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Drawing on information from the Encuesta de la Transición de la Escuela al Trabajo 2012 (Survey on the Transition from School to Work), this study analyzes the characteristics of young people who are not in education, employment or training (NEETs). We find that, overall, 17.94% of Peruvian urban youth between 15 and 29 years of age are NEETs. Of these, around three quar- ters (74.09%) are females, which points toward the presence of factors associated with gender, such as fertility, the role within the household economy, or educational reasons, such as the explanatory variables in the previous result.Accordingly, the likelihood of being a NEET increases for females if there are children in the house- hold and if the individual has a partner, while the reverse is true in the case of males. Moreover, the likelihood of belonging to the NEET group increases when there are young men in the household; decreases when they are heads of household; if there is production in the household; or if the part- ner is engaged in domestic work. As regards individual decisions, young people’s life goals affect the likelihood of being a NEET. Moreover, the higher the level of education, the lower the likelihood of being a NEET due to the greater opportunity cost associated with better earning prospects. / Utilizando la información de la Encuesta de la Transición de la Escuela al Trabajo 2012, este estudio analiza las características de los jóvenes que no estudian, no trabajan ni se encuentran en entrenamiento laboral (NEET por sus siglas en inglés). Encontramos que, en general, el 17,94% de los jóvenes urbanos peruanos entre 15 y 29 años son NEET. De estos, casi tres cuartas partes son mujeres (74,09%), lo que sugiere la existencia de factores asociados al género, tales la como fertilidad, el rol dentro de la economía del hogar, o razones educativas, como las variables explicativas del anterior resultado.En este sentido, la probabilidad de ser NEET aumenta para las mujeres si es que hay hijos en el hogar y si se tiene pareja, teniendo el efecto opuesto en el caso de los varones. Asimismo, la pro- babilidad de pertenecer al grupo NEET aumenta si hay jóvenes varones en el hogar; disminuye si es que estos son jefes de hogar, si hay producción en el hogar o si la pareja se dedica a actividades domésticas. Por el lado de las decisiones individuales, las metas en la vida de los jóvenes afectan la probabilidad de ser NEET. Igualmente, a mayor nivel educativo, menor probabilidad de NEET por el mayor costo de oportunidad asociado al mayor posible ingreso laboral.

La presente investigación tiene como objetivo general: Implementar la metodología 5S para mejorar el desempeño laboral del área de producción de la Corporación Industrial DAAZUR E.I.R.L. Huancayo – Junín, 2017. La investigación es de tipo aplicada, apoyada en un diseño pre experimental, de tipo explicativo. Teniendo como resultados: el diagnóstico del estado actual de la empresa, en relación a los aspectos claves de la metodología de las 5S fue crítico con valores: Seiri = 18, Seiton = 20, Seiso = 18, Seiketsu = 17 y Shitsuke = 15 siendo el puntaje esperado 50 y en relación al desempeño laboral el resultado dio deficiente en un 60%, al implementar la metodología 5S el resultado mejoro notoriamente: Seiri = 48 mejorando 60%, Seiton= 48 mejorando un 56%, Seiso= 49 mejorando 62%, Seiketsu = 49 mejorando 64% y Shitsuke =49 mejorando 68%. Así mismo, la eficacia laboral de los trabajadores mejoró significativamente (p<0.05) de Deficiente 20% y Regular 80% a Excelente 100%, la eficiencia laboral de los trabajadores mejoró significativamente (p<0.05) de Deficiente 60% y Regular 40% a Excelente 100%, la calidad laboral de los trabajadores mejoró significativamente (p<0.05) de Deficiente 60% y Regular 40% a Excelente 100%, la economía laboral de los trabajadores mejoró significativamente (p<0.05) de Deficiente 100% a Excelente 100%. Conclusión: Al implementar la metodología 5S, se logró mejorar significativamente (p < 0.05) el desempeño laboral, en sus cuatro dimensiones Eficacia, Eficiencia, Calidad y Economía, de los trabajadores del área de producción de la Corporación Industrial DAAZUR E.I.R.L. Pasando el resultado del desempeño laboral de Deficiente 60% y Regular 40% a Excelente 100%. El cual se acepta con un 95% de confianza.

Se analizan los efectos de los determinantes de la remuneración laboral en el Perú durante los años 2014 al 2017. Para ello, se enfoca esta relación desde la perspectiva del capital humano. De acuerdo a estudios previos, la educación presenta efectos heterogéneos que dependen tanto de las características del individuo, así como su contexto; dicha relación suele ser modelada con una ecuación tipo Mincer (1974), la misma que será empleada para efectos de la presente investigación, aplicada al caso peruano. Los datos son obtenidos de la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO) y se recurre a un modelo de regresión de Efectos Fijos. Se encontró que, en el Perú, la educación puede tener un efecto heterogéneo sobre la remuneración laboral dependiendo en que sector económico se desempeñe el individuo (ceteris paribus): para un individuo que pasa de no tener nivel educativo a tener educación técnica completa se espera que este efecto sea de, aproximadamente, 97% si labora en el sector agropecuario-pesquero; alrededor de 177% si se desempeña en el sector manufacturas y 116% en el sector servicios. Este resultado apoya la idea de que el sector económico en el que desempeña el individuo es una fuente de heterogeneidad para los efectos de la educación sobre la remuneración laboral. / The effects of the determinants of salary in Peru are analyzed for the period 2014 – 2017. In this sense, this relationship is approached from the perspective of human capital. According to previous studies, education presents heterogeneous effects that depend both on the characteristics of the individual as well as their context. This relationship is usually modeled with an equation developed by Mincer (1974), the same one that will be used for the purposes of this investigation applied to the Peruvian case. The data employed in the econometric analysis was obtained from the National Household Survey (Encuesta Nacional de Hogares in spanish) and a regression model of Fixed Effects is used. It was found that, in Peru, education can have a heterogeneous effect on labor remuneration depending on which economic sector the individual performs (ceteris paribus): for an individual who goes from not having an educational level to having a complete technical education, the expected effect should be approximately 97% if he or she works in the agricultural-fishing sector, around 177% if he or she works in the manufacturing sector and around 116% if he or she works in the service sector. This result supports the idea that the economic sector in which the individual works is a source of heterogeneity for the effects of education on labor remuneration. / Trabajo de investigación

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