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#02 2019

DocumentoEstadístico

HETEROGENEIDAD Y FRAGMENTACIÓN DEL MERCADO DE TRABAJO (2010-2018)

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1° edición: junio 2019

Tirada: 500 EJEMPLARES

Diseño Gráfico y de infografía

María Nazarena Gómez Aréchaga

Impresión

Artes Gráficas Integrales (AGI)

Fotografía de tapa

Pixabay

Fotografías páginas interiores

Francisco Gilges

Libro editado y hecho en la Argentina

Printed en Argentina

Queda hecho el depósito que previene la Ley 11.723

@Fundación Universidad Católica Argentina

Av. Alicia M. de Justo 1300

Buenos Aires – Argentina

Eduardo Donza (Coordinador). Heterogeneidad y fragmentación del mercado de trabajo

(2010-2018) - 1a ed. - Ciudad Autónoma de Buenos Aires: Educa, 2019.

72 p.: 21x27 cm.

Edición para Fundación Universidad Católica Argentina

ISBN 978-987-620-391-3

1. Mercado de trabajo. 2. Sector micro-informal. 3. Heterogeneidad estructural.

CDD 305.909

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Los autores del presente estudio ceden sus derechos en forma exclusiva a la Universidad Católica Argentina para que esta pueda

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relevancia académica.

Este documento ha sido elaborado en el contexto del proyecto Red INCASI y la Red ODSAL.

La Red INCASI es un proyecto financiado por el programa “Horizonte 2020” de la Comisión Europea (bajo el Marie Sklodowska-Curie

GA N° 691004) y coordinado por el Dr. Pedro López-Roldán.

La Red de Observatorios de la Deuda Social en Universidades Católicas de América Latina (RedODSAL) es un espacio académico bajo

la coordinación de ODUCAL creado para generar opinión sobre la problemática de la deuda social en América Latina

Los capítulos publicados son responsabilidad de sus autores y no comprometen la opinión de la Universidad Católica Argentina.

Responsables del Documento Estadístico

Coordinador

Coordinación Institucional

Asistencia Técnica

Coordinación del trabajo de campo

Supervisión y edición de la encuesta

Autores del Informe

Eduardo Donza

Mónica D’Amico

Magdalena Quintana

Natalia Ramil (Prensa)

Isidro Adúriz

Cecilia P. Tinoboras

Bautista Gutierrez Guerra

Camila Weinmann

María Laura Raffo

Eduardo Donza

Santiago Poy

Agustín Salvia

HETEROGENEIDAD Y FRAGMENTACIÓN DEL MERCADO DE TRABAJO (2010-2018) | 5

Lista de figuras

Introducción

Resumen Ejecutivo

Infografía

Capítulo 1. Fragmentación y precariedad laboral en los trabajadores urbanos

Capítulo 2. Precariedad del empleo y condiciones de vida de los hogares

Definición de variables

Anexo de figuras

Datos estadísticos. Estructura del empleo e ingresos laborales

Ficha técnica de la encuesta

Anexo metodológico

Bibliografía

06

07

08

11

12

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36

40

43

57

58

70

6 | HETEROGENEIDAD Y FRAGMENTACIÓN DEL MERCADO DE TRABAJO (2010-2018)

Calidad del empleo y riesgo de desempleo

Figura DE 1.1 Empleo pleno de derechos

Figura DE 1.2 Empleo precario

Figura DE 1.3 Subempleo inestable

Figura DE 1.4 Desempleo

Figura DE 1.5 Riesgo de desempleo

Figura DE 1.6 Trabajadores que demandan trabajar más horas

Figura DE 1.7 Deseo de cambiar de trabajo

Participación en el sistema de protección social

Figura DE 2.1 Trabajadores sin aportes al sistema de seguridad social

Figura DE 2.2 Asalariados sin aportes al sistema de seguridad social

Figura DE 2.3 No asalariados sin aportes al sistema de seguridad social

Figura DE 2.4 Trabajadores sin cobertura de salud

Figura DE 2.5 Asalariados sin afiliación a sindicatos

Ingresos provenientes del trabajo

Figura DE 3.1 Ingresos mensuales

Figura DE 3.2 Remuneración horaria

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Introducción

El Observatorio de la Deuda Social Argentina (ODSA) de la Universidad Católica Argentina presenta este trabajo basado en datos generados por la Encuesta de la Deuda Social Argentina (EDSA-Bicentenario, 2010-2016 y EDSA-Agenda para la Equidad, 2017-2025) para el período 2010-2018, con registros rele-vados en el cuarto trimestre de 2010 a 2015 y en el tercer trimestre de 2016 y 20181.Desde el 2004 el ODSA realiza un seguimiento de las privaciones materiales y subjetivas que afectan las capacidades esenciales para el desarrollo perso-nal y social, significando una violación a derechos individuales y colectivos fundamentales. Las normas establecidas por diversos instrumentos internaciona-les y por la propia Constitución Nacional constituyen umbrales civilizatorios a partir de los cuales es exigi-ble el derecho a no sufrir la injusticia de la pobreza, la marginalidad y el subdesarrollo. En este marco, es misión del ODSA llamar la aten-ción sobre las deudas pendientes de la sociedad con los sectores menos favorecidos. De esta manera, se espera contribuir a un mejor diagnóstico de los pro-blemas para su efectiva y adecuada solución. Con este fin se presenta una nota de investigación referi-da a la población económicamente activa y otra que analiza la situación socio-ocupacional de los hogares de la Argentina. Con respecto al mercado de trabajo urbano, el aná-lisis de las últimas décadas permite determinar que, con posterioridad a la crisis de 2001 y hasta 2007-2008, se verificó un contexto favorable para las me-joras sociolaborales. Entre los hechos positivos se identifican la recuperación de la inversión, el aumen-to de la competitividad internacional por efecto de la devaluación, la existencia de una importante capaci-dad ociosa en la estructura productiva, las políticas orientadas a ampliar el mercado interno y la expan-sión económica de los principales países socios. Es-tas condiciones favorables se complementaron con decisiones en materia de política laboral que recupe-raron un marco legal de mayor protección del trabajo (Groisman, 2013; Novick, 2006; Palomino, 2007).

A partir de 2009, en el marco de los límites de un modelo fundado en el consumo sin aumento de las inversiones, con los condicionantes de cambios ad-versos en el escenario internacional y con restriccio-nes monetarias en el proceso de sustitución de im-portaciones se desaceleró la creación de puestos de trabajo y se estancaron las mejoras en el mercado laboral2. Desde 2016 las medidas de ajuste macro-económico, el contexto internacional adverso, la polí-tica anti-inflacionaria, la insuficiente inversión privada y la limitada inversión pública han generado un esce-nario todavía más recesivo y adverso en materia de empleo. En la coyuntura 2017-2018 se suman a esta situación estructuralmente adversa los efectos rece-sivos del proceso de devaluación y la posterior ace-leración de la inflación que generó perdida en los in-gresos y en la capacidad de consumo de los hogares.De acuerdo con la evidencia reunida por el ODSA, al menos durante las últimas décadas, sea en un contexto de apertura económica o de políticas de protección del mercado interno y más allá de las po-líticas anticíclicas de generación y sostenimiento del empleo, el sistema económico argentino no ha de-jado de acumular barreras productivas que han am-pliado los núcleos de marginalidad y profundizado las desigualdades estructurales. Desde el enfoque teórico asumido por el ODSA, tanto las desigualda-des sociales persistentes como la pobreza estruc-tural, no son el resultado de un déficit en materia de capital humano, sino el correlato de un modelo productivo desigual y heterogéneo, con impactos regresivos a nivel sociolaboral y distributivo.

1. El cambio del período de relevamiento, del cuarto al tercer trimestre, se debe al inicio de una nueva serie de estudios: EDSA-Agenda para la Equidad, 2017-2025. Se supone que los efectos de estacionalidad generados por este cambio no presentan inci-dencias importantes. Al final del informe puede verse la ficha téc-nica de la muestra. Los datos comparables con el período 2010-2016 se encuentran disponibles de manera digital en la página <https://www.uca.edu.ar/observatorio>

2. Véanse en detalle los factores económicos que complejizan el desarrollo de la estructura productiva argentina en CENDA (2011), CIFRA (2012) y, Schorr y Wainer (2014).

EDUARDO DONZA


Resumen ejecutivo

CAPÍTULO 1Fragmentación y precariedad laboral en los traba-jadores urbanos

• Según los resultados de la Encuesta de la Deuda Social Argentina de la UCA, referidos al tercer trimestre de 2018, sólo el 44,1% de la población económica activa de 18 años y más logró acce-der a un empleo pleno de derechos. Mientras que el 9,9% de esta población se encontraba abier-tamente desempleado y el 18,6% sometida a un subempleo inestable (realizando changas, trabajos temporarios o no remunerados, o siendo benefi-ciarios de programas de empleo con contrapres-tación). Al mismo tiempo, el 27,2% contaba con un empleo regular pero precario (con niveles de ingresos superiores a los de subsistencia, pero sin afiliación alguna al Sistema de Seguridad Social).

• En los últimos años siguió aumentando la propor-ción de ocupados en el sector micro informal de la estructura productiva (actividades laborales au-tónomas no profesionales o llevadas a cabo en pequeñas unidades productivas de baja produc-tividad, alta rotación y baja o nula vinculación con el mercado formal). A finales de 2018, este sec-tor reunía al 49,3% de los ocupados. En el mismo año, los ocupados en el sector público represen-taban el 14,9% (se incluye tanto a los empleados que cubren las necesidades operativas del Estado como a los trabajadores que contra prestan en los programas de empleo directo), y solamente el 35,8% de los ocupados realizaban actividades en el sector privado formal (actividades laborales profesionales o en unidades económicas de me-dia o alta productividad e integradas a los merca-dos formales).

• Se observa una fuerte asociación entre el sector deinserción de los trabajadores y la calidad del em-pleo. En 2018 el 81,7% de los trabajadores del sec-tor micro-informal tenían un empleo precario o un

subempleo inestable, mientras que este empleo de baja calidad solo lo presentaron el 24,8% de los trabajadores del sector formal y el 12,6% de los del sector público. Esta brecha se mantiene relati-vamente constante en todo el período analizado.

• Cabe destacar que el 26,4% de los trabajadores del sector micro-informal se declaran asalaria-dos, mientras que el componente no asalariado representa el 73,6% de estos puestos. Asimismo, es importante observar que el 74,8% de los ocu-pados del 25% de los hogares de más bajo nivel socioeconómico desarrolla actividades en el sec-tor micro-informal, mientras que en el 25% de los hogares de mayor nivel socioeconómico esto se reduce a sólo el 17,3%.

• Las tareas desarrolladas en el sector micro-informal son realizadas generalmente por mano de obra no especializada, presumiblemente trabajadores con bajo nivel de empleabilidad en sector formal. A nivel general, en 2018 estos desarrollaban ma-yoritariamente actividades independientes como trabajadores por cuenta propia no profesional (52,5%), patrones de pequeñas unidades econó-micas (2,2%) o ayuda familiar en dichas unidades (0,5%). La distribución de ocupaciones es muy dispar según el sexo de los trabajadores. Las ocu-paciones más presentes en las mujeres son el tra-bajo por cuenta propia no profesional (45,4%) y el servicio en hogares (22,9%). Mientras que la mi-tad de los varones (57,9%) realizaban actividades como cuentapropistas no profesionales.

• En 2018, el ingreso medio mensual de los trabaja-dores del sector micro-informal fue un 41% menor que el ingreso del total de ocupados. En ese año el ingreso medio mensual del total de los ocupa-dos fue de $ 17.454.-, el de los trabajadores del sector micro-informal de $ 10.283.-, el de los ocu-pados del sector privado formal de $ 24.985.- y el del sector público de $ 22.987. En el mismo año


el ingreso horario de los trabajadores de este sec-tor fue un 38% menor que el del total de ocupa-dos. En ese año el ingreso horario del total de los ocupados fue de $ 126,8.-, el de los trabajadores del sector informal de $ 79,1.-, el de los del sector privado formal de $ 179,2.- y el de los ocupados por el sector público $ 157,9.-

• El grupo de trabajadores del sector micro-informal posee una mayor proporción de mujeres que el sector privado formal, un menor porcentaje de población de 35 a 59 años, una mayor propor-ción de trabajadores sin secundario completo y un mayor porcentaje de residentes en hogares de nivel socioeconómico muy bajo. En general, los factores objetivos del escenario laboral son más adversos para los trabajadores del sector micro-informal: el 75,9% no cuentan con aportes jubilatorios y el 51,3% no posee cobertura de sa-lud nominativa. Al mismo tiempo, el 30% estuvo desempleado por lo menos una vez en el último año, el 13,2% declararon una antigüedad menor a un año y el 45,1% demanda más horas de tra-bajo. Pero también las condiciones psicosociales son más endebles en los trabajadores del sector micro-informal: el 23% presenta malestar psico-lógico, en el 24,1% se observa un afrontamiento negativo ante los problemas, el 16,6% expresa-ron sentirse nada o poco felices y el 14,1% tienen creencia de control externo.

• El nivel socioeconómico del hogar es el factor quemás incide en las limitaciones de inserción en tra-bajos de calidad. La probabilidad de ocuparse en el sector micro-informal aumenta 13,5 veces al comparar a los trabajadores de hogares de nivel socioeconómico muy bajo con los del nivel me-dio alto, anulando el efecto de las otras variables. La región de residencia, denotando los dispares niveles de desarrollo regional, también genera si-tuaciones diferenciales de inserción en la estructu-ra productiva: los trabajadores habitantes del Co-nurbano Bonaerense presentan 1,8 veces más de probabilidades de encontrarse ocupados en uni-dades productivas del sector micro-informal que aquellos trabajadores residentes en la Ciudad de Buenos Aires. Esta brecha es similar al comparar los trabajadores residentes en otras grandes áreas metropolitanas y los del resto urbano del país con

los de la Ciudad de Buenos Aires, la probabilidad de que se encuentren en el sector micro-informal aumenta 1,8 y 1,6 veces, respecto a la de estos últimos.

• En líneas generales se observa que la propensión de los trabajadores a ocuparse en unidades del sector micro-informal es marcadamente mayor en los trabajadores de hogares de nivel socioeconó-mico más bajo y, en menor medida en los no resi-dentes en la Ciudad de Buenos Aires (expresando esto la desigualdad de las estructuras productivas regionales), en las mujeres y en aquellos trabaja-dores sin secundario completo. Los diversos es-cenarios macroeconómicos incidieron en la varia-ción de la ocupación en el sector micro-informal. Se evidencia que en los años de devaluaciones, aceleración del proceso inflacionario y recesión económica se incrementan las ocupaciones en el sector micro-informal.

• Se observa que la probabilidad de los trabajadores de poseer un empleo pleno de derechos se en-cuentra fuertemente asociada a cuestiones es-tructurales. El sector de inserción de la estructura productiva y el nivel socioeconómico del hogar de pertenencia poseen un peso marcadamente superior que los factores de carácter personales como el sexo, la edad o el nivel de instrucción. A pesar de no ser factores con fuertemente deter-minación se identifica a las mujeres, los jóvenes y los trabajadores de nivel educativo bajo como los que poseen más inconvenientes en la obtención de un empleo pleno de derechos.

CAPÍTULO 2Precariedad del empleo y condiciones de vida de los hogares

• La persistente heterogeneidad laboral –que se ex-presa en un extendido sector microinformal y en elevados niveles de precariedad y subempleo– impacta en los hogares a los que pertenecen los trabajadores. De acuerdo con los datos de la En-cuesta de la Deuda Social Argentina de la UCA correspondientes al tercer trimestre de 2018, sólo 52,7% de los hogares tienen un jefe ocupado en empleos plenos, mientras que 44% están encabe-zados por un trabajador precario y 3,2% por un


desocupado. En materia de ingresos, los hogares con jefe no asalariado (patrón o trabajador por cuenta propia) en empleo pleno tienen un ingreso familiar 54% superior al promedio. Los hogares con jefes no asalariados precarios disponen de montos 12% inferiores y dicha desventaja se acentúa entre los encabezados por asalariados precarios, cuyos ingresos son 40% inferiores al promedio.

• Además de considerar la ocupación del jefe delhogar, se tomó en cuenta la posición socio-ocupa-cional de los demás integrantes económicamente activos. En este sentido, si se considera el acce-so del hogar al empleo pleno a través de todos sus miembros activos casi 4 de cada 10 hogares (38,7%) en la Argentina urbana se encuentran ex-cluidos de los empleos plenos y sólo disponen de trabajadores precarios o en situación de desocu-pación. Esta pauta de desigualdad en materia de acceso a empleos de calidad revela un proceso de acumulación de desventajas por parte de una franja considerable de hogares en la Argentina.

• La fragmentación socio-ocupacional tiene impli-cancias en las condiciones de vida familiares. Aquellos hogares en los que todos los trabajado-res tienen empleos precarios y/o se encuentran desocupados tienen un ingreso total familiar 40% inferior al promedio. En cambio, los hogares que sólo tienen empleos plenos tienen de un ingre-so 19% superior. Asimismo, esta pauta de des-igualdad económica se traduce en una particular propensión a la pobreza por parte de los hogares que sólo tienen trabajadores en empleos preca-rios y/o en situación de desempleo: la mitad de ellos (50,1%) son pobres por ingresos. Mediante un modelo multivariado de análisis se comprueba que la modalidad de inserción socio-ocupacional del hogar constituye uno de los factores explica-tivos que más relevancia tienen sobre la pobreza monetaria. Por consiguiente, se pone de manifies-to que en la Argentina –más allá de las caracterís-ticas sociodemográficas o educativas de los hoga-res pobres– existe una estrecha asociación entre el escenario laboral predominante y la pobreza.


PANORAMA DEL EMPLEO EN LA ARGENTINA. 2018

Algún trabajador del hogar en empleo pleno y otros con empleos precarios o desocupados

27,0%

35,8%

49,3%

SECTOR PÚBLICO

SECTOR FORMAL

En 2018 el

14,9%

de los trabajadores estaban ocupados en elSECTOR MICRO-INFORMAL de la estructura productiva

Fuente: EDSA Agenda para la Equidad (2017-2025), Observatorio de la Deuda Social Argentina, UCA.

Empleo de baja calidad

Sin aportes al Sistema de Seguridad Social

Ingresos mensuales

12,6

15,9

22,987

24,8

23,2

24,985

81,7

75,9

10,283

En 2018 el

38,7% de los hogares tenían a todos sus trabajadores en empleos precarios o desocupados, sin acceso a ningún empleo pleno de derechos

Todos los trabajadores del hogar en empleos plenos

34,3%


Figura 1.1 Calidad del empleo

En porcentaje de población económicamente activa de 18 años y más. Años 2010-2018.

2010 2011

Empleo precarioEmpleo pleno

DesempleoSubempleo inestable

43,8 45,1 43,9

34,9

11,6

9,6

42,7

33,5

15,0

8,8

42,7

32,7

15,5

9,1

43,0

31,9

15,6

9,4

41,4

30,7

18,0

9,9

43,9

27,8

18,5

9,8

34,7

11,4

8,7

35,1

9,7

11,4

2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

44,1

27,2

18,6

9,9

FRAGMENTACIÓN Y PRECARIEDAD LABORAL EN LOS TRABAJADORES URBANOS3

Descripción del escenario laboralSegún los resultados de la Encuesta de la Deuda So-cial Argentina referidos al tercer trimestre de 2018, sólo el 44,1% de la población económica activa de 18 años y más logró acceder a un empleo pleno de derechos. Mientras que el 9,9% de esta pobla-ción se encontraba abiertamente desempleado y el 18,6% sometida a un subempleo inestable (realizan-do changas, trabajos temporarios o no remunerados, o siendo beneficiarios de programas de empleo con contraprestación). Al mismo tiempo, el 27,2% conta-ba con un empleo regular pero precario (con niveles de ingresos superiores a los de subsistencia, pero sin afiliación alguna al Sistema de Seguridad Social). Figura 1.1Entre 2010 y 2018, la proporción de subempleos inestables pasó de 9,7% a 18,6% de la población económicamente activa. Este fuerte incremento,

originado principalmente por las políticas contra cíclicas de generación de trabajos vinculados a un mercado interno de consumo de bajos ingresos y/o a programas de empleo, fue el que compensó el comportamiento de la desocupación (la cual dismi-nuyó de 11,4% a 9,9%) en un contexto persistente de falta de inversión productiva y de ausencia de creación de empleo pleno. Entre 2017 y 2018, sin que se hayan registrado cam-bios relevantes en la tasa de actividad, se observa un relativo estancamiento del empleo pleno (0,2 pp.) que se ubica en valores cercanos a los de 2010, 2012, 2015 y 2017, teniendo como correlato una muy leve disminución de la precariedad laboral (0,6 pp.) y sostenidos y elevados valores del subempleo inestable y desempleo abierto. Figura 1.1

Fuente: EDSA Bicentenario (2010-2016) - EDSA Agenda para la Equidad (2017-2025), ODSA, UCA.

