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PORTADA
(Elaborada por la revista)
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Determinantes Sociodemográficos y Características del Empleo
que Inciden en el Ingreso Laboral de la Población del Cantón
Milagro, 2024
Sociodemographic Determinants and Employment Characteristics Affecting
Labor Income in the Population of Milagro Canton, 2024
Jonathan Pozo Alegría
jpozoa2@unemi.edu.ec
https://orcid.org/0009-0008-1365-873X
Universidad Estatal de Milagro - Facultad de Ciencias Sociales, Educación Comercial y
Derecho
Ecuador
Artículo recibido: 24/11/2025
Aceptado para publicación: 26/12/2025
Conflictos de Intereses: Ninguno que declarar
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RESUMEN
El estudio analiza los determinantes sociodemográficos y las características del
empleo que inciden en el ingreso laboral de la población económicamente activa del cantón
Milagro durante el año 2024. La investigación adopta un enfoque cuantitativo, con un diseño
explicativo de corte transversal, utilizando datos secundarios provenientes de la Encuesta
Nacional de Empleo, Desempleo y Subempleo (ENEMDU) del Instituto Nacional de
Estadística y Censos. Para el análisis se estimó un modelo de regresión lineal múltiple que
permite identificar la incidencia de variables individuales y laborales sobre el ingreso laboral.
Los resultados evidencian que el nivel educativo y las horas trabajadas son los principales
determinantes positivos del ingreso, destacándose incrementos significativos para quienes
alcanzan niveles de educación técnica y superior. Asimismo, la experiencia laboral muestra
un efecto positivo, aunque con rendimientos decrecientes en etapas avanzadas de la vida
laboral. En contraste, el sexo no presenta un efecto estadísticamente significativo sobre el
ingreso dentro de la muestra analizada. Por otra parte, el sitio de trabajo revela importantes
disparidades, ya que desempeñarse en sectores informales o en ubicaciones precarias se
asocia con menores niveles de ingreso. El modelo econométrico presenta adecuada
consistencia estadística, sin problemas de multicolinealidad, heterocedasticidad ni errores de
especificación, y explica aproximadamente el 66 % de la variación del ingreso laboral. Los
hallazgos confirman que las desigualdades de ingreso en el cantón Milagro responden a
diferencias en capital humano, condiciones laborales y segmentación del mercado de trabajo,
lo que resalta la necesidad de políticas públicas orientadas a la formalización del empleo, el
fortalecimiento educativo y la reducción de brechas estructurales.
Palabras clave: ingreso laboral, nivel educativo, mercado laboral, empleo informal,
regresión lineal múltiple
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ABSTRACT
This study analyzes the sociodemographic determinants and employment
characteristics that influence labor income among the economically active population of
Milagro canton in 2024. A quantitative approach with an explanatory cross-sectional design
was adopted, using secondary data from Ecuador’s National Survey of Employment,
Unemployment, and Underemployment (ENEMDU). A multiple linear regression model was
estimated to assess the impact of individual and job-related variables on labor income. The
results indicate that educational attainment and hours worked are the main positive
determinants of labor income, with significant income increases associated with technical and
higher education levels. Work experience also exhibits a positive effect, although with
diminishing returns at later stages of the working life. In contrast, gender does not show a
statistically significant effect on income within the analyzed sample. Additionally, workplace
location reveals substantial income disparities, as employment in informal or precarious
settings is associated with lower earnings. The econometric model demonstrates strong
statistical validity, with no evidence of multicollinearity, heteroskedasticity, or specification
errors, and explains approximately 66% of the variation in labor income. The findings
confirm that income inequality in Milagro canton is largely driven by differences in human
capital, employment conditions, and labor market segmentation, highlighting the need for
public policies aimed at employment formalization, educational strengthening, and the
reduction of structural labor market inequalities.
Keywords: labor income, educational attainment, labor market, informal employment,
multiple linear regression
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INTRODUCCIÓN
En América Latina, el ingreso laboral constituye uno de los principales componentes del
ingreso total de los hogares y un indicador clave para medir el bienestar económico, la
equidad social y la dinámica productiva de los países. Este ingreso abarca tanto empleos
formales como autónomos y su importancia radica en que permite a los individuos cubrir
necesidades básicas, acceder a servicios como educación y salud y mejorar su calidad de vida
(Martín Abeles, 2015).
En Ecuador, el panorama nacional refleja las tendencias estructurales observadas en la región.
Durante el año 2024, el empleo informal alcanzó un 58 % de la población económicamente
activa (Figura 7), lo que afecta directamente los niveles de ingreso. Paralelamente, los
índices de pobreza por ingresos se situaron en 28 % (Tabla 1), mientras que la pobreza
extrema alcanzó un 12,7 % (Tabla 1), cifras que evidencian profundas desigualdades en el
acceso a empleos formales y a ingresos suficientes para una vida digna (Instituto Nacional de
Estadística y Censos., 2025).
