SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.33 número65“Nosotros en la tierrita tenemos esperanza”: defensa del territorio contra la minería en Ixtacamaxtitlán, PueblaUna historia trans sexenal de dispendio de recursos sociales: El Tren Interurbano México-Toluca índice de autoresíndice de materiabúsqueda de artículos
Home Pagelista alfabética de revistas  

Servicios Personalizados

Revista

Articulo

Indicadores

Links relacionados

  • No hay artículos similaresSimilares en SciELO

Compartir


Nóesis. Revista de ciencias sociales

versión On-line ISSN 2395-8669versión impresa ISSN 0188-9834

Nóesis, Rev. cienc. soc. vol.33 no.65 Ciudad Juárez ene./jun. 2024  Epub 07-Jun-2024

https://doi.org/10.20983/noesis.2024.1.3 

Ciencias sociales

La violencia de pareja y su relación con el ingreso laboral

Intimate partner violence and its relationship to labor income

Yei Javier Zepeda Hernández1  1
http://orcid.org/0009-0004-4376-9079

Alma Sofía Santillán Hernández2  2
http://orcid.org/0000-0001-8736-8366

1Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo

2Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo


Resumen

En México, el 70.1% de las mujeres ha sido víctima de violencia a lo largo de su vida y el principal perpetrador es la pareja. La violencia de género es un problema de salud pública que tiene múltiples impactos negativos en la mujer y sus descendientes. Su relación con los ingresos es un asunto que ha sido escasamente estudiado para el caso mexicano. El objetivo es analizar el efecto de la violencia de pareja sobre el ingreso laboral de las mujeres en México, se usan datos de la Encuesta Nacional sobre la Dinámica de las Relaciones en los Hogares (ENDIREH 2021). Se emplea el método de componentes principales para calcular cinco tipos de violencia: física, emocional, económica, sexual y acoso. Para considerar la endogeneidad de las variables ingreso y violencia se emplea el método de variables instrumentales. Con excepción del acoso, los resultados indican una relación negativa entre los ingresos y los otros cuatro tipos de violencia. En específico, la violencia sexual es la que representa los mayores efectos negativos sobre el ingreso laboral; las mujeres víctimas de violencia sexual tienen una reducción promedio de 17.4% en el ingreso laboral mensual. Este efecto negativo representa una pérdida de poco más de dos meses de días de trabajo al año y, en términos agregados, equivale al 0.87% del PIB. Lo anterior resalta la importancia de orientar las acciones de política pública para trabajar en la prevención, atención, sanción y erradicación de cualquier tipo de violencia contra la mujer.

Palabras clave Violencia de pareja; Ingresos laborales; Endogeneidad; Variables instrumentales; Costo de la violencia

Abstract

In Mexico, 70.1% of women have been victims of violence in their lifetime and the main perpetrator is her intimate partner. Gender violence is a public health problem that has multiple negative impacts in woman and their offsprings. The relation violence and income is an issue that has been scarcely studied for Mexico. The objective of this article is to analyze the intimate partner violence and its relationship to labor income for Mexican women, data used are from the National Survey on the Dynamics of Households Relationships (ENDIREH 2021). The principal component method is used to estimate five kinds of violence; physical, emotional, economic, sexual and, harassment. The instrumental variables method is used to consider the endogeneity of income and violence variables. Except harassment, the results indicate a negative relationship between income and violence. Specifically, sexual violence has the greatest negative effects; women who are victims of sexual violence have an average reduction of 17.4% in monthly labor income. This negative effect represents a loss of just over two month of working days per year and, in the aggregate terms, is equivalent to 0.87% of GDP. The above highlights the importance of orienting public policy actions to work in prevention, attention, punishment and eradications any kind of violence against women.

Keywords Intimate partner violence; Labor income; Endogeneity; Instrumental variables; Cost of violence

Introducción

El Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), reporta que en México en el año 2021, el 70.1% de las mujeres de 15 años o más ha sido víctima de violencia a lo largo de su vida, dos de cada cinco mujeres casadas han sufrido violencia por parte de su pareja actual y 20.7% la sufrió en el último año. La violencia psicológica fue el tipo de violencia más experimentada, seguida de la violencia económica, (INEGI, 2022a). La violencia contra las mujeres es un grave problema social que aumentó en los años recientes (INEGI, 2022b).

La violencia trae consigo costos monetarios y no monetarios. Dentro los costos no monetarios se incluyen el daño psicológico, la pérdida de la salud y los efectos colaterales que se producen en los miembros de la familia. En los monetarios se pueden incluir el costo por la atención médica que la mujer pueda necesitar debido a las lesiones, las enfermedades que se generen producto de la situación de violencia como depresión, estrés y ansiedad o las denuncias judiciales. Y también se incluye la posible pérdida de ingresos laborales producto de ausencias laborales y baja en la productividad.

Respecto a la pérdida de ingresos debido a la violencia de pareja, para el año 2016 se calculó que la mujer pierde anualmente 30 días de trabajo remunerado y 28 días de trabajo no remunerado, en términos agregados esta cantidad asciende a 1.6 mil millones de pesos (INEGI, 2018). México es un país con ingresos laborales bajos en el que las mujeres reciben en promedio 6% menos ingresos que los hombres, (Arceo-Gómez y Campos-Vázquez, 2014), por lo que la pérdida de ingresos monetarios debidos a la violencia puede ser un factor que exacerbe las desventajas de las mujeres en términos monetarios.

La relación entre ingresos y violencia ha sido poco estudiada para el caso mexicano. Un antecedente reciente para México es de Aguirre (2023). Un aporte importante de la autora es que estima cinco índices de violencia, en lugar de emplear variables indicadoras de que la mujer sufrió algún tipo de violencia. Lo anterior permite identificar cómo afecta la intensidad de la violencia recibida a los ingresos de las mujeres. Para cada tipo de violencia, Aguirre encuentra evidencia de una relación negativa con los ingresos de las mujeres, el efecto más grande se observa para la violencia emocional.

Un aspecto que no considera Aguirre (2023) es la presencia de endogeneidad de la medida de violencia la cual proviene por tres fuentes: por la simultaneidad de las variables ingreso y violencia, por las características no observables que afectan tanto la violencia como el ingreso, y la tercera por el error de medición en las variables. El objetivo de este trabajo es contribuir en la exploración de la relación entre la violencia y los ingresos de las mujeres en México corrigiendo el problema de la endogeneidad de la violencia mediante el método de variables instrumentales, para ello, se emplean como instrumentos: los antecedentes de violencia de la mujer, de su pareja y el nivel de apoyo recibido por la mujer proveniente de personas que no habitan en el hogar. Para alcanzar el objetivo, se construyen cinco índices de violencia mediante la técnica de componentes principales y datos de la Encuesta Nacional sobre la Dinámica de las Relaciones en los Hogares (ENDIREH) del año 2021, la cual es la encuesta representativa a nivel nacional más reciente que permite el estudio de la relación entre violencia e ingresos. Adicionalmente, se hace una estimación del costo de la violencia en términos del número de días laborales perdidos al año a causa de la violencia.

Los resultados indican que la violencia de pareja de tipo económica, emocional, física y sexual reducen en promedio los ingresos laborales de las mujeres casadas o en unión libre. El efecto más grande se encuentra en la violencia sexual, la cual disminuye en promedio en 17.4% el ingreso mensual de las mujeres, esto equivale a poco más de dos meses de trabajo remunerado perdido al año. El segundo efecto más grande se observa en la violencia física, seguido de la violencia económica y la emocional.