3. Este capítulo fue elaborado por Eduardo Donza y Agustín Salvia.


Incidencia del sector micro-informal de la estruc-tura productiva en el empleoUno de los problemas principales que genera la exis-tencia de un importante sector micro-informal en la estructura productiva es que este guarda escasa re-lación con la economía moderna globalizada, sino mayoritariamente con un mercado interno pobre, conformado por los estratos bajo y medio bajo de la sociedad. Su característica principal es el reducido nivel de productividad y retribuciones. Por lo gene-ral, los trabajadores de este sector están ocupados en actividades precarias o inestables, con condicio-nes de trabajo deficitarias, bajos ingresos, falta de protecciones sociales y limitaciones para ejercer los derechos laborales. En el mediano plazo, una con-secuencia casi ineludible para el trabajador en estas condiciones es la inmovilidad ocupacional, dada la imposibilidad de acumular experiencia o desarrollar habilidades necesarias para participar del sector for-mal del mercado de trabajo. En el largo plazo, en la etapa de adultos mayores, es frecuente el abandono económico, la falta de una jubilación digna y la ne-cesidad de continuar trabajando en situaciones de marginalidad social. En la Figura 1.2 se observa que en los últimos años siguió aumentando la proporción

de ocupados en el sector micro informal de la es-tructura productiva (actividades laborales autóno-mas no profesionales o llevadas a cabo en pequeñas unidades productivas de baja productividad, alta ro-tación y baja o nula vinculación con el mercado for-mal). A finales de 2018, este sector reunía al 49,3% de los ocupados. En el mismo año, los ocupados en el sector público representaban el 14,9% (se incluye tanto a los empleados que cubren las necesidades operativas del Estado como a los trabajadores que contra prestan en los programas de empleo directo), y solamente el 35,8% de los ocupados realizaban actividades en el sector privado formal (actividades laborales profesionales o en unidades económicas de media o alta productividad e integradas a los mercados formales).Se observa una fuerte asociación entre el sector de inserción de los trabajadores y la calidad del em-pleo. En 2018 el 81,7% de los trabajadores del sec-tor micro-informal tenían un empleo precario o un subempleo inestable, mientras que este empleo de baja calidad solo lo presentaron el 24,8% de los tra-bajadores del sector formal y el 12,6% de los del sec-tor público. Esta brecha se mantiene relativamente constante en todo el período analizado. Figura 1.3.


Figura 1.2 Composición de los ocupados según sector

En porcentaje de la población ocupada de 18 años y más. Años 2010-2018.

2010 2011

Sector Público

Sector Micro-informalSector Formal

15,0 15,0 15,2

37,6

47,2

15,4

36,7

47,9

14,4

36,3

49,4

15,3

36,5

48,3

13,5

36,8

49,7

14,6

37,5

47,9

38,1

46,9

39,1

45,9

2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

14,9

35,8

49,3




Figura 1.3 Incidencia del empleo de baja calidad por sector ocupacional

En porcentaje de la población ocupada de 18 años y más de referencia. Años 2010-2018.

2010 2011

Sector Micro-informal TotalSector Público Sector Formal

18,026,3

81,5

50,6

14,820,0

29,025,7

82,3 79,5 81,3

50,6 51,5 53,2 53,0 52,6 54,1 51,3 51,0

24,8

12,6

84,1 83,9 80,8 81,781,3

30,8 30,6

11,8 11,9 9,9

28,0 30,0 28,6

12,919,8

2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

Figura 1.4 Trabajadores del sector micro-informal según nivel socioeconómico del hogar

En porcentaje de la población ocupada de 18 años y más de referencia. Años 2010-2018.

2010 2011

TotalMuy bajo Medio alto

82,0

45,9

12,9

46,9

83,7

14,5

83,2

13,3

79,5

47,2 47,9 49,4 48,3 49,7 47,9 49,3

17,3

79,785,0

79,974,8

81,4

13,9 16,1 14,3 16,1 13,0

2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018



Las actividades en el sector micro-informal de la es-tructura económica se encuentran asociadas con el nivel socioeconómico del hogar de pertenencia del trabajador. El 74,8% de los ocupados del 25% de los hogares de más bajo nivel socioeconómico desarro-lla actividades en el sector micro-informal, mientras que en el 25% de los hogares de mayor nivel socioe-conómico esto se reduce a sólo el 17,3%. Esta si-tuación es relativamente estable en todo el período analizado. Figura 1.4.Cabe destacar que en 2018 el 26,4% de los trabaja-dores del sector micro-informal se declaran asalaria-dos, mientras que el componente no asalariado re-presenta el 73,6% de estos puestos. Este porcentaje se mantiene relativamente estable en los últimos años analizados. Figura 1.5.Los factores que inciden en la inserción de los tra-bajadores en un empleo de calidad son múltiples. A este respecto, por medio de una técnica multiva-riada, se analiza la injerencia de factores personales y contextuales en la probabilidad de los integrantes de la población económicamente activa de insertar-se en un empleo pleno de derechos. Se determinan, por medio de un modelo de regresión logística4, las

categorías sociales y de la estructura productiva que inciden en este tipo de inserción.Se considera un modelo que posee como variables predictoras el sexo, la edad, el nivel educativo, el nivel socioeconómico, la región de residencia (que eviden-cia las estructuras productivas regionales) y el sector de inserción en la estructura productiva. Además, se integró como factor explicativo el año que permitirá evidenciar las particularidades económico-producti-vas de cada uno de los períodos considerados.Este modelo, que estudia la tendencia a que los trabajadores que concurren al mercado de tra-bajo se inserten en un empleo de calidad, posee una considerable capacidad de predicción general medida por un “overall” del 78,7%5. En el caso de los trabajadores que poseen un empleo formal las

4. Se considera adecuada la aplicación de la técnica de regresión logística debido a que en ésta, los modelos teóricos considera-dos, están compuestos por una variable dependiente dicotómica y en variables independientes, pudiendo estar definidas en esca-la métrica, ordinal o nominal (Aldrich y Forrest, 1984). La opción utilizada es la de presentación de un modelo definido (Method: Enter), es decir que no fue solicitado el agregado o desagregado de variables con un criterio estadístico determinado.

Figura 1.5 Composición de asalariados o no asalariados de los trabajadores del sector micro-informal

En porcentaje de los trabajadores del sector micro-informal de 18 años y más. Años 2010-2018.

2010 2011

AsalariadoNo asalariado

72,6 67,2 67,0

33,0

73,1

26,9

72,0

28,0

71,3

28,7

72,9

27,1

74,2

25,832,827,4

2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

73,6

26,4


predicciones acertadas son del 81,6%, lo cual confir-ma las bondades del modelo presentado. Esto con-verge con el aceptable nivel de determinación que posee el modelo expresado por un r cuadrado de Cox & Snell de 0,36 y un r cuadrado de Nagelkerke de 0,46. Puede verse más detalles del modelo en la Figura A1 del anexo.Asimismo, puede observase en el anexo que el sec-tor de la estructura productiva en el que se realizó la inserción laboral influye taxativamente en la po-sibilidad de obtener un empleo pleno de derechos (coeficiente “wald” de 4949)6 en comparación con el nivel socioeconómico del hogar, la edad, el sexo, la región de residencia y el nivel educativo (con co-eficientes “wald” de 993, 348, 268, 29 y 8; respecti-vamente). En todos los casos se rechaza la hipótesis nula, que dice que el efecto de cada variable inde-pendiente es igual a cero, con un nivel de confianza superior al 99%. Se observa una incidencia no signi-ficativa del año de relevamiento de los datos (coe-ficiente “wald” de 9 y significancia de 0,30), lo cual expresa que el porcentaje de trabajadores con em-pleo pleno no presenta variaciones estadísticamente relevantes en los diversos períodos socioeconómi-cos analizados. Por otra parte, el efecto derivado de pertenecer a uno u otro atributo de cada categoría demográfica y re-gional propuesta como explicativa dentro del modelo está dado por los “Exp (B)”7, los que se presentan en

la Figura 1.6. Se aprecia que, controlando el efecto de las otras variables, las mujeres poseen una probabili-dad menor (en un 40%) de encontrarse trabajando en un empleo pleno que los varones. Además, en com-paración con los jóvenes (18 a 34 años) los adultos (35 a 59 años) presentan un 39% más de probabilidad de ocuparse en un empleo pleno, disminuyendo este valor marcadamente (45%) en los adultos mayores (60 años y más). Los trabajadores que no poseen secun-dario completo presentan una probabilidad un 11% menor de estar ocupados en un empleo pleno que los que completaron ese nivel educativo, siempre a igualdad del resto de los atributos.El nivel socioeconómico del hogar presenta injeren-cia entre sus categorías al controlar el efecto del res-to de las variables. A menor nivel socioeconómico se observan menores posibilidades de ocuparse en un empleo pleno. Los trabajadores de hogares de nivel medio bajo poseen un 31% menos de probabilida-des de estar en un empleo pleno, esta disminuye en un 65% y en 84% si poseen nivel socieconómico bajo o muy bajo, respectivamente; siempre en com-paración con la situación de los trabajadores de ho-gares de nivel medio alto.El sector de inserción es el atributo que genera una mayor discriminación entre sus categorías al contro-lar el efecto del resto de las variables. Los trabaja-dores del sector público presentan 2,5 veces más de probabilidades de poseer un empleo pleno que los trabajadores del sector privado formal. Esta pro-babilidad disminuye en un 86% si los trabajadores pertenecen al sector micro-informal de la estructura productiva, siempre en comparación con la situación de los trabajadores del sector privado formal y con-trolando el efecto de las otras variables.La región de residencia, denotando los dispares ni-veles de desarrollo regional, siempre controlando el resto de las variables, también genera situaciones diferenciales de inserción en la estructura productiva que pueden impactar en la calidad del empleo: los trabajadores habitantes del Conurbano Bonaerense no presentan diferencias significativas en la posibili-dad de inserción en un empleo pleno de derechos al compararlos con los residentes en la Ciudad de Buenos Aires. Se observa diferencia al comparar los trabajadores residentes en otras grandes áreas me-tropolitanas y los del resto urbano del país con los de la Ciudad de Buenos Aires, la probabilidad de que se encuentren en insertos en un empleo pleno

5. La calidad de predicción lograda por cada uno de los modelos se mide por el procedimiento “overall” coeficiente que indica la capacidad de predicción del modelo matemático por medio del porcentaje de coincidencia entre el valor observado y el valor es-perado por la predicción del modelo.

6. La determinación de las categorías sociales que poseen más re-levancia se realiza por el coeficiente “wald” que sirve para medir si el efecto de cada variable en el modelo es significativo. De modo que, cuando más grande es el “wald”, más importante es el efecto siendo además considerada la significancia de este coeficiente.

7. La comparación de probabilidades de poseer uno u otro atribu-to al interior de las categorías sociales por medio de la razón de momio o “Exp (B)” - factor por el cual varía la razón de probabili-dades o “odds ratio” (expresando la desigualdad relativa) cuando hay un cambio unitario en el valor de una variable independiente controlando las restantes. En las variables de nivel de medición métrico expresa cuánto aumenta la razón de probabilidad de cambiar de categoría en la variable dependiente cuando se le agrega una unidad en la variable independiente, en forma similar para las variables no métricas expresa la misma probabilidad pero con respecto al paso del atributo de comparación (“dummy”) al atributo estudiado.


aumentan levemente en un 14% y 19%, respecto a la de estos últimos. Los diversos escenarios macroeconómicos, opera-cionalizados por el año de referencia, no generan variaciones significativas en las posibilidades de los trabajadores de insertarse en un empleo de calidad cuando se controlan el resto de los efectos.En líneas generales se observa que la posibilidad de los trabajadores de poseer un empleo pleno de derechos se encuentra fuertemente asociada a cuestiones estructurales. El sector de inserción de la estructura productiva y el nivel socioeconómico del hogar de pertenencia poseen un peso marcadamen-te superior que los factores de carácter personales como el sexo, la edad o el nivel de instrucción. A pesar de no ser factores con fuertemente determi-nación se identifica a las mujeres, los jóvenes y los trabajadores de nivel educativo bajo como los que poseen más inconvenientes en la obtención de un empleo pleno de derechos.

LA POSIBILIDAD DE LOS

TRABAJADORES DE POSEER

UN EMPLEO PLENO DE

DERECHOS SE ENCUENTRA

FUERTEMENTE ASOCIADA A

CUESTIONES ESTRUCTURALES


Figura 1.6

Factores que inciden en la inserción en un empleo pleno de derechos. Comparación entre las categorías delos atributos propuestos en el análisis

Razón de probabilidad de estar inserto en un empleo pleno. Años 2010-2018.

© Atributo de comparación

SexoVarón©Mujer

Edad18 a 34 años©35 a 59 años60 años y más

Nivel de instrucciónSecundario completo©Sin secundario completo

Nivel socioeconómicoMedio alto©Medio bajoBajoMuy bajo

Región urbanaCABA©Conurbano bonaerenseOtras grandes áreas metropolitanasResto urbano

SectorSector PúblicoSector Formal©Sector Micro-informal

Año2010©20112012201320142015201620172018

0 3

1,000,60

1,001,39

0,55

1,000,89

1,00

1,00

0,690,35

0,16

0,981,14

1,19

2,531,00

0,14

1,001,030,990,93

0,921,07

0,94

1,020,98


Características de los puestos de trabajo de los trabajadores del sector micro-informalLas tareas desarrolladas en el sector micro-informal son realizadas generalmente por mano de obra no especializada, presumiblemente trabajadores con bajo nivel de empleabilidad en sector formal. A ni-vel general, en 2018 estos desarrollaban mayorita-riamente actividades independientes como traba-jadores por cuenta propia no profesional (52,5%),

patrones de pequeñas unidades económicas (2,2%) o ayuda familiar en dichas unidades (0,5%). La distri-bución de ocupaciones es muy dispar según el sexo de los trabajadores. Las ocupaciones más presentes en las mujeres son el trabajo por cuenta propia no profesional (45,4%) y el servicio en hogares (22,9%). Mientras que la mitad de los varones (57,9%) realiza-ban actividades como cuentapropistas no profesio-nales. Figura 1.7.

Fuente: EDSA Agenda para la Equidad (2017-2025), ODSA, UCA.

Figura 1.7 Ocupación de los trabajadores del sector micro-informal

Porcentaje respecto el total de ocupados de referencia. Año 2018.

20,3%

Relación de dependencia en el sector privado

14,9%

Empleos o trabajos temporarios

9,6%

Casas de familia

2,2%

Socio patrón o empleador

0,5%

Trabajador familiar sin salario

52,5%

Trabajo por cuenta propia (no profesional)

TOTAL

21,0%

Relación de dependencia en el sector privado

8,0%


22,9%

Casas de familia

1,5%


1,2%

Trabajador familiar sin salario

45,4%Trabajo por cuenta propia(no profesional)

19,9%Relación de dependencia en el sector privado

19,9%


0,1%

Casas de familia

2,6%


57,5%Trabajo por cuenta propia(no profesional)

MUJERES VARONES


El bajo nivel de calificación de las actividades en las unidades del sector micro-informal se corrobora con los bajos niveles de retribución que obtienen sus trabajadores: en 2018, el ingreso medio mensual de los trabajadores de este sector fue un 41% menor que el ingreso del total de ocupados. En ese año el ingreso medio mensual del total de los ocupados fue de $ 17.454.-, el de los trabajadores del sector micro-informal de $ 10.283.-, el de los ocupados del sector privado formal de $ 24.985.- y el del sector público de $ 22.987.- La evolución de estos ingre-sos se mantuvo relativamente constante entre 2010 y 2013, para luego decrecer. En el caso de los in-gresos de los trabajadores del sector público y del privado formal la tendencia a la baja se detiene en 2015 y se recupera levemente hasta 2017, esta recu-peración no se observa en los ocupados del sector micro-informal. La coyuntura de 2018 fue adversa para todos los trabajadores: entre 2017 y 2018 el poder adquisitivo del ingreso medio mensual dismi-nuyó un 8,2%. El saldo fue aún más negativo para los ocupados en el sector micro-informal (-10,5%) que para los del sector público (-7,7%) y el sector formal (-5%). Figura 1.8.

Las fluctuaciones observadas en el período 2010 y 2018 dejan un balance en el que el ingreso medio del total de los trabajadores decrece en un 12,2% y en un 26,3% en el caso de los trabajadores del sec-tor micro-informal. Por otra parte, el ingreso medio de los ocupados del sector privado formal casi no presenta cambios (+0,7%) y los del sector público disminuyeron 8,4%. Figura 1.8.La remuneración horaria que obtienen los trabajado-res puede ser interpretada como una variable proxi de la productividad de cada uno de los sectores de la estructura productiva y/o de las actividades desa-rrolladas por los ocupados en ellos. Bajo estas con-sideraciones se puede determinar que el nivel de productividad del sector micro-informal es marcada-mente inferior que el del total de la economía: en 2018, el ingreso horario de los trabajadores de este sector fue un 38% menor que el del total de ocupa-dos. En ese año el ingreso horario del total de los ocupados fue de $ 126,8.-, el de los trabajadores del sector informal de $ 79,1.-, el de los del sector pri-vado formal de $ 179,2.- y el de los ocupados por el sector público $ 157,9.- En el caso del sector micro-informal, la evolución de estos ingresos se mantuvo


Figura 1.8 Ingresos mensuales de los trabajadores

En pesos del tercer trimestre de 2018. Años 2010-2018

Sector Público Sector Formal Sector Micro-informal Total

5.000

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

10.000

15.000

20.000

25.000

30.000

25.090

24.820

19.880

13.961

24.252

20.579

15.427

25.472 25.373

23.971

20.158

14.955

23.395

20.307

15.152

23.252

18.893

13.532

17.756

12.172

18.310

11.852 11.490

19.013

24.022 24.363

23.25624.917

22.987

17.454

10.283

24.98526.288

21.028

24.46825.817


relativamente constante entre 2010 y 2013, para lue-go decrecer. Entre 2010 y 2018 el ingreso horario del total de los trabajadores decrece en un 22,8%, en el caso de los trabajadores del sector micro-informal disminuye 34,9% y en los del sector privado formal decrece solamente 3,8%, expresando el incremento de las brechas de remuneración horaria y producti-vidad en etapas de desaceleración de la economía. Al considerar a los ocupados en el sector público se observa que el ingreso horario disminuye 33,5%, es importante tener en cuenta que en este grupo se incluyen no solo a los empleados del Estado sino también a los beneficiarios de políticas de empleo con contraprestación por lo que una alteración en la proporción entre ambos puede generar interpreta-ciones espurias en el análisis de las medias de ingre-sos. Figura 1.9.

Perfil de los trabajadores del sector micro-informalEs importante tener en cuenta que, tal como se presentó anteriormente, una parte de los trabaja-dores realizan sus actividades en el sector micro-informal de la estructura productiva, es decir tienen ciertas particularidades o se ven limitados en sus

oportunidades y/o decisiones y sus posibilidades se limitan a la inserción en este tipo de unidades productivas. Esta situación puede generarse por no encontrar “ningún otro tipo de trabajo”, porque tra-baja en emprendimientos familiares, porque no se les ofrece algún otro tipo de trabajo acorde a sus expectativas o a la necesidad de un cálculo, en ma-yor o menor medida manifiesto, de costo-beneficio personal o del hogar. A partir de la heterogeneidad de estas posibles razones es importante analizar el perfil de los mismos en comparación con el del resto de los ocupados y con el total. Esto se realiza se-gún variables demográficas y socioeconómicas para el año 2018 (Figura 1.10), se observa que el grupo de trabajadores del sector micro-informal posee una mayor proporción de mujeres que el sector privado formal (41,7% en comparación con el 31,8% del res-to del sector privado; por otra parte las mujeres re-presentan el 56% del sector público y el 40,3% del total de ocupados), un menor porcentaje de pobla-ción de 35 a 59 años (47,8% en comparación con el 52,2% del resto del sector privado; además este rango de edad representa el 62,4% del sector pú-blico y el 51,5% del total de ocupados), una mayor


Figura 1.9 Remuneración horaria de los trabajadores

En pesos del tercer trimestre de 2018. Años 2010-2018

Sector Público Sector Formal Sector Micro-informal Total

0

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

50

100

150

200

250

121,5140,1

122,6 132,2121,1

97,6 98,1 100,879,1

164,3 173,5154,6

168,8152,7 145,5 146,2 141,7

126,8

186,2207,2

185,3211,5

183,8206,3

182,0

204,3179,2

237,6

182,8 182,1 179,0

184,8

180,3157,9

183,4192,6


proporción de trabajadores sin secundario completo (47,5% en comparación con el 19,7% del resto del sector privado; por otra parte los trabajadores sin secundario completo representan solo el 13,3% del sector público y el 32,5% del total de ocupados) y


Porcentaje respecto el total de referencia. Año 2018.

SEXO

Mujer

Varón

Figura 1.10 Perfil de los trabajadores según sexo, grupos de edad, nivel educativo y nivel socioeconómico

Sector Público

Sector Formal

Sector Micro-informal

Total

58,3

41,731,8

68,2

44,0

56,040,3

59,7

EDAD

35 a 39 años

18 a 34 años

60 años y más

Sector Público

Sector Formal


Total

38,2

47,8

14,0

52,2

11,5

36,328,2

62,4

9,4

51,5

12,4

36,0

NIVEL EDUCATIVO

NIVELSOCIOECONÓMICO

Sin secundario completo

Con secundario completo

Sector Público

Sector Formal


Total

52,5

47,5

19,7

80,3 86,7

13,332,5

67,5

BajoMuy bajo

Medio bajo

Medio alto

Sector Público

Sector Formal


Total

19,0

29,2

34,5

17,3

25,8

54,2

13,8

6,2 6,2

25,1

10,8

57,9

29,9

36,6

12,5

20,9

un mayor porcentaje de residentes en hogares de nivel socieconómico muy bajo (19% comparado con el 6,2% en el sector privado formal, el 6,2% en el sector público y el 12,5% en el total de ocupados).


