3.1. Impacto de la COVID-19 en el mercado laboral vietnamita

En Viet Nam la pandemia de COVID-19 se desarrolló en cuatro oleadas principales. Tras el registro de un pequeño número de casos a principios de 2020, el Gobierno decidió cerrar todas las escuelas en febrero y las fronteras internacionales en marzo. También se restringieron los viajes internos entre provincias. Los esfuerzos por contener la COVID-19 en 2020 resultaron ser efectivos en la mayoría de los casos. El Gobierno anunció una política de cuarentena más estricta durante el año nuevo lunar de 2021, pero en abril no se pudo evitar un gran brote que provocó 1,2 millones de contagios. El país impulsó enérgicamente una estrategia de COVID-19 cero, mediante el rastreo de contactos, la realización masiva de pruebas, la cuarentena y el confinamiento. Las medidas de apoyo y los paquetes de políticas de protección se aplicaron en su mayor parte en 2021.²

En el primer trimestre de 2020, la economía se vio levemente afectada (Banco Mundial 2020) por las restricciones iniciales a la movilidad interfronteriza y por las medidas de contención. El mercado laboral se recuperó muy rápidamente, alcanzando casi su nivel de empleo anterior a la pandemia a finales de 2020, y el país recibió elogios por su gestión de la doble crisis (OIT 2020c y 2020d). Sin embargo, las oleadas de 2021, más contundentes, causaron daños de mayor envergadura, afectando a más de 9 millones de trabajadores (en una población activa de 50 millones de personas) y contrarrestando el impulso previo de recuperación. Entre los perjudicados, 540 000 personas perdieron su empleo y 2,8 millones quedaron sujetas a un régimen de regulación temporal del empleo o tuvieron que suspender la producción o las actividades mercantiles. Además, 3,1 millones de trabajadores declararon que se había reducido su jornada laboral o que habían pasado a un sistema de turnos rotatorios, y 6,5 millones afirmaron haber sufrido una pérdida de ingresos (GSO 2021).

En Viet Nam, la informalidad del trabajo depende del sector económico y de que los empleadores hayan registrado su empresa y estén al corriente de sus obligaciones tributarias. Además, la legislación exige que los trabajadores de la economía formal tengan un contrato de trabajo y prestaciones de seguridad social (Nguyen et al. 2021). Estas dos condiciones dan lugar a diversos tipos de empleo informal, que van desde los trabajadores por cuenta propia hasta los trabajadores independientes e incluso los asalariados que trabajan sin contrato. El empleo informal se distribuye en un amplio conjunto de ocupaciones, como pequeños agricultores, vendedores ambulantes, pequeños comerciantes y trabajadores domésticos.

Las respuestas dinámicas a las diferentes oleadas pandémicas variaron drásticamente entre el empleo formal y el informal. En 2021, más de 33,5 millones de trabajadores estaban ocupados en el sector informal, lo que equivale al 68,5 por ciento de la población ocupada total (GSO 2022). El sector de los hogares suele separarse del sector informal en las estadísticas de Viet Nam, a pesar de que las tareas domésticas se consideran empleo informal según la definición establecida por la OIT y no están cubiertas por la protección laboral.³ Un estudio de la OIT (2022) ofrece una visión general de los cambios en el empleo que afectaron a los trabajadores formales e informales de Viet Nam. En comparación con 2019, los puestos de trabajo informales se vieron afectados de manera inmediata y adversa por los informes iniciales sobre el virus de la COVID-19 a principios de 2020, mientras que el número de empleos formales siguió aumentando a un ritmo anual del 2,7 por ciento. Sorprendentemente, durante el largo periodo de distanciamiento social, el empleo formal sufrió importantes fluctuaciones, mientras que el empleo informal se mantuvo en niveles estables durante cuatro trimestres consecutivos hasta el segundo trimestre de 2021 (gráfico 1). Esto parece indicar que el sector informal fue resiliente al adaptarse a las nuevas circunstancias y desempeñó una función de amortiguador frente a la crisis. Sin embargo, más adelante en 2021, cuando las siguientes oleadas de la pandemia llegaron a Viet Nam y requirieron confinamiento y medidas más restrictivas, los puestos de trabajo informales disminuyeron de manera aún más drástica que los formales (un 6,7 frente a un 4,1 por ciento en el tercer trimestre de 2021). Además, había una gran diferencia en el empleo informal entre las zonas rurales y urbanas. Desde el tercer trimestre de 2020 hasta el segundo trimestre de 2021, hubo cierto crecimiento del empleo informal en las zonas urbanas (de un 3 a un 5 por ciento), mientras que se perdieron del 2 al 3 por ciento de los empleos rurales informales (gráfico 2), lo que pone de manifiesto una mayor resiliencia y flexibilidad en los empleos urbanos.

Gráfico 1. Cambios de situación en el empleo en comparación con 2019 (porcentajes)

Fuente: OIT (2022).

Gráfico 2. Variación del número de puestos de trabajo por zona en comparación con 2019 (porcentajes)

Fuente: OIT (2022).

No obstante, cada vez hay más evidencia de que la pandemia provocó trastornos considerables en Viet Nam, sobre todo en lo que respecta a los resultados del mercado laboral y al aumento de la pobreza (Nguyen et al. 2021). Ahora que se dispone de más datos, en este artículo se amplía la bibliografía existente analizando los sesgos de género en los efectos de la COVID-19 sobre el empleo rural, especialmente entre los trabajadores de la economía informal.

3.2. Las mujeres y el empleo informal en las zonas rurales de Viet Nam

La proporción de mujeres en la población activa de Viet Nam se ha mantenido estable en torno al 45-47 por ciento desde 2000. Aunque el descenso de la tasa de actividad masculina y femenina en 2020 fue similar, la recuperación del empleo fue mayor para las mujeres que para los hombres (del 5,4 frente al 0,7 por ciento) (GSO 2021). La población activa urbana también experimentó una recuperación más robusta en 2021, con un crecimiento del 5,5, frente al 1,4 por ciento en las zonas rurales. Inicialmente, sin embargo, los trabajadores urbanos se vieron más gravemente afectados que los rurales (en un 15,6 frente a un 10,4 por ciento), lo que refleja el hecho de que la agricultura fue el sector menos afectado por la pandemia (solo el 7,5 por ciento de los trabajadores). El sector servicios fue el que sufrió el impacto más severo (un 20,4 por ciento de los trabajadores afectados), seguido de los sectores manufacturero y de la construcción (un 16,5 por ciento de los trabajadores afectados) (GSO 2021).

Por lo que respecta al empleo informal, el gráfico 3 muestra que las personas ocupadas soportaron diferentes grados de afectación en las distintas oleadas de la pandemia dependiendo de su género (OIT 2022). En 2019, unos 14,4 millones de mujeres trabajaban en las zonas rurales de Viet Nam. El empleo informal femenino registró un fuerte declive en los dos primeros trimestres de 2020, de un 4,7 y un 6,1 por ciento, respectivamente, mientras que los cambios en el empleo informal masculino fueron más moderados. Hubo una fuerte recuperación en la segunda mitad de 2021 antes de otra caída en picado en el tercer trimestre de 2021. Esta vez, las trabajadoras y los trabajadores del sector informal se vieron afectados de forma similar, perdiendo entre el 6,5 y el 6,8 por ciento del empleo, respectivamente.

Gráfico 3. Variación del número de puestos de trabajo por sexo en comparación con 2019 (porcentajes)

Fuente: OIT (2022).

Por sectores económicos, las mujeres de las zonas rurales se distribuyen entre la agricultura, ganadería, silvicultura y pesca (el 40 por ciento), las industrias manufactureras (del 26 al 27 por ciento) y el comercio al por mayor y al por menor y servicios de reparación (del 14 al 15 por ciento), seguidos de sectores más pequeños y de las comunicaciones, la educación y otros servicios. Por lo tanto, sería interesante profundizar en los efectos de la pandemia sobre las mujeres rurales en los tres sectores principales.

4.1. Enfoque empírico

A fin de medir los efectos de la pandemia en el empleo rural e identificar los diferenciales entre trabajadores según criterios de informalidad (los trabajadores de la economía informal representan el 62 por ciento de la muestra) y entre sexos, se utilizan modelos logit ordenados (McCullagh 1980). La variable (respuesta) se clasifica en una escala ordinal de gravedad del efecto sobre el empleo. Este método es más eficiente que los modelos logit multinomiales, en los que no se tiene en cuenta la ordinalidad de la variable de respuesta y esta se trata como nominal, lo que puede hacer que no se utilice parte de la información del resultado disponible, estimando muchos más parámetros de los necesarios y aumentando el riesgo de obtener resultados no significativos (Williams 2006; Williams y Quiroz 2020). En el presente caso, se considera la gravedad de los efectos de la pandemia sobre el empleo a partir de la información subjetiva declarada por los encuestados.

Se utilizan dos modelos con diferentes tamaños muestrales. El modelo de referencia abarca una muestra más amplia de individuos que habían estado ocupados antes de la pandemia y que estaban ocupados, desempleados o inactivos en el momento de la encuesta en 2021. Los cuatro resultados ordinales de la variable dependiente son «sin efectos», «reducción de horas de trabajo/expediente de regulación temporal del empleo/suspensión de la actividad empresarial», «pérdida del puesto de trabajo pero con empleo en el momento de la encuesta» y, por último, «pérdida del puesto de trabajo y todavía en situación de desempleo».⁴ Las variables explicativas abarcan únicamente las características individuales (X’), y no las características del trabajo. El modelo de probabilidades proporcionales es idéntico al modelo logístico lineal de McCullagh (1980), expresado en la ecuación (1):

$log \left[\frac{{\gamma }_j(X)}{1-{\gamma }_j(X)}\right]={\theta }_j- {\beta }^{\prime }X$                            (1)

donde 1 ≤ j < 4.

La probabilidad acumulada hasta j (incluida) para un vector de covariables X se expresa en la ecuación (2):

                           (2)

siendo θ_j el punto de corte de la categoría j-ésima.

En segundo lugar, se restringe el modelo ampliado a quienes trabajaban en el momento de la encuesta y, por lo tanto, solo se tienen en cuenta las tres primeras categorías de la variable de respuesta (k = 3). En consecuencia, se añaden al modelo más covariables sobre las características del trabajo (Z). También se exploran los efectos de interacción entre las características individuales y las características del trabajo para aplicar análisis de interseccionalidad (por ejemplo, género con informalidad, y género con sectores económicos). Algunos términos de interacción se representan mediante X’Z en el modelo. La forma funcional es similar a la anterior, con la condición 1 ≤ j < 3, y el vector de covariables X se sustituye por una combinación de X + Z + X’Z.

4.2. Datos

Se utilizan datos de la EPA de Viet Nam (representativa a nivel nacional) correspondiente a 2021, año en que la pandemia empezó a afectar al mercado laboral. A fin de restringir el alcance del estudio a las zonas rurales, se limitó la muestra a los residentes que llevaban cinco años viviendo en su localidad. El objetivo era descartar los efectos externos de la migración interna provocada por la pandemia, cuando los trabajadores urbanos que perdieron el empleo emigraron a sus provincias de origen para dedicarse a labores agrícolas.

Para medir los efectos sobre el empleo se definieron cuatro niveles de la variable dependiente basados en la información retrospectiva de los encuestados sobre cómo afectó la COVID-19 a su trabajo, codificados como 1 (sin efectos), 2 (reducción de las horas de trabajo, expediente de regulación temporal de empleo o suspensión de la actividad empresarial), 3 (pérdida del puesto de trabajo pero con empleo en el momento de la encuesta) y 4 (pérdida del puesto de trabajo y en situación de desempleo debido a la pandemia). Así lo confirmó una pregunta adicional de la encuesta, en la que se preguntaba a los encuestados si su trabajo seguía acusando los efectos de la pandemia. Se excluyó a los trabajadores para los que la pandemia tenía un impacto positivo. En consecuencia, se limitó la muestra inicial de encuestados mayores de 15 años en las zonas rurales de Viet Nam a 96 413 trabajadores ocupados, desempleados e inactivos.

En cuanto a las variables explicativas, las dos variables dicotómicas clave fueron «mujer», codificada como 1 si la persona encuestada era una mujer, e «informal», codificada como 1 para quienes tenían una ocupación informal. Esta última categoría podía corresponder a trabajadores por cuenta propia, autónomos, trabajadores familiares no remunerados y empleados domésticos o asalariados sin seguro social obligatorio o cuyos empleadores no estaban registrados (GSO y OIT 2016). En el cuadro SA1 del anexo suplementario 1 en línea se resumen las características individuales. Se han utilizado las competencias técnicas en lugar de los niveles educativos, incorporando la formación profesional en el caso de las personas que no tenían titulación universitaria.⁵ Las variables ficticias provinciales representan, en cierta medida, las diversas situaciones de la COVID-19 en 2021 en distintas partes de Viet Nam. Aunque no fue posible acceder a información sobre los meses de encuesta para enriquecer el análisis, se crearon variables ficticias trimestrales para controlar la estacionalidad del empleo, a partir de las cuatro rondas trimestrales de la EPA de 2021.

A raíz de la petición de la OIT de mejorar la capacidad estadística para medir el tiempo de trabajo total, remunerado o no remunerado, Viet Nam añadió a su EPA un módulo simple sobre uso del tiempo (OIT 2021a; GSO 2022). Las series de datos de 2020 y 2021 de la EPA fueron las primeras que contenían información adicional sobre el trabajo no remunerado en el hogar. A los efectos del presente artículo, interesa especialmente la cantidad de tiempo que los trabajadores rurales dedican al cuidado de su familia en tres categorías principales: 1) trabajo doméstico, que incluye cocinar, limpiar, lavar la ropa y hacer la compra; 2) cuidados y apoyo prestados a personas adultas (mayores de 18 años) y 3) cuidado de niños (para menores de 18 años). Cada categoría se mide en horas semanales. Los resultados se resumen en el cuadro SA1 del anexo suplementario 1 en línea.

5.1. Efectos de la pandemia en el empleo

En este apartado se presenta un análisis descriptivo de los efectos de la pandemia en el empleo de los trabajadores rurales según las respuestas retrospectivas de la encuesta. A continuación, en el apartado 5.2 se expone la modelización econométrica. Los efectos negativos fueron de diverso tipo, desde la pérdida de puestos de trabajo hasta el expediente de regulación del empleo, la suspensión de actividades empresariales, la reducción de horas de trabajo y la pérdida de ingresos. Los resultados reflejan también algunos efectos positivos (aumento de ingresos) y la ausencia de cambios. Los encuestados podían elegir más de una respuesta. En el cuadro SA2 del anexo suplementario 1 en línea se indica la proporción de trabajadores que afirman haber sufrido efectos de la pandemia en el trabajo y los ingresos. Los trabajadores urbanos se vieron más afectados, pero también tenían más facilidades para teletrabajar (trabajo a domicilio) que los de las zonas rurales, donde el trabajo agrícola requiere presencia física y hay menos oportunidades de desempeñar ocupaciones en línea y tareas de plataformas.

En las zonas rurales se observan algunas diferencias entre hombres y mujeres en diversos aspectos. Aunque las mujeres parecen haber soportado un menor riesgo de pérdida de empleo en el sector informal y el sector de los hogares, eran más vulnerables que los hombres a la regulación temporal del empleo en la economía informal, y a la suspensión de la actividad empresarial tanto en el sector formal como en el informal (cuadro SA3). En cambio, los porcentajes globales de trabajadores afectados por la pandemia de COVID-19 en las zonas rurales (el 42 por ciento) son relativamente similares para hombres y mujeres (cuadro SA2). Se analizan además los efectos de género en relación con la informalidad sectorial para desentrañar los retos a que se enfrentan los trabajadores de la economía informal en las zonas rurales. Como se muestra en el cuadro SA3, el sector de los hogares (casi todas las explotaciones agrícolas) fue el menos afectado en cuanto a la pérdida de puestos de trabajo o la reducción de horas de trabajo, ya que las explotaciones mantuvieron su actividad. Sin embargo, fue más propenso a la reducción de ingresos al disminuir la producción y las ventas de productos agrícolas con el descenso de la demanda del mercado y las medidas de distanciamiento social. Tanto los hombres como las mujeres en el sector informal eran vulnerables a todos los efectos negativos de la pandemia en el mercado de trabajo. Por ejemplo, las proporciones de hombres y mujeres encuestados que declararon haber perdido el empleo (el 3,2 y el 2,6 por ciento, respectivamente) fue superior a la tasa nacional de desempleo (el 2,5 por ciento). En cambio, las proporciones fueron más bajas en el sector formal (el 1,77 y el 1,88 por ciento, respectivamente).

También se observa que el número de trabajadoras del sector informal afectadas por el despido temporal o la suspensión de la actividad (el 27,4 por ciento) o por la pérdida de ingresos (el 43,9 por ciento) era mayor que el de cualquier otro grupo. Además, la proporción de mujeres que pasaron a desempeñar un trabajo en línea o en plataformas era baja, aunque ligeramente mayor que la de los hombres.

En los siguientes modelos econométricos se investigan los factores que influyen en la propensión a sufrir cambios en el empleo. La primera columna del cuadro 1 corresponde al modelo logit ordenado de referencia en el que solo son significativos los signos y no la magnitud de los coeficientes. El coeficiente positivo y muy significativo de la variable ficticia «mujer» indica que las mujeres tenían más probabilidades que los hombres de experimentar efectos más intensos (más graves) sobre el empleo durante la pandemia. En este modelo también se observa una relación no lineal entre la edad y los efectos sobre el empleo, ya que los trabajadores más jóvenes tienden a sufrir efectos más graves que los trabajadores de edad avanzada hasta un determinado punto de la distribución etaria, a partir del cual se invierte la tendencia. Cuando se define a los trabajadores solteros como grupo de referencia, resulta que los trabajadores casados tenían menos probabilidades de sufrir graves consecuencias laborales, mientras que las personas divorciadas, separadas o viudas eran más vulnerables a los peores cambios laborales. Manteniendo constantes otros factores, las competencias técnicas influyen de manera significativa en la mitigación de los efectos negativos de la pandemia sobre el empleo de los trabajadores rurales. Tomando como referencia a los trabajadores sin calificación, las personas muy calificadas tenían menos probabilidades de verse afectadas por la crisis, sobre todo las que poseían una titulación universitaria, seguidas de las que habían adquirido calificaciones técnicas a través de la educación postsecundaria no terciaria.

Los efectos marginales de cada variable explicativa se muestran en las cuatro últimas columnas del cuadro 1, que se corresponden con las cuatro categorías de la variable de respuesta. Sin controlar las características del trabajo, en promedio las mujeres de las zonas rurales tenían mayores probabilidades (0,06 puntos porcentuales más) que los hombres de perder su empleo y permanecer desempleadas durante la pandemia. Por su parte, los trabajadores rurales con titulación universitaria eran más propensos que los trabajadores sin calificación (diferencia de 2,8 puntos porcentuales) a no verse afectados en su empleo, mientras que la probabilidad de que esos graduados fueran objeto de un expediente de regulación temporal del empleo, sufrieran un despido o permanecieran en situación de desempleo se redujo en 1,1, en 0,4 y en 1,3 puntos porcentuales, respectivamente. Los resultados correspondientes a los trabajadores rurales con titulación postsecundaria no terciaria son similares, aunque de menor magnitud. Para comprender mejor esas diferencias fundamentales, los modelos ampliados tienen en cuenta otras características del trabajo, los sectores económicos y el grado de formalidad.

También esos cambios relacionados con el empleo presentan importantes diferencias estacionales, con efectos más perjudiciales en el segundo y tercer trimestres en comparación con el primero, que es el trimestre de referencia, mientras que hubo algunas mitigaciones en el último trimestre de 2021. Esto refleja un patrón estacional de altos niveles de desempleo a mitad de año en Viet Nam, reforzado por los contagios generalizados por COVID-19 de abril a agosto de 2021.

En el modelo ampliado con tres niveles de la variable de resultado, además de los efectos provinciales, la estacionalidad trimestral y las competencias laborales, también se controlan las variables de sector económico de los trabajadores, su situación laboral y las ocupaciones clasificadas en diez grupos (códigos de 1 dígito de la Clasificación Internacional Uniforme de Ocupaciones, CIUO-08, de 2008). Los resultados difieren del modelo de referencia anterior al permitirse la interseccionalidad entre sexo, informalidad y sector económico.

La primera columna del cuadro 2 muestra un coeficiente negativo significativo para la variable ficticia de mujer, mientras que la estimación de los efectos del empleo informal es positiva y muy significativa. Los modelos expuestos en las demás columnas del cuadro presentan resultados similares. Esto parece indicar que los trabajadores de la economía informal tenían más propensión a ser objeto de un expediente de regulación temporal del empleo en la muestra global en comparación con sus compañeros con empleos formales. Del mismo modo, los hombres de las zonas rurales también estaban más expuestos que las mujeres, independientemente de que tuvieran un trabajo formal o informal. La interacción entre las dos variables ficticias se muestra en la segunda columna del cuadro 2 con un coeficiente muy significativo de –0,253. Esto confirma que, aunque los trabajadores de la economía informal tenían más probabilidades de estar en situación de desempleo o de regulación temporal del empleo durante la pandemia, la incidencia era menos prevalente para las mujeres que para los hombres. Esto concuerda con los resultados descriptivos observados anteriormente. El cuadro SA4 del anexo suplementario 1 en línea muestra los efectos marginales de este modelo ampliado. Por ejemplo, en promedio, ser mujer con un empleo informal incrementa de forma acumulativa en 2,48 puntos porcentuales la probabilidad de que el trabajo del individuo no se vea afectado [(0,0271 – 0,0023) × 100]. Entretanto, las mujeres del sector informal tienen una probabilidad 0,78 puntos porcentuales menor de perder su empleo respecto de sus homólogos masculinos con tipos de trabajo similares [(–0,0099 + 0,0077) × 100].

Sin embargo, las vulnerabilidades de las mujeres rurales son más matizadas en función del sector económico y la situación familiar. Los dos últimos modelos del cuadro 2 muestran que los resultados en el empleo tienden a empeorar cuando la mujer es la sustentadora principal del hogar o se dedica a actividades no agrícolas en la industria o los servicios. Todos estos efectos multiplicativos son muy significativos y positivos, al igual que los efectos acumulativos. Ello da una idea de las múltiples vulnerabilidades a que se enfrentan las mujeres que sacan adelante su trabajo no agrícola al tiempo que cuidan de su familia como sustentadoras del hogar, una conclusión de interés en el caso del Viet Nam rural.

Desde un punto de vista sectorial, en todos los modelos del cuadro 2 se observa que los coeficientes de la industria y los servicios son sistemática y significativamente positivos. Esto sugiere que los trabajadores no agrícolas tenían más probabilidades que los agricultores de perder su empleo o de estar en un régimen de regulación temporal del empleo, en consonancia con la opinión generalizada de que la agricultura no salió tan mal parada durante la pandemia. En el anexo suplementario 1 en línea, el cuadro SA4 también muestra que los agricultores se vieron menos afectados, mientras que los trabajadores de los sectores de la industria y los servicios tenían más probabilidades de estar en un régimen de suspensión temporal del empleo (de 13 a 14 puntos porcentuales) o de ser despedidos (de 3 a 4 puntos porcentuales).

Además, también encontramos un diferencial de género al comparar estos efectos sectoriales. Los coeficientes positivos para los términos de interacción «mujer × industria» y «mujer × servicios» y un coeficiente negativo para la variable ficticia de mujer en el modelo ampliado (2) indican, a primera vista, que las mujeres eran menos propensas a sufrir graves consecuencias laborales durante la pandemia. Sin embargo, es probable que esto solo ocurriera en el sector agrícola. En los sectores no agrícolas, las diferencias de género son más acusadas y favorables a los hombres. Las mujeres rurales estaban bastante expuestas a los efectos más graves del empleo en trabajos no agrícolas. Una vez más, este resultado confirma algunas de las brechas de género observadas anteriormente en el empleo rural (véase el cuadro SA2 en el anexo suplementario 1 en línea). Aunque las mujeres parecen haber soportado un menor riesgo de pérdida del empleo (temporal o persistente) durante la pandemia, eran más vulnerables que los hombres a los expedientes de regulación temporal del empleo, a la suspensión de la actividad empresarial y a la reducción de horas de trabajo. Los efectos marginales recogidos en el cuadro SA4 del anexo suplementario 1 en línea confirman este resultado.

Teniendo en cuenta los resultados descritos, se analizaron los factores que determinan estos resultados observando cómo distribuían su tiempo los hombres y las mujeres entre el trabajo del mercado laboral y el trabajo no remunerado en el hogar durante la pandemia de 2021 y la crisis económica.

5.2. Tiempo dedicado a los cuidados ante la complejidad de crisis entrelazadas

Como se ha señalado en el apartado 4.2, parecía interesante analizar la cantidad de tiempo que los trabajadores dedicaban al cuidado de los miembros de su familia, en total y subdividido en tres grandes categorías: 1) trabajo doméstico, que incluye cocinar, limpiar, lavar la ropa y hacer la compra; 2) cuidados y apoyo prestados a personas adultas mayores de 18 años, y 3) cuidado de menores de 18 años.

En general, las trabajadoras urbanas dedicaban más tiempo al cuidado de familiares que sus homólogas de las zonas rurales, casi 14 horas frente a 12,5 horas. Tanto el trabajo doméstico como el cuidado de los menores ocupaban más tiempo en las ciudades, pero la población rural tendía a dedicar algo más de tiempo al cuidado de familiares adultos. Esto podría deberse a que el número de personas de edad avanzada que viven con sus hijos adultos bajo un mismo techo es mayor en las zonas rurales que en las ciudades. El gráfico SA1 del anexo suplementario 1 en línea muestra, además, que la disparidad de género en los tres tipos de trabajo no remunerado favorece a los hombres y supone una carga similar para las mujeres en las zonas rurales y urbanas. Las mayores diferencias entre hombres y mujeres corresponden al trabajo doméstico rural (casi seis horas) y al cuidado de menores en zonas rurales (unas tres horas), lo que implica un mayor nivel de disparidad de género en el trabajo de cuidados no remunerado en las zonas rurales de Viet Nam.

En una situación ideal, los estudios empíricos que miden el impacto del trabajo no remunerado en el empleo y en los ingresos deberían considerar los problemas de endogeneidad, ya que el empleo puede generar efectos inversos en la prestación de cuidados. Por ejemplo, cuando los trabajadores perdían su empleo o se veían obligados a trabajar menos horas en sus trabajos remunerados, se quedaban en casa y realizaban más tareas domésticas o de cuidados. La solución a los problemas de endogeneidad consiste en encontrar variables instrumentales que influyan en el empleo solo a través de variables de trabajo no remunerado. En diversos estudios se han utilizado datos sobre la demografía de los hogares o sobre los centros de cuidados comunitarios como instrumentos válidos (Nivakoski y Mascherini 2021; Sinha et al. 2024). Lamentablemente, el conjunto de datos aquí analizado no contiene ese tipo de información tan útil o no es adecuado para proporcionarla. Por ejemplo, la Oficina General de Estadística no publica las variables de identificación del hogar, del municipio o del distrito ni los meses en que se realiza la encuesta. En consecuencia, solo se intenta presentar una correlación y un análisis descriptivo en lugar de extraer efectos causales del trabajo no remunerado sobre el empleo remunerado o viceversa. El objetivo es ilustrar la influencia bidireccional de la doble situación de adversidad que soportaban los trabajadores rurales.

El gráfico 4 no refleja grandes variaciones entre sectores económicos en el tiempo total dedicado a los cuidados, sino solo una diferencia constante entre hombres y mujeres, como ya se ha explicado. Sin embargo, sí se aprecia una heterogeneidad más clara entre los trabajadores de la agricultura, la industria y los servicios en lo que respecta al cuidado de adultos. Además, desde la perspectiva de la (in)formalidad, el gráfico 5 muestra que la brecha de género en el trabajo total de cuidados es mayor para los trabajadores formales que para los informales. El trabajo doméstico absorbía la misma cantidad de tiempo para los trabajadores y las trabajadoras, independientemente de su situación respecto de la formalidad. En cuanto al cuidado de los menores, aunque se observan grandes diferencias de género en el sector informal y el formal, la brecha es mayor en este último (más de 2,5 horas). Es muy grande la diferencia en el trabajo total de cuidados entre las mujeres con empleo formal y las que tienen un empleo informal (más de seis horas).

Gráfico 4. Tiempo dedicado al trabajo doméstico, al cuidado de adultos y al cuidado de menores por sexo y sector económico en zonas rurales, 2021 (horas por semana)

Fuente: Cálculos de los autores con datos de la EPA de Viet Nam de 2021.

Gráfico 5. Tiempo dedicado al trabajo doméstico, al cuidado de adultos y al cuidado de menores por sexo y situación de formalidad en zonas rurales, 2021 (horas por semana)

Fuente: Cálculos de los autores con datos de la EPA de Viet Nam de 2021.

Para estudiar más a fondo la asociación entre los efectos de la pandemia sobre el empleo y el tiempo dedicado al trabajo de cuidados no remunerado, se examina la distribución del total de horas de trabajo de cuidados no remunerado en cuatro categorías de trabajadores que experimentaron diferentes efectos sobre el empleo. El diagrama de cajas del gráfico 6 muestra un análisis comparativo entre hombres y mujeres de zonas rurales por estado civil en relación con los cuatro efectos sobre el empleo. En cada efecto se observa que las mujeres dedican más horas semanales que los hombres en la mediana, en los cuartiles primero y tercero, y de forma aún más marcada en el cuarto. La mayor brecha de género se observa en el grupo de trabajadores casados, en el que la mediana y el promedio de horas que las mujeres dedican al trabajo de cuidados no remunerado duplican los valores correspondientes a los hombres. Por ejemplo, las trabajadoras casadas que fueron objeto de un expediente de regulación temporal del empleo, o de una reducción de las horas de trabajo, dedicaban un promedio de 19,6 horas semanales (mediana de 16 horas) al trabajo de cuidados no remunerado, mientras que los hombres casados que experimentaron los mismos efectos laborales solo dedicaban 10,1 horas (mediana de 8 horas).

Gráfico 6. Distribución del trabajo total de cuidados no remunerado por semana entre hombres y mujeres de zonas rurales por efecto en el empleo y estado civil, 2021 (horas)

Nota: Se excluyen los valores externos.

Fuente: Cálculos de los autores con datos de la EPA de Viet Nam de 2021.

Además, esas diferencias aumentan en función de la adversidad de los efectos de la pandemia sobre el empleo. En el grupo de personas casadas que perdieron su empleo pero volvieron a trabajar después, las mujeres dedicaron un promedio de 20 horas al trabajo no remunerado (mediana de 18 horas), mientras que el promedio en el caso de los hombres fue de 10 horas (mediana de 7 horas). La mayor diferencia se encuentra entre los trabajadores casados que seguían desempleados en el momento de la encuesta: las mujeres dedicaban un promedio de 21,3 horas (mediana de 18 horas) y los hombres un promedio de 10,9 horas (mediana de 7 horas) al trabajo no remunerado. También resulta curioso observar también una brecha de género entre los trabajadores casados cuyo empleo no se vio afectado, en el sentido que las mujeres dedicaban un promedio de 16,9 horas al trabajo no remunerado, frente a las 7,1 horas de los hombres.

Las responsabilidades familiares en los tres tipos de trabajo de cuidados representaban una carga considerable para los trabajadores casados, especialmente en comparación con las distribuciones de los trabajadores solteros. Aunque la brecha de género es visible en todas las medidas, las distribuciones del trabajo de cuidados en el grupo de hombres solteros no varían sustancialmente en función de los efectos laborales de la COVID-19. La mediana es de unas 5 horas (promedio de 5 a 6 horas), lo que equivale a menos de 1 hora al día. En cambio, las cifras son más elevadas en el grupo de mujeres casadas que estaban desempleadas de forma persistente. Esto confirma las interrelaciones entre los efectos adversos en el empleo remunerado y el trabajo no remunerado durante la pandemia, en el sentido de que las diferencias de género se amplificaron a medida que los efectos en el empleo se agravaban, sobre todo para los trabajadores casados.

En el gráfico 7 se distingue entre el empleo y el trabajo de cuidados en la economía formal e informal. El grupo de mujeres muestra una mayor distribución de las horas de cuidados en el primer y tercer cuartil y en las medianas en comparación con el grupo de hombres, y la diferencia en la situación de formalidad no es neutra en cuanto al género. No se observan disparidades significativas entre los trabajadores formales e informales de género masculino que experimentaron diferentes efectos en el empleo, con promedios de unas 7 horas y medianas de 8 a 9,3 horas semanales dedicadas al trabajo de cuidados no remunerado. En cambio, la brecha es mayor para las trabajadoras, especialmente para las que perdieron su empleo como consecuencia de la pandemia pero habían encontrado trabajo en el momento de la encuesta. En promedio, las mujeres dedicaban 17 horas semanales al trabajo de cuidados si pertenecían al sector informal, pero solo 14 horas si tenían un empleo formal. Las medianas muestran una diferencia similar de 3 horas (19,6 frente a 16,5). Este resultado indica la existencia de una carga adicional de trabajo no remunerado para las mujeres en el sector informal, además de las brechas de género existentes.

Gráfico 7. Distribución del trabajo total de cuidados no remunerado por semana, por efecto en el empleo, sexo y situación de formalidad, 2021 (horas)

Nota: Se excluyen los valores externos.

Fuente: Cálculos de los autores con datos de la EPA de Viet Nam de 2021.