Estudio de mercado laboral con foco en la población migrante venezolana y colombianos retornados en las ciudades de Riohacha, Bucaramanga, Cali, Cúcuta, Bogotá, Barranquilla y Medellín
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2022-05Financiador
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Fernández, C., Forero, D., Núñez, J., Ruiz, M. P. (2022). Estudio de mercado laboral con foco en la población migrante venezolana y colombianos retornados en las ciudades de Riohacha, Bucaramanga, Cali, Cúcuta, Bogotá, Barranquilla y Medellín. Informe Final y Resumen Ejecutivo. Bogotá: ACNUR, OIM, OIT, Fedesarrollo.Metadata
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Abstract
La población migrante venezolana y retornada es más joven y más educada que el promedio local. Estos trabajadores, que tenían ocupaciones diversas en Venezuela, cuando ingresan al país se concentran en los sectores de comercio y ocupaciones elementales, y sólo muy lenta y ocasionalmente se ubican en los sectores donde tienen experiencia. Esto implica grandes pérdidas de capital humano y reduce las posibles ganancias de la migración para el país.
Para enfrentar esta situación el presente trabajo identifica, a nivel de ciudad y nivel educativo, los sectores y ocupaciones con mayor proyección para la población proveniente de Venezuela. Para lograrlo utiliza métodos cuantitativos como los componentes principales, geo-referenciación e inteligencia artificial con métodos cualitativos a partir de la combinación de encuestas masivas y entrevistas estructurales. Adicionalmente, crea una correspondencia entre las clasificaciones de las bases de datos de educación y las del mercado laboral.
Abstract
The Venezuelan migrant and returnee population (PPV) is younger and more educated than the local average. These workers, who had diverse occupations in Venezuela, find their first job in the commerce sectors and elementary occupations, and only very slowly and occasionally find themselves in the sectors where they have experience. This implies large losses of human capital and reduces the potential gains from migration for the country.
To face this situation, the present work identifies, at city and educational level, the sectors, and occupations with the greatest projection for the PPV. To achieve this, it uses quantitative methods such as the main components, geo-referencing and artificial intelligence with qualitative methods based on the combination of massive surveys and structural interviews. Additionally, it creates a correspondence between the classifications of the education databases and those of the labor market.