Dossier

Impactos ocupacionales y recuperaciones diferenciales según clase social y género en contexto de covid-19

Occupational impacts and differential recoveries according to social class and gender in the context of covid-19

Estévez Leston, Bárbara; Boniolo, Paula

Bárbara Estévez Leston

bar.estevez@gmail.com

Universidad de Buenos Aires, Instituto de Investigaciones Gino Germani. Argentina

Paula Boniolo

boniolopaula@gmail.com

Universidad de Buenos Aires, Instituto de Investigaciones Gino Germani. Argentina

De Prácticas y Discursos. Cuadernos de Ciencias Sociales

Universidad Nacional del Nordeste, Argentina

ISSN-e: 2250-6942

Periodicidad: Semestral

vol. 11, núm. 18, 2022

depracticasydiscursos.ces@gmail.com

Recepción: 29 Julio 2022

Aprobación: 11 Noviembre 2022

URL: http://portal.amelica.org/ameli/journal/476/47636644763664011/

DOI: https://doi.org/10.30972/dpd.11186324

Modelo de publicación sin fines de lucro para conservar la naturaleza académica y abierta de la comunicación científica

ePub generado a partir de XML JATS4R

Resumen: El covid-19 generó una de las crisis económicas más grandes a nivel mundial del último tiempo: bajas en las tasas de actividad y empleo. En Argentina, que venía de una crisis económica, estos efectos tendieron a aglutinarse durante el primer semestre de 2020 y comenzaron a reactivarse para fines de 2020 y principios de 2021. En este artículo, nos proponemos analizar el impacto del covid-19 en Argentina, sobre la situación laboral y las chances de recuperación según la clase social y el género a través de regresiones multinomiales y lectura de promedios de efectos marginales. Trabajaremos con la encuesta nacional sobre la Estructura social de Argentina y Políticas públicas durante la pandemia por covid-19 (ESAyPP/Pisac-covid-19) relevada en la Argentina urbana entre octubre y diciembre de 2021. Nuestros principales hallazgos muestran que mientras los impactos del covid-19 en el mercado laboral dependen de las formas de contratación, dinámicas de empleo y rama de actividad, las probabilidades de recuperación se distribuyen diferencialmente según las características de los asalariados, profundizando las desigualdades estructurales que las mujeres viven en el mercado laboral.

Palabras clave: desempleo, pérdida salarial, recuperación laboral, género, clase social, covid-19.

Abstract: Covid-19 generated one of the latest and largest economic crises worldwide generating declines in activity and employment rates. In Argentina, which was coming from an economic crisis, these effects appeared during the first half of 2020, and began to reactivate by the end of 2020 and 2021. In this article, we intend to analyze the impact of covid-19 on the situation labor and the chances of recovery according to social class and gender in Argentina. For this, we used multinomial regressions and reading of averages of marginal effects from the national survey on the Social Structure of Argentina and Public Policies during the covid-19 pandemic (ESAyPP/Pisac-covid-19) surveyed in urban Argentina between October and December 2021. Our main findings showed that, while the impacts of covid-19 on the labor market depend on the forms of hiring, employment dynamics and branch of activity, the chances of recovery are differentially distributed according to the characteristics of the wage earners, deepening the structural inequalities that women experience in the labor market.

Keywords: unemployment, salary lost, labor recovery, gender, social class, covid-19.

Introducción

El covid-19 ha generado a nivel mundial una de las crisis económico-sociales de mayor envergadura. Los niveles alarmantes de propagación obligaron a los gobiernos nacionales a tomar medidas que restringieron la movilidad y la vinculación social. Con estas medidas de confinamiento y distanciamiento social, que buscaron evitar contagios masivos y el colapso sanitario, produjeron enormes impactos en la actividad económica de los distintos países. Específicamente, en América Latina se han encontrado algunos de los mayores impactos, centrados en el incremento de la desigualdad económica (Filgueira et al., 2020), una caída estrepitosa del nivel de empleo y aumento de la pobreza (Cepal-OIT, 2020). Además, los impactos no solo supusieron crisis económicas y aumento del desempleo, sino también el desarrollo de nuevas modalidades de trabajo a distancia. En este contexto, distintos estudios han trabajado sobre las concentraciones del fenómeno del teletrabajo en las economías desarrolladas y no tanto en aquellas cuyos trabajadores perciben menores ingresos (Dingel y Neiman, 2020; Hatayama et al., 2020).

En este artículo, nuestro objetivo es analizar el impacto del covid-19 en Argentina sobre la situación laboral y las chances de recuperación según la clase social y el género, a partir de la encuesta nacional sobre la Estructura social de Argentina y Políticas públicas durante la pandemia por covid-19 (ESAyPP/Pisac-covid-19) relevada en la Argentina urbana entre octubre y diciembre de 2021.