Estas desigualdades se ven acentuadas por factores como la informalidad, la limitada
protección social y las brechas de sexo, que condicionan el mercado laboral y afectan de
manera diferenciada a hombres y mujeres. Estudios recientes muestran que estos factores
influyen directamente en los ingresos y en la capacidad de los hogares para satisfacer sus
necesidades básicas, destacando la necesidad de comprender cómo se manifiestan estas
desigualdades a nivel local (Rattenhuber, 2022).
Aunque existen investigaciones a nivel nacional, se observa una falta de estudios centrados
específicamente en el cantón Milagro, lo que evidencia un vacío de conocimiento sobre los
determinantes del ingreso laboral en este territorio. Ante esta situación, el presente estudio
propone un análisis empírico de las variables sociodemográficas y características del trabajo
que inciden en los ingresos de los habitantes de Milagro, sustentándose en investigaciones
previas sobre brechas salariales y condiciones laborales en Ecuador, especialmente aquellas
que examinan la calidad del empleo en relación con factores sociodemográficos (Troncoso,
2024).
Se toma como referencia una investigación aplicada en Perú, que, por pertenecer al mismo
contexto latinoamericano ofrece hallazgos relevantes para esta propuesta. Dicha investigación
permitió identificar variables clave como el nivel educativo, las horas trabajadas, la
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experiencia laboral, el número de trabajos, la edad y el sexo como determinantes directos del
ingreso laboral (Torres Coronel, 2023).
La relevancia de este estudio radica en su capacidad para generar evidencia sobre el ingreso
laboral en el cantón Milagro, permitiendo comprender cómo las condiciones del empleo y las
características de la población afectan los ingresos y contribuyen a una mejor caracterización
del mercado laboral local. A partir de esto, surge la siguiente pregunta de investigación:
¿Cuáles son los determinantes sociodemográficos y las características del empleo que inciden
en el ingreso laboral de la población económicamente activa del cantón Milagro durante el
año 2024?
Propósito del estudio
Identificar los factores socioeconómicos que influyen en el ingreso laboral de la población
económicamente activa del cantón Milagro en el año 2024, mediante un análisis transversal y
la aplicación de regresión lineal múltiple, para aportar evidencia empírica sobre la dinámica
del empleo local.
DESARROLLO
Unidad de análisis
El estudio se enfoca en los determinantes sociodemográficos y las características del empleo
que influyen en el ingreso laboral de la población económicamente activa del cantón Milagro
en el año 2024. Comprender estos factores es fundamental para analizar la economía laboral,
especialmente en contextos donde predominan la informalidad, el subempleo y las
desigualdades estructurales. Examinar estos elementos permite identificar brechas
económicas, entender su origen y generar información útil para la formulación de políticas
públicas orientadas a mejorar la equidad y el bienestar social.
Evidencia empírica
La investigación se sustenta principalmente en dos enfoques teóricos: la teoría neoclásica del
ingreso y la teoría del crecimiento endógeno.
La teoría neoclásica del ingreso laboral, desarrollada a finales del siglo XIX por economistas
como John Bates Clark y Philip Wicksteed, plantea que el salario de un trabajador se
determina por su productividad marginal, es decir, por el valor adicional que su trabajo aporta
a la producción. Desde esta perspectiva factores como la educación, la experiencia y las horas
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trabajadas son fundamentales para aumentar la productividad individual y, en consecuencia,
el ingreso laboral (Jürgen Meckl, 2002).
Por su parte, la teoría del crecimiento endógeno, propuesta en la década de 1980 por Paul
Romer y Robert Lucas, amplía el enfoque neoclásico al incorporar variables estructurales,
como la inversión en capital humano, la tecnología y las condiciones institucionales que
afectan el desarrollo económico a largo plazo. Desde esta perspectiva, el ingreso laboral no
depende únicamente de la productividad individual, sino también de las condiciones
estructurales del entorno (Novales, 2022).
Ambas teorías brindan un marco conceptual complementario que permiten analizar el
impacto de características individuales como la edad, nivel educativo, experiencia laboral y
número de empleos, junto con factores contextuales como el sitio de trabajo, influyen en la
generación de ingresos. Esta perspectiva integral combina elementos microeconómicos y
estructurales, esenciales para entender la diversidad dentro de la población económicamente
activa del cantón.
Variables de estudio
La variable dependiente de este estudio es el ingreso laboral, entendido como la
remuneración monetaria percibida por la participación en actividades económicas, tanto
formales como informales. Mientras que las variables independientes incluyen factores
sociodemográficos y características del empleo:
Edad: Representa un determinante estructural del ingreso laboral, reflejando la acumulación
de experiencia, habilidades y capital humano a lo largo de la vida profesional. Durante los
primeros años de inserción laboral, los ingresos tienden a incrementarse conforme se
desarrollan destrezas y conocimientos, alcanzando su punto máximo en la mediana edad.
Posteriormente, los salarios pueden estabilizarse o disminuir debido a cambios en las horas
trabajadas, menor inversión en capacitación o rigideces salariales.
