DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v6i4.2939

La participación de las mujeres en el ahorro de las familias mexicanas

Eduardo Castañeda Vargas

[email protected]

Universidad Marista de Querétaro

https://orcid.org/0000-0002-7505-6645

Querétaro, México

 

Luis Alberto Cepeda Villasana

[email protected]

Universidad Anáhuac Querétaro

https://orcid.org/0000-0002-9946-0503

Querétaro, México

 

RESUMEN

El objeto principal del artículo es destacar la participación que tienen los hogares de jefatura femenina al ahorro de la economía mexicana, analizar sus implicaciones económicas y sociodemográficas. La metodología para medir la variable ahorro en las familias, involucra el método de regresión cuántica, usando la muestra de hogares (ENIGH 2018). Se hace un tratamiento al gasto en educación, ya que se considera como inversión para el futuro en los hogares, por tanto, ahorro. En los resultados, el signo de participación de la mujer al ahorro es positivo, y en todos los deciles el coeficiente asociado a la variable educación muestra signo negativo altamente significativo; a mayor gasto en educación, las familias ahorran menos proporcionalmente al ingreso.

 

Palabras clave: género; ahorro; hogares; participación femenina.

 

Correspondencia: [email protected]

Artículo recibido: 15 julio 2022. Aceptado para publicación: 25 agosto 2022. Conflictos de Interés: Ninguna que declarar

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Como citar:  Castañeda Vargas, E., & Cepeda Villasana, L. A. (2022). La participación de las mujeres en el ahorro de las familias mexicanas. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 6(4), 4319-4346.

 https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v6i4.2939

 

Women’s Participation in the Savings of Mexican Families

Abstract

The main purpose of the article is to highlight the participation of female-headed households in savings in the Mexican economy, and to analyze its economic and sociodemographic implications. The methodology to measure the savings variable in families involves the quantal regression method, using the household sample (ENIGH 2018). A treatment is made to spending on education, since it is considered as an investment for the future in households, therefore, savings. In the results, the sign of women's participation to savings is positive, and in all deciles the coefficient associated with the education variable shows highly significant negative sign; the higher the expenditure on education, the less families save proportionally to income.

 

Keywords: gender; savings; households; female participation.

 

 

Introducción

En la actualidad, las mujeres que están a cargo de las necesidades diarias de la familia también proveen y controlan las finanzas del hogar. Su participación en el ahorro familiar a través del mercado laboral tiene un peso importante al coadyuvar en la generación de riqueza a la economía del país.

Varios estudios (Durán, 2012, p. 40; Pérez, 2014, p. 169; Organización Internacional del Trabajo [OIT], 2011; Barros, 2007) concuerdan que, el ahorro en las amas de casa y empresas familiares, apoyadas por hijas y esposas no remuneradas, es otro factor que por falta de información no puede ser determinado ni medido. En su Comunicado de Prensa, el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI, 2019), dio a conocer que el 76.4% del tiempo ejecutan labores domésticas, y al menos 1.5 millones de mexicanas que realizan alguna actividad no perciben ingresos. Otros informes, consideran que por día trabajado las mujeres mexicanas generan $60,000 millones y sólo el 33.3% es remunerado, ya que nuestro país no contabiliza el trabajo no remunerado (Observatorio Internacional de Salarios Dignos, 2020).

El INEGI (2019) comunicó que, conforme a su situación conyugal, las mujeres casadas registran el mayor valor neto per cápita del trabajo no remunerado de los hogares, equivalente a $71.5 millones. Considerando la relación de parentesco con el jefe de hogar, las mujeres cónyuges generan $72.7 millones per cápita anuales por sus labores domésticas.  También, la jefatura femenina participó con $52.8 millones, datos publicados por el Instituto Nacional de las Mujeres (INMUJERES, 2019).

Es importante resaltar, que una forma como las mujeres pueden obtener el empoderamiento en sus hogares, es a través de obtener el control de las finanzas del hogar y producir ahorro en el mismo; porque al ser un activo físico, financiero y humanos), constituye un medio para generar ingresos que coadyuve a romper el ciclo de la pobreza y reducir la desigualdad social e impulsar el crecimiento económico (Deere y Contreras, 2011, pp. 9-10). La superación de la pobreza es una cuestión de cómo ahorrar y acumular activos (Sherraden et al., 2001).

Para iniciar el presente estudio es crucial entender qué el ahorro se define como la diferencia entre los ingresos disponibles sobre los gastos de consumo del día a día, a juicio de Keynes (1936), significa el excedente del ingreso sobre los gastos de consumo, donde el ahorro depende de dos variables: el ingreso y la tasa de interés. Además, las personas pueden generar ingresos al incorporarse al mercado laboral, generando un excedente que les permitirá un ahorro que pueden usarse durante diversos riesgos económicos en situaciones adversas; en caso de no utilizarse para tal adversidad, se trasfiere a sus herederos (Smith, 1776; Bernal, 2007, p. 13).