El documento se encuentra organizado de la siguiente manera. Primero se presenta la revisión de la literatura sobre la relación entre ingresos y violencia. Posteriormente se describen los datos y la muestra de estudio. En la siguiente sección se discute el método de estimación empleado. Enseguida se presentan los resultados y finalmente se exhiben las conclusiones.

1. Revisión de la literatura

La relación entre ingresos y violencia de pareja se ha estudiado con modelos teóricos y empíricos. Existen diversas teorías desde una perspectiva económica, sociológica y criminalística que enlazan la violencia con las cuestiones económicas; en específico se enfocan en analizar cómo la violencia se ve afectada por los ingresos. Como parte de las teorías económicas se encuentran los modelos de negociación dentro del hogar, los cuales predicen que las mujeres con mayores oportunidades económicas relativas, como pueden ser contar con ingresos más altos que su pareja, tienen mayor poder de negociación, lo que hace que la amenaza de abandonar a la pareja se vuelva más creíble y, por tanto, experimentan menores niveles de violencia, (Baranov et al., 2020). Otra teoría económica es la extractiva la cual predice que la violencia es un medio para extraer dinero de su pareja, por lo tanto mayores ingresos de la mujer aumentan los recursos que el hombre puede extraer por medio de la violencia (Rao y Bloch, 2002; Kibris y Nelson, 2022).

La teoría del recurso relativo sugiere que las mujeres con mayores ingresos que su pareja son más susceptibles de ser violentadas, esto ocurre porque el ingreso se asocia con el poder dentro del hogar, de esta manera, cuando los hombres reciben menos ingresos que las mujeres sienten disminuido su poder y para restaurarlo reaccionan con violencia (McClosey, 1996). Esto se basa en que las normas sociales se emplean en el hogar cuando de inicio no se establecen de manera explícita los acuerdos, por lo que éstas se usan para reafirmar posturas (Covarrubias, 2018). De acuerdo con la teoría de recursos en función del género, la teoría del recurso relativo no considera el rol de género establecido de manera cultural a los hombres de ser los proveedores del hogar. Tomando en cuenta ese rol, ante la incapacidad del hombre de proveer más recursos surgen las discusiones y la agresividad de los hombres hacia las mujeres (Abamsky et al., 2019).

De la sociología se encuentra la teoría de la dependencia marital, la cual estipula que el origen de la violencia contra las mujeres es la dependencia económica; es decir, a mayor dependencia menor es la probabilidad de la mujer de abandonar a la pareja en caso de ser violentada. En consecuencia, mujeres con mayores ingresos (menores niveles de dependencia) tienen mayor poder de negociación y son menos propensas a permitir relaciones violentas (Vyas y Watts, 2009). Por otro lado, el modelo de contragolpe masculino usado en sociología argumenta que las mujeres son más propensas a experimentar violencia cuando tienen mayores recursos disponibles. Los hombres perciben las mejoras económicas de las mujeres como amenaza y reacción violentándolas, es decir, la violencia es un intento masculino por restaurar su dominancia dentro del hogar (Guarnieri y Rainer, 2018).

Los criminólogos desarrollaron la teoría de la reducción a la exposición la cual predice que conforme las mujeres tienen mejores condiciones económicas, tales como mayor participación laboral, mayor nivel educativo y mayores ingresos, se reduce la dependencia económica hacia su pareja, así como el tiempo de exposición con la pareja violenta, en consecuencia, la violencia hacia ellas se reduce (Dugan et al., 1999).

Una forma de recibir ingresos por parte de las mujeres ocurre a través de las transferencias monetarias de programas sociales. En la mayoría de los países de bajos y medianos ingresos se ha encontrado evidencia de que las transferencias están asociadas con una reducción de la violencia de pareja. Para el caso de México, la evidencia empírica es mixta. El primer antecedente es de Angelucci (2008) quien usa datos de la muestra de evaluación del programa de transferencias monetarias condicionadas Progresa-Oportunidades para evaluar el efecto del monto de las transferencias recibidas sobre la violencia. La autora encuentra que las mujeres que recibieron montos pequeños de transferencias fueron 37% menos propensas a sufrir de violencia, mientras que ocurrió lo contrario para las mujeres que recibían altos montos de transferencias y el esposo tenía puntos de vista tradicionales en términos de los roles de género. Bobonis et al., (2013) usan datos de la ENDIREH 2003 para estudiar el impacto de la recepción de transferencias del programa Oportunidades sobre la incidencia de tres tipos de violencia doméstica: física, sexual y emocional. Los autores encuentran que las mujeres beneficiarias fueron entre 5 y 7 puntos porcentuales menos propensas de ser víctimas de violencia física, pero fueron entre 3 y 5 puntos porcentuales más probables de sufrir de violencia emocional que las mujeres no beneficiarias.

La relación entre ingresos y violencia ha sido poco estudiada para el caso mexicano. El único antecedente reciente para México es de Aguirre (2023), quien empleó datos de la ENDIREH 2006 y 2016 para estimar cómo la violencia afecta el nivel de ingresos recibido por las mujeres. Para cada tipo de violencia Aguirre encuentra evidencia de una relación negativa con los ingresos de las mujeres, el efecto más grande se observa para la violencia emocional: el incremento de una desviación estándar en la violencia emocional reduce en promedio en 1.5% el ingreso laboral.

Un aspecto que no considera Aguirre (2023) es la endogeneidad de la medida de violencia la cual proviene por tres fuentes: la primera es la simultaneidad de las variables ingreso y violencia. De acuerdo con INEGI (2018), debido a la violencia se estima que las mujeres pierden 30 días de trabajo remunerado, lo que en consecuencia afecta sus ingresos laborales, es decir, la violencia afecta el nivel de ingresos. Por otro lado, el ingreso que reciben las mujeres es un factor que afecta positiva o negativamente la violencia que reciben, por ejemplo, según el modelo de contragolpe masculino las mujeres son más propensas a experimentar violencia cuando tienen mayores recursos (Guarnieri y Rainer, 2018); pero según el modelo de negociación, las mujeres con mayores ingresos tienden a tener mejores niveles de negociación del hogar y, en consecuencia, tienen menos posibilidades de ser víctimas de violencia (Baranov et al., 2020), en otras palabras, el nivel de ingresos también afecta la probabilidad de ser víctima de violencia.

Otra fuente de endogeneidad son las características no observables que afectan tanto a la violencia como el ingreso, un ejemplo de estas variables son los estereotipos y roles sociales establecidos para cada género; si se tiene la idea de que la mujer debe quedarse a cuidar el hogar y el hombre es el proveedor de recursos, entonces se ve afectado el ingreso de la mujer al no poder emplearse y también se afecta la violencia dentro del hogar al haber dependencia económica de la mujer. La tercera fuente de endogeneidad es por error de medición en la variable de violencia, esto ocurre porque la información proviene del reporte de las mujeres sobre los incidentes de violencia.

De manera específica, las diferencias entre Aguirre (2023) y el presente documento son las siguientes: en este trabajo se emplean los datos más recientes representativos a nivel nacional para estimar la relación entre ingreso laboral y violencia, se propone el método de componentes principales para cuantificar la intensidad de la violencia y se corrige la endogeneidad de las variables ingreso y violencia.

2. Datos y método

Los datos usados para este análisis provienen de la Encuesta Nacional sobre la Dinámica de las Relaciones en los Hogares (ENDIREH) que levantó INEGI durante el año 2021 y que es de acceso abierto a través del portal de institución. El objetivo de la encuesta es proporcionar información sobre los antecedentes de violencia que han sufrido las mujeres de 15 años y más en distintos ámbitos de su vida. Se trata de una encuesta con cobertura nacional (INEGI, 2022c).

