 Esta es una investigación que realizamos con el profesor Jaco Campo, que está presente y profesor William Prieto, del Grupo de Investigación de Finanzas y Política Económica de la Universidad Católica. Y bueno, como hay muy poquito tiempo, vamos a saltar algunas partes. El tema de la motivación, bueno, todos hemos vivido de cierta forma el choque migratorio que se dio desde Venezuela por la crisis económica venezuela, que se categoriza como migración forzada en el sentido pues que han tenido que realizar una migración no planificada. Y esas migraciones que se empiezan a generar de esta forma, pues tienden a también tener efectos en los países que reciben estos choques migratorios, teniendo en cuenta que Colombia no es un país que esté muy acostumbrado realmente a recibir migración, es más un país expulsor de migración, expulsor de población y pues recibir tantas personas pues obviamente podría llegar a tener algún impacto que es el que nosotros quisimos medir. Se han realizado muchos trabajos dentro de la literatura, la gran ventaja en Colombia es que como es un choque relativamente nuevo, novedoso también, pues no habría tantos tantas literaturas y pues teníamos que intentar medirlo de alguna manera. De acuerdo a Gnural 2019, 79.5 millones de personas fueron desplazados por la fuerza, dentro de ellos está lógicamente la población venezolana, hay población colombiana interna y demás y nos vamos a centrar específicamente dentro de los datos en la población venezolana. Acá vale la pena distinguir algo y es que Colombia no solo recibió esta población como población de destino final, sino también como población de tránsito, un choque migratorio también de tránsito, cuando iban hacia el sur, Ecuador, Perú, Chile, Argentina, personalmente países con mejores condiciones, otra migración se fallece España y las personas pues de mayores recursos terminaron en Estados Unidos, en Europa y demás y nosotros pues obviamente tuvimos un choque con una población de una stratificación digamos media baja y pues también son otras condiciones, ¿no? Que es interesante los hechos estilizados, bueno, las horas trabajadas, si nosotros nos damos cuenta, la población migrante en promedio trabaja más tiempo y más tiempo que otros migrantes que no son venezolanos y más tiempo que la población nacional. Otro hecho que es bastante importante más que todo por los modelos econométricos es que la mayor parte del choque migratorio se ve hacia la informalidad, esto es muy común dentro de todos los choques migratorios, empezando porque hay personas que tienen condiciones para estar dentro de la formalidad pero no tienen las formas legales para continuar o permanecer o iniciar una vía formal en cada país y precisamente sus choques migratorios son diferentes, ¿verdad? Los años de escolaridad también son ahora lo bastante interesante, en media los migrantes venezolanos cuando lo ve a nivel nacional tienen un nivel de escolaridad similar al colombiano y algunas regiones niveles de escolaridad superiores a los colombianos y a veces también superiores a los de otros migrantes pero en la mayor proporción menores a los de otros migrantes, lo que puede ser de otras regiones. Las variables control que nosotros llamamos más adelante que son faturas, sexo y más parte en ciertas condiciones similares a los, creo que no está esa gráfica, a los nacionales en cuanto que la mayor parte de los jefes de hogar por ejemplo son hombres, el Estado civil también tiene unas proporciones similares pero dentro de toda la jefatura el hogar casi siempre la tiene los hombres. Esta es una revisión de la bibliografía, no me voy a tener en ella si alguien la quiero revisar, digamos está disponible y va a pasar rápidamente a los datos así más o menos comentar cómo se hizo el modelo. Tomamos una corte entre el 2015 y el 2019 porque el choque migratorio fuerte fue 2016-17-18. Ese es como el experimento aleatorio en teoría que se quiso hacer, teniendo en cuenta que realmente en este caso no podemos tener un contrafactual, no podemos tener un grupo de tratamiento, digamos como un ensayo controlado aleatorizado como lo explicaba en ahorita, perdón. Y lo que se hizo fue tomar el choque migratorio como un evento aleatorio, un evento que nadie esperaba, es como un COVID, nadie lo esperaba, es un evento totalmente aleatorio y al ser un evento totalmente aleatorio pues podemos medir dentro de un grupo de tratamiento que vamos a definir un grupo de control un antes y un después de ese choque migratorio. Estos dos grupos dentro de todo el trabajo se tomaron por la presión migratoria es decir no tomamos tanto, cuántas personas habían regionalmente, cuántos llegaron por cada región sino presión migratoria con unos trabajos que realizó el DANE, por cada mil y por casi mil habitantes, al final nos quedamos por cada mil habitantes y pues cuántos migrantes llegaban por cada mil habitantes, entre más grande ese ese número pues es mayor presión migratoria, se hizo una corte sobre la media y se formó un grupo de tratamiento que sería los grupos de media más alta de presión migratoria y un grupo control que sería de la media hacia abajo que tienen obviamente menor presión migratoria. La composición más o menos fue una tercera parte de la presión migratoria de regiones de departamentos con más presión migratoria y dos terceras partes de regiones pues con menor presión migratoria teniendo en cuenta que fue sobre la media. Ya definiendo los grupos se quería responder dos preguntas que pasó en términos laborales en términos de empleabilidad y que pasó con la distribución de los salarios. Para el tema laboral se hizo un logic multinomial, un modelo bastante conocido en la literatura, para el tema de los salarios un modelo de regresión cuantílica y dentro de los dos, teniendo en cuenta acá un modelo, se hizo realmente un modelo diff diff, un modelo de diferencia en diferencias, un modelo que está dentro de la literatura de cuasi experimentos por lo que comentaba anteriormente pues era imposible digamos tener estos grupos para hacer experimentos en sí e intentamos