Universidad del Zulia (LUZ)
Revista Venezolana de Gerencia (RVG)
Año 30 No. 109, 2025, 232-246
Enero-Marzo
ISSN 1315-9984 / e-ISSN 2477-9423
Como citar: Ramos-Soto, A. L., Ríos, M., Castillo, M., y Sepúlveda, J. (2025). Pobreza y PyMEs del sector informal en México. Revista Venezolana De Gerencia, 30(109), 232-246. https://doi.org/10.52080/rvgluz.30.109.15
Pobreza y PyMEs del sector informal en México
Ramos-Soto, Ana Luz*
Ríos Castillo, Maricela**
Castillo Leal, Maricela***
Sepúlveda Aguirre, Jovany****
Resumen
Este estudio examina la correlación entre pobreza e informalidad en México de 2016 a 2023, partiendo de la hipótesis de que una economía que no genera empleo formal agrava ambos problemas. Utilizando anuarios del INEGI y CONEVAL, se realizaron análisis de correlación de Pearson y ANOVA con SPSS para examinar el vínculo entre estas variables, pobreza e informalidad, y ofrecer datos empíricos que orienten políticas públicas. La metodología incluyó la recolección de datos secundarios, análisis descriptivos, pruebas de hipótesis y modelos de regresión. Se encontró una correlación positiva significativa (r = 0.896), lo que sugiere que la informalidad puede ser un fuerte predictor de pobreza. La teoría de Rosenbluth fundamenta el marco teórico, conectando políticas estatales con el mercado laboral y los niveles de pobreza. Los resultados evidencian la permanencia de la pobreza en la población productiva y el crecimiento del sector informal, subrayando la importancia de políticas que promuevan la formalización del empleo y reduzcan la pobreza para un desarrollo económico más inclusivo.
Palabras clave: pobreza; economía informal; mercado laboral; política pública; análisis econométrico.
Recibido: 01.07.24 Aceptado: 21.10.24
* Profesora investigadora de la Universidad Autónoma Benito Juárez de Oaxaca, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8167-2631, analuz_606@yahoo.com.mx
** Profesora del Tecnológico Nacional de México/Instituto Tecnológico de Nuevo León, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3657-8109; maricela.rc@nuevoleon.tecnm.mx
*** Profesora del Tecnológico Nacional de México e Instituto Tecnológico de Oaxaca, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3281-4135;
**** Profesor Investigador, Corporación Universitaria Americana. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1047-6673
Poverty and SMEs of the Informal Sector in Mexico
Abstract
This study examines the correlation between poverty and informality in Mexico from 2016 to 2023, based on the hypothesis that an economy that fails to generate formal employment exacerbates both issues. Using yearbooks from INEGI and CONEVAL, Pearson correlation and ANOVA analyses were conducted with SPSS to assess the relationship between these variables. The objective was to quantify the relationship between poverty and informality and to provide empirical data to guide public policy. The methodology included the collection of secondary data, descriptive analyses, hypothesis testing, and regression models. A significant positive correlation (r = 0.896) was found, suggesting that informality can be a strong predictor of poverty. Rosenbluth’s theory underpins the theoretical framework, linking state policies to the labor market and poverty levels. The results highlight the persistence of poverty in the productive population and the growth of the informal sector, underscoring the importance of policies that promote employment formalization and reduce poverty for a more inclusive economic development.
Keyword: poverty, informal economy, labor market, public policy, econometric analysis.
1. Introducción
La relación entre la pobreza y las Pequeñas y Medianas empresas (PyMEs) en el sector informal constituye una de las facetas más complejas y determinantes para entender las dinámicas económicas de México. Este estudio se embarca en una exploración profunda de cómo estas dos entidades interactúan, afectando no solo el crecimiento económico del país, sino también el bienestar social de su población. A través de un análisis meticuloso, utilizando correlaciones de Pearson y ANOVA, se busca descifrar el entramado que conecta la informalidad y la pobreza, proporcionando insights clave para políticas públicas más efectivas.
