ESTATUS LABORAL DE LOS ADULTOS MAYORES EN AMÉRICA LATINA DURANTE 2016-2020. UNA DISCUSIÓN SOBRE EL IMPACTO DE LA PANDEMIA POR LA COVID-19

Introducción

La pandemia por la COVID-19 impactó significativamente a los adultos mayores en su salud, calidad de vida y relaciones sociales, lo cual motivó un gran número de investigaciones al respecto. No obstante, persiste un vacío de información que se identifica particularmente en América Latina y el Caribe.

Concretamente, existen pocos estudios sobre la dinámica laboral de los adultos mayores, así como en sus implicaciones en la salud mental de estos (Wanberg et al., 2020; Sánchez et al., 2021; Srivastava et al., 2021; Jaspal y Breakwell, 2022).

Al 30 de enero de 2023 Google Scholar daba cuenta de aproximadamente 16.600 artículos académicos en inglés sobre fuerza laboral y COVID-19 en América Latina, de los cuales solo 5.740 (34 %) mencionan a las personas mayores. En español las mismas búsquedas arrojaron un total de 15.200 y 1.160 (7 %) artículos¹.

Para aportar a cubrir esta carencia, el presente estudio se propone describir la dinámica laboral de los adultos mayores en siete países de América Latina entre 2016 y 2020, y analizar las implicaciones de estas variaciones con base en la literatura existente.

Imaginarios sobre las personas mayores en América Latina

Para 2020, en América Latina y el Caribe había un 8 % de la población mayor de 65 años y se espera que esta proporción ascienda al 17.5 % para 2050 y al 30 % para el 2100 (CAF, 2020), con lo cual se confirma que la región se encuentra en un proceso de envejecimiento, propio de países con ingresos medios y altos.

A nivel social, este hecho reduce la oferta de trabajadores y estresa los regímenes pensionales y la sostenibilidad fiscal de estos. Adicionalmente, el incremento de población mayor modifica las características del votante promedio, por lo que se puede prever una creciente sensibilización y preocupación del electorado por los regímenes de protección social, la dinámica del mercado laboral y la exclusión del mercado de trabajo. En consecuencia, es posible que se produzcan reformas más orientadas a estos aspectos y una mayor polarización entre electores jóvenes, de mediana y tercera edad al respecto.

Por otra parte, a nivel individual, las personas se enfrentan a un conjunto de cambios físicos, económicos y de capacidades que modifican las formas de participación social, uso del tiempo y roles. Esto impacta su autopercepción (Rosenberg, 1965), la autoestima, motivación y participación en el mercado laboral. En consecuencia, las personas a partir de los 60 años ingresan a una etapa donde deben redefinirse, reencontrarse y al mismo tiempo crear y adaptarse a nuevos estilos de vida, todo esto mientras la sociedad mantiene prejuicios y estereotipos negativos que generan discriminación, rechazo y exclusión.

Dichos estereotipos se aprenden desde la infancia y se transmiten por generaciones a través de la socialización, por lo cual las personas adultas mayores son las primeras en juzgarse con base en estos.

Existe un imaginario donde se le adjudica a la persona mayor un menor rendimiento físico y mental, una propensión natural a la depresión y a la desorientación, baja autoestima, irritabilidad, poca adaptabilidad y disposición al cambio, resistencia al aprendizaje, incapacidad para el uso de la tecnología, e improductividad. Esta percepción lleva a considerar a los mayores como una carga económica para las familias, el Estado y la sociedad (Wheeler y Petty, 2001). Lo que fomenta la expulsión y exclusión del mercado laboral de personas que desean mantenerse económicamente activas o que se ven forzadas a trabajar por no contar con pensión, recursos económicos o apoyo familiar suficiente que les asegure un estándar de vida digno.

Esto es particularmente peligroso en países como los latinoamericanos, donde un importante número de personas mayores no cuentan con protección social y pueden ser relegadas a trabajos precarios, informales y poco productivos (Geib, 2012; Sánchez et al., 2021).

Por otra parte, las personas que cuentan con una red de apoyo y estructuras familiares fuertes pueden ingresar a una condición de dependencia donde surgen sentimientos de “ser una carga” y se modifican los roles y esquemas de interacción, dando pie al surgimiento de conflictos familiares (Borge y Rattsø, 2008; Wong et al., 2014; Lee et al., 2019). Lo cual también impacta el proceso de redefinición y reinvención de su vida y rol en la sociedad.

Por consiguiente, las personas mayores constituyen un grupo poblacional en gran medida subordinado por su edad, que ve sus derechos limitados por la percepción negativa y estereotipada que tiene la sociedad de ella (Huenchuan, 2018). Hecho que produce un sentimiento de indefensión ante una sociedad y familias en las que pierden su rol y espacio. De modo que, se constituye una triple afectación en términos económicos, sociales y mentales.

Sesgo de selección

Los imaginarios sobre las personas mayores generan una doble exclusión. Por una parte, los empleadores pueden prescindir de estas al percibirlas menos productivas. Mientras que, los mayores pueden renunciar a sus actividades laborales o cesar la búsqueda de empleo por la expectativa de ser despedidos o de no ser contratados. Esta última exclusión se denomina sesgo de selección (Lewis, 1974; Heckman, 1979). Este hecho provoca que el desempleo abierto y oculto cobren una alta relevancia en esta población.

Como desempleo abierto se entiende a aquellas personas que no trabajan, pero que están dispuestas a trabajar si se les ofrece la oportunidad (Instituto Nacional de Estadística y Censo de Panamá, 2023). Mientras que el desempleo oculto refiere a aquellas personas que no trabajan y dejaron de buscar empleo por considerar que no conseguirían uno o por desaliento (Ministerio del Trabajo Colombia, 2022).

No obstante, las estadísticas oficiales pocas veces dan cuenta de estos tipos de desempleo. En consecuencia, el análisis para las personas mayores debe mantener esta fuente de sesgo presente, dado que se puede subestimar su nivel.

Depreciación del capital humano

Adicionalmente, los imaginarios negativos y el sesgo de selección también afectan el acceso de estas personas a la educación formal, como la universitaria, y a la informal, como cursos de extensión y talleres.

Concretamente, familiares, amigos, docentes, y la sociedad en general puede desmotivar a las personas mayores de estudiar por considerarlo una pérdida de tiempo, si se asume que esto no generará rendimientos económicos a través del empleo y el emprendimiento. Así mismo, los estereotipos sobre la poca adaptabilidad, disposición al cambio, y resistencia al aprendizaje pueden producir que los entes educativos se abstengan de aceptar a estudiantes mayores y provocar que esta población evite buscar su acceso a centros educativos.

En consecuencia, la población mayor también se enfrenta a una exclusión de los sistemas educativos formales e informales, lo cual desincentiva la formación de capital humano. Entendido este como el conjunto de habilidades y capacidades laborales, creativas e innovadoras adquiridas a través de la educación y la experiencia en el trabajo (Castillo-Aroca, 2016).

Adicionalmente, la exclusión del ámbito educativo y laboral acentúa la depreciación de dicho capital humano. En consecuencia, la experiencia y habilidades de las personas mayores tienden a sufrir una mayor obsolescencia comparada con personas en procesos de educación y actualización profesional constantes.

Esta dinámica incrementa las dificultades para cambiar o continuar en un empleo, y en el caso de las personas desempleadas acelera la obsolescencia de sus habilidades laborales. Esto genera un creciente impedimento laboral y eleva las probabilidades de transición o permanencia en trabajos improductivos y mal remunerados, de los cuales se vuelve casi imposible salir (Lien, 2021).

Por consiguiente, se gesta un círculo vicioso que se retroalimenta y obliga a las personas mayores a entrar en inactividad y dependencia, a pesar de la voluntad o necesidad de estas por trabajar.

Estatus socioeconómico y condición laboral

Usualmente, el estatus socioeconómico se determina con base en el nivel de ingresos, la educación y el estatus laboral de las personas. Este último se manifiesta en la condición de actividad (ocupado, subempleado, desocupado o inactivo) y el acceso a ingreso pensional (Rosenberg, 1978; Twenge y Campbell, 2002; Alegría et al., 2018).

Diversos estudios han demostrado que un alto estatus socioeconómico mejora la salud mental y psicoemocional de los adultos (Pinquart y Sörensen, 2000; Robins et al., 2002; Beckfield, 2004; Alegría et al., 2018; De los Santos y Carmona, 2018; Srivastava et al., 2021).

Esto sucede porque la disponibilidad de recursos económicos facilita la participación en actividades sociales y comunitarias. Así mismo, la participación en el mercado laboral genera un espacio de interacción social donde se adquiere reconocimiento y se construye capital social (Srivastava et al., 2021; Jaspal y Breakwell, 2022).

Por consiguiente, el estatus socioeconómico y concretamente el laboral afectan considerablemente la cotidianidad de las personas y pueden generar tanto efectos positivos como negativos de forma transversal en la salud mental, bienestar y calidad de vida (Von Soest et al., 2018).

Por ejemplo, las personas con baja formación académica generalmente experimentan dificultades para acceder a trabajos formales, vivienda digna, servicios de salud y regímenes de protección social. Lo cual limita su capacidad de acción y resiliencia ante eventos adversos. Hechos que incrementan la exposición a sentimientos de incapacidad que erosionan la autoestima, provocan ansiedad y depresión y a la postre desmotiva su formación de capital humano y reduce sus oportunidades de crecimiento personal y profesional (De los Santos y Carmona, 2018).

Así mismo, el estatus laboral y socioeconómico inciden en la formación de capital social, el cual es definido como la red de contactos de un individuo donde se mantienen relaciones de confianza mutua y apoyo, y donde se comparten experiencias, ideales y normas comunes (Coleman, 1988; Hassanzadeh et al., 2016, citados por Lee et al., 2019).

El capital social es crucial para el ser humano en todas sus dimensiones, dado que este asegura la supervivencia, la interacción, el desarrollo de la personalidad, beneficia la salud y el bienestar físico y mental.

Por consiguiente, las variaciones en el estatus laboral afectan el estatus socioeconómico y mental de las personas, su capital social y retroalimentan el círculo vicioso de exclusión, depreciación del capital humano, subordinación y sesgo de selección.

En este sentido, el estatus laboral de las personas mayores se encuentra cambiando profundamente. En 2006 se reportaba un crecimiento en la tasa de participación de las personas mayores entre 12 % y 43 % para el cono sur de América Latina y de 20 % en Colombia, Ecuador y Venezuela (Bertranou, 2006). No obstante, los datos consultados en el presente estudio dan cuenta de una reducción en la tasa de participación de las personas mayores en el ámbito laboral a partir de 2016 y, especialmente, en 2020.

De modo que, se constituye una considerable diferencia entre la senda esperada de participación de los adultos mayores y la que efectivamente sucedió.

Algunos estudios proyectaban la continuación de incrementos en la tasa de participación, indicando como factores contribuyentes: la escasa cobertura de la protección social en los países de ingresos bajos y medianos-bajos, la crisis económica generada por la pandemia por COVID-19 y otras dinámicas de la economía y el sector laboral también impactadas por dicha pandemia (Organización Internacional del Trabajo, 2023).

Otros factores que han sido señalados como promotores de la permanencia de la persona mayor en trabajos asalariados se relacionan al historial de trabajo, la disponibilidad y acceso a trabajos decentes, a la situación económica y laboral de personas más jóvenes en sus redes de apoyo, como también a bajos ingresos provenientes de jubilaciones y pensiones en particular en los países de bajo y mediano ingresos como es el caso de América Latina y el Caribe (Paz, 2010).

Estos aspectos, si bien son coherentes, no parecen haber generado el impacto esperado. Esto podría estar explicado por el aumento en la cobertura del ingreso pensional, y por una mayor exclusión del mercado laboral. Aspectos que se abordan en los resultados del estudio.

Metodología

Procesamiento de los datos

Para cumplir con el objetivo del estudio se consultaron las siguientes encuestas de hogares de países latinoamericanos:

Encuesta Nacional Continua de Fuerza de Trabajo de la República Dominicana

Encuesta Continua de Hogares de Argentina

Encuesta Continua de Hogares de Bolivia

Encuesta Nacional de Empleo de Chile

Gran Encuesta Integrada de Hogares de Colombia

Encuesta Nacional de Hogares de Costa Rica

Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo de México

Dichas encuestas son producidas por las autoridades estadísticas nacionales de cada país de acuerdo con los más altos estándares estadísticos y las definiciones oficiales de la OIT en materia laboral. Esto asegura su significancia estadística y la viabilidad para comparar los resultados entre los países de análisis.

El muestreo de las encuestas es por conglomerados y multietápico y se encuentra actualizado con las últimas rondas de los censos nacionales de cada país.

Por otra parte, las encuestas se producen con diferentes temporalidades. Por ejemplo, en Colombia los resultados se presentan de forma mensual, mientras que en México es trimestral. Para evitar que esta diferencia afectará los resultados del estudio se procedió a agregar las encuestas hasta obtener bases consolidadas anuales para el período 2016-2020. Así mismo, se ajustaron los factores de expansión ponderando los originales hasta obtener el agregado anual.

Las encuestas cuentan con nombres de variables distintas, por esto se procedió a realizar un ejercicio de armonización junto al Observatorio Latinoamericano de Desarrollo Sostenible para producir una actualización de la Base Armonizada de Encuestas de Hogares Latinoamericanos (BAEHL).

En consecuencia, se crearon nuevas variables en cada base con nombres y escalas comunes que permitieran procesar en conjunto los datos.

Acto seguido se seleccionaron los datos de las personas nacidas antes de 1961 para mantener constante la cohorte entre los años y evitar sesgos por la variación de la edad de las personas entre las distintas bases. El año 1961 fue seleccionado como umbral de corte dado que para 2020 estas personas ya contarían con 60 años.

La base de datos final contó con una muestra promedio anual de 478,818 observaciones y un total agregado de 2.394.088 individuos encuestados. Estos representan en promedio 37,858,103 millones de personas por año, equivalente al 15 % de la población de los países seleccionados. Destaca que este porcentaje es distinto al 8 % mencionado por la CAF (2020) debido a que esta tomó en cuenta la población mayor de 65 años y la totalidad de países de América Latina.

Construcción de pseudopanel

Las encuestas utilizadas constituyen cortes transversales donde se observan diversos individuos en cada período de tiempo. En consecuencia, para explorar las características de los individuos a través del tiempo se procesaron y armonizaron los datos para diseñar cohortes con base en el país, año, sexo y zona urbano/rural de las personas, constituyendo así un pseudopanel de acuerdo con las indicaciones de Guillerm (2017).

Tras esta agregación se obtuvo 140 cohortes que resumen la información contenida en la base de datos original. Estas cohortes proceden de agregar los datos de cinco años por dos sexos por dos zonas por siete países.

Posteriormente, se estimó la Tasa de Participación (TP), la Tasa de Desempleo (TD), la Tasa de Subempleo Temporal (TS) y la Tasa de cobertura del ingreso pensional (TCIP).

Cabe destacar que se tomó la cobertura del ingreso pensional en vez de la tasa de población pensionada porque esta última variable por definición corresponde a las personas en estatus inactivo. En cambio, la cobertura del ingreso pensional toma en cuenta también a aquellas personas que a pesar de recibir pensión continúan trabajando. No obstante, esta variable no se encuentra disponible para Chile y México, por consiguiente, el análisis en este apartado se realiza excluyendo a dichos países.

Con los datos listos se procedió a realizar un análisis de varianza (ANOVA) para identificar las diferencias de promedios entre países y grupos de población.

Análisis de regresión

Para identificar el efecto diferencial que experimentan las mujeres, las poblaciones rurales y el cambio producido en 2020, presumiblemente a causa de la pandemia por la COVID-19, se utilizaron regresiones con el método de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) para estimar la siguiente ecuación:

$y_i ={\beta }_0 +{\beta }_1 Mujer+{\beta }_2 Rural+{\beta }_3 MujerRural+{\beta }_4 Sup+{\beta }_5 +{\beta }_6 Año+e_c$

Donde y_i corresponde a la variable de interés², β₁ representa el efecto parcial que experimentan las mujeres, β₂ corresponde al parámetro en las zonas rurales, β₃ equivale al efecto en las mujeres rurales, β₄ indica la influencia de la educación superior y β₅ capta el efecto diferencial del año 2020, lo cual podría ser explicado por el impacto socioeconómico causado por la pandemia de la COVID-19. Finalmente, β₆ recoge los efectos fijos propios del país, tales como las diferencias en niveles de riqueza, informalidad y pobreza.

Cabe destacar que las cohortes se construyeron teniendo en cuenta la región donde habitan las personas (zonas urbanas y rurales), por consiguiente, se asume que no existen grandes movimientos migratorios entre estas zonas que puedan alterar significativamente las estadísticas obtenidas.

Este supuesto se tomó tras revisar el estudio de Castillo y Acosta (2018), quienes indican que la edad incide negativamente en la decisión de migrar, de modo que las personas mayores serían menos proclives a cambiar de zona y ciudad.

Finalmente, se discuten los resultados bajo diversas ópticas para establecer hipótesis sobre las causas de las variaciones en el estatus laboral de los adultos mayores, así como sus implicaciones en su salud mental.

Resultados

Comparación entre países

Los países de América Latina presentan diferencias en su composición demográfica. Específicamente, aquellos con economías más diversificadas muestran proporciones superiores de personas mayores. Concretamente Chile, Argentina y Costa Rica se encuentran por encima del promedio (15 %), mientras que la República Dominicana y Bolivia presentan los menores porcentajes de esta población.

La tasa de ruralidad muestra un patrón diferente. Concretamente, Chile y Argentina presentan las menores tasas con más de 20 puntos porcentuales por debajo de la media (36 %). Mientras que, México (54 %) y Bolivia (42 %) lideran en términos de ruralidad. Este aspecto da cuenta de la importancia del sector agropecuario en ambos países.

Destaca que el tamaño poblacional de México incrementa el valor promedio de la ruralidad en América Latina.

Por otra parte, se evidencia una alta tasa de feminidad. Esto puede ser resultado de la menor esperanza de vida de los hombres.

Resalta el caso de Argentina donde la población femenina constituye el 58 % de las personas mayores de 60 años. Hecho que se puede explicar por la diferencia en la esperanza de vida entre hombres y mujeres y por la mayor edad promedio del país gaucho.

Específicamente, a mayor edad promedio de la población de tercera edad, superior es la proporción de mujeres dado que estas tienden a ser más longevas que sus contrapartes masculinas.

Los datos dan cuenta de una correlación del β = 0.49 (p = 0.00) que sustenta la asociación entre edad media y proporción de mujeres.

También, destaca que Bolivia es el país con la menor edad promedio y, por consiguiente, con la menor tasa de feminidad. Hecho que supone una mayor similitud entre la proporción de mujeres (52 %) y hombres (48 %).

Tasa de cobertura del ingreso pensional

En la investigación se entiende la Tasa de Cobertura del Ingreso Pensional (TCIP) como la proporción de personas que reciben algún pago por concepto de jubilación o pensión.

El estudio parte del supuesto de que las personas mayores pueden mantenerse activas económicamente, ya sea trabajando o buscando empleo, como consecuencia de bajos niveles de protección social. Específicamente, la carencia de la cobertura pensional podría estar obligando a las personas mayores a mantenerse activas.

Los resultados exploratorios dan cuenta de una correlación de β = -0.75 (p = 0.00) entre la cobertura del ingreso pensional y la tasa de participación, lo cual ilustra y sustenta la hipótesis mencionada.

El análisis de varianza refleja diferencias estadísticamente significativas entre los países. El nivel de confianza de esta prueba es del 99 %.

Entre los países analizados destaca que Argentina (70 %) y Costa Rica (55 %) presentan las mayores coberturas de ingreso pensional. Estos valores difieren de las estadísticas de pensiones puesto que en el ingreso pensional también se incluyen pensiones subsidiadas y porque las personas pueden continuar trabajando y mantenerse activas. Este hecho las excluye de la categoría de pensionados o jubilados inactivos.

Destacan la República Dominicana y Bolivia como los países que se encuentran por debajo del promedio.

También, se evidencia un aumento en la cobertura del ingreso pensional, especialmente en Costa Rica y Argentina donde se aumentó 11 y 9 puntos porcentuales (p.p.) respectivamente.

Al observar las cohortes sin diferenciar por país en el gráfico 7, se observa que este aumento se sucedió especialmente en hombres y mujeres urbanas, donde se produjo un incremento de 6 p.p., mientras que en las zonas rurales ocurrió una caída de 3 p.p. en los hombres y 10 p.p. en las mujeres.

También, destaca que las mujeres urbanas presentan mayor cobertura, posiblemente por el efecto argentino. No obstante, este efecto no alcanza a reducir la brecha entre zonas urbanas y rurales.

