Productividad laboral y calidad del empleo en los departamentos de Colombia durante 2008-2016
El objetivo del presente estudio fue estimar el efecto de la productividad laboral sobre la calidad del empleo en Colombia. Para ello, se construyó un índice que cuantifica la calidad del empleo, como una variable latente multidimensional, durante el período 2008-2016 en veintitrés departamentos de...
- Autores:
-
Agudelo Galindo, Stephanía
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
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- Acceso en línea:
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El objetivo del presente estudio fue estimar el efecto de la productividad laboral sobre la calidad del empleo en Colombia. Para ello, se construyó un índice que cuantifica la calidad del empleo, como una variable latente multidimensional, durante el período 2008-2016 en veintitrés departamentos de Colombia y en Bogotá. Posteriormente se utilizaron técnicas econométricas de datos de panel para estimar el efecto antes mencionado. El índice fue construido con datos de la Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH) del DANE de acuerdo con las dimensiones propuestas por Quiñones (2011) y Pineda & Acosta (2011), las cuales fueron ponderadas utilizando Análisis de Componentes Principales (ACP) según las observaciones de la OCDE (2008). El valor diferencial del presente estudio radica en que: i) se provee un método relativamente sencillo y eficiente para medir la calidad del empleo, ii) se provee un indicador ponderado y estandarizado sin incurrir en supuestos o distribuciones probabilísticas, iii) se ofrecen datos de panel que permiten profundizar en el estudio de las características del empleo, sus determinantes y su relación con la productividad laboral, y iv) el índice se puede descomponer en siete subíndices referentes a las dimensiones de la calidad del empleo, tales como equidad de género, salud y seguridad social, inclusión en el mercado de trabajo, diálogo social, estabilidad laboral, compatibilidad de la jornada laboral con la vida personal, e ingresos laborales. Entre los resultados se pueden destacar que: i) existe una tendencia creciente en la calidad del empleo, ii) se mantiene una marcada desigualdad entre el centro y la periferia del país, iii) algunos departamentos con menor calidad del empleo presentan mayores tasas de crecimiento de esta, iv) existen indicios para argumentar la existencia de convergencia entre los departamentos, v) de mantenerse el ritmo de crecimiento de la calidad del empleo, departamentos como Norte de Santander tardaría 35 años en alcanzar los niveles que presentó Bogotá en el 2016, vi) la productividad laboral afecta positivamente la calidad del empleo aunque la relación entre ambas es inelástica, vii) se presenta un rezago entre el crecimiento de la productividad y la calidad del empleo, y viii) se ofrece un análisis sobre la importancia del empleo ante el escenario de posacuerdo que vive el país. |
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El índice fue construido con datos de la Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH) del DANE de acuerdo con las dimensiones propuestas por Quiñones (2011) y Pineda & Acosta (2011), las cuales fueron ponderadas utilizando Análisis de Componentes Principales (ACP) según las observaciones de la OCDE (2008). El valor diferencial del presente estudio radica en que: i) se provee un método relativamente sencillo y eficiente para medir la calidad del empleo, ii) se provee un indicador ponderado y estandarizado sin incurrir en supuestos o distribuciones probabilísticas, iii) se ofrecen datos de panel que permiten profundizar en el estudio de las características del empleo, sus determinantes y su relación con la productividad laboral, y iv) el índice se puede descomponer en siete subíndices referentes a las dimensiones de la calidad del empleo, tales como equidad de género, salud y seguridad social, inclusión en el mercado de trabajo, diálogo social, estabilidad laboral, compatibilidad de la jornada laboral con la vida personal, e ingresos laborales. Entre los resultados se pueden destacar que: i) existe una tendencia creciente en la calidad del empleo, ii) se mantiene una marcada desigualdad entre el centro y la periferia del país, iii) algunos departamentos con menor calidad del empleo presentan mayores tasas de crecimiento de esta, iv) existen indicios para argumentar la existencia de convergencia entre los departamentos, v) de mantenerse el ritmo de crecimiento de la calidad del empleo, departamentos como Norte de Santander tardaría 35 años en alcanzar los niveles que presentó Bogotá en el 2016, vi) la productividad laboral afecta positivamente la calidad del empleo aunque la relación entre ambas es inelástica, vii) se presenta un rezago entre el crecimiento de la productividad y la calidad del empleo, y viii) se ofrece un análisis sobre la importancia del empleo ante el escenario de posacuerdo que vive el país.The objective of the present study was to estimate the effect of labor productivity on the quality of employment in Colombia. For this, an index was constructed; it quantifies the quality of employment, as a latent multidimensional variable, during the period 2008-2016 in twenty three departments of Colombia and in Bogota. Later, econometric techniques of panel data were used to estimate the aforementioned effect. The index was constructed with data from DANE's Large Integrated Household Survey (GEIH) according to the dimensions proposed by Quiñones (2011) and Pineda & Acosta (2011), which were weighted using Principal Component Analysis (ACP) according to observations of the OECD (2008). The differential value of the present study is that: i) a relatively simple and efficient methodis provided to measure the quality of employment, ii) a weighted and standardized indicator is provided without assuming probabilistic assumptions or distributions, iii) a panel that allows a more in-depth study of the characteristics of employment, its determinants and its relation to labor productivity, and iv) the index can be broken down into seven sub-indices referring to the dimensions of employment quality, such as gender equity, health and social security, inclusion in the labor market, social dialogue, job stability, compatibility of working hours with personal life, and income from work. Among the results we can highlight that: i) there is a growing trend in the quality of employment, ii) there is a marked inequality between the center and the periphery of the country, iii) some departments with lower quality of employment have higher rates of growth of this variable, iv) there are indications to argue the existence of convergence between the departments, v) if the growth of the employment quality rate is maintained, departments like Norte de Santander would take 35 years to reach the levels presented by Bogotá in 2016, (vi) labor productivity positively affects the quality of employment, although the relationship between them is inelastic, (vii) there is a gap between productivity growth and employment quality, and (viii) is presented an analysis of the importance of employment in the post-conflict scenario.Economistahttp://unidadinvestigacion.usta.edu.coPregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásPregrado EconomíaFacultad de EconomíaProductividad laboral y calidad del empleo en los departamentos de Colombia durante 2008-2016Labor marketQuality of employmentRegional economyLatent variableLabor productivityPerformanceQuality of work lifeProductividad del trabajoRendimiento laboralCalidad de vida en el trabajoMercado laboralCalidad del empleoEconomía regionalVariable latenteTrabajo de gradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisAbierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2CRAI-USTA BogotáAlonso-Borrego, C., & Arellano, M. (1999). Symmetrically normalized instrumental- variable estimation using panel data. Journal of Business & Economic Statistics, 17(1), 36-49.Arellano, M., & Bond, S. (1991). Estimation of dynamic models with error components. Journal of the American Statistical Association, 76, 29–52.Arellano, M., & Bover, O. (1995). Another look at the instrumental-variable estimation of error components models. Journal of Econometrics(68), 29–52.Arranz, J., García-Serrano, C., & Hernaz, V. (2016). Índice de Calidad del Empleo.Madrid: ASEMPLEO.Basley, T., & Case, A. (2000). Unnatural experiments? Estimating the incidence of endoge-. he Economic Journal, 110, 672-694.Blundell, F., & Bond, S. (1998). Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models,. Journal of Econometrics(87), 115-143.Boccuzzo, G., & Fordellone, M. (2015). Comments about the use of PLS path modeling in building a Job Quality Composite Indicator. 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