Respecto de la actividad económica, la pandemia por covid-19 ha tenido un impacto veloz, producto de un shock inmediato de oferta, asociado al cierre de las economías y a las medidas de contención y distanciamiento, seguido por caídas abruptas en la demanda agregada (Maurizio, 2021). En el segundo trimestre de 2020 pudieron verse los mayores efectos sobre el nivel de actividad y empleo a lo largo del mercado laboral latinoamericano, mayormente durante abril y mayo. Las mayores caídas en los niveles de producción en Latinoamérica rondaron entre el 30 y el 40 %; mientras que las tasas de ocupación promedio llegaron al 51,7%, un valor mínimo histórico y una disminución del 10% de la ocupación total en América Latina (Maurizio, 2021). Los efectos principales de la contracción económica propiciaron tránsitos no solo hacia la desocupación, sino hacia la inactividad a lo largo de la región.

Durante la pandemia, Argentina presentó una caída del PBI del 19,1% (Monza, 2021) y de la producción de aproximadamente el 25% (Maurizio, 2021). En ese sentido, la pandemia recrudeció las tendencias que venían desarrollándose en el mercado de trabajo por la crisis económica que venía produciéndose durante 2017-2019. Estas pautas se tradujeron en una disminución de la tasa de actividad de 8,8 pp (47,1% al 38,4%) y de 9,6 pp en la tasa de empleo (42,2% al 33,4%) entre el cuarto trimestre de 2019 y el segundo trimestre de 2020 (Gráfico 1).

Estas pautas afectaron principalmente a mujeres, trabajadores/as informales y jóvenes (Pol, Paz y Ledda, 2021) y fomentaron transiciones hacia la inactividad, acentuada por las restricciones de movilidad que suponían obstáculos para la reinserción ocupacional (Monza, 2021). En este sentido, si bien las medidas de aislamiento y distanciamiento social desplegadas por el gobierno nacional resguardaron la salud de la población, afectaron el nivel productivo, laboral y social nacional (Salvia y Zurita, 2021), y las modalidades de trabajo y la vida cotidiana que la población desarrollaba (Boniolo y Estévez Leston, 2022, en prensa).

Gráfico 1. Principales tasas del mercado de trabajo. Total 31 aglomerados urbanos. Tercer trimestre 2019-segundo trimestre 2021

Fuente: elaboración propia sobre la base del Indec (2020a, 2020b, 2021a, 2021b).

A partir del tercer trimestre, estas tendencias comienzan a recuperarse de manera condicionada por el escenario laboral prepandémico (Dalle y Actis Di Pascuale, 2021): si bien se recuperaron de los pisos a los que se había llegado en el segundo trimestre, todavía no habían alcanzado los valores de 2019, algo que se logra recién para finales de 2021. En el segundo trimestre de 2020, la tasa de actividad presenta los valores mínimos del período llegando a 38,4% y comienza a repuntar en el tercer trimestre de 2020, manteniendo valores relativamente estables hasta mediados de 2021 que rondan el 45,5%. La tasa de empleo acompaña estas tendencias mostrando valores relativamente menores que rondan el 40%.

En este contexto, nuestra perspectiva teórica desde las clases sociales y la desigualdad propone que la crisis sanitaria provocada por el covid-19 afectó diferencialmente a la sociedad. La pertenencia individual de los trabajadores a múltiples categorías sociales (género, clase, edad, habitar distintas regiones, etc.) crea oportunidades y limitaciones particulares, entendibles desde una perspectiva de interseccionalidad. De esta manera, las personas pueden presentar elementos que los potencian y limitan al mismo tiempo, tanto en la concreción de distintos logros (Meier et al., 2015) como los efectos de distintos condicionamientos a lo largo de la vida (Estévez Leston, 2021) y, específicamente, frente a situaciones político-sociales o de salud, como la pandemia por covid-19.

Las clases sociales surgen a partir del intercambio personal e intergeneracional de personas con una misma posición de clase, es decir, de personas que presentan probabilidades de existencia comunes y específicas sobre la manera en que se distribuye el poder de posesión sobre bienes y la competencia en el mercado con finalidades de cambio (Weber, 2002). Estas probabilidades de existencia comunes determinan oportunidades de vida comunes a una misma posición de clase, que en el caso de la pandemia permitirían analizar la manera en que la vulnerabilidad se distribuye en la sociedad y los impactos diferenciales que la pandemia y los cambios en el mercado de trabajo imponen sobre las y los trabajadoras/es.