Un estudio aplicado al mercado laboral portugués evidencia que, en edades avanzadas, los
ingresos no siempre reflejan la productividad marginal, ya que los salarios pueden
mantenerse o reducirse incluso cuando la productividad no cae en igual proporción
(Ana Rute Cardoso, Paulo Guimarães, & José Varejão., 2011).
En el contexto ecuatoriano, según el análisis del medio Plan V basado en la Encuesta
Nacional de Empleo, Desempleo y Subempleo de diciembre de 2021, solo el 35,9 % de las
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personas entre 40 y 65 años contaba con empleo pleno, el 64,1 % restante se encontraba en
subempleo o desempleo. Esto revela que una parte significativa de la población adulta
enfrenta dificultades para acceder a trabajos formales y bien remunerados, lo que demuestra
que la edad influye directamente en las oportunidades y condiciones laborales disponibles
(Redacción Plan V, 2022).
Nivel educativo: Constituye un factor determinante para el desarrollo económico y social,
dado que se relaciona directamente con la productividad, la empleabilidad y las
oportunidades laborales. En Ecuador, para 2019, el 20,3 % de la población adulta había
alcanzado la educación superior, mientras que el 43,2 % contaba únicamente con educación
básica, lo que evidencia brechas formativas significativas en el país. La literatura muestra que
las personas con mayor escolaridad tienden a obtener mejores resultados en el mercado
laboral, reflejados en mayores ingresos y una productividad superior (Morales Véliz, 2021).
Estudios como el de (Lucero, 2019) indican que, aunque la educación incrementa los salarios,
los retornos pueden disminuir en niveles formativos avanzados, evidenciando rendimientos
decrecientes del capital educativo. En el cantón Milagro, esta dinámica se hace
particularmente visible es quienes completan educación técnica o superior, ya que presentan
ingresos considerablemente mayores en comparación con quienes solo alcanzan la educación
básica, lo cual incide directamente en su acumulación de capital humano y en su integración
al mercado laboral (Suárez, 2022).
Horas trabajadas: En América Latina, la duración de la jornada laboral es un tema clave
para el análisis del mercado laboral y la desigualdad. Según estadísticas recientes, muchos
países latinoamericanos tienen jornadas legales relativamente extensas, aunque las horas
efectivamente trabajadas pueden variar ampliamente (Figura 8).
En Ecuador la legislación laboral establece un límite máximo de 40 horas semanales, de
acuerdo con el artículo 47 del Código del Trabajo. En 2023, el Ministerio de Trabajo emitió
un acuerdo que permitía distribuir estas 40 horas en jornadas diarias de hasta 12 horas,
siempre que el empleador y trabajador llegaran a un consenso(Redacción Primicias, 2023).
Sin embargo, bajo la administración actual esta disposición no se encuentra plenamente
vigente, la normativa establece que la jornada diaria máxima ordinaria es de 10 horas,
pudiendo excederse de manera excepcional mediante autorización formal, garantizando
siempre la protección de los derechos del trabajador (vLex Ecuador).
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Desde una perspectiva teórica y económica, las horas trabajadas semanalmente no solo
determinan los ingresos actuales, sino que también ejercen un papel fundamental en la
acumulación de capital humano. Un estudio reciente documenta que las variaciones en las
horas trabajadas a lo largo de la vida laboral explican una porción significativa de la
desigualdad en los ingresos vitalicios(Alexander Bick, Adam Blandin, & Richard Rogerson,
2024).
Experiencia laboral: Medida en años acumulados de trayectoria en el mercado de trabajo,
incrementa los ingresos hasta un punto de saturación, mostrando retornos mayores en
trabajadores jóvenes que en los mayores. Esto indica que los beneficios de la experiencia se
acumulan inicialmente de manera significativa, pero se estabilizan con el tiempo, siendo los
trabajadores jóvenes quienes obtienen retornos relativamente mayores, especialmente en
modalidades de empleo flexibles (He Yang, 2023).
Sexo: Las diferencias de sexo en los ingresos laborales siguen siendo un problema
estructural, presente en diversos contextos a pesar de los avances normativos. En América
Latina, la participación de las mujeres en el mercado laboral ha aumentado, pero persisten
brechas salariales significativas, incluso la Organización Internacional del Trabajo (OIT)
señala que la desigualdad salarial de sexo sigue siendo una de las principales fuentes de
inequidad laboral en la región (Gontero, 2025).
En el contexto ecuatoriano, pese a que las mujeres presentan niveles educativos y experiencia
comparables a los hombres, sus ingresos siguen siendo menores. Estudios recientes indican
que la brecha salarial promedio en el país se sitúa alrededor del 9,3 %, y factores como
segregación ocupacional y discriminación de sexo explican parte de esta diferencia (Urquidi,
Chalup, & Serrate, 2023).
Número de empleos: la alta informalidad laboral es una característica estructural persistente,
y muchos trabajadores recurren a estrategias de diversificación laboral para asegurar ingresos
estables o suficientes. Según la OIT, en la región existe una informalidad elevada, lo que
sugiere que una parte de los trabajadores puede tener que combinar varios empleos para
mejorar su ingreso familiar o su seguridad laboral (Organización Internacional del Trabajo,
2022).
