¿Qué son los ninis?

Nini es el término usado para identificar a los jóvenes (hombres y mujeres) que están fuera del sistema educativo y del mercado laboral. Se les ha nombrado así por los hispanohablantes, debido a que ni estudian ni trabajan (^{Téllez, 2011}). Este grupo poblacional fue reconocido por primera vez en Reino Unido. Actualmente se reconoce a los ninis como un fenómeno mundial en constante crecimiento (^{Mascherini, Salvatore, Meierkord y Jungblit, 2012}). Su estudio ha cobrado interés debido a que se trata de jóvenes que no están trabajando y no generan ingresos, pero que, quizá más grave, no asisten a la escuela, lo cual los coloca en una posición altamente vulnerable, ya que dejan de acumular capital humano fundamental en esta etapa formativa de su vida, previa a su inserción al mundo adulto (^{OCDE, 2016}).

Estimaciones de jóvenes ninis en México y el mundo

La proporción nini es distinta en cada país debido a las diferencias de los mercados laborales, la situación económica, los niveles educativos, los contextos sociales y las políticas de atención a los jóvenes, entre otros factores. En el continente europeo, el porcentaje promedio de ninis en 2012 (15 a 29 años) era 15.4%, con importantes diferencias entre países: Holanda registró la proporción más baja (5.5%), mientras que Bulgaria la más alta (24.6%) (^{Mascherini, Salvatore, Meierkord y Jungblit, 2012}). Para 2015, la OCDE calculó el número de ninis entre los jóvenes de 18 y 24 años, y encontró profundas divergencias: Islandia presentó la proporción más baja (5.2%) y Turquía la más alta (33%). En el entorno de la OCDE, el promedio es de 18.3%. México registró en 2015 un porcentaje de ninis de 23.2% (^{OCDE, 2017}). Otros países que también están arriba del promedio son: Grecia, Italia, España y Chile.

Más allá de la diferencia porcentual general, también es importante revisar la desagregación por sexo, que revela desigualdades genéricas vinculadas con elementos no sólo económicos, sino culturales y de oportunidades entre ellas y ellos. En 2014, la OCDE reportó que en la mayoría de los países existe mayor número de mujeres que de hombres en condición de nini. Sin embargo, hay excepciones. En Luxemburgo hay más hombres ninis que mujeres: ellas representan la mitad del porcentaje de los hombres. En Islandia el porcentaje entre ellos y ellas es el mismo, mientras que en Nueva Zelanda, aunque los niveles de los ninis son relativamente bajos (15%), las mujeres duplican a los hombres. En Turquía, con un porcentaje general de ninis de 36%, la proporción de mujeres está arriba de 50%, mientras que ellos registran 29% aproximadamente. Esto revela las oportunidades distintas entre ellas y ellos, pero también rasgos culturales que influyen en las actividades que la sociedad y los hogares asignan a los jóvenes según su sexo (^{OCDE, 2015}).

Las cifras de América Latina muestran una brecha de género muy pronunciada: en Costa Rica, Colombia y México las mujeres más que duplican su proporción de ninis respecto a los hombres. En el grupo de población de 20 a 24 años, México presenta 10% de hombres ninis mientras que 40% de las mujeres están en esa condición (^{OCDE, 2015}).

El conjunto de jóvenes en condición de nini en México va disminuyendo en términos relativos, aunque aún su volumen es elevado. En el año 2000, 26 de cada 100 jóvenes de 15 a 19 años estaba en esa condición, diez años después la cifra disminuyó a 16 de cada 100. Para el grupo de 20 a 24 años el porcentaje de ninis también bajó, aunque de manera más moderada (de 25 a 21%) (^{Navarrete y Román, 2016}).

Zona de estudio

El área de estudio es la Zona Metropolitana de la Ciudad de México (ZMCM), una de las ciudades más extensas y pobladas del mundo. Incluye 16 alcaldías de la Ciudad de México (antes Distrito Federal), 59 municipios del Estado de México y uno del Estado de Hidalgo. El análisis se hace para el año 2010, que es el más reciente para el que se tiene información censal. La ZMCM tiene cerca de 8 000 km² y más de 20 millones de habitantes (Mapa 1).

