Modelo multinivel como herramienta para el análisis interseccional de los datos de la Encuesta Nacional de Uso del Tiempo 2020-2021

Abstract

La interseccionalidad establece que la superposición de factores como el género, la etnia o la zona donde se habita configuran desigualdades sistémicas, siendo un concepto muy utilizado en economía y política como un enfoque para el análisis de datos poblacionales, puesto que permite evaluar el nivel de afectación a los grupos sociales de situaciones específicas como una pandemia, el aumento del desempleo, la violencia, entre otros. Por tanto, se propone la construcción de un modelo multinivel con los datos de la Encuesta Nacional de Uso del Tiempo - ENUT 2020-2021, utilizando dichos factores interseccionales como variables de agrupamiento para modelar el número de horas utilizadas para trabajos no remunerados como la variable respuesta. Además, se realiza la comparación con los resultados obtenidos al aplicar a estos mismos datos la descomposición Oaxaca-Blinder, utilizada usualmente para procesos de análisis con enfoque interseccional. Se espera que los resultados puedan aportar información relevante para la construcción de políticas públicas con enfoques interseccional y de género en el país (Texto tomado de la fuente).

Abstract. Intersectionality posits that overlapping factors such as gender, ethnicity, and geographic location create systemic inequalities. This concept is widely used in economics and politics as a framework for analyzing population data, as it allows for evaluating different levels of impact on specific social groups in particular situations, such as a pandemic, rising unemployment, or violence. Therefore, we propose constructing a multilevel model using data from the Colombian Time Use Survey (ENUT, acronym in Spanish) 2020-2021, employing these intersectional factors as grouping variables to model the number of hours spent on unpaid work as the response variable. Additionally, a comparison is made with the results obtained by applying the Oaxaca-Blinder decomposition commonly used in intersectional analysis. The results are expected to provide relevant information for constructing public policies in the country with intersectional and gender-based approaches.