En Ecuador, algunos reportes señalan que, tres de cada 10 trabajadores ecuatorianos admiten
sentirse plenos en su empleo, pero también hay quienes hacen multi trabajos para mejorar sus
condiciones económicas, según un análisis de la Universidad de Las Américas, en 2024 cerca
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del 29,6 % de la población económicamente activa tiene otro empleo no pleno (Universidad
de Las Américas (UDLA), 2024).
Desde una perspectiva teórica, el número de empleos simultáneos es relevante porque refleja
estrategias de resiliencia laboral, ya que al tener múltiples ocupaciones permite a los
individuos mitigar la pérdida de ingresos por subempleo o informalidad, pero también puede
implicar costos en términos de acumulación de capital humano como menos tiempo para
formación y agotamiento.
Sitio de trabajo: En América Latina, la distinción entre empleo formal e informal constituye
uno de los ejes más relevantes para entender la estructura laboral y la heterogeneidad de los
ingresos. En muchos países de la región, una proporción significativa de la población
económicamente activa labora en unidades productivas informales, las cuales carecen de
registro formal, seguridad social y protecciones laborales plenas, lo que influye
profundamente en la desigualdad salarial y en la acumulación de capital humano.
En el caso de Ecuador, esta realidad está reflejada en los datos recientes, según reportes del
INEC, aproximadamente el 55,5% de los trabajadores pertenecen al sector informal. Esta
situación evidencia la persistencia de empleos sin estabilidad, seguridad social ni beneficios
laborales completos, lo que afecta directamente la calidad del ingreso y la protección social
de gran parte de la población económicamente activa del país (Astudillo, 2025).
Un informe reciente de la Economía Solidaria del año 2024, en las zonas rurales la ocupación
formal e informal se distribuye de manera muy distinta dependiendo del sector: por ejemplo,
en agricultura el 74,4% de la población ocupada trabaja en actividades rurales, mientras que
solo un 11,8 % está en servicios, esto muestra cómo el sitio de trabajo configura grandes
disparidades laborales (Instituto Nacional de Economía Popular y Solidaria, 2024).
En conjunto, estas variables permiten un análisis integral de los determinantes del ingreso
laboral, combinando factores individuales, contextuales y estructurales, esenciales para
comprender las diferencias económicas dentro de la población económicamente activa del
cantón Milagro.
Unidad de análisis del estudio
La unidad de análisis de este estudio está constituida por los miembros de la población
económicamente activa (PEA) del cantón Milagro durante el año 2024 que se encuentran
insertos en el mercado laboral. Esto incluye tanto a hombres como a mujeres en edad laboral
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que participan en diversas actividades económicas y ocupan distintos roles dentro de
diferentes sectores y modalidades de empleo en el cantón. Esta definición permite
comprender los determinantes sociodemográficos y las características del empleo que
influyen directamente en el ingreso laboral de los individuos.
METODOLOGÍA
Enfoque y Diseño de Investigación
El estudio se enmarca dentro del enfoque cuantitativo, ya que busca analizar, mediante
métodos estadísticos la relación entre las variables y su efecto sobre el ingreso laboral de la
PEA del cantón Milagro. Se adopta un diseño explicativo de tipo transversal, el cual permite
identificar relaciones causales y de asociación entre las variables en un momento específico
del tiempo que es el año 2024, este diseño posibilita describir el comportamiento de los
factores analizados y determinar su influencia en el nivel de ingreso laboral.
Fuentes de Datos
La investigación se sustenta en fuentes de información secundaria, provenientes de los
registros oficiales del Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC). La base de datos
utilizada fue filtrada para incluir únicamente los registros correspondientes al cantón Milagro,
con el fin de analizar los factores sociodemográficos y las características del empleo que
inciden en el ingreso laboral durante 2024.
La población de estudio está constituida por personas en edad laboral (18 a 65 años) que
forman parte de la población económicamente activa (PEA) del cantón, incluyendo tanto el
sector formal como el informal. Se excluyeron aquellos individuos que no registraron
actividad económica durante el periodo de estudio, asegurando así la pertinencia y
consistencia del análisis.
Ejecución y procesamiento de Información
Para el procesamiento y análisis de la información se emplearon herramientas tecnológicas
especializadas que permitieron desarrollar el estudio con rigor estadístico. El software Stata
v17 constituyó la herramienta principal para la estimación del modelo de regresión lineal
múltiple, dado que ofrece procedimientos robustos para el análisis econométrico. En este
programa se realizaron tanto las estimaciones del modelo como la verificación de los
supuestos estadísticos, entre ellos la evaluación de la multicolinealidad mediante el Factor de
Inflación de la Varianza (VIF), la prueba de heterocedasticidad de Breusch–Pagan/Cook–
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Weisberg y el test Ramsey RESET utilizado para comprobar la correcta especificación
funcional del modelo. De manera complementaria, Microsoft Excel se utilizó durante las
etapas previas del proceso, particularmente en la organización inicial de la base de datos, la
depuración de registros, la recodificación de variables y la estructuración de los archivos que
luego fueron exportados a Stata para el análisis avanzado.
