¿La liberalización del comercio exterior puede generar violencia doméstica?

Alberto Chong y Daniel Velásquez[1]

Las organizaciones internacionales y policymakers suelen promover la liberalización del comercio como una medida crucial para fomentar el crecimiento y reducir la pobreza. Si bien, esta recomendación de política es aceptada por la mayoría de la profesión, existe evidencia de que en el corto (e.g. Topalova, 2010) y en el mediano o largo plazo (e.g. Dix-Carneiro y Kovak, 2017) esta política afecta de manera heterogénea a los trabajadores de una economía.

Por ejemplo, Topalova (2010) documenta que, producto de la liberalización comercial que experimentó India en el año 1991, la pobreza en zonas rurales–los lugares donde se concentraban las industrias más afectadas por la reforma–decreció más lento que en zonas urbanas. Topalova argumenta que la razón es que en estas zonas los trabajadores eran particularmente inmóviles, tanto geográfica como sectorialmente, lo que impidió que los mercados de trabajo se ajusten fácilmente ante el movimiento de los precios relativos (i.e. el retorno a los factores de producción).

Sin embargo, la liberalización del comercio no solo afecta a los trabajadores en una dimensión económica, sino que también puede afectar a la sociedad en varios otros niveles. Existe literatura que demuestra que, en sociedades patriarcales, un aumento de los ingresos percibidos por las mujeres puede generar una reacción negativa por parte de la pareja, lo que a su vez podría traducirse en un aumento de la violencia doméstica (Chong y Velez, 2018; Macmillan y Gartner, 1999).

Otras teorías–empíricamente estudiadas por la literatura–muestran que un aumento de los ingresos percibidos por las mujeres puede, más bien, reducir la violencia doméstica: mejora la posición relativa de la mujer frente al hombre, lo que le da mayor “poder de negociación” (Aizer, 2010; Anderberg et al., 2016). De esta manera, es lógico pensar que, si la liberalización del comercio afecta de manera diferenciada a industrias que mayormente emplean hombres (e.g. minería) o a industrias que mayormente emplean mujeres (e.g. textiles), la dinámica dentro del hogar podría verse quebrantada.

Chong y Velásquez (2018) estudian estas cuestiones para el contexto peruano. En el año 2007, Perú se embarcó en una serie de reformas comerciales: se redujo drásticamente los aranceles de más de 4,200 productos lo que causó que el arancel promedio se reduzca de 10.34% en el año 2004, a 2.96% en 2011 (ver el panel A de la figura 1). Los aranceles de cada sector cayeron en magnitudes heterogéneas y en momentos distintos (ver el panel B de la figura 1). Esta es la fuente de heterogeneidad que aprovechan los autores.

Para conocer qué distritos fueron más afectados que otros por la liberalización, Chong y Velasquez (2018) utilizan la composición del empleo masculino y femenino previa a la reforma. Para entender la metodología basta con pensar en un par de ejemplos. Imaginemos que la mayoría de hombres en un distrito se encuentra empleada por la industria minera. Si los aranceles de esta industria caen radicalmente, entonces los hombres de dicho distrito estarán particular expuestos a la liberalización relativo a otros distritos donde el empleo masculino estaba concentrado en otras industrias.

De manera similar, si la mayoría de mujeres de un distrito se encuentra empleada por la industria textil, y los aranceles de esta industria caen, entonces las mujeres de este distrito estarán más expuestas a la liberalización. Así, Chong y Velásquez (2018) comparan la incidencia de violencia doméstica (física) en aquellos distritos en donde el empleo masculino (o femenino) estuvo más expuesto a la liberalización, respecto a los distritos que no.[2] En otras palabras, la estimación es una generalización del modelo de diferencias-en-diferencias.[3]

Figura 1

Los resultados se muestran en la tabla 1. En todas las especificaciones se controlan por efectos fijos de año, efectos fijos de distrito, tendencias (no-lineales) interactuadas con las condiciones iniciales de cada distrito en 1993 (e.g. empleo, demografía, etc.). Asimismo, se clusterizan los errores estándar a nivel de distrito. En la columna (2) de la tabla 1 se controla por otros factores que podrían estar correlacionados con la exposición a la liberalización (e.g. exposición a la inversión directa extranjera, exposición a las exportaciones, exposición a las importaciones, etc.) así como efectos fijos de región-año y controles individuales.

La tabla 1 muestra que una reducción de la “protección arancelaria” del empleo masculino de 1 punto porcentual, aumenta la probabilidad que una mujer sufra un episodio de violencia doméstica en, por lo menos, 2 puntos porcentuales. Dado que la “protección arancelaria” del empleo masculino se redujo en 10 puntos entre el año 2004 y 2011, la probabilidad de que las mujeres sufran violencia doméstica aumentó en 20 puntos porcentuales en los distritos más expuestos, relativo a los distritos menos expuestos a la liberalización. En cambio, el efecto de la reducción de la “protección arancelaria” del empleo femenino no es estadísticamente distinto de cero.

En conclusión, a nivel nacional es indudable que una reducción arancelaria puede tener efectos muy positivos en la economía. Sin embargo, a nivel regional nuestros resultados indican que hay algunas que pueden terminar en situaciones relativamente desventajosas sobre todo cuando se tiene en cuenta áreas que van más allá de las relacionadas con resultados económicos.  El valor de nuestra investigación, creemos, es que ayuda a concientizar a los gobiernos a fomentar políticas proactivas de tal modo que potenciales externalidades negativas relacionadas violencia doméstica puedan ser neutralizadas y así se pueda optimizar el impacto social neto de cualquier cambios en políticas arancelarias.

Tabla 1 – El efecto de la liberalización del comercio en la violencia doméstica (física)
(1) (2)
Protección arancelaria al empleo masculino -0.0212*** -0.0287***
(0.00719) (0.01000)
Protección arancelaria al empleo femenino 0.00358 0.0125
(0.00747) (0.00844)
Efectos fijos anuales
Efectos fijos distritales
Tendencias interactuadas con condiciones iniciales
Errores robustos por clúster
Controles individuales No
Controles por exportaciones, inversiones, y otros. No
Efectos fijos de región-año No
Errores robustos por clústeres se reportan en paréntesis. Los coeficientes que fueron estadísticamente diferentes de cero se denotan por el siguiente sistema: *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. Condiciones iniciales (en 1993): población total, participación laboral, proporción de trabajadores en cada industria (a 2 dígitos), porcentaje de la población que es femenina, el porcentaje de trabajadores que son mujeres, el porcentaje de personas que hablan en español, el porcentaje de personas que se conviven con alguien. Regresiones con el set de controles individuales: edad, sexo, años de educación, número de miembros del hogar, edad y sexo del jefe del hogar, altitud, idioma, edad cuando contrajo matrimonio, edad de la pareja, educación de la pareja, sexo del jefe de hogar, y tamaño de hogar.

 

 

Bibliografía

Aizer, A. (2010). “The Gender Wage Gap and Domestic Violence”. In: American Economic Review 100.4, pp. 1847-1859

Anderberg, D., Rainer, H., Wadsworth, J., and Wilson, T. (2016). “Unemployment and Domestic Violence: Theory and Evidence”. In: Economic Journal 126.597, pp. 1947-1979

Chong, A. and Velásquez, D. (2018). “Does Trade Liberalization Foster Domestic Violence”. Manuscript, Andrew Young School of Policy Studies, Georgia State University.

Chong, A. and Vélez, I. (2018). “Business Training to Women Entrepreneurs in the Kyrgyz Republic”. Manuscript, Andrew Young School of Policy Studies, Georgia State University.

Dix-Carneiro, R. and Kovak, B. K. (2015). “Trade Liberalization and Regional Dynamics”. In: American Economic Review 107.10, pp. 2908-2946

Macmillan, R. and Gartner, R. (1999). “When She Brings Home the Bacon: Labor Force Participation and the Risk of Spousal Violence against Women”. In: Journal of Marriage and Family 61.4, pp. 947-958

Topalova, P. (2010). “Factor Inmobility and Regional Impacts of Trade Liberalization: Evidence on Poverty from India”. In: American Economic Journal: Applied Economics 2.4, pp. 1-41.

[1] Georgia State University y Universidad del Pacífico, respectivamente.

[2]  

donde los sobre-índices “M” y “F” se refiere a masculino y femenino, respectivamente. “L” se refiere al número de empleados, “i” a la industria, “d” al distrito, y “t” al año.

[3] Se utiliza la Encuesta Demográfica y de Salud Familiar (ENDES) para los datos de violencia doméstica.