Participación en el sistema de protección socialLa participación de los trabajadores en el Sistema de Seguridad Social y la cobertura de salud son dere-chos reconocidos a nivel nacional e internacional. En la Argentina, a excepción de los cambios generados en el 2009 por la implementación de la Asignación Universal por Hijo (AUH) y la expansión de las pen-siones no contributivas, gran parte del Sistema de Seguridad Social posee un esquema contributivo y, por lo tanto, se ejecuta por medio de la actividad de los trabajadores en el mercado laboral registrado. Por este motivo, adquiere relevancia la evaluación del porcentaje de trabajadores sin aportes al Siste-ma de Seguridad Social. Considerando este aspecto los ocupados en el sector micro-informal de la es-tructura productiva se encuentran muy desprotegi-dos: un 75,9% de estos trabajadores no cuentan con aportes jubilatorios en comparación con el 23,2% de los trabajadores del sector privado formal, el 15,9% de los del sector público y el 48,1% del total de ocu-pados. Figura 1.11.Al considerar la cobertura de salud se debe tener en cuenta que la asistencia genérica no nominativa es financiada por rentas generales a cargo del sector

público; en la Argentina, cubre a todas las personas que se encuentren en una determinada jurisdicción o región del país. Por otro lado, existen las cober-turas específicas nominativas, dentro de las cuales se pueden identificar dos tipos: las financiadas por aportes y contribuciones obligatorias sobre el salario de los trabajadores y por los pagos de cuentapropis-tas, que trasladan la cobertura al grupo familiar; y las financiadas con aportes voluntarios individuales ad-ministrados por instituciones con o sin fines de lucro (prepagas o mutuales, principalmente). En algunos casos los trabajadores pueden tener cobertura de salud nominativa, más allá de ser o no trabajadores registrados. Ello puede ocurrir tanto por extensión del derecho de un trabajador registrado integrante del grupo familiar como por el pago específico a una mutual o prepaga. Al observar el porcentaje de tra-bajadores que no disponen de cobertura de salud nominativa se observa una gran desigualdad según el sector de inserción laboral: el 51,3% de los traba-jadores del sector micro-informal no cuenta con co-bertura de salud nominativa en comparación con el 14,2% del sector privado formal, el 4,6% del sector público y el 31% del total de ocupados. Figura 1.11.


SIN APORTES AL SISTEMA DE SEGURIDAD SOCIAL

SIN COBERTURA DE SALUD NOMINATIVA

Figura 1.11 Participación en el sistema de protección social

Sector Público

Sector Formal


Total

75,9

23,215,9

Sector Público

Sector Formal


Total

51,3

14,2

4,6

31,0

48,1




Situación objetiva y subjetiva de los trabajadores en su escenario laboralUn rasgo típico de los mercados de trabajo preca-rizados es la facilidad con que un trabajador pasa de periodos de ocupación a otros de desocupación. Las entradas y salidas frecuentes de los empleos implican una disminución de los ingresos anuales, una falta de consolidación de la relación laboral, una ruptura del ciclo de capacitación, la pérdida de la antigüedad laboral y, de existir, la discontinuidad de aportes al Sistema de Seguridad Social. Un indicador de estas situaciones de rotación laboral es el porcen-taje de ocupados que se encontraron desocupados por lo menos una vez en el último año (con este indi-cador se amplía el periodo de referencia, que suele ser de una semana, o de un mes como máximo). Por lo general la rotación laboral presenta tasas altas en los trabajadores del sector micro-informal, donde se verifican menores niveles de especialización de la mano de obra, relaciones laborales más vulnerables y menores (o nulos) costos de salida para el emplea-dor. Debido a estas particularidades los trabajadores más expuestos al desempleo son los pertenecientes al sector micro-informal. En el 2018, un 30% de estos trabajadores estuvo desempleado por lo menos una vez en el último año en comparación con el 14,4% de los ocupados en el sector privado formal, el 10,8% de los del sector público y el 21,5% del total de ocu-pados. Figura 1.12. El porcentaje de ocupados con antigüedad en el empleo menor a un año, indicador indirecto de la inestabilidad laboral, es mayor en los ocupados del sector micro-informal: el 13,2% de los trabajadores de este sector tenían una antigüedad menor a un año en el 2018, mientras que en los tra-bajadores del sector privado formal este indicador solo llegaba al 10,2%, en los empleados en el sector público al 7,1% y en total de ocupados al 11,2%. Figura 1.12. En las sociedades modernas e indus-triales, la cantidad de horas trabajadas por los ocu-pados es otro de los indicadores de la calidad del mercado de trabajo. En líneas generales, se supone virtuoso que las tareas laborales insuman entre 35 y 45 horas semanales, definido esto a partir de una jornada socialmente aceptable. Respecto del exceso de horas trabajadas, más de 45 horas semanales se considera sobreocupado horario, y expresa la nece-sidad del trabajador de aumentar sus ingresos, las obligaciones de cumplir con cierto nivel de produc-ción independientemente del nivel de remuneración

13,210,2

7,111,2


Figura 1.12Perfil de los trabajadores según situación objetiva y subjetiva en el escenario laboral

RIESGO DE DESEMPLEO

Sector Público

Sector Formal


Total

30,0

14,410,8

21,5

ANTIGÜEDAD MENOR A 1 AÑO

Sector Público

Sector Formal


Total

DEMANDA DE MÁS HORAS DE TRABAJO

Sector Público

Sector Formal


Total

45,1

21,0 21,1

32,9


o, directamente, la autoexplotación de los trabaja-dores cuentapropistas con retribuciones inferiores a los niveles de subsistencia. De forma complemen-taria, los subocupados horarios que trabajan menos de 35 horas semanales pueden tener intenciones de trabajar más horas para incrementar su ingreso men-sual; y debido a ello se constituyen en trabajadores demandantes de más horas de actividad. Con estos antecedentes, e independientemente de las horas trabajadas, el deseo de trabajar más horas es mayor en los trabajadores del sector micro-informal que en el resto: en el 2018, un 45,1% de estos trabajadores demanda más horas de trabajo en comparación con el 21% del sector privado formal, con el 21,1% de los trabajadores del sector público y el 32,9% del total de ocupados. Figura 1.12.

Recursos psicológicos de los trabajadoresEl bienestar subjetivo constituye un derecho social fundamental de las personas y, al mismo tiempo, su ausencia limita la igualdad de oportunidades y la ca-pacidad de agencia. Uno de los indicadores del nivel de bienestar es el malestar psicológico que se en-tiende como un déficit en los recursos emocionales y cognitivos de las personas, carencia que afecta las capacidades para responder a las demandas ordina-rias de la vida cotidiana, desenvolverse socialmente y para tener relaciones satisfactorias con los otros (Ro-dríguez Espínola, 2016). Este déficit es más marcado en los ocupados del sector micro-informal de la es-tructura productiva que en el resto de los trabajado-res: en 2018 presentaron malestar psicológico el 23% de los trabajadores de este sector, mientras que solo se observó en el 13,8% de los trabajadores del sector privado formal, en el 18,2% de los del sector público y en el 19% del total de ocupados. Figura 1.13.

Las estrategias de afrontamiento constituyen los es-fuerzos, tanto cognitivos como conductuales, que realizan las personas para manejar la tensión psico-lógica y hacer frente a las situaciones adversas (Ro-dríguez Espínola, 2016). En este marco, es posible diferenciar dos tipos de afrontamiento: el activo (orientado a la solución del problema) y el pasivo / negativo (orientado a evitar el problema). Se iden-tificó que en el 2018 el afrontamiento negativo fue mayor en los trabajadores del sector micro-informal que en el resto: el 24,1% de estos trabajadores de este sector presentó una orientación de afronta-miento negativo en comparación con el 15,4% de los ocupados del sector privado formal, el 15,1% de los del sector público y el 19,7% del total de ocupa-dos. Figura 1.13.Es posible analizar a la felicidad no solo como una emoción personal de quien lo experimenta, sino como resultado de un proceso dinámico y complejo que va más allá del ámbito privado, convirtiéndose en un asunto psicosocial cuando tales sentimientos se ven obstaculizados o disminuidos por un contexto o situación laboral desfavorable (Rodríguez Espínola, 2016). Los trabajadores del sector micro-informal se sienten nada o poco felices en una proporción le-vemente mayor que el resto: en el 2018 un 16,6% de estos expresaron sentirse nada o poco felices mientras que solo se encontraban en esta situación el 7,9% de los ocupados en el sector privado formal, el 8,5% de los del sector público y el 12,3% del total de trabajadores. Figura 1.13.La creencia de control externo se entiende como la convicción de que lo que ocurre es resultado del azar, del destino o de la influencia de otros con ma-yor poder, en lugar de creer que es producto del propio comportamiento. En este complejo, se per-cibe que los eventos no pueden ser controlados y se instala una falta de valoración del esfuerzo y de la dedicación personal por desestimar la eficacia del propio accionar para producir cambios. Los indivi-duos que presentan esta creencia son más influen-ciables frente a la coerción social, además de tener escasa motivación al logro y bajas expectativas ha-cia el futuro (Rodríguez Espínola, 2016). La creencia de control externo es mayor en los trabajadores del sector micro-informal: en 2018 la perciben un 14,1% de ellos y solo el 6,1% de los ocupados del sector privado formal, el 6,2% de los del sector público y el 10,1% del total de trabajadores. Figura 1.13.

EL DESEO DE TRABAJAR MÁS

HORAS ES MAYOR EN LOS

TRABAJADORES DEL SECTOR

MICRO-INFORMAL


23,0 24,1

15,4 15,1

19,7

13,8

18,3 19,0


MALESTAR PSICOLÓGICO

Figura 1.13 Recursos psicológicos para el bienestar subjetivo de los trabajadores

Sector Público

Sector Formal


Total

AFRONTAMIENTONEGATIVO

Sector Público

Sector Formal


Total

16,614,1

6,1 6,2

10,17,9 8,5

12,3

Sector Público

Sector Formal


Total Sector Público

Sector Formal


Total

SENTIRSE NADA O POCO FELIZ

CREENCIA DE CONTROL EXTERNO


Factores explicativos de la inserción laboral en el sector micro-informal En este apartado se analiza, por medio de una técni-ca multivariada, la injerencia de factores personales y contextuales en la probabilidad que los ocupados se encuentren insertos en el sector micro-informal de la estructura productiva. Se determinan, por medio de un modelo de regresión logística8, las categorías sociales y de la estructura productiva que inciden en este tipo de inserción.

8. Se considera adecuada la aplicación de la técnica de regresión logística debido a que en ésta, los modelos teóricos considera-dos, están compuestos por una variable dependiente dicotómica y en variables independientes, pudiendo estar definidas en esca-la métrica, ordinal o nominal (Aldrich y Forrest, 1984). La opción utilizada es la de presentación de un modelo definido (Method: Enter), es decir que no fue solicitado el agregado o desagregado de variables con un criterio estadístico determinado.


datos (coeficiente “wald” de 79), lo cual expresa que el porcentaje de trabajadores del sector micro-infor-mal presenta variaciones en los diversos períodos socioeconómicos analizados. En todos los casos se rechaza la hipótesis nula, que dice que el efecto de cada variable independiente es igual a cero, con un nivel de confianza superior al 99%.Por otra parte, el efecto derivado de pertenecer a uno u otro atributo de cada categoría demográfica y regional propuesta como explicativa dentro del modelo está dado por los “Exp (B)”11, los que se presentan en el Figura 1.14. Se aprecia que, contro-lando el efecto de las otras variables, las mujeres po-seen una probabilidad mayor (en un 50%) de encon-trarse trabajando en el sector micro-informal que los varones. Además, en comparación con los jóvenes (18 a 34 años) los adultos (35 a 59 años) presentan un 3% más de probabilidad de ocuparse en el sec-tor micro-informal, siendo este valor marcadamente más elevado (80%) en los adultos mayores (60 años y más). Los trabajadores que no poseen secundario completo presentan una probabilidad un 80% ma-yor que los que completaron ese nivel educativo de estar en el sector micro-informal, siempre a igualdad del resto de los atributos.El nivel socioeconómico del hogar es el atributo que genera una mayor discriminación entre sus catego-rías al controlar el efecto del resto de las variables. A menor nivel socioeconómico se observan mayores posibilidades de ocuparse en el sector micro-infor-mal. Los trabajadores de hogares de nivel medio bajo poseen casi cuatro veces más probabilidades de estar en el sector micro-informal, esta se incre-menta en 7,2 veces y 13,5 veces más si poseen nivel socieconómico bajo o muy bajo, respectivamente; siempre en comparación con la situación de los tra-bajadores de hogares de nivel medio alto.La región de residencia, denotando los dispares ni-veles de desarrollo regional, siempre controlando el resto de las variables, también genera situaciones diferenciales de inserción en la estructura producti-va que pueden impactar en un mayor desarrollo del sector micro-informal: los trabajadores habitantes del Conurbano Bonaerense presentan 1,83 veces más de probabilidades de encontrarse ocupados en unidades productivas del sector micro-informal que aquellos trabajadores residentes en la Ciudad de Buenos Aires. Esta brecha es similar al comparar los trabajadores residentes en otras grandes áreas

9. La calidad de predicción lograda por cada uno de los modelos se mide por el procedimiento “overall” coeficiente que indica la capacidad de predicción del modelo matemático por medio del porcentaje de coincidencia entre el valor observado y el valor es-perado por la predicción del modelo.

10. La determinación de las categorías sociales que poseen más relevancia se realiza por el coeficiente “wald” que sirve para me-dir si el efecto de cada variable en el modelo es significativo. De modo que, cuando más grande es el “wald”, más importante es el efecto siendo además considerada la significancia de este co-eficiente.

11. La comparación de probabilidades de poseer uno u otro atri-buto al interior de las categorías sociales por medio de la razón de momio o “Exp (B)” - factor por el cual varía la razón de probabili-dades o “odds ratio” (expresando la desigualdad relativa) cuando hay un cambio unitario en el valor de una variable independiente controlando las restantes. En las variables de nivel de medición métrico expresa cuánto aumenta la razón de probabilidad de cambiar de categoría en la variable dependiente cuando se le agrega una unidad en la variable independiente, en forma similar para las variables no métricas expresa la misma probabilidad pero con respecto al paso del atributo de comparación (“dummy”) al atributo estudiado.

Se considera un modelo que posee como varia-bles predictoras el sexo, la edad, el nivel educativo, el nivel socioeconómico y la región de residencia (que evidencia las estructuras productivas regiona-les). Además, se integró como factor explicativo el año que permitirá evidenciar las particularidades económico-productivas de cada uno de los perío-dos considerados.Este modelo, que estudia la tendencia a que los tra-bajadores se inserten en el sector micro-informal, posee una considerable capacidad de predicción general medida por un “overall” del 72,7%9. En el caso de los trabajadores que pertenecen al sector micro-informal las predicciones acertadas son del 70,8%, lo cual confirma las bondades del modelo presentado. Esto converge con el aceptable nivel de determinación que posee el modelo expresado por un r cuadrado de Cox & Snell de 0,25 y un r cuadra-do de Nagelkerke de 0,34. Puede verse más detalles del modelo en la Figura A2 del anexo.Asimismo, puede observase en el anexo que el ni-vel socioeconómico del hogar influye taxativamente en la determinación del trabajo en el sector micro-informal (coeficiente “wald” de 2623)10 en compa-ración con el nivel educativo, el sexo, la edad y la región de residencia (con coeficientes “wald” de 304, 201, 157 y 156; respectivamente). Presenta una menor incidencia el año de relevamiento de los


metropolitanas y los del resto urbano del país con los de la Ciudad de Buenos Aires, la probabilidad de que se encuentren en el sector micro-informal aumenta 1,78 y 1,59 veces, respecto a la de estos últimos.Los diversos escenarios macroeconómicos, opera-cionalizados por el año de referencia, incidieron le-vemente en la variación de la ocupación en unidades productivas del sector micro-informal. Se observan leves cambios pero significativos en el 2016 (incre-mento cercano al 13%) respecto de la probabilidad de ser trabajador del sector micro-informal en 2010. Representando el 2016 el año de sinceramiento de las variables macroeconómicos (incluida una deva-luación) y sus consecuencias en la desaceleración del consumo y de la producción. El efecto temporal más importante es el evidenciado en el año 2018, con un incremento de la probabilidad, siempre en referencia a la de 2010, de un 48%, consecuencia de la fuerte devaluación, el incremento de precios y los efectos recesivos.En líneas generales se observa que la propensión de los trabajadores a ocuparse en unidades productivas del sector micro-informal es marcadamente mayor en los trabajadores de hogares de nivel socioeco-nómico más bajo y, en menor medida en los no resi-dentes en la Ciudad de Buenos Aires, en las mujeres y en aquellos trabajadores sin secundario completo. Se evidencia que el principal factor es de carácter estructural y está representado por el estrato social de pertenencia de los trabajadores presentándose como mucho más determinante que los factores personales como el nivel educativo o el sexo. La inci-dencia de la región urbana representa la disparidad de desarrollo en las economías regionales, expresa esto la necesidad de la aplicación de políticas de estado que promuevan los desarrollos económicos locales genuinos y sustentables. La variación de la incidencia en algunos escenarios políticos-económi-cos (2014, 2016 y 2018) representa el efecto nega-tivo de los programas y medidas económicas en el escenario laboral.


Figura 1.14

Factores que inciden en la ocupación en el sector micro-informal. Comparación entre las categorías de los atributos propuestos en el análisis

Razón de probabilidad de estar ocupado en el sector micro-informal.Años 2010-2018.


SexoVarón©Mujer

Edad18 a 34 años©35 a 59 años60 años y más

Nivel de instrucciónSecundario completo©Sin secundario completo

Nivel socioeconómicoMedio alto©Medio bajoBajoMuy bajo


Año2010©20112012201320142015201620172018

0 15

1,001,50

1,001,08

1,80

1,001,80

1,003,44

7,22 13,49

1,001,831,78

1,59

1,001,001,011,00

1,130,981,48

1,040,95


PRECARIEDAD DEL EMPLEO Y CONDICIONES DE VIDA DE LOS HOGARES12

CAPÍTULO 2

Los resultados anteriormente expuestos revelan una persistente heterogeneidad laboral que remite a un extendido sector microinformal y a elevados niveles de incidencia del empleo precario y el subempleo. ¿Cómo se traducen tales características de la estruc-tura socio-ocupacional –que refieren a la distribución de la fuerza de trabajo individual– en los hogares a los que pertenecen los trabajadores? ¿Qué implican-cias tiene la fragmentación socio-ocupacional sobre las condiciones de vida y el bienestar material de las familias? El acceso por parte de los integrantes de los hogares a distintas posiciones socio-ocupacio-nales permite evidenciar los modos en que la frag-mentación del mercado de trabajo incide sobre las oportunidades de integración social, la distribución del ingreso y la pobreza.En la Argentina urbana, casi 6 de cada 10 hogares tienen más de un miembro económicamente activo; por consiguiente, es posible que en su interior se combine el acceso a distintos tipos de ocupaciones. Esta posibilidad ha sido reconocida como un aspec-to relevante por diferentes perspectivas conceptua-les. Desde los estudios del trabajo se ha ligado dicha posibilidad con el carácter “voluntario” del empleo informal o no registrado, en tanto se argumenta que la informalidad ofrece “flexibilidad” a trabajadores secundarios13 de hogares que ya disponen de un ocupado registrado y les permite percibir un ingreso de bolsillo mayor que el que obtendrían si se consi-derasen las cargas sociales ligadas al empleo pleno (Maloney, 2004; Perry et al., 2007). Por su parte, los estudios de estratificación social atienden a la com-binación de posiciones de clase entre los distintos

integrantes de los hogares y analizan, en especial, la existencia de situaciones híbridas o mixtas. En la Argentina, los antecedentes al respecto no ofrecen resultados concluyentes. Para algunos auto-res, la combinación de ocupaciones en el seno de los hogares relativizaría la cristalización de una frac-ción social marginal o informal (Dalle et al., 2015; Elbert, 2015). En cambio, otros estudios han llamado la atención sobre la persistente segmentación social que enfrentan las familias en el acceso al empleo pleno y/o en el sector formal (Groisman, 2013; Poy, 2016). El propósito de esta sección es ofrecer eviden-cias sobre las formas de inserción socio-ocupacional de los hogares tomando en cuenta al conjunto de su fuerza de trabajo y poniendo énfasis en las oportuni-dades que tienen de acceder al empleo pleno.

La inserción socio-ocupacional de los integrantes de los hogares La Figura 2.1 brinda una primera aproximación a la forma en que la fragmentación ocupacional se ex-presa a nivel de los hogares urbanos, al presentar la distribución de las unidades domésticas según la posición socio-ocupacional del jefe de hogar. En el tercer trimestre de 2018, sólo 52,8% de los hogares tenían un jefe ocupado en empleos plenos, ya sea

12. Este capítulo fue elaborado por Santiago Poy.

13. Se entiende como “trabajadores secundarios” a aquellos in-tegrantes económicamente activos de los hogares que no son el jefe. En su origen, el concepto buscó enfatizar la “reserva laboral” presente en los hogares, como recurso pasible de ser movilizado en períodos de contracción económica. Aquí se emplea en un sen-tido estrictamente estadístico para distinguirlos del jefe del hogar.