El procedimiento de análisis se desarrolló de forma secuencial. En una primera etapa, se
estimó un modelo de regresión lineal múltiple con el propósito de identificar la incidencia de
las características sociodemográficas y laborales sobre el ingreso. La calidad del modelo se
evaluó mediante el coeficiente de determinación (R² y R² ajustado), que permitió establecer el
nivel de variabilidad del ingreso explicado por las variables independientes. Asimismo, la
significancia estadística de los coeficientes fue verificada a través de las pruebas t para el
análisis individual y la prueba F para la evaluación conjunta de la relevancia del modelo,
garantizando así la consistencia de los resultados.
En la segunda etapa se realizó la verificación de los supuestos del modelo econométrico con
el fin de asegurar la validez de las estimaciones. Se examinó la existencia de
multicolinealidad a través del VIF, con lo cual se identificó si las variables independientes
presentaban redundancia entre sí. Posteriormente, se comprobó la presencia de
heterocedasticidad mediante la prueba de Breusch–Pagan/Cook–Weisberg, con el objetivo de
determinar si la varianza del término de error permanecía constante. La correcta
especificación del modelo se evaluó con el test de Ramsey RESET, el cual permitió verificar
si la forma funcional seleccionada era la adecuada. Finalmente, la normalidad de los residuos
se analizó mediante un gráfico Q-Q, lo que facilitó identificar desviaciones respecto a la
distribución normal.
Al tratarse de una investigación transversal, los resultados permiten identificar asociaciones
entre variables, Para trabajos futuros sería recomendable incorporar la recolección de datos
primarios, lo cual permitiría un mayor control sobre la información, un análisis más detallado
de los determinantes del ingreso laboral y la posibilidad de emplear metodologías que
permitan explorar relaciones causales con mayor profundidad.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Análisis de los resultados
Se realizó un análisis descriptivo de las principales variables con el objetivo de caracterizar a
la población económicamente activa del cantón Milagro durante el año 2024 (Tabla 2). La
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edad promedio fue de 36 años, con un rango entre 18 y 65 años, mostrando una distribución
ligeramente sesgada hacia los grupos jóvenes y adultos, lo que refleja la estructura
demográfica laboral local.
Respecto al nivel educativo, la mayoría de los trabajadores posee educación básica o
secundaria, mientras que el acceso a educación superior es limitado, lo que sugiere
restricciones en el capital humano disponible en el cantón. El promedio de horas trabajadas
por semana fue de 42, con una desviación estándar de 8, indicando variabilidad en la
intensidad laboral entre los individuos.
La experiencia laboral promedio fue de 10 años, concentrándose principalmente en personas
de mediana edad. En términos de sexo, como se observa en la Figura 3, el 54 % de la
población es masculina y el 46 % femenina. Finalmente, el número promedio de empleos fue
de 1.3 por persona, evidenciando la existencia de empleo múltiple en ciertos grupos como
estrategia para complementar ingresos.
Análisis Inferencial/Econométrico
Se estimó un modelo de regresión lineal múltiple para analizar los determinantes del ingreso
laboral, considerando como variables independientes: edad, nivel educativo, horas trabajadas
por semana, experiencia laboral, número de empleos, sexo y sitio de trabajo. La forma
funcional propuesta es:
A partir de la estimación econométrica del modelo propuesto realizada con datos de corte
transversal en Stata, se obtuvieron resultados que permiten analizar la relación entre las
variables explicativas consideradas y el ingreso laboral.
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Figura 1. Resultados del modelo de regresión lineal
Fuente: Elaboración propia, mediante el software estadístico Stata 18.
Descripción: La figura presenta los resultados del Modelo de Regresión Lineal, cuyo
objetivo es explicar el Logaritmo del Ingreso, el modelo utiliza un conjunto de variables
sociodemográficas y laborales como predictoras. El modelo es globalmente significativo.
Se muestran los resultados de una regresión lineal múltiple basada en un modelo
estadísticamente significativo, la prueba F obtenida es de 30.17 con un valor p menor a
0.0001, lo que confirma que, en conjunto las variables independientes incluidas poseen un
poder explicativo relevante sobre el ingreso laboral. Esto implica que el modelo tiene
capacidad para predecir de manera adecuada la variable dependiente.
En complemento a lo anterior, el coeficiente de determinación R² = 0.6646 señala que
aproximadamente el 66.46% de la variación en el ingreso laboral es explicado por las
variables del modelo, del mismo modo, el R² ajustado = 0.6426 confirma la validez del
modelo al considerar el número de predictores y finalmente el error estándar de los residuos
de 0.502, sugiere una dispersión moderada entre los valores predichos y los valores
observados.