Cada clase social brinda probabilidades típicas no solo de acceso a bienes, posiciones y destinos personales, sino también de vulnerabilidades ante los condicionamientos derivados de los contextos sociohistóricos económicos, probabilidades factibles de ser modificadas sobre la base de las oportunidades disponibles en cada estructura social y de los roles de género que se desplieguen en las sociedades.

Diversos trabajos han abordado diferencias tanto en las oportunidades de vida según los roles de género que las personas obtienen como en las maneras en las que se vinculan con el mercado laboral. Algunos trabajos abordaron el análisis de las diferencias en las brechas de ingreso y tasas de actividad (INAM, 2018a, 2018b), el aumento de las tasas de desempleo y subocupación femenina (Halperín Weisburd et al., 2009); la manera en la que se producen las inserciones ocupacionales según género en Europa (Buedo Martínez, 2015), América Latina (Arriagada, 2007; Sollova-Manenova y Salgado-Vega, 2010) y Argentina (Castillo et al., 2008; GCBA, 2018); las brechas de ingresos y la distribución del trabajo reproductivo (Dichiera et al., 2021).

Otros trabajos se han centrado en caracterizar la segregación del mercado laboral, según la distribución diferencial de oportunidades ocupacionales (López, 2006), considerando las tipificaciones de cada sector como más “adecuado” para cada género. Así, la segregación ocupacional sería un reflejo de la división sexual del trabajo, ya que las posiciones profesionales característicamente femeninas se vinculan al área del cuidado de los otros o de organización contención y administración, roles que las mujeres tienden a ocupar en la esfera doméstica (Fraga y Riveiro, 2011).

En este sentido, el mercado laboral argentino desde hace tiempo presenta segregaciones horizontales y marcadas brechas de género. La precaria inserción laboral femenina se caracteriza por mayores tasas de informalidad, desocupación y subocupación horaria, tendencias que construyen a las mujeres asalariadas como actores más vulnerables ante los impactos del covid-19. A su vez, con las restricciones de movilidad, las tareas de cuidado han aumentado exponencialmente, generando tendencias de sobrecarga aglutinadas sobre todo entre mujeres (Boniolo y Estévez Leston, 2022, en prensa). Estas tendencias generaron un espacio fértil para la transición hacia estados de inactividad frente al riesgo del desempleo y las necesidades de cuidado al interior de los hogares.

Nos interesa conocer la articulación de la posición de clase social con el género de las personas asalariadas y otros atributos relevantes como su nivel educativo, edad y características de la inserción laboral, los riesgos de impacto del covid-19 en la situación laboral y en las chances de recuperación. Hemos decidido trabajar con personas asalariadas porque nos permite unificar de un modo más o menos homogéneo las condiciones laborales previas y analizar el impacto de la crisis sanitaria. Con respecto a eso, nuestra primera hipótesis supone que los distintos atributos de la población asalariada y empleada generarán diferenciaciones en los riesgos relativos de verse expuesta a impactos ocupacionales y en la manera en la que se podrá llevar adelante la recuperación laboral.

En el contexto de la crisis económica y sanitaria, la crisis económica durante el macrismo, cabe preguntarse acerca de los modos de impacto en el mercado laboral y las formas en las que la recuperación se da de manera diferencial por género y clase social. En este marco, buscando reconocer pautas nacionales, nos interrogamos: ¿Qué factores permiten explicar la diferencia en los impactos que la emergencia sanitaria impuso sobre el mercado laboral? ¿Las tendencias en la recuperación son homogéneas en toda la población? ¿Existen diferencias en las tendencias de recuperación según género? ¿Qué atributos individuales de la población asalariada ayudan a comprender las tendencias de la recuperación de los impactos del covid-19? ¿Actúan de manera equitativa entre varones y mujeres?

Para responder estas preguntas de investigación, en este artículo nos proponemos analizar los impactos de la emergencia sanitaria en la ocupación de asalariados y empleados según atributos sociodemográficos y de ocupación, y la manera en la que se organizaron las pautas de recuperación de manera diferencial según género. Para ello, el artículo se organiza de la siguiente manera: comenzamos con una presentación de los antecedentes en la temática y el abordaje metodológico. Luego, trabajaremos con un modelo de regresión multinomial para conocer las diferencias en los riesgos relativos de haber sufrido cada uno de los distintos impactos ocupacionales que tuvo la población asalariada. Por último, a través de un análisis descriptivo y de promedio de efectos marginales, analizaremos las pautas de recuperación frente a despidos y pérdida de salario según el género de los trabajadores.

Datos y método

Para desarrollar estos interrogantes, este artículo analiza los datos de la Encuesta nacional sobre la Estructura social de Argentina y Políticas públicas durante la pandemia por covid-19 (ESAyPP/Pisac-covid-19) relevada en la Argentina urbana entre octubre y diciembre de 2021. El universo de estudio de la ESAyPP/Pisac-covid-19 es doble: los hogares y la población adulta residente en localidades de Argentina mayores a 50 mil habitantes (Dalle y Di Virgilio, 2022). El diseño muestral probabilístico, estratificado y por conglomerados permite tres dominios de estimación: a nivel nacional, por regiones y por tamaño de los aglomerados. El tamaño de la muestra relevada es de 5239 hogares y personas adultas, combinando amplia escala y cobertura. Para este estudio, nuestra unidad de análisis son personas empleadas o asalariadas de 18 años y más que se encontraran o hubieran estado trabajando al comienzo de la pandemia, en 2020 (n=1682).

Nuestra estrategia de análisis partirá de un análisis inferencial basado en la lectura de modelos de regresión logísticos multinomiales, para luego adentrarnos en la lectura de promedios de efectos marginales sobre regresiones logísticas binarias [4]. Los modelos de regresión multinomial analizan la razón de riesgos relativos que distintos atributos imponen en cada una de las categorías de una variable dependiente. La razón de riesgos relativos (RRR) analiza la relación entre la incidencia de una categoría de una variable independiente dentro de un grupo específico y la incidencia dentro del grupo de control, que en nuestro caso será la falta de impactos laborales. Esto permitirá analizar los efectos diferenciales de cada variable independiente en dos categorías de la variable dependiente, pudiendo establecer qué factores aumentan las probabilidades de acceder a cada una de estas categorías.

Mientras que, la lectura del promedio de efectos marginales (PEM) permitirá conocer el efecto promedio de cada variable independiente sobre la probabilidad de que suceda la categoría de contraste de la variable dependiente, permitiendo la comparación de los distintos subgrupos de una muestra (Ballesteros, 2018; Mood, 2017). A diferencia de las regresiones logísticas binarias, el PEM solo se ve marginalmente afectado por la heterogeneidad no observada, lo que implica que prácticamente no varían frente a la exclusión de variables independientes no relacionadas con las variables independientes incluidas en el modelo (Mood, 2010), permitiendo así una comparación de modelos semejantes en distintas submuestras.

Para definir los impactos del covid-19 en el mundo del trabajo, construimos una variable que pudiera distinguir entre distintos tipos de impactos (desempleo, pérdida de salario, desempleo y pérdida de salario, suspensiones sin pérdidas de salario) que la población empleada y asalariada a principios de 2020 hubiera vivido durante los momentos más rígidos de la pandemia (marzo 2020 y octubre 2021). Para definir las posiciones de clase social, se utilizará el esquema Casmin (EGP), desarrollado por Erikson, Goldthorpe y Portocarrero (1979). Este esquema es de amplio uso a nivel internacional en trabajos sobre estratificación y movilidad social. Se utilizará una versión del esquema original adaptada para un trabajo comparativo en América Latina por Solís y Boado (2016), para dar cuenta de las particularidades de la estructura de clases de la región. Por último, trabajamos con las definiciones de rama de actividad que provee la Clasificación de Actividades Económicas para Encuestas Sociodemográficas (Caes) del Mercosur (Indec, 2018), pudiendo diferenciar los impactos del covid-19 entre sectores del mercado laboral.

Los impactos del covid-19 en asalariados y empleados

En el marco de la crisis económica que sufría la Argentina a finales de 2019, la pandemia del covid-19 afectó las modalidades de trabajo y sus condiciones diferencialmente según las clases sociales a lo largo del territorio argentino durante 2020-2021. En este contexto, nos interesa conocer la manera en la que las medidas aplicadas por la crisis sanitaria de aislamiento y distanciamiento social impactan diferencialmente en personas asalariadas y empleadas según clase social y género. Para ello, en la Tabla 1 incorporamos un modelo de regresión multinomial que permite analizar y comparar los efectos de las variables independientes sobre los distintos tipos de impactos ocupacionales a través de una variable dependiente categórica y politómica.

Las formas que adoptaron los impactos del covid-19 en el mercado laboral no fueron homogéneas a lo largo del territorio nacional. Así, las regiones de residencia mantienen efectos estadísticamente significativos sobre la probabilidad de haber sido despedido durante la pandemia. Los impactos a través de despidos son mayores entre las personas asalariadas y empleadas que habitan Cuyo y NOA (la razón de riesgos relativos –RRR- asociada al desempleo es 4,03 para la región de Cuyo y de 3,76 para el NOA). En contraposición, habitar la región patagónica incrementa las probabilidades de haber transitado suspensiones laborales sin pérdida de salario (2,16).

A su vez, la clase social condicionó las probabilidades de haber transitado tanto pérdida salarial como suspensiones laborales. En este contexto, formar parte de la clase trabajadora aumenta exponencialmente los riesgos de haber sufrido impactos en la vida laboral, mientras que pertenecer a la clase trabajadora se asocia a un incremento de poco más del 80% en el riesgo de perder salario durante la pandemia; aumentan un 272% las probabilidades de suspensiones laborales. Tendencias similares, aunque más atenuadas, pueden verse para la clase intermedia.

A su vez, en el modelo puede verse que, en tanto las características sociodemográficas de las personas, no es el género lo que supone un condicionante significativo ante los riesgos de los distintos impactos en el mundo del empleo de manera directa, sino la edad.

La falta de impacto significativo del género en el modelo es coherente con las tendencias encontradas en otros estudios (Monza, 2021), que marcaban que la pérdida de empleo fue muy profunda para ambos géneros, sin mostrar diferencias significativas entre ellos. Estas pautas pueden comprenderse basándonos en la segregación horizontal del mercado laboral, que tiende a sobreemplear a las mujeres en los sectores menos afectados (salud, docencia y administración pública) y a la mayor posibilidad de las mujeres de continuar trabajando desde sus viviendas.

Tabla 1. Regresión logística multinomial en las chances de recibir impactos en el ámbito laboral según variables independientes. Personas asalariadas y empleadas en 2020. Argentina, población urbana. (Razones de Riesgos Relativos). Categoría de contraste: sin impactos laborales

Fuente: elaboración propia sobre la base de la encuesta ESAyPP/Pisac-covid-19 (2021). *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 Pseudo R2= 0,1958

Aquellas personas trabajadoras más jóvenes (18-29 años) se presentan como el grupo de trabajadores más vulnerable tanto ante los despidos (5,43 RRR) como ante la pérdida salarial (2,19 RRR). La inserción laboral juvenil es un fenómeno que depende de la situación macroeconómica y la evolución en el tiempo de los países: en economías donde las demandas de trabajo se encuentran restringidas, las juventudes suelen ser las primeras afectadas, mostrando mayores tasas de desempleo para jóvenes que para otros grupos de trabajadores (Weller, 2003). La juventud trabajadora tiende a ser más vulnerable ante períodos de recesión económica, ya que generalmente ocupan puestos no esenciales al funcionamiento del mercado laboral y cuentan con antigüedades menores que reducen los costos de indemnización (Pérez, 2007).

Por ello, en contexto de pandemia, es este grupo el que se ve más expuesto a situaciones de desempleo y pérdida salarial. En el modelo de regresión presentado en la Tabla 1, podemos ver que tener entre 18 y 29 años se asocia a un aumento del 443% en las probabilidades de perder el empleo frente a personas de edad cercana a la jubilación. Estas tendencias se reducen a poco menos de la mitad para personas que están transitando -o cercanas a- la cúspide de su carrera ocupacional (30-49 años). La manera en la que el mercado laboral se vincula con la población juvenil termina reforzando las situaciones de vulnerabilidad que habitualmente experimentan en el mercado laboral durante el contexto de pandemia, aumentando los riesgos de percibir impactos negativos, al menos en contraposición a otros grupos más consolidados.

En este punto es necesario comentar que, en las ramas de actividad mayormente masculinizadas, pertenecientes al sector primario y secundario, las mujeres suelen ocuparse de tareas administrativas, factibles en mayor medida de pasar a modalidades de teletrabajo (Schteingart et al., 2021). En este sentido, el aumento del riesgo relativo de caer en una situación de desempleo para las personas con bajos niveles educativos tiende a vincularse a la menor posibilidad de realizar actividades laborales a través del teletrabajo (Cepal-OIT, 2020).

En el modelo vemos que las personas asalariadas se vieron perjudicadas de distintas maneras, según la rama de actividad donde se desempeñaban. Además de la reducción de la actividad económica, y las disposiciones de distanciamiento y aislamiento social que afectaron diferencialmente a las distintas ramas de actividad, la mayoría de los empleos manuales no pudieron traspasar hacia lógicas de teletrabajo afectando principalmente a varones en actividades primarias y secundarias, y a mujeres que se desarrollaban tareas de servicio doméstico. Así, trabajar en la industria manufacturera prácticamente incrementa exponencialmente los riesgos relativos de desempleo durante la pandemia, mientras que las personas que trabajaban en servicio doméstico e industria manufacturera fueron las más afectadas frente a la pérdida de salarios, tendencias seguidas por otras ramas como de servicios e inmobiliarias, comercio, hotelería y restaurantes, y construcción y servicio doméstico. En el servicio doméstico, la pérdida de salarios se debe principalmente a la ausencia de pago y/o reducción de salarios, afectando al 67% de las trabajadoras de servicio doméstico y principalmente a las que tenían contrataciones informales (Wlosko et al., 2020).

Por otra parte, si bien los efectos de la pandemia fueron diferenciales según las ramas de actividad, al interior de cada una, la contratación informal o no registrada en la seguridad social limita los resguardos legales que pudieran desarrollarse frente a los impactos ocupacionales. Así, trabajadores informales incrementan en un 283% las probabilidades de despidos durante la pandemia y en un 196% las probabilidades de pérdida salarial. Estas pautas son coherentes con lo visto en los mercados laborales latinoamericanos, en donde las personas que estaban insertas en el mercado laboral a través de contrataciones informales sufrieron la mayor caída de ingresos (OIT, 2020), aun cuando hubiera habido políticas específicas implementadas para el sector (Arcidiácono y Gamallo, 2020; Beccaria y Maurizio, 2020). Por el contrario, las contrataciones formales no solo aseguran los derechos de los trabajadores, sino también permiten gestionar distintos resguardos frente a los impactos del covid-19 en el mercado laboral. Con respecto eso, el desarrollo de medidas para asistir a personas y empresas afectadas por la crisis sanitaria permitieron resguardar el salario de trabajadores que se hubieran visto suspendidos de sus actividades, pero no necesariamente la reducción salarial producto de los cambios en la productividad y el contexto económico provocado por la pandemia.

Las medidas del gobierno para resguardar el salario de las personas asalariadas y empleadas, y disminuir las pérdidas de las empresas caracterizadas por el salario complementario o ATP, muestran tendencias particulares. Recibir un ATP produce un 76% más de probabilidades de haber transitado por situaciones de suspensión y un 194% de probabilidades de haber percibido reducción salarial. Estas tendencias muestran que, si bien el programa gubernamental resguarda el salario de trabajadores que hubieran sido suspendidos, no fue una medida suficiente para resguardar a los trabajadores de la pérdida salarial, sobre todo cuando se trabajaba en las ramas de actividad más expuestas durante la pandemia. Si bien el desarrollo de este programa permitió resguardarles de despidos, no aseguró el resguardo salarial.

Por último, además del resguardo que la rama de actividad, la forma de contratación y las medidas gubernamentales brindan a grupos de trabajadores, los riesgos de impacto fueron condicionados por la posibilidad de lograr transiciones hacia modalidades de trabajo a distancia (como el teletrabajo) que pudieran adaptarse a las reglamentaciones de aislamiento y distanciamiento social desarrolladas por el gobierno nacional. De esta manera, la posibilidad de incorporar el teletrabajo en el desarrollo del empleo cotidiano redujo el riesgo relativo de desempleo de sus trabajadores, aunque no aseguró resguardo ante la pérdida de ingresos. Las dinámicas de teletrabajo, de esta manera, permitieron la continuidad de la actividad laboral, trasladándose hacia las viviendas de las personas, mientras que los trabajos que no pudieron transicionar hacia modalidades de teletrabajo cuadriplican los riesgos de desempleo, aunque no suponen un impacto significativo en los riesgos de pérdida salarial o de suspensiones laborales. Sin embargo, las dinámicas de teletrabajo no solo suponen un resguardo frente al riesgo de desempleo, sino también condicionamientos en la vida cotidiana y las estrategias familiares y habitacionales (Boniolo y Estévez Leston, 2022, en prensa).

Recuperación frente a los impactos laborales según género y clase social

La emergencia sanitaria instalada por el covid-19 provocó que distintos gobiernos desarrollaran medidas de aislamiento preventivo que, aunque lograron resguardar a la población de contagios y reducir la letalidad del virus, dieron pie a una contracción económica. Como vimos en el apartado anterior, en Argentina esto provocó distintos impactos laborales entre asalariados/as y empleados/as, centrados principalmente en despidos, reducción de salarios y suspensiones. Sin embargo, la incidencia de estos impactos no fue permanente y, gracias a distintas medidas económicas llevadas adelante por el gobierno nacional [5] , pudo reactivarse la producción económica, resguardar el empleo y promover la recuperación del salario a partir del tercer trimestre de 2020.

Gráfico 2. Incidencia de despidos en pandemia. Argentina, población urbana

Fuente: elaboración propia sobre la base de la encuesta ESAyPP/Pisac-covid-19 (2021).

Más allá de que los impactos del covid-19 fueron diversos y múltiples, encontramos dos tendencias principales en las que el mercado laboral reaccionó a los condicionamientos que la emergencia sanitaria generó: desempleo y reducción salarial. En el Gráfico 2 puede verse la incidencia del impacto del covid-19 en los despidos y la manera en la que se logró revertir los impactos. En términos globales, vemos que el 11% de la población asalariada en 2020 fue despedida a lo largo de los períodos de aislamiento más rígidos de la pandemia (Gráfico 1). Respecto de la incidencia de estos impactos, encontramos que la mitad de la población asalariada que se vio despedida durante los momentos más duros de la pandemia logró volver a reinsertarse en el mercado laboral, principalmente a través del desarrollo del empleo informal [6] en pequeños comercios.

En Argentina, el empleo formal en el cuarto trimestre fue inferior al valor del segundo trimestre de 2020, obstruyendo la generación neta de empleo en este período (Maurizio, 2021). Estas tendencias se recrudecen enormemente al considerar las diferencias por género en la reinserción laboral, donde las brechas de recuperación del empleo entre varones y mujeres se amplifican a poco más de 20 pp (Gráfico 2). De esta manera, aunque el riesgo de impacto del covid-19 en empleo de varones y mujeres no supone diferencias significativas (Tabla 1), vemos que las tendencias del impacto son más superfluas entre varones, permitiéndoles recuperar la situación laboral previa a la pandemia. En este sentido, vemos que los impactos de la emergencia sanitaria en el mundo del trabajo recrudecen desigualdades previas en el mercado laboral, ampliando las brechas de género en las tasas de desempleo e inactividad.

Las diferencias significativas que el género impone sobre las posibilidades de revertir los impactos del covid-19 exigen contemplar qué atributos se vuelven relevantes para promover las reinserciones y cuáles suponen mayores desafíos para la reinserción laboral. Con respecto a eso, nos preguntamos de qué manera se valorizan diferencialmente, entre varones y mujeres, los atributos de la población asalariada despedida durante los primeros momentos de la emergencia sanitaria. Como las regresiones logísticas se encuentran afectadas por variables omitidas, incluso cuando no se vinculen con las variables independientes que se incluyen en los modelos, no pueden comparárselos odds ratio entre submuestras distintas de un grupo, incluso cuando las variables independientes sean constantes en los modelos (Ballesteros, 2018). Para poder comprender los condicionamientos diferenciales en las posibilidades de recuperar el empleo, se optó por comparar el promedio de los efectos marginales (PEM) de los modelos según el género de los trabajadores asalariados que fueron despedidos durante 2020 (Tabla 2).

En la Tabla 2 puede verse que existen condicionamientos diferenciales en las probabilidades de recuperar el empleo luego de despidos según género. Mientras que para los varones será el nivel educativo lo que aumenta las probabilidades de recuperar el empleo, para las mujeres será su posición de clase y edad. Específicamente, vemos que las mujeres aumentan en 42 pp las probabilidades de recuperar el empleo cuando pertenecen a la clase manual no calificada, debido principalmente a la posibilidad de volver a desarrollar ocupaciones de servicio doméstico. A su vez, las mujeres ven aumentadas las probabilidades de reinserción en el mercado laboral según su edad. Las mujeres de entre 18 y 29 años tienen 30 pp más de probabilidades de reinserción que las mujeres cercanas a la edad jubilatoria.

Tabla 2. Promedio de los Efectos Marginales (PEM) de acceso al empleo luego del desempleo por pandemia según variables seleccionadas. Personas asalariadas y empleadas desempleadas en pandemia. Argentina, población urbana

Fuente: elaboración propia sobre la base de la encuesta ESAyPP/Pisac-covid-19 (2021). *** p<0.001 ** p<0.01, * p<0.05, ° p<0.1

Las características particulares que el mercado laboral toma en la región pampeana disminuyen en 30 pp las probabilidades de reinserción laboral para varones, tendencias que no son significativas para mujeres. Por último, resulta interesante la manera en la que el nivel educativo facilita la reinserción laboral de varones. En la Tabla 1 habíamos visto que las personas con bajos niveles educativos tenían más chances de haber sufrido despidos, ahora encontramos que las mujeres con bajos niveles educativos tienen menores probabilidades de reinsertarse en el mercado laboral luego de los despidos.

Sin embargo, los varones que transitaron por instituciones de educación superior cuentan con mayores probabilidades de reinserción ocupacional. En este sentido, si bien parte de los sectores más afectados por la pérdida del empleo durante la pandemia logran reinsertarse, las contrataciones continúan siendo diferenciales según el nivel educativo, sobre todo para mujeres. Estas tendencias se recrudecen para las mujeres, ya que serán las credenciales de educación superior las que promuevan la reinserción ocupacional. De este modo, en términos educativos encontramos mayores desigualdades para la población asalariada femenina, que cuenta con restricciones más marcadas en las formas en las que el mercado laboral las selecciona para su reinserción laboral, en comparación a los varones.

Gráfico 3. Incidencia de reducción salarial en pandemia. Argentina, población urbana

Fuente: elaboración propia sobre la base de la encuesta ESAyPP/Pisac-covid-19 (2021).

Si bien los despidos por la pandemia supusieron un impacto fácilmente identificable, encontramos que la pérdida de salario durante los momentos más restrictivos de la pandemia duplica los impactos de despidos en la población asalariada (22% - Gráfico 3). Los impactos que se dan muestran leves diferencias según género, impactando en mayor medida a la población asalariada masculina (53%). Si bien estas diferencias existen en la distribución de los impactos, sabemos que esto no supone un aumento significativo del riesgo de verse en una u otra situación (Tabla 1), aunque sí lo hagan frente a la incidencia de estos impactos.

El 70% de la población asalariada que vio reducido su salario pudo recuperarlo para 2021. Las posibilidades de recuperación del salario se diferenciaron según el género. Mientras que el 73% de los varones asalariados que vieron reducidos sus salarios durante los períodos de mayor restricción de la pandemia lograron recuperar su salario para fines de 2021, estas tendencias se reducen en 7pp (66%) para las mujeres asalariadas que habían visto reducido su salario durante la pandemia. Si bien las brechas son más pequeñas que lo visto anteriormente frente al desempleo, vemos que nuevamente la población asalariada femenina se presenta como más vulnerable ante los impactos del covid-19 en el empleo.

Para comprender la manera en la que estas brechas se organizan, incorporamos la Tabla 3 que presenta el promedio de efectos marginales de los efectos de atributos individuales en las probabilidades de haber recuperado la pérdida de salario en 2021 según género. En términos generales, vemos que las regiones de residencia no generan diferenciales significativos para la recuperación del salario. Sin embargo, al comparar según género, vemos que las regiones de residencia promueven positivamente la recuperación salarial de las mujeres, aumentando en 30 pp las probabilidades de recuperar el salario cuando estas mujeres habitan el NEA o la región patagónica, comparativamente a cuando habitan la región Centro del país.

Tabla 3. Promedio de los Efectos Marginales (PEM) de recuperación del salario perdido por la pandemia según variables seleccionadas. Personas asalariadas y empleadas que hubieran perdido salario durante la pandemia. Argentina, población urbana

Fuente: elaboración propia sobre la base de la encuesta ESAyPP/Pisac-covid-19 (2021). *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Anteriormente habíamos visto que, ante la situación de emergencia sanitaria, la clase intermedia se había visto, comparativamente, más afectada en términos laborales que el resto de las clases sociales (Tabla 1), al quintuplicar las chances de percibir despidos y reducción salarial. En la Tabla 3, vemos que estos sectores que habían visto mayores impactos son los que principalmente muestran mayores probabilidades de recuperar los salarios en términos generales (24 pp). Si bien las probabilidades de recuperar la pérdida de salarios son significativas para ambos géneros, encontramos que, comparativamente, los varones duplican las probabilidades de recuperar el salario cuando pertenecen a la clase intermedia respecto de las mujeres. En este sentido, si bien los sectores que en un primer momento se vieron más afectados frente a la reducción salarial son los primeros que pueden recuperarlo, encontramos que el género crea diferencias en los modos y tiempos de recuperación.

Tendencias opuestas se presentan cuando incluimos en el modelo atributos individuales relevantes en los procesos de contratación: la edad y el nivel educativo imponen condicionamientos más fuertes para las mujeres. Mientras que, en términos generales, las personas en edades cercanas a la cúspide de la trayectoria laboral suelen recuperar más rápidamente sus salarios, estas tendencias son más marcadas para las mujeres. Respecto del nivel educativo, encontramos que las mujeres con credenciales de educación superior completa son las más propensas a recuperar su salario. La falta de significancia de los atributos personales de la población asalariada masculina permite pensar en la existencia de tendencias más transversales, sin diferencias al interior de ella; mientras que existen diferenciaciones más específicas al interior de la población asalariada femenina, remarcando las desigualdades de este grupo.

Conclusiones

La pandemia por covid-19 supuso grandes riesgos en la vida de la población, tanto en términos de salud y mortalidad como también frente a los impactos en el mundo laboral. Así, frente a la disminución de la actividad económica en un contexto de crisis económica que venía teniendo lugar años antes de la pandemia, la población asalariada fue la principal afectada por el riesgo de despidos, reducción de salarios y suspensión de actividades. A lo largo del artículo analizamos los riesgos relativos que incentivaron los distintos impactos laborales de la pandemia por covid-19, pudiendo identificar los perfiles de las poblaciones asalariadas más vulnerables ante cada tipo de impacto y las formas en las que se estructuró la recuperación de estos impactos diferencialmente según los perfiles ocupacