| Satisfacción laboral (sfl) |
Tipo de trabajo (trab) |
Género (gnr) |
Edad (edad) |
Estado civil (ecvl) |
Escolaridad (esc) |
Horas de trabajo por semana (hrst) |
Sector económico (sctr) |
Ingreso laboral (ingrl) |
Seguro social (ss) |
Autonomía laboral (autlab) |
Salud física (sfisca) |
Relación con el medio ambiente (rma) |
|
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Panel A: Estadísticas descriptivas | |||||||||||||
| Media | 7.92 | 1.37 | 1.53 | 42.26 | 2.49 | 13.92 | 43.13 | 3.83 | 622.62 | 0.45 | 0.75 | 8.12 | 7.44 |
| Desv. Std | 1.67 | 0.48 | 0.50 | 11.77 | 1.96 | 2.90 | 15.13 | 0.99 | 536.04 | 0.49 | 0.43 | 1.68 | 1.86 |
| Min | 2.00 | 1.00 | 1.00 | 18.00 | 1.00 | 6.00 | 0.00 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 1.00 | 2.00 |
| Max | 10.00 | 2.00 | 2.00 | 80.00 | 6.00 | 21.00 | 84.00 | 6.00 | 3000.00 | 1.00 | 1.00 | 10.00 | 10.00 |
| Panel B: Matriz de correlación | |||||||||||||
| sfl | 1.00 | ||||||||||||
| trab | -0.08 | 1.00 | |||||||||||
| gnr | -0.60 | -0.04 | 1.00 | ||||||||||
| edad | 0.10 | 0.08 | 0.03 | 1.00 | |||||||||
| ecvl | -0.07 | -0.10 | 0.02 | -0.36 | 1.00 | ||||||||
| esc | 0.15 | -0.36 | -0.01 | -0.27 | 0.11 | 1.00 | |||||||
| hrst | 0.21 | -0.06 | -0.02 | -0.04 | -0.02 | 0.11 | 1.00 | ||||||
| sctr | -0.09 | -0.09 | 0.12 | -0.15 | 0.15 | 0.11 | -0.13 | 1.00 | |||||
| ingrl | 0.15 | -0.35 | 0.12 | -0.05 | 0.00 | 0.46 | 0.21 | 0.03 | 1.00 | ||||
| ss | 0.19 | -0.53 | 0.02 | -0.07 | 0.07 | 0.48 | 0.11 | 0.16 | 0.41 | 1.00 | |||
| autlab | 0.24 | -0.09 | -0.18 | 0.03 | 0.00 | 0.14 | 0.31 | -0.25 | 0.20 | 0.19 | 1.00 | ||
| sfisca | 0.49 | -0.12 | -0.04 | -0.32 | -0.05 | 0.18 | 0.13 | 0.08 | 0.07 | 0.62 | 0.16 | 1.00 | |
| rma | 0.27 | 0.00 | -0.08 | -0.22 | 0.05 | 0.23 | 0.12 | -0.08 | 0.13 | 0.01 | 0.04 | 0.26 | 1.00 |
9 Desigualdad laboral en Loja: una comparativa del bienestar entre trabajadores formales e informales
Resumen
El análisis global revela que, en promedio, el 74 % de las personas con empleo reportan estar satisfechas con su situación laboral, cifra que asciende al 77 % en América Latina. En este sentido, esta investigación plantea evaluar la relación entre la informalidad y el bienestar laboral en el año 2023 en Loja, Ecuador, a través de técnicas econométricas como el modelo de selección de brechas, con la finalidad de proponer implicaciones de política pública enfocadas en el bienestar de los individuos. Los resultados revelan que no existe una diferencia estadísticamente significativa entre el bienestar de los trabajadores formales e informales, a pesar de que los trabajadores formales presentan un salario promedio más elevado. Asimismo, la percepción de autonomía laboral y la mejora en la salud física se asocian con un aumento del bienestar laboral. Finalmente, no se observa una brecha de bienestar, dado que no existen diferencias significativas entre las características observables de ambos grupos. Consecuentemente, se recomienda implementar programas destinados a mejorar la calidad del trabajo que incluyan tanto a trabajadores formales como informales. Estas iniciativas deberían enfocarse en aumentar la afiliación a la seguridad social para los trabajadores informales, ofrecer capacitación profesional continua, y promover políticas de protección laboral más inclusivas y el fomento de la equidad salarial.
Palabras clave
modelos econométricos, Blinder-Oaxaca, empleo, salario, salud física
1 Introducción
En las últimas décadas, el bienestar laboral y subjetivo se ha convertido en un tema de gran importancia en la investigación económica, debido a su impacto en la calidad de vida de las personas. La encuesta Ipsos constituye una investigación de alcance global que evalúa diversos aspectos del bienestar subjetivo, las percepciones sociales, la felicidad y las actitudes frente a temas políticos y sociales, mediante preguntas estructuradas en escalas de Likert. Según Ipsos (2023), a nivel mundial, las personas tienden a reducir su nivel de felicidad en función de su situación económica, vida amorosa, ingresos o del contexto político y social del país en el que viven. Los ciudadanos de países con ingresos altos, de acuerdo con la categorización del Banco Mundial, tienden a sentirse más satisfechos con su trabajo y sus condiciones de vida; mientras que aquellos que viven en países de ingresos medios muestran una mayor satisfacción con su bienestar y aspecto físico. El promedio global de felicidad, según Ipsos (2023), es del 73 %; en los países de ingresos bajos alcanza el 64 %, en los de ingresos medios el 74 %, y en los de ingresos altos el 78 %. Finalmente, en América Latina, el promedio de felicidad se ubica en se ubica en el 78 %.
En el contexto ecuatoriano, Álvarez Silva et al. (2019) realizan un estudio de la satisfacción laboral en una empresa de Guayaquil, en donde los 5 factores analizados muestran una satisfacción laboral que se encuentran en promedio entre 62.67 % y menor al 65.76 %. Alejandro González & Cañizares Cedeño (2025) analizan la incidencia de la satisfacción laboral en el desempeño de los trabajadores, concluyendo que la falta de reconocimiento afecta la satisfacción laboral de tal manera que incluso puede llegar a impactar negativamente en la productividad, en el contexto de la Fundación Inversión Ecuador. De acuerdo con la encuesta Ipsos, a nivel global, el promedio de felicidad para las personas empleadas es del 75 %, mientras que para los desempleados es del 70 % y en América Latina alcanza el 77 %; esto sugiere que existen diferencias en la percepción del bienestar laboral entre diversas regiones del mundo, con una correlación positiva de 0.43 entre empleo y felicidad. Los habitantes de América Latina muestran intereses similares en las características que influyen en su felicidad. Además, Medio Oriente y América Latina son las regiones que han experimentado un mayor crecimiento en felicidad en los últimos años. Estos datos subrayan la importancia de abordar el bienestar laboral como un medio para mejorar la satisfacción general y la calidad de vida de los trabajadores en diferentes partes del mundo. A pesar de la amplia evidencia internacional y nacional, en el cantón Loja los estudios sobre bienestar y satisfacción laboral son limitados, sobre todo cuando se trata de trabajo formal e informal. Esto dificulta comprender las condiciones laborales del cantón.
En este sentido, surge la necesidad de analizar si la informalidad influye significativamente en el bienestar de los trabajadores y si las diferencias observadas entre trabajadores formales e informales responden a condiciones objetivas o percepciones subjetivas de satisfacción. Para tratar de dar solución a la problemática, se plantea el siguiente objetivo general: evaluar la relación entre la informalidad y la satisfacción laboral en el año 2023 en Loja, Ecuador, con la finalidad de proponer implicaciones de política pública enfocadas en el bienestar de los individuos. Para ello, inicialmente se presentan estadísticas descriptivas con el propósito de examinar las características sociodemográficas de las variables utilizadas y, posteriormente, se evalúa la relación entre informalidad y satisfacción laboral mediante técnicas estadísticas y econométricas.
El concepto base que utiliza esta investigación es la satisfacción laboral, que no solo implica a la satisfacción con el lugar de trabajo, sino que también hace referencia a cómo este afecta al bienestar general y la calidad de vida. Una de las primeras definiciones de satisfacción en el trabajo es la que introduce Locke (1969), quien la define como un sentimiento de bienestar derivado de la valoración que realiza el trabajador sobre las condiciones presentes en su entorno laboral. Asimismo, para efectos de este estudio, se adopta la definición de informalidad propuesta por el Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC) (2015), la cual establece que las personas que se encuentran dentro del empleo informal son aquellas que trabajan en unidades operativas menores a 100 trabajadores que no cuentan con Registro Único de Contribuyentes (RUC).
El aporte de esta investigación consiste en abordar la satisfacción laboral en el cantón Loja, Ecuador, con un enfoque en la disparidad entre trabajadores formales e informales. Al identificar y analizar los factores y variables que influyen en el bienestar laboral, se busca determinar si existe una brecha de satisfacción laboral entre estos grupos y cuantificarla. Además, se pretende discernir si las causas de esta brecha están dentro del modelo planteado o se deben a factores externos. Los hallazgos proporcionarán un conocimiento exhaustivo que contribuirá a la formulación de estrategias para mejorar las condiciones laborales y reducir la brecha de bienestar, promoviendo la equidad y el bienestar general de los trabajadores.
2 Revisión de literatura
Diversos estudios han abordado las diferencias de satisfacción laboral entre sectores. Danzer (2019) encontró que en Europa los trabajadores del sector público, especialmente en Ucrania, presentan mayores niveles de satisfacción cuando trabajan en dicho sector que cuando lo hacen en el sector privado. Este hallazgo es consistente con Mobilio et al. (2021), quienes ubican a estos trabajadores en las categorías más altas de bienestar laboral en la región. Contrario a este resultado, en su estudio realizado para Europa, Aleksynska (2018) encontró una relación negativa entre la satisfacción laboral y el empleo formal, mientras que determinó que el empleo temporal afecta directamente el bienestar laboral. No obstante, Liu et al. (2021) y Olsen & Mason (2023) destacan que la autonomía en la toma de decisiones también influye significativamente en la satisfacción. De igual modo, Stephan et al. (2024) señalan que la inestabilidad empresarial reduce el bienestar de los empleados, particularmente en contextos donde la personalidad proactiva de los emprendedores es determinante.
Varios estudios muestran que el salario influye en la satisfacción laboral. Diriwaechter & Shvartsman (2018) señalan que un aumento salarial genera mayor satisfacción siempre y cuando se supere el salario de referencia del grupo, aunque este efecto disminuye después de dos años. De manera similar, Mohanty (2019) encuentra, para Estados Unidos, que mayores ingresos se relacionan con una mayor satisfacción laboral, mientras que el efecto de las horas trabajadas varía según la edad, coincidiendo con Saner & Eyüpoğlu (2012). Por otro lado, Easton (2020) evidencia que un salario bajo puede reducir la productividad debido a la menor satisfacción laboral. Además, la igualdad salarial contribuye a mejorar el desempeño de los trabajadores (Bao et al., 2020).
La relación entre la sindicalización y el bienestar laboral también ha sido objeto de investigación. Goerke & Huang (2022) encontraron que no existe una relación directa que muestre un efecto de la afiliación a un sindicato sobre el aumento de la satisfacción laboral; por el contrario, sus resultados muestran una correlación negativa entre ambas variables. Por su parte, Weiss et al. (2022) identifican que el nivel jerárquico del cargo se asocia positivamente con la satisfacción laboral, de modo que los trabajadores que ocupan posiciones más altas tienden a reportar mayores niveles de satisfacción.
En el contexto americano, existen estudios que relacionan el género con la satisfacción laboral. Burone & Méndez (2022) concluyeron que existe una brecha de satisfacción laboral vinculada al género, especialmente en aspectos que involucran las expectativas de los trabajadores, como las posibilidades de ascenso o la autonomía en la toma de decisiones. Por su parte, Perugini & Vladisavljević (2019) encontraron que la desigualdad de género no tiene un efecto significativo en las diferencias de satisfacción entre hombres y mujeres. En esta línea, Poghosyan et al. (2022) realizaron un estudio con médicos de atención primaria y enfermeros practicantes en Nueva York, concluyendo que, entre los médicos de atención primaria, las mujeres presentan mayores niveles de satisfacción, mientras que, entre los enfermeros practicantes, los hombres reportan una mayor satisfacción. Estos hallazgos sugieren que las diferencias de satisfacción laboral asociadas al género pueden variar según la ocupación desempeñada.
En una investigación realizada en Ecuador, Grijalva et al. (2017) clasificaron las características consideradas en dos grupos: personales y profesionales. Los resultados indican que los hombres tienen un 7.3 % menos de probabilidad de sentirse felices o satisfechos en su trabajo bajo condiciones laborales similares, considerando que las mujeres enfrentan condiciones menos favorables que los hombres. Asimismo, Álvarez Silva et al. (2019) estudiaron la satisfacción laboral en una empresa de Guayaquil, encontrando que en los cinco factores analizados los trabajadores presentan niveles promedio de satisfacción en su trabajo que oscilan entre el 62.67 % y el 65.76 %, estos factores incluyen características tanto personales como profesionales y del entorno laboral. Finalmente, Alejandro González & Cañizares Cedeño (2025) analizaron la incidencia de la satisfacción laboral en el desempeño de los trabajadores, concluyendo que la falta de reconocimiento afecta la satisfacción laboral de tal manera que puede llegar a impactar negativamente en la productividad, en el contexto de la Fundación Inversión Ecuador.
Existen características laborales tanto personales como profesionales que pueden influir en la satisfacción laboral, entre ellas la edad, la cantidad de horas laboradas y el género (Hassan & Ibourk, 2021). No obstante, como menciona Díaz-Carrión et al. (2020), las diferencias en las condiciones laborales entre países pueden generar variaciones al comparar los niveles de satisfacción. En esta línea, Henriques et al. (2018) evidenciaron que los trabajadores de mayor edad experimentan un incremento en su satisfacción laboral cuando reducen sus horas de trabajo, incluso si su salario se mantiene constante. De igual forma, Lepinteur (2019) y Zheng et al. (2023) encontraron que la cantidad de horas trabajadas influye significativamente en la satisfacción laboral, dado que semanas laborales más cortas se asocian con mayores niveles de bienestar.
Asimismo, investigaciones desarrolladas por Mohanty (2019) y Henriques et al. (2020) establecieron una relación positiva entre el salario y la satisfacción laboral, independientemente de la edad del trabajador. Sin embargo, se observó que la edad está relacionada con la cantidad de horas trabajadas y que, a medida que ambas aumentan, la satisfacción tiende a disminuir. Finalmente, Alrawahi et al. (2024) identificaron que la satisfacción laboral es menor en los grupos de trabajadores jóvenes, lo cual se asocia con el incumplimiento de sus expectativas laborales, en contraste con los trabajadores mayores, quienes por su edad tienden a haber alcanzado sus metas personales y profesionales.
En este marco, investigaciones más recientes incorporan variables psicológicas y éticas en el análisis del bienestar y la satisfacción en el trabajo. Abd-Ellatif et al. (2021) identificó una relación negativa entre el miedo y la satisfacción laboral, indicando que el temor puede incrementar la rotación laboral; sin embargo, mejorar las condiciones laborales, como la seguridad social, la vivienda y la experiencia, puede elevar los niveles de satisfacción. Por su parte, Vettori et al. (2022) asociaron el componente emocional con la satisfacción laboral, observando que la enseñanza y experimentación de emociones positivas en el ámbito educativo se vinculan con mayores niveles de satisfacción entre los docentes, mientras que la presencia de emociones negativas reduce dicha satisfacción. Finalmente, Faramarzpour et al. (2021) incorporaron la dimensión ética al estudio de la satisfacción laboral, demostrando una relación directa entre la satisfacción y el clima ético, además de evidenciar que la percepción ética del entorno influye significativamente en el bienestar de los trabajadores.
Por otra parte, como señalan Roberts & David (2019) y Eliyana & Ma’arif (2019), la satisfacción laboral es un indicativo del desempeño, que puede disminuir según el desempeño del jefe, incluido el liderazgo que mantengan.
3 Materiales y métodos
3.1 Datos
Los datos utilizados en este estudio provienen de una encuesta de elaboración propia aplicada en el cantón Loja, Ecuador1, durante el mes de diciembre de 2023 mediante el método Computer-assisted personal interviewing (CAPI), utilizando el aplicativo de recolección de datos KoBoToolbox. Esta encuesta fue dirigida a jefes de hogar y proporcionó datos detallados sobre diversos aspectos de la vida laboral y personal de los participantes, permitiendo un análisis profundo del bienestar laboral en este contexto geográfico y temporal específico.
Para el levantamiento de la información se empleó un muestreo estratificado por parroquias urbanas del cantón Loja, obteniéndose un total de 266 encuestas distribuidas entre las seis parroquias urbanas del cantón: El Valle, Sucre, El Sagrario, Carigán, San Sebastián y Punzara. En la figura 1 se muestra la media de bienestar por cada estrato, mientra que en la tabla 1 se muestra los resultados de la estratificación por parroquias urbanas del cantón. En ella se presenta el número de habitantes (N), así como el número de hogares y, finalmente, la cantidad de encuestas que se aplicó en cada una de ellas.
| Parroquia | N | Hogares | Encuestas |
|---|---|---|---|
| El Valle | 25337 | 5758 | 26 |
| Sucre | 73876 | 16790 | 75 |
| El Sagrario | 27146 | 6170 | 28 |
| San Sebastián | 37216 | 8458 | 38 |
| Carigán | 36171 | 8221 | 37 |
| Punzara | 61160 | 13900 | 62 |
| Total | 260906 | 59297 | 266 |
Una de las principales limitaciones en el uso de esta base de datos es el alcance geográfico y el tamaño de la muestra. Dado que los datos utilizados provienen de una encuesta aplicada únicamente en el cantón Loja durante el año 2023, los resultados obtenidos podrían no reflejar la realidad del país ni generalizarse directamente a otros cantones o regiones, cuyas condiciones laborales, económicas y sociales pueden diferir significativamente. Además, el tamaño de la muestra puede limitar la exactitud estadística de algunas estimaciones, reduciendo la capacidad de detectar diferencias pequeñas pero relevantes entre los dos grupos analizados. Sin embargo, esta limitación no invalida los resultados obtenidos, sino que subraya la necesidad de futuras investigaciones con muestras más amplias y representativas que permitan contrastar y fortalecer los resultados a nivel nacional.
En el contexto de esta investigación, la variable dependiente es el bienestar laboral, medido en una escala de orden del 0 al 10, en donde 0 significa totalmente infeliz y 10 significa totalmente feliz. La variable trabajo se incluye como una variable dicotómica que toma los valores 1 para formalidad y 0 para la informalidad laboral. Su inclusión se justifica empíricamente debido a estudios previos, como el de Aleksynska (2018), que demostraron una relación con el bienestar laboral.
Asimismo, la consideración del género se basa en la evidencia de que no existen diferencias significativas en la percepción del bienestar laboral entre hombres y mujeres (Perugini & Vladisavljević, 2019). La edad se incluye como variable de control debido a su relación establecida con el bienestar laboral, reflejando cambios en la satisfacción laboral con los cambios en la edad de los trabajadores (Henriques et al., 2018). Por su parte, Jurik & Halemba (1984) y Clark (1996) incorporan a la escolaridad en el estudio de la satisfacción laboral.
Por otro lado, la cantidad de horas trabajadas se incluye debido a la evidencia que sugiere que su efecto sobre la satisfacción laboral varía según la edad de los trabajadores (Mohanty, 2019). La inclusión de la autonomía laboral se basa en estudios como los de Liu et al. (2021), Olsen & Mason (2023) y Bradley & Roberts (2004), quienes demostraron una relación entre la autonomía y la satisfacción laboral, al permitir un mayor control sobre las tareas y decisiones laborales. La salud física se considera relevante debido a su fuerte relación con el bienestar laboral, ya que la mala salud puede afectar negativamente a la satisfacción laboral (Gazioglu & Tansel, 2006). Finalmente, el ingreso laboral se incluye como variable de control debido a su asociación significativa con el bienestar laboral, ya que un mayor ingreso puede proporcionar mayor satisfacción laboral (Diriwaechter & Shvartsman, 2018).
En la tabla 2 se presentan los resultados del factor de inflación de la varianza (VIF) para la variable dependiente y de control, incluidas en el modelo. Los valores de VIF oscilan entre 1.08 y 1.97, con una media de 1.43, lo que indica la ausencia de problemas relevantes de multicolinealidad. En consecuencia, las variables explicativas presentan niveles aceptables de independencia lineal y son adecuadas para su inclusión en el modelo de regresión.
| Variable | VIF | SQRT VIF | Tolerancia | R-cuadrado |
|---|---|---|---|---|
| Tipo de trabajo | 1.48 | 1.22 | 0.6771 | 0.3229 |
| Género | 1.08 | 1.04 | 0.9249 | 0.0751 |
| Edad | 1.51 | 1.23 | 0.6622 | 0.3378 |
| Estado civil | 1.30 | 1.14 | 0.7716 | 0.2284 |
| Escolaridad | 1.77 | 1.33 | 0.5647 | 0.4353 |
| Horas de trabajo por semana | 1.24 | 1.11 | 0.8051 | 0.1949 |
| Sector laboral | 1.53 | 1.24 | 0.6519 | 0.3481 |
| Ingreso laboral | 1.51 | 1.23 | 0.6602 | 0.3398 |
| Seguridad social | 1.97 | 1.40 | 0.5084 | 0.4916 |
| Autonomía laboral | 1.23 | 1.11 | 0.8107 | 0.1893 |
| Salud física | 1.37 | 1.17 | 0.7305 | 0.2695 |
| Relación con el medio ambiente | 1.22 | 1.11 | 0.8173 | 0.1827 |
| Media VIF | 1.43 |
Con el propósito de examinar las características de la muestra, la tabla 3 presenta los estadísticos descriptivos y la matriz de correlación de las variables analizadas. Entre los principales resultados, se observa que la satisfacción laboral presenta una media de 7.92, lo que sugiere una percepción relativamente alta de bienestar laboral entre los participantes. La edad media es de 42.26 años, con un rango de 18 a 80 años. En esta variable se incluyen algunos individuos que, aunque se encuentran fuera de la población económicamente activa (PEA), continúan desempeñando actividades laborales debido a la naturaleza de su trabajo informal. Sin embargo, la proporción de estos casos no representa un cambio significativo en las estimaciones, por lo que se considera que no afectan de manera relevante los resultados, a pesar de tratarse de valores atípicos, sugiriendo una muestra diversa en términos de experiencia laboral.
Asimismo, la escolaridad media es de 13.92 años, lo que implica que la mayoría ha completado al menos la educación secundaria. El promedio de horas trabajadas la semana anterior es de 43.13, con un máximo de 84 horas, reflejando variaciones en las cargas laborales. El ingreso laboral promedio es de 622.62 dólares, con un máximo de 3000 dólares, lo que indica una diversidad en los tipos de empleo y sectores, desde empleos informales con menor remuneración hasta empleos formales con ingresos más altos.
Nota: sfl = satisfacción laboral; trab = tipo de trabajo; gnr = género; edad = edad; ecvl = estado civil; esc = escolaridad; hrst = horas de trabajo por semana; sctr = sector económico; ingrl = ingreso laboral; ss = seguro social; autlab = autonomía laboral; sfisca = salud física; rma = relación con el medio ambiente.
La figura 2 presenta la distribución de la variable dependiente, satisfacción laboral, y la variable independiente, tipo de trabajo. El primer histograma muestra que la mayoría de los encuestados tienen un bienestar laboral positivo: el 26.02 % lo califica con 9 y el 22.45 % con 8, mientras que solo el 1.02 % se siente totalmente insatisfecho, calificándolo con 2. Esto sugiere que, en Loja, tanto trabajadores formales como informales tienen una satisfacción laboral mayormente positiva.
En cuanto a la variable trabajo, el 62.76 % de los encuestados tiene un empleo formal, ya sea como autoempleados con negocio registrado en el SRI o como empleados en instituciones, mientras que el 37.24 % tiene un empleo informal, como autoempleados sin negocio registrado o agricultores sin registro en el SRI. Estos resultados indican que predomina el empleo formal en la ciudad, aunque el empleo informal sigue siendo significativo.
En contraste, el INEC (2023) encuentra que, a nivel nacional, el 55.7 % de las personas con empleo trabajan en el sector informal. Asimismo, en el área urbana, la tasa de desempleo alcanza el 4.4 %, mientras que el empleo adecuado representa el 45.3 %, el subempleo el 20.6 %, otro empleo no pleno el 24.8 % y el empleo no remunerado el 4.7 %. Las diferencias entre los resultados de esta investigación y los del INEC pueden atribuirse a varias razones: primero, la variabilidad en las muestras utilizadas, ya que esta investigación se enfoca en un cantón específico, mientras que el INEC proporciona datos a nivel nacional. Segundo, el contexto socioeconómico y las condiciones laborales en Loja pueden diferir significativamente de otras regiones del país. Finalmente, las diferencias metodológicas y de definición de categorías laborales entre ambas investigaciones también pueden contribuir a la disparidad en los resultados.
La tabla 4 muestra las variables utilizadas en esta investigación. La satisfacción laboral se incluye como variable dependiente, medida en una escala del 0 al 10; el tipo de trabajo se incorpora como variable independiente dicotómica, que identifica la situación laboral actual del encuestado; y, adicionalmente, se consideran variables de control como sexo, edad, escolaridad, horas de trabajo, sector laboral, afiliación a la seguridad social, autonomía laboral, salud física, ingreso laboral y relación con el medio ambiente. Estas variables se clasifican según su tipo (dicotómica, escala de orden, categórica nominal) y se expresan con sus respectivos símbolos, unidades de medida y descripciones.
| Tipo de variable | Nombre de la variable | Símbolo | Unidad de medida | Descripción |
|---|---|---|---|---|
| Dependiente | Bienestar laboral | sfl | Escala de orden de 0 a 10 | ¿Cómo se siente usted con respecto a su trabajo? 0 significa totalmente infeliz y 10 significa totalmente feliz. |
| Independiente | Situación laboral | trab | Dicotómica | ¿Cuál es situación laboral actual? |
| Control | Sexo | gnr | Dicotómica | ¿Cuál es el género del encuestado? |
| Control | Edad | edad | Años | ¿Cuál es la edad del encuestado? |
| Control | Edad al cuadrado | edad2 | Años | Edad multiplicada por la edad |
| Control | Estado civil | ecvl | Dicotómica | ¿Cuál es el estado civil del encuestado? |
| Control | Escolaridad | esc | Años | Años de escolaridad del encuestado |
| Control | Horas de trabajo | hrst | Horas | ¿Cuántas horas trabajó la semana pasada? |
| Control | Horas de trabajo al cuadrado | hrst2 | Horas | Horas de trabajo por horas de trabajo |
| Control | Sector | sctr | Dicotómica | ¿Qué actividad económica realiza? |
| Control | Seguridad social | ss | Dicotómica | ¿Cuenta con afiliación a la seguridad social? |
| Control | Autonomía laboral | autlab | Dicotómica | En su trabajo ¿Siente que tiene autonomía laboral? |
| Control | Salud física | sfisca | Escala de orden de 0 a 10 | ¿Cómo se siente usted con respecto a su estado de salud física? 0 significa totalmente infeliz y 10 significa totalmente feliz. |
| Control | Ingreso laboral | ingrl | Dólares americanos | Cantidad de dinero que gana por su trabajo. |
| Control | Logaritmo del ingreso laboral | lingrl | Logaritmo | Logaritmo del ingreso laboral. |
| Control | Relación con el medio ambiente | rma | Escala de orden de 0 a 10 | ¿Cómo se siente respecto a su relación con el medio ambiente? |
3.2 Metodología
En primer lugar, asumiendo cardinalidad en los datos, se utiliza el estimador de mínimos cuadrados ordinarios (MCO), basado en la ecuación 1.
\[ \begin{aligned} sfl = {} & \beta_{0} + \beta_{1}trab + \beta_{2}gnr + \beta_{3}edad + \beta_{4}edad2 \\ & + \beta_{5}ecvl + \beta_{6}esc + \beta_{7}hrst + \beta_{8}hrst2 + \beta_{9}sctr \\ & + \beta_{10}lingrl + \beta_{11}ss + \beta_{12}autlab + \beta_{13}sfisca + \beta_{14}rma + \varepsilon \end{aligned} \tag{1}\]
En segundo lugar, asumiendo ordinalidad en la variable dependiente, se plantea un modelo probit ordenado, dado que el bienestar laboral es una variable categórica codificada entre 0, para totalmente infeliz en el trabajo, y 10, para totalmente feliz en el trabajo, tal como se muestra en la ecuación 2.
\[P(Y \leq j) = \Phi(\alpha_{j} - \beta'X) \tag{2}\]
En donde \((Y \leq j)\) es la probabilidad de que la variable dependiente sea menor o igual a la categoría \(j\); \(\Phi\) es la función de distribución acumulativa de la distribución normal estándar; \(\alpha_{j}\) es el umbral latente que se asocia con cada categoría de \(j\), y \(\beta'X\) es el producto entre el coeficiente \(\beta\) y las variables explicativas \(X\).
Finalmente, asumiendo cardinalidad de la escala de bienestar subjetivo, se plantea un modelo de selección de brechas de Oaxaca (1973) y Blinder (1973), en donde se intenta encontrar qué cantidad de la diferencia en la variable dependiente es consecuencia de la diferencia de las variables predictoras. La ecuación 3 muestra la relación entre la diferencia de ambas variables, en donde \(E\left( Y_{A} \right)\) es la esperanza de \(Y\) en el grupo \(A\) y \(E\left( Y_{B} \right)\) es la esperanza de \(Y\) en el grupo \(B\).
\[E\left( Y_{A} \right) - E\left( Y_{B} \right) = R \tag{3}\]
Primero, se determina si existe una brecha entre los grupos. Segundo, se evalúa si la brecha es estadísticamente significativa. Y, finalmente, se encuentra las fuentes de donde proviene la diferencia.
Para ello, se emplean los siguientes modelos de estimación, los cuales permiten evaluar la diferencia entre ambos grupos.
\[ \begin{aligned} {sfl}_{i}fr = {} & \beta_{0} + \beta_{i}fr + \alpha_{i}{gnr}_{i}fr + \alpha_{i}{edad}_{i}fr \\ & + \alpha_{i}{esc}_{i}fr + \alpha_{i}{hrst}_{i}fr + \alpha_{i}{sctr}_{i}fr + \alpha_{i}{ss}_{i}fr \\ & + \alpha_{i}{autlab}_{i}fr + \alpha_{i}{sfisca}_{i}fr + \varepsilon_{i}fr \end{aligned} \tag{4}\]
\[ \begin{aligned} {sfl}_{i}infr = {} & \varnothing_{0} + \varnothing_{i}infr + \alpha_{i}{gnr}_{i}infr + \alpha_{i}{edad}_{i}infr \\ & + \alpha_{i}{esc}_{i}infr + \alpha_{i}{hrst}_{i}infr + \alpha_{i}{sctr}_{i}infr + \alpha_{i}{ss}_{i}infr \\ & + \alpha_{i}{autlab}_{i}infr + \alpha_{i}{sfisca}_{i}infr + \varepsilon_{i}infr \end{aligned} \tag{5}\]
Al restar estos modelos se obtiene la ecuación 6.
\[ \begin{aligned} Y_{i}fr - Y_{i}infr = {} & \left( \beta_{0} - \varnothing_{0} \right) + \left( \beta_{i}fr - \varnothing_{i}infr \right) + \left( \alpha_{i}Ht_{i}fr - \alpha_{i}Ht_{i}infr \right) \\ & + \left( \alpha_{i}slr_{i}fr - \alpha_{i}slr_{i}infr \right) + (\varepsilon_{i}fr - \varepsilon_{i}infr) \end{aligned} \tag{6}\]
En donde, \(nfr\) representa a la categoría de trabajadores informales y \(fr\) representa a la categoría de trabajadores formales.
4 Resultados y limitaciones
La tabla 5 presenta los resultados del estimador MCO y el modelo probit ordenado. En el caso de MCO, se observa que el cambio de un trabajador informal a formal genera un aumento en la satisfacción laboral de 0.023 puntos. El modelo probit indica que ser un trabajador informal aumenta la probabilidad de mejorar el bienestar laboral en 0.9 puntos porcentuales. En un estudio diferente, Lange (2012) encuentra que los trabajadores autónomos sienten una mayor satisfacción en el trabajo en comparación con aquellas personas que mantienen un empleo en relación de dependencia. Esta consistencia sugiere que la autonomía y la flexibilidad asociadas con el trabajo informal o autónomo pueden ser factores clave que contribuyen a una mayor satisfacción laboral.
Asimismo, en ambos modelos, un año más de edad disminuye el la satisfacción laboral, mientras que el término cuadrático de la edad muestra un efecto positivo. Contrario a este resultado, Lange (2012) encuentra una relación en forma de U entre la edad y el bienestar laboral, lo cual refleja el ciclo de vida, ya que tanto la edad como su cuadrado tienen resultados estadísticamente significativos. A diferencia de estas investigaciones, Alrawahi et al. (2024) encontraron que, en trabajadores mayores de 25 años y mayores de 54 años, la satisfacción laboral aumenta y el estrés laboral disminuye.
Con el estimador MCO, la percepción de autonomía laboral en el trabajo genera un aumento de 0.47 puntos en el bienestar laboral. De manera similar, en el modelo probit, la autonomía laboral aumenta el bienestar en 7.9 puntos porcentuales, en comparación con aquellos trabajadores que no sienten tener autonomía en sus trabajos, manteniendo las demás variables constantes. Lange (2012) genera indicadores de autonomía laboral, como la capacidad de influir en la forma en que se organiza el trabajo diario y la capacidad de influir en las decisiones políticas de la organización empleadora. Sus resultados muestran que estas variables tienen un efecto positivo y estadísticamente significativo sobre el bienestar. Asimismo, Olsen & Mason (2023) encuentran que la percepción de autonomía en la toma de decisiones genera un aumento en la satisfacción laboral. Estas coincidencias refuerzan la importancia de la autonomía en el lugar de trabajo como un factor clave para mejorar el bienestar laboral, sugiriendo que tener control sobre el propio trabajo y la capacidad de influir en decisiones organizativas son aspectos cruciales para la satisfacción de los empleados.
Finalmente, el estimador MCO muestra que un aumento en la escala de salud física provoca un aumento de 0.44 puntos en el bienestar laboral, siendo este resultado estadísticamente significativo. De igual forma, el modelo probit revela que una mejora en la salud física se asocia con un aumento de 6.1 puntos porcentuales en la satisfacción laboral. En un estudio diferente, Gazioglu & Tansel (2006) encuentran que muchos empleados con problemas de salud reportan altos niveles de satisfacción laboral en todas las áreas, excepto en la satisfacción con el pago. Sin embargo, cuando se controlan las variables, los problemas de salud se asocian significativamente con una menor satisfacción laboral en general. Estas coincidencias subrayan la importancia de la salud física como un determinante crucial del bienestar laboral, sugiriendo que una mejor salud no solo mejora el bienestar general, sino que también puede mitigar los efectos negativos asociados con otros aspectos del trabajo, como la satisfacción con el pago.
| Bienestar laboral | Coef. | Err. St. | Valor-t | Valor-p | [95% Conf. Interval] |
|---|---|---|---|---|---|
| Coeficientes del modelo | |||||
| Trabajo (formal) | 0 | . | . | . | . |
| informal | -0.02 | 0.26 | -0.09 | 0.93 | -0.54, 0.49 |
| Edad | -0.04 | 0.06 | -0.68 | 0.49 | -0.15, 0.07 |
| Edad² | 0.00 | 0.00 | 0.93 | 0.35 | -0.00, 0.00 |
| Escolaridad | 0.02 | 0.05 | 0.38 | 0.71 | -0.07, 0.11 |
| Horas de trabajo la semana anterior | 0.02 | 0.02 | 0.69 | 0.49 | -0.03, 0.06 |
| Horas de trabajo la semana anterior² | 0.00 | 0.00 | -0.21 | 0.83 | -0.00, 0.00 |
| Ingreso laboral (logaritmo) | -0.08 | 0.06 | -1.50 | 0.13 | -0.19, 0.03 |
| Autonomía laboral | 0.48* | 0.27 | 1.79 | 0.07 | -0.05, 1.00 |
| Salud física | 0.44*** | 0.07 | 6.20 | 0.00 | 0.29, 0.58 |
| Relación con el medio ambiente | 0.14** | 0.06 | 2.25 | 0.03 | 0.02, 0.26 |
| Sexo: Femenino | 0 | . | . | . | . |
| Masculino | -0.01 | 0.21 | -0.06 | 0.95 | -0.43, 0.40 |
| Estado civil (soltero) | 0 | . | . | . | . |
| Otro | -0.10 | 0.33 | -0.31 | 0.76 | -0.76, 0.56 |
| Sector (servicios) | 0 | . | . | . | . |
| Otro | -0.01 | 0.26 | -0.04 | 0.97 | -0.52, 0.49 |
| Seguro social (No) | 0 | . | . | . | . |
| Sí | 0.19 | 0.29 | 0.68 | 0.50 | -0.37, 0.76 |
| Constante | 3.15** | 1.49 | 2.11 | 0.04 | 0.19, 6.10 |
| Estadísticos del modelo | |||||
| Media variable dependiente | 7.93 | Desv. estándar variable dependiente | 1.68 | ||
| R-cuadrado | 0.32 | Número de obs | 196 | ||
| Test-F | 6.15 | Prob > F | 0.00 | ||
| Criterio de Akaike (AIC) | 711.79 | Criterio de Bayesian (BIC) | 760.97 | ||
Nota: * p < 0.10; ** p < 0.05; *** p < 0.01.
La tabla 6 muestra los resultados del modelo de selección de brechas. Se encuentra que la media de bienestar para los trabajadores formales es de 8.03 y para los trabajadores informales es de 7.75, manteniendo una diferencia de 0.28 puntos. Por otra parte, Lange (2012) encuentra una diferencia de 0.79 puntos. Sin embargo, en el estudio de Lange, quienes tienen una mayor satisfacción laboral son los trabajadores por cuenta propia (7.89) en comparación con los trabajadores asalariados (7.10). Estas diferencias pueden atribuirse a las características específicas de los trabajadores en cada categoría, así como a las variaciones en las condiciones laborales y las expectativas de los empleados en diferentes contextos laborales. La mayor satisfacción entre los trabajadores formales en el primer estudio podría reflejar mejores beneficios laborales y mayor seguridad en el empleo, mientras que la mayor satisfacción entre los trabajadores por cuenta propia en el estudio de Lange podría estar relacionada con una mayor autonomía y control sobre su trabajo.
El coeficiente de las características observables de los trabajadores es de 0.63, mientras que la contribución de las diferencias entre los coeficientes es de 0.14 y la interacción entre las características y los coeficientes es de -0.5. Abd-Ellatif et al. (2021) incluye características observables que influyen significativamente en el bienestar laboral como la seguridad social y vivienda. En esta investigación, las características observables que se manifiestan a través de las variables de control utilizadas representan la mayor parte de la diferencia entre la satisfacción de los trabajadores formales e informales. Sin embargo, los resultados, al no ser estadísticamente significativos, indican que no existe una diferencia en la satisfacción entre ambos grupos que sea suficientemente significativa como para representar una brecha de bienestar entre ellos. Esto sugiere que, aunque las características observables pueden explicar parte de la variación en el bienestar laboral, no son lo suficientemente robustas para confirmar una diferencia sustancial entre trabajadores formales e informales en este estudio específico.
Las variables de control aportan a la diferencia de bienestar asociada a las características observables. Los coeficientes permiten identificar cuánto de la diferencia en el bienestar laboral se debe a diferencias en los coeficientes de las variables observables entre los dos grupos. En el caso de la edad, el coeficiente de -4.28 significa que la edad tiene un efecto negativo considerablemente mayor sobre la satisfacción laboral para uno de los grupos en comparación con el otro. Es decir, si los trabajadores informales experimentan una reducción en la satisfacción laboral a medida que envejecen, este efecto negativo es significativamente mayor comparado con los trabajadores formales. En línea con este resultado, Mohanty (2019) y Henriques et al. (2020) encuentran que la edad influye en el bienestar laboral, observando que, a mayor edad, el bienestar laboral tiende a disminuir con frecuencia. Esto sugiere que, aunque la salud física tiene un impacto limitado y no significativo, la edad emerge como un factor crítico que contribuye negativamente al bienestar laboral en mayor medida para un grupo específico, destacando la importancia de considerar cómo las diferentes etapas de la vida laboral pueden afectar de manera distinta la percepción del bienestar laboral.
| Bienestar laboral | Coeficiente | Err. Std. | z | P>z | [Intervalo de confianza 95%] |
|---|---|---|---|---|---|
| General | |||||
| Formal (1) | 8.03 | 0.15 | 53.89 | 0.00 | 7.74, 8.32 |
| Informal (2) | 7.75 | 0.22 | 34.76 | 0.00 | 7.32, 8.19 |
| Diferencia | 0.28 | 0.27 | 1.04 | 0.29 | -0.25, 0.80 |
| Dotaciones | 0.64 | 0.37 | 1.72 | 0.09 | -0.09, 1.37 |
| Coeficientes | 0.14 | 0.30 | 0.46 | 0.64 | -0.46, 0.74 |
| Interacción | -0.50 | 0.39 | -1.27 | 0.20 | -1.27, 0.27 |
| Dotaciones | |||||
| Género | 0.01 | 0.02 | 0.33 | 0.74 | -0.03, 0.04 |
| Edad | -0.09 | 0.17 | -0.56 | 0.57 | -0.43, 0.24 |
| Edad² | 0.02 | 0.17 | 0.14 | 0.89 | -0.31, 0.36 |
| Estado civil | 0.04 | 0.05 | 0.85 | 0.39 | -0.05, 0.14 |
| Escolaridad | 0.11 | 0.16 | 0.66 | 0.51 | -0.21, 0.42 |
| Horas de trabajo | 0.06 | 0.09 | 0.61 | 0.54 | -0.12, 0.24 |
| Horas de trabajo² | -0.03 | 0.08 | -0.37 | 0.71 | -0.19, 0.13 |
| Sector | 0.17 | 0.13 | 1.34 | 0.18 | -0.08, 0.42 |
| Ingreso (logaritmo) | -0.12 | 0.09 | -1.26 | 0.21 | -0.29, 0.06 |
| Seguridad social | 0.06 | 0.31 | 0.20 | 0.84 | -0.54, 0.66 |
| Autonomía laboral | 0.08 | 0.08 | 1.12 | 0.264 | -0.06, 0.23 |
| Salud física | 0.33 | 0.20 | 1.65 | 0.10 | -0.06, 0.73 |
| Relación con el medio ambiente | 0.00 | 0.01 | 0.10 | 0.92 | -0.02, 0.02 |
| Coeficientes | |||||
| Género | -0.09 | 0.22 | -0.40 | 0.69 | -0.53, 0.35 |
| Edad | -4.28 | 5.47 | -0.78 | 0.43 | -14.99, 6.44 |
| Edad² | 1.33 | 2.89 | 0.46 | 0.65 | -4.33, 6.99 |
| Estado civil | 0.56 | 0.62 | 0.90 | 0.37 | -0.65, 1.77 |
| Escolaridad | -0.89 | 1.21 | -0.74 | 0.46 | -3.27, 1.49 |
| Horas de trabajo | 0.09 | 2.03 | 0.05 | 0.96 | -3.89, 4.08 |
| Horas de trabajo² | 0.40 | 1.14 | 0.35 | 0.72 | -1.83, 2.63 |
| Sector | 0.54 | 0.34 | 1.58 | 0.11 | -0.13, 1.21 |
| Ingreso (logaritmo) | 0.12 | 0.57 | 0.22 | 0.83 | -0.99, 1.23 |
| Seguridad social | 0.03 | 0.07 | 0.39 | 0.69 | -0.12, 0.17 |
| Autonomía laboral | -0.55 | 0.38 | -1.44 | 0.15 | -1.31, 0.19 |
| Salud física | -3.53*** | 1.23 | -2.86 | 0.00 | -5.95, -1.11 |
| Relación con el medio ambiente | 0.40 | 1.01 | 0.40 | 0.69 | -1.57, 2.38 |
| Constante | 6.01 | 3.15 | 1.91 | 0.06 | -0.15, 12.18 |
| Interacción | |||||
| Género | -0.01 | 0.02 | -0.33 | 0.74 | -0.05, 0.04 |
| Edad | 0.19 | 0.30 | 0.63 | 0.53 | -0.40, 0.79 |
| Edad² | -0.14 | 0.33 | -0.43 | 0.66 | -0.79, 0.50 |
| Estado civil | -0.04 | 0.06 | -0.72 | 0.46 | -0.15, 0.07 |
| Escolaridad | -0.16 | 0.21 | -0.73 | 0.46 | -0.58, 0.26 |
| Horas de trabajo | 0.00 | 0.09 | 0.05 | 0.96 | -0.18, 0.19 |
| Horas de trabajo² | 0.01 | 0.06 | 0.26 | 0.79 | -0.09, 0.13 |
| Sector | -0.28 | 0.19 | -1.51 | 0.13 | -0.64, 0.08 |
| Ingreso (logaritmo) | 0.03 | 0.15 | 0.22 | 0.83 | -0.26, 0.32 |
| Seguridad social | 0.14 | 0.37 | 0.39 | 0.69 | -0.58, 0.87 |
| Autonomía laboral | -0.06 | 0.07 | -0.94 | 0.34 | -0.20, 0.07 |
| Salud física | -0.19 | 0.13 | -1.47 | 0.14 | -0.46, 0.06 |
| Relación con el medio ambiente | 0.00 | 0.02 | 0.11 | 0.92 | -0.03, 0.03 |
| Información del modelo | |||||
| Grupo 1: trab = 0 | Formal | ||||
| Grupo 2: trab = 1 | Informal | ||||
| Observaciones | 196 | ||||
| Modelo | Lineal | ||||
| N de obs. grupo 1 | 123 | ||||
| N de obs. grupo 2 | 73 | ||||
| Dotaciones | (X_1 - X_2)b_2 | ||||
| Coeficientes | X_2(b_1 - b_2) | ||||
| Interacción | (X_1 - X_2)(b_1 - b_2) | ||||
Nota: * p < 0.10; ** p < 0.05; *** p < 0.01.
5 Conclusiones y discusión
El análisis del bienestar laboral en Loja en el año 2023 encontró que no existen diferencias significativas entre el bienestar laboral de los trabajadores formales e informales. Sin embargo, se identificaron variables con influencia estadísticamente significativa, como la percepción de autonomía laboral, la salud física y la relación con el medio ambiente, concluyendo que la naturaleza del empleo formal o informal no es un factor determinante en la percepción del bienestar laboral en esta región. Una limitación de esta investigación radica en el tamaño reducido de la muestra, lo cual puede restringir la generalización de los resultados. Un tamaño de muestra pequeño puede no capturar adecuadamente la variabilidad presente en la población total. A pesar de esta limitación, los hallazgos ofrecen una visión valiosa sobre los factores que realmente influyen en el bienestar laboral, subrayando la importancia de enfoques que consideren aspectos más allá del tipo de empleo para mejorar la satisfacción y calidad de vida de los trabajadores.
Una de las posibles limitaciones de la presente investigación se basa en el tamaño y alcance de la muestra. Si bien el número de observaciones utilizado resulta adecuado para el análisis estadístico y econométrico realizado, podría limitar la capacidad de generalizar los resultados a toda la población del cantón u otras regiones del país con contextos laborales y socioeconómicos distintos, especialmente considerando las diferencias estructurales en zonas geográficas distintas. Además, aunque el tamaño de la muestra fue suficiente para realizar el análisis de esta investigación, podría restringir la precisión de las estimaciones al representar solo una parte de la diversidad existente entre los trabajadores formales e informales. Sin embargo, esta limitación no invalida los resultados obtenidos, dado que estos aportan evidencia empírica relevante sobre la relación entre la formalidad, informalidad y la satisfacción laboral, en el contexto local.
Se recomienda implementar programas destinados a mejorar la calidad del trabajo que abarquen tanto a los trabajadores formales como informales del mercado laboral. Esto podría incluir iniciativas para aumentar la seguridad social y la protección laboral para los trabajadores informales, así como promover la autonomía laboral en los empleos formales y mejorar las condiciones de trabajo en general. Además, es crucial revisar y adaptar los indicadores de bienestar utilizados para asegurar que reflejen adecuadamente las diversas dimensiones de las experiencias laborales en Loja, lo cual facilitará el diseño de políticas más efectivas y ajustadas a la realidad local. Para estudios futuros, se recomienda ampliar la muestra utilizada para capturar de manera objetiva las diferencias laborales y socioeconómicas entre los trabajadores, así como expandir el alcance geográfico del estudio para incluir el sector rural del cantón Loja, explorar las variaciones geográficas y abarcar una representación más amplia de cada sector laboral.
Agradecimientos
Los autores expresan su agradecimiento a la Universidad Nacional de Loja por el financiamiento y respaldo institucional brindado a través del proyecto de investigación Factores socioeconómicos-ambientales y normas sociales que inciden en el bienestar subjetivo de las personas en Ecuador: un análisis con modelos valorativos de elección discreta, a nivel local y nacional (código 38-DI-FJSA-2023, período 2023-2025), en cuyo marco fue posible el diseño, financiamiento y ejecución de los hallazgos del presente estudio.
Anexos
Anexo 1. Prueba para heterocedasticidad Breusch-Pagan/Cook-Weisberg
| Supuesto | Términos de error normales |
| Variable | Valores ajustados de bienestar laboral |
| \(H_0\): | Varianza constante |
| Chi2(1) | 3.53 |
| Prob > chi2 | 0.0601 |
Anexo 2. Prueba t de dos muestras con varianzas iguales
| obs1 Formal |
obs2 Informal |
Media 1 | Media 2 | Diferencia | Err. St. | Valor t | Valor p | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Sfl por Trab | 123 | 73 | 8.033 | 7.753 | 0.279 | 0.247 | 1.150 | 0.262 |
| Gnr por Trab | 123 | 73 | 0.552 | 0.506 | 0.045 | 0.073 | 0.621 | 0.534 |
| edad por Trab | 123 | 73 | 41.536 | 43.479 | 1.942 | 1.738 | -1.117 | 0.265 |
| edad² por Trab | 123 | 73 | 1841.114 | 2063.342 | 222.228 | 155.981 | -1.424 | 0.155 |
| Ecvl por Trab | 123 | 73 | 0.813 | 0.876 | 0.063 | 0.054 | -1.164 | 0.245 |
| Esc por Trab | 123 | 73 | 14.739 | 12.547 | 2.191 | 0.400 | 5.468 | 0.000 |
| Hrst por Trab | 123 | 73 | 43.853 | 41.917 | 1.935 | 2.237 | 0.865 | 0.387 |
| Hrst² por Trab | 123 | 73 | 2116.959 | 2039.863 | 77.096 | 195.123 | 0.395 | 0.693 |
| Sctr por Trab | 123 | 73 | 0.308 | 0.643 | 0.334 | 0.069 | -4.814 | 0.000 |
| Ingrl por Trab | 123 | 73 | 769.715 | 374.794 | 394.920 | 74.167 | 5.324 | 0.000 |
| Ss por Trab | 123 | 73 | 0.658 | 0.109 | 0.548 | 0.062 | 8.774 | 0.000 |
| Autlab por Trab | 123 | 73 | 0.780 | 0.698 | 0.081 | 0.064 | 1.278 | 0.202 |
| Sfisca por Trab | 123 | 73 | 8.284 | 7.849 | 0.435 | 0.247 | 1.755 | 0.080 |
| Rma por Trab | 123 | 73 | 7.455 | 7.424 | 0.030 | 0.276 | 0.110 | 0.911 |
Anexo 3. Modelo Blinder-Oaxaca desagrupado, grupo formal
| Fuente | SS | df | MS | Estadístico | Valor |
|---|---|---|---|---|---|
| Modelo | 56.257 | 13 | 4.327 | Número de obs. | 123 |
| Residual | 247.613 | 109 | 2.272 | Prob > F | 0.037 |
| Total | 303.870 | 122 | 2.491 | R² | 0.185 |
| Root MSE | 1.507 |
| Bienestar laboral | Coeficiente | Err. Std. | t | P>t | [Intervalo de confianza 95%] |
|---|---|---|---|---|---|
| gnr | -0.045 | 0.282 | -0.160 | 0.874 | -0.603, 0.513 |
| edad | -0.049 | 0.101 | -0.480 | 0.630 | -0.249, 0.151 |
| edad2 | 0.001 | 0.001 | 0.460 | 0.646 | -0.002, 0.003 |
| ecvl | -0.012 | 0.444 | -0.030 | 0.979 | -0.892, 0.868 |
| esc | -0.023 | 0.063 | -0.360 | 0.720 | -0.147, 0.102 |
| hrst | 0.031 | 0.037 | 0.850 | 0.397 | -0.042, 0.104 |
| hrst2 | -0.000 | 0.000 | -0.530 | 0.597 | -0.001, 0.001 |
| sctr | 0.330 | 0.381 | 0.870 | 0.387 | -0.424, 1.085 |
| lingrl | -0.066 | 0.094 | -0.700 | 0.483 | -0.252, 0.120 |
| ss | 0.374 | 0.368 | 1.020 | 0.312 | -0.356, 1.104 |
| autlab | 0.240 | 0.361 | 0.660 | 0.508 | -0.476, 0.956 |
| sfisca | 0.312 | 0.094 | 3.310 | 0.001 | 0.126, 0.499 |
| rma | 0.092 | 0.081 | 1.140 | 0.258 | -0.068, 0.252 |
| _cons | 5.094 | 2.443 | 2.090 | 0.039 | 0.252, 9.937 |
Anexo 4. Modelo Blinder-Oaxaca desagrupado, grupo informal
| Fuente | SS | df | MS | Estadístico | Valor |
|---|---|---|---|---|---|
| Modelo | 151.093 | 13 | 11.623 | Número de obs. | 73 |
| Residual | 90.468 | 59 | 1.533 | Prob > F | 0.000 |
| Total | 241.562 | 72 | 3.355 | R² | 0.625 |
| Root MSE | 1.238 |
| Bienestar laboral | Coeficiente | Err. Std. | t | P>t | [Intervalo de confianza 95%] |
|---|---|---|---|---|---|
| gnr | 0.130 | 0.339 | 0.380 | 0.703 | -0.548, 0.808 |
| edad | 0.050 | 0.075 | 0.660 | 0.510 | -0.100, 0.200 |
| edad2 | -0.000 | 0.001 | -0.140 | 0.892 | -0.002, 0.001 |
| ecvl | -0.649 | 0.548 | -1.180 | 0.242 | -1.746, 0.448 |
| esc | 0.049 | 0.073 | 0.660 | 0.511 | -0.098, 0.196 |
| hrst | 0.029 | 0.032 | 0.920 | 0.360 | -0.034, 0.092 |
| hrst2 | -0.000 | 0.000 | -1.010 | 0.315 | -0.001, 0.000 |
| sctr | -0.508 | 0.364 | -1.390 | 0.169 | -1.237, 0.221 |
| lingrl | -0.092 | 0.069 | -1.330 | 0.190 | -0.230, 0.046 |
| ss | 0.112 | 0.560 | 0.200 | 0.843 | -1.009, 1.233 |
| autlab | 1.033 | 0.409 | 2.520 | 0.014 | 0.214, 1.852 |
| sfisca | 0.763 | 0.125 | 6.080 | 0.000 | 0.512, 1.014 |
| rma | 0.038 | 0.109 | 0.340 | 0.732 | -0.181, 0.256 |
| _cons | -0.918 | 1.982 | -0.460 | 0.645 | -4.885, 3.049 |
5.1 Anexo 5. Descomposición Blinder-Oaxaca
| Estadístico | Valor |
|---|---|
| Número de observaciones | 196 |
| Modelo | Lineal |
| Grupo 1: trab = 0 | 123 observaciones |
| Grupo 2: trab = 1 | 73 observaciones |
| Dotaciones | \((X_1 - X_2)b_2\) |
| Coeficientes | \(X_2(b_1 - b_2)\) |
| Interacción | \((X_1 - X_2)(b_1 - b_2)\) |
| Bienestar laboral | Coeficiente | Err. Std. | z | P>z | IC 95% |
|---|---|---|---|---|---|
| General | |||||
| Grupo 1 | 8.033 | 0.149 | 53.890 | 0.000 | 7.740, 8.325 |
| Grupo 2 | 7.753 | 0.223 | 34.760 | 0.000 | 7.316, 8.191 |
| Diferencia | 0.279 | 0.268 | 1.040 | 0.298 | -0.247, 0.805 |
| Dotaciones | 0.638 | 0.372 | 1.720 | 0.086 | -0.090, 1.366 |
| Coeficientes | 0.141 | 0.305 | 0.460 | 0.643 | -0.457, 0.740 |
| Interacción | -0.500 | 0.394 | -1.270 | 0.204 | -1.273, 0.272 |
| Dotaciones | |||||
| gnr | 0.006 | 0.018 | 0.330 | 0.744 | -0.030, 0.042 |
| edad | -0.096 | 0.172 | -0.560 | 0.574 | -0.433, 0.240 |
| edad2 | 0.023 | 0.172 | 0.140 | 0.892 | -0.313, 0.360 |
| ecvl | 0.041 | 0.049 | 0.850 | 0.397 | -0.054, 0.137 |
| esc | 0.106 | 0.162 | 0.660 | 0.512 | -0.212, 0.424 |
| hrst | 0.056 | 0.092 | 0.610 | 0.539 | -0.123, 0.236 |
| hrst2 | -0.031 | 0.085 | -0.370 | 0.714 | -0.197, 0.135 |
| sctr | 0.170 | 0.127 | 1.340 | 0.181 | -0.079, 0.419 |
| lingrl | -0.117 | 0.092 | -1.260 | 0.207 | -0.298, 0.065 |
| ss | 0.061 | 0.308 | 0.200 | 0.842 | -0.542, 0.664 |
| autlab | 0.085 | 0.076 | 1.120 | 0.264 | -0.064, 0.233 |
| sfisca | 0.332 | 0.202 | 1.650 | 0.100 | -0.063, 0.727 |
| rma | 0.001 | 0.011 | 0.100 | 0.917 | -0.020, 0.023 |
| Coeficientes | |||||
| gnr | -0.089 | 0.224 | -0.400 | 0.692 | -0.527, 0.350 |
| edad | -4.279 | 5.469 | -0.780 | 0.434 | -14.999, 6.440 |
| edad2 | 1.328 | 2.888 | 0.460 | 0.646 | -4.333, 6.989 |
| ecvl | 0.558 | 0.619 | 0.900 | 0.367 | -0.655, 1.772 |
| esc | -0.893 | 1.214 | -0.740 | 0.462 | -3.274, 1.487 |
| hrst | 0.095 | 2.035 | 0.050 | 0.963 | -3.892, 4.083 |
| hrst2 | 0.400 | 1.138 | 0.350 | 0.725 | -1.831, 2.630 |
| sctr | 0.540 | 0.342 | 1.580 | 0.115 | -0.132, 1.211 |
| lingrl | 0.124 | 0.567 | 0.220 | 0.827 | -0.988, 1.235 |
| ss | 0.029 | 0.074 | 0.390 | 0.698 | -0.116, 0.174 |
| autlab | -0.554 | 0.384 | -1.440 | 0.149 | -1.306, 0.199 |
| sfisca | -3.533 | 1.235 | -2.860 | 0.004 | -5.954, -1.111 |
| rma | 0.403 | 1.009 | 0.400 | 0.689 | -1.574, 2.380 |
| _cons | 6.013 | 3.146 | 1.910 | 0.056 | -0.154, 12.179 |
| Interacciones | |||||
| gnr | -0.008 | 0.024 | -0.330 | 0.738 | -0.055, 0.039 |
| edad | 0.191 | 0.304 | 0.630 | 0.529 | -0.404, 0.786 |
| edad2 | -0.143 | 0.329 | -0.430 | 0.664 | -0.789, 0.503 |
| ecvl | -0.041 | 0.056 | -0.720 | 0.469 | -0.150, 0.069 |
| esc | -0.156 | 0.214 | -0.730 | 0.466 | -0.576, 0.263 |
| hrst | 0.004 | 0.094 | 0.050 | 0.963 | -0.180, 0.189 |
| hrst2 | 0.015 | 0.058 | 0.260 | 0.793 | -0.098, 0.128 |
| sctr | -0.281 | 0.186 | -1.510 | 0.131 | -0.645, 0.084 |
| lingrl | 0.032 | 0.149 | 0.220 | 0.828 | -0.259, 0.324 |
| ss | 0.144 | 0.368 | 0.390 | 0.696 | -0.578, 0.866 |
| autlab | -0.065 | 0.069 | -0.940 | 0.345 | -0.200, 0.070 |
| sfisca | -0.196 | 0.133 | -1.470 | 0.142 | -0.457, 0.065 |
| rma | 0.002 | 0.016 | 0.110 | 0.916 | -0.029, 0.032 |
Nota: * p < 0.10; ** p < 0.05; *** p < 0.01.
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La encuesta utilizada en este estudio fue diseñada y ejecutada en el marco del proyecto de investigación denominado Factores socioeconómicos-ambientales y normas sociales que inciden en el bienestar subjetivo de las personas en Ecuador: un análisis con modelos valorativos de elección discreta, a nivel local y nacional (código 38-DI-FJSA-2023), avalado y financiado por la Universidad Nacional de Loja. La información del proyecto de investigación está disponible en: https://www.unl.edu.ec/node/4241↩︎