Amandeep Kaur, Akash Arora, S.P. Singh
Este estudio examina el patrón y la naturaleza del cambio ocupacional con respecto al empleo no-agrario en el medio rural de India, utilizando datos estadísticos de las series NSS 61a (2004-05) y 68a (2011- 12). El patrón de empleo rural no-agrario (RNF) se calcula a través de la elasticidad del empleo durante períodos de un año (a través de un análisis de componentes principales (UPS)). El RNF ofrece oportunidades ya sea como trabajos por cuenta propia o de tipo informal, pero relativamente pocos de forma regular. El Modelo Logit Multinomial se ha utilizado para identificar los factores que afectan a la adopción de diferentes ocupaciones RNF a nivel macro y micro. Los resultados de la regresión muestran que a nivel macro, la electrificación, la urbanización y el regadío tienen un impacto positivo en el RNF como ocupación principal, mientras que a nivel micro la mejora del nivel educativo junto con la formación profesional formal actúan como un factor de atracción clave, mientras que el pequeño tamaño de las propiedades territoriales funciona como factor de empuje para lograr un empleo no-agrario. El estudio también destaca el incremento del empleo en el sector de la construcción, que es principalmente de naturaleza informal y, por tanto, un tema de preocupación actual. Los resultados evidencian que en las áreas rurales se deberían promover políticas para generar empleos remunerados y regulares en el sector de la construcción, junto con el impulso del sector manufacturero.
The present study examines the pattern and nature of occupational shift vis-à-vis non-farm employment in rural India using unit level data of 61st (2004-05) and 68th (2011-12) NSS rounds. The pattern of Rural Non-Farm (RNF) employment is estimated through proportions and employment elasticity to capture the employment for a longer time period during the year (Usual Principal Status (UPS)). The RNF sector provides opportunities either in self-employment or casual employment but very less for regular employment. Furthermore, Multinomial Logit Model has been used to identify the factors that affect the adoption of different RNF occupations at macro as well as at micro level. The regression results reveal that at macro level, electrification, urbanisation along with irrigation impact positively to join RNF as principle occupation whereas at micro level upgradation of education level along with formal vocational training acts as a pull factor whereas the small size of land holdings works as a push factor for moving into RNF sector. The study also highlights the hike in employment in construction sector which is majorly of informal in nature and issue of concern in the present era. Thus, study suggests that in rural areas, policies should be promoted for generating gainful and regular kind of employment in the construction sector along with boosting the manufacturing sector
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