Entrega de avances del Reto
Equipo 4
3 de mayo de 2024
Por: Arturo Nepomuceno, Ana Paula Meillon, Abigail Arenas, Ximena Flores e Isaac Tienda
A todas, todos y todes nuestres lectores, les damos la bienvenida a nuestra segunda publicación de Investigación Social: Tras las Huellas de la Discriminación. En la edición del día de hoy, nos gustaría introducirles a un tema que hasta hace poco desconocíamos. Esto no es coincidencia, puesto que es un tema del que se cuenta con pocos datos, pues ha sido una comunidad históricamente invisibilizada en la historia de nuestro país, México. Nos referimos pues a la comunidad mexicana afrodescendiente.
Desvelando la Herencia Afrodescendiente en México: El Relato Incompleto de los Afromexicanos y la Urgente Necesidad de Contar su Historia
Según INEGI, las personas afromexicanas son “quienes descienden de personas provenientes del continente africano que llegaron a México durante el periodo colonial, en épocas posteriores o en la actualidad y se autorreconocen afrodescendientes por su cultura, costumbres y tradiciones” (2020). Es importante recalcar la importancia del autorreconocimiento, ya que la manera en la que este órgano de estudio estadístico cuantifica a las personas afromexicanas es mediante la autodenominación, es decir, preguntar directamente a una persona si se identifica o se describe como una persona afrodescendiente.
La historia de la recolección de datos oficiales sobre la comunidad afromexicana no tiene mucho de que se haya empezado a contar. No es sino hasta el año 2015, después de una serie de recomendaciones emitidas por el Comité para Eliminar la Discriminación Racial (CERD-ONU) que el INEGI incluyó en su cuestionario de la Encuesta Intercensal realizada cada 5 años sobre la autodenominación afrodescendiente (CNDH México, 2016). Aunque una encuesta no tiene el mismo peso académico que un censo, sí era una herramienta poderosa para empezar a estimar cuántas personas afrodescendientes residían en territorio mexicano.
Gracias a muchos esfuerzos realizados por organizaciones en contra de la discriminación racial es que en 2020 el INEGI por fin incluye en su cuestionario del Censo de Población y vivienda un apartado específico sobre el autorreconocimiento de raíces afrodescendientes. Debido a lo anterior es que en la actualidad sabemos que en México viven alrededor de 2,576,213 personas que se reconocen como afromexicanas, lo cual representa el 2% de la población nacional (INEGI, 2020). De estos, el 50% son hombres y el otro 50% son mujeres. En términos de distribución por edades, la mayoría de las personas que se reconocen como afromexicanas –40% de todes les afromexicanes– tienen entre 30 y 59 años, es decir, pertenecen a la Generación X. El segundo grupo de edad más grande con 26% es la de 15 a 29 años, es decir, la Generación Z; le sigue la Generación Alpha con un 21%, y por último, los Baby Boomers, o gente con 60 años o más.
Otro hallazgo importante del Censo de Población y Vivienda es saber en qué estados es que se concentra la población afromexicana. Según resultados publicados por el mismo INEGI, 50% de la población afromexicana se concentra en 6 estados: Guerrero, Estado de México, Veracruz, Oaxaca, Ciudad de México y Jalisco. Sin embargo, y a pesar de todos nuestros prejuicios, es importante recalcar que la comunidad afromexicana está presente, en diferente magnitud, alrededor de toda la república. Sin embargo, siendo una minoría en el país, su historia, sus raíces y sus costumbres han sido apartadas de nuestros libros de historia. No dudamos que más de uno de ustedes pasó la mayor parte de su vida creyendo que en México no había tal cosa como una persona afromexicana.
Un último hallazgo importante del Censo de Población y Vivienda es que el problema de analfabetismo en la comunidad afromexicana es más agudo si lo comparamos con la población general. La diferencia más grande, sin embargo, ocurre si se compara al demográfico femenino de la población, siendo que el porcentaje de mujeres afromexicanas que no saben leer ni escribir supera a la media nacional, la media afromexicana y a la media masculina afromexicana.
En el entramado camino del estudio de la población afromexicana, resulta imposible obviar las sombras que arrojan las estadísticas sobre su presencia en el país y problemáticas de género que enfrentan en mayor medida que la población general. Estas cifras no solo reflejan una brecha educativa, sino también un fenómeno que perpetúa la desigualdad de género y raza. La necesidad de redoblar esfuerzos investigativos se presenta como necesaria, destacando la importancia de incorporar una perspectiva de género en estas exploraciones. Solo a través de un entendimiento profundo de las causas y consecuencias de la marginación de la comunidad afromexicana podremos trazar estrategias efectivas para empezar a combatir las desigualdades sociales que la comunidad afromexicana experimenta, siempre a través de una perspectiva interseccional y de género.
Desentrañando Desigualdades: Retos Sociales y Servicios Públicos para la Comunidad Afromexicana
El Censo es un buen primer acercamiento para conocer más sobre les afromexicanes, pero se queda en un nivel superficial en cuanto a las problemáticas que experimenta la comunidad. Por lo tanto, nos dimos a la tarea de revisar una serie de documentos realizados por estudiantes del Tecnológico de Monterrey que analizaron con más detalle las problemáticas sociales que se abordan en la Encuesta Nacional de Discriminación realizada por INEGI en el año 2022, con un enfoque específico en las personas afromexicanas.
Esta investigación destaca que el 28.3% de la población afrodescendiente en México ha experimentado la negación injustificada de sus derechos en los últimos 5 años, y dentro de este grupo, un 35.9% mencionó la negación de recibir atención médica o medicamentos como una de las principales problemáticas (INEGI, 2022). A pesar de que el 78.9% de esta población tiene afiliación médica, comparado con el 77.4% de población total mexicana, se estima que en el 2020 hubieron 95,533 reportes de discriminación en el sector salud por parte de la comunidad afrodescendiente (INEGI, 2022). Estos datos revelan una situación preocupante donde la población afrodescendiente enfrenta barreras significativas para acceder a servicios de salud sin discriminación.
La pregunta de investigación planteada se centra en cómo la disponibilidad de capital humano e infraestructura hospitalaria impacta la percepción de discriminación en el acceso a la salud de la población afrodescendiente en México (Leitzelar, Ródríguez, Farías, Topete, Treviño & Noriega, 2023). Igualmente, se menciona que México enfrenta un déficit de infraestructura hospitalaria desde antes del 2020, lo cual puede contribuir a las dificultades que enfrenta esta población para recibir atención médica sin discriminación (Olivera & García, 2021). Esta relación entre recursos humanos, infraestructura y discriminación en el acceso a la salud resalta la importancia de abordar no solo las actitudes discriminatorias, sino también las condiciones estructurales que perpetúan estas disparidades en el sistema de salud.
En la investigación se emplea un modelo de texto y tópicos para la recopilación de datos, lo que permite analizar la información relevante sobre la discriminación en el acceso a la salud de la población afrodescendiente en México. Este modelo se utiliza para comprender mejor las problemáticas identificadas y extraer hallazgos significativos a partir de los datos recopilados. Asimismo, se emplean los modelos supervisados y no supervisados, como el modelo supervisado de machine learning, específicamente el modelo en relación con la discriminación en el sector salud. Estos modelos permiten identificar patrones y relaciones entre variables que influyen en la discriminación percibida por la población afrodescendiente. Igualmente se implementa un modelo de dinámica de sistemas para analizar el crecimiento poblacional para 2070, estimando que la población afrodescendiente alcanzará los 4,064,270 habitantes (Leitzelas, Ródríguez, Farías, Topete, Treviño & Noriega, 2023). Este enfoque permite visualizar escenarios futuros y dimensionar la problemática a largo plazo, brindando información valiosa para la formulación de políticas públicas que aborden las disparidades raciales en el acceso a la salud.
Las conclusiones principales del estudio proponen recomendaciones concretas para abordar las problemáticas establecidas, como incrementar sueldos a doctores del sector público, dar incentivos económicos a médicos que atiendan comunidades alejadas, implementar algoritmos libres de sesgos en asignaciones y establecer un marco regulatorio que evite la segregación por ingreso o localidad (Leitzelas, Ródríguez, Farías, Topete, Treviño & Noriega, 2023). Estas medidas buscan mitigar la discriminación y mejorar el acceso equitativo a servicios de salud para la población afrodescendiente en México. Los modelos fueron usados para analizar aspectos clave relacionados con la discriminación en el acceso a la salud, por lo que proporcionan una base sólida para comprender las complejidades de las disparidades raciales en el sistema de salud mexicano.
Una Propuesta de Investigación sobre la Experiencia Afrodescendiente en la Adolescencia y la Juventud Mexicana
De acuerdo con una investigación realizada por el equipo, y basándonos en las previas líneas de investigación mencionadas en esta publicación, con información proporcionada por el estudio previo acerca de la comunidad afrodescendiente en México, proponemos seguir profundizando nuestro conocimiento en la comunidad afromexicana a través de tres temáticas que son de nuestro interés:
| Temática 1 | Temática 2 | Temática 3 |
|---|---|---|
| Participación política de la comunidad afrodescendiente en México. | Violencia policial experimentada por la comunidad afromexicana. | Inclusión de la comunidad afromexicana en el mundo laboral: Retos y desigualdades. |
Para cada una de las temáticas seleccionadas, se hara especial énfasis en la población de interés, la cual es la siguiente:
Adolescentes y jóvenes adultes afrodescendientes de 18 a 29 años que residen en territorio Mexicano.
Para cada una de las temáticas propuestas, también hemos formulado tres preguntas de investigación de las cuales podría desarrollarse una investigación para conocer de cerca las diferentes desigualdades experimentadas por la comunidad afromexicana por motivo de su raza, color de piel, entre otras razones.
Temática: Participación política de la comunidad afrodescendiente en México
- ¿Cuáles son los obstáculos demográficos de la población joven afromexicana en la apropiación de los espacios públicos de sus localidades?
Dentro de la pregunta de investigación, se pretende ahondar en cómo la demografía tiende a condicionar el acceso a los espacios públicos a las personas afromexicanas. Para entender esta pregunta, es importante definir qué se entiende por demografía y cuáles son las implicaciones de esta. Demografía en primera instancia, se define como los rasgos característicos de la población (INEGI, s.f); estas características pueden ir desde el sexo, la étnia, el lugar de residencia, la edad, la condición social así como la natalidad y mortalidad entre otras. Por consecuencia, la demografía puede dar pie a identificar factores de riesgo dentro de la población afromexicana debido a sus características como población racializada y además, distinguir desde la interseccionalidad qué factores suman a que estas desigualdades se perpetúen en la apropiación de los espacios públicos. Esta pregunta de investigación retoma factores importantes dentro de la investigación previa hacia la población afromexicana en México, ya que la salud por sí sola podría considerarse un bien público que no está siendo satisfacido; así mismo, estas desigualdades se pueden seguir perpetuando en la educación, la representación política, inserción del mercado laboral, etc. Ante este planteamiento, la pregunta de investigación propuesta toma fuerza, pues la apropiación de los espacios públicos fomenta el encuentro y debate de la vida pública, así como la participación cívica y política entre los ciudadanos que usen estos espacios (Kurniawati, 2012).
Temática: Violencia policial experimentada por la comunidad afromexicana
- ¿Cómo influyen los estereotipos raciales en la interacción entre los jóvenes adultes y adolescentes afromexicanes y las fuerzas policiales en México, y cómo esto se ha relacionado con casos de violencia policial en los últimos años?
Esta pregunta de investigación es crucial para comprender las dinámicas subyacentes que contribuyen a esta problemática. Los estereotipos raciales pueden influir en cómo se percibe y se trata a los jóvenes adultes y adolescentes afromexicanes por parte de las fuerzas policiales, lo que a su vez puede aumentar la probabilidad de encuentros violentos. Investigar esta cuestión es esencial para identificar y abordar las prácticas policiales discriminatorias y mejorar las relaciones entre la comunidad afromexicana y las autoridades. Algunas propuestas de cuestiones a investigar incluyen: ¿Cuáles son los estereotipos raciales más comunes que enfrentan los jóvenes adultes y adolescentes afromexicanes durante las interacciones con la policía en México? ¿Cómo afectan estos estereotipos las percepciones y comportamientos de las fuerzas policiales hacia esta población? ¿Qué medidas pueden implementarse para combatir los estereotipos raciales dentro de las fuerzas policiales y promover una interacción más justa y respetuosa con los jóvenes adultes y adolescentes afromexicanes?
Temática: Inclusión de la comunidad afromexicana en el mundo laboral: Retos y desigualdades
- ¿Cuáles son las principales barreras sociales y raciales que impactan la participación de la comunidad afromexicana en el mercado laboral, y en qué magnitud afectan las oportunidades de inclusión en el mercado laboral?
Esta pregunta de investigación plantea la existencia de barreras que hacen de la inclusión en el mercado laboral de la comunidad afromexicana un proceso más complicado y que requiere de mayor esfuerzo, no solamente refiriéndose a la preparación profesional o capacidades de una persona, sino también por su origen racial y su contexto social en el que se desarrolló. Es crucial abordar esta temática, puesto que el trabajo es no solo una herramienta para cubrir las necesidades básicas de una persona, sino que además aumenta las posibilidades de movilidad social y de mejorar su calidad de vida. Sería interesante además analizar los diferentes retos de una comunidad que ha sido históricamente invisibilizada por el estado y la historia que se cuenta de nuestro país, y si estos contrastan fuertemente con aquellos retos enfrentados por la población en general, tomando en cuenta que la población afromexicana, como se menciona en esta publicación, tiende a tener más porcentajes de analfabetismo, y representan un porcentaje pequeño de la población mexicana.
Selección de Pregunta de Investigación
La pregunta de investigación que se estará respondiendo en el transcurso de este trabajo es la siguiente: ¿Cuáles son las principales barreras sociales y raciales que impactan la participación de la comunidad afromexicana en el mercado laboral, y en qué magnitud afectan las oportunidades de inclusión en el mercado laboral? Esta pregunta plantea la existencia de barreras que hacen de la inclusión en el mercado laboral de la comunidad afromexicana un proceso más complicado y que requiere de mayor, no solo en preparación profesional o capacidades, sino por su origen racial y contexto social. Un indicador de esto es la tasa de desempleo entre la población afromexicana, la cual es de 8.2%, mientras que la tasa nacional es de 3.6% (Juárez, 2022). Igualmente, un estudio de la Comisión Nacional para Prevenir y Erradicar la Discriminación (CONAPRED) reveló que el 32% de los casos de quejas en la institución fueron de discriminación en el ámbito laboral (CONAPRED, 2023). Y, aún y cuando esta población accede a un empleo, un informe del Banco Mundial acerca de la situación de les afrodescendientes en Latinoamérica indicó que este demográfico obtiene menores ingresos en el mercado laboral, incluso cuando obtienen un título técnico o universitario (Banco Mundial, 2022)
A pesar de contar con una población actual de 2.1 millones de personas, de las cuales 1.4 millones forman parte de la Población Económicamente Activa, la discriminación institucional aún sigue presente, aunque con avances por parte del gobierno (Juárez, 2022). El reconocimiento de la comunidad afromexicana en la Constitución Política de los Estados Unidos Mexicanos estuvo ausente hasta el año 2019, en donde se estableció la importancia del bienestar y la inclusión social de los pueblos y comunidades afromexicanas en el Plan Nacional de Desarrollo (CEPAL, 2022). Aunado a esto, en 2015, por primera vez el INEGI incorporó en su Encuesta Intercensal una pregunta para identificar a la población negra, afromexicana o afrodescendiente. Al igual que con la autoadscripción indígena, se privilegió un criterio de autoadscripción cultural (Oxfam International, 2019).
Sin embargo, la problemática tiene antecedentes importantes en donde la comunidad afromexicana ha experimentado barreras de discriminación, especialmente dentro del ámbito laboral. De acuerdo con la ENADIS 2022, se encontró que más de la mitad de la población afrodescendiente de 12 años en adelante en México siente que es percibida como extranjera por la mayoría de la gente. Además, la mayoría señaló que la discriminación por apariencia es una de sus mayores problemáticas, junto con aquella al buscar empleo (UNESCO, 2023). Incluso, es hasta 46% menos probable que los hombres afrodescendientes lleguen al quintil superior de riqueza (Oxfam International, 2019).
En este blog se construirá un diagrama causal que ilustrará las relaciones entre variables como la cuota de diversidad e inclusión de las empresas, los años de experiencia laboral previa, la percepción de discriminación, tasas de empleo y desempleo, entre otras. Posteriormente, se elaborará un diagrama de flujo que se implementará en el software R, generando gráficas y visualizaciones que ayuden a comprender el comportamiento de las distintas variables. Finalmente, se analizarán los resultados del modelo y se extraerán conclusiones sobre el impacto de las barreras sociales y raciales en la participación de la comunidad afromexicana en el mercado laboral mexicano.
Diagrama de Flujo
Se proponen estos modelos con los cuales se establecen algunas variables que interaccionan con el empleo y desempleo de la población afromexicana. A continuación, se presenta una simulación de los anteriores modelos para comparar si lo que dice la literatura de la evolución del empleo formal en México.
Cabe resaltar que se incluyó la cadena de envejecimiento construida por los estudiantes del Tecnológico de Monterrey involucrados en la investigación mencionada en la primera sección. Con base en este modelo de crecimiento poblacional, se propone alimentar la variable de la Población Afromexicana Económicamente Activa del flujo principal de la problemática analizada. Por motivos de simplificación, se propone que las variables de estado correspondientes a adultxs y personas de la tercera edad afromexicanas alimenten en igual proporción a la variable de Población Afromexicana Económicamente Activa, con la cual la simulación podrá tener lugar y una dinámica similar a la del crecimiento poblacional.
Modelo del problema y comportamiento dinámico de las variables de estado
Con ayuda del código previamente construido por los estudiantes del Tecnológico de Monterrey involucrados en la investigación mencionada en la primera sección, se construyó este código con el cual se simula el crecimiento del empleo formal en la población afromexicana.
# Cargar el paquete deSolve para utilizar funciones de resolución de ecuaciones diferenciales
library(deSolve)
library(tidyverse)## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr 1.1.4 ✔ readr 2.1.5
## ✔ forcats 1.0.0 ✔ stringr 1.5.1
## ✔ ggplot2 3.5.0 ✔ tibble 3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.3 ✔ tidyr 1.3.1
## ✔ purrr 1.0.2
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors# Establecer las condiciones iniciales de la variable de estado
inicial.conditions <- c(poblacion_afro_empleada_formal = (1728638 + 218978 + 628597) * 0.26 * 0.52 * 0.44, # El 26 % de la población afrodescendiente se encuentra en una edad entre los 15 y 29 años, el 52% de los jóvenes tienen algún tipo de trabajo, y el 44% de los jóvenes que trabajan tienen acceso al IMSS o al ISSSTE
ninos = 628597,
adultos = 1728638,
terceraedad = 218978)
# Definir el vector de tiempos para la simulación
times <- seq(0, 100, by = 1) #
# Definir la función del modelo
model_afro <-function(t, state, parameters){
with(as.list(c(state, parameters)),{
# Variables Auxiliares o endógenas
poblacion_economicamente_activa_afro <- (adultos * tasa_participación_economica) + (terceraedad * tasa_participación_economica)
tasa_de_rechazo_personas_afro <- discriminacion_a_candidatos_afro - cuota_diversidad_inclusion_de_empresa - años_escolaridad - edad_candidato
personas_afro_postuladas_a_empleo_formal <- poblacion_economicamente_activa_afro * (tasa_de_personas_que_quieren_postularse_a_trabajos - percepcion_discriminacion_a_personas_afro_en_reclutamiento)
# Variables endóngenas de modelo de crecimiento poblacional
pob_mig_afro <- pob_mig * prop_mig_afro
pob_total_afro <- ninos + adultos + terceraedad
# Variables de flujo (son las que modifican a las variables de estado)
empleo_formal_poblacion_afro <- personas_afro_postuladas_a_empleo_formal * (tasa_empleo_formal_afromexicanos - tasa_de_rechazo_personas_afro)
desempleo_poblacion_afro <- poblacion_afro_empleada_formal * tasa_desempleo_formal_afromexicanos
# Variables de flujo auxiliares (para variables de estado de modelo de población)
nacimientos <- tasa_natalidad * adultos
madurez <- ninos / tiempo_madurez
envejecimiento <- adultos / tiempo_envejecimento
muertes <- terceraedad / tiempo_muerte_natural
migracion.ninos <- pob_mig_afro * prop_mig_ninos
migracion.adultos <- pob_mig_afro * prop_mig_adultos
migracion.terceraedad <- pob_mig_afro * prop_mig_ter
# Variable de estado (se establece su ecuación diferencial de ahí viene la d)
dpoblacion_afro_empleada_formal <- empleo_formal_poblacion_afro - desempleo_poblacion_afro
# Variables de estado auxiliares (para modelo de crecimiento poblacional afromexicano)
dninos <- nacimientos + migracion.ninos - madurez
dadultos <- madurez + migracion.adultos - envejecimiento
dterceraedad <- envejecimiento - muertes + migracion.terceraedad
# Devuelve los resultados de la variable de estado
return(list(c(dpoblacion_afro_empleada_formal,
dninos,
dadultos,
dterceraedad),
poblacion_economicamente_activa_afro = poblacion_economicamente_activa_afro,
pob_total_afro = pob_total_afro,
empleo_formal_poblacion_afro = empleo_formal_poblacion_afro,
desempleo_poblacion_afro = desempleo_poblacion_afro,
personas_afro_postuladas_a_empleo_formal = personas_afro_postuladas_a_empleo_formal))
})
}
# Definir los parámetros del modelo (variables exógenas)
parameters <- c(cuota_diversidad_inclusion_de_empresa = 0.05,
años_escolaridad = 0.042490, # Efecto de los años de escolaridad en la tasa de rechazo
tasa_empleo_formal_afromexicanos = 0.6,
tasa_desempleo_formal_afromexicanos = 0.4,
tasa_de_personas_que_quieren_postularse_a_trabajos = 0.67,
percepcion_discriminacion_a_personas_afro_en_reclutamiento = 0.64, # El 67% quieren postularse a un trabajo, pero el 64% de la población percibe que los afrodescendientes son discriminados al buscar trabajo. El efecto neto o la tasa de personas postuladas a empleo es el 3% (ENADIS)
tasa_participación_economica = 0.602,
discriminacion_a_candidatos_afro = 0.104, # Efecto estimado de la discriminación hacia candidatos afrodescendientes en la tasa de rechazo
edad_candidato = 0.011922, # Efecto estimado de la edad del candidato en la tasa de rechazo
# Parámetros para modelo de crecimiento poblacional
tasa_natalidad = 0.01486 ,#Ninos por mujer
tiempo_madurez = 13,
tiempo_envejecimento = 45, #years
tiempo_muerte_natural = 6,
prop_mig_afro = 0.25,
prop_mig_ninos = 0.21,
prop_mig_adultos = 0.66,
prop_mig_ter = 0.13,
pob_mig = 286000)
# Seleccionar el método de integración a utilizar en la simulación, en este caso 'rk4' (Runge-Kutta de 4to orden)
intg.method <- c("rk4")
# Realizar la simulación utilizando la función 'ode' del paquete deSolve
out <- ode(
y = inicial.conditions, #condiciones iniciales
times = times, #tiempo de simulación
func = model_afro, #función del modelo
parms = parameters,
method = intg.method
)
# Graficar los resultados de la simulación
graph <- as.data.frame(out)
# Load ggplot2 library
library(ggplot2)
ggplot(graph, aes(x = time, y = poblacion_afro_empleada_formal)) +
geom_line() +
theme_minimal() +
ggtitle("Evolución del número de personas afrodescendientes con empleo formal") +
theme(plot.title = element_text(face = "bold")) +
scale_y_continuous(labels = scales::comma)
En esta simulación, la variable de estado analizada, el empleo formal de personas afromexicanas, tiene un comportamiento similar al de una parábola, pues al principio existe un alto nivel de desempleo que se va estabilizando hasta ser superado por el empleo debido a las variables como la cuota de diversidad. El efecto de la cuota de diversidad podría verse acelerado con la inclusión de una política pública que multiplicara sus esfuerzos para hacer crecer la variable.
library(ggpubr)
ggarrange(
ggplot(graph, aes(x = time, y = empleo_formal_poblacion_afro)) +
geom_line() +
theme_minimal() +
ggtitle("Empleo Formal de la Población Afromexicana") +
theme(plot.title = element_text(face = "bold")) +
scale_y_continuous(labels = scales::comma),
ggplot(graph, aes(x = time, y = desempleo_poblacion_afro)) +
geom_line() +
theme_minimal() +
ggtitle("Desempleo de la Población Afromexicana") +
theme(plot.title = element_text(face = "bold")) +
scale_y_continuous(labels = scales::comma)
)
Si se quiere estudiar a profundidad el empleo y desempleo desagregados, podemos confirmar la teoría previamente establecida que afirmaba que al principio hay pocas personas que obtienen un trabajo formal, pero que los niveles de empleo y desempleo se estabilizan después del año 5 aproximadamente, para ahora sí darle paso a un comportamiento de crecimiento poblacional.
ggplot(graph, aes(x = time, y = personas_afro_postuladas_a_empleo_formal)) +
geom_line() +
theme_minimal() +
ggtitle("Personas afromexicanas postuladas a empleos formales") +
theme(plot.title = element_text(face = "bold")) +
scale_y_continuous(labels = scales::comma)
Por último, las personas que se postulan a empleos tienen un
comportamiento similar al del empleo, sin embargo, cabe resaltar que no
todas estas personas pueden conseguir un empleo. Por lo tanto, es aquí
donde se explica el por qué de la caída considerable del número de
personas afrodescendientes empleadas.
Análisis de incertidumbres
Ahora, nos enfocaremos en modelar las incertidumbres de tres variables críticas para evaluar su impacto en el número de personas afrodescendientes con empleo formal. Estas variables son:
El efecto que tienen los años de educación de un candidato postulándose a un trabajo en la tasa de rechazo de empleo.
El efecto que tiene la percepción de discriminación en procesos de reclutamiento de un candidato postulándose a un trabajo en el número de personas postulándose. a un trabajo formal.
El efecto que tiene la cuota de diversidad en las empresas, es decir, por cada 100 personas empleadas, cuántas pertenecen a la comunidad afromexicana, en la tasa de rechazo de empleo.
Al explorar las incertidumbres asociadas con estas variables, podremos comprender mejor su nivel de determinancia y cómo influyen en la inclusión laboral de la comunidad afromexicana. Este análisis nos permitirá identificar cuáles de estas variables son más susceptibles a intervenciones políticas efectivas para promover la igualdad en el mercado laboral.
Definamos los parámetros que consideraremos como parte de nuestras incertidumbres
#=========================================================================
# Decision Analysis
#=========================================================================
#definimos las incertidumbres
x1 <- seq(0.01, 0.05, .001) # El efecto en tasa de rechazo de los años de educación
x2 <- seq(0.3, 0.7, .01) # La percepción de discriminación en procesos de reclutamiento en postularse a trabajos
x3 <- seq(0.01, 0.06, .001) # Por cada 100 personas empleadas, cuántas pertenecen a la comunidad afromexicana
#combine all stressors
Xs<-expand.grid(list(años_efecto=x1,
percepcion_discriminacion_a_personas_afro_en_reclutamiento=x2,
cuota_diversidad=x3)) # Hace todas las combinaciones posibles que se puedan hacer con x1, x2 y x3
Xs$Run.ID <- 1:nrow(Xs) # Para saber a qué experimento corresponde cada valorCorremos nuestro modelo la cantidad de veces que sea necesaria (es decir, la cantidad de escenarios que se vayan a generar) utilizando un loop
library(progress) # Carga el paquete progress
#map all Xs into the model
out_all <- list()
# Crea una barra de progreso
pb <- progress_bar$new(
format = " Simulando [:bar] :percent en :elapsed, tiempo estimado restante: :eta",
total = nrow(Xs),
width = 60
)
#Establecemos el loop
for (i in 1:nrow(Xs))
{
# Actualiza la barra de progreso
pb$tick()
# Definir los parámetros del modelo (variables exógenas)
parameters.Xs <- c(cuota_diversidad_inclusion_de_empresa = Xs$cuota_diversidad[i],
años_escolaridad = Xs$años_efecto[i], # Efecto de los años de escolaridad en la tasa de rechazo
tasa_empleo_formal_afromexicanos = 0.6,
tasa_desempleo_formal_afromexicanos = 0.4,
tasa_de_personas_que_quieren_postularse_a_trabajos = 0.67,
percepcion_discriminacion_a_personas_afro_en_reclutamiento = Xs$percepcion_discriminacion_a_personas_afro_en_reclutamiento[i], # El 67% quieren postularse a un trabajo, pero el 64% de la población percibe que los afrodescendientes son discriminados al buscar trabajo. El efecto neto o la tasa de personas postuladas a empleo es el 3% (ENADIS)
tasa_participación_economica = 0.602,
discriminacion_a_candidatos_afro = 0.104, # Efecto estimado de la discriminación hacia candidatos afrodescendientes en la tasa de rechazo
edad_candidato = 0.011922, # Efecto estimado de la edad del candidato en la tasa de rechazo
# Parámetros para modelo de crecimiento poblacional
tasa_natalidad = 0.01486 ,#Ninos por mujer
tiempo_madurez = 13,
tiempo_envejecimento = 45, #years
tiempo_muerte_natural = 6,
prop_mig_afro = 0.25,
prop_mig_ninos = 0.21,
prop_mig_adultos = 0.66,
prop_mig_ter = 0.13,
pob_mig = 286000)
#Simulación del model
out <- ode(y = inicial.conditions,
times = times,
func = model_afro,
parms = parameters.Xs,
method =intg.method)
# Convertir el objeto out (que es una matriz) a un data frame para facilitar el manejo.
# Esto también permite agregar una nueva columna Run.ID en el siguiente paso.
out <- data.frame(out)
# Agregar una columna Run.ID al data frame out.
# Esto proporciona un identificador único para cada simulación.
out$Run.ID <- Xs$Run.ID[i]
# Agregar el data frame out a la lista out_all.
# out_all es una lista que recopila los resultados de todas las simulaciones.
# La función append() se utiliza para agregar el data frame out a la lista out_all.
out_all <- append(out_all, list(out))
}
# Concatenar resultados
# La función do.call() ejecuta una función (en este caso "rbind") en una lista de argumentos (en este caso out_all).
# "rbind" es una función que combina data frames por filas.
# Al utilizar do.call con "rbind", se están combinando todos los data frames en la lista out_all en un solo data frame.
out_all <- do.call("rbind", out_all)
# Combinar out_all y Xs
# La función merge() combina dos data frames en uno, basándose en una o más columnas en común.
# En este caso, se están combinando los data frames out_all y Xs basándose en la columna "Run.ID".
# Esto agregará las columnas de Xs al data frame out_all, alineando las filas basadas en los valores de "Run.ID".
out_all <- merge(out_all, Xs, by="Run.ID")
# Nuevamente, se utiliza dim() para mostrar las dimensiones del objeto resultante.
# Esto puede ser útil para verificar que la fusión se haya realizado correctamente y para entender cómo ha cambiado
# el tamaño del data frame como resultado de la fusión.
dim(out_all)## [1] 8658831 14Se crean los gráficos que retratan todos los escenarios simulados con el código.
#Varios plots
# Crea una gráfica para cada variable de interés
p1<- ggplot(out_all,aes(x=time,y=poblacion_afro_empleada_formal,group=Run.ID, colour=cuota_diversidad))+
geom_line()+
scale_color_gradient(low = "red", high = "#81d8d0")
p2<- ggplot(out_all,aes(x=time,y=poblacion_afro_empleada_formal,group=Run.ID, colour=años_efecto))+
geom_line()+
scale_color_gradient(low = "red", high = "#81d8d0")
p3<- ggplot(out_all,aes(x=time,y=poblacion_afro_empleada_formal,group=Run.ID, colour=percepcion_discriminacion_a_personas_afro_en_reclutamiento))+
geom_line() +
labs(colour = "Percepción de discriminación\n en reclutamientos") +
scale_color_gradient(low = "red", high = "#81d8d0")Escenario 1: variación del efecto que tiene la cuota de diversidad en las empresas, es decir, por cada 100 personas empleadas, cuántas pertenecen a la comunidad afromexicana, en la tasa de rechazo de empleo
La cuota de diversidad es determinante en el número de empleados formales afrodescendientes. En la mayoría de los escenarios analizados, se observa un efecto positivo significativo en el número de personas afrodescendientes con empleo formal. Esto implica que, a medida que aumenta la cuota de diversidad en las empresas, también aumenta la cantidad de afrodescendientes que logran acceder a empleos formales. Este hallazgo subraya la importancia de implementar y fortalecer políticas de cuotas de diversidad para aumentar las posibilidades de contratación a un empleo formal de una persona afrodescendiente.
p1
El efecto de la cuota de diversidad en empresas también es determinante en la variable de estado.
En el gráfico, se modelaron distintos escenarios con valores diferentes en la variable de la cuota de diversidad. Como se puede observar, los colores celestes representan un valor alto en el rango. Por lo tanto, debido a que se observa que más personas afrodescendientes entran al modelo con un nivel de cuota de diversidad alto, pudimos llegar a la conclusión anterior.
Escenario 2: variación del efecto que tienen los años de educación de un candidato postulándose a un trabajo en la tasa de rechazo de empleo
El análisis revela que el efecto de los años de escolaridad de un candidato afrodescendiente en el número de empleados formales afrodescendientes no es determinante. Esto sugiere que esta variable no tiene un impacto significativo en el modelo y, por lo tanto, no sería una variable efectiva para enfocar futuras políticas públicas destinadas a aumentar la inclusión laboral de la comunidad afromexicana. Este hallazgo indica la necesidad de buscar otras estrategias más efectivas para abordar la desigualdad en la inclusión laboral de personas afrodescendientes.
p2
Como podemos observar, los efectos que los distintos valores de los años de escolaridad tienen en el modelo se intercalan, por lo que no es posible afirmar que esta variable tenga un efecto determinante.
Escenario 3: variación del efecto que tiene la percepción de discriminación en procesos de reclutamiento de un candidato postulándose a un trabajo en el número de personas postulándose a un trabajo formal.
La percepción de discriminación en procesos de reclutamiento tiene un efecto determinante en el número de empleados formales afrodescendientes. En la mayoría de los casos analizados, se encuentra que un mayor nivel de percepción de discriminación por parte de los candidatos afrodescendientes correlaciona con una menor cantidad de personas afrodescendientes en empleos formales. Este resultado destaca la importancia de implementar políticas que reduzcan la discriminación percibida durante el reclutamiento, ya que dicha percepción constituye una barrera significativa para la inclusión laboral.
p3
Al igual que con la cuota de diversidad, el efecto de la percepción de discriminación es marcado en el gráfico, porque a menores valores de esta variable es que llega a niveles altos de empleabilidad formal para personas afrodescendientes.
Propuesta de políticas públicas para la mejora de las condiciones de inclusión de personas afrodescendientes en el mercado laboral
A continuación, se presentan tres políticas públicas interconectadas que tienen como objetivo reducir la percepción de discriminación que enfrentan las personas afromexicanas al buscar empleo, así como incrementar la cuota de diversidad laboral de esta población en las empresas.
Primera Política:
La primera política pública propuesta es el implementar procesos de selección anónimos o “ciego” en las empresas para reducir los sesgos inconscientes y la discriminación racial en la contratación de personal. La idea principal es ocultar cualquier información que pueda revelar la raza, etnia, género u otras características protegidas del candidato durante las primeras etapas del proceso de contratación. Se omiten datos como nombre, fotografía, edad, género, dirección residencial y cualquier otro detalle que pueda denotar el origen racial o étnico del solicitante. Solo se evalúan los méritos académicos, experiencia laboral, habilidades y competencias relevantes para el puesto vacante. Después de esta evaluación inicial “a ciegas”, se revela la identidad de los candidatos preseleccionados para las entrevistas finales.
Esta política reduce significativamente los sesgos inconscientes basados en estereotipos raciales o de otro tipo de evaluar currículums. Aumenta las oportunidades de personas afromexicanas y otros grupos racializados de acceder a entrevistas laborales sin discriminación inicial. Promueve una verdadera igualdad de oportunidades en los procesos de reclutamiento. Además, ayuda a las empresas a contratar al personal más calificado, sin influencia de prejuicios. Para su implementación, se debe exigir por ley a todas las empresas privadas implementar estos procesos de selección anónimos. Es necesario establecer sanciones por incumplimiento, como multas económicas considerables, y realizar auditorías periódicas para verificar que se apliquen correctamente estos procedimientos. Complementar con capacitaciones contra sesgos inconscientes al personal de recursos humanos también es fundamental.
Segunda Política:
Como segunda política pública se propone la implementación de cuotas de diversidad racial en las empresas como una medida afirmativa para asegurar una representación equitativa de las personas afromexicanas en el mercado laboral. Estas cuotas establecerán un porcentaje mínimo de empleados afromexicanos que las empresas deben contratar, promoviendo así la diversidad y la inclusión en el entorno laboral. Este enfoque asegura que las personas de grupos racialmente marginados tengan oportunidades reales de empleo, superando las barreras históricas de discriminación y exclusión.
Para la implementación de esta política, se debe realizar un estudio preliminar para determinar un porcentaje adecuado de representación, basado en la proporción de personas afromexicanas en la población general y en el mercado laboral específico de cada sector. Las empresas deben reportar periódicamente sus estadísticas de contratación y mantener registros detallados de la diversidad de su personal. Además, es crucial establecer un sistema de incentivos y sanciones: empresas que cumplan o superen las cuotas podrían recibir beneficios fiscales o subvenciones, mientras que aquellas que no cumplan podrían enfrentar sanciones económicas y revisiones más estrictas. Esta política no solo beneficia a las personas afromexicanas, sino que también enriquece a las empresas al aportar una mayor diversidad de perspectivas, experiencias y habilidades. La diversidad en el lugar de trabajo está vinculada a la innovación, mejor toma de decisiones y un ambiente laboral más inclusivo y productivo.
Tercera Política:
La tercera política pública es la creación de programas de mentoría y desarrollo profesional específicamente dirigidos a personas afromexicanas. Estos programas tienen como objetivo apoyar el crecimiento y la evolución profesional de los empleados afromexicanos, asegurando que tengan acceso a las mismas oportunidades de avance y desarrollo que sus colegas.
Estos programas de mentoría pueden incluir tutorías individuales con profesionales experimentados, capacitación en habilidades técnicas y blandas, y acceso a redes profesionales y oportunidades de networking. Además, es fundamental ofrecer talleres y seminarios que aborden temas como el liderazgo, la gestión de carrera y el desarrollo personal, adaptados a las necesidades y desafíos específicos que enfrentan las personas afromexicanas en el ámbito laboral.
Impacto de las políticas: 
Según un estudio realizado por Elza Maria Techio, Andreza Silene Silva Ferreira, Hyalle Abreu Viana y Ana Raquel Rosas Torre,(2019) las cuotas raciales no solo buscan restaurar la ciudadanía mediante la garantía de derechos constitucionales, sino también promover la recuperación de la identidad racial y la cultura negra, teniendo en cuenta sus características y necesidades. Por otro lado, según Westerman, (2023), la contratación anónima es un tema destacado entre las empresas de todo el mundo que buscan aumentar la diversidad en el proceso de selección de candidatos. Este enfoque ofrece igualdad de oportunidades al permitir que las personas accedan a un puesto de trabajo sin que factores como la raza, religión, género, orientación sexual u otros estigmas interfieran en el proceso, y lo más importante, ayuda a retener al mejor talento.
Finalmente, la creación de programas de mentoría y desarrollo profesional específicamente dirigidos a personas afromexicanas es crucial para promover la igualdad de oportunidades y combatir las barreras históricas de discriminación en el ámbito laboral. Estos programas proporcionan apoyo personalizado, recursos y orientación que son esenciales para el crecimiento y avance profesional de los empleados afromexicanos, asegurando que tengan las mismas oportunidades de desarrollo que sus colegas. Además, al ofrecer capacitación en habilidades técnicas y blandas, acceso a redes profesionales y oportunidades de networking, estos programas no solo empoderan a los individuos, sino que también enriquecen a las organizaciones con una mayor diversidad de perspectivas y talentos. La implementación de tales programas es un paso fundamental hacia la creación de un entorno laboral más inclusivo y equitativo, que reconoce y valora las contribuciones únicas de las personas afromexicanas.
La aplicación de estas políticas puede verse reflejada dentro de nuestro modelo como un impacto directo a la percepción de la discriminación en procesos de reclutamiento hacia la población afromexicana. Para evaluar su impacto, es necesario incluir estas políticas en nuestro modelo de tal manera que su impacto pueda ser evaluado. Para esto, se propone la inclusión de las 3 siguientes variables al modelo:
La política de procesos de selección anónimos tiene como objetivo reducir la percepción de discriminación en el reclutamiento. En el modelo, esta política afectaría directamente a la variable percepcion_discriminacion_a_personas_afro_en_reclutamiento. Por tanto, se propone la inclusión de la variable implementacion_seleccion_anonima.
La política de cuotas de diversidad puede aumentar la tasa de empleo formal de afromexicanos al obligar a las empresas a cumplir con una representación mínima. Por tanto, se propone la inclusión de la variable multiplicador_cuota_diversidad, que multiplica el efecto de la cuota de diversidad ya incluida en el modelo.
Los programas de mentoría y desarrollo profesional pueden aumentar las competencias de los afromexicanos, mejorando sus posibilidades de empleo formal, y también pueden reducir la percepción de discriminación al ofrecer un entorno de apoyo y capacitación. Por tanto, se propone la inclusión de la variable programas_mentoria, que incrementa la tasa_empleo_formal_afromexicanos y reduce percepcion_discriminacion_a_personas_afro_en_reclutamiento basado en la efectividad del programa.
El modelo entonces quedaría de la siguiente manera:
# Cargar el paquete deSolve para utilizar funciones de resolución de ecuaciones diferenciales
library(deSolve)
library(tidyverse)
# Establecer las condiciones iniciales de la variable de estado
inicial.conditions <- c(poblacion_afro_empleada_formal = (1728638 + 218978 + 628597) * 0.26 * 0.52 * 0.44, # El 26 % de la población afrodescendiente se encuentra en una edad entre los 15 y 29 años, el 52% de los jóvenes tienen algún tipo de trabajo, y el 44% de los jóvenes que trabajan tienen acceso al IMSS o al ISSSTE
ninos = 628597,
adultos = 1728638,
terceraedad = 218978)
# Definir el vector de tiempos para la simulación
times <- seq(0, 100, by = 1)
# Definir los parámetros del modelo (variables exógenas)
parameters <- c(cuota_diversidad_inclusion_de_empresa = 0.05,
años_escolaridad = 0.042490, # Efecto de los años de escolaridad en la tasa de rechazo
tasa_empleo_formal_afromexicanos = 0.6,
tasa_desempleo_formal_afromexicanos = 0.4,
tasa_de_personas_que_quieren_postularse_a_trabajos = 0.67,
percepcion_discriminacion_a_personas_afro_en_reclutamiento = 0.64, # El 67% quieren postularse a un trabajo, pero el 64% de la población percibe que los afrodescendientes son discriminados al buscar trabajo. El efecto neto o la tasa de personas postuladas a empleo es el 3% (ENADIS)
tasa_participación_economica = 0.602,
discriminacion_a_candidatos_afro = 0.104, # Efecto estimado de la discriminación hacia candidatos afrodescendientes en la tasa de rechazo
edad_candidato = 0.011922, # Efecto estimado de la edad del candidato en la tasa de rechazo
# Parámetros para modelo de crecimiento poblacional
tasa_natalidad = 0.01486 ,#Ninos por mujer
tiempo_madurez = 13,
tiempo_envejecimento = 45, #years
tiempo_muerte_natural = 6,
prop_mig_afro = 0.25,
prop_mig_ninos = 0.21,
prop_mig_adultos = 0.66,
prop_mig_ter = 0.13,
pob_mig = 286000)
# Propuesta de nuevas variables en el sistema para la modelación de la implementación de políticas públicas
parameters <- c(parameters,
implementacion_seleccion_anonima = 0.1, # Se interpreta como una reducción del 10% de la percepción de discriminación de personas afrodescendientes al buscar empleo.
programas_mentoria = 0.15, # Los programas de mentoría afectan directamente a la percepción de discriminación de personas afrodescendientes al buscar empleo. Se interpreta como que una reducción del 15% en cuanto a la proporción de personas que se sienten discriminadas al buscar empleo.
multiplicador_cuota_diversidad = 1.5 # Esta variable simula el efecto multiplicativo de los esfuerzos para la contratación de más personas afrodescendientes, con un impacto directo en la tasa de rechazo en procesos de reclutamiento
)
# Definir la función del modelo
model_afro <-function(t, state, parameters){
with(as.list(c(state, parameters)),{
# Variables Auxiliares o endógenas
percepcion_discriminacion_ajustada <- percepcion_discriminacion_a_personas_afro_en_reclutamiento * (1 - programas_mentoria - implementacion_seleccion_anonima) # Efecto combinado de los programas de mentoría y el reclutamiento anónimo en la percepción de discriminación de personas afrodescendientes al buscar empleo
poblacion_economicamente_activa_afro <- (adultos * tasa_participación_economica) + (terceraedad * tasa_participación_economica)
tasa_de_rechazo_personas_afro <- discriminacion_a_candidatos_afro - (cuota_diversidad_inclusion_de_empresa * multiplicador_cuota_diversidad) - años_escolaridad - edad_candidato
personas_afro_postuladas_a_empleo_formal <- poblacion_economicamente_activa_afro * (tasa_de_personas_que_quieren_postularse_a_trabajos - percepcion_discriminacion_ajustada)
# Variables endóngenas de modelo de crecimiento poblacional
pob_mig_afro <- pob_mig * prop_mig_afro
pob_total_afro <- ninos + adultos + terceraedad
# Variables de flujo (son las que modifican a las variables de estado)
empleo_formal_poblacion_afro <- personas_afro_postuladas_a_empleo_formal * (tasa_empleo_formal_afromexicanos - tasa_de_rechazo_personas_afro)
desempleo_poblacion_afro <- poblacion_afro_empleada_formal * tasa_desempleo_formal_afromexicanos
# Variables de flujo auxiliares (para variables de estado de modelo de población)
nacimientos <- tasa_natalidad * adultos
madurez <- ninos / tiempo_madurez
envejecimiento <- adultos / tiempo_envejecimento
muertes <- terceraedad / tiempo_muerte_natural
migracion.ninos <- pob_mig_afro * prop_mig_ninos
migracion.adultos <- pob_mig_afro * prop_mig_adultos
migracion.terceraedad <- pob_mig_afro * prop_mig_ter
# Variable de estado (se establece su ecuación diferencial de ahí viene la d)
dpoblacion_afro_empleada_formal <- empleo_formal_poblacion_afro - desempleo_poblacion_afro
# Variables de estado auxiliares (para modelo de crecimiento poblacional afromexicano)
dninos <- nacimientos + migracion.ninos - madurez
dadultos <- madurez + migracion.adultos - envejecimiento
dterceraedad <- envejecimiento - muertes + migracion.terceraedad
# Devuelve los resultados de la variable de estado
return(list(c(dpoblacion_afro_empleada_formal,
dninos,
dadultos,
dterceraedad),
poblacion_economicamente_activa_afro = poblacion_economicamente_activa_afro,
pob_total_afro = pob_total_afro,
empleo_formal_poblacion_afro = empleo_formal_poblacion_afro,
desempleo_poblacion_afro = desempleo_poblacion_afro,
personas_afro_postuladas_a_empleo_formal = personas_afro_postuladas_a_empleo_formal))
})
}
# Seleccionar el método de integración a utilizar en la simulación, en este caso 'rk4' (Runge-Kutta de 4to orden)
intg.method <- c("rk4")
# Realizar la simulación utilizando la función 'ode' del paquete deSolve
out <- ode(
y = inicial.conditions, #condiciones iniciales
times = times, #tiempo de simulación
func = model_afro, #función del modelo
parms = parameters,
method = intg.method
)
# Graficar los resultados de la simulación
graph <- as.data.frame(out)
# Load ggplot2 library
library(ggplot2)
# Create the plot
library(ggpubr)
ggplot(graph, aes(x = time, y = poblacion_afro_empleada_formal)) +
geom_line() +
theme_minimal() +
ggtitle("Evolución del número de personas afrodescendientes con empleo formal") +
theme(plot.title = element_text(face = "bold")) +
scale_y_continuous(labels = scales::comma)
Como se puede observar en el gráfico, el efecto en conjunto que las políticas públicas tienen en el modelo es enorme en comparación con el modelo base, pues desde el inicio se tiene un crecimiento en el número de personas afrodescendientes con empleo formal en el país.
¿Qué pasa con las demás variables de interés del modelo?
ggarrange(
ggplot(graph, aes(x = time, y = empleo_formal_poblacion_afro)) +
geom_line() +
theme_minimal() +
ggtitle("Empleo Formal de la Población Afromexicana") +
theme(plot.title = element_text(face = "bold")) +
scale_y_continuous(labels = scales::comma),
ggplot(graph, aes(x = time, y = desempleo_poblacion_afro)) +
geom_line() +
theme_minimal() +
ggtitle("Desempleo de la Población Afromexicana") +
theme(plot.title = element_text(face = "bold")) +
scale_y_continuous(labels = scales::comma)
)
Observando con más detalle las variables de flujo que alimentan al empleo formal, se puede observar que ahora guardan un comportamiento similar, por lo que en este modelo siempre se tiene un nivel balanceado de empleo y desempleo de jóvenes afrodescendientes.
ggplot(graph, aes(x = time, y = personas_afro_postuladas_a_empleo_formal)) +
geom_line() +
theme_minimal() +
ggtitle("Personas afromexicanas postuladas a empleos formales") +
theme(plot.title = element_text(face = "bold")) +
scale_y_continuous(labels = scales::comma)
Por último, gracias a la implementación de los programas de mentoría y los procesos de reclutamiento ciego, podemos observar, a comparación del modelo base, que el número de personas afrodescendientes postuladas a un empleo formal aumenta en gran medida. Por lo tanto, se puede concluir que las propuestas de política pública propuestas en este trabajo son de gran impacto para las condiciones iniciales del modelo, y en general para el mejoramiento de las condiciones de inclusión laboral en México de jóvenes afrodescendientes.
Conclusiones
El análisis realizado muestra que las políticas públicas implementadas tienen un impacto significativo en el aumento del empleo formal entre la población afromexicana en comparación con el modelo base. Desde el inicio del período analizado, se observa un crecimiento sostenido en el número de personas afrodescendientes con empleo formal, lo que indica una mejora considerable en sus oportunidades de inserción laboral.
Las gráficas presentadas ilustran cómo, además del empleo formal, el desempleo de la población afromexicana mantiene un comportamiento balanceado con el empleo a lo largo del tiempo. Esto sugiere que las políticas no solo fomentan la contratación, sino que también contribuyen a la estabilidad laboral de este grupo demográfico.
El número de personas afromexicanas que se postulan a empleos formales muestra un aumento significativo gracias a la implementación de programas de mentoría y procesos de reclutamiento ciego. Esto indica que las barreras percibidas en el proceso de contratación están siendo efectivamente reducidas, promoviendo una mayor participación en el mercado laboral.
En conclusión, las políticas públicas propuestas, que incluyen cuotas de diversidad mejoradas con programas de mentoría y reclutamiento ciego, tienen un impacto positivo y notable en la inclusión laboral de jóvenes afromexicanos. Estas medidas no solo mejoran las condiciones iniciales del modelo, sino que también contribuyen de manera sustancial al mejoramiento de las condiciones de inclusión laboral en México para este grupo históricamente marginado.
Referencias
Banco Mundial. (2022). Inclusión Afrodescendiente en la educación. Banco Internacional de Reconstrucción y Fomento. https://documents1.worldbank.org/curated/en/099056005022316092/pdf/IDU05497146208ea8042190919d0d27079d7a405.pdf
CEPAL. (2021). El futuro del trabajo y la población afrodescendiente en América Latina en el marco del COVID-19 y la recuperación transformadora con igualdad. CEPAL. https://repositorio.cepal.org/server/api/core/bitstreams/5a6835bb-28d9-4a61-acfe-ccde8e29a3d2/content
CNDH México. (2016). Afrodescendientes en México: Protección Internacional de sus Derechos Humanos. CNDH. https://www.cndh.org.mx/sites/all/doc/cartillas/2015-2016/06-Afrodescendientes-Mexico.pdf
CONAPRED. (2023). Discriminación de los pueblos y comunidades afrodescendientes. Secretaría de Gobernación. https://www.conapred.org.mx/wp-content/uploads/2023/11/FT_Afrodescendientes_Noviembre2023.pdf
EEOC. (2024). Discriminación sistémica. US EEOC. https://www.eeoc.gov/es/discriminacion-sistemica#:~:text=La%20discriminaci%C3%B3n%20sist%C3%A9mica%20comprende%20un,empresa%20o%20un%20%C3%A1rea%20geogr%C3%A1fica.
INEE. (2023). Racismo institucional.INEE. https://inee.org/es/glosario-EeE/racismo-institucional
Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). (2020). Población afromexicana o afrodescendiente. Cuéntame de México. https://cuentame.inegi.org.mx/poblacion/afromexicanos.aspx?tema=P#:~:text=Las%20personas%20afromexicanas%20o%20afrodescendientes,su%20cultura%2C%20costumbres%20y%20tradiciones
Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). (2022). Encuesta Nacional sobre Discriminación (ENADIS) 2022. Disponible en: https://www.inegi.org.mx/programas/enadis/2022/
Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). (s.f). Guía Metodológica. INEGI. Recuperado de: https://www.inegi.org.mx/programas/ccpv/2020/tableros/panorama/guia/#
Juárez, B. (2022). Mercado laboral: retos y consejos para la inclusión de personas afrodescendientes. El Economista. https://www.eleconomista.com.mx/capitalhumano/Mercado-laboral-Retos-y-consejos-para-la-inclusion-de-personas-afrodescendientes-20220804-0085.html
Kurniawati, W. (2012). Public Space for Marginal People. Procedia Social and Behavioral Sciences, 36(1), 476–484. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2012.03.052
Leitzelas, R., Rodríguez, S., Farías, L., Topete, K., Treviño, P., Noriega, P. (2023). Evidencia: Análisis de Brecha de Desigualdad en la Población Afrodescendiente en México. Concentración de Economía Aplicada y Ciencia de Datos para el Bien Público, Tecnológico de Monterrey.
Lizárraga, J. (2020). Discriminación geográfica. Debate. https://www.debate.com.mx/opinion/Juan-Bautista-Lizarraga-Motta-Sociedad-y-derecho-Discriminacion-geografica-20200720-0010.html
Olivera-Martínez, G., & García-Andrés, A. (2021). Infraestructura hospitalaria y personal médico del Sistema Público de Salud en México ante la pandemia por COVID-19. Ciencias Administrativas Teoría y Praxis, 2(17), pp. 85-105. https://doi.org/10.46443/catyp.v17i2.288
Oxfam International. (2019). Por mi raza hablará la desigualdad. Unidad de Género EDOMEX. https://unidaddegenerosgg.edomex.gob.mx/sites/unidaddegenerosgg.edomex.gob.mx/files/files/Biblioteca%202022/G%C3%A9nero%2C%20Pueblos%20Originarios%20y%20Poblacion%20Afrodescediente/GPP-6%20Por%20mi%20raza%20hablara%CC%81%20la%20desigualdad.%20OXFAM%20Me%CC%81xico.pdf
UNESCO. (2023, 21 septiembre). ¡México también es Afro! UNESCO. https://www.unesco.org/es/articles/mexico-tambien-es-afro