Además de proveer información sobre las experiencias de violencia, la encuesta recopila información sobre el ingreso laboral de las mujeres. No obstante dado que no se proporcionan datos sobre el número de horas trabajadas, para el análisis sólo es posible el ingreso mensual que reciben las mujeres debido al trabajo realizado.3 Otros datos relevantes que recoge la encuesta son sobre las personas agresoras y los antecedentes de violencia en la familia, tanto de la pareja como de la mujer.

Dado que el objetivo de este trabajo es analizar la violencia de pareja y su relación con el ingreso laboral, la muestra de estudio se restringe a mujeres trabajadoras de 15 años y más que están casadas o unidas y cuya pareja es residente en el hogar; la muestra contiene 24,549 registros que, al considerar el factor de expansión, representan a 9,537,807 mujeres casadas o unidas. En la columna Composición de la tabla 2 se muestra la estructura de la muestra de estudio según la edad, el nivel educativo, el tipo de localidad de residencia y el nivel socioeconómico. El 25.4% de la muestra corresponde a mujeres entre 30 y 39 años, 31.5% estudiaron a lo más secundaria, el 73% habita en una zona urbana y el 53.2% es considerada pobre.4

2.1 Estimación de los índices de violencia

En la ENDIREH se realizan preguntas por bloques que se relacionan con cierto tipo de violencia. En la tabla 1 se presentan las preguntas de interés que se emplean para construir los índices de violencia, estás se refieren a los hechos ocurridos en los últimos doce meses relativo al momento de aplicación de la encuesta. Las respuestas son en escala de Likert y se sigue la asignación de valores a cada una de las respuestas como lo hace Aguirre (2023), es decir, se le asigna el valor uno si la respuesta sobre la ocurrencia del evento fue “una vez”, se le asigna el valor dos si la respuesta fue “muchas veces” o “pocas veces” y se asigna valor cero si la respuesta fue “no ocurrió”.

Para generar los índices de violencia se emplea la técnica de componentes principales. Esta técnica tiene el objetivo de reducir la dimensión de un conjunto de variables que están correlacionadas. Mediante componentes principales se busca generar un nuevo conjunto de variables formado por las combinaciones lineales de las variables correlacionadas. Se emplea este método porque se considera que las respuestas sobre la violencia no deben tener el mismo peso como lo hace Aguirre (2023). Por ejemplo no parece ser lo que mismo cuando una mujer responde que una vez su pareja “la ha amenazada con algún arma (cuchillo, navaja, pistola o rifle) o con quemarla”, al hecho de que una vez su pareja “le ha destruido, tirado o escondido cosas”, no obstante, estas preguntas se encuentran categorizadas en el mismo tipo de violencia por lo que no deberían ponderar de la misma forma dentro del índice de violencia.

A partir del método de componentes principales se logran identificar cinco tipos de violencia: económica, emocional, acoso, física y sexual. En la tabla 1 se presentan las preguntas que engloban cada uno de los índices, así como el peso (cargas factoriales) que tiene cada respuesta en la combinación lineal.

Tabla 1 Variables que incluye cada uno de los índices de violencia y sus respectivas cargas factoriales 

Relación actual- De octubre de 2020 a la fecha, ¿esto ha ocurrido… Cargas factoriales
Violencia Económica
1.- le ha prohibido trabajar o estudiar? 0.202
2.- se ha adueñado o le ha quitado bienes (terrenos, casas, departamento, coche, etcétera)? 0.133
3.- se ha gastado el dinero que se necesita para la casa? 0.299
4.- no ha cumplido con dar el gasto o ha amenazado con no darlo? 0.289
5.- aunque tenga dinero ha sido codo o tacaño con los gastos de la casa? 0.310
6.- le ha reclamado por cómo gasta usted el dinero? 0.279
Violencia Emocional
7.- la ha avergonzado, ofendido, menospreciado o humillado (le ha dicho que es fea o la ha comparado con otras mujeres)? 0.242
8.- la ha ignorado, no la toma en cuenta o no le brinda cariño? 0.250
9.- le ha dicho que usted lo engaña? 0.174
10.- le ha hecho sentir miedo? 0.130
11.- la ha amenazado con dejarla/abandonarla, dañarla, quitarle a los(as) hijos(as) o correrla de la casa? 0.203
12.- le ha dejado de hablar? 0.262
13.- ha hecho que los hijos(as) o parientes se pongan en su contra? 0.098
14.- se ha enojado mucho porque no está listo el quehacer, porque la comida no está como él quiere o cree que usted no cumplió con sus obligaciones? 0.206
Acoso
15.- la ha encerrado, le ha prohibido salir o que la visiten? 0.230
16.- la ha vigilado, espiado, la ha seguido cuando sale de su casa o se le aparece de manera sorpresiva? 0.216
17.- la ha amenazado con algún arma (cuchillo, navaja, pistola o rifle) o con quemarla? 0.426
18.- la ha amenazado con matarla, matarse él o matar a los niños(as)? 0.405
19.- le ha destruido, tirado o escondido cosas de usted o del hogar? 0.251
Violencia Física
20.- la ha empujado o le ha jalado el cabello? 0.379
21.- la ha pateado? 0.278
22.- le ha aventado algún objeto? 0.270
23.- la ha golpeado con el puño o con algún objeto? 0.394
24.- la ha tratado de ahorcar o asfixiar? 0.229
Violencia Sexual
25.- le ha exigido con amenazas o chantajes tener relaciones sexuales, aunque usted no quiera? 0.400
26.- cuando tienen relaciones sexuales la ha obligado a hacer cosas que a usted no le gustan? 0.432
27.- ha usado su fuerza física para obligarla a tener relaciones sexuales? 0.422

Notacada línea indica la pregunta que le hicieron a la mujer. Para cada pregunta se creó una variable a la cual se le asigna valor uno si la respuesta fue “una vez”, se le asigna valor dos si la respuesta fue “muchas veces” o “pocas veces” y se asigna valor cero si la respuesta fue “no ocurrió”. Las cargas factoriales corresponden a los pesos estimados mediante el método de componentes principales para realizar un índice por cada tipo de violencia de pareja.

Fuente: elaboración propia con información de la ENDIREH 2021.

2.2 Estadística descriptiva de la muestra

En la tabla 2 se muestran los valores medios de los índices de violencia estimados para ciertos grupos poblacionales. Esta tabla refleja que cada tipo de violencia afecta de manera diferenciada a las mujeres. Los índices están construidos de tal forma que una mayor magnitud es señal de mayor nivel de violencia. Las mujeres en el rango de edad de 40-49 años son quienes sufren en mayor medida violencia doméstica y sexual. Mientras que las mujeres entre 15 y 29 años son las que más sufren de violencia emocional, física y acoso. Por otro lado, las mujeres de 60 años y más son las que experimentan en menor medida de todos los tipos de violencia.

En cuanto a la escolaridad, aquellas mujeres con estudios de secundaria son las que padecen en mayor medida cuatro de los cinco tipos de violencia, sólo las mujeres con estudios de a lo más primaria son las que experimentan en mayor grado la violencia física. Referente al tipo de localidad de residencia, las mujeres en las zonas rurales son más propensas a someterse a violencia física, sexual y acoso, mientras que las mujeres de zonas urbanas padecen en mayor medida de violencia económica y emocional. Por lo que corresponde al nivel socioeconómico, se encuentra que las mujeres de hogares muy pobres (nivel socioeconómico muy bajo) son quienes sufren mayormente los cinco tipos de violencia considerados. Lo anterior es evidencia de que la violencia se encuentra presente en mayor grado en grupos poblacionales con determinadas características.