El ahorro de la mujer es una forma de obtener ingresos, que permite enfrentar situaciones de urgencia y de oportunidades para invertir en activos productivos, buscando estrategias que le permita ahorrar para eventos como pago de colegiaturas y gastos médicos (Rutherford, 2002, p. 19-36). (Iskenderian, 2011, citado en Mora, 2015) afirma que “las mujeres ahorran más y mejor que el hombre”. De ahí la importancia que tiene el papel de la participación de la mujer en la economía nacional mediante el ahorro.

Es relevante examinar las diferencias de género, puesto que las jefas de familia son más propensas a tener menor ahorro acumulado, derivado de la desigualdad salarial que existe entre jefes y jefas de familia (Bajtelsmit y Bernasek, 1999; Atal y Ñopo (2009). Uno de los enfoques y principal objetivo del presente trabajo, es acentuar la importancia de las jefas mexicanas en el ahorro familiar ya que han demostrado ser más ahorradoras que los jefes de hogar así como identificar las variables de diversos factores económicos y sociodemográficos que expliquen el ahorro de las familias, y que además dependen de factores como: tamaño de la familia, nivel de ingreso, acceso al crédito, oportunidades de inversión, tasas de interés generadas en el tiempo (Dornbusch, Fischer y Startz, 2009).

En la investigación, el planteamiento hipotético considera que las familias con una jefatura femenina en México generan mayor ahorro como proporción del ingreso. La metodología para el análisis de las variables, con el fin de definir cómo medir el ahorro en las familias mexicanas, utilizamos como sustento la teoría del ciclo de vida propuesto por Ando y Modigliani (1963); se tomó la información de la Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos de los Hogares (ENIGH, 2018), y mediante el uso de un modelo de regresión cuántica, analizamos las variables correspondientes al género, edad del jefe de familia, el ingreso total, el gasto monetario y la educación.

Marco conceptual y teórico

Urciaga (2002), enfatiza que el ahorro se determina basándose en la tasa de interés, y que es el resultado de elegir entre consumo presente y futuro, siendo un factor crucial la tasa de preferencia temporal al momento de decidir. (Villagómez, 1993; Kabeer, 2001, p. 73; Karlan, Lakshmi y Zinman, 2014, p. 36) el ahorro es un proceso de acumulación o la proporción del ingreso que se provisiona para usarlos en un futuro, con la finalidad de prevenir y poder afrontar posibles riesgos o pérdida de ingresos. En el ahorro al momento de analizar el riesgo y suavizar el consumo ante crisis o pérdidas de empleo, los activos son elementos primordiales del empoderamiento económico de la mujer. Por lo tanto, para el análisis del presente trabajo, el ahorro es el ingreso laboral que no se consume o se gasta, y que se reserva para atender cualquier emergencia o necesidad futura.

El ahorro de los hogares y la teoría del Ciclo Vital

Entre las teorías del consumo más relevantes que marcaron al estudio del ahorro en la economía, está la primera de Friedman (1957), dividida en consumo permanente y el transitorio, en consecuencia, de la existencia de dos tipos de ingresos: permanente y temporal en un escenario de incertidumbre en el futuro. Y la segunda, motivo de estudio del presente trabajo, es la teoría del ciclo de vida de Modigliani y Ando (1963), misma que argumenta que el ahorro es una forma de consumo futuro, donde los individuos generan un ahorro encaminado a cubrir las necesidades del consumo en la vejez.

Uno de los problemas a los que se enfrenta el individuo, es incrementar sus ingresos a lo largo de su vida productiva al sentirse vulnerable ante un futuro donde los gobiernos no podrán garantizarles el acceso a los servicios de salud en la vejez, el ahorro pasa a ser un mecanismo de alivio reduciendo la incertidumbre al equilibrar el consumo por un largo periodo para maximizar su riqueza (Vázquez, 2013).

La hipótesis del ciclo de vida supone que intentará consumir todos sus recursos a la fecha de su muerte. El modelo plantea varios eventos que afectan la tasa de ahorro, como tamaño y la estructura de edades de la población, tasas de actividad por edades y sexo, salarios y educación. Algunas investigaciones empíricas, como los realizados por Browning y Lusardi (1996), concuerdan con esta teoría y consideran que no lograr planear el consumo por las imperfecciones en el mercado de capitales y las limitaciones de liquidez de la familia.

METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN

El modelo basado sobre la tesis del Ciclo Vital

En el modelo del ciclo vital se considera que el individuo no deja herencia, el consumo a lo largo de su vida será exactamente igual al total de renta que espera obtener a lo largo su existencia. La premisa básica supone que los individuos tratan de consumir lo mismo cada año, en función a sus recursos, dependiendo de la edad, dada por la fórmula general:

Fórmula del ingreso y el consumo


 

Donde:

C: es el consumo anual.