El problema central de este estudio surge de una observación crítica: la persistente alta tasa de informalidad entre las PyMEs en México y su posible vinculación con los niveles de pobreza. A pesar de los esfuerzos gubernamentales, la informalidad sigue siendo una característica dominante de la economía mexicana, sugiriendo una relación compleja y posiblemente bidireccional con la pobreza. Este fenómeno plantea preguntas importantes sobre la eficacia de las estrategias de desarrollo económico y la necesidad de enfoques innovadores para abordar la informalidad y la pobreza de manera integrada.
Según la clasificación de situación económica activa por el Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática (INEGI), indica que la cifra de trabajadores en la informalidad laboral engloba, de manera exclusiva, tanto a aquellos en situaciones de vulnerabilidad debido al tipo de entidad económica para la que prestan servicios, como a individuos cuya relación o dependencia laboral no es reconocida por su empleador. Por lo tanto, este grupo no solo comprende a personas empleadas en pequeños negocios no oficiales o el sector informal, sino también a quienes trabajan por cuenta propia en actividades agrícolas de subsistencia, y aquellos sin acceso a seguridad social empleados por negocios formales (Instituto Nacional de Estadística y Geografía [INEGI], 2023)
Desde 2013, la informalidad laboral ha persistido como una característica dominante en el mercado de trabajo mexicano. Según INEGI, aproximadamente el 56% de la fuerza laboral se encontraba en la informalidad hacia finales de la década, un indicador de la magnitud de este desafío. Esta situación no solo implica una falta de seguridad laboral para millones de trabajadores, sino también un obstáculo significativo para el crecimiento sostenido y la inclusión social.
Las PyMEs, por su parte, han sido particularmente susceptibles a operar en la informalidad debido a diversos factores. Entre estos se incluyen la carga tributaria percibida como onerosa, la complejidad de los trámites para la formalización y un acceso limitado al financiamiento. Estos elementos han desincentivado a muchos emprendedores a registrar formalmente sus negocios, optando por permanecer en la informalidad para evadir los costos y las regulaciones gubernamentales (OIT, 2017)
La Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE) reportado por el INEGI (2023) donde se destaca que la población ocupada en la informalidad laboral alcanzó los 32.1 millones de personas. La tasa de informalidad Laboral 1 (TIL1) se situó en 55.2%, lo que representa una leve disminución en comparación con el año anterior. Este dato, aunque muestra un pequeño avance, subraya la persistencia de la informalidad como un elemento estructural en el mercado laboral mexicano (INEGI, 2023)
Asimismo, el INEGI describe que estas actividades se dividen en tres grupos: trabajadores informales que se incorporan a una empresa formal; los que se autoemplean en una forma informal; los informales del sector agropecuario y otros tipos de actividades informales (Redacción, 2022). Ramos-Soto (2010) cita a Ludger Priess, en donde los criterios para medir a este sector utilizan a los trabajadores por su cuenta; y que el Programa de Recuperación de Empleo en América Latina y el Caribe (PREAL) incluye a los trabajadores familiares no remunerados; por lo que, en esta investigación, para medir esta variable, se tomaron los porcentajes de este sector que participa en el producto interno bruto de la economía mexicana. Esta diversidad en las formas de informalidad laboral subraya la complejidad del fenómeno y la necesidad de enfoques multidimensionales para su comprensión y tratamiento (Cuevas et al, 2016).
La informalidad en las PyMEs tiene implicaciones directas en la productividad y la competitividad de la economía. Los negocios informales suelen tener un acceso limitado a tecnologías avanzadas y a oportunidades de capacitación, lo que restringe su potencial de crecimiento y contribución al desarrollo económico. Además, la falta de formalización impide que estos negocios se beneficien de protecciones legales y de programas de apoyo gubernamental diseñados para impulsar a las PyMEs. Uno de los desafíos más significativos asociados con la informalidad es la evasión de contribuciones fiscales. Esto no solo limita los ingresos del gobierno, sino que también reduce la inversión en servicios públicos esenciales, perpetuando ciclos de desigualdad y limitando el alcance de las políticas sociales y económicas (Ibarra-Olivo, Acuña y Espejo, 2021).
La informalidad también tiene una dimensión de equidad de género. Las mujeres emprendedoras enfrentan barreras adicionales que las inclinan hacia la informalidad, como son la discriminación en el acceso a recursos y mercados, y la falta de servicios de cuidado infantil accesibles, lo que limita su capacidad para formalizar y expandir sus negocios. Según el INEGI (2020), aproximadamente el 60% de las mujeres en la fuerza laboral se encontraban en empleos informales en 2020, una cifra que supera la proporción de hombres en similares condiciones.
Las mujeres en México están desproporcionadamente representadas en el sector informal, donde enfrentan no solo ingresos más bajos, sino también una falta de seguridad social y beneficios laborales. Esta representación desproporcionada de mujeres en el sector informal no solo es una cuestión de empleo, sino que también refleja las barreras culturales y estructurales que limitan las oportunidades de las mujeres en la economía formal. Las responsabilidades de cuidado no remunerado, que recaen desproporcionadamente sobre las mujeres, combinadas con la discriminación de género en el mercado laboral, empujan a muchas mujeres hacia el trabajo informal como una forma de equilibrar el trabajo y las responsabilidades familiares. Esto es especialmente cierto en sectores como el comercio minorista y los servicios personales, donde la participación femenina es alta (PNUD, 2019).
Este fenómeno no solo implica una menor seguridad laboral y acceso a beneficios sociales para las mujeres, sino que también limita su potencial de desarrollo económico y personal. En este sentido, este estudio examina la correlación entre pobreza e informalidad en México de 2016 a 2023, partiendo de la hipótesis de que una economía que no genera empleo formal agrava ambos problemas
2. Pobreza y PyMEs
En México, diversos gobiernos han implementado políticas para reducir la informalidad y mejorar la seguridad social y el empleo formal, como el programa “Crezcamos Juntos” (Gobierno de México, 2015). Además, programas como “Jóvenes Construyendo el Futuro” (2019) abordan la informalidad en jóvenes, promoviendo capacitación y empleo digno (Secretaría del Trabajo y Previsión Social, 2019). A nivel fiscal, se han simplificado los procesos de formalización y se ha impulsado el Sistema de Apertura Rápida de Empresas (SARE) (INEGI, 2019). Estas iniciativas buscan equilibrar integración económica y derechos laborales, mejorando el acceso al crédito y la capacitación para PyMEs (Gobierno de México, 2020).
La colaboración público-privada ha sido clave en la formalización y en la creación de un entorno empresarial inclusivo (CEPAL, 2020). Sin embargo, la alta informalidad persiste, y la pandemia ha destacado la vulnerabilidad de los trabajadores informales (FORLAC [OIT], 2014).
La informalidad está estrechamente ligada a la pobreza y desigualdad en México (Rosenbluth, 1994; CONEVAL, 2020). La CEPAL indica que el 53.15% de la población laboral en América Latina es informal, situación agravada por la pandemia (CEPAL, 2023). La crisis redujo las oportunidades de empleo y aumentó la pobreza, especialmente entre los trabajadores informales, mujeres y comunidades indígenas (INEGI, 2021a).
Según CONEVAL (2021), la pobreza en México incrementó a más de 55 millones debido a la pandemia. Además, el acceso limitado a educación y salud durante la crisis puede tener efectos duraderos en la pobreza. La recuperación requiere políticas integrales que aborden las causas estructurales de la pobreza.
La informalidad es un refugio económico para muchos, pero refleja la falta de oportunidades laborales formales. La Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE, 2019) señala que solo la formalización no basta; se necesitan políticas que aborden las causas de la pobreza y desigualdad. Las políticas públicas deben centrarse en crear empleos de calidad y mejorar el acceso a educación, salud y protección social para lograr un desarrollo más inclusivo y sostenible.
En las áreas rurales, la pobreza y marginación coinciden con altos niveles de informalidad. La ENOE (2021) muestra que estas zonas tienen mayores tasas de empleo informal. A pesar de programas como “Bienestar”, el impacto en la transición a la formalidad ha sido limitado. La OCDE (2019) destaca la necesidad de reformas estructurales para mejorar el acceso a empleo formal y calidad de vida. Un enfoque colaborativo entre el gobierno, el sector privado y la sociedad civil es crucial para abordar la informalidad y promover un desarrollo equitativo.
El estudio, de diseño cuantitativo, utiliza datos de INEGI y CONEVAL (INEGI, 2021a; CONEVAL, 2020). Se plantea que existe una correlación positiva entre la pobreza y la informalidad laboral en México (Rosenbluth, 1992). Se emplearán análisis de Pearson y ANOVA para evaluar esta relación, utilizando SPSS 26 (IBM Corp, 2019). El análisis incluirá preparación de datos, análisis descriptivo e inferencial, y se interpretará en el contexto de la situación socioeconómica de México.
3. Estado de la Pobreza e Inclusión Social en México 2016-2022
Según datos recientes del INEGI, (2023), México está conformado por 32 entidades federativas y 2,475 municipios, con una población total de 126,014,024 habitantes. En términos educativos, el promedio de escolaridad durante el año 2020 se ubicó en 9.7 años. Por otro lado, la población de 5 años y más que habla una lengua indígena alcanza los 7,177,185 individuos, lo que representa el 5.69% del total nacional. Este dato no solo resalta la diversidad lingüística y cultural del país, sino que también enfatiza la necesidad de políticas educativas y de inclusión que reconozcan y valoricen estas identidades.
En cuanto al mercado laboral, INEGI (2023) indica que, en enero de 2023, la tasa de participación económica fue del 59.87%, mientras que la tasa de desocupación se mantuvo en un 2.61%. Sin embargo, la tasa de informalidad laboral fue significativamente alta, alcanzando el 53.63%. Estos indicadores sugieren que más de la mitad de la fuerza laboral participa en empleos sin las garantías ni los beneficios legales correspondientes. A lo largo del mismo trimestre, el número de personas ocupadas en el sector informal de 15 años y más fue de 16,707,970, con una tasa de desocupación del 2.99% y una tasa de informalidad laboral del 55.12%. La población económicamente activa registró un total de 60,992,668 personas.
Este panorama laboral refleja desafíos significativos en términos de seguridad laboral y acceso a beneficios sociales, lo que podría tener implicaciones duraderas en el bienestar económico y social de la población. La alta tasa de informalidad evidencia una falta de estructuras adecuadas para integrar a una gran parte de los trabajadores en el mercado formal, lo que limita su acceso a seguridad social y a un ingreso estable y regulado.
El análisis de las tendencias de pobreza en México revela una disminución significativa en la proporción de la población que vive en condiciones de pobreza, bajando de 43.2% en 2012 a 36.3% en 2023 (Gráfico 1).
Gráfico 1
Porcentaje de población en situación de pobreza 2016-2022
Fuente: CONEVAL 2023, https://www.coneval.org.mx/Medicion/Paginas/PobrezaInicio.aspx
No obstante, este avance ha sido acompañado por un incremento en las carencias sociales (Pérez, 2023). Según el CONEVAL (2023), aunque el número de personas con al menos una carencia social disminuyó a 84.7 millones en 2023, lo que representa una reducción de un millón en comparación con el año anterior, la carencia más común sigue siendo el acceso a la seguridad social, incluida la salud, afectando al 50.2% de la población, o 64.7 millones de personas.
CONEVAL (2023) también destaca persistentes desigualdades regionales en la economía mexicana. Durante el mismo periodo, los estados del sur como Chiapas (67.4%), Guerrero (60.4%), Oaxaca (58.4%), Puebla (54%) y Tlaxcala (52.5%) registraron los mayores porcentajes de pobreza. En contraste, las entidades del norte como Baja California Sur (13.3%), Baja California (13.4%), Nuevo León (16%), Chihuahua (17.6%) y Coahuila (18.2%) mostraron los menores índices de pobreza.