medir cada uno de los efectos. Esta es la formalidad del modelo, lo mismo si alguien la quiere discutir, es ampliamente conocida, no me quiere tener en esa parte, lo podemos ver. Vendo un poco la cotación, se hicieron también probit con sesgo de selección de Higman, para mirar los efectos sobre estar ocupados, sobre estar desempleados, sobre ser formales y informales y demás, pero pues este es un modelo que nos da la misma información que estos probit que también se hicieron y pues es mucho más fácil de presentar, por eso se quedó con el logic multinomial. Entonces en este caso definimos el empleo formal, un empleo informal y un desempleo. Si uno se cuenta empleo formal y informal, si uno lo suene pues básicamente es la tasa de ocupación. El empleo formal se definió tal y como lo definen el dane, es decir es más por localización formal, es decir que las empresas donde se trabaja sean formales, esa definición también está dentro de literatura del dane, utilizando la gran ecuesta integrada a hogares, obviamente las personas ocupadas que no son formales y son informales y con la variable desempleo básicamente, pues es la inversa de estar ocupado, nos podemos guiar que pasó en el empleo general. Las tres primeras variables son las de mayor interés, las otras son variables control y acá hay varios hechos interesantes. La primera variable que es la región es donde hay mayor presión migratoria, si uno mira las probabilidades dentro del modelo logic, disminuye la probabilidad de estar en empleo formal, aumenta la probabilidad de estar en un empleo informal, es decir cuando se ocupan, se ocupan en la informalidad dentro de la zona y disminuye la probabilidad de estar desempleados. La variable tiempo básicamente nos dice es que pasó que transcurrió, que pasó entre el 16 y el 2019 y básicamente ocurrió algo que ya es bastante conocido y es que hubo varios golpes en el empleo, es decir las tasas de ocupación realmente aumentaron en ese tiempo y prácticamente toda la población nacional, migrantes, etcétera, pues tuvo problemas de empleabilidad. Y la variable que no reúne el efecto total, que sería esta presión tiempo, es la interacción entre la presión migratoria y las regiones con mayor presión migratoria, que sería un ADUMI, uno donde es mayor presión migratoria, cero donde no, y la variable tiempo que básicamente mía el efecto del 2019 sobre el 2015, nos está diciendo que en estas regiones con mayor presión migratoria disminuye la probabilidad de estar un empleo formal, disminuye la probabilidad de estar un empleo informal, pero no es exactamente significativa y aumenta la probabilidad de estar desempleados. Es decir, a priori si encontramos un efecto negativo en estas regiones con mayor presión migratoria, obviamente la intuición y los hechos estilizados nos muestran que la mayor parte de la ocupación se dio en el sector informal, pero sí se dio un efecto negativo a través del tiempo del choque migratorio dentro de estas regiones. Las demás variables control responden, como responden la literatura, no va a tener mucho en ellas, los hombres en general siempre han tenido mayores probabilidades de ocuparse, etcétera, etcétera, los adultos también, y pues por nivel educativo, que es bastante interesante porque la población venezolana que entró pues tiene promedios de educación superior en algunos casos, pues a mayor nivel educativo básicamente las personas tienen más probabilidad de estar en la informalidad, en la formalidad, perdón, menos de estar en la informalidad y más de menos probabilidad de estar desempleado para posgrados, este efecto de educación es una cosa que discutimos en otro paper si alguien lo quiere ver, es un efecto bastante interesante el capitán humano en ese caso. El otro fue un modelo cuantílico, este es el modelo en sí como sale, no va a explicar esta tablita, me interesa más la siguiente que nos da más información y me pasé. Y básicamente lo que hace el modelo de regresión cuantílica es que uno no mira la distribución con las ecuaciones ministerianas normal, sino que toma por cuantiles los que uno quiera formar, formar cómo se distribuye dentro de esos grupos y cómo se compara cada uno de los grupos, hay una distribución intercuantílica que no alcanzamos a mostrar, pero también que mire las diferencias dentro de cada grupo y básicamente nos muestra que para las personas con empleo, bueno distinguimos entre personas con empleo formal y personas con empleo informal y los que nos interesan son estos últimos valores que son las diferencias en diferencias ya calculadas y si se dan cuenta casi todos tienen bueno, prácticamente todos tienen signo negativo, es decir dentro de esos, dentro de ese grupo de mayor presión migratoria comparándolo con el de menor presión migratoria y distribuyéndolo dentro de cuantiles al mirar la regresión de salarios, un choque en términos salariales negativos, es decir estas personas obviamente como tenían más presión en términos de empleabilidad, en términos de oferta de empleo, se ofreciaba mucha mano de obra, la demanda obviamente no responde de una forma tan flexible, pues hubo problemas en cuanto que pueda disminuir los salarios y si se fijan el efecto es mayor en la población informal, es decir los mayores efectos salariales nocios fueron en la población, en el mercado de trabajo informal, entonces eso genera muchos problemas en cuanto a la vulnerabilidad porque por la informalidad es un problema bastante complicado en Colombia que está bien conocido. Ya las conclusiones es básicamente lo que dije, el problema migratorio en sí vale la pena estudiarlo, es bastante fuerte en el país y pues se tiene que generar varias políticas públicas en torno a ello, sí se han encontrado efectos negativos en cuanto al empleo, pero sin embargo la población migrante llegó más que toda la informalidad, lo cual también es un reto de política pública y los efectos más nocios iban en los salarios de nuevo en la parte de la población informal. Bueno esto fue corriendo un poco el paper que hicimos, si tiene alguna duda pues estaré atento, muchas gracias.