YL: el ingreso anual.

VA: los años de vida activa y,

VT: los años de vida total.

De forma que:

  (1)

Por tanto, consumirá anualmente una cantidad constante:

  (2)

Consecuentemente, el ahorro será la diferencia entre el ingreso y el consumo anual:

  (3)

Finalmente:

  (4)

Durante el periodo activo, el individuo ahorra y forma un capital, para que al final de su ciclo vital comience a vivir de ese capital. En su jubilación comenzará a vivir de su patrimonio acumulado, por lo que “desahorra” en los años restantes, de forma que los activos sean exactamente cero al término de su vida (Modigliani y Brumberg, 1954; Dornbusch, Fischer y Startz, 2009; Liquitaya, 2011, p. 37). En las familias jóvenes, la exposición al riesgo que perciben en los sistemas de seguridad social, podría ser un factor que motive a ahorrar más para su jubilación (Engeny, 1997, citado en Coronado, 1998).

 Coronado (1998) infiere que el aumento en los ingresos durante todo el ciclo de vida laboral explicaría el aumento del ahorro, este aumento provocaría que los jefes de familia quisieran ahorran más con miras de elevar su nivel de desahorro en su jubilación.

Análisis descriptivo

Con el fin de considerar los determinantes del ingreso y el consumo, aplicando la teoría del ciclo vital de la familia, se toma la información de ENIGH (2018); de la que se utilizan las variables correspondientes al género, edad del jefe de familia, el ingreso total y el gasto monetario registrado por hogar y la educación.

Para iniciar el estudio, se construye la variable del ahorro:

. (1)

Esto genera una función de ahorro, que además de depender de factores como tamaño de la familia, niveles de ingreso, gasto monetario, acceso a crédito, oportunidades de inversión, tasa de interés que le da el valor al dinero a través del tiempo (Duesenberry, Eckstein y Fromm, 1960); también considerará las variables correspondientes al género, la edad del jefe de familia y la educación, para identificar los elementos que se presentan en el modelo del ciclo vital, Ando y Modigliani (1963).

Descripción de las variables

El ahorro de las familias mexicanas

Con el objeto de evitar prejuicios o discriminación basada en el sexo o género al definir la jefatura del hogar, se sugiere distinguir entre la jefatura femenina y masculina de jure o de facto, utilizando el concepto de facto para identificar a las mujeres u hombres con mayor poder de decisión al interior del hogar, y en consecuencia en las decisiones del gasto (Gammage, 1998, p. 86, citado en Arriagada 1999, p. 202). Con la información del ENIGH (2018), se determinó la variable considerada como ahorro de la familia, construida de acuerdo con la ecuación (1). En la tabla 1; se apreciar el número de observaciones por género que registra un promedio total de 34,744,818 jefes y jefas de familia, la proporción predomina en donde existe una jefatura masculina representada por el 71.33%. También podemos observar que la media del ingreso trimestral, en el caso del hombre como jefe de familia, se cifra alrededor de $51,619 al trimestre a diferencia del percibido por la jefatura femenina de $44,612 en promedio.

Tabla 1

Estadísticos descriptivos ingreso medio trimestral de la familia por género.

 

Sexo de la jefatura

Número de observaciones

Proporción de hogares

Ingreso medio trimestral

masculina

24,782,982

0.7133

51,619

femenina

9,961,836

0.2867

44,612

Total

34,744,818

 

 

Fuente: Elaboración propia con base en la encuesta del INEGI 2018.

Contribución marginal según el género y el ingreso

En el análisis de la variable del ahorro medio, según el género y el ingreso, la tabla 2 precisa una media de $18,406.62, indicando que en donde lidera la jefatura masculina, se observa estadísticamente un mayor ahorro; por otro lado, destaca un menor ahorro donde existe una jefatura femenina, con una media de $15,933.53. Esto quizá se deba a la diferencia salarial que existe entre la jefatura femenina y la masculina.

Tabla 2

Estadísticos descriptivos ahorros e ingreso proporcional trimestral.

 

Sexo de la jefatura

 

Ahorro medio

Ahorro medio/ Ingreso medio

masculina

18,406.62

0.2314

femenina

15,933.53

0.2588

Fuente: Elaboración propia, sobre la base de datos de la encuesta del INEGI 2018.

Sin embargo, en el modelo de ahorro porcentual, la tabla 2 presenta proporcionalmente un ahorro mayor cuando se trata de una jefatura femenina con ahorro medio ponderado del 25.88% y de 23.14% para el género masculino. Al comparar las proporciones de ahorro respecto al ingreso entre hombres y mujeres, encontramos que las mujeres, en promedio, ahorran más que los hombres (Montes, 2019; citado en Pérez y Allendes 2021, p. 217). La plataforma de ahorro online [COINC], (2018) respalda este análisis, confirmando que el ahorro medio de las mujeres españolas es de 7.052, y de 6.266 euros en los hombres.