Fuente: Elaboración propia a partir de ^{INEGI, 2010}.

Mapa 1 Zona Metropolitana de la Ciudad de México  

Fuentes de datos

Gran parte de la información estadística que utilizamos no aparece en ninguna fuente publicada. Fue provista por el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (^{INEGI, 2018}) para utilizarla específicamente en este estudio. Nuestro análisis será a dos escalas: i. alcaldías y municipios; ii. AGEB (que es uno de los niveles de desagregación territorial con mayor detalle que ofrece el INEGI). Por tanto, se trata de información inédita que, hasta donde sabemos, no ha sido analizada antes en México para los fines que aquí nos planteamos. Esta información la complementamos con el índice de marginación del ^{Conapo (Consejo Nacional de Población, 2010)} y con la que incluye el Directorio Estadístico Nacional de Unidades Económicas (DENUE) (^{INEGI, 2018}), que permite georreferenciar las oportunidades de educación y empleo. Esto es clave para estimar su accesibilidad para los ninis.

Enfoque metodológico: ¿por qué utilizamos estadística espacial?

Utilizamos la estadística espacial para develar y explicar el patrón de localización de los ninis en la ZMCM. De esta manera, buscamos evitar los serios problemas de la estadística tradicional (no espacial) cuando se aplica a análisis territoriales (^{Garrocho y Campos, 2013}, ²⁰¹⁶): i. el problema del tablero de ajedrez (^{White, 1983}; ^{Goodchild, 1987}); ii. la ausencia de criterios de vecindad (^{Bailey y Gatrell, 1995}); iii. el problema de la falta de confiabilidad estadística (^{Bailey y Gatrell, 1995}); iv. la falsa consideración del espacio (^{Anselin, 1995}); y v. el supuesto insostenible de la independencia de las variables espaciales (^{Schabenberger y Gotway, 2017}).³

Software utilizado

En este trabajo utilizamos diversos métodos de análisis espacial y herramientas propias de los sistemas de información geográfica (SIG). Además, nos apoyamos en software especializado diverso, principalmente ArcGIS 10.2 (ESRI), GeoDa™, SPSS y en la Estación de Inteligencia Territorial Christaller de El Colegio Mexiquense.

Eliminación de la distorsión del tamaño de la población

Con el fin de eliminar la distorsión del tamaño poblacional en las comparaciones entre unidades espaciales, estimamos coeficientes de localización (CL) para cada AGEB. En este trabajo el CL contrasta dos proporciones: i. la de los ninis en cada AGEB respecto a la población total de 15 a 24 años de la misma AGEB; y ii. la de los ninis respecto a la población total de 15 a 24 años en toda la ZMCM (que podríamos llamar la proporción promedio metropolitana). Al dividir la primera proporción entre la segunda, el CL sólo puede asumir tres tipos de resultados: a. CL > 1, lo que significa que la proporción de ninis en el AGEB es mayor al promedio metropolitano y permite identificar a las AGEB especializadas en términos de presencia de ninis; b. CL < 1, lo que significa que la proporción de ninis en el AGEB es menor al promedio metropolitano: serían AGEB no especializadas en presencia de ninis; y c. CL = 1 que implica que la proporción de ninis en el AGEB es igual al promedio metropolitano. Como es raro que se generen valores de CL = 1, consideramos aquí que los valores cercanos a 1.0, en un rango de 0.95 a 1.05, también representan AGEB cuyo comportamiento en materia de presencia de ninis es igual o muy similar al de la ZMCM.

Cuando se elimina la distorsión de la población de cada AGEB y se relaciona con el desempeño de toda la ZMCM, se observa un anillo de municipios del Estado de México con numerosas AGEB especializadas en ninis que rodean a la CDMX. Inicia en Temamatla, sigue por Chalco, Valle de Chalco, y se concentra más en La Paz y Chimalhuacán. Abarca, de igual manera, zonas concentradas en Tlalnepantla, Ecatepec, Acolman, Tultitlán, Cuautitlán Izcalli, Atizapán, Nicolás Romero y Naucalpan. En el caso de la Ciudad de México, podemos distinguir que las alcaldías más céntricas (Miguel Hidalgo, Gustavo A. Madero y Benito Juárez) cuentan con un bajo CL, por lo que tenemos poca presencia relativa de ninis. Pero conforme se incrementa la distancia al centro de la ZMCM, los valores de los CL se incrementan, siguiendo la misma tendencia espacial que cuando se utilizan datos absolutos. Los municipios de Iztacalco y Netzahualcóyotl y las alcaldías de Iztapalapa y Venustiano Carranza, en la parte suroriente de la CDMX, conforman una zona de transición a los espacios metropolitanos con los valores más altos de presencia relativa de ninis (Mapa 3).

Fuente: Elaboración propia a partir de ^{INEGI, 2010}.

Mapa 3 Coeficiente de localización de ninis por área geoestadística básica en la Zona Metropolitana de la Ciudad de México 

Esto es lo que nos dice la falible pero necesaria inspección visual. Sin embargo, ¿qué nos devela la estadística espacial? Veamos.

Instrumentos de estadística espacial

El patrón espacial de los ninis en la ZMCM se revela utilizando el índice de autocorrelación espacial de Moran, tanto a escala global como local (^{Musakwa y Van Niekerk, 2014}). Se estimó con GeoDa en su versión 6.1 (^{Anselin, 2005}), que permitió descubrir si el patrón espacial de los ninis en toda el área de estudio es disperso o aglomerado (en su versión global) e identificar cinco tipos de áreas o clusters de ninis dentro del espacio intrametropolitano (en su versión local):

Para identificar los clusters utilizamos un nivel de significancia de 0.05. El criterio de vecindad que utilizamos fue el de la reina, porque considera todos los tipos de fronteras entre las AGEB (tanto lineales como puntuales).⁴

El patrón espacial de los ninis

La escala local: clusters por AGEB

Los clusters de exclusión socioespacial incorporan 624 AGEB (11.6% del total de las AGEB de la ZMCM), que se distribuyen de manera radial desde una zona de Coyoacán en la CDMX, hacia los cuatro puntos cardinales en forma de anillos, siendo más notoria su trayectoria hacia la región noreste de la ZMCM, con tendencia a dispersarse al sureste de la ZMCM. La población nini en estas AGEB suma 379 446 jóvenes, 15% del total de su grupo de edad (Cuadro 1).

Cuadro 1 Áreas geoestadísticas básicas por tipo de cluster y cantidad de ninis en la Zona Metropolitana de la Ciudad de México, 2010 

	AGEB		Pob. 15 a 24 años	Ninis
Tipo de clusters	Cantidad	%		Cantidad	%
Exclusión socioespacial	624	11.6	379 446	81 741	15.0
Socioespacialmente integrados	835	15.5	448 098	44 751	8.2
Islas de desigualdad	122	2.3	34 315	4 541	0.8
Riesgo de desintegración integrados	64	1.2	104 584	19 447	3.6
No significativo	3 752	69.4	2 458 933	395 207	72.4
Total	5 397	100.0	3 425 376	545 687	100.0

Fuente: Elaboración propia.

Los clusters socioespacialmente integrados incluyen 835 AGEB y agrupan a 44 751 jóvenes ninis, 8.2% del total de ese grupo de edad. Estos clusters se localizan principalmente en la zona central de la ZMCM, particularmente en las alcaldías Coyoacán, Benito Juárez, Miguel Hidalgo, Cuauhtémoc y Venustiano Carranza, en la CDMX. De ahí forman un corredor hacia el norte, rumbo al Estado de México, hacia los municipios de Naucalpan, Atizapán de Zaragoza, Tlalnepantla y Cuautitlán Izcalli. También se detectan algunos clusters de este tipo en el noreste y noroeste de esta entidad.

Por su parte, las 122 AGEB con alta presencia de ninis que conforman las islas de desigualdad incluyen 4 541 jóvenes ninis, 0.8% de ese grupo de edad. Su distribución espacial no sigue un patrón muy definido, pero resalta que hay muy pocos clusters de este tipo en la CDMX. En el Estado de México tienden a concentrarse ligeramente en la parte noreste de la zona conurbada.

Los clusters en riesgo de desintegración totalizan 64 AGEB, pero agrupan 19 447 ninis, 3.6% de los jóvenes de ese grupo de edad. Espacialmente se distribuyen desde la CDMX, en su parte centro norte, hacia el Estado de México, de manera radial desde la parte noroeste al noreste.

Finalmente, el quinto tipo de cluster (no significativo) agrupa a 3 752 AGEB, donde viven 395 207 ninis, 72.4% del total de ese grupo de edad. Estas AGEB se distribuyen aleatoriamente en todo el territorio de la ZMCM (Mapa 4).

Fuente: Elaboración propia a partir de ^{INEGI, 2010}.

Mapa 4 Clusters ninis por AGEB según el índice de autocorrelación local de Moran, 2010  

Explicación bivariada del patrón espacial de los ninis

Aunque en la primera sección identificamos algunas variables clave asociadas a los ninis que reporta la literatura mexicana, no todas resultan de utilidad práctica en nuestro trabajo porque se les ha identificado en contextos no espaciales. Es decir, a partir de análisis abstractos, deslocalizados, que ocurren en una intersubjetividad estadística: en un no lugar.⁵

Aquí utilizamos correlaciones espaciales bivariadas a un nivel de significancia de 0.05. El instrumento para identificar las variables que más se asocian con la proporción de ninis por AGEB fue el coeficiente de correlación espacial (R ² ). Las variables vinculadas con el lugar (medidas a escala de AGEB) con la R ² más elevadas fueron: marginación en el hogar (medida por el índice compuesto del ^{Conapo, 2010}) (R ² = 0.447), hacinamiento (R ² = 0.415), grado promedio de escolaridad (R ² = -0.434); y las asociadas con el hogar que registraron una alta R ²: presencia de adultos mayores en el hogar (R ² = -0.398) y hogares con jefatura femenina (R ² = -0.414) (Cuadro 1). Dado el carácter seminal y de primera aproximación de este trabajo, no hacemos, por ahora, cortes profundos de variables como sexo y otras características del hogar de origen de los ninis, que requieren un análisis más particularizado.

Todas las correlaciones mencionadas son significativas, altas o moderadamente altas (para los estándares de la estadística espacial) y los signos apuntan en la dirección correcta, de acuerdo con el conocimiento disponible. Las variables vinculadas con las oportunidades espaciales de educación y empleo se analizan en una sección aparte, a la luz de estos resultados.

Podemos sugerir, como conjetura, que a mayor marginación más dificultad para aprovechar las opciones educativas y laborales, entre otras razones, por la falta de accesibilidad a las oportunidades de bienestar que ofrece la ciudad (i. e., oportunidades laborales, educativas; ^{Kaztman, 1999}, ²⁰⁰⁵) y la mayor la proporción de ninis. El hacinamiento se comporta de manera similar a la marginación, así que la lógica de su efecto en el aprovechamiento de las oportunidades de bienestar es parecida. Por su parte, el grado promedio de escolaridad implica que, a menor escolaridad, mayor propensión a estar en condición nini, lo que es consistente con la literatura nacional e internacional.

Sin embargo, encontramos dos sorpresas. La primera, que una presencia más intensa de adultos mayores en el hogar reduce la propensión de los jóvenes a estar en situación de nini. Esto parece soportar los hallazgos de la sociología geriátrica sobre los valiosos apoyos que ofrecen los adultos mayores a sus hogares, a veces en efectivo (v. g., pensiones) y/o en otros beneficios claves como el cuidado del hogar y de los nietos, la preparación de alimentos, realizar el abasto (^{Wong, 2006}; ^{Montes de Oca, 2010}).

La segunda sorpresa que encontramos es que una mayor proporción de hogares con jefatura femenina reduce la tendencia a estar en situación de nini.⁶ Se pueden proponer diversas hipótesis al respecto. Algunas se derivan del notable artículo de ^{García y Oliveira (2005)}. Las jefas de familia están más empoderadas que el resto, asumen la responsabilidad de labores que son claves en la organización de la vida familiar y combinan actividades tradicionalmente femeninas con otras asociadas más a los varones. Tienen mayor poder de decisión en el interior de sus hogares en asuntos fundamentales como su propio trabajo extradoméstico y la organización de la reproducción cotidiana (v. g., gasto del dinero y compra de comida); también tienen a su cargo decisiones que involucran la planeación a largo plazo (v. g., compra de bienes importantes y dónde vivir o cuándo mudarse) y sobre el cuidado de las hijas o de los hijos, y, muy importante, están menos expuestas a la violencia masculina. Si además cuentan con el apoyo de adultos mayores, podemos suponer que su situación es aún más ventajosa. Así, todo esto podría incidir positivamente en los jóvenes y reducir su riesgo a estar en situación de nini.

Explicación multivariada del patrón espacial de los ninis

El análisis de correlación espacial bivariado permitió identificar algunas de las variables más asociadas a la presencia de ninis en la ZMCM. Sin embargo, algunas de estas variables se incluyen en el índice de marginación (por ejemplo, hacinamiento, grado promedio de escolaridad), por lo que es necesario eliminarlas del análisis espacial multivariado, con el fin de evitar redundancias estadísticas. Por tanto, en el análisis espacial multivariado incluimos las siguientes variables independientes, que resultaron las más asociadas a la presencia de ninis en el espacio intrametropolitano: marginación (medida por el Conapo), presencia de adultos mayores en el hogar y hogares con jefatura femenina.

Modelos espaciales de correlación múltiple

Se construyeron numerosos modelos espaciales de correlación múltiple. Los especificamos a partir de los hallazgos de las secciones anteriores y con los índices de accesibilidad a las oportunidades de educación y empleo. La variable dependiente fue el logaritmo natural del porcentaje de ninis en cada AGEB, respecto a la población del mismo grupo etario. Las variables independientes fueron los logaritmos naturales de: i. índice de marginación urbana del Conapo (la variable más potente encontrada en este trabajo para explicar la presencia de ninis en el territorio), que fue utilizada como variable de control; y ii. índices de accesibilidad a empleo y educación. Se estimaron índices de accesibilidad al empleo para las agrupaciones tradicionales (primaria y secundaria), tanto para sus totales como a nivel de actividad (^{INEGI, 2018}). La accesibilidad a las oportunidades de educación se estimó para todos los niveles educativos ofrecidos por instituciones tanto públicas como privadas (excepto educación básica, que no se ajusta a nuestra definición de nini, por razones de edad). Dada la potencia explicativa de la variable marginación, al final restringimos el análisis a los servicios educativos públicos y dejamos de lado los servicios privados. Todos los modelos son log-log, lo que permite interpretar los resultados en términos de elasticidades (e. g.,¿cuál es el aumento porcentual de y cuando x aumenta 1%?).

Resultados

Presentamos los resultados de cuatro modelos seleccionados, controlados por el índice de marginación urbana del Conapo (Cuadro 4). Todos son significativos al 95% y no tienen problemas de violar supuestos del análisis de correlación espacial multivariada.

El ajuste de los modelos es elevado: todas las R ² ajustadas son cercanas a 70%. Sin embargo, esto se debe al poder explicativo de la marginación, más que a la accesibilidad de los ninis a las oportunidades de empleo y educación. Resulta interesante que los signos de todas las variables son como indica la teoría: positivo para la marginación (a mayor marginación, mayor número de ninis) y negativos para la accesibilidad a las oportunidades de empleo y educación (a mayor accesibilidad, menor número de ninis).

No obstante, todos los parámetros de los modelos relacionados con la accesibilidad son muy bajos: un incremento de 1% en la accesibilidad al empleo secundario sólo impacta en promedio 0.012% en el número de ninis; y si el incremento es en el sector terciario, el impacto promedio es sólo 0.058%. Los parámetros asociados a la accesibilidad a las oportunidades educativas también son bajos, pero un poco menos que los asociados a la accesibilidad al empleo: un incremento de 1% en la accesibilidad a la educación media y a la superior reduce la presencia de ninis en casi 1%.

Vale notar que este análisis es agregado y corresponde a las oportunidades existentes, que muy probablemente son altamente limitadas. Correspondería a un estudio en profundidad explorar qué pasaría con los ninis si se estima la accesibilidad en términos de tiempo y si se crearan nuevas oportunidades de educación y empleo, y en qué lugares.