En cuanto a las variables independientes, Los niveles educativos 6, 9 y 10 mostraron
coeficientes positivos y significativos, indicando incrementos en el ingreso laboral
aproximados del 28 %, 34 % y 89 %, respectivamente. Esto evidencia que alcanzar niveles
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educativos más altos tiene un efecto positivo y relevante sobre la remuneración. Otros
niveles, como 5, 7 y 8, no presentaron significancia estadística, sugiriendo que no se observa
un impacto sobre el ingreso.
En lo que respecta a otros determinantes del ingreso laboral, se observa que las horas
trabajadas presentan un efecto significativo y positivo, con un coeficiente de 0.9582, lo que
indica que incrementos en las horas laboradas contribuyen a un aumento proporcional en el
ingreso.
De igual forma, las horas trabajadas presentan un impacto positivo, con un coeficiente de
0.9582, indicando que aumentos en la jornada laboral se traducen en incrementos
proporcionales del ingreso. Estos resultados resaltan la importancia del esfuerzo laboral
directo en la determinación de la remuneración.
Por otro lado, la variable sexo no presenta un efecto significativo sobre el ingreso laboral en
este modelo, con un coeficiente de 0.0089 y un valor p elevado de 0.911. lo que sugiere que,
dentro de la muestra, no existen diferencias relevantes entre hombres y mujeres en cuanto a
remuneración. Aunque diversos estudios previos documentan la existencia de brechas
salariales de género, en este caso particular el resultado sugiere que dichas diferencias no son
evidentes, posiblemente debido a la estructura de la muestra.
Figura 2. Resultados del Modelo de Regresión Lineal
Fuente: Elaboración propia, mediante el software estadístico Stata 18.
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Descripción: La matriz de coeficientes presenta los resultados del modelo de regresión lineal
estimado por MCO, cuyo objetivo es explicar el Logaritmo del Ingreso. El modelo es
significativo, las variables predictoras incluyen el Nivel de Estudio con 10 categorías.
Respecto al sitio de trabajo, algunas categorías presentan coeficientes negativos y
significativos, indicando que desempeñarse en determinados sectores o ubicaciones se asocia
con menores ingresos. Esta variable incluye las siguientes categorías: 2) Obra en
construcción, 3) Se desplaza, 4) Al descubierto en la calle, 5) Quiosco en la calle, 6) Local
propio o arrendado, 7) Local de cooperativa o asociación, 8) Vivienda distinta a la suya, 9)
Su vivienda, 10) Sitio fijo o terreno y 11) Finca o terreno. Por ejemplo, trabajar en quioscos
(categoría 5) se asocia con un ingreso promedio un 132 % menor respecto al sitio base,
mientras que el trabajo en local propio (categoría 6) no muestra efecto significativo (β = -
0.1620, p = 0.203). Estos hallazgos reflejan cómo la heterogeneidad del mercado laboral y la
segmentación por ubicación pueden generar disparidades salariales importantes.
Estos hallazgos son consistentes con la teoría económica que señala que la heterogeneidad
del mercado laboral y la segmentación pueden generar disparidades salariales significativas
entre diferentes sectores o ubicaciones. Por lo tanto, el sitio de trabajo emerge como un
determinante crucial para entender las variaciones en el ingreso laboral y evidencia la
necesidad de políticas que busquen reducir estas desigualdades sectoriales o regionales.
Figura 3. Resultados de la Prueba del Factor de Inflación de la Varianza.
Fuente: Elaboración propia, mediante el software estadístico Stata 18.
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Descripción: La tabla presenta los resultados del Factor de Inflación de la Varianza (VIF)
para diagnosticar la presencia de multicolinealidad entre las variables independientes
utilizadas en el modelo de regresión de la Tabla 5. Se observa que todos los valores VIF
individuales son bajos (inferiores a 5), y el VIF promedio es de 1.46. Este resultado indica
que no existe evidencia de un problema de multicolinealidad que afecte la fiabilidad de los
coeficientes del modelo.
Para evaluar la posible presencia de multicolinealidad entre las variables independientes se
calcularon los valores del Factor de Inflación de la Varianza (VIF), los cuales oscilaron entre
1.08 y 2.01, con una media de 1.46, por debajo del umbral crítico de 10, indicando ausencia
de problemas significativos de colinealidad, asegurando que cada variable aporta información
relevante y diferenciada al modelo.
Este resultado corrobora que las estimaciones de los coeficientes de regresión son confiables,
el análisis estadístico realizado sobre los determinantes del ingreso laboral puede
interpretarse con confianza facilitando una mejor comprensión del impacto individual de cada
variable explicativa en el nivel de ingresos.
Figura 4. Resultados del Test RESET de Ramsey para Especificación del Modelo.
Fuente: Elaboración propia, mediante el software estadístico Stata 18.
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Descripción: La tabla presenta el resultado del Test RESET de Ramsey, una prueba de
diagnóstico utilizada para detectar la presencia de variables omitidas o un error en la forma
funcional del modelo de regresión (Tabla 5). La hipótesis nula establece que el modelo no
tiene variables relevantes omitidas. Con un valor de probabilidad de 0.1601, que es mayor
que el nivel de significancia del 5% (0.05), el modelo se considera correctamente
especificado y no existen problemas significativos de variables omitidas.
Para verificar la especificación correcta del modelo de regresión se aplicó el test de Ramsey
RESET mediante el comando estat ovtest, este test evalúa si en el modelo existen variables
omitidas lo que podría generar sesgos en las estimaciones y afectar la validez de las
inferencias, la hipótesis nula plantea que el modelo está correctamente especificado sin
variables omitidas importantes.
El resultado obtenido mostró un valor F de 1.73 con un p-valor de 0.1601, lo cual no permite
rechazar la hipótesis nula al nivel de significancia convencional, esto indica que no hay
evidencia estadísticamente significativa que sugiera la omisión de variables relevantes en el
modelo, se concluye que la especificación del modelo es adecuada y que las variables
incluidas explican de manera consistente el comportamiento del ingreso laboral.
Figura 5. Resultados del Test de Breusch-Pagan/Cook-Weisberg para Heteroscedasticidad.
Fuente: Elaboración propia, mediante el software estadístico Stata 18.
Descripción: La tabla presenta los resultados del Test de Breusch-Pagan/Cook-Weisberg,
utilizado para diagnosticar la homocedasticidad del modelo de regresión (Tabla 5). La
hipótesis nula de la prueba establece que la varianza es constante (homocedasticidad). Con un
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valor de probabilidad de 0.0803. Por lo tanto, el modelo no presenta evidencia significativa
de heteroscedasticidad, cumpliendo con este supuesto clave del modelo de Mínimos
Cuadrados Ordinarios (MCO).
Por otro lado, para evaluar la presencia de heterocedasticidad en los residuos del modelo se
aplicó el test de Breusch–Pagan/Cook–Weisberg con el comando estat hettest, la
heterocedasticidad implica que la varianza de los errores no es constante, lo que puede
invalidar los estimadores estándar y llevar a inferencias incorrectas.
El test arrojó un valor chi-cuadrado de 3.06 con un p-valor de 0.0803, un resultado que no es
suficiente para rechazar la hipótesis nula de varianza constante al nivel de significancia del
5%, esto sugiere que no existen problemas graves de heterocedasticidad en el modelo,
permitiendo confiar en la validez de los errores estándar estimados y en la robustez de las
pruebas estadísticas realizadas.
Ambos diagnósticos respaldan la solidez del modelo de regresión lineal múltiple utilizado
para analizar los determinantes del ingreso laboral, confirmando que la especificación es
correcta y que los supuestos de homocedasticidad se cumplen en términos generales.
Figura 6. Gráfico de Cuartiles-Cuartiles (Q-Q Normal) de los Residuales del Modelo de
Regresión.
Fuente: Elaboración propia, mediante el software estadístico Stata 18.
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Descripción: El gráfico de dispersión presenta los cuartiles de los residuales del modelo de la
Tabla 5 frente a los cuartiles de una distribución normal teórica. La cercanía de los puntos
azules a la línea recta indica que los residuales siguen una distribución normal, el patrón
central de los datos soporta el supuesto de normalidad de los errores del modelo de MCO.
El gráfico es una herramienta fundamental para evaluar el supuesto de normalidad en los
residuos de un modelo de regresión lineal, en este gráfico el eje vertical representa los
residuos observados del modelo, mientras que el eje horizontal muestra los cuantiles teóricos
correspondientes a una distribución normal estándar, la línea diagonal indica el
comportamiento esperado de los puntos si la distribución de los residuos fuera perfectamente
normal.
En el análisis realizado se observa que la mayoría de los residuos se alinean de manera
cercana a la línea diagonal, lo cual indica que el supuesto de normalidad se cumple
razonablemente bien, el patrón general del gráfico es lineal lo que confirma que el supuesto
de normalidad es suficiente.
CONCLUSIÓN
El análisis realizado evidencia que el ingreso laboral tiene un impacto decisivo en el bienestar
económico de la población activa del cantón Milagro, ya que determina la capacidad de los
individuos y sus hogares para cubrir necesidades básicas, acceder a servicios de salud y
educación y mejorar su calidad de vida. Los resultados muestran que aquellos trabajadores
con mayor nivel educativo y una jornada laboral más extensa perciben ingresos más elevados,
lo que permite mayor estabilidad económica y capacidad de inversión en el desarrollo
personal y familiar. En este sentido, el ingreso laboral no solo refleja la productividad del
trabajador, sino que también actúa como un mediador clave del bienestar social y la calidad
de vida, destacando la importancia de políticas orientadas a incrementar la remuneración y la
formalización del empleo para fortalecer el bienestar económico local.
Las desigualdades de ingreso se manifiestan de manera clara en función del nivel educativo,
la experiencia laboral y el tipo de ocupación. Los trabajadores con educación técnica o
superior presentan incrementos significativos en sus ingresos, mientras que quienes poseen
educación básica o media tienen remuneraciones más bajas, reflejando la brecha en capital
humano dentro del cantón. La experiencia laboral contribuye a la acumulación de habilidades
y competencias, pero sus beneficios tienden a estabilizarse en la mediana edad, lo que
evidencia limitaciones en el acceso a empleos mejor remunerados para ciertos grupos. Por
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otra parte, aunque los resultados del modelo muestran que el sexo no tiene un efecto
estadísticamente significativo sobre los ingresos en la muestra analizada, la literatura indica
que la desigualdad salarial de género sigue siendo una preocupación estructural en la región,
posiblemente mitigada en este caso por la estructura de la muestra o la homogeneidad en
determinados sectores laborales. Finalmente, el tipo de ocupación y la ubicación del empleo
generan diferencias importantes en los ingresos, destacando la relevancia de la informalidad y
los empleos precarios en la segmentación del mercado laboral.
Los perfiles laborales predominantes en el cantón tienen implicaciones directas sobre la
equidad y la movilidad económica. La alta presencia de empleos informales y la necesidad de
mantener múltiples ocupaciones para garantizar ingresos adecuados limitan la capacidad de
los trabajadores para acceder a oportunidades de desarrollo profesional y salarial sostenido.
Esta situación contribuye a la perpetuación de desigualdades y dificulta la movilidad
económica ascendente, evidenciando que la estructura del mercado laboral local refuerza
brechas entre distintos grupos de trabajadores, afectando la equidad y la posibilidad de
alcanzar un desarrollo económico más inclusivo.
Los patrones laborales y las características del sitio de trabajo influyen significativamente en
la distribución y variabilidad del ingreso. Empleos en quioscos, en la calle o en ciertas áreas
rurales presentan remuneraciones notablemente más bajas, mientras que los trabajadores con
empleo formal o en locales propios tienden a recibir ingresos más estables y elevados. Esta
heterogeneidad evidencia que la ubicación del trabajo y las condiciones del empleo son
determinantes esenciales para entender las diferencias en los ingresos percibidos y que las
políticas de formalización y protección social podrían reducir estas disparidades y promover
una distribución más equitativa de los ingresos dentro del cantón.
Finalmente, las diferencias en nivel educativo y experiencia laboral son factores
determinantes de la generación de desigualdades de ingreso entre distintos grupos de
trabajadores en Milagro. La educación superior y una trayectoria laboral consolidada
permiten acceder a empleos mejor remunerados, mientras que la limitada formación y
experiencia restringen las oportunidades salariales y de movilidad, esta relación subraya la
necesidad de implementar estrategias de capacitación, fortalecimiento del capital humano y
promoción de la formalización laboral, con el objetivo de reducir las brechas de ingreso y
generar un entorno económico más equitativo y sostenible para la población activa del
cantón.
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ANEXOS
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Figura 7. Población Ocupada en el Sector Informal de la Economía en Ecuador (marzo 2023
- diciembre 2024).
Fuente: Encuesta Nacional de Empleo, Desempleo y Subempleo (ENEMDU).
Descripción: Evolución mensual del porcentaje de población ocupada en el sector informal a
nivel nacional, desde marzo de 2023 hasta diciembre de 2024.
Tabla 1. Porcentaje de Pobreza y Pobreza Extrema en Ecuador (diciembre 2020 - diciembre
2024).
Fuente: Encuesta Nacional de Empleo, Desempleo y Subempleo (ENEMDU).
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Descripción: Presenta los porcentajes de la población en situación de pobreza y pobreza
extrema en el país, incluyendo la desagregación por área nacional, urbana y rural, con datos
recolectados anualmente en el mes de diciembre, desde 2020 hasta la proyección de 2024.
Figura 8. Comparación de la Jornada de Trabajo Semanal Legal (en horas) en Países
Seleccionados de América Latina.
Fuente: Organización Internacional del Trabajo (OIT).
Descripción: Gráfico de barras horizontales que compara el límite máximo de la jornada de
trabajo legal semanal (en horas) en una selección de países de América Latina, donde
Ecuador y Chile presentan el menor número de horas (40).
Tabla 2. Matriz de Datos Seleccionados de la ENEMDU para el Análisis de Regresión del
Ingreso.
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Fuente: Elaboración propia, con base en datos de la ENEMDU (2024).
Descripción: Matriz de datos de corte transversal que contiene una muestra de 740
observaciones utilizada para el modelo econométrico. La variable dependiente es el Ingreso,
mientras que las variables independientes incluyen características sociodemográficas y de
empleo.
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Internacional (CC BY 4.0). Esto permite el uso, distribución y reproducción en cualquier medio, incluidos fines
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: https://doi.org/10.65011/prismaods.v4.i2.109
Cómo citar este artículo (APA 7ª edición):
Pozo Alegría, J. . (2025). Determinantes Sociodemográficos y Características del Empleo que
Inciden en el Ingreso Laboral de la Población del Cantón Milagro, 2024. Prisma ODS:
Revista Multidisciplinaria Sobre Desarrollo Sostenible, 4(2), 453-
479. https://doi.org/10.65011/prismaods.v4.i2.109