Factores socioeconómicos y sociodemográficos

Goldin y Katz (1996, p. 254-255) Argumentan que, la educación se percibe una correlación positiva que más influye en el ingreso corriente, redituando un mayor ingreso en el mercado laboral; pues la mano de obra no calificada es sustituida por individuos altamente especializados. En el estudio de la variable educación (Schultz, 1961; Becker, 1964; Hubbard, Skinner y Zeldes 1994, p. 96; Dynan, Skinner y Zeldes, 2000; Nava y Brown, 2018, p. 99) sostienen que las personas aumentan sus capacidades al invertir en sí mismos; las familias con educación universitaria son las que tienen ingresos más altos; considerando la educación como una inversión que rinde frutos en el futuro.

El ahorro y el gasto en educación por género

La educación es una variable que influye directamente en el ingreso, donde el gasto en educación es una forma de inversión que contribuye a incrementar la productividad, y por tanto obtener mayores ingresos futuros Johnson (1975).

Attanasio y Székely (1999), en su aportación encuentran una influencia que pudiera tener la educación en el ingreso, y el ingreso en la tasa del ahorro familiar. Se espera que, a mayor educación, mayor las tasas de ahorro; ya que, en dicha aportación, los jefes con educación superior ahorraron el 20.6% a diferencia de aquellos sin educación, que ahorraron solo el 7% de sus ingresos (p. 277 y 281). En la Tabla 3 se observa que la jefatura masculina es la de mayor gasto en educación y mayor ahorro promedio cifrada en $21,259.23, mientras que para la mujer es de $18,378.03 en promedio. En términos monetarios, la jefatura femenina presenta un menor gasto en educación y menor ahorro promedio, resultado tal vez de la brecha salarial de género.

Tabla 3

Estadísticos descriptivos del ahorro y el gasto en la educación por género.

 

Sexo de la jefatura

 

Educación y ahorro medio / Ingreso medio

masculina

 

21,259.23

femenina

 

18,378.03

Fuente: Elaboración propia, sobre la base de datos de la encuesta del INEGI 2018.

En la estimación de la media porcentual respecto al ahorro y la educación proporcional conforme al género, el modelo de ponderación nos permite visualizar en la estadística descriptiva de la tabla 4, un 28.48% promedio en proporción del ahorro familiar generado por la jefatura masculina, y el 31.24% para la femenina en el hogar. Lo que teóricamente nos confirma que la jefatura femenina con mayor educación genera una mayor tasa de ahorro porcentual.

Un nivel educativo alto genera mayores ingresos en el hogar, consecuentemente un mayor ahorro (Muñoz, 2004, p. 191).

 

Tabla 4

Estadísticos descriptivos del ahorro y educación proporcional según género.

 

Sexo de la jefatura

 

Educación y ahorro medio/ Ingreso medio proporcional

masculina

 

0.2848

femenina

 

0.3124

Fuente: Elaboración propia, sobre la base de datos de la encuesta del INEGI 2018.

Análisis econométrico del ahorro

Para el modelo de estimación de la ecuación del ahorro en las familias mexicanas, se analizarán las variables género, edad del jefe de familia, número de integrantes en el hogar, ingreso total, gasto monetario total, gasto en educación y sus variantes educación. Tomando en cuenta que existen hogares con ahorros negativos que pudieran contener información sobre la acumulación de activos al igual que aquellos con activos positivos (Sheiner, 1995), y con la finalidad de evitar los problemas del ahorro negativo, tomamos como base el modelo de estimación de la tasa de ahorro propuesta por Chen, Kuan y Lin (2007), con esta propuesta, se construyo la ecuación.

Ecuación para el modelo de estimación del ahorro:

  (1)

 (2)

 (3)

 (4)

Por lo tanto:

  (5)

Donde:

.

.

 

El modelo estadístico anterior considera las variables principales que postula el Ciclo Vital; donde, el logaritmo ingresos, menos el logaritmo consumo: es la variable cuyo comportamiento se pretende explicar, y X1, X2, X3, …. son las distintas variables que se suponen potencialmente relevantes como factores explicativos del ahorro, y el coeficiente β1, β2, β3, … nos proporciona el incremento que se produce en las variables independientes de acuerdo con la ecuación (5).

Para facilitar la estimación y tener resultados más concretos, el total de la población se subdividió en deciles y se generó la estimación de cada uno de ellos, esto con la intención de mejorar las estimaciones (R2 ajustado), los resultados de las estimaciones se presentan en el anexo, donde se puede encontrar los valores de los coeficientes y su validez estadística para cada uno de los deciles.

Análisis econométrico

En la investigación de la literatura encontramos diversos trabajos que analizan el ahorro considerando las tasas de ahorro por hogar; centrándose en ahorro unitario, edad de los jefes de familia, la escolaridad, los apoyos gubernamentales y la división de género.