Al revisar las brechas territoriales en la cobertura del ingreso pensional se evidencia que en Argentina hay una brecha a favor de las zonas rurales, mientras que en los demás países son las zonas urbanas donde se presenta mayor cobertura. Esto podría ser consecuencia de alguna política pública especial en la Argentina. Una situación similar sucede en cuanto a la brecha por sexo, donde las mujeres tienen una cobertura significativamente superior a la de los hombres mayores.

No obstante, se debe recordar que el indicador mide la proporción de personas que recibe algún ingreso por motivo de jubilación y pensión y no hace diferencias en cuanto al monto. Por consiguiente, pueden existir brechas adicionales entre ambos sexos.

Colombia y Bolivia presentan las mayores brechas territoriales con 21 y 18 puntos porcentuales. Mientras que la brecha por sexo es mayor en Bolivia y Costa Rica con 9 y 8 puntos, respectivamente.

El análisis de regresión explica el 96 % de la varianza. Destaca que la educación superior es la variable que más incide en la cobertura del ingreso pensional. Así las cosas, un incremento del 1 % en la proporción de personas mayores con educación superior estaría relacionado con un aumento del 1.86 % de la cobertura del ingreso pensional.

Las mujeres de la muestra presentan una mayor cobertura de este ingreso respecto a los hombres, posiblemente por los programas públicos argentinos. Sin embargo, se debe recordar que no se realiza un análisis en cuanto al monto de dicho ingreso, por lo cual puede existir una brecha en este aspecto a favor de los hombres.

Por otro lado, el efecto de la ruralidad es positivo sobre el ingreso pensional, posiblemente atribuibles a subsidios en estas zonas.

Además, la combinación de ruralidad y mujer presenta un signo negativo, de modo que se diluyen los efectos por separado de ambas dimensiones en el caso de las mujeres que residen en zonas rurales.

Así mismo, se observa un incremento de la cobertura del ingreso pensional en el 2020, lo cual podría estar motivado también por los programas para afrontar la COVID-19.

Es importante resaltar, que las causas de las brechas y diferencias en la cobertura del ingreso pensional escapan de las finalidades de este artículo. Sin embargo, se sugiere esta temática para futuras investigaciones.

Tasa de Participación (TP)

En el estudio se utiliza la tasa de participación como la división entre la población económicamente activa y el total de población nacida antes de 1961.

El análisis de varianza refleja que existen diferencias estadísticamente significativas entre los países con un nivel de confianza del 99 %. Bolivia es el país con mayor participación de los adultos mayores en el mercado laboral (51 %), mientras que Costa Rica (19 %), Argentina (22 %) y Chile (27 %) presentan las menores participaciones.

Estos resultados se correlacionan con la estructura del mercado laboral de los países, ya que en aquellos con alta informalidad las personas tienden a cotizar menos, lo cual afecta la obtención de una pensión en su vejez. En consecuencia, las personas no jubiladas deben prolongar su vida laboral y emplearse, principalmente, en trabajos informales donde encuentran menos restricciones.

Se observa que entre 2016 y 2020 se ha reducido la participación de los adultos mayores en la economía, siendo Costa Rica el que muestra la mayor caída con 15 puntos porcentuales (p.p.), seguido de Colombia y Chile con 14 p.p. Por otra parte, la República Dominicana muestra la menor reducción con -6 p.p. Estas reducciones se observan primordialmente en las zonas urbanas y en los hombres. Tendencia que se agudizó con las medidas de aislamiento social impuestas durante las primeras etapas de la pandemia por la COVID-19 (Borbor y Angelo 2021; Choque, 2021).

Inspeccionando las cohortes de forma agregada en la Figura 11, se identifica que los hombres urbanos presentaron la mayor caída en la TP, posiblemente por las medidas de confinamiento para hacer frente a la pandemia por COVID-19. Estos experimentaron una reducción de 16 p.p., mientras que los hombres rurales y las mujeres urbanas mostraron una caída de 10 p.p.

Por otra parte, según se muestra en la Figura 12, la República Dominicana presenta la mayor brecha de participación por género, ya que la actividad de los hombres es 32 puntos porcentuales (p.p.) superior al de las mujeres, seguido de México con 30 p.p. Por otra parte, Bolivia presenta la menor con una diferencia de 20 p.p., seguido de Argentina con 21 p.p. Los demás países presentan una brecha alrededor de 27 p.p.

En cuanto a la brecha territorial, se evidencia que en Argentina la participación urbana es 4 p.p. superior a la rural. En los demás países las brechas son negativas y reflejan una mayor participación en zonas rurales como es el caso de Bolivia, que presenta 32 p.p. de diferencia, seguido de Colombia con 15 p.p., mientras que los demás países oscilan en torno a los 5 p.p.

El análisis de regresión explica el 93 % de la varianza de los datos, siendo el sexo la variable más importante al explicar el 72 % de esta.

Los resultados muestran que en promedio las mujeres presentan 26 p.p. menos participación laboral que los hombres, y aquellas en entornos rurales presentan 31 p.p. menos³. Se evidencia que la participación de los hombres rurales es en promedio 4 p.p. superior a los urbanos. Mientras que, la educación superior muestra una relación inversa con la actividad laboral, es decir, en las comunidades más educadas es menor la participación. Este resultado parece estar correlacionado con el observado en el análisis de la cobertura del ingreso pensional.

Finalmente, se evidencia que durante el 2020 se redujo la actividad laboral en 9 p.p., un resultado que excede a la tendencia normal observada en los años anteriores.