Estos datos subrayan la necesidad de una política de desarrollo social más dirigida y eficiente que no solo se enfoque en la reducción de la pobreza, sino también en la eliminación de carencias sociales profundamente arraigadas. Además, es crucial abordar las disparidades regionales para asegurar un desarrollo equitativo en todo el país. En el año 2022, a nivel nacional, la economía mexicana contaba con 130,118,456 habitantes, de los cuales la población potencial estudiantil hasta los 24 años de edad era de 54,553,979, correspondiente al (41.92%) de la población total; el área geográfica se encuentra dividida en 1,319 espacios rurales y 42,489 urbanas; el (36.3%) de la población total se encuentra en condiciones de pobreza; (29.3%) en pobreza moderada y el (7.1%) en pobreza extrema (CONEVAL, 2020; 2022) (Tabla 1).
Tabla 1
Población mexicana en situación de pobreza y carencias 2016-2022
El análisis de las carencias sociales revela que un significativo 52% de la población no tiene acceso a la seguridad social, mientras que el 28.2% carece de servicios de salud y el 22.5% no cuenta con una alimentación nutritiva y de calidad. Estas son las principales deficiencias que afectan a una gran proporción de la población. En contraste, las carencias relacionadas con la calidad y espacios de la vivienda afectan a un menor porcentaje, siendo del 9.3%. Un problema persistente es el rezago educativo, que en este periodo afecta al 19.2% de la población. Estos datos subrayan áreas críticas que requieren atención inmediata para mejorar el bienestar y la calidad de vida de los ciudadanos (Gobierno de México, 2023).
En el Gráfico 2 se analiza la participación de la economía informal en el Producto Interno Bruto (PIB) de México. Es notable que esta participación ha sido significativa, alcanzando el 89% en 2015 y superando el 90% entre 2016 y 2019. Sin embargo, en 2020, la participación disminuyó al 83%, lo que aún representa una contribución importante a la economía. Según el INEGI (2023), el 55% de la fuerza laboral, equivalente a 32,343,355 personas, estaba empleada en actividades informales.
Gráfico 2
Contribución de la economía informal al PIB 2016 -2022
Nota: Los datos en miles de millones de pesos que se tomaron para realizar la gráfica fueron a través de los datos del sitio web www.es. statista.com
La relación entre la informalidad y la pobreza en México durante el periodo de 2016 a 2023 se ha estudiado mediante métodos estadísticos robustos para explorar cómo estas dos variables se interrelacionan. Utilizando el coeficiente de correlación de Pearson (Tabla 2), se encontró una fuerte correlación positiva de 0.896 entre la participación de la informalidad en el Producto Interno Bruto (PIB) y los niveles de pobreza. Este resultado indica que un 89.6% de la variación en la pobreza puede explicarse por cambios en la tasa de informalidad durante estos años. Es decir, a medida que aumenta la informalidad, tiende a incrementarse también el nivel de pobreza, reflejando una asociación lineal significativa entre estas variables, con un 95% de confianza y un valor de significancia de 0.05.
Tabla 2
Correlaciones Pearson
|
Informal |
Pobreza |
||
|
Informal |
Correlación de Pearson |
1 |
.896* |
|
Sig. (bilateral) |
.016 |
||
|
N |
6 |
6 |
|
|
Pobreza |
Correlación de Pearson |
.896* |
1 |
|
Sig. (bilateral) |
.016 |
||
|
N |
6 |
6 |
|
|
*. La correlación es significante al nivel 0,05 (bilateral). |
|||
Asimismo, para entender mejor la dinámica entre estas dos variables, se realizó además un análisis de varianza (ANOVA) para evaluar la fuerza y la significancia estadística de esta relación. Los resultados del ANOVA (Tabla 3) mostraron que el modelo de regresión es significativamente adecuado para describir la relación entre las variables, con un valor F de 16.326 y un p-valor de 0.016. Este valor F alto sugiere que las diferencias en los niveles de informalidad son explicadas en gran medida por diferencias en los niveles de pobreza entre los grupos estudiados.
Tabla 3
ANOVA
|
Modelo |
Suma de cuadrados |
gl |
Media cuadrática |
F |
Sig. |
|
|
1 |
Regresión |
70.281 |
1 |
70.281 |
16.326 |
.016b |
|
Residual |
17.219 |
4 |
4.305 |
|||
|
Total |
87.500 |
5 |
||||
|
a. Variable dependiente: Informal |
||||||
|
b. Variables predictoras: (Constante), Pobreza |
||||||
Estos hallazgos son cruciales porque, aunque la correlación no determina causalidad, el análisis ANOVA complementa al indicar que la variabilidad en la informalidad puede ser sistemáticamente asociada con cambios en la pobreza. Es decir, la regresión ayuda a entender cómo la variable independiente (pobreza) influye sobre la variable dependiente (informalidad), mostrando que hay una variación significativa en la informalidad basada en el nivel de pobreza.
Por lo tanto, la combinación de correlación y análisis de regresión lineal ANOVA permite afirmar con confianza que existe una relación estadísticamente significativa entre la informalidad y la pobreza en México durante el periodo estudiado. Estos resultados no solo son estadísticamente significativos, sino que también son importantes para la formulación de políticas, sugiriendo que esfuerzos para reducir la informalidad podrían tener un impacto positivo en la reducción de la pobreza, aunque se requieren estudios adicionales para explorar la dirección y causalidad de esta relación.
Los resultados de la Tabla 3 reflejan un análisis estadístico detallado de la relación entre la pobreza y el sector informal en México. La constante del modelo, con un valor de 36.451, puede interpretarse como el nivel base del sector informal cuando la pobreza es cero, con un error típico de 13.403. Sin embargo, su significancia estadística (p-valor) de 0.053 se encuentra en el límite del umbral común de 0.05, sugiriendo que esta relación base podría no ser significativa al nivel de confianza del 95%. Esto implica que, sin la presencia de pobreza, el nivel base del sector informal podría no ser estadísticamente distinto de cero, aunque se aproxima bastante al límite de significancia.
Por otro lado, el coeficiente para la pobreza (tabla 4), que es la pendiente de la línea de regresión, es de 1.285, con un error típico de 0.318, lo que indica un incremento promedio en el sector informal de 1.285 unidades por cada unidad de incremento en la pobreza. El coeficiente Beta estandarizado de 0.896 es una medida de cuán fuerte es la relación entre la pobreza y la informalidad, y con un valor cercano a 1, señala una fuerte relación positiva. Además, el valor de t de 4.041 y un p-valor de 0.016 afirman que esta relación es estadísticamente significativa, lo que sugiere que la pobreza sí tiene un efecto significativo sobre el nivel de informalidad.
Tabla 4
Coeficientes
|
Modelo |
Coeficientes no estandarizados |
Coeficientes tipificados |
t |
Sig. |
Intervalo de confianza del 95.0% para B |
Correlaciones |
|||||
|
B |
Error típ. |
Beta |
Límite inferior |
Límite superior |
Orden cero |
Parcial |
Semiparcial |
||||
|
1 |
(Constante) |
36.451 |
13.403 |
2.720 |
.053 |
-.763 |
73.665 |
||||
|
Pobreza |
1.285 |
.318 |
.896 |
4.041 |
.016 |
.402 |
2.168 |
.896 |
.896 |
.896 |
|
|
a. Variable dependiente: Informal |
|||||||||||
La interpretación de estos datos es que, a medida que disminuyen los niveles de pobreza, podría haber una disminución en el sector informal; sin embargo, dado que la constante no es significativamente distinta de cero, la presencia del sector informal no desaparecerá por completo, pero sí podría reducirse. El análisis sugiere que la pobreza está vinculada a la incapacidad del aparato productivo mexicano para generar empleo formal y, por ende, hay un aumento en el sector informal.
Los intervalos de confianza para la pobreza (entre 0.402 y 2.168) no incluyen el cero, lo que apoya la significancia de este predictor en el modelo. Las correlaciones, tanto de orden cero, parcial y semiparcial, muestran un valor alto de 0.896, lo que indica que la relación entre la pobreza y la informalidad es consistente y robusta en el modelo.
El análisis de los datos indica que existe una fuerte y significativa correlación positiva entre la pobreza y la informalidad en México. La persistencia de un sector informal considerable, incluso con una disminución en la pobreza, sugiere que políticas enfocadas únicamente en reducir la pobreza podrían no ser suficientes para erradicar la informalidad sin abordar también otros factores estructurales que sustentan el sector informal. Por lo que, a medida que una variable aumenta, la independiente y la dependiente tiende a crecer.
El gráfico 3 es un gráfico P-P (Probability-Probability) de una regresión lineal, que se utiliza para evaluar la normalidad de los residuos en un análisis de regresión. Los residuos son las diferencias entre los valores observados de la variable dependiente y los valores predichos por el modelo de regresión. En un modelo de regresión bien ajustado, esperamos que los residuos sigan una distribución normal.
Gráfico 3
Relación de la variable dependiente con la independiente
En el gráfico P-P, los residuos tipificados (o estandarizados) de la regresión se grafican contra los valores esperados bajo la distribución normal. Idealmente, si los residuos están distribuidos normalmente, los puntos deben caer aproximadamente a lo largo de la línea diagonal que atraviesa el gráfico. Esta línea representa dónde estarían los residuos si fueran perfectamente normales. Cuanto más cerca estén los puntos de esta línea, más cerca estarán los residuos de tener una distribución normal.
Dado lo anterior, podemos observar que en el Gráfico 3 los puntos parecen alinearse bastante bien con la línea diagonal, lo que sugiere que los residuos de la regresión se distribuyen de manera similar a una distribución normal. Esto es importante porque muchas pruebas estadísticas en el contexto de la regresión lineal, incluyendo la significancia de los coeficientes y las pruebas ANOVA, asumen la normalidad de los residuos. Por lo tanto, este gráfico proporciona evidencia de que el modelo de regresión es adecuado y las inferencias estadísticas que se derivan de él son confiables.
3. Conclusión
La confirmación de la hipótesis de investigación permite afirmar que la visión clásica propuesta por Rosenbluth, acerca de los orígenes de la pobreza y la informalidad, sigue siendo relevante. Según esta perspectiva, las alteraciones en el mercado laboral, causadas por las políticas estatales, contribuyen significativamente a estos fenómenos. La migración continua de personas en edad productiva, en busca de mejores condiciones de vida, junto con la incapacidad del aparato productivo mexicano para generar suficientes empleos formales, cataliza el aumento de la informalidad.
Este contexto se refleja en la proporción del Producto Interno Bruto (PIB) que representa la economía informal, evidenciando que, a pesar de las políticas redistributivas implementadas por el gobierno, los niveles de pobreza persisten en la economía mexicana. Además, se observa que las PyMEs inmersas en la informalidad forman parte significativa de la demanda agregada del país. Estas empresas, aunque esenciales para la absorción de desempleados y mano de obra desocupada, ofrecen salarios que no alcanzan a superar la línea de pobreza.
Esta conclusión se basa en el análisis de ingresos, donde se destaca que gran parte de esta población percibe menos de dos salarios mínimos, situándolos así por debajo del umbral de pobreza, si se considera este indicador para medir la pobreza.
Por lo tanto, el estudio logra su objetivo general de analizar la relación entre la pobreza y la informalidad, encontrando que existe una correlación directamente proporcional entre ambas variables. Los empleos generados dentro del sector informal se caracterizan por ser de baja calidad, reflejando la insuficiencia de las políticas actuales para contrarrestar efectivamente las raíces estructurales de la informalidad y la pobreza.
Los resultados subrayan la necesidad urgente de reevaluar y fortalecer las estrategias y políticas públicas dirigidas a mejorar la calidad del empleo y reducir la pobreza. Esto implicaría no solo una mejora en la oferta laboral formal, sino también un esfuerzo más concertado para integrar al sector informal en la economía formal, asegurando así un desarrollo económico más inclusivo y equitativo para México.
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