La equidad laboral con perspectiva de género

El grafico revela un 24% en puestos de alto nivel en comparación con el masculino del 76%, es evidente la brecha salarial que presenta el grafico 2; en cambio la participación de la mujer en niveles con ingresos menores según el decil D1, presenta una mayor proporción con un 35.90% de ocupación femenina y un promedio ponderado del 28.7%, a diferencia del masculino que tiene una presencia laboral alta en todos los deciles, con 64.1% en el D1 y un promedio de 71.35%.

 

GRÁFICO 2

Tasa de participación laboral según el ingreso por género.

Fuente: Elaboración propia, sobre la base de datos de la encuesta del INEGI 2018. 

En el grafico 2, observamos en los deciles la tasa promedio de hombres y mujeres que participan en el sector laboral, donde apreciamos que existe un mayor número de hombres en comparación con la participación de la mujer. La presencia de la mujer en el mercado laboral sigue siendo minoritaria.

¿Quién ahorra más?

En el gráfico 3, por una parte, llama la atención la tasa de ahorro negativa en el decil D1, para ambas jefaturas, en el decil D1 se distingue un 26% negativo para la jefatura masculina y del 7% negativo para la femenina. Attanasio y Székely (1999) refieren que las tasas negativas podría ser consecuencia de perfiles de ingresos bajos (p. 277). Quizá esto se podría deber al uso de ahorros previamente acumulados y de tarjetas de crédito, que podrían considerase ahorros futuros o tal vez problemas de liquidez.

 

GRÁFICO 3

Tasa de ahorro por deciles del ingreso por género.

Fuente: Elaboración propia, sobre la base de datos de la encuesta del INEGI 2018.

Por otra parte, cabe resaltar que empíricamente presenta un menor ahorro la jefatura masculina desde el decil D1 y hasta el decil D9; en cambio, se observan tasas de ahorro altas para la jefatura femenina, ya que a partir del decil D2 la tasa es del 15%, y conforme se va incrementando el ingreso, la tasa de ahorro es mayor hasta el decil D9 que muestra un 40% de ahorro en hogares con jefatura femenina en comparación con el 38% en los hogares con jefatura masculina. Por último, las tasas de ahorro más elevadas en los hogares se confirman en el nivel de ingreso más alto, con un 45% para el decil D10 en la jefatura masculina y del 44% para la femenina. La Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE, 2017), considera que posiblemente se deba a que la mujer ocupa menos puestos directivos o gana menos en promedio que los hombres; a pesar de los esfuerzos de inclusión laboral, la jefatura femenina enfrenta el llamado “techo de cristal” en el mercado laboral.  Sin embargo, podemos decir que se confirma estadísticamente que la mujer mantiene un mayor ahorro en promedio porcentualmente.

 

El impacto de la educación en la tasa de ahorro

Los resultados muestran que en el decil D1, la tasa de ahorro es del menos 21% para la masculina y del menos 1.9%, en la femenina. Se aprecia que la mayor parte del ahorro y la educación se genera en los hogares con jefatura femenina y, también se mantiene el fenómeno de que, a mayor ingreso, mayor ahorro considerando la educación como parte de este. Por último, percibimos que la jefatura femenina con mayor gasto en educación obtiene las más altas tasas de ahorro: destacan el D2 con el 20%, el D6 del 38% y el D9 con un 45%; donde solo el decil D10 resalta el 50.3% para la jefatura masculina y 50.1% para la femenina.

GRÁFICO 4

Tasa de ahorro y educación por deciles del ingreso según género

Fuente: Elaboración propia, sobre la base de datos de la encuesta del INEGI 2018.

(Guevara, 1999; Attanasio y Székey, 1999, citado en Bernal, 2007) confirman que a mayor nivel educativo mayor ingreso, en consecuencia, una mayor tasa de ahorro, los hogares con bajos niveles de preparación, teóricamente ahorran poco e incluso pueden tener tasas negativas.

Edad de la población económicamente activa en México

Según el Centro de Estudios de las Finanzas Públicas (CEFP 2018), el análisis de la variable edad del jefe de familia es importante, porque se emplea para construir políticas públicas que permitan mejores condiciones; como ingresos salariales, prestaciones de seguridad y desarrollo social. En el gráfico 5 llaman la atención las edades promedio de los jefes de familia, ya que se aprecia cómo se genera una curva en forma de “U” en los deciles analizados. Observamos en los deciles D1 y D10 a los jefes de mayor edad promedio y con los ingresos más altos, así como los de mayor vulnerabilidad. Conforme avanzan los deciles, disminuye la edad promedio y el ingreso hasta llegar a un mínimo en el decil D5, para que nuevamente conforme se incrementa la edad promedio se incrementa el ingreso.

GRÁFICO 5

Edad promedio del jefe de familia por deciles según el género.

Fuente: Elaboración propia, sobre la base de datos de la encuesta del INEGI 2018.

 

Interpretación y conclusiones

El objetivo de este trabajo surge del interés por acentuar la importancia que tiene la participación de las mujeres en el ahorro de las familias mexicanas, y sus implicaciones al coadyuvar en la generación de riqueza a la economía de un país. Esto mediante la presentación de un conjunto metódico de argumentos y evidencias empíricas, relacionadas con los determinantes socioeconómicos del ahorro según el género, utilizando la información del ENIGH (2018).

Lo expuesto a lo largo de este trabajo permite arribar a las siguientes conclusiones:

Las primeras evidencias, al examinar la variable del ahorro medio de acuerdo con el género, es de $18,406.62 al trimestre para la jefatura masculina y de $15,933.53 en promedio para la femenina. Es evidente que, en términos monetarios, los hogares con jefatura masculina generan un mayor ahorro, destacando la desigualdad salarial que aún existe en México. 

Un segundo análisis nos revela nuevas cifras para la jefatura femenina, presentando una tasa de ahorro media del 25.88%, mientras que para la jefatura masculina es del 23.14%, como proporción del ingreso; lo que estadísticamente confirma que donde hay jefatura femenina, el ahorro es mayor. Posiblemente, sea por la obligación que siente la mujer al asociar imprevistos como la colegiatura o gastos médicos, teoría que sostiene Mora (2015).

En el análisis de la variable educación, encontramos un 28.48% promedio en proporción del ahorro familiar generado por la jefatura femenina, y del 31.24% para la femenina, lo que teóricamente nos confirma que la jefatura femenina con mayor educación genera una mayor tasa de ahorro porcentual.

En el modelo de estimación, la variable ahorro muestra tasas negativas en el decil D1 para ambas jefaturas, a partir del decil D2 y hasta el D9 se observan las mayores tasas de ahorro en la jefatura femenina, y conforme se va incrementando el ingreso, la tasa de ahorro es mayor, confirmado en el decil D9. Las tasas de ahorro más elevadas en los hogares se confirman en el nivel de ingreso más alto, con un 45% para el decil D10 en la jefatura masculina, y del 44% para la femenina. Quizá porque la mujer ocupa menos puestos directivos o gana menos en promedio que los hombres, lo que demuestra que, a pesar de los esfuerzos de inclusión laboral, la jefatura femenina enfrenta el llamado “techo de cristal” en el mercado laboral. 

El análisis de la variable educación, arroja datos interesantes en relación con los deciles. Observamos que en todos los deciles asociados a la educación el signo es negativo y altamente significativo. ¿Qué implicaciones tiene esto?, que, a mayor educación, las familias ahorran menos proporcionalmente al ingreso. ¿Por qué sucede esto?, supuestamente la variable educación asociada a un mayor ingreso, promueve que los hogares decidan gastar más porcentualmente. El siguiente ejemplo podría explicarlo: una familia que gana $50,000 de ingreso al trimestre, estaría ahorrando $12,500 aproximadamente; por ende, si la familia obtuviera $100,000 al trimestre, debería ahorrar $25,000, en cambio decide ahorrar $24,000. Esto supondría que la familia ve al ahorro desde un punto de vista monetario y no desde el punto de vista de los ingresos. Podría ser de gran utilidad hacer un estudio del ahorro asociado al ingreso elevado al cuadrado, puesto que el ahorro está hablando de cubrir necesidades actuales y no de necesidades futuras.

En la variable perceptores del hogar, se identifican a los deciles: D1, D4, D7, D8, D9 y D10, con signos positivos y altamente significativos; esto implica que a mayor perceptor se tiene una mayor tasa de ahorro. Probablemente se deba a que entre más personas tienen ingresos, se satisface más rápido el consumo del hogar. Para el resto de los deciles se observa un signo negativo o poco significativo. 

Integrantes del hogar: La evidencia teórica para el caso de las familias mexicanas, muestra que el número de personas que habitan en los hogares tienen relación negativa y altamente significativa, asumimos que es normal porque al generar un mayor gasto, simultáneamente hace que tengan un menor ahorro.

Edad del jefe: Variable logarítmica, se identifica para todos los deciles que es positiva y altamente significativa. A mayor edad, las personas que obtienen un mayor ingreso ahorran más. Las personas jóvenes van creciendo, y muy probablemente se incorporen al mercado laboral y contribuyan al ahorro de la familia.

Sexo del jefe: Variable origen de nuestro estudio. Es una variable dicotómica, que define a la jefatura familiar como "sexo", con el valor de “1” si se trata de una jefatura femenina y “0” en el caso de una jefatura masculina; por lo tanto, si el coeficiente asociado a esta variable tuviera signo positivo, nos enfatiza que el que exista una jefatura masculina incrementa la proporción al ahorro en los hogares. Si el coeficiente asociado es negativo, nos indica que la existencia de una jefatura femenina lleva a condiciones de reducción proporcionalmente en el ahorro. Consecuentemente, para los deciles D1, D3, D7 y D8, el coeficiente es positivo y altamente significativo; en cambio los deciles D2, D9 y D10, tienen un signo negativo, pero significativo. ¿Qué implicación tiene esto?, podría ser que para ciertos niveles de ingreso provoque una reducción de ingresos y correlación con un nivel de ahorro menor, lo que implicaría la existencia de una jefatura femenina.

A manera de conclusión, el empoderamiento a través del ahorro ayudaría a dar respuesta a temas de desigualdad, eliminando obstáculos y factores de desarrollo humano que enfrentan mujeres, que a pesar de realizar las mismas actividades que los hombres, terminan con recompensas muy distintas (Domínguez y Brown, 2013). Por último, el ahorro es generador de independencia económica en las mujeres, otorgando una sensación de control sobre su economía (Ashraf, 2010; Jaramillo, 2015).

Referencias

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 http://www.econ.nyu.edu/user/violante/NYUTeaching/MTA/Spring15/Readings/ando_aer.pdf.

Arriagada, Irma (1999), Comentarios a los documentos 10 y 11, América Latina: Aspectos conceptuales de los censos del 2000, serie Manuales. Núm. 1. Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL). https://repositorio.cepal.org/bitstream/handle/11362/5562/S9950308_es.pdf?sequence=1

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ANEXO. RESULTADOS DE ESTIMACIÓN

 

Percentile Group of ing_cor

Modelo

R

R cuadrado

R cuadrado-corregida

Error típ. de la estimación

1

 

1

0.344(a)

0.119

0.119

0.65144

2

 

1

0.372(a)

0.139

0.139

0.53308

3

 

1

0.352(a)

0.124

0.124

0.46884

4

 

1

0.338(b)

0.115

0.115

0.4559

5

 

1

0.291(b)

0.085

0.085

0.44961

6

 

1

0.300(b)

0.09

0.09

0.43344

7

 

1

0.277(c)

0.077

0.077

0.42005

8

 

1

0.285(d)

0.081

0.081

0.43393

9

 

1

0.262(b)

0.069

0.069

0.4628

10

 

1

0.218(b)

0.048

0.048

0.51862

a

Variables predictoras: (Constante), sexo, logeducacionjefe, logpercept, logedad, logintegrantes

b

Variables predictoras: (Constante), sexo, logpercept, logedad, logeducacionjefe, logintegrantes

c

Variables predictoras: (Constante), sexo, logeducacionjefe, logintegrantes, logedad, logpercept

d

Variables predictoras: (Constante), sexo, logeducacionjefe, logedad, logintegrantes, logpercept

 

 

ANOVA(e)

 

 

 

 

 

 

Percentile Group of ing_cor

Modelo

 

Suma de cuadrados

gl

Media cuadrática

F

Sig.

1

1

Regresión

152202.688

5

30440.538

71730.806

.000(a)

 

 

Residual

1131333.86

2665902

0.424

 

 

 

 

Total

1283536.55

2665907

 

 

 

2

1

Regresión

138934.465

5

27786.893

97781.965

.000(a)

 

 

Residual

863832.469

3039823

0.284

 

 

 

 

Total

1002766.93

3039828

 

 

 

3

1

Regresión

98144.711

5

19628.942

89298.758

.000(a)

 

 

Residual

695495.623

3164047

0.22

 

 

 

 

Total

793640.334

3164052

 

 

 

4

1

Regresión

87398.792

5

17479.758

84100.506

.000(b)

 

 

Residual

675438.328

3249742

0.208

 

 

 

 

Total

762837.12

3249747

 

 

 

5

1

Regresión

61797.664

5

12359.533

61141.451

.000(b)

 

 

Residual

668112.513

3305090

0.202

 

 

 

 

Total

729910.177

3305095

 

 

 

6

1

Regresión

61538.203

5

12307.641

65512.691

.000(b)

 

 

Residual

623671.165

3319757

0.188

 

 

 

 

Total

685209.368

3319762

 

 

 

7

1

Regresión

49158.737

5

9831.747

55720.987

.000(c)

 

 

Residual

589860.51

3343008

0.176

 

 

 

 

Total

639019.246

3343013

 

 

 

8

1

Regresión

56190.857

5

11238.171

59682.804

.000(d)

 

 

Residual

635896.596

3377070

0.188

 

 

 

 

Total

692087.453

3377075

 

 

 

9

1

Regresión

53939.118

5

10787.824

50368.06

.000(b)

 

 

Residual

731963.496

3417518

0.214

 

 

 

 

Total

785902.614

3417523

 

 

 

10

1

Regresión

46185.599

5

9237.12

34343.613

.000(b)

 

 

Residual

923975.2

3435340

0.269

 

 

 

 

Total

970160.799

3435345

 

 

 

a

Variables predictoras: (Constante), sexo, logeducacionjefe, logpercept, logedad, logintegrantes

b

Variables predictoras: (Constante), sexo, logpercept, logedad, logeducacionjefe, logintegrantes

c

Variables predictoras: (Constante), sexo, logeducacionjefe, logintegrantes, logedad, logpercept

d

Variables predictoras: (Constante), sexo, logeducacionjefe, logedad, logintegrantes, logpercept

e

Variable dependiente: ahorro3 logingreso-loggasto

 

 

 

Percentile Group of ing_cor

 

Coeficientes no estandarizados

 

Coeficientes estandarizados

T

Sig.

 

 Coeficientes(a)

B

Error típ.

Beta

B

Error típ.

1

(Constante)

-0.348

0.006

 

-57.504

0

 

logeducacionjefe

-0.118

0.001

-0.121

-181.82

0

 

logpercept

0.076

0.001

0.058

70.171

0

 

logintegrantes

-0.291

0.001

-0.256

-282.68

0

 

logedad

0.195

0.001

0.107

145.31

0

 

Sexo

0.026

0.001

0.017

29.347

0

2

(Constante)

0.2

0.004

 

44.791

0

 

logeducacionjefe

-0.157

0.001

-0.174

-288.28

0

 

logpercept

-0.001

0.001

-0.001

-1.954

0.051

 

logintegrantes

-0.254

0.001

-0.259

-346.86

0

 

logedad

0.148

0.001

0.096

151.09

0

 

Sexo

-0.019

0.001

-0.016

-28.382

0

3

(Constante)

0.314

0.004

 

79.84

0

 

logeducacionjefe

-0.14

0

-0.167

-284.01

0

 

logpercept

0.001

0.001

0.001

1.665

0.096

 

logintegrantes

-0.225

0.001

-0.25

-361.17

0

 

logedad

0.13

0.001

0.091

149.46

0

 

Sexo

0.018

0.001

0.016

30.414

0

4

(Constante)

0.182

0.004

 

47.382

0

 

logeducacionjefe

-0.116

0

-0.137

-236.37

0

 

logpercept

0.027

0.001

0.03

44.961

0

 

logintegrantes

-0.239

0.001

-0.261

-391.86

0

 

logedad

0.172

0.001

0.12

203.85

0

 

Sexo

0.022

0.001

0.02

37.879

0

5

(Constante)

0.364

0.004

 

94.49

0

 

logeducacionjefe

-0.135

0

-0.162

-276.43

0

 

logpercept

-0.011

0.001

-0.012

-18.042

0

 

logintegrantes

-0.171

0.001

-0.189

-287.36

0

 

logedad

0.133

0.001

0.093

157.08

0

 

Sexo

0.015

0.001

0.014

25.951

0

6

(Constante)

0.497

0.004

 

130.96

0

 

logeducacionjefe

-0.162

0

-0.2

-337.53

0

 

logpercept

-0.007

0.001

-0.008

-12.205

0

 

logintegrantes

-0.179

0.001

-0.197

-293.20

0

 

logedad

0.133

0.001

0.093

161.04

0

 

Sexo

0.008

0.001

0.007

13.87

0

7

(Constante)

0.74

0.004

 

198.98

0

 

logeducacionjefe

-0.171

0

-0.213

-363.28

0

 

logpercept

0.041

0.001

0.048

69.652

0

 

logintegrantes

-0.179

0.001

-0.205

-300.61

0

 

logedad

0.075

0.001

0.052

92.142

0

 

Sexo

0.024

0.001

0.024

45.469

0

8

(Constante)

0.837

0.004

 

214.31

0

 

logeducacionjefe

-0.199

0.001

-0.231

-391.79

0

 

logpercept

0.059

0.001

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91.327

0

 

logintegrantes

-0.193

0.001

-0.214

-298.88

0

 

logedad

0.086

0.001

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102.28

0

 

Sexo

0.018

0.001

0.017

32.55

0

9

(Constante)

0.909

0.004

 

212.00

0

 

logeducacionjefe

-0.211

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-0.235

-399.68

0

 

logpercept

0.064

0.001

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92.174

0

 

logintegrantes

-0.161

0.001

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-231.35

0

 

logedad

0.084

0.001

0.05

90.228

0

 

Sexo

-0.002

0.001

-0.001

-2.609

0.009

10

(Constante)

0.545

0.005

 

115.01

0

 

logeducacionjefe

-0.187

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-289.66

0

 

logpercept

0.048

0.001

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61.697

0

 

logintegrantes

-0.146

0.001

-0.143

-188.18

0

 

logedad

0.204

0.001

0.108

197.80

0

 

Sexo

-0.039

0.001

-0.031

-58.204

0

Variable dependiente: ahorro3 logingreso-loggasto