Incidencia de la situación socioeconómica en el trabajo infantil de la región del Cusco en el año 2018

Abstract

La presente investigación busca identificar de qué manera la condición socioeconómica de las familias ha generado trabajo infantil en la región del Cusco durante el año 2018. El trabajo infantil es alarmante, ya que en muchos casos la gran mayoría de estos niños y adolescentes se encuentran laborando en actividades que son ilegales tales como la prostitución, minería ilegal entre otros. Por otro lado, se estima que la tasa de trabajo infantil en Perú es de 21,8%, la más alta en Sudamérica. Frente a esta situación, se hace relevante conocer cómo la situación socioeconómica ha causado trabajo infantil. Se utilizaron los datos de la Encuesta Nacional de hogares (ENAHO) de INEI del año 2018, con un diseño no experimental. La ENAHO incluye el tipo de actividad realizada y el número de menores entre 5 y 14 años que trabajan. Se utiliza el modelo logit multivariado para identificar el efecto de la condición socioeconómica de las familias en la probabilidad de trabajar. Entre los resultados más relevantes de la investigación, se encuentra que el Trabajo Infantil es generado por la condición socioeconómica de las familias en la región del Cusco. El nivel de ingreso del hogar, el nivel de educación y la zona de residencia influyen en el nivel de trabajo infantil y son estadísticamente significativos. El nivel de ingreso de la familia incide de manera negativa en el nivel de trabajo infantil de la región del Cusco, ya que la probabilidad de trabajar se reduce por un factor de 0,97 cuando el ingreso aumenta en 100 soles; efecto es estadísticamente significativo. El nivel de educación incide de manera negativa en el trabajo infantil de la región del Cusco ya que la probabilidad de trabajar se reduce por un factor de 0,8 cuando los estudios aumentan de un nivel a otro el efecto es estadísticamente significativo al 1%. La zona de residencia tiene una incidencia negativa en el nivel de trabajo infantil de la región del Cusco, ya que la probabilidad de trabajar se incrementa por un factor de 3,48 cuando la persona vive en la zona rural en comparación con vivir en la zona urbana, el efecto es estadísticamente significativo al 1%.

This research seeks to identify how the socioeconomic status of families has generated child labor in the Cusco region during the year 2018. Child labor is alarming since in many cases the vast majority of these children and adolescents are working in activities that are illegal activities stories such as prostitution, illegal mining among others. On the other hand, it is estimated that the rate of child labor in Peru is 21.8%, the highest in South America. Faced with this situation, it becomes relevant to know how the socioeconomic situation has challenged child labor. The data of the National Household Survey (ENAHO) of INEI from 2018 will be used, with a non-experimental design. ENAHO includes the type of activity carried out and the number of children between 5 and 14 years of age working. The multivariate logit model is used to identify the effect of the socioeconomic status of families on the probability of working. Among the most relevant results of the research, Child Labor is a generator due to the socioeconomic status of families in the Cusco region. The level of household income, the level of education and the area of residence influence the level of child labor and are statistically significant. The level of income of the family has a negative impact on the level of child labor in the Cusco region since the probability of working is reduced by a factor of 0.97 when income increases by 100 soles; Effect is statistically significant. The level of education has a negative impact on child labor in the Cusco region and the probability of working is reduced by a factor of 0.8 when studies increase from one level to another statistically significant effect to 1%. The area of residence has a negative impact on the level of child labor in the Cusco region since the probability of working increases by a factor of 3.48 when the person lives in the rural area compared to living in the urban area, the effect is statistically significant at 1%.