Tabla 2 Composición de la muestra y valores medios de los distintos tipos de índices de violencia por grupos poblacionales 

Composición Valores medios
(%) Violencia Económica Violencia Emocional Acoso Violencia Física Violencia Sexual
Edades (en años)
15 a 29 19.54 0.01 0.03 0.03 0.03 -0.01
30 a 39 25.42 0.00 0.01 0.02 -0.01 -0.01
40 a 49 21.72 0.03 0.03 0.02 0.00 0.04
50 a 59 17.17 0.00 -0.01 -0.01 0.00 0.00
60 y más 16.15 -0.09 -0.11 -0.04 -0.01 -0.06
Escolaridad
A lo más primaria 27.91 0.01 -0.02 0.02 0.05 0.01
Secundaria 31.57 0.02 0.03 0.04 0.02 0.02
Bachillerato 20.48 -0.02 0.01 -0.01 -0.03 -0.02
Profesional o posgrado 20.04 -0.05 -0.03 -0.04 -0.08 -0.04
Tipo de localidad
Área Rural 27.07 -0.02 -0.04 0.02 0.01 0.01
Área Urbana 72.93 0.00 0.01 0.00 0.00 -0.01
Nivel Socioeconómico del Hogar1
Muy bajo 25.01 0.05 0.03 0.05 0.08 0.03
Bajo 28.18 -0.01 0.01 0.00 0.00 -0.01
Medio 22.59 -0.02 -0.01 -0.02 -0.03 -0.03
Alto 24.22 -0.04 -0.03 -0.02 -0.05 -0.01

NotaEn la categoría de Primaria en la sección de escolaridad se han agrupado a aquellas mujeres que a lo más terminaron la primaria, mientras que para las otras categorías (Secundaria, Bachillerato, Profesional y Posgrado) se han agrupado a mujeres que cursaron al menos un grado del nivel correspondiente. La columna Composición muestra la composición de la muestra de estudio.

1Es un índice creado mediante componentes principales, en este se incluyen preguntas sobre condiciones de la vivienda, tales como el tipo de piso de la vivienda y si la vivienda cuenta con radio, televisión, refrigerador, lavadora, automóvil, agua entubada dentro de la vivienda y drenaje conectado a la red pública; las categorías que se presentan corresponden a los cuartiles de la distribución del índice. Los índices están construidos de tal forma que una mayor magnitud es señal de mayor nivel de violencia.

Fuente: elaboración propia con información de la ENDIREH 2021.

2.3 Modelos

El objetivo de este trabajo es estimar la relación entre el ingreso laboral y cada tipo de violencia de pareja; un modelo que estudie esta relación puede ser de la siguiente forma:

yi=β0+β1IVij+αXi+ui (1)

Donde yi es el logaritmo del ingreso mensual de la mujer i, IVij será el índice de violencia del tipo j recibido por la mujer i, donde j={Económica,Emocional,Acoso,Física,Sexual}. Xi es un vector fila de características observables de la mujer tales como la edad, escolaridad, el nivel socioeconómico, grado de acceso a servicio de telecomunicaciones, el tamaño del hogar e indicadoras del tipo de localidad de residencia, si tiene hijo y si habla lengua indígena. ui es un término de error, el cual es una variable aleatoria que tiene como supuestos la distribución normal con media cero, varianza constante y que su covarianza con el vector y su covarianza con el índice de violencia IVj sean cero.

Este último supuesto no se cumple debido a que existe la posibilidad de simultaneidad entre las variables ingreso y violencia, porque el nivel de los ingresos puede afectar el grado de violencia hacia las mujeres (Angelucci, 2008; Bobonis et al., 2013) y, el nivel de violencia puede afectar los ingresos recibidos (Aguirre, 2023), por lo tanto, emplear el método de regresión lineal múltiple llevaría a que los coeficientes estimados del modelo sean sesgados e inconsistentes. Un método para resolver este problema es el de variables instrumentales.

Específicamente con el método de variables instrumentales se estiman dos ecuaciones.

IVij=α0+αZi+γXi+εi (2)

yi=β0+β1IV^ij+αXi+ui (3)

Este sistema de ecuaciones se estima por mínimos cuadrados en dos etapas. En la primera etapa por el método de mínimos cuadrados ordinarios se estima la ecuación (2), donde Zi es un vector de variables o instrumentos excluidos que tienen la particularidad de afectar el nivel de violencia pero no el nivel de ingresos recibidos, es decir Cov(Z, IV) ≠ 0 y Cov(Z, u) = 0.Xi. es un vector fila de características observables, también llamado vector de instrumentos incluidos, que contiene las mismas variables que las descritas para la ecuación (1). ϵi es un término de error con distribución normal con media cero, varianza constante y Cov((Z, X),ϵ)= 0. Una vez estimados los valores ajustados de los niveles de violencia IV^ij, se estima por mínimos cuadrados ordinarios la ecuación (3). Todas las estimaciones incluyen los pesos muestrales que se especifican en la encuesta para la mujer elegida dentro del hogar.

Encontrar un vector de instrumentos válidos es el principal reto de la implementación del método de variables instrumentales. Alonso-Borrego y Carrasco (2017) analizan la relación simultánea entre la condición de empleo y el riesgo de violencia doméstica para el caso de España, para ello emplean como instrumento la información geográfica sobre el empleo y las tasas de desempleo por género y edad. Usando datos de Turquía, Dildar (2021) toma en cuenta la endogeneidad entre el empleo y la violencia empleando como instrumento al promedio de la situación laboral de las mujeres por provincia. Mientras que Fajardo-González (2021) emplea como instrumento una indicadora de que el esposo fue maltratado o golpeado regularmente por sus padres o padrastros para estudiar la relación entre la violencia y la probabilidad de emplearse para el caso de mujeres de Colombia.

Los instrumentos Z que aquí se emplean son los antecedentes de violencia de la mujer durante su infancia, los antecedentes de violencia de la pareja durante la infancia y los apoyos con los que cuenta la mujer. Específicamente se consideran las siguientes variables: una indicadora de que la pareja de la mujer sufría violencia familiar durante la infancia, una indicadora de que durante la infancia de la pareja de la mujer su papá le pegaba a su mamá, un índice de los antecedentes de violencia durante la infancia de la mujer5 y un índice que mide el nivel de apoyo que recibe la mujer independiente del recibido por parte de su pareja.6

Los antecedentes de violencia son importantes pues ocurre una transmisión intergeneracional de la violencia (Martin et al., 2002; Knaul y Ramírez, 2003). Mientras que el nivel de apoyo que la mujer recibe fuera del hogar hace factible la amenaza de abandonar el hogar y en consecuencia tiene efectos sobre el nivel de violencia. La hipótesis es que los antecedentes de violencia durante la infancia propician ejercer, para el caso de la pareja, o tolerar, para el caso de la mujer, la violencia en la etapa adulta y el nivel de apoyo recibido fuera del hogar afectan el nivel de violencia, pero una vez controlando por características individuales y del hogar, estos antecedentes y apoyos no tienen relación sobre el nivel de ingresos recibidos.

En la siguiente sección se presentan los resultados de la estimación del modelo sin considerar endogeneidad de las variables y los resultados por variables instrumentales, así como las respectivas pruebas de la validez de los instrumentos.

3. Resultados

En la tabla 3 se presentan los coeficientes estimados de la ecuación (1) para cada tipo de violencia, es decir, la estimación del efecto de la violencia sobre el ingreso laboral sin corregir por la endogeneidad de la violencia. En la columna (1) se presenta el coeficiente estimado del modelo que considera la violencia económica como una variable explicativa; se observa que el aumento de una desviación estándar en la violencia económica reduce en promedio en 1.1% el ingreso laboral mensual, el efecto es similar en el caso de la violencia emocional (columna 2). Estos resultados son parecidos en magnitud a los encontrados por Aguirre (2023). Para el resto de las violencias consideradas no se encuentra un efecto estadísticamente significativo sobre el ingreso laboral.