Estos resultados permiten construir algunas conclusiones:

• Los hombres mayores presentan una mayor actividad laboral que las mujeres, posiblemente por su rol como proveedores de recursos.
• La menor participación de las mujeres puede estar mediada por los roles de género, así como por barreras para continuar su participación en el mercado laboral.
• El efecto observado en 2020 podría ser atribuido a la pandemia por la COVID-19, debido a las medidas de distanciamiento social que motivaron la exclusión de las personas mayores del mercado laboral, tanto por factores económicos como por el peligro que supone dicha enfermedad para esta población.

Tasa de desempleo

Como es habitual, se asume como la tasa de desempleo la proporción de personas que estaban buscando trabajo en las últimas semanas entre el número de personas económicamente activas.

El análisis de varianza indica que existen diferencias estadísticamente significativas entre los países con un nivel de confianza del 99 %. Los resultados demuestran que Costa Rica (10 %), Colombia (8 %) y Argentina (6 %) son los países con niveles más altos de desempleo entre los adultos mayores. Así mismo, se evidencia una tendencia creciente durante el período de estudio. Concretamente el desempleo en adultos mayores creció en 6 puntos porcentuales (p.p.) en Costa Rica y 3 p.p. en Colombia.

Por otra parte, República Dominicana (1 %) y México (2 %) muestran los niveles más bajos de desempleo, mientras que Bolivia (4 %), Chile (5 %) y Argentina (6 %) se encuentran en valores intermedios.

El desempleo se observa mayormente en las zonas urbanas, especialmente en los hombres. Estos presentan 4 p.p. más desempleo que sus homólogos en entornos rurales. Así mismo, el desempleo aumentó en promedio 2 p.p. en entornos urbanos. Esto se produce, posiblemente por las medidas de confinamiento para enfrentar la COVID-19. En cambio, en las zonas rurales existe una mayor facilidad de ocupación en el sector agropecuario y menores restricciones de movilidad.

Cabe destacar que los hombres rurales tienden a presentar una mayor necesidad de trabajar debido a la incidencia de la pobreza y la menor cobertura del ingreso pensional.

Por otra parte, se evidencia una brecha entre hombres y mujeres, que se muestra de forma equivalente entre zonas urbanas y rurales, siendo mayor el desempleo en los hombres. No obstante, esto puede explicarse por su menor participación en el mercado laboral, ya que con la edad una mayor proporción de mujeres entra a la categoría de inactividad.

Se observa que Colombia, Argentina y Bolivia presentan las mayores brechas de desempleo territorial, siendo más elevado el desempleo urbano en cerca de 3 p.p. Estos resultados contrastan con República Dominicana y México, que presentan 0 y 1 p.p.

En cuanto a la brecha de género, Colombia muestra el mayor nivel, siendo los hombres los que experimentan mayor desocupación con 2 p.p. de diferencia, mientras que los demás países oscilan alrededor de 1 p.p.

Cabe recordar que el desempleo expresa la voluntad de trabajar y la falta de oportunidades para hacerlo. De modo que, las personas que se enfrentan a este pueden ver afectada su autoestima dado que pueden sentir que no son valoradas por la sociedad y el mercado laboral, llevando así a escenarios de depresión y ansiedad que afectan posteriormente la voluntad de buscar empleo (Frese y Mohr, 1987; Turner y Lloyd, 1999; Stankunas et al., 2006).

En otro orden de ideas, el análisis de regresión permitió explicar el 85 % de la varianza de los datos. Siendo las diferencias entre países las que explican por sí solas el 60 % de la varianza. Por otra parte, la ruralidad explica el 33 % de la varianza. Estos hechos resaltan la importancia de la estructura productiva de los países y sus características intrínsecas, especialmente en lo relacionado al tamaño del sector agropecuario.

Los resultados también indican que en promedio las mujeres presentan 2 p.p. menos desempleo que los hombres. Lo cual está mediado por una menor actividad económica. En consecuencia, las mujeres que tienen menos probabilidades de ser empleadas tenderían a entrar en mayor medida en la categoría de inactividad.

Como se evidenció anteriormente, las zonas rurales cuentan en promedio con 4 p.p. menos desempleo que las zonas urbanas. Mientras que, la educación muestra una relación inversa con el desem pleo, debido a que las poblaciones más educadas se encuentran menos desempleadas, ya sea por la mayor probabilidad de encontrar trabajo, las mayores posibilidades de ser pensionadas o una mayor tendencia a la inactividad.

En cuanto a la tendencia del desempleo, se muestra un aumento entre 2019 y 2020, por lo que no se puede concluir que la pandemia sea el principal determinante de este. Cabe señalar que por la pandemia se trasladó un mayor número de personas a la condición de inactividad, lo cual reduce la población potencialmente desempleada.

Estos resultados permiten establecer las siguientes conclusiones:

• Las mujeres mayores presentan menores tasas de participación en el mercado laboral, y menores tasas de desempleo. Esto podría indicar que hay una mayor probabilidad de que las mujeres entren a la condición de inactividad por las barreras de acceso al trabajo. En consecuencia, su menor desempleo no es necesariamente un indicador positivo.
• La tasa de desempleo es menor en las zonas rurales, posiblemente por la mayor facilidad para acceder a trabajos en el sector agropecuario.
• El menor desempleo rural podría dar cuenta de situaciones de necesidad donde las personas mayores se ven obligadas a trabajar y aceptar todo tipo de empleo para sobrevivir.
• El incremento del desempleo en el período de estudio podría dar cuenta de un deterioro en el estatus socioeconómico de las personas mayores, más allá del efecto por la pandemia.

Subempleo

Existen dos perspectivas para medir el subempleo. Una de ellas contabiliza el número de personas sobrecalificadas para las actividades laborales que realizan. Mientras que, la segunda identifica el número de personas que trabajan menos de la jornada laboral de ley, equivalente a 40 horas semanales y que desearían trabajar más horas.

Este estudio utiliza el subempleo por jornada laboral debido a la disponibilidad de datos en las encuestas.

De acuerdo con el análisis ANOVA, existen diferencias estadísticamente significativas entre los países con un nivel de confianza del 99 %. Los resultados demuestran que en Costa Rica (22 %), Argentina (11 %) y Colombia (4 %) existen los mayores niveles de subempleo en términos de horas trabajadas. Es decir, de población empleada menos de 30 horas a la semana y que estarían dispuestas a trabajar más tiempo. En cambio, los demás países se encuentran por debajo del 2 % de subempleo.

Resalta que existe una tendencia decreciente en la región, aunque Costa Rica es la excepción con un aumento de 1 p.p.

Se evidencia que en las zonas urbanas el subempleo en 3 p.p. mayor que en las rurales. Esto podría explicarse porque en estas últimas hay más facilidades para laborar tiempo completo, posiblemente en el sector agropecuario. Por otra parte, resalta que las mujeres urbanas tienden a ser las más afectadas por esta situación con un 5 % de estas en esta categoría. Aunque en términos generales presentan 1 p.p. más subempleo que los hombres.

Este hecho matiza los resultados sobre el menor desempleo en ellas, dado que el subempleo evidencia que las empleadas no necesariamente se encuentran en una condición más ventajosa que los hombres.

Al analizar las brechas se observa que en todos los países las mujeres experimentan más subempleo que los hombres. Esto es particularmente elevado en Costa Rica y Colombia donde la diferencia es de 4 y 3 p.p. mientras que Bolivia y México muestran diferencias prácticamente nulas.

Respecto a las brechas territoriales, existen dos diná micas bastante diferenciadas. Por una parte, Argentina, Colombia y Bolivia presentan más subempleo urbano con 6, 2 y 1 p.p. de diferencia. En cambio, República Dominicana y Bolivia presentan más subempleo rural con 1 p.p. de diferencia, mientras que Chile y México muestran diferencias prácticamente nulas entre ambos territorios.

La regresión explica el 93 % de la varianza, siendo las diferencias entre los países las que explican el 89 % de esta, mientras que el sexo y la ruralidad explican en conjunto el 13 %. Resalta que la totalidad de las variables fueron estadísticamente significativas.

Es importante resaltar, que el hecho de que las diferencias entre países expliquen la mayor parte de la varianza, evidencia que el subempleo está estrechamente vinculado con la estructura productiva de cada país, tal y como sucedió con la tasa de participación.

Los resultados muestran que en promedio las mujeres experimentan 1 p.p. más subempleo que los hombres, mientras que la diferencia entre zonas urbanas y rurales es de 4 p.p. Destaca que la educación superior tiene un gran efecto negativo sobre el subempleo con 22 p.p. lo cual estaría explicado por una menor necesidad de trabajar, mayores ingresos, y mayor cobertura del ingreso pensional. Así mismo, las personas con educación superior podrían estar manteniendo su actividad laboral solamente si consideran que están trabajando las horas justas y de acuerdo con sus habilidades.

Igual que en casos anteriores, estos resultados permiten llegar a conclusiones:

• En las zonas rurales existe una menor proporción de población subempleada en términos de tiempo, posiblemente por la mayor facilidad para ocuparse en actividades agropecuarias.
• La educación tiende a reducir el subempleo. Las personas mayores más educadas tienen mayores posibilidades de jubilarse y salir del mercado laboral a la condición de inactivas. Mientras que, las que se mantienen trabajando lo realizan dedicando las horas justas y/o deseadas.
• La pandemia por la COVID-19 no afectó la proporción de población subempleada.

Discusión

Los resultados obtenidos ilustran las diferencias en el estatus socioeconómico de las personas mayores en siete países de América Latina. Si bien, no es recomendable realizar una generalización para toda la región, los países seleccionados constituyen una importante muestra que moldea y se aproxima a los resultados regionales totales.

A través del documento se analizaron los resultados y las conclusiones sobre cada variable. Sin embargo, la discusión sobre estas trasciende la mera descripción de los datos y propició debates sobre las implicaciones laborales, sociales y psicológicas que pueden tener.

En este sentido, se destaca que la tasa de participación promedio de las personas mayores se ubica en el 29 %, muy por debajo de su valor de 40 % en 2016 y del 60 % para el conjunto de la población (Banco Mundial, 2023).

Estos resultados evidencian que efectivamente las personas mayores están fuera del mercado laboral. Lo que, si bien es natural, también genera un deterioro en el capital social de estas, dado que se reduce el espacio de interacción y este se circunscribe casi exclusivamente al ámbito familiar y comunitario.

Preocupa que esta caída en la tasa de participación (-11 p.p.) no es equivalente con el aumento en la cobertura del ingreso pensional (+2 p.p.).