EN EL TERCER TRIMESTRE DE

2018, SÓLO 52,8% DE LOS

HOGARES TENÍAN UN JEFE

OCUPADO EN EMPLEOS PLENOS



11,1

23,5

41,6

20,5

3,2

Figura 2.1 Distribución de los hogares según posición socio-ocupacional del jefe de hogar

En porcentaje de hogares particulares con jefe activo. Año 2018.

Patrones y trabajadores por

cuenta propia con empleo pleno


cuenta propia con empleo precario

Asalariados con empleo pleno

Asalariados con empleo precario

Desocupados

52,8%

Jefe con empleo pleno

44,0%

Jefe con empleo precario / subempleo

3,2%

Jefe desocupado

en posiciones no asalariadas (11,1%) o asalariadas (41,6%). En contraste, el 44% de los hogares con jefe económicamente activo estaban encabezados por un trabajador precario (incluyendo situaciones de su-bempleo inestable), tanto en posiciones no asalaria-das (23,5%) como asalariadas (20,5%); mientras que 3,2% estaban encabezados por un desocupado. Es-tos resultados evidencian una significativa fragmen-tación de las oportunidades de acceso a empleos de calidad por parte de los hogares si se considera únicamente la posición del jefe de hogar.Esta heterogeneidad socio-ocupacional se expresa también en brechas de desigualdad económica (Fi-gura 2.2). Al respecto, se considera el ingreso total familiar y el ingreso per cápita de los hogares según la posición socio-ocupacional del jefe y se analiza la distancia con respecto al promedio del conjunto de los hogares con jefe económicamente activo. Los hogares con jefe no asalariado (patrón o trabaja-dor por cuenta propia) en empleo pleno tienen un ingreso familiar 54% superior al promedio (y 79% si se considera su ingreso per cápita familiar). En contrapartida, los hogares con jefes no asalariados


precarios disponen de montos 12% inferiores y di-cha desventaja se acentúa entre los encabezados por asalariados precarios, cuyos ingresos son 40% inferiores al promedio.¿Qué ocurre si se toma en cuenta al conjunto de la fuerza de trabajo disponible en los hogares y no sólo al jefe? La Figura 2.3A examina el tipo de inser-ción socio-ocupacional de los hogares tomando en cuenta a todos sus miembros activos. Se presenta un gradiente de distintas modalidades de inserción la-boral. En primer lugar, se constata que en 37,7% de los hogares sólo es activo el jefe (18,2% en un em-pleo pleno y 19,4% en un empleo precario), mientras que el restante 62,3% dispone de al menos dos in-tegrantes que trabajan o buscan trabajo. Esto es in-dicativo de la relevancia que adquiere el análisis del mercado de trabajo desde una perspectiva centrada en los hogares como unidad de análisis. Entre los hogares con más de un miembro activo, pueden di-ferenciarse dos situaciones: de homogeneidad y de heterogeneidad interna (u hogares “mixtos” en tér-minos ocupacionales). Por una parte, 16% tiene un jefe en empleo pleno y otros ocupados secundarios en similares posiciones, mientras que 19,3% tiene

un jefe desocupado o precario y otros trabajadores secundarios en una posición similar. Por otra parte, 18,5% tiene un jefe con empleo pleno y trabajadores secundarios precarios o desocupados y 8,5% tiene un jefe precario o desocupado y trabajadores secun-darios con empleo pleno.En síntesis, en la Argentina urbana pueden delimi-tarse tres situaciones muy diferentes en cuanto a las oportunidades de los hogares de acceder a empleos plenos de derechos mediante su fuerza de trabajo (Figura 2.3B). En primer lugar, 34,3% de las fami-lias acceden exclusivamente a este tipo de puestos mediante todos sus miembros. En segundo lugar, 27% tiene acceso a un empleo pleno (ya sea a tra-vés de su jefe o de un trabajador secundario), pero tiene, además, fuerza de trabajo en situación de precariedad o desocupación. En tercer lugar, 38,7% de los hogares urbanos se encuentran excluidos de los empleos plenos y sólo disponen de trabajadores precarios o en situación de desocupación. Esta pau-ta de desigualdad en materia de acceso a empleos de calidad revela una trama compleja en la que una parte de los hogares logra “concentrar” empleos plenos –una suerte de “efecto Mateo”14– mientras


1,54

1,79

0,88 0,86

Figura 2.2Brechas del ingreso total familiar y del ingreso per cápita familiar según posición socio-ocupacional del jefe de hogar

Ingreso medio=1. Año 2018.


cuenta propia con empleo pleno


cuenta propia con empleo precario

Asalariados con empleo pleno

Asalariados con empleo precario

Desocupados

Ingreso total familiar Ingreso per cápita familiar

0,57 0,600,60 0,56

1,15 1,17


que otra parte no consigue acceder a ellos median-te ninguno de sus ocupados –lo que remite a la acu-mulación de desventajas–. En esta línea, la Figura 2.3B exhibe que esta frag-mentación también se plasma a nivel de la fuerza de trabajo económicamente activa. En efecto, sólo 28,1% de los activos residen en hogares en los que todos los integrantes activos tienen empleos plenos. El 35,5% de los activos residen en hogares en los que


hay miembros ocupados en empleos plenos y otros en ocupaciones precarias o desocupados, mientras que 36,1% de los activos viven en hogares en los que sólo hay trabajadores precarios o desocupados.

14. Se trata de un efecto ampliamente estudiado en las investi-gaciones sobre desigualdad social que apunta a describir la re-producción de las desigualdades y caracteriza los procesos en los que aquellos mejor posicionados en un campo logran acaparar las oportunidades socialmente valiosas.

Figura 2.3BDistribución de los hogares y de la población activa según tipo de posición socio-ocupacionaldel hogar

En porcentaje de hogares con jefe activo y de población económicamente activa de 18 años y más. Año 2018.

34,3%Todos los trabajadores del hogar en empleos plenos

27,0%Algún trabajador del hogar en empleo pleno y otros con empleos precarios o desocupados

38,7%

Todos los trabajadores del hogar en empleos precarios o desocupados

HOGARES 35,5%

28,1%

En hogares con trabajadores en empleos plenos y otros precarios o desocupados

En hogares con todos los trabajadores en empleos plenos

36,4%

En hogares con todos los trabajado-res precarios o desocupados

POBLACIÓN ACTIVA

18,219,4

16,0

18,5 19,3

8,5

Figura 2.3A Distribución de los hogares según tipo de inserción socio-ocupacional

En porcentaje de hogares particulares con jefe activo. Año 2018.

Jefe pleno y sin trabajadores secundarios

Jefe precario o desocupado y

sin trabajadores secundarios

Jefe pleno y trabajadores secundarios

plenos

Jefe pleno y trabajadores secundarios precarios o

desocupados

Jefe precario o desocupado y trabajadores secundarios

plenos

Jefe precario o desocupado y

trabajadores secun-darios precarios o

desocupados


Fragmentación socio-ocupacional y condiciones de vida familiaresLa matriz de desigualdad socio-ocupacional se ex-presa también en la desigualdad de las condiciones de vida familiares. La Figura 2.4 exhibe que aquellos hogares que sólo tienen empleos plenos disponían de un ingreso total familiar 19% superior al prome-dio y un ingreso per cápita familiar 42% más alto que la media. En contrapartida, los hogares en los que

todos los trabajadores tienen empleos precarios y/o se encuentran desocupados tenían un ingreso total y un ingreso per cápita familiar 40% y 42% inferior al promedio, respectivamente. De este modo, la frag-mentación socio-ocupacional también se expresa en una fragmentación de las oportunidades de repro-ducción económica de los hogares, que depende de los tipos de inserción laboral de sus integrantes.Los distintos tipos de inserción socio-ocupacional de

los hogares se corresponden con una disímil compo-sición de los ingresos familiares según fuentes (Figu-ra 2.5). Si bien –como cabe esperar al tomar en con-sideración sólo hogares con jefe económicamente activo– los ingresos laborales representan la mayor parte de los presupuestos domésticos (86,3%), los ingresos no laborales tienen una incidencia muy di-ferencial, lo que manifiesta distintas estrategias fami-liares y oportunidades de captar recursos. Mientras que representan 10% entre los hogares en los que todos los miembros tienen empleos plenos (y algo similar ocurre entre los que “combinan” ocupacio-nes), significan más de 25% entre los hogares en los que todos sus integrantes se desempeñan en em-pleos precarios y/o son desocupados. En particular,

cobran relevancia las transferencias provenientes del sistema de protección social, tanto por medio de ju-bilaciones y pensiones (14,1%) como de programas de asistencia social y planes de empleo (5,2%).Si bien hasta aquí se consideró el ingreso total fami-liar y el ingreso per cápita según el tipo de inserción socio-ocupacional del hogar, no se conoce en qué medida los ingresos obtenidos bastaron para garan-tizar las condiciones familiares de subsistencia. Un modo de aproximarse a ello es evaluar el grado en que tales ingresos bastaron para cubrir el valor de una Canasta Básica Total (CBT), la cual sintetiza los requerimientos mínimos de bienes y servicios del hogar tomando en cuenta su composición demográ-fica y ciclo vital. El valor de una CBT define la “línea


1,19

1,42

Figura 2.4Brecha de ingreso total familiar e ingreso per cápita familiar según tipo de inserción socio-ocupacional del hogar

Ingreso medio=1. Año 2018.

Todos los trabajadores del hogar en empleos plenos

1,331,14

Algún trabajador del hogar en empleo pleno y otros con

empleos precarios o desocupados

0,60 0,58

Todos los trabajadores del hogar en empleos precarios o

desocupados

Ingreso total familiar Ingreso per cápita familiar




Todos los trabajadores del hogar en empleos

plenos




precarios o desocupados

TOTAL

Figura 2.5 Composición del ingreso total familiar según tipo de inserción socio-ocupacional del hogar

En porcentaje. Año 2018.

Ingreso por programas de asistencia social y planes de empleoOtros ingresos no laborables

Ingreso laboral

Ingreso por jubilaciones y pensiones

6,0

89,8

5,4

90,0

5,2

14,1

74,5

7,71,6

86,3

3,7 4,44,0 6,2


plenos




precarios o desocupados

TOTAL

Figura 2.6 Niveles de subsistencia en múltiplos de la Canasta Básica Total según tipo de inserción socio-ocupacional del hogar

En porcentaje. Año 2018.

Con ingresos bajo la línea de la pobreza (menos de 1 CBT)

Con ingresos de 1,5 CBT o más

Con ingresos entre 1 y 1,49 CBT

10,9

13,6

75,6

16,6

18,3

65,0

50,1

15,9

34,0

27,6

15,8

56,6


de pobreza” de acuerdo con los adultos equivalen-tes que tiene el hogar, de modo que aquellos hoga-res con ingresos inferiores a una CBT son definidos como pobres. Adicionalmente, puede considerarse que aquellos que no alcanzan a cubrir el valor de 1,5 CBT se encuentran en situación de “vulnerabili-dad” (Cecchini y Martínez, 2013) en tanto los ciclos económicos los exponen al riesgo de no cubrir sus necesidades reproductivas.La Figura 2.6 exhibe la desigual propensión a la po-breza por parte de los hogares en función del tipo de inserción socio-ocupacional al que acceden. La mitad de los hogares (50,1%) que disponen exclusivamente de trabajadores en empleos precarios y/o desocupa-dos se encuentran en situación de pobreza (es de-cir, su ingreso familiar no cubre el valor de una CBT). Además, dos tercios (66%) de tales hogares se ubican por debajo del umbral de vulnerabilidad, es decir, tienen ingresos familiares por debajo de 1,5 CBT. En contraste, sólo 1 de cada 10 hogares (10,9%) cuyos miembros se insertan exclusivamente en empleos plenos se ubican bajo la línea de pobreza. Estos re-sultados ponen de manifiesto la estrecha asociación que existe en la Argentina urbana entre la situación ocupacional predominante y la pobreza monetaria.Existen múltiples factores que inciden en la proba-bilidad de que un hogar se sitúe por debajo de la línea de pobreza. Las características sociodemográfi-cas de las familias, la tasa de dependencia económi-ca (entendida como cociente entre perceptores de ingresos y el total de integrantes), la diversificación

de fuentes de ingreso y las estrategias desplegadas en cuanto a la utilización de la fuerza laboral de los miembros, entre otros aspectos, influyen en la pro-babilidad de experimentar pobreza por ingresos (Lohmann y Crettaz, 2017). Desde un “enfoque es-tructural” de la pobreza (Brady, 2019), cabe suponer que las características socio-ocupacionales de los hogares desempeñan un papel crítico, en tanto el mercado de trabajo es la principal fuente de recur-sos económicos con los que cuentan las familias. Por consiguiente, el tipo de inserción socio-ocupacional del hogar debería constituir un determinante clave de la pobreza monetaria del hogar.Para evaluar el sentido y la magnitud de los distintos factores explicativos en la probabilidad de experi-mentar pobreza monetaria se estimó un modelo de regresión logística binomial. Se introdujeron varia-bles independientes que remiten a las característi-cas personales del jefe de hogar (sexo, edad y nivel educativo), a los atributos sociodemográficos del hogar (presencia de menores de 18 años, tipo de hogar y región urbana), a las estrategias laborales y al tipo de inserción socio-ocupacional del hogar. El modelo tiene adecuada bondad de ajuste al con-siderar tanto la capacidad clasificatoria (de 81,5%) como los estadísticos (el R cuadrado de Nagelkerke es 0,46) y la prueba de Hosmer-Lemeshow (que no es significativa). Los resultados completos se pre-sentan en la Figura A3 y en el Figura 2.7 se grafi-can las razones de probabilidad (odds ratio) de que el hogar se sitúe bajo la línea de pobreza tomando una categoría de comparación.En primer lugar, con respecto a los atributos del jefe de hogar, se advierte que el sexo no tiene un efecto estadísticamente significativo sobre la probabilidad de que la unidad doméstica se sitúe bajo la línea de pobreza; en contraste, el grupo de edad al que per-tenece tiene un efecto negativo sobre la pobreza: los hogares cuyo jefe tiene mayor edad se encuen-tran más protegidos que los encabezados por un jefe joven. El nivel educativo del jefe desempeña un papel crucial en la propensión a la pobreza, que se expresa en el valor del coeficiente de Wald (Figura A3). Específicamente, entre los hogares encabeza-dos por un trabajador que sólo completó la primaria las chances relativas de estar en pobreza (frente a no estarlo) son casi 7,3 veces las que enfrentan los encabezados por un trabajador con nivel terciario o universitario (completo o no).

LA MITAD DE LOS HOGARES

QUE DISPONEN SÓLO DE

TRABAJADORES PRECARIOS O

DESOCUPA DOS SE ENCUENTRAN

EN SITUACIÓN DE POBREZA


En segundo lugar, los atributos sociodemográficos del hogar tienen efectos disímiles. La presencia de menores de 18 años en el hogar está fuertemente ligada a una mayor probabilidad de experimentar pobreza por ingresos. En contrapartida, el tipo de hogar no está relacionado con una mayor propen-sión a la pobreza. Finalmente, si se toma en cuenta la región urbana, los hogares del Conurbano Bonae-rense son los más proclives a experimentar pobreza monetaria y los de la Ciudad de Buenos Aires los más protegidos.En tercer lugar, los atributos socio-ocupacionales tienen una relevancia significativa en la explicación de la pobreza monetaria entre los hogares con jefe activo (lo que se expresa en el valor del coeficien-te de Wald ligado al tipo de inserción socio-ocupa-cional). Por una parte, aquellos hogares que tienen más de un integrante activo en el mercado laboral se encuentran más protegidos frente a la pobreza que las familias que disponen de un único miembro en tal situación. Por otra parte, en línea con el aná-lisis presentado anteriormente, el tipo de inserción socio-ocupacional es crucial en la determinación de la situación de pobreza del hogar. Por un lado, entre los hogares que tienen trabajadores en empleos ple-nos y otros en posiciones precarias o desempleado, las chances relativas de estas en pobreza son casi 1,7 veces las que enfrentan los hogares en los que to-dos los trabajadores tienen empleos plenos. Por otro lado, entre los hogares que tienen a todos sus traba-jadores en empleos precarios y/o desocupados, las chances relativas de estas en pobreza son casi 5,7 veces las que enfrentan los que disponen de todos sus trabajadores en empleos plenos. En tercer lugar, los atributos socio-ocupacionales tienen una relevancia significativa en la explicación de la pobreza monetaria entre los hogares con jefe activo (lo que se expresa en el valor del coeficien-te de Wald ligado al tipo de inserción socio-ocupa-cional). Por una parte, aquellos hogares que tienen más de un integrante activo en el mercado laboral se encuentran más protegidos frente a la pobreza que las familias que disponen de un único miembro en tal situación. Por otra parte, en línea con el aná-lisis presentado anteriormente, el tipo de inserción socio-ocupacional es crucial en la determinación de la situación de pobreza del hogar. Por un lado, entre los hogares que tienen trabajadores en empleos ple-nos y otros en posiciones precarias o desempleado,


Figura 2.7

Razón de probabilidad de estar por debajo de la línea de pobreza.Año 2018.


Sexo del jefeVarón©Mujer

Grupo de edad del jefe50 años y más © 30 a 49 añosHasta 29 años

Nivel educativo del jefeUniv./Terc. inc. y más © Secundaria inc. o comp.Hasta primaria completa

Presencia de menores de 18 años en el hogarNo©Sí

Tipo de hogarNo monoparental©Monoparental


Integrantes económica-mente activosMás de uno©Sólo uno

Tipo de inserción socio-ocupacional del hogarTodos los trabajadores en empleos plenos ©Trabajadores en empleo pleno y otros con empleos precarios o desocupados Todos los trabajadores en empleos precarios o desocupados

0 8

1,001,14

1,001,541,77

1,004,72

7,33

1,005,78

1,000,98

1,001,74

1,00

1,70

5,65

1,04,94

3,24

3,14

Factores que inciden en la probabilidad de que el hogar se sitúe bajo la línea de pobreza


las chances relativas de estas en pobreza son casi 1,7 veces las que enfrentan los hogares en los que to-dos los trabajadores tienen empleos plenos. Por otro lado, entre los hogares que tienen a todos sus traba-jadores en empleos precarios y/o desocupados, las chances relativas de estas en pobreza son casi 5,7 veces las que enfrentan los que disponen de todos sus trabajadores en empleos plenos. En suma, los resultados alcanzados muestran que la fragmentación del mercado de trabajo se tradu-ce en una ostensible heterogeneidad social dada la forma de inserción socio-ocupacional que logran los

miembros de los hogares. Aun cuando es frecuente que las familias dispongan de más de un integrante económicamente activo –lo que podría darles acce-so a distintos tipos de empleo en términos de ca-lidad y remuneración–, casi 4 de cada 10 hogares sólo acceden a empleos precarios, al subempleo o a la desocupación. Estos hogares son los más des-aventajados en términos de ingresos y están parti-cularmente expuestos a la pobreza monetaria y a la vulnerabilidad económica, lo que compromete las oportunidades de desarrollo humano e integración social de sus miembros.

ESCENARIO LABORAL

EMPLEO PLENO DE DERECHOS

DEFINICIÓN DE VARIABLES

Porcentaje de personas ocupadas en relación de dependencia que declaran que se les realizan descuentos jubilatorios; cuentapropis-tas profesionales y no profesionales con continuidad laboral que realizan aportes al Sistema de Seguridad Social; y patrones o empleadores con continuidad laboral que también realizan aportes a dicho sistema, respecto del total de personas activas.

Incidencia de las relaciones laborales de cali-dad en el total de la población económicamen-te activa, considerando la realización de apor-tes previsionales y la continuidad laboral.

EMPLEO PRECARIO Porcentaje de personas ocupadas en relación de dependencia que declaran que no se les realizan descuentos jubilatorios; cuentapro-pistas no profesionales que no realizan apor-tes al Sistema de Seguridad Social y/o sin con-tinuidad laboral; y patrones o empleadores que no realizan aportes a este sistema y/o sin continuidad laboral, respecto del total de per-sonas activas.

Incidencia de las relaciones laborales precarias en el total de los activos, considerando la no realización de aportes previsionales y la ausen-cia de continuidad laboral.

SUBEMPLEO INESTABLE Porcentaje de personas ocupadas en trabajos temporarios de baja remuneración o changas, trabajadores sin salario y beneficiarios de planes de empleo con contraprestación labo-ral, respecto del total de personas activas.

Incidencia de las relaciones laborales de subempleo inestable en el total de los activos, considerando la no realización de aportes pre-visionales, la ausencia de continuidad laboral, la baja remuneración y/o la situación de los beneficiarios de programas de empleo.

DESEMPLEO Porcentaje de personas que no trabajan pero que en el momento del relevamiento buscan activamente trabajo y están en disponibilidad de trabajar, respecto del total de personas activas.

Incidencia de la situación de desocupación (búsqueda activa) en la población económica-mente activa.


SECTOR - Sector público: actividades laborales vincula-das al desarrollo de la función estatal en sus distintos niveles de gestión (nacional, provin-cial, municipal u organismos descentralizado). - Sector privado formal: actividades laborales de elevada productividad y altamente integra-das económicamente a los procesos de moder-nización. En términos operativos, son ocupa-ciones en establecimientos medianos o gran-des o actividades profesionales. - Sector privado micro-informal: actividades la-borales dominadas por la baja productividad, alta rotación de trabajadores y su no funcionali-dad al mercado formal o más estructurado. En términos operativos, son ocupaciones en esta-blecimientos pequeños, de servicio doméstico o independientes no profesionales.

Refiere a la diferenciación entre los sectores económico-ocupacionales con distinto grado de productividad. Revela la coexistencia de un sector de alta productividad, fuertemente vin-culado al mercado exterior, y otras actividades de baja productividad, vinculadas al mercado interno.

TRABAJADORES SINAPORTES AL SISTEMADE SEGURIDAD SOCIAL

Porcentaje de trabajadores en relación de dependencia a los que no se les realizan los aportes jubilatorios y trabajadores cuentapro-pistas, patrones o empleadores que no reali-zan los pagos al Sistema de Seguridad Social, respecto del total de trabajadores en relación de dependencia, cuentapropistas, patrones y empleadores.

Incidencia de las situaciones laborales no regis-tradas en el total de los ocupados, consideran-do la realización o no de aportes previsionales.

TRABAJADORES SIN COBERTURA DE SALUD

Porcentaje de trabajadores que no cuentan con cobertura de obra social, mutual o prepaga, respecto del total de trabajadores.

Incidencia de la falta de cobertura de salud nominativa en el total de los ocupados, consi-derando si poseen o no obra social, mutual o prepaga.

RIESGO DE DESEMPLEO / DESEMPLEO EN PERIODO AMPLIADO

Porcentaje de personas que se encontraron desocupadas, por lo menos una vez durante los últimos 12 meses, por razones ajenas a la propia voluntad, respecto del total de personas activas.

Riesgo de desocupación, expresado por la intensidad de la desocupación en el último año en la población económicamente activa.

INESTABILIDAD LABORAL Porcentaje de ocupados cuya antigüedad la-boral es inferior a una año, respecto el total de ocupados.

Ocupados con antigüedad menor a un año

DEMANDA DE MÁS HORAS DE TRABAJO

Porcentaje de trabajadores que expresan que desean trabajar más horas respecto del total de trabajadores.

Incidencia de la demanda de mayor carga horaria de trabajo que realizan los trabajadores.

POSICIÓNSOCIO-OCUPACIONAL DEL JEFE DE HOGAR

- Patrones y trabajadores por cuenta propia con empleo pleno- Patrones y trabajadores por cuenta propia con empleo precario- Asalariados con empleo pleno- Asalariados con empleo precario- Desocupados

Remite a la posición del jefe del hogar en la es-tructura socio-ocupacional tomando en cuenta su condición de actividad, categoría ocupacio-nal (no asalariado o asalariado) y los atributos de su puesto de trabajo (empleo pleno, preca-rio o subempleo inestable).


TIPO DE INSERCIÓNSOCIO-OCUPACIONAL DEL HOGAR

- Todos los trabajadores del hogar en empleos plenos- Algún trabajador del hogar en empleo pleno y otros con empleos precarios o desocupados- Todos los trabajadores del hogar en empleos precarios o desocupados

Se refiere al tipo de inserción socio-ocupacional del hogar al considerar al conjunto de sus trabajadores económicamente activos.

INGRESOS MENSUALES Media de ingreso laboral mensual* correspon-diente a todos los trabajos del último mes, en pesos constantes del tercer trimestre de 2018.* Se estimaron ingresos laborales totales cuando los mismos no fueron declarados.

Total de ingreso laboral percibido durante el último mes por la población económicamente activa ocupada.

REMUNERACIÓNHORARIA

Media de ingreso laboral horario* correspon-diente a todos los trabajos del último mes, en pesos constantes del tercer trimestre de 2018.* Se estimaron las horas trabajadas durante el último mes cuando las mismas no fueron declaradas.

Total de ingreso laboral por hora percibido durante el último mes por la población econó-micamente activa ocupada, normalizado por la cantidad de horas trabajadas durante el mes de referencia.

INGRESO TOTAL FAMILIAR

Media del ingreso real de bolsillo recibido por el hogar el mes anterior al relevamiento, originado dentro y fuera del mercado laboral, en pesos constantes del tercer trimestre de 2018.

Expresa el monto promedio del total de los ingresos reales (laborales y no laborales) percibidos por los hogares.

INGRESO PER CÁPITAFAMILIAR

Media del ingreso real total del hogar dividido por la cantidad de miembros, en pesos constan-tes del tercer trimestre de 2018.

Expresa el monto promedio de los ingresos reales (laborales y no laborales) normalizados por el tamaño del hogar.

NIVELES DE SUBSISTENCIA

- Con ingresos bajo la línea de la pobreza (menos de 1 CBT) - Con ingresos entre 1 y 1,49 CBT - Con ingresos de 1,5 CBT o más

Expresa las capacidades de subsistencia familiares en función del acceso al valor de una canasta de bienes y servicios (Canasta Básica Total o CBT)

POBREZA Porcentaje de hogares en situación de pobreza.Se considera pobres a aquellos hogares cuyos ingresos se encuentran por debajo del umbral del ingreso monetario necesario para adquirir en el mercado el valor de una canasta de bienes y servicios (Canasta Básica Total o CBT).

INGRESOS PROVENIENTES DEL TRABAJO

INGRESOS Y CONDICIONES DE VIDA FAMILIARES


MALESTAR PSICOLÓGICO

Porcentaje de personas que mencionaron sínto-mas de ansiedad y depresión integradas en una puntuación que indica riesgo moderado o alto de malestar psicológico en la escala KPDS-10.

Mide el déficit de las capacidades emocionales a través de sintomatología ansiosa y depresiva de las personas. El malestar psicológico dificul-ta responder a las demandas ordinarias de la vida cotidiana, desenvolverse socialmente y tener relaciones satisfactorias con los otros.

AFRONTAMIENTONEGATIVO

Porcentaje de personas que revelaron un predo-minio de estrategias de afrontamiento evitativo o pasivo.

Afrontamiento evitativo o pasivo, en el que predominan conductas destinadas a evadir ocasiones para pensar en la situación proble-mática, sin realizar intentos activos por afron-tar o tratar de resolver la situación.

SENTIRSE NADAO POCO FELIZ

Porcentaje de personas que aseveraron sentirse nada o poco felices en su vida.

Percepción negativa del estado de ánimo que produce en la persona una sensación de insa-tisfacción y tristeza en su vida.

CREENCIA DECONTROL EXTERNO

Porcentaje de personas que presentaron un predominio de creencia de control externo.

Creencia acerca del grado en que la propia conducta es o no eficaz para modificar positi-vamente el entorno. Sensación de estar a merced del destino y considerar que sus con-ductas están exteriormente dirigidas.

NIVEL SOCIOECONÓMICO

- Medio alto – 4º cuartil- Medio bajo – 3° cuartil- Bajo – 2° cuartil- Muy bajo – 1° cuartil

Representa niveles socioeconómicos de perte-nencia a partir de tomar en cuenta el capital educativo del jefe de hogar, el acceso a bienes durables del hogar y la condición residencial de la vivienda.

RECURSOS PSICOLÓGICOS

CONDICIONES ESTRUCTURALES


ANEXO DE FIGURAS

Figura A1 Estadísticos de regresión logística para predecir la ocupación en un empleo pleno

Población económicamente activa de 18 años y más. Años 2010- 2018.

Sexo (mujer)Varón©

Grupos de edad18 a 34 años©35 a 59 años60 años y más

Nivel educativo (sin secundario completo)Con secundario completo©

Nivel socioeconómicoMedio Alto©Medio BajoBajoMuy Bajo

Regiones urbanasCABA©Conurbano bonaerenseOtras grandes áreas metropolitanasResto urbano

Sector de InserciónSector públicoSector privado formal©Sector privado micro-informal

Año2010©20112012201320142015201620172018

Incidencia general

B E.T. Wald gl Sig. Exp(B)

-0,52

0,33-0,60

-0,11

-0,37-1,05-1,81

-0,020,130,17

0,93

-1,97

0,03-0,01-0,070,02-0,02-0,080,07-0,06

1,48

0,03

0,030,05

0,04

0,040,050,06

0,050,050,06

0,05

0,03

0,060,060,060,060,060,060,070,06

0,06

268,37

347,86

104,04127,28

8,25

993,76

76,64467,69860,16

28,88

0,255,648,77

4948,89336,77

3428,84

9,48

0,220,051,200,060,101,651,200,86

546,26

1

2

11

1

3

111

3

111

21

1

8

11111111

1

0,000

0,000

0,0000,000

0,00

0,00

0,000,000,00

0,00

0,620,020,00

0,000,00

0,00

0,30

0,640,830,270,810,750,200,270,35

0,00

0,601,00

1,001,390,55

0,891,00

1,000,690,350,16

1,000,981,141,19

2,531,000,14

1,001,030,990,931,020,980,921,070,94

4,40





Figura A2 Estadísticos de regresión logística para predecir la ocupación en el sector micro-informal de la estructura productiva

Ocupados de 18 años y más. Años 2010- 2018.

Sexo (mujer)Varón©

Grupos de edad18 a 34 años©35 a 59 años60 años y más

Nivel educativo (sin secundario completo)Con secundario completo©

Nivel socioeconómicoMedio Alto©Medio BajoBajoMuy Bajo


Año2010©20112012201320142015201620172018

Incidencia general


0,40

0,030,59

0,59

1,231,982,60

0,600,570,46

0,000,010,000,04-0,050,12-0,020,39

-2,46

0,03

0,030,05

0,03

0,040,040,05

0,050,050,06

0,060,060,060,060,060,060,060,06

0,06

201,61

157,65

0,86145,67

304,78

2623,37

946,621934,662271,34

156,09

148,38114,9468,19

79,53

0,010,020,000,570,844,400,16

43,19

1455,47

1,00

2,00

1,001,00

1,00

3,00

1,001,001,00

3,00

1,001,001,00

8,00

1,001,001,001,001,001,001,001,00

1,00

0,00

0,00

0,350,00

0,00

0,00

0,000,000,00

0,00

0,000,000,00

0,00

0,940,880,980,450,360,040,690,00

0,00

1,501,00

1,001,031,80

1,801,00

1,003,447,22

13,49

1,001,831,781,59

1,001,001,011,001,040,951,130,981,48

0,09



0,134

0,5710,431

1,9921,551

1,754

-0,025

1,5971,1751,145

0,552

0,531

1,732

-6,352

0,127

0,1530,101

0,1620,151

0,105

0,130

0,2070,2180,223

0,101

0,144

0,117

0,275

1,107

22,05513,96118,222

151,761151,616105,085

278,800

0,036

72,422

59,65828,93426,453

30,041

268,220

13,673

219,592

533,684

1,000

2,0001,0001,000

2,0001,0001,000

1,000

1,000

3,000

1,0001,0001,000

1,000

2,000

1,000

1,000

1,000

0,293

0,0000,0000,000

0,0000,0000,000

0,000

0,850

0,000�

0,0000,0000,000

0,000

0,000

�0,000

0,000

0,000

1,1431,000

1,7701,5381,000

7,3284,7181,000

5,7751,000

0,9761,000

1,0004,9393,2383,143

1,7371,000

1,000

1,701

5,650

0,002

Figura A3 Estadísticos de regresión logística para predecir probabilidad de que el hogar se sitúe bajo la línea de pobreza

Hogares con jefe activo. Año 2018.

Sexo del jefe (mujer)Varón©

Grupo de edad del jefeHasta 29 años30 a 49 años50 años y más ©

Nivel educativo del jefeHasta primaria completaSecundaria inc. o comp.Univ./Terc. inc. y más ©

Presencia de menores de 18 años en el hogar (sí)No ©

Tipo de hogar (no monoparental)Monoparental©


Integrantes económicamente activos (sólo uno)Más de un integrante económicamente activo©

Tipo de inserción socio-ocupacional del hogarTodos los trabajadores en empleos plenos ©

Trabajadores en empleo pleno y otros con empleos precarios o desocupados

Todos los trabajadores en empleos precarios o desocupados

Incidencia general





DATOS ESTADÍSTICOS. ESTRUCTURA DEL EMPLEO E INGRESOS LABORALES.

Figura DE 1.1 Empleo pleno de derechos. Años 2010-2018.

En porcentaje de población económi-camente activa de 18 años y más. 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

SERIE BICENTENARIO EMPALMADA A PARÁMETROS SERIE EQUIDAD** SERIE EQUIDAD*

TOTALES

42,444,045,6

43,545,146,7

42,343,945,5

41,142,744,3

41,242,744,3

41,342,944,5

39,841,443,0

42,243,945,6

42,444,145,9

Límite inferiorEstadísticoLímite superior

CARACTERÍSTICAS ESTRUCTURALES

ESTRATO ECONÓMICO-OCUPACIONAL

64,652,939,116,1

69,148,939,719,8

69,751,536,415,2

72,552,830,818,2

73,549,332,519,1

77,450,629,022,2

69,948,431,714,8

76,950,133,512,1

70,751,233,314,0

Clase media profesionalClase media no profesionalClase obrera integradaClase trabajadora marginal

67,253,630,013,2

72,049,830,118,4

72,549,930,512,9

73,152,026,613,2

72,355,025,514,0

73,952,528,512,5

68,850,626,211,0

74,653,530,412,0

9,427,745,468,5

Medio alto Medio bajo Bajo Muy bajo

CARACTERÍSTICAS DEL INDIVIDUO

SEXO

49,136,8

49,339,3

49,536,2

45,239,2

46,138,2

46,038,6

45,236,0

47,638,7

47,639,3

Varón Mujer

NIVEL SOCIO-ECONÓMICO

62,943,124,824,7

60,542,232,822,1

63,942,026,018,7

62,840,326,414,0

60,841,526,113,5

64,141,122,120,7

59,239,323,011,2

60,644,624,912,2

62,943,724,013,4

NSE Medio AltoNSE Medio y Medio bajoNSE Bajo/vulnerableVillas y asentamientos precarios

CONDICIÓN RESIDENCIAL

57,138,644,247,7

59,341,145,543,5

62,736,644,847,7

63,036,143,842,5

65,333,846,645,4

67,133,747,344,9

59,732,443,948,5

66,035,944,749,2

62,138,739,750,4

Ciudad Autónoma de Buenos AiresConurbano BonaerenseOtras Áreas MetropolitanasResto Urbano Interior

REGIONES URBANAS

43,546,433,9

41,850,832,2

42,449,426,2

40,147,630,6

41,646,929,9

39,549,625,8

36,449,825,0

36,453,230,9

38,450,535,9

18 a 34 años35 a 59 años60 y más

GRUPOS DE EDAD

55,127,8

53,832,0

54,828,2

56,121,2

57,122,2

57,022,9

54,821,5

55,723,4

55,921,3

Con secundario completoSin secundario completo

NIVEL EDUCATIVO

82,173,718,5

85,274,317,7

80,071,020,5

80,169,218,7

88,169,418,7

88,072,015,9

90,170,016,1

87,171,419,2

87,478,318,5

Sector PúblicoSector FormalSector Micro-Informal

SECTOR DE INSERCIÓN

55,018,1

53,320,2

52,215,6

52,015,9

52,813,6

52,815,7

52,215,6

54,212,3

52,116,4

No pobrePobre

POBREZA POR INGRESOS

* El diseño muestral de la EDSA-Bicentenario (2010-2016) se elaboró a partir del marco muestral del CENSO 2001, la EDSA-Agenda para la Equidad (2017-2025) introdujo una actualización de dicho diseño a partir del CENSO 2010. Esta actualización se hizo introduciendo una estrategia de solapamiento que permite hacer estimaciones de empalme entre ambas series -hacia atrás o hacia adelante- a partir de un sistema de ponderadores y coeficientes de ajuste. En este caso, los datos correspondientes al período 2010-2016 son estimaciones de empalme que ajustan hacia atrás los valores calculados con la EDSA-Bicentenario, tomando como parámetro la EDSA -Agenda para la Equidad 2017.** Los valores de EDSA-Bicentenario (2010-2016) se estiman a partir de aplicar un coeficiente de empalme con la EDSA-Equidad (2017) a nivel de cada indicador y sus diferentes categorías y/o aperturas. Este coeficiente busca controlar el cambio metodológico introducido por la EDSA-Equidad en la medición de los indicadores. Los coeficientes así elaborados se aplican una vez estimados los valores generados por la muestra EDSA-Equidad (2017-2018) comparable con la EDSA-Bicentenario (2010-2016).

Fuente: EDSA- Bicentenario (2010-2016) - EDSA-Agenda para la equidad (2017-2025), Observatorio de la Deuda Social Argentina, UCA.


Figura DE 1.2 Empleo precario. Años 2010-2018.



TOTALES

33,935,537,0

33,234,736,3

33,434,936,5

32,033,535,0

31,232,734,2

30,231,733,2

29,230,732,2

26,227,829,3

25,727,228,7




30,835,637,335,0

26,338,834,734,0

27,137,938,126,7

23,133,139,728,4

24,334,435,928,4

19,032,235,931,2

22,830,735,327,0

16,130,031,624,4

22,729,328,324,9


27,330,640,348,3

20,634,747,737,3

22,134,445,639,5

19,532,543,240,2

21,129,943,636,1

18,831,038,339,2

21,326,742,933,8

17,227,535,231,0

23,530,226,531,4



SEXO

32,839,2

33,836,1

31,240,1

32,235,3

31,634,0

32,031,3

29,732,2

26,429,8

27,726,5

Varón Mujer


27,136,440,655,2

28,237,438,235,9

26,339,637,430,1

25,635,139,239,5

27,135,933,130,5

20,936,335,430,3

26,532,433,632,0

26,129,226,429,0

25,227,630,226,8



32,636,236,634,4

30,938,429,833,4

27,940,332,827,9

29,437,730,328,7

25,536,430,330,5

23,535,129,929,8

23,234,528,828,8

19,030,229,825,2

24,628,729,422,2


REGIONES URBANAS

32,135,550,5

34,832,445,4

33,232,950,4

30,633,245,7

27,633,745,8

27,631,647,7

27,129,447,7

27,026,435,8

25,426,536,4


GRUPOS DE EDAD

30,542,7

32,538,2

30,940,8

27,543,1

28,338,8

25,740,3

25,139,1

25,032,6

25,031,5


NIVEL EDUCATIVO

14,224,761,5

9,423,359,2

7,326,158,7

10,124,854,5

3,927,251,6

3,722,654,4

4,322,450,9

2,822,945,6

6,017,345,8



31,636,8

32,632,0

32,732,7

31,033,7

29,636,0

29,232,7

28,630,1

26,622,8

28,223,6

No pobrePobre





Figura DE 1.3 Subempleo inestable. Años 2010-2018.



TOTALES

8,29,210,1

10,411,412,5

10,611,612,6

13,915,016,2

14,415,516,7

14,715,917,0

16,818,019,3

17,118,519,8

17,418,720,1




0,94,313,217,8

1,77,0

16,022,8

1,37,6

14,525,9

3,010,819,426,6

0,112,722,122,3

1,512,722,921,9

4,015,521,731,7

4,714,125,230,5

3,114,328,429,2


0,75,014,021,4

1,47,0

12,432,4

1,46,2

14,529,8

2,77,0

20,433,6

2,27,0

20,935,2

1,27,5

23,434,8

3,513,919,641,0

2,110,621,145,3

3,419,130,935,9



SEXO

10,67,1

11,311,6

12,610,2

15,015,1

16,014,9

15,716,1

18,417,4

18,718,2

17,420,6

Varón Mujer


2,510,015,89,3

3,512,119,623,4

4,49,1

22,533,1

6,014,924,033,1

5,813,729,436,1

7,514,529,926,4

7,218,331,038,8

6,315,935,740,9

4,419,633,141,9



3,211,77,88,6

0,813,514,311,4

0,614,112,612,6

0,718,016,017,8

1,021,912,312,9

1,121,513,615,3

9,621,917,214,8

4,122,718,717,0

4,321,721,719,0


REGIONES URBANAS

7,510,112,1

11,411,113,2

11,311,214,3

14,414,619,4

16,014,418,4

15,914,322,5

19,215,125,4

20,214,528,5

21,015,923,5


GRUPOS DE EDAD

4,515,9

5,120,9

5,819,9

8,924,9

7,926,5

8,226,8

11,028,4

10,232,8

11,333,3


NIVEL EDUCATIVO

3,71,620,0

5,42,4

23,1

12,62,9

20,8

9,76,0

26,8

7,93,4

29,8

8,35,4

29,6

5,67,6

33,0

10,15,7

35,2

6,94,535,7



6,024,4

7,532,8

8,032,1

10,734,4

11,233,3

11,235,1

12,636,7

12,645,3

12,241,5

No pobrePobre





Figura DE 1.4 Desempleo. Años 2010-2018.



TOTALES

10,411,412,5

7,98,89,7

8,69,610,5

7,98,89,7

8,29,110,0

8,69,510,4

8,99,910,9

8,89,810,9

8,99,910,9




3,87,210,531,1

2,85,39,6

23,3

1,83,1

11,032,2

1,43,2

10,226,9

2,13,69,5

30,1

2,14,4

12,224,8

3,35,3

11,426,5

2,45,89,6

32,9

3,35,3

10,031,8


4,810,815,717,1

6,08,49,8

12,0

4,19,59,5

17,8

4,68,69,8

13,0

4,48,0

10,014,7

6,19,09,9

13,4

6,48,8

11,214,3

6,28,4

13,311,6

23,314,95,34,7



SEXO

7,516,9

5,713,0

6,713,5

7,610,4

6,312,9

6,214,0

6,714,4

7,413,3

7,213,5

Varón Mujer


7,510,418,910,8

7,88,39,4

18,6

5,49,3

14,018,1

5,69,6

10,413,4

6,48,9

11,420,0

7,58,2

12,722,6

7,110,112,418,0

7,010,313,017,8

7,59,0

12,717,9



7,213,511,49,2

9,07,0

10,311,7

8,89,09,8

11,9

6,88,29,8

10,9

8,27,9

10,811,2

8,29,79,2

10,0

7,511,210,08,0

10,911,26,88,6

9,011,09,28,4


REGIONES URBANAS

16,98,03,6

12,05,79,2

13,26,59,1

14,94,54,2

14,85,05,9

16,94,54,0

17,35,81,9

16,35,84,8

15,37,14,2


GRUPOS DE EDAD

10,013,5

8,68,9

8,511,2

7,610,8

6,712,5

9,110,0

9,111,0

9,111,1

7,913,9


NIVEL EDUCATIVO

---

---

---

---

---

---

---

---

---



7,320,9

6,416,2

6,819,8

6,016,7

6,117,5

6,517,2

6,318,1

6,619,6

7,418,5

No pobrePobre





Figura DE 1.5 Riesgo de desempleo. Años 2010-2018.



TOTALES

23,224,626,0

22,123,424,8

23,124,525,9

24,926,427,8

24,726,127,5

23,925,226,6

26,327,729,2

23,625,126,6

24,425,927,4




9,318,128,145,0

14,417,028,637,8

10,919,527,046,5

9,420,230,448,5

8,121,731,443,1

13,417,232,839,2

13,520,832,650,8

7,320,331,744,0

12,119,830,550,6


10,621,531,541,2

14,119,326,340,1

11,523,129,039,0

10,321,634,542,5

13,818,433,740,8

11,620,831,438,8

13,623,531,547,7

10,119,035,737,2

47,038,020,113,9



SEXO

23,026,8

22,424,9

24,524,6

26,326,4

25,327,2

25,025,6

27,827,7

25,524,5

25,726,1

Varón Mujer


16,923,635,232,4

16,324,227,948,2

16,123,834,440,5

14,927,836,238,3

18,225,734,742,9

15,624,238,637,4

18,327,939,246,7

16,227,731,242,1

16,224,240,242,7



15,627,427,420,8

17,625,024,123,4

13,025,229,326,8

14,028,825,031,7

13,828,927,826,0

15,729,619,925,8

15,234,725,421,2

16,627,427,422,0

14,326,631,825,9


REGIONES URBANAS

28,622,516,2

25,023,517,1

30,520,817,5

32,524,014,2

33,322,914,4

32,421,116,8

36,623,017,9

33,520,117,7

32,923,015,3


GRUPOS DE EDAD

18,533,5

18,630,7

19,731,5

22,233,0

20,634,0

19,632,8

22,236,0

19,834,3

21,035,2


NIVEL EDUCATIVO

10,210,230,3

13,714,727,9

8,916,826,2

12,516,229,9

11,714,531,3

10,615,929,2

7,916,830,3

9,514,728,2

10,813,629,9



18,341,7

18,941,1

19,943,2

20,646,2

21,041,4

19,643,2

21,145,4

18,947,7

20,345,1

No pobrePobre





Figura DE 1.6 Trabajadores que demandan trabajar más horas. Años 2010-2018.

En porcentaje de población ocupada de 18 años y más. 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018


TOTALES

22,423,825,3

20,121,422,8

24,826,327,8

23,825,326,8

29,430,932,5

24,626,027,5

27,428,930,5

29,731,433,1

31,232,934,6




13,620,925,840,6

17,618,522,334,7

23,921,028,940,6

14,320,729,941,0

22,126,534,847,4

16,318,832,545,0

19,722,731,357,9

18,328,838,241,1

19,926,740,259,2


16,020,328,636,4

15,618,123,233,6

20,522,128,938,4

14,921,428,440,5

21,527,134,743,4

15,124,132,034,5

18,422,630,551,0

19,024,741,843,3

56,843,931,919,2



SEXO

23,025,0

19,424,5

25,128,0

22,729,1

28,634,3

23,529,8

27,331,4

30,432,9

32,932,9

Varón Mujer


17,624,030,335,4

15,324,122,335,9

19,926,334,036,0

19,624,034,435,3

24,228,944,137,7

17,427,833,827,3

18,930,540,341,9

24,831,339,837,9

20,633,844,159,4



17,424,227,724,1

19,620,622,224,8

22,427,423,230,3

18,228,624,023,7

24,736,925,624,6

15,231,322,523,4

23,531,230,625,1

22,432,334,631,9

20,236,133,633,8


REGIONES URBANAS

25,623,219,6

22,921,912,9

32,824,311,0

29,825,210,6

34,231,020,3

28,627,312,1

30,831,115,7

36,729,225,2

38,231,921,8


GRUPOS DE EDAD

19,630,2

17,327,6

22,431,9

20,932,7

26,537,6

20,633,7

23,437,3

27,638,3

27,444,3


NIVEL EDUCATIVO

21,616,630,7

22,016,825,0

26,717,932,8

23,216,932,5

26,922,638,2

22,319,132,5

19,724,434,8

28,621,839,8

21,119,145,4



18,241,9

17,635,9

21,844,5

19,151,0

24,752,4

20,545,0

22,050,6

24,757,9

26,657,7

No pobrePobre





Figura DE 1.7 Deseo de cambiar de trabajo. Años 2010-2018.

En porcentaje de población con empleo pleno o precario de 18 años y más. 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018


TOTALES

23,625,226,8

24,125,627,2

23,425,026,6

22,424,025,5

19,721,222,7

19,320,822,3

18,820,321,8

22,624,326,1

21,222,924,6




16,419,630,044,6

15,626,228,035,5

16,621,630,637,5

14,220,827,642,9

10,419,526,832,1

13,715,026,040,2

11,716,924,243,6

13,723,529,040,5

10,222,630,238,1


15,623,931,740,5

17,626,531,831,4

16,524,129,240,4

15,423,125,140,7

12,720,229,028,2

10,620,329,128,1

11,818,326,436,1

14,422,534,034,8

37,430,227,314,3



SEXO

24,825,8

23,428,9

24,525,6

21,827,0

19,523,7

19,423,1

19,521,5

23,924,9

20,826,2

Varón Mujer


17,425,434,443,7

20,026,829,251,7

18,326,133,533,6

18,022,834,239,1

16,522,626,322,8

13,722,425,338,8

12,724,126,231,1

17,526,135,335,0

16,725,233,625,3



22,724,927,725,5

22,425,428,825,6

19,127,224,125,6

21,524,522,926,6

19,321,321,122,9

18,522,019,919,2

19,220,524,715,6

21,023,229,024,2

17,324,725,220,9


REGIONES URBANAS

31,223,58,7

34,421,69,3

33,122,26,8

30,321,314,1

27,720,06,0

26,019,111,4

28,518,93,4

34,820,311,0

29,221,013,1


GRUPOS DE EDAD

20,733,1

24,028,6

20,832,5

21,129,7

18,426,9

17,926,2

17,326,2

21,730,9

21,228,0


NIVEL EDUCATIVO

15,823,730,5

15,623,431,8

13,522,231,8

11,321,029,9

12,117,328,6

13,517,727,0

10,319,924,6

11,925,528,2

15,818,530,2



21,344,9

23,438,5

22,246,6

20,250,1

18,340,2

16,750,7

16,544,4

21,646,1

19,347,5

No pobrePobre





PARTICIPACIÓN EN EL SISTEMA DE PROTECCIÓN SOCIAL.

Figura DE 2.1 Trabajadores sin aportes al sistema de seguridad social. Años 2010-2018.



TOTALES

46,047,749,4

44,145,747,4

47,749,451,1

47,849,551,2

47,349,050,7

49,150,852,5

49,651,353,0

47,849,651,4

46,248,049,9




28,341,754,071,9

21,742,752,471,6

26,844,557,774,4

25,841,360,474,1

17,644,062,270,2

14,945,366,271,4

18,745,764,179,2

21,343,862,080,3

24,242,160,278,8


26,538,961,579,7

18,037,763,677,1

23,241,963,882,8

23,137,665,880,2

18,634,369,882,0

17,540,467,984,9

22,241,468,186,4

19,738,562,686,5

85,567,445,726,1



SEXO

43,853,7

41,951,4

45,055,9

47,352,7

46,952,0

48,853,8

49,254,5

47,053,6

45,452,0

Varón Mujer


29,449,367,563,2

26,649,861,072,8

31,150,069,678,4

29,051,867,879,0

28,051,569,274,9

26,654,473,573,3

30,554,772,487,8

33,848,170,672,7

27,649,770,781,2



31,853,047,946,9

25,353,144,443,6

28,356,550,145,8

28,157,047,749,0

16,860,345,047,7

22,661,745,648,6

25,262,648,645,5

27,157,250,344,3

28,952,854,642,4


REGIONES URBANAS

48,146,850,1

49,540,356,5

49,345,965,0

50,145,565,1

47,846,761,9

52,545,170,3

55,843,667,5

56,041,563,7

53,642,555,1


GRUPOS DE EDAD

36,065,3

35,261,5

37,467,1

36,770,8

33,872,3

34,873,6

36,773,4

36,972,2

35,973,5


NIVEL EDUCATIVO

21,225,675,1

15,122,174,8

21,127,975,6

22,728,074,8

12,126,776,1

12,725,182,3

10,926,081,0

14,326,878,3

15,923,275,6



37,975,5

37,676,6

41,479,8

40,777,6

39,481,0

41,181,2

40,581,5

40,084,2

40,179,5

No pobrePobre





Figura DE 2.2 Asalariados sin aportes al sistema de seguridad social. Años 2010-2018.

En porcentaje de población ocupada asalariada de 18 años y más. 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018


TOTALES

27,629,731,7

26,128,030,0

30,532,634,7

26,128,230,3

26,428,530,5

28,230,332,3

31,133,335,5

27,830,132,3

28,230,432,7




24,625,032,047,8

17,728,228,943,0

18,131,836,946,7

20,921,133,150,5

14,924,435,244,2

7,423,943,745,8

15,628,640,661,0

16,224,133,959,0

17,829,034,854,5


20,526,736,254,3

13,724,743,944,7

16,230,747,957,9

17,020,140,054,6

13,819,348,750,7

11,423,446,561,9

16,628,849,466,5

16,222,532,665,6

65,640,628,721,3



SEXO

27,134,0

25,632,0

29,437,5

26,231,0

23,935,1

28,532,9

31,935,8

28,832,2

27,334,8

Varón Mujer


21,830,941,030,4

19,729,237,050,2

20,633,649,856,1

17,428,641,662,0

17,530,739,144,1

12,134,850,846,7

18,835,451,875,8

21,225,941,355,7

21,629,642,667,0



23,331,531,629,3

22,331,825,126,4

21,538,732,726,1

23,132,825,024,0

12,933,527,729,4

14,237,326,630,1

26,240,028,427,3

24,831,127,124,6

23,632,438,721,0


REGIONES URBANAS

30,428,432,8

36,318,337,5

37,327,043,2

32,323,436,5

30,924,342,0

37,422,438,7

40,024,751,5

38,817,934,7

38,321,943,5


GRUPOS DE EDAD

24,639,9

23,336,9

26,245,0

21,744,1

20,646,9

20,050,5

24,552,4

21,744,5

25,048,1


NIVEL EDUCATIVO

21,219,658,6

15,115,459,1

21,120,462,1

22,718,551,1

12,120,556,6

12,717,566,8

10,921,872,5

14,321,659,9

15,919,865,8



26,849,4

25,949,5

30,061,3

24,953,8

24,659,3

25,264,2

28,464,8

23,865,4

25,857,8

No pobrePobre





Figura DE 2.3 No asalariados sin aportes al sistema de seguridad social. Años 2010-2018.

En porcentaje de población ocupada no asalariada de 18 años y más. 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018


TOTALES

68,670,973,3

68,570,973,2

70,472,775,1

70,672,875,0

70,973,175,3

74,776,878,9

69,271,573,7

70,973,275,6

67,369,872,3




32,369,482,490,5

26,371,184,195,1

38,165,387,695,6

30,468,787,396,3

20,870,191,195,8

24,177,791,799,8

22,070,088,392,3

28,070,287,693,5

32,164,385,597,0


36,863,987,993,6

26,864,087,496,5

37,667,282,994,6

32,467,388,393,2

26,960,889,898,4

29,872,990,597,5

31,664,085,194,7

26,464,086,096,5

95,890,567,935,8



SEXO

67,176,2

66,876,5

67,081,1

69,378,0

74,071,8

74,680,1

71,072,1

71,975,0

67,074,2

Varón Mujer


42,273,491,695,0

39,576,890,197,0

49,275,787,195,2

46,575,491,192,3

41,379,495,194,6

50,681,391,198,1

46,177,987,797,8

50,674,492,584,9

37,774,892,891,2



47,778,266,671,7

30,680,770,971,5

39,478,973,979,9

34,882,270,678,2

21,586,270,077,3

35,688,770,379,1

24,186,969,970,9

31,281,473,870,8

37,975,772,471,1


REGIONES URBANAS

79,467,463,3

78,567,965,8

74,971,672,2

79,768,274,1

79,970,869,4

84,970,483,8

82,464,274,2

84,266,774,0

79,567,161,6


GRUPOS DE EDAD

55,287,4

55,987,8

57,488,7

58,688,8

55,890,1

60,093,4

55,088,5

58,890,9

54,190,2


NIVEL EDUCATIVO

-39,782,3

-37,583,8

-45,383,0

-44,284,2

-39,584,7

-40,989,9

-34,384,6

-38,584,2

-79,369,7



55,893,4

57,296,4

60,393,7

59,694,1

59,295,2

63,395,2

56,992,2

59,695,7

60,893,5

No pobrePobre





Figura DE 2.4 Trabajadores sin cobertura de salud. Años 2010-2018.



TOTALES

32,133,735,4

28,630,231,7

29,431,032,6

32,434,035,6

33,535,136,7

32,734,335,9

32,634,235,8

30,532,233,9

32,731,129,4




7,923,944,065,2

7,326,736,955,6

5,024,641,658,8

5,526,146,458,7

6,827,148,163,4

3,426,648,857,4

6,024,047,768,5

3,826,043,966,8

8,422,545,861,7


8,123,351,670,8

4,923,345,858,9

5,420,948,463,2

5,123,650,066,2

6,019,555,867,6

3,021,850,768,6

6,225,149,368,8

5,022,243,366,2

71,251,528,18,1



SEXO

34,532,5

31,628,0

30,831,3

34,533,2

37,831,2

35,732,1

36,031,5

34,129,2

33,627,3

Varón Mujer


12,137,652,254,8

14,233,042,960,5

12,432,148,966,4

13,034,556,565,4

13,936,257,371,5

12,835,357,963,4

14,936,456,168,9

13,630,555,861,7

8,732,955,965,8



8,543,730,333,0

9,838,625,229,3

5,740,728,427,9

5,742,931,336,7

6,945,930,432,6

5,244,729,033,9

7,345,529,131,9

7,638,233,432,4

6,638,033,929,1


REGIONES URBANAS

36,234,918,9

33,429,122,0

35,030,817,0

38,734,715,1

38,735,821,0

39,434,317,5

40,934,614,8

39,031,216,6

38,830,012,7


GRUPOS DE EDAD

20,453,9

21,243,7

20,047,3

22,652,8

21,156,5

20,054,5

20,554,9

23,048,6

19,056,0


NIVEL EDUCATIVO

9,912,859,4

6,210,853,6

5,913,453,1

12,216,454,6

9,015,657,0

8,114,357,7

7,215,555,4

7,816,252,1

4,614,251,3



22,868,1

22,658,2

23,065,4

23,871,6

24,374,1

24,069,4

22,173,1

22,271,8

29,778,9

No pobrePobre





Figura DE 2.5 Asalariados sin afiliación a sindicatos. Años 2010-2018.

En porcentaje de población ocupada asalariada de 18 años y más. 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018


TOTALES

51,053,856,6

53,756,358,9

62,264,767,1

64,867,269,6

64,266,668,9

67,469,671,8

69,872,174,5

66,168,671,1

63,766,268,7




59,454,650,458,0

61,158,353,052,5

69,867,059,367,3

69,463,467,679,7

69,966,565,764,5

72,967,570,273,3

79,068,569,986,0

71,965,968,283,3

66,266,267,759,6


57,254,544,459,3

55,355,561,351,7

65,959,866,474,5

62,061,974,182,2

63,862,673,472,8

69,963,971,780,8

68,170,076,785,5

68,362,772,082,8

74,466,163,067,3



SEXO

49,262,4

52,263,4

60,271,8

63,572,3

64,270,0

64,477,4

69,676,9

67,071,5

64,668,7

Varón Mujer


58,550,054,159,3

57,754,556,567,1

58,867,668,564,1

67,063,875,766,5

64,365,773,862,4

66,869,378,368,5

70,371,179,578,8

70,166,572,570,8

68,162,271,471,9



73,144,857,658,3

64,351,852,669,0

72,361,463,668,3

73,265,762,272,7

67,968,061,968,3

74,470,164,471,3

72,477,566,363,8

73,167,471,464,5

63,067,966,763,8


REGIONES URBANAS

56,047,180,0

61,851,555,6

69,459,970,7

70,863,668,6

71,762,562,1

74,265,370,2

76,968,968,6

78,762,358,4

77,756,769,0


GRUPOS DE EDAD

57,146,8

58,951,7

65,563,0

64,274,7

65,569,2

68,771,6

70,276,6

69,266,9

66,265,9


NIVEL EDUCATIVO

46,352,068,0

55,749,672,8

63,355,383,8

52,566,683,7

57,363,382,7

59,063,390,6

63,869,390,0

54,369,386,8

49,764,889,0



54,665,2

55,364,2

63,871,2

65,478,0

64,580,6

68,772,3

70,281,4

67,379,6

64,875,5

No pobrePobre





INGRESOS PROVENIENTES DEL TRABAJO

Figura DE 3.1 Ingresos mensuales¥. Años 2010-2018.

En pesos constantes del tercer trimestre de 2018 (IPC alternativo). 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018


TOTALES

19.40119.88020.359

20.12820.57921.029

19.70120.15820.615

19.82920.30720.784

18.43118.89319.354

17.29717.75618.215

17.77518.31018.844

18.39419.01319.632

16.87817.45418.022




33.34021.68115.20711.075

30.00021.61517.39112.858

31.52721.12416.34812.047

32.04321.73116.33012.469

31.30819.46714.82711.926

32.67818.33013.2809.821

35.00217.81313.7399.143

34.87719.06813.8649.530

29.01217.75212.7269.023


30.51019.09013.41610.728

29.74620.63016.27711.871

30.29120.27915.15410.760

30.63421.17415.11411.943

30.23319.32813.69810.467

29.75818.17211.92010.108

31.30816.68912.5958.948

33.47618.81113.1098.755

25.87615.25011.1298.621



SEXO

21.01018.131

22.27918.020

21.73917.816

21.87518.069

20.01817.269

19.45915.230

19.96815.771

21.03215.940

19.60714.234

Varón Mujer


27.93118.74712.31212.048

26.37119.54715.15314.549

26.83919.51013.58110.852

26.58819.71914.29413.540

25.84917.71612.94310.787

24.86016.70111.77810.656

26.67915.69311.56110.138

25.52118.36512.67810.935

25.63014.89311.0448.788



30.98817.51317.27319.457

28.33818.91719.34820.089

31.52517.23219.21619.938

32.86117.99918.45317.958

29.84015.67818.46219.714

31.64314.22316.01118.576

34.71014.48715.99817.648

35.67716.12815.61418.587

29.37615.11715.17516.571


REGIONES URBANAS

17.46420.94524.323

18.52621.80623.001

17.35621.76623.273

18.12921.54722.258

16.26920.03222.415

15.25619.51218.163

15.08720.21819.921

15.36822.14716.953

14.38319.65317.191


GRUPOS DE EDAD

25.09024.82013.961

24.25225.47215.427

23.97125.37314.955

23.39525.81715.152

23.25224.46813.532

21.02824.02212.172

23.25624.36311.852

24.91726.28811.490

22.98724.98510.283



25.26715.9699.262

25.85617.9187.857

25.74717.1428.748

26.28817.9458.173

24.90016.3867.620

24.56814.2336.814

25.36915.8386.257

27.51714.6335.130

24.98413.8134.831

Empleo plenoEmpleo precarioSubempleo inestable

CALIDAD DEL EMPLEO

23.5919.803

23.6689.795

22.9609.925

23.52610.560

21.87810.230

20.8308.792

21.8938.641

22.5577.917

19.9647.477

No pobrePobre


¥ Los resultados incluyen estimaciones por no respuesta.* El diseño muestral de la EDSA-Bicentenario (2010-2016) se elaboró a partir del marco muestral del CENSO 2001, la EDSA-Agenda para la Equidad (2017-2025) introdujo una actualización de dicho diseño a partir del CENSO 2010. Esta actualización se hizo introduciendo una estrategia de solapamiento que permite hacer estimaciones de empalme entre ambas series -hacia atrás o hacia adelante- a partir de un sistema de ponderadores y coeficientes de ajuste. En este caso, los datos correspondientes al período 2010-2016 son estimaciones de empalme que ajustan hacia atrás los valores calculados con la EDSA-Bicentenario, tomando como parámetro la EDSA -Agenda para la Equidad 2017.** Los valores de EDSA-Bicentenario (2010-2016) se estiman a partir de aplicar un coeficiente de empalme con la EDSA-Equidad (2017) a nivel de cada indicador y sus diferentes categorías y/o aperturas. Este coeficiente busca controlar el cambio metodológico introducido por la EDSA-Equidad en la medición de los indicadores. Los coeficientes así elaborados se aplican una vez estimados los valores generados por la muestra EDSA-Equidad (2017-2018) comparable con la EDSA-Bicentenario (2010-2016).



Figura DE 3.2 Remuneración horaria¥. Años 2010-2018.

En pesos constantes del tercer trimestre de 2018 (IPC alternativo). 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018


TOTALES

157,4164,3171,2

165,6173,5181,5

148,6154,6160,7

160,7168,8177,0

147,2152,7158,1

133,7145,5157,3

139,2146,2153,2

135,5141,7148,0

122,4126,8131,1




291,6177,5114,6110,9

257,9184,7133,9135,5

249,3165,7116,1101,5

287,0175,4125,0128,9

235,6158,1123,0108,2

228,3171,4101,589,4

300,6139,5100,382,5

252,7147,398,480,3

205,6127,791,484,0


254,6142,8120,093,8

255,1150,3139,6127,1

233,2154,1111,390,7

261,5177,3116,5100,2

229,3156,6116,196,4

258,6132,895,185,0

253,1128,295,980,0

222,4112,7106,783,5

186,7105,278,883,9



SEXO

161,3168,9

171,3176,9

142,5172,6

162,6177,8

139,3172,2

127,5172,2

149,2141,6

142,2141,0

133,1117,3

Varón Mujer


237,4145,7116,688,9

231,3160,2121,3146,2

203,6149,6107,883,9

224,2162,2119,9104,2

198,4149,6103,295,0

222,7126,690,678,2

213,7125,391,181,3

207,2119,083,869,1

184,5107,185,963,7



285,2134,1138,8169,0

285,5142,0171,6169,4

260,4126,4146,3155,3

322,1139,3144,5146,8

228,3130,4149,6159,7

326,4110,8109,2132,1

303,0107,5120,7150,3

293,9102,1114,7135,3

196,8116,3111,1115,3


REGIONES URBANAS

144,1160,6260,5

161,4167,5251,1

134,4159,4207,6

151,6161,7254,7

130,9156,2206,9

112,6169,5147,3

114,8154,1201,3

122,6155,0143,8

107,6135,8144,4


GRUPOS DE EDAD

237,6186,2121,5

192,6207,2140,1

182,8185,3122,6

183,4211,5132,2

182,1183,8121,1

149,2206,397,6

184,8182,098,1

180,3204,3100,8

157,9179,279,1



189,6148,1105,9

193,2179,678,0

177,2149,191,3

195,0171,488,3

174,5157,581,2

193,6122,162,2

185,3145,457,3

184,0134,350,9

161,9121,051,6

Empleo plenoEmpleo precarioSubempleo inestable

CALIDAD DEL EMPLEO

186,397,2

191,0106,0

170,187,2

187,4105,5

168,7101,5

166,073,9

169,273,0

162,671,8

141,170,0

No pobrePobre


¥ Los resultados incluyen estimaciones por no respuesta.* El diseño muestral de la EDSA-Bicentenario (2010-2016) se elaboró a partir del marco muestral del CENSO 2001, la EDSA-Agenda para la Equidad (2017-2025) introdujo una actualización de dicho diseño a partir del CENSO 2010. Esta actualización se hizo introduciendo una estrategia de solapamiento que permite hacer estimaciones de empalme entre ambas series -hacia atrás o hacia adelante- a partir de un sistema de ponderadores y coeficientes de ajuste. En este caso, los datos correspondientes al período 2010-2016 son estimaciones de empalme que ajustan hacia atrás los valores calculados con la EDSA-Bicentenario, tomando como parámetro la EDSA -Agenda para la Equidad 2017.** Los valores de EDSA-Bicentenario (2010-2016) se estiman a partir de aplicar un coeficiente de empalme con la EDSA-Equidad (2017) a nivel de cada indicador y sus diferentes categorías y/o aperturas. Este coeficiente busca controlar el cambio metodológico introducido por la EDSA-Equidad en la medición de los indicadores. Los coeficientes así elaborados se aplican una vez estimados los valores generados por la muestra EDSA-Equidad (2017-2018) comparable con la EDSA-Bicentenario (2010-2016).



Aglomerados urbanos con 80.000 habitantes o más de la República Argentina.

Personas en hogares particulares. Población de 18 años o más.

Muestra puntual hogares: aproximadamente 5.800 casos por año.

Multipropósito longitudinal.

No proporcional post-calibrado.

Total 960 radios censales (Censo Nacional 2010), 836 radios a través de muestreo estratificado simple y 124 radios por sobre muestra representativos de los estratos más ricos y más pobres de las áreas urbanas relevadas (EDSA – Agenda para la Equidad 2017-2025).

Aglomerados urbanos agrupados en 3 grandes conglomerados según tamaño de los mismos: 1) Gran Buenos Aires: Ciudad Autónoma de Buenos Aires y Conurbano Bonaerense (Conurbano Zona Norte, Conurbano Zona Oeste y Conurbano Zona Sur)1; 2) Otras Áreas Metropolitanas: Gran Rosario, Gran Córdoba, San Miguel de Tucumán y Tafí Viejo, y Gran Mendoza; y 3) Resto urbano: Mar del Plata, Gran Salta, Gran Paraná, Gran Resistencia, Gran San Juan, Neuquén-Plottier-Cipoletti, Zárate, La Rioja, Goya, San Rafael, Comodoro Rivadavia y Ushuaia-Río Grande.

Polietápico, con una primera etapa de conglomeración y una segunda de estratificación. La selección de los radios muestrales dentro de cada aglomerado y estrato es aleatoria y ponderada por la cantidad de hogares de cada radio. Las manzanas al interior de cada punto muestral y los hogares de cada man-zana se seleccionan aleatoriamente a través de un muestro sistemático, mientras que los individuos dentro de cada vivienda son elegidos mediante un sistema de cuotas de sexo y edad.

Un primer criterio de estratificación define los dominios de análisis de la información de acuerdo a la pertenencia a región y tamaño de población de los aglomerados. Un segundo criterio remite a un cri-terio socio-económico de los hogares. Este criterio se establece a los fines de optimizar la distribución final de los puntos de relevamiento.

Tercer trimestre de cada año.

+/- 1,3%, con una estimación de una proporción poblacional del 50% y un nivel de confianza del 95%.

ENCUESTA DE LA DEUDA SOCIAL ARGENTINA AGENDA PARA LA EQUIDAD 2017-2025

FICHA TÉCNICA

Universo

Tamaño de la muestra

Tipo de encuesta

Asignación de casos

Puntos de muestreo

Dominio de la muestra

Procedimiento de muestreo

Criterio de estratificación

Fecha de realización

Error muestral

Dominio

1. El AMBA está integrada por las 15 comunas de la CABA y 30 partidos del Conurbano Bonaerense, 24 pertenecientes al Conurbano en su definición clásica y 6 partidos del tercer cordón urbano: El Conurbano Norte está compuesto por los partidos de Vicente López, San Isidro, San Fernando, Tigre, San Martín, San Miguel, Malvinas Argentinas, José. C. Paz y Pilar. El Conurbano Oeste está compuesto por los partidos de La Matanza, Merlo, Moreno, Morón, Hurlingham, Ituzaingó, Tres de Febrero, Cañuelas, General Rodríguez y Marcos Paz. El Conurbano Sur está compuesto por los partidos de Avellaneda, Quilmes, Berazategui, Florencio Varela, Lanús, Lomas de Zamora, Almirante Brown, Esteban Echeverría, Ezeiza, Presidente Perón y San Vicente.


ANEXO METODOLÓGICO

Cambios en el diseño muestral de la edsa-agenda para la equidad y solapamiento con la edsa-bi-centenario15

La EDSA-Agenda para la Equidad (2017-2025) intro-dujo cambios en el diseño muestral a partir de actua-lizar su marco muestral al Censo 2010. Esto permi-tió no sólo una representación más completa de los dominios hasta ahora estudiados, incorporando los cambios sociales ocurridos inter-censalmente entre 2001-2010; sino también hizo posible introducir nue-vos criterios de estratificación a los fines de lograr una más realista y mejor representación de las dife-rencias socioeconómicas existente al interior de los conglomerados relevados. A esto se sumó la necesi-dad de contar con un diseño que a su vez permitiera el solapamiento de una parte de la nueva muestra con la muestra anterior. Esto con el fin de hacer com-parables las series EDSA-Bicentenario 2010-2016 con los resultados registrados a partir de 2017 con la EDSA-Agenda para la Equidad (2010-2025).Siguiendo el diseño de la EDSA-Bicentenario, a par-tir de un primer criterio de estratificación, se definie-ron los dominios de análisis de acuerdo a la región y al tamaño de población de los aglomerados a incluir en la muestra. Siguiendo este criterio, se buscó ob-tener resultados representativos y con márgenes de error y coeficientes de variación al menos a nivel de cada uno de los grandes centros urbanos (>800 mil habitantes) y del agrupamiento de centros urbanos medianos (entre 240 mil y 800 mil habitantes) y pe-queños (menores a 240 mil habitantes y mayores a 80 mil). Un segundo criterio de estratificación apuntó a mejorar la representación socio-económica de los hogares. Este criterio se estableció a los fines de optimizar la distribución final de los puntos de re-levamiento. Hasta el año 2016, el criterio utilizado

para dicha estratificación se establecía de acuerdo al porcentaje de jefes con secundario completo en el radio censal en base a información proveniente del Censo Nacional del Población y Vivienda realizado en 2001. Establecía 5 grupos y permitía distribuir la muestra de manera proporcional a esta distribución al interior de cada aglomerado de la muestra. A par-tir de la edición 2017 se propuso un nuevo criterio de estratificación obtenido sobre información del Cen-so Nacional 2010. El mismo consistió en la elabora-ción de un índice socioeconómico simple elaborado con 5 indicadores (% hogares con hacinamiento, % hogares sin cloaca, % hogares sin agua dentro de la vivienda, % de hogares con jefe sin secundario com-pleto y % de hogares con población 15-24 NENT). Una vez elaborado el índice se lo organizó en deciles y sobre una base de datos correspondiente a la tota-lidad de radios que integran el marco muestral EDSA 2017, se seleccionó una muestra de manera aleato-ria sistemática a partir del ordenamiento de radios de acuerdo con resultados del índice mencionado. En total se seleccionaron 836 radios (PM) sobre los cuales se estimó se relevarían 5016 hogares totales a razón de 6 casos por punto muestra, como ha sido habitual en el diseño muestral EDSA-Bicentenario (Figura AM.1). Sin embargo, a los fines de mejorar la precisión en ambos extremos socioeconómicos, tal como se explica más abajo, se asignó a este diseño una sobremuestra de 124 puntos de relevamiento. Hasta esta fase del diseño, la distribución decílica se resumió en seis segmentos de mayor a menor ni-vel socioeconómico: (A), que equivale al Decil 10; (B), equivalente a los deciles 8 y 9; (C), comprendido por los radios censales de deciles 6 y 7; (D), inte-grado por hogares de los radios de deciles 4 y 5; (E), equivalente a deciles 2 y 3 y finalmente (F), que corresponde al extremo inferior de la escala de nivel socioeconómico construida (decil 1). Esta muestra estratificada simple de hogares formada por 5016 casos se distribuyó de acuerdo con una afijación de casos no proporcional, sobre un total predefinido

15. Este apartado constituye una versión actualizada del Anexo metodológico elaborado en el Barómetro de la Deuda Social Ar-gentina –Agenda para la Equidad, siendo Eduardo Donza el res-ponsable de la actualización.


Figura AM.1EDSA-Agenda para la Equidad (2017-2025): Distribución de hogares a relevar según estrato yaglomerado

AGLOMERADO

GRANDES

ESTRATOTOTAL

CANTIDAD HOGARES A

RELEVARA B C D E F

CABA CONURBANO NORTE CONURBANO OESTE CONURBANO SUR CORDOBAROSARIO MENDOZATUCUMÁN

17501

13188

11

301066

12131811

119

131012183117

310111528192726

118192020175

16

01013105519

6262626290909090

372372372372540540540540

MEDIANAS MAR DEL PLATASALTAPARANARESISTENCIASAN JUANNEUQUEN

134113

1164336

89864

10

698687

2259

112

211532

303030303030

180180180180180180

PEQUEÑAS ZARATEGOYALA RIOJASAN RAFAELCOMODORO RIVADAVIAUSHUAIA-RÍO GRANDE

000000

411112

133335

223331

111110

010000

888888

484848484848

TOTAL 86 149 184 197 152 68 836 5016


Figura AM.2EDSA-Agenda para la Equidad (2017-2025): Características de la sobre-muestra: distribución de hogares según estrato y aglomerado

AGLOMERADO

GRANDES

SOBREMUESTRATOTAL

CANTIDAD HOGARES A

RELEVARINDIGENTES ( I ) NO INDIGENTES ( R )

CABA CONURBANO NORTE CONURBANO OESTE CONURBANO SUR CORDOBAROSARIO MENDOZATUCUMÁN

88886666

44444444

1212121210101010

7272727260606060

MEDIANAS MAR DEL PLATASALTAPARANARESISTENCIASAN JUANNEUQUEN

333333

111111

444444

242424242424

PEQUEÑAS ZARATEGOYALA RIOJASAN RAFAELCOMODORO RIVADAVIAUSHUAIA-RÍO GRANDE

111111

111111

222222

121212121212

TOTAL 80 44 124 744


por cada aglomerado. El objetivo de esta afijación fue garantizar que el margen de error para una pro-porción sea razonable en los dominios preestable-cidos: cada uno de los grandes centros urbanos considerados y agrupamiento de centros medianos y pequeños. El error global para una muestra de es-tas características es inferior a +/-3 con un nivel de confianza de 95% bajo la hipótesis de máxima dis-persión (p y q= 0.5), teniendo en cuenta un efecto de diseño igual a 216.A partir de la EDSA-Agenda para la Equidad (2017-2025), se buscó mejorar la representatividad de la muestra a partir de la inclusión de una sobremuestra de 124 puntos de relevamiento adicionales. Esto a los fines de hacer más precisos los resultados en am-bos extremos de la escala socioeconómica. Para la selección de casos en dicha sobremuestra, se contó

16. El cálculo de error de una estimación obtenida a través de una encuesta depende del marco de muestreo utilizado. Para una encuesta por conglomerados, como en este caso, el tipo de diseño no cumple la suposición de independencia entre obser-vaciones, que asume que la presencia o ausencia de un valor es independiente de la presencia o ausencia en otro componente del mismo conglomerado, debido a que las unidades que están en un mismo “racimo” suelen presentar experiencias comunes implicando mayor probabilidad de expresar resultados similares en la variable que se intenta medir. Esto hace que sus respuestas frente a una pregunta determinada estén correlacionadas y que la respuesta individual de cada individuo (en un mismo hogar o en una misma manzana) no sea independiente del conglomerado al que pertenece. Como resultado de esto, la variabilidad suele ser menor que en un muestreo simple aleatorio, y en consecuencia el tamaño efectivo de la muestra se reduce. La pérdida de preci-sión por el uso de un muestreo por conglomerado en lugar de un muestreo simple aleatorio, es el efecto de diseño -Deff- (Bennett et al., 1991). El no considerar la dependencia o correlación de los resultados dentro de conglomerados cuando se calcula el tamaño de la muestra, para un estudio donde los individuos son seleccio-nados dentro de racimos, conducirá a una subestimación de la precisión del parámetro estudiado. Para contemplar la pérdida de precisión, un muestreo por conglomerados requiere de una muestra de mayor tamaño con el fin de contestar la misma pre-gunta de investigación que un estudio usando el muestreo sim-ple. El efecto de diseño corresponde al cociente entre la varianza de un estimador del diseño a testear respecto a la varianza del di-seño aleatorio simple. A los fines prácticos, una vez obtenida una muestra, el efecto de diseño se estima de acuerdo al coeficiente de correlación entre conglomerados. Si el valor es igual a 0 (cero), indica que no existe correlación entre los conglomerados y, por lo tanto, se asume que el error sería equivalente al obtenido en una muestra aleatoria simple. Habitualmente, para diseños como el de EDSA suele asumirse a priori un efecto de diseño igual a dos. Es decir, que en el peor de los casos habrá que considerar que la muestra global equivale a la mitad de una muestra realizada de manera aleatoria simple sobre el total del universo.

con información proveniente de una serie de ejerci-cios realizados sobre casi la totalidad de aglomera-dos urbanos representados en la EDSA por el ODSA (2015), a partir de los cuales se elaboraron índices de riqueza y marginalidad con base en información cen-sal 2010. Esto permitió identificar los radios censales más pobres entre los pobres y los de mayores ingre-sos. El marco muestral sobre el cual se elaboró la so-bremuestra se presenta en la siguiente figura (Figura AM.2). La misma corresponde a un sub-universo del marco muestral bajo estudio.Con el fin de que los resultados de la EDSA-Equidad 2017 pudiesen ser comparables con los estudios de la EDSA-Bicentenario, el diseño muestral introdujo un esquema de solapamiento de puntos muestra a relevar. Para ello se organizó una base de datos que incluyó todos los puntos muestra (PM) utilizados en las ediciones 2012-2016, identificando en cada caso: a) Si estaba comprendido dentro del marco muestral contemplado en 2017; y b) Si correspondía a un PM que se mantuvo en el tiempo. La comparación se hizo en base al período 2012-2016 y se identificaron tres tipos de casos: 1) el PM se relevó en el mismo radio censal; 2) el PM fue reubicado o agregado; y 3) el PM 2012 fue dado de baja para 2016. A partir de este criterio, se identificaron 958 PM: 942 corresponden a 2016 y 16 fueron dados de baja entre 2012 y 2016. Entre los 942 PM de 2016, 103 fueron reubicados y 29 se encuentran fuera del marco muestral previsto. Un total de 810 PM se mantuvieron en el tiempo.Entre los PM que efectivamente se mantuvieron en el tiempo se estimó un índice socioeconómico sim-ple elaborado con 5 indicadores (el mismo que se utilizó para el diseño muestral, que comprende, el % hogares con hacinamiento, el % hogares sin cloaca, el % hogares sin agua dentro de la vivienda, el % de hogares con jefe sin secundario completo y el % de hogares con población 15-24 NENT). Se construyó el índice a partir de dos fuentes: datos censales 2010 para los radios comprendidos en la muestra 2012, y resultados obtenidos a nivel de PM en la EDSA 2012. A partir de la comparación de la distribución decílica (de acuerdo con datos censales) para ambos ejercicios, se excluyeron los puntos muestra más di-símiles (+/-2 deciles). Como resultado se determinó un total de 615 puntos muestras seleccionables, con la siguiente distribución (Figura AM.3).


Figura AM.3EDSA-Agenda para la Equidad (2017-2025): Resumen por localidad: distribución de los puntos muestras

AGLOMERADO

RESUMEN POR LOCALIDAD (EN % FILA)

Excluidos fuera del marco muestral

Excluidos dados de baja

Excluidos por reubicación del PM

Excluidos por puntaje índice

Seleccionables

CABA CONURBANO NORTE CONURBANO OESTE CONURBANO SURCORDOBA ROSARIO MENDOZATUCUMÁNMAR DEL PLATASALTAPARANARESISTENCIASAN JUANNEUQUENZARATEGOYALA RIOJASAN RAFAELCOMODORO RIVADAVIAUSHUAIA-RÍO GRANDE

0,02,71,41,40,01,96,71,00,02,90,00,0

18,20,0

11,10,0

22,211,122,222,2

4,20,00,00,01,93,80,02,90,05,93,10,03,00,00,00,00,00,00,00,0

1,42,76,96,89,4

17,313,55,83,1

26,531,315,618,218,80,0

22,20,00,0

22,211,1

13,921,912,514,916,019,226,929,825,020,612,518,818,221,944,433,322,233,30,0

33,3

80,672,679,277,072,657,752,960,671,944,153,165,642,459,444,444,455,655,655,633,3

TOTAL 3,1 1,7 10,9 20,7 63,6


Una vez seleccionada la muestra, se procedió a re-emplazar radios seleccionados por puntos muestra equivalentes de la muestra 2016. Las equivalencias se buscaron en base al puntaje de índice obtenido por los radios (+/-1 punto). En total se reemplaza-ron 515 puntos muestra (sobre los 615 posibles PM reutilizables), es decir más de un 50% de los puntos muestra relevados en 2016 y algo más de un 60% de la muestra para la nueva edición 2017 (Figura AM 4). Este trabajo de reutilización de puntos de relevamiento permitió contar con un núcleo mues-tral estrictamente comparable, facilitando además el trabajo de empalme de resultados entre las edi-ciones EDSA-Bicentenario 2010-2016 y de la EDSA-Agenda para la Equidad 2017-2025.Por una parte, el estudio tiene la particularidad de contar con tres unidades de análisis diferenciadas, ya que se estiman indicadores a nivel de hogares, de respondentes adultos y de la totalidad de miembros que integran cada uno de los hogares. Es por ello que el cálculo de ponderadores tiene en cuenta esta particularidad. Por otra parte, si la muestra estuviera

libre de sesgos de selección, el proceso de ponde-ración a nivel de hogares habría finalizado en este punto, ya que, a esta altura, tendríamos la certeza de que cada hogar, en el total de la muestra, asume el peso que le corresponde de acuerdo a su probabili-dad de selección. Sin embargo, en la práctica es im-posible contar con una distribución libre de sesgos, ya que es conocido que en todos los casos resulta dispar la tasa de no-respuesta (fundamentalmente por ausencia) de algunos subgrupos de población que deviene en su sub o sobre-representación (va-rones-jóvenes-activos es el caso más paradigmático, por mencionar un ejemplo).Como consecuencia de ello, en la práctica es habitual corregir o calibrar los pesos o factores de expansión iniciales (inversa de la probabilidad de selección) con la ayuda de información auxiliar conocida o preesta-blecida a partir de registros o fuentes externas (pará-metros conocidos, en este caso, elaborados en base a proyecciones de datos censales). Este ponderador, que corresponde a una etapa de post-estratificación atiende a considerar las diferencias entre la muestra



observada y la esperada de acuerdo con los atribu-tos socio-demográficos de los hogares y/o las per-sonas que componen los hogares seleccionados. El procedimiento que se utiliza se denomina “cali-bración por marginales fijos” y fue desarrollada por Deville y Särndall en 1992.17 La primera calibración se lleva a cabo sobre la base del total de componentes. Una vez obtenido el coeficiente de la inversa de la probabilidad de se-lección, este se trasladó a la base de individuos de manera tal que cada componente asume el ponde-rador correspondiente a su hogar de pertenencia. Se efectuó entonces una calibración que involucra la distribución por sexo y grupos de edad (0-4, 5-12, 13-17, 18-29, 30-49, 50 a 74 y 75 y más) a nivel de cada estrato y aglomerado. En el caso de la base de respondentes, la segunda calibración tomó en cuen-ta (además de la distribución por sexo y grupos de edad) la condición de actividad de los respondentes

a nivel de cada estrato-aglomerado que integra la muestra. Finalmente, la base de hogares fue la últi-ma en recibir su ponderador, absorbiendo las calibra-ciones previas efectuadas sobre sus componentes. Este último procedimiento, que traslada las correc-ciones realizadas a nivel de componentes hacia la base de hogares, evita que los hogares compuestos por segmentos sobre o sub-representados generen distorsiones en los resultados finales a nivel de indi-cadores relativos a los hogares. Operativamente, el procedimiento final que se utiliza consiste en trasla-dar la media de los componentes (ya calibrado) a los hogares de la muestra, y finalmente expandirlo al N de cada aglomerado.En esta edición, además de la ponderación de mues-tra de acuerdo con su nuevo diseño (2017), se llevó a cabo un segundo trabajo de ponderación con el ob-jetivo de lograr un resultado comparable de igual a igual con las ediciones anteriores, es decir, de acuer-do con las características de diseño utilizadas hasta 2016. Para llegar a este objetivo se desarrollaron tres ejercicios: a) En primer lugar, de la muestra 2017

Figura AM.4EDSA-Agenda para la Equidad (2017-2025): Distribución de reemplazos. PM 2016 reutilizados en 2017

AGLOMERADOESTRATO

TOTAL %A B C D E F

CABA CONURBANO NORTE CONURBANO OESTE CONURBANO SURCORDOBA ROSARIO MENDOZATUCUMÁNMAR DEL PLATASALTAPARANARESISTENCIASAN JUANNEUQUENZARATEGOYALA RIOJASAN RAFAELCOMODORO RIVADAVIAUSHUAIA-RÍO GRANDE

14501

101347013110000000

23464

114

136722213101100

75

1057

132111576438020123

1888

20121317544454102230

11312121290

13111442010000

06

1372503100000000000

4641493762565157191516151417233453

7466796069625763635053504757253838506338

TOTAL 60 91 120 121 86 37 515 62

17. Deville, J. C. y Sarndal, C. E. (1992), Calibration estimators in surrey sampling Journal of the American Statistical Association 87, 376-382.


se omitió la sobre-muestra, ya que la misma forma parte de la actualización del diseño y no estaba con-templada en las ediciones anteriores; b) En segundo lugar, se estratificaron los radios seleccionados para la edición 2017 siguiendo los criterios utilizados en ediciones anteriores (de acuerdo al nivel de estudio del jefe de hogar según datos censales 2001); y c) Fi-nalmente, se utilizaron los criterios de ponderación y parámetros utilizados hasta 2016 de forma tal de lle-gar a una estructura que permitiera la óptima compa-ración con resultados anteriores18. Del resultado de estos trabajos se reelaboraron los resultados puntua-les de la serie EDSA- Equidad para su comparación con las series 2010-2016 de la EDSA-Bicentenario.

Definición de las variables de clasificación utilizadasLos indicadores de desarrollo humano y social son examinados a nivel agregado y discriminados para una serie de variables de estratificación, las cuales fueron seleccionadas atendiendo a su carácter con-dicionante y/o determinante de las desigualdades que presenta el desarrollo humano y social en nues-tra sociedad. Con este fin se consideraron tres tipos de factores: 1) la localización de los hogares en la estructura socioeconómica y urbano-regional; 2) las condiciones sociodemográficas y sociolaborales de los hogares; y 3) algunos rasgos sociodemográficos, socioocupacionales y psicosociales o perceptuales de la población entrevistada. En cuanto a los factores estructurales, se tomaron en cuenta cuatro variables compuestas o índices funda-mentales: a) el estrato económico-ocupacional; b) el nivel socioeconómico (NSE); c) la pobreza por ingre-sos; d) la condición residencial; y e) la región urbana.

a) En primer lugar, el estrato socio-ocupacional mide la posición de los hogares a través de un algo-ritmo que toma en cuenta la calificación ocupa-cional, las fuentes de ingresos, las funciones de autoridad y el nivel de protección social del prin-cipal sostén económico del grupo familiar. Las ca-tegorías resultantes se agrupan en este caso en cuatro estratos: medio profesional, medio no pro-fesional, obrero integrado y trabajador marginal.

b) En segundo lugar, el nivel socioeconómico (NSE) constituye un índice factorial calculado a través del método de componentes principales categó-ricos (CAPTCA). Para ello se utilizan variables ba-sales como el nivel educativo del jefe de hogar, el acceso a bienes y servicios de consumo durable del hogar y la condición residencial de la vivienda. El resultado de esta operación es un índice que a los fines del análisis se agrupa en cuatro niveles socioeconómicos: medio alto, medio bajo, bajo y muy bajo.

c) En tercer término, la pobreza por ingresos diferen-cia a aquellas personas que viven en hogares cu-yos ingresos no superan el umbral del ingreso monetario (pobres) necesarios para adquirir en el mercado el valor de una canasta de bienes y ser-vicios básicos (Canasta Básica Total -CBT) de los que si superan esta línea económica (no pobres).

d) En lo que respecta a la condición residencial, cons-tituye una variable compleja que permite clasificar a los hogares urbanos según su emplazamiento en espacios residenciales (barrios o vecindarios) diferentes: barrios con trazado urbano formal en los que habitan hogares de nivel socioeconómi-co medio alto; barrios con trazado urbano formal donde predomina población de nivel socioeconó-mico medio y medio bajo; barrios con trazado ur-bano formal donde predomina población de nivel socioeconómico bajo o vulnerable; y finalmente, villas y asentamientos precarios.

e) Por último, la variable región urbana reconoce de manera nominal cuatro modalidades de concen-tración urbana, las cuales son representadas en la muestra y presentan un valor geoeconómico y geopolítico destacado: la Ciudad Autónoma de Buenos Aires, el Conurbano Bonaerense, Otras áreas metropolitanas y el Resto urbano del interior.

En lo que respecta a los hogares, el informe privi-legia los análisis con base en las características del jefe de hogar en cuanto a sexo, nivel educativo y condición laboral, así como también la presencia o no de niños (de 0 a 17 años) en el hogar. Para el caso de los individuos adultos, se destacan las variables sexo, edad agrupada y nivel educativo de la perso-na, entre otras dimensiones de análisis. En la figura

18. Los criterios de ponderación pueden consultarse en docu-mentos anteriores. A diferencia de los actuales, además de traba-jar con una estratificación diferente, incluía algunas calibraciones adicionales tales como proporción de villas en principales aglo-merados urbanos y proporción de hogares con y sin niños.



Figura AM. 5 Descripción y categorías de las variables de corte de la EDSA

VARIABLES REFERIDAS A CONDICIONES ESTRUCTURALES

ESTRATO SOCIO-OCUPACIONAL

Medio profesional

Medio no profesional

Obrero integrado

Trabajador marginal

Expresa el estrato de pertenencia de los hogares a través de la condición, tipo y califica-ción ocupacional, fuente de ingresos y nivel de protección social logrado por el principal sostén económico del grupo doméstico.

VARIABLES REFERIDAS A ATRIBUTOS DE LOS ADULTOS

NIVEL SOCIOECONÓMICO

Medio alto – 4º cuartil

Medio bajo – 3° cuartil

Bajo – 2° cuartil

Muy bajo – 1° cuartil

Representa niveles socio-económicos de pertenencia a partir de tomar en cuenta el capital educativo del jefe de hogar, el acceso a bienes durables del hogar y la condición residencial de la vivienda.


No pobre

Pobre

Se considera a aquellas personas que viven en hogares cuyos ingresos no superan el umbral del ingreso monetario necesarios para adquirir en el mercado el valor de una canasta de bienes y servicios básicos (Canasta Básica Total -CBT).


Barrios con trazado urbano de nivel socioeconómico medio alto

Barrios con trazado urbano de nivel socioeconómico medio y medio bajo

Barrios con trazado urbano de nivel socioeconómico bajo / vulnerable

Villas y asentamientos precarios

Representa tres modalidades diferentes de urbanización con grados diversos de formali-dad en lo que hace a la planificación, la regula-ción y la inversión pública en bienes urbanos y con una presencia también heterogénea de los distintos niveles socioeconómicos.

REGIÓN URBANA Ciudad Autónoma de Buenos Aires

Conurbano Bonaerense

Otras áreas metropolitanas

Resto urbano del interior

Clasifica en grandes regiones a los aglomera-dos tomados en la muestra según su distribu-ción espacial, importancia geopolítica y grado de consolidación socio-económica.

SEXO Varón

Mujer

Se refiere al sexo del encuestado

EDAD 18 a 34 años

35 a 59 años

60 años y más

Se refiere al grupo de edad al que pertenece el encuestado

NIVEL EDUCATIVO Con secundario completo

Sin secundario completo

Se refiere a la educación del encuestado


AM.5 se describen las categorías que corresponden a las principales variables de estratificación y/o cla-sificación utilizadas a lo largo del informe. En cada capítulo se informa sobre el resto de las variables de clasificación utilizadas en cada caso.

Estimación de errores muestralesLa EDSA-Agenda para la Equidad (2017-2025), al ser una muestra multipropósito, no estudia una sola variable. Por lo tanto, no existe un único margen de error muestral. Cada estimación cuenta con su propio margen de error, el cual depende de tres as-pectos centrales: la varianza o dispersión del indica-dor a estimar; el intervalo de confianza en el que se pretenda realizar las estimaciones; y el tamaño de

la muestra y de las submuestras (en caso de exami-nar categorías específicas). Dado que el muestreo es polietápico, con una combinación de diferentes diseños muestrales, el cálculo se complejiza.En la figuras AM.6A y B y las AM.7A y B se presen-tan los márgenes de error para las estimaciones de los indicadores de la situación de los hogares y de las personas, respectivamente, en cada una de las categorías de análisis. Se utilizan cinco proporcio-nes poblacionales diferentes (parámetro P dentro de la fórmula del cálculo del error muestral), dentro de intervalos de confianza (IC) del 95%. Se exponen los márgenes de error para las estimaciones de los indicadores de los adultos del hogar con los mis-mos criterios.


Figura AM.6AErrores muestrales de las estimaciones de la EDSA Agenda para la Equidad (2017-2025).Hogares particulares. 2018

Según categorías sociales y diferentes proporciones poblacionales, dentro de intervalos de confianza del 95%.

HOGARES PROYECCIÓN

AL 2018

TOTALES

CARACTERÍSTICAS DEL HOGARSEXO DEL JEFEVarónMujer

EDUCACIÓN DEL JEFECon secundario completoSin secundario completo

EMPLEO DEL JEFEEmpleo plenoEmpleo precario / subempleoDesempleo / inactividad

NIÑOS EN EL HOGARSin niñosCon niños

SITUACIÓN SOCIAL DEL HOGARESTRATO SOCIO-ECONÓMICOMedio altoMedio bajoBajoMuy bajo

CONDICIÓN RESIDENCIALBarrios con trazado urbano de NSE medioBarrios con trazado urbano de NSE bajoVilla o asentamiento precario

TIPO DE AGLOMERADOTotal Gran Buenos AiresCiudad Autónoma de Buenos AiresConurbano Bonaerense

Total Urbano InteriorGran RosarioGran CórdobaGran MendozaGran TucumánResto Urbano Interior

Tamaño de muestra

Proporciones2018

10% 20% 30% 40% 50%

7.323.751

5.214.5112.109.240

3.786.3793.537.372

3.171.1842.255.7151.896.852

3.815.6743.508.077

1.830.9381.830.9381.830.9381.830.938

3.229.7743.632.580461.396

4.641.1851.254.635

3.386.549

2.682.565455.641511.528346.433235.824

1.133.138

5.688

39201768

30162672

233117841573

29662722

1351140514731459

2.0622.967659

1.754

441

1.313

3.934597600600596

1541

0,8

0,91,4

1,11,1

1,21,41,5

1,11,1

1,61,61,51,5

1,31,12,3

1,4

2,8

1,6

0,92,42,42,42,41,5

1,0

1,31,9

1,41,5

1,61,92,0

1,41,5

2,12,12,02,1

1,71,43,1

1,9

3,7

2,2

1,23,23,23,23,22,0

1,2

1,42,1

1,61,7

1,92,12,3

1,61,7

2,42,42,32,4

2,01,63,5

2,1

4,3

2,5

1,43,73,73,73,72,3

1,3

1,52,3

1,71,9

2,02,32,4

1,81,8

2,62,62,52,5

2,11,83,7

2,3

4,6

2,6

1,53,93,93,93,92,4

1,3

1,62,3

1,81,9

2,02,32,5

1,81,9

2,72,62,62,6

2,21,83,8

2,3

4,7

2,7

1,64,04,04,04,02,5

Fuente: Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas 2010, Proyecciones poblacionales y EDSA–Agenda para la Equidad (2017-2025). Observatorio de la Deuda Social Argentina.


Figura AM.6BErrores muestrales de las estimaciones de la EDSA Agenda para la Equidad (2017-2025). Hogares particulares. 2017


HOGARES PROYECCIÓN

AL 2017

TOTALES

CARACTERÍSTICAS DEL HOGARSEXO DEL JEFEVarónMujer

EDUCACIÓN DEL JEFECon secundario completoSin secundario completo

EMPLEO DEL JEFEEmpleo plenoEmpleo precario / subempleoDesempleo / inactividad

NIÑOS EN EL HOGARSin niñosCon niños





Tamaño de muestra

Proporciones2017

10% 20% 30% 40% 50%

7.249.732

5.161.8092.087.923

3.748.1123.501.621

3.139.1342.232.9181.877.681

3.777.1113.472.622

�1.812.4331.812.4331.812.4331.812.433

3.197.1323.595.867456.733

�4.594.2781.241.955

3.352.323

2.655.453451.036506.359342.932233.441

1.121.685

5.729

3.9971.732

3.0252.704

2.4021.7971.530

2.9502.779

1.1511.2991.3861.277

2.1733.127429

1.758

444

1.314

3.971599601597596

1.578

0,8

0,91,4

1,11,1

1,21,41,5

1,11,1

1,71,61,61,6

1,31,12,8

1,4

2,8

1,6

0,92,42,42,42,41,5

1,0

1,21,9

1,41,5

1,61,82,0

1,41,5

2,32,22,12,2

1,71,43,8

1,9

3,7

2,2

1,23,23,23,23,22,0

1,2

1,42,2

1,61,7

1,82,12,3

1,71,7

2,62,52,42,5

1,91,64,3

2,1

4,3

2,5

1,43,73,73,73,72,3

1,3

1,52,3

1,71,8

2,02,32,5

1,81,8

2,82,72,62,7

2,11,74,6

2,3

4,6

2,6

1,53,93,93,93,92,4

1,3

1,52,4

1,81,9

2,02,32,5

1,81,9

2,92,72,62,7

2,11,84,7

2,3

4,7

2,7

1,64,04,04,04,02,5



Figura AM.7AErrores muestrales de las estimaciones de la EDSA Agenda para la Equidad (2017-2025). Población de 18 años y más. 2018


POBLACIÓN PROYECCIÓN

AL 2018

TOTALES

CARACTERÍSTICAS DEL INDIVIDUOSEXOVarónMujer

GRUPO DE EDAD18 a 34 años35 a 59 años60 años y más

NIVEL EDUCATIVOCon secundario completoSin secundario completo

JEFATURA DEL HOGARJefeNo jefe





Tamaño de muestra

Proporciones2018

10% 20% 30% 40% 50%

30.307.751

14.467.20715.840.544

11.955.83712.105.8256.246.089

9.084.3827.707.452

9.101.1747.690.660

�4.197.9594.197.9594.197.9594.197.959

6.364.1059.353.0521.091.469

�10.532.6032.536.380

7.996.223

6.259.2321.027.1831.176.112793.682606.284

2.655.971

5.688

26813007

215922311298

32802408

3.0562.632

1459147314051351

1.9593.070659

1.754

441

1.313

3.934597600600596

1541

0,8

1,11,1

1,31,21,6

1,01,2

1,11,1

1,51,51,61,6

1,31,12,3

1,4

2,8

1,6

0,92,42,42,42,41,5

1,0

1,51,4

1,71,72,2

1,41,6

1,41,5

2,12,02,12,1

1,81,43,1

1,9

3,7

2,2

1,23,23,23,23,22,0

1,2

1,71,6

1,91,92,5

1,61,8

1,61,8

2,42,32,42,4

2,01,63,5

2,1

4,3

2,5

1,43,73,73,73,72,3

1,3

1,91,8

2,12,02,7

1,72,0

1,71,9

2,52,52,62,6

2,21,73,7

2,3

4,6

2,6

1,53,93,93,93,92,4

1,3

1,91,8

2,12,12,7

1,72,0

1,81,9

2,62,62,62,7

2,21,83,8

2,3

4,7

2,7

1,64,04,04,04,02,5



Figura AM.7BErrores muestrales de las estimaciones de la EDSA Agenda para la Equidad (2017-2025). Población de 18 años y más. 2017


POBLACIÓN PROYECCIÓN

AL 2017

TOTALES

CARACTERÍSTICAS DEL INDIVIDUOSEXOVarónMujer

GRUPO DE EDAD18 a 34 años35 a 59 años60 años y más

NIVEL EDUCATIVOCon secundario completoSin secundario completo

JEFATURA DEL HOGARJefeNo jefe





Tamaño de muestra

Proporciones2017

10% 20% 30% 40% 50%

30.001.441

14.320.99215.680.449

11.835.00311.983.4756.182.962

8.992.5707.629.555

9.009.1927.612.933

�4.155.5314.155.5314.155.5314.155.531

6.299.7859.258.5241.080.438

�10.426.1532.510.746

7.915.408

6.195.9721.016.8021.164.225785.660600.156

2.629.128

5.729

2.7033.026

215723091263

3.2912.438

3.0932.636

1.1511.2991.3861.277

1.8952.969429

1.758

444

1.314

3.971599601597596

1.578

0,8

1,11,1

1,31,21,7

1,01,2

1,11,1

1,71,61,61,6

1,41,12,8

1,4

2,8

1,6

0,92,42,42,42,41,5

1,0

1,51,4

1,71,62,2

1,41,6

1,41,5

2,32,22,12,2

1,81,43,8

1,9

3,7

2,2

1,23,23,23,23,22,0

1,2

1,71,6

1,91,92,5

1,61,8

1,61,7

2,62,52,42,5

2,11,64,3

2,1

4,3

2,5

1,43,73,73,73,72,3

1,3

1,81,7

2,12,02,7

1,71,9

1,71,9

2,82,72,62,7

2,21,84,6

2,3

4,6

2,6

1,53,93,93,93,92,4

1,3

1,91,8

2,12,02,8

1,72,0

1,81,9

2,92,72,62,7

2,31,84,7

2,3

4,7

2,7

1,64,04,04,04,02,5



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BARÓMETRO DE LA DEUDA SOCIAL ARGENTINA

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