En cuanto a las variables de control incluidas en la modelación se observan comportamientos usuales: las mujeres de hogares más pequeños, con mayor edad, con más años de escolaridad, que viven en zonas urbanas, sin hijos, con mayor nivel socioeconómico y con servicios de telecomunicación son las que obtienen en promedio mayores ingresos laborales.

Tabla 3 Coeficientes estimados de la relación ingresos-violencia sin corregir por la endogeneidad de la violencia 

(1) (2) (3) (4) (5)
Violencia Económica -0.0112** (0.0054)
Violencia Emocional -0.0115*** (0.0042)
Acoso 0.0040 (0.0071)
Violencia Física 0.0012 (0.0050)
Violencia Sexual -0.0013 (0.0054)
Tamaño del hogar -0.0212*** (0.0058) -0.0213*** (0.0058) -0.0215*** (0.0059) -0.0215*** (0.0059) -0.0215*** (0.0059)
Edad de la mujer 0.0185*** (0.0045) 0.0185*** (0.0045) 0.0183*** (0.0045) 0.0183*** (0.0045) 0.0184*** (0.0045)
Edad de la mujer al cuadrado -0.00024*** (0.0001) -0.00024*** (0.0001) -0.00023*** (0.0001) -0.00023*** (0.0001) -0.00023*** (0.0001)
Años de escolaridad 0.0669*** (0.0029) 0.0669*** (0.0029) 0.0670*** (0.0029) 0.0670*** (0.0029) 0.0670*** (0.0030)
1 = Pertenece a un área urbana 0.120*** (0.0295) 0.120*** (0.0294) 0.119*** (0.0295) 0.119*** (0.0296) 0.119*** (0.0295)
1 = Tiene al menos un hijo -0.149*** (0.0275) -0.148*** (0.0275) -0.150*** (0.0275) -0.150*** (0.0276) -0.150*** (0.0276)
1 = Habla lengua indígena -0.062 (0.0445) -0.062 (0.0445) -0.0611 (0.0449) -0.0609 (0.0450) -0.0609 (0.0450)
Nivel socioeconómico del hogar 0.152*** (0.0145) 0.153*** (0.0146) 0.153*** (0.0146) 0.153*** (0.0147) 0.153*** (0.0146)
Servicios de telecomunicaciones 0.0980*** (0.0124) 0.0984*** (0.0123) 0.0988*** (0.0123) 0.0989*** (0.0123) 0.0989*** (0.0123)
Constante 7.471*** (0.1040) 7.473*** (0.1040) 7.476*** (0.1050) 7.476*** (0.1050) 7.476*** (0.1050)
R-cuadrado 0.274 0.274 0.274 0.274 0.274
Observaciones 24,549 24,549 24,549 24,546 24,546

Notase presentan los coeficientes estimados de la ecuación (1). Los errores estándar se reportan entre paréntesis.

Coeficiente significativo al ***1%, **5%, *10%. Los modelos se estimaron con errores estándar robustos y agrupados por estado.

Fuente: elaboración propia con información de la ENDIREH 2021.

2.1 Corrigiendo por la endogeneidad de la violencia: Modelo con variables instrumentales

Para tratar de corregir la endogeneidad de la violencia se emplea el método de variables instrumentales descrito por las ecuaciones (2) y (3). En la primera etapa de este método se obtiene la modelación de la violencia en términos de los instrumentos. En la tabla 4 se presentan los coeficientes de la ecuación (2), en cada columna se presenta el modelo para cada tipo de violencia, es decir, se pueden observar los factores que se asocian con la violencia recibida por las mujeres en situación de pareja.

El tamaño del hogar sólo tiene efectos significativos en la violencia económica y el efecto estimado indica que el aumento de un integrante en el tamaño del hogar aumenta en 0.02 DE el nivel de violencia económica. Por otra parte, el incremento de la edad de la mujer se asocia con mayores niveles de violencia económica, acoso y violencia sexual, pero este incremento cada vez se hace más pequeño. Los años de escolaridad sólo tienen efecto en la violencia sexual, la relación es negativa entre las variables, esto es, mujeres con mayores años de escolaridad tienen niveles promedios más bajo de violencia sexual. El tamaño de la localidad tiene efectos significativos en dos tipos de violencia; aquellas mujeres que habitan en zonas urbanas sufren en mayor medida de violencia económica y emocional que las mujeres de zonas rurales. Las mujeres con hijos padecen en mayor grado de violencia económica, emocional, física y acoso que las mujeres sin hijos. Respecto a las mujeres que hablan lengua indígena, en promedio, padecen menos de violencia económica y no se observan efectos significativos en el resto de los tipos de violencia. Finalmente, aquellas mujeres de niveles socioeconómicos más altos en menor medida sufren de violencia económica, emocional, física y acoso.

En términos de los instrumentos, se puede observar que los antecedentes de violencia están asociados de manera positiva con el nivel de violencia. Si la pareja de la mujer sufría de violencia familiar durante la infancia se estima un aumento promedio de 0.21 desviaciones estándar (DE) en la violencia económica de la mujer, en 0.29 DE en la violencia emocional, en 0.12 DE en la violencia física y en 0.04 DE en la violencia sexual, sin efecto significativo para el acoso. Mientras que el hecho de que durante la infancia de la pareja de la mujer, su papá le pegaba a su mamá se asocia con incrementos promedios entre 0.08 y 0.27 DE según el tipo de violencia considerado. Es decir, si la pareja de la mujer sufría de violencia o si su mamá era víctima de violencia por parte de su padre, incrementa los niveles de violencia que la pareja provoca a su pareja, esto es, existe una transmisión intergeneracional de la violencia, lo cual concuerda con lo encontrado por Martin et al. (2002) y Knaul y Ramírez (2003).

Por otro lado, se encuentra que los antecedentes de violencia durante la infancia de la mujer están asociados con todos los tipos de violencia. El efecto más grande se observa en la violencia emocional, en la que el aumento de una desviación estándar en los antecedentes de violencia aumenta en promedio 0.41 DE ese tipo de violencia. El efecto más pequeño se da en la violencia sexual con una magnitud de 0.15 DE. Esto reafirma el patrón de que las mujeres que recibieron violencia durante la infancia siguen siendo víctimas de violencia en su etapa adulta (Knaul y Ramírez, 2003).

En términos del apoyo con los que cuenta la mujer fuera del hogar, sólo se observa que tiene efecto significativo en la violencia física. El incremento de una desviación estándar en los apoyos que recibe la mujer reduce en promedio en 0.04 DE el nivel de violencia física que recibe.

Tabla 4 Coeficientes estimados de la primera etapa del método de variables instrumentales 

Violencia Económica Violencia Emocional Acoso Violencia Física Violencia Sexual
Instrumentos excluidos
1 = La pareja de la mujer sufría violencia familiar durante la infancia 0.212*** 0.291*** -0.0138 0.138*** 0.0403***
(0.0461) (0.0363) (0.0230) (0.0261) (0.0164)
1 = Durante la infancia de la pareja de la mujer, su papá le pegaba a su mamá 0.211*** 0.276*** 0.0894*** 0.180*** 0.0952***
(0.0587) (0.0420) (0.0354) (0.0434) (0.0387)
Antecedentes de violencia durante la infancia de la mujer 0.334*** 0.414*** 0.186*** 0.279*** 0.156***
(0.0337) (0.0528) (0.0390) (0.0458) (0.0549)
Ajeno a su pareja, la mujer cuenta con apoyo para el hogar -0.0139 -0.0078 -0.0137 -0.0406*** 0.0129
(0.0106) (0.0134) (0.0106) (0.0152) (0.0169)
Instrumentos incluidos
Tamaño del hogar 0.0169*** 0.0117 -0.0112 0.0021 0.0068
(0.0068) (0.0092) (0.0090) (0.0041) (0.0078)
Edad de la mujer 0.0103*** 0.0025 0.0119*** -0.0022 0.0174***
(0.0053) (0.0047) (0.0040) (0.0067) (0.0038)
Edad de la mujer al cuadrado -0.00014*** -0.0001 -0.00017*** 0.0000 -0.00021***
(0.0001) (0.0001) (0.0000) (0.0001) (0.0000)
Años de escolaridad -0.00315 -0.00243 -0.0050 -0.0059 -0.00907***
(0.0037) (0.0044) (0.0036) (0.0047) (0.0043)
1 = Pertenece a un área urbana 0.116*** 0.0781*** 0.0194 0.0324 0.0082
(0.0499) (0.0424) (0.0404) (0.0456) (0.0458)
1 = Tiene al menos un hijo 0.115*** 0.110*** 0.0690*** 0.0511*** 0.0226
(0.0257) (0.0450) (0.0234) (0.0281) (0.0142)
1 = Habla lengua indígena -0.154*** -0.1310 0.0306 -0.0442 -0.0637
(0.0530) (0.0872) (0.0715) (0.0529) (0.0747)
Nivel socioeconómico del hogar -0.0911*** -0.0394*** -0.0672*** -0.0503*** -0.0442
(0.0272) (0.0206) (0.0325) (0.0253) (0.0405)
Servicios de telecomunicaciones -0.0610*** -0.0326*** -0.0097 -0.0489*** 0.00745
(0.0137) (0.0127) (0.0190) (0.0143) (0.0190)
Constante -0.478*** -0.327*** -0.192*** -0.0890 -0.345***
(0.1180) (0.0969) (0.0974) (0.1150) (0.0995)

Notase presentan los coeficientes estimados de la ecuación (2). Los errores estándar se reportan entre paréntesis. Coeficiente significativo al ***1%, **5%, *10%. Los modelos se estimaron con errores estándar robustos y agrupados por estado.

Coeficiente significativo al ***1%, **5%, *10%. Los modelos se estimaron con errores estándar robustos y agrupados por estado.

Fuente: elaboración propia con información de la ENDIREH 2021.

Verificar que los instrumentos tienen la particularidad de afectar el nivel de violencia (relevancia) pero no el nivel de ingresos recibidos (exogeneidad) permite contar con evidencia de que los coeficientes estimados son insesgados y consistentes. En la tabla 5 se exhiben las pruebas de hipótesis realizadas para probar la validez de los instrumentos, el valor de los estadísticos de prueba y sus respectivos valores p. Dentro de las pruebas de relevancia se observa que la prueba de hipótesis F de que en conjunto los instrumentos excluidos no tienen relación con los respectivos tipos de violencia se rechaza al 1% de significancia; lo mismo sucede con la prueba de hipótesis de baja relevancia de los instrumentos.

Con relación a las pruebas de exogeneidad se emplea la hipótesis nula de que los instrumentos no están correlacionado con el término de error y los instrumentos excluidos fueron correctamente excluidos de la segunda etapa, esta prueba es importante porque el rechazo de esta prueba genera dudas sobre la validez de los instrumentos. Se puede observar que para el caso de la violencia física la hipótesis de exogeneidad no se puede rechazar al 1%, para el resto de los modelos, la hipótesis no se puede rechazar al 5% de significancia.

Tabla 5 Pruebas de hipótesis sobre la validez de los instrumentos para cada uno de los modelos estimados 

Hipótesis nula Violencia Económica Violencia Emocional Acoso Violencia Física Violencia Sexual
Pruebas de relevancia
F en la primera etapa Todos los coeficientes de los instrumentos excluidos son igual a cero. 115.983 243.393 5.841 49.198 15.610
(0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000)
Kleibergen-Paap rank Wald test Subidentificación/ baja relevancia de los instrumentos. 21.402 22.789 14.951 19.675 13.777
(0.000) (0.000) (0.005) (0.001) (0.008)
Pruebas de exogeneidad
Hansen estadístico J Los instrumentos no están correlacionados con el término de error y los instrumentos excluidos fueron correctamente excluidos de la ecuación principal. 7.548 7.512 7.602 8.113 5.859
(0.056) (0.057) (0.055) (0.044) (0.119)

se presenta el valor de cada estadístico de prueba. Entre paréntesis se muestran los valores p.

Fuente: elaboración propia con información de la ENDIREH 2021.

En la tabla 6 se presentan los coeficientes estimados de la segunda etapa del método de variables instrumentales, es decir, se presenta el efecto estimado de cada una de las variables sobre el ingreso laboral, una vez que se corrige por la endogeneidad de la violencia. Se observa que la violencia tiene un efecto negativo sobre los ingresos y la magnitud es más grande que cuando no se corrige por la endogeneidad.

De acuerdo con el modelo de variables instrumentales se estima que el incremento en una desviación estándar de la violencia económica reduce en 8.4% los ingresos mensuales. Por otro lado, el incremento de una desviación estándar de la violencia emocional reduce en promedio en 6.5% el ingreso laboral. El acoso no tiene efectos significativos sobre el ingreso. El incremento de una desviación estándar de la violencia física reduce en 10.5% el ingreso mensual. Mientras que el aumento de una desviación estándar en la violencia sexual reduce el ingreso mensual en 17.4%.

Tabla 6 Coeficientes estimados de la relación ingresos-violencia corrigiendo por la endogeneidad de la violencia 

(1) (2) (3) (4) (5)
Violencia Económica -0.0839** (0.0359)
Violencia Emocional -0.0655**** (0.0289)
Acoso -0.1260 (0.0796)
Violencia Física -0.105** (0.0448)
Violencia Sexual -0.174* (0.0899)
Tamaño del hogar -0.0239*** (0.0060) -0.0245*** (0.0064) -0.0270*** (0.0071) -0.0252*** (0.0058) -0.0241*** (0.0070)
Edad de la mujer 0.0226*** (0.0044) 0.0219*** (0.0044) 0.0229*** (0.0051) 0.0215*** (0.0042) 0.0246*** (0.0052)
Edad de la mujer al cuadrado -0.00028*** (0.0001) -0.00027*** (0.0001) -0.00028*** (0.0001) -0.00026*** (0.0000) -0.0003*** (0.0001)
Años de escolaridad 0.0680*** (0.0035) 0.0681*** (0.0035) 0.0678*** (0.0036) 0.0676*** (0.0036) 0.0668*** (0.0036)
1 = Pertenece a un área urbana 0.0885** (0.0355) 0.0838** (0.0345) 0.0810** (0.0346) 0.0825** (0.0349) 0.0797** (0.0340)
1 = Tiene al menos un hijo -0.135*** (0.0241) -0.138*** (0.0240) -0.137*** (0.0242) -0.141*** (0.0245) -0.140*** (0.0251)
1 = Habla lengua indígena -0.0886* (0.0506) -0.0842* (0.0492) -0.0727 (0.0559) -0.0800 (0.0542) -0.0876* (0.0517)
Nivel socioeconómico del hogar 0.154*** (0.0163) 0.159*** (0.0164) 0.154*** (0.0167) 0.156*** (0.0162) 0.155*** (0.0197)
Servicios de telecomunicaciones 0.101*** (0.0110) 0.104*** (0.0111) 0.105*** (0.0116) 0.101*** (0.0122) 0.107*** (0.0120)
Constante 7.414*** (0.1220) 7.433*** (0.1230) 7.425*** (0.1310) 7.445*** (0.1260) 7.392*** (0.1330)
R-cuadrado 0.2690 0.2720 0.2500 0.2610 0.2340
Observaciones 16,729 16,729 16,729 16,727 16,727

Notase presentan los coeficientes estimados de la segunda etapa del método de variables instrumentales, es decir, corresponden a los coeficientes estimados de la ecuación (3). Los errores estándar se reportan entre paréntesis.

Coeficiente significativo al ***1%, **5%, *10%. Los modelos se estimaron con errores estándar robustos y agrupados por estado.

Fuente: elaboración propia con información de la ENDIREH 2021.

2.2 Estimación del costo de la violencia

Con la finalidad de tener una medida del costo de la violencia y hacerla comparable con la existente para el año 2016 que proporciona INEGI (2018), se estima el número de días de trabajo que la mujer pierde debido a la violencia. La ventaja que se tiene en este trabajo es que se actualiza la estimación de INEGI (2018) con datos del 2021 y se puede diferenciar por tipo de violencia. Para el caso de la violencia física, a partir del modelo con variables instrumentales se estimó que el ingreso laboral mensual se reduce en promedio 8.4% al aumentar una desviación estándar la violencia, entonces el equivalente en número de días laborales perdidos al año es de 30.2. El acoso es el tipo de violencia que no tiene efectos sobre el salario, de ahí que tampoco lo tenga para el número de días de trabajo. La violencia física tiene en promedio 37.8 días anuales de trabajo perdidos. El tipo de violencia con mayor número de días perdidos es la violencia sexual, con poco más de dos meses de trabajo.

Adicionalmente, es posible hacer una estimación del costo agregado que tiene cada tipo de violencia. Considerando que el salario promedio de las mujeres de la muestra es de 7,784 pesos y que la violencia sexual implica una reducción de 17.4%, en consecuencia, en promedio una mujer sufre una reducción anual de 16,253 pesos en sus ingresos laborales, lo que en términos agregados equivale al 0.87% del PIB. Mientras que el costo de la violencia emocional equivale al 0.33% del PIB, el de la violencia económica al 0.42% y de la violencia física el 0.53% del PIB.

Tabla 7 Costos de la violencia de pareja 

Reducción en el salario mensual (%) Días de trabajo perdidos al año Pérdida anual por mujer ($) Costo de la violencia de pareja ($) Costo de la violencia respecto al PIB (%)
Violencia económica 8.39 30.2 7,836.86 74,746,455,468.73 0.42
Violencia emocional 6.55 23.6 6,118.17 58,353,907,427.91 0.33
Acoso - - - - -
Violencia física 10.5 37.8 9,807.75 93,544,431,754.67 0.53
Violencia sexual 17.4 62.6 16,252.84 155,016,486,907.73 0.87

Notala muestra de análisis corresponde a un total de 9,537,807 mujeres trabajadoras que viven con su pareja, de donde se estima un salario mensual promedio de 7,783.93 pesos mexicanos. Precios constantes de 2021. Se considera el PIB de México en el año 2021 de 17.811 billones de pesos mexicanos.

Fuente: elaboración propia a partir de los resultados del modelo estimado por variables instrumentales

Conclusiones

En este trabajo se dimensionan los efectos que tienen los distintos tipos de violencia sobre el ingreso laboral mensual de las mujeres casadas o en unión libre. Los principales aportaciones de este trabajo son: 1) se emplearon los datos más recientes representativos a nivel nacional para estimar la relación entre ingreso laboral y violencia, 2) se propuso el método de componentes principales para cuantificar la intensidad de cinco tipos de violencia, 3) se corrigió el problema de la endogeneidad de las variables ingreso y violencia, lo cual exhibe la importancia de considerar este asunto en el análisis de la relación, 4) finalmente, se hizo una estimación del costo de la violencia en términos del número de días perdidos al año a causa de la violencia y en términos agregados como porcentaje del PIB.

Los resultados indican que la violencia de pareja de tipo económica, emocional, física y sexual reducen en promedio los ingresos laborales de las mujeres casadas. El efecto más grande se encuentra en la violencia sexual, la cual disminuye en promedio en 17.4% el ingreso mensual de las mujeres, es decir, para una mujer que gana el ingreso promedio, la reducción equivale a $1,354 pesos7 al mes, lo que equivale a poco más de dos meses de trabajo remunerado perdido al año. El segundo efecto más grande se observa en la violencia física, seguido de la violencia económica y la emocional.

El ingreso laboral puede reducirse porque la mujer se ausenta del trabajo para atender las cuestiones de salud o bien por una menor productividad laboral. Una limitación de trabajo es que no es posible identificar el mecanismo por el cual la violencia reduce el ingreso laboral. La ENDIREH no proporciona información que permita identificar qué es lo que está pasando para que ocurra la reducción, Por ejemplo, contar con datos sobre el número de horas o días trabajados o tener una desagregación del ingreso laboral puede ayudar para diferenciar el mecanismo por el que ocurre la disminución del ingreso laboral.8

La violencia contra las mujeres es un grave problema de salud pública que persiste a nivel global (World Health Organization, 2021). Adicional a las cuestiones económicas, la violencia de pareja genera problemas en la salud mental de las mujeres, como mayor depresión, ansiedad, estrés postraumático y suicidio (Rivata et al., 2019). La violencia contra las mujeres también afecta el capital humano de sus hijos por medio de la salud: las madres que son violentadas asisten a menos revisiones prenatales, los hijos son más propensos de tener diarrea y menor peso, y tienen menor probabilidad de que reciban vacunas (Agüero, 2013).

World Health Organization (2019) identifica algunos factores de protección contra la violencia, en estos se incluye empoderar a la mujer por medio de mejores condiciones económicas, promover la igualdad de género en la sociedad, no exponer a los niños a entornos de violencia intrafamiliar, que se fomenten en las relaciones de pareja los ambientes igualitarios en los que las decisiones y obligaciones dentro del hogar sean compartidas. Los impactos adversos que tiene la violencia de pareja se observan en el corto, mediano y largo plazo, por lo que es fundamental orientar las acciones de política pública para trabajar en la prevención, atención, sanción y erradicación de cualquier tipo de violencia contra la mujer. Dentro de estas acciones se puede considerar: 1) una amplia promoción de los medios para realizar las denuncias sobre la violencia de género, agilizar los mecanismos para hacerlas y realizar seguimiento oportuno. 2) capacitar al personal de salud para proporcionar atención integral de calidad para las personas víctimas de violencia.

Referencias

Abramsky, T., Lees, S., Stöckl, H., Harvey, S., Kapinga, I., Ranganathan, M., Mshana, G., & Kapiga, S. (2019). Women’s income and risk of intimate partner violence: Secondary findings from the MAISHA cluster randomised trial in North-Western Tanzania. BMC Public Health, 19(1), 1–15. https://doi.org/10.1186/s12889-019-7454-1Links ]

Arceo-Gómez, E. y Campos-Vázquez, R. (2014). Evolución de la brecha salarial de género en México. El Trimestre Económico, 81(323), 619-653. https://doi.org/10.20430/ete.v81i323.125Links ]

Agüero, J. (2013). Causal estimates of the intangible costs of violence against women in Latin America and the Caribbean. IDB Working Paper No. IDB-WP-414, 1-33. https://doi.org/10.2139/ssrn.2367687Links ]

Aguirre, E. (2023). Violencia doméstica e ingresos laborales de las mujeres en México. Estudios Económicos de El Colegio de México, 38(1), 143–165. https://doi.org/10.24201/ee.v38i1.438Links ]

