Abstract | dc.description.abstract | El tema de la inclusión indígena en el sector laboral ha sido estudiado de forma exhaustiva a nivel internacional por varios años. A nivel país, tenemos cierta cantidad de estudios acerca de este tema, los cuales han ido aumentando con los años, pero que nos quedamos atrás con países como Estados Unidos y México. Es más, sólo algunos autores del mundo académico se han referido a él durante los últimos años1, gracias a que se ha ido introduciendo la medición de la variable étnica en las encuestas de interés nacional. En Chile, se ha intentado progresivamente incluir a la etnias dentro de los programas sociales y para ello se conformó la Corporación Nacional de Desarrollo Indígena (CONADI). Bajo esta corporación, se ha fomentado el desarrollo de los pueblos originarios, reconocidos por la ley, en distintos ámbitos tales como: reconocimiento de tierras, nombramiento de monumentos nacionales y establecimiento de áreas de desarrollo indígena. Con respecto a los temas relacionados con el mercado laboral, no se ha avanzado de manera contundente. Es en este pilar en el que los estudios de economía laboral deberían dirigir sus mayores fuerzas.
Nosotros, a través del presente trabajo, intentaremos aportar con datos y mediciones empíricas para que el tema de la discriminación étnica comience a ser parte de la discusión política a nivel nacional y tome la importancia que merece. El tema central de nuestro trabajo es observar la posible discriminación dentro del mercado laboral que pudiese existir hacia las personas con origen étnico. Para ello, contamos con series de datos obtenidos de la encuesta de Caracterización Socioeconómica Nacional (CASEN) para los años 1996, 2000 y 20092. A través del estudio de estos datos hemos podido observar, de forma preliminar, una brecha discriminativa, entre la gente con trabajo y sin trabajo, corrigiendo por el factor. En particular, la gente con origen étnico presenta una menor proporción de gente empleada. Además, dentro de las personas que se encuentran empleadas y que pertenecen a una etnia, un porcentaje mínimo trabaja en empleos de carácter profesionales dentro del mercado formal del trabajo. Un segundo enfoque que pretendemos abordar, es el de la autocorrelación espacial, es decir, estudiar la correlación que puedan tener los datos a través de ciertas localidades, que en nuestro caso serán las provincias. La idea principal de esto es mostrar una mejora a las estimaciones normales, en donde no se corrige por la correlación que puedan tener ciertos sectores que colindan entre si.
Para intentar explicar esta posible discriminación, primero observaremos características individuales de estas personas, tales como su educación y el lugar dónde viven. Para realizar el estudio, nuestra muestra estará focalizada hacia las etnias con mayor representación dentro del espectro total de pueblos originarios reconocidos por la Ley, que en este caso corresponde a mapuches y aymaras. En general, usaremos variables referentes al capital humano para verificar la existencia de brechas entre las personas con origen étnico y las que no lo poseen. Con los datos obtenidos de la encuesta mencionada anteriormente, seguiremos la estructura de la metodología de Mincer3, en particular, utilizaremos las variables usadas en este tipo de ecuaciones (tales como la educación y la experiencia, por nombrar algunas). Nuestras estimaciones se realizan usando el método de máxima verosimilitud corrigiendo por el sesgo de selección, lo que en la literatura se le conoce como Tobit Generalizado o Tobit II. A diferencia de nuestra metodología, otros trabajos observados, realizan estimaciones de sesgo de selección pero a través de mínimos cuadrados en dos etapas, o también conocido como el método de Heckman en dos Etapas4. Nosotros proponemos trabajar con máxima verosimilitud debido a las buenas propiedades que presentan sus estimadores, es decir, estos son consistentes y asintóticamente eficientes. Adicionalmente, realizaremos una descomposición de Blinder – Oaxaca utilizando las variables que resulten ser más significativas en el modelo de sesgo de selección. Con la ayuda de esta descomposición, podremos observar si es que existe realmente una diferencia significativa entre las personas con descendencia étnica y sin esta descendencia. En caso de existir, podremos ver cuánto de ésta se ve explicada por el diferencial en el capital humano y cuánto de ésta se explica por el diferencial en los retornos al capital humano, lo que en la literatura se conoce como discriminación.
Adicionalmente, como se mencionó al principio, pretendemos estudiar la posible existencia de autocorrelación espacial que pueda existir en nuestra muestra. Para ello contamos con las coordenadas tanto de la latitud como de la longitud de las diferentes provincias que componen nuestro país. Con esto queremos agregar un punto de referencia diferente a lo normal, es decir, de encontrar autocorrelación espacial dentro de ciertas provincias, podremos mejorar nuestros estudios de discriminación étnica. Lo anterior quiere decir que, por ejemplo, el salario de una persona con etnia que reside en la provincia de Cautín puede estar correlacionado con el de otra persona con etnia que reside en la provincia de Malleco. Por lo tanto, presentaremos un precedente con el fin de mejorar las futuras estimaciones que se hagan acerca de la discriminación étnica en nuestro país.
Alguno de los resultados que pudimos observar nos dicen que, en primera instancia, la descendencia étnica afecta el salario en forma negativa (alrededor de un 8%). Sumado a lo anterior, el hecho de pertenecer a ciertas provincias también afecta negativamente el salario, alguna de estas comunas son las que más albergan población indígena, tanto en el norte como en el sur. Por último, según los datos de la CASEN 2009, existe una brecha salarial del 27% entre las personas que tienen origen étnico y las que no lo tienen. De esta brecha, alrededor de la mitad se ve explicado por las diferencias al retorno del capital humano, lo que reflejaría la existencia de una posible discriminación étnica. Con respecto a la autocorrelación espacial, se pudo encontrar que existe una mínima correlación entre las provincias para ciertos factores de interés, como el salario. Si bien es cierto, el valor obtenido de la correlación (positiva) es mínimo, esto puede ser debido a la condición geográfica de nuestro país. Éste está divido en 53 provincias, dentro de las cuales se puede encontrar poca cercanía entre ellas (debido a la geografía larga y angosta que presenta Chile).
Nuestro trabajo se estructura de la siguiente manera: en la sección I se resumen los principales resultados de trabajos previos realizados tanto a nivel país como a nivel internacional; en la sección II se hace una revisión a la metodología utilizada en nuestro trabajo; en la sección III se presenta un análisis de los datos pertenecientes a la CASEN 1996, 2000 y 2009; en la sección IV se presentan los resultados de la presente entrega; por último en la sección V se resumen las principales conclusiones. | es_ES |