La exclusión del ámbito laboral, cada vez más evidente, de la persona adulta mayor puede ser un factor agravante de su bienestar psicológico y emocional, especialmente si no cuentan con relaciones vinculares sólidas, a la vez que reduce los beneficios que provoca la interacción social en el trabajo para prevenir problemas como la ansiedad y la depresión (Pollack y Knesebeck, 2004; Teo et al., 2013; Kim et al., 2015; Salazar et al., 2015; Han, 2019; Sonja et al., 2021).

Cabe destacar, que en el trabajo las personas encuentran un grupo social con el que se identifican, lo cual beneficia la autoestima y generan resiliencia ante los estresores psicológicos (Alpass y Neville, 2003; Orth, Trzesniewski y Robins, 2010; Jetten et al., 2012; Jaspal y Breakwell, 2022).

Concretamente, la satisfacción con el capital social presenta una relación positiva con la autoestima (β = 0.62, p = 0.00) y negativa con la depresión n (β = −0.36, p = 0.00), ambas estadísticamente significativas (Lee et al., 2019). Demostrando así que la calidad de las relaciones interpersonales tiene efectos beneficiosos sobre la salud mental y psicoemocional. Así mismo, De los Santos y Carmona, (2018) indican que las actividades sociales reducen la aparición de la depresión, con mayor incidencia en mujeres (β = 0.512, p = 0.00) que en hombres (β = 0.305, p = 0.00).

Si bien ambos estudios evalúan el capital social en términos generales y no exclusivamente el derivado del entorno laboral, sus resultados permiten ilustrar que la salida del mercado laboral puede generar estos efectos.

Estos resultados permitieron prever el impacto de las medidas de distanciamiento social tomadas para enfrentar la pandemia por la COVID-19, siendo las personas mayores las más vulnerables y por ende a quienes se aplicaron las medidas más estrictas de confinamiento.

Los argumentos aquí expresados no pretenden abogar por el mantenimiento indefinido de la actividad laboral en las personas, sino ilustrar la afectación emocional que puede desencadenar, especialmente cuando la salida del mercado laboral es involuntaria y/o forzada por la exclusión y por la COVID-19.

Por otra parte, pudo constatarse que el aislamiento durante la pandemia produjo despidos masivos y la pérdida de empleos, lo cual destruyó un espacio de interacción social e identificación importante. Hecho que aceleró la pérdida de la red social que experimentan los adultos mayores (Pinquart y Sörensen, 2000; Borbor y Angelo, 2021).

Según Jaspal y Breakwell, (2022) la erosión del capital social fue el principal estresante psicológico durante la pandemia, junto a la sensación de aislamiento, soledad y riesgo. De modo que estos fueron los predictores más importantes del deterioro de la salud mental de los adultos mayores del estudio en el Suroeste de Londres. Así mismo, Hilal et al., (2021) indican que durante las cuarentenas se incremen taron los niveles de ansiedad y depresión de forma significativa en los adultos mayores.

En otro orden de ideas, la menor participación y desempleo de las mujeres puede dar cuenta de una mayor exclusión y autoexclusión de estas del mercado laboral, dado que la cobertura del ingreso pensional no alcanza a explicar su diferencia respecto a los hombres.

Estos aspectos podrían generar mayores impactos en su autoestima y resiliencia ante los cambios en el estatus socioeconómico.

Conclusiones

Los resultados obtenidos ilustran que en 2020 se redujo la tasa de participación de las personas mayores en el mercado laboral, que aumentó su desempleo y se mantuvieron constantes las tasas de subempleo.

Se encontró que el sexo es la principal variable para explicar las diferencias en la participación, mientras que en el desempleo y el subempleo prevalece el efecto de las diferencias entre los países y la zona de residencia de las personas (urbana o rural). Esto da cuenta de la importancia de la combinación de los sectores económicos en la demanda laboral.

Específicamente, sobre la tasa de participación de las personas adultas mayores en el mercado laboral, los resultados mostraron diferencias de género, presentando los hombres una mayor actividad laboral que las mujeres, que pudiese atribuirse a roles como proveedores de recursos. Mientras que, la menor participación de las mujeres puede estar mediada por los roles de género, así como por barreras para continuar su participación en el mercado laboral.

El efecto observado en 2020 podría ser atribuido a la pandemia por la COVID-19, debido a las medidas de distanciamiento social que motivaron la exclusión de las personas mayores del mercado laboral, tanto por factores económicos como por el peligro que supone dicha enfermedad para esta población.

En relación con la tasa de desempleo, los hallazgos mostraron en las mujeres menores tasas de desempleo. Esto podría indicar que hay una mayor probabilidad de que las mujeres entren a la condición de inactividad por las barreras de acceso al trabajo. En consecuencia, su menor desempleo no es necesariamente un indicador positivo.

Además, se observó que la tasa de desempleo es menor en las zonas rurales, posiblemente por la mayor facilidad para acceder a trabajos en el sector agropecuario.

El incremento del desempleo en el período de estudio podría dar cuenta de un deterioro en el estatus socioeconómico de las personas mayores, que trasciende al efecto por la pandemia.

Finalmente, en cuanto al subempleo, se observó que la pandemia por la COVID-19 no afectó la proporción de población subempleada.

También, los resultados mostraron una menor proporción de población subempleada en las zonas rurales en comparación con las urbanas. De igual manera, se apreció que la educación tiende a reducir el subempleo.