Alonso-Borrego, C., & Carrasco, R. (2017). Employment and the risk of domestic violence: does the breadwinner’s gender matter? Applied Economics, 49(50). https://doi.org/10.1080/00036846.2017.1299103Links ]

Angelucci, M. (2008). Love on the rocks: Domestic violence and alcohol abuse in rural Mexico. B.E. Journal of Economic Analysis and Policy, 8(1). https://doi.org/10.2202/1935-1682.1766Links ]

Baranov, V., Cameron, L., Contreras Suarez, D., & Thibout, C. (2020). Theoretical underpinnings and meta-analysis of the effects of cash transfers on intimate partner violence in low and middle income countries. Journal of Development Studies, 57(1), 1–25. https://doi.org/10.1080/0022038 8.2020.1762859 [ Links ]

Bobonis, G. J., González-Brenes, M., & Castro, R. (2013). Public transfers and domestic violence: The roles of private information and spousal control. American Economic Journal: Economic Policy, 5(1), 179–205. https://doi.org/10.1257/pol.5.1.179Links ]

Covarrubias, A. (2018). Poder, normas sociales y desigualdad de las mujeres en el hogar. Nóesis. Revista de Ciencias Sociales y Humanidades, 27(53), 140–158. https://doi.org/10.20983/noesis.2018.1.7Links ]

Dildar, Y. (2021). Is economic empowerment a protective factor against intimate partner violence? Evidence from Turkey. European Journal of Development Research, 33, 1695–1728. https://doi.org/10.1057/s41287-020-00311-xLinks ]

Dugan, L., Nagin, D. S., & Rosenfeld, R. (1999). Explaining the Decline in Intimate Partner Homicide. Homicide Studies, 3(3), 187–214. https://doi.org/10.1177/1088767999003003001 [ Links ]

Fajardo-Gonzalez, J. (2021). Domestic violence, decision-making power, and female employment in Colombia. Review of Economics of the Household, 19(1). https://doi.org/10.1007/s11150-020-09491-1Links ]

Guarnieri, E., & Rainer, H. (2018). Female empowerment and male backlash. En CESifo Working Paper No. 7009, SSRN Electronic Journal, 1-40. https://doi.org/10.2139/ssrn.3198483Links ]

INEGI. (2018). Estadísticas a propósito del Día Internacional de la Eliminación de la Violencia contra la Mujer (25 de noviembre)/ Datos nacionales. Comunicado de prensa Núm. 588/18. https://www.inegi.org.mx/contenidos/saladeprensa/aproposito/2018/violencia2018_nal.pdfLinks ]

INEGI. (2022a). Encuesta nacional sobre dinámica de las relaciones en los hogares (ENDIREH) 2021. Comunicado de Prensa, Núm. 485/22. https://www.inegi.org.mx/contenidos/saladeprensa/boletines/2022/endireh/Endireh2021_Nal.pdfLinks ]

INEGI. (2022b). Sistema Integrado de Estadísticas de Violencia contra las Mujeres. https://sc.inegi.org.mx/SIESVIM1/paginas/consultas/tablero.jsfLinks ]

INEGI. (2022c). Encuesta nacional sobre la dinámica de las relaciones en los hogares (ENDIREH) 2021: diseño muestral. https://www.inegi.org.mx/contenidos/productos/prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/nueva_estruc/889463907183.pdfLinks ]

Kibris, A., & Nelson, P. (2022). Female income generation and intimate partner violence: Evidence from a representative survey in Turkey. Journal of International Development, 35(6), 963-978. https://doi.org/10.1002/jid.3713Links ]

Knaul, F. M., & Ramírez, M. Á. (2003). El impacto de la violencia intrafamiliar en la probabilidad de violencia intergeneracional, la progresión escolar y el mercado laboral en México. En Caleidoscopio de la Salud: De la investigación a las políticas y de las políticas a la acción, SSRN Electronic Journal,. 69–88. https://ssrn.com/abstract=2053836Links ]

Martin, S. L., Moracco, K. E., Garro, J., Tsuia, A. O., Kupper, L. L., Chase, J. L., & Campbell, J. C. (2002). Domestic violence across generations: Findings from northern India. International Journal of Epidemiology, 31(3), 560–572. https://doi.org/10.1093/ije/31.3.560Links ]

McClosey, L. (1996). Socioeconomic and coercive power within the family. Gender & Society, 10(4), 449–463. https://doi.org/10.1177/089124396010004006Links ]

Rao, V., & Bloch, F. (2002). Terror as a Bargaining Instrument a Case Study of Dowry Violence in Rural India. American Economic Review, 92(4), 1029–1043. [ Links ]

Rivara, F., Adhia, A., Lyons, V., Massey, A., Mills, B., Morgan, E., Simckes, M., & Rowhani-Rahbar, A. (2019). The effects of violence on health. Health Affairs, 38(10), 1622-1629. https://doi.org/10.1377/hlthaff.2019.00480Links ]

Vyas, S., & Watts, C. (2009). How does economic empowerment affect women’s risk of intimate partner violence in low and middle income countries? A systematic review of published evidence. Journal of International Development, 21(5), 577–602. https://doi.org/10.1002/jid.1500Links ]

World Health Organization. (2019). RESPECT Women: Preventing Violence against Women. https://wwwunwomen.org/sites/default/files/Headquarters/Attachments/Sections/Library/Publications/2019/RESPECT-Women-Preventing-violence-against-women-en.pdfLinks ]

World Health Organization. (2021). Violence against women prevalence estimates, 2018: global, regional and national prevalence estimates for intimate partner violence against women and global and regional prevalence estimates for non-partner sexual violence against women. https://iris.who.int/bitstream/handle/10665/341337/9789240022256-eng.pdf?sequence=1Links ]

Notas

3En la ENDIREH se pregunta a las mujeres que trabajan: Aproximadamente, ¿cuánto gana o recibe usted por su trabajo? ¿Cada cuándo? A partir de las respuestas a esas dos preguntas se construye el ingreso laboral mensual.

4La clasificación se realiza a partir del nivel socioeconómico, el cual es un índice creado mediante componentes principales, en este se incluyen preguntas sobre condiciones de la vivienda, tales como el tipo de piso de la vivienda y si la vivienda cuenta con radio, televisión, refrigerador, lavadora, automóvil, agua entubada dentro de la vivienda y drenaje conectado a la red pública.

5Este índice se construye por medio de componentes principales mediante las respuestas a las preguntas 12.14.1-12.14.6 de la ENDIREH 2021.

6Esta variable se genera por medio de la técnica de componentes principales con las respuestas a las preguntas 16.3.1, 16.3.2 y 16.3.3 de la ENDIREH 2021.

7Precios constantes de 2021.

8Si se conociera información sobre el número de horas o días trabajados y se encuentra que el incremento de los niveles de violencia reduce la intensidad del trabajo, entonces se estaría hablando de que el ingreso se reduce por las ausencias laborales. Mientras que la desagregación del ingreso laboral de las mujeres por concepto como salario, bonos de productividad o ingreso por negocios propios, permitiría estimar los modelos para cada tipo de concepto e identificar cuál de éstos se está reduciendo, si observamos que no hay una reducción en los salarios, pero sí en los bonos de productividad o en los ingresos por negocios propios se tendría evidencia de que el efecto es vía una baja en la productividad.

Recibido: 11 de Octubre de 2023; Aprobado: 18 de Enero de 2024

1

Nacionalidad: mexicana. Adscripción: Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo ORCID: https://orcid.org/0009-0004-4376-9079 Correo: yeizep16@gmail.com

2

Nacionalidad: mexicana. Adscripción: Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8736-8366 Correo: almasofia_santillan@uaeh.edu.mx

Creative Commons License Esta obra está bajo una Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional.