¿Qué determina el trabajo por cuenta propia en Colombia? Una evidencia empírica para los años 2010 y 2013

El objetivo principal del presente trabajo es analizar el efecto que tiene la educación, la edad, el acceso a TIC’s y activos físicos y financieros, además de otras características personales y socioeconómicas, en la probabilidad de ser trabajador por cuenta propia, formal e informal. Para el logro...

Full description

Autores:
Burbano Vallejo, Edy Lorena
Castro Aristizábal, Geovanny
Castillo Caicedo, Maribel
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
eng
OAI Identifier:
oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/16115
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/16115
Palabra clave:
Labor economics
Own-account worker
Binomial and multinomial models
Surveys
Economic theory
Economic policy
Workforce
Encuestas
Teoría económica
Política económica
Mano de obra
Economía laboral
Trabajador cuenta propia
Modelos binomiales y multinomiales
Colombia
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description El objetivo principal del presente trabajo es analizar el efecto que tiene la educación, la edad, el acceso a TIC’s y activos físicos y financieros, además de otras características personales y socioeconómicas, en la probabilidad de ser trabajador por cuenta propia, formal e informal. Para el logro de este propósito, se emplea la información a nivel urbano para las 21 ciudades principales en Colombia, de la Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH), del Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE), y de la Encuesta Longitudinal Colombiana de la Universidad de los Andes (ELCA), para 2010 y 2013, aplicando los modelos de variable policótoma, corrigiendo el sesgo de selección. Como principales resultados, se encontraron que los activos físicos y el acceso al crédito, tienen un efecto marginal positivo sobre la probabilidad de ser trabajador por cuenta propia. De otra parte, el efecto marginal de la educación fue negativo: a menor nivel educativo, mayor la probabilidad de autoempleo, sobre todo el informal.
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Para el logro de este propósito, se emplea la información a nivel urbano para las 21 ciudades principales en Colombia, de la Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH), del Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE), y de la Encuesta Longitudinal Colombiana de la Universidad de los Andes (ELCA), para 2010 y 2013, aplicando los modelos de variable policótoma, corrigiendo el sesgo de selección. Como principales resultados, se encontraron que los activos físicos y el acceso al crédito, tienen un efecto marginal positivo sobre la probabilidad de ser trabajador por cuenta propia. De otra parte, el efecto marginal de la educación fue negativo: a menor nivel educativo, mayor la probabilidad de autoempleo, sobre todo el informal.The main objective of this paper is to analyze the effect of education, age, access to ICTs and physical and financial assets, as well as other personal and socioeconomic characteristics on the probability of being a formal or informal ownaccount worker. In order to achieve this purpose, information will be used at the urban level for the twenty-one main cities in Colombia from the Great Integrated Household Survey 2010 (GISH), by the National Administrative Department of Statistics (DANE) and the Colombian Longitudinal Survey of the University of the Andes 2013 (CLS). Based on these data, models that have a qualitative binomial and multinomial dependent variable are employed, correcting for selection bias. As main results, it was found that physical assets and access to credit have a positive marginal effect on the probability of being an own-account worker. On the other hand, the marginal effect of education was negative; the lower the educational level, the greater the probability of self-employment, especially regarding the informal work.application/pdfenghttps://www.upo.es/revistas/index.php/RevMetCuant/article/view/3978Aparicio, S., Ramírez, H.A., & Gómez, D.F. (2013). Análisis sobre elección de ocupaciones que generen empleo usando modelos de elección discreta: Medellín Área Metropolitana 2009. Estudios Gerenciales, 29, 476-484. https://doi.org/10.1016/j.estger.2013.11.013.Arango, L.E., Posada, C.E., & D.U.J. (2004). Cambios en la Estructura de los Salarios Urbanos en Colombia (1984-2000). Bogotá, Colombia: Borradores de Economía No. 297, Banco de la República.Bernhardt, I. (1994). Comparative Advantage in Self-employment and Paid work. 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An empirical evidence for the years 2010 and 2013Universidad Autónoma de Bucaramanga UNABUniversidad Pablo de OlavideFacultad Economía y NegociosPregrado Economíainfo:eu-repo/semantics/articleArtículohttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/redcol/resource_type/ARTLabor economicsOwn-account workerBinomial and multinomial modelsSurveysEconomic theoryEconomic policyWorkforceEncuestasTeoría económicaPolítica económicaMano de obraEconomía laboralTrabajador cuenta propiaModelos binomiales y multinomialesColombiaORIGINAL2021_Articulo_Burbano_Vallejo_Eddy.pdf2021_Articulo_Burbano_Vallejo_Eddy.pdfArtículoapplication/pdf1704740https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/16115/1/2021_Articulo_Burbano_Vallejo_Eddy.pdfcc6ed82982f48f50286be37ee0dab554MD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8829https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/16115/2/license.txt3755c0cfdb77e29f2b9125d7a45dd316MD52open accessTHUMBNAIL2021_Articulo_Burbano_Vallejo_Eddy.pdf.jpg2021_Articulo_Burbano_Vallejo_Eddy.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7395https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/16115/3/2021_Articulo_Burbano_Vallejo_Eddy.pdf.jpg44f3cde51bca8f7f738e5748163e2f43MD53open access20.500.12749/16115oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/161152024-01-23 16:50:20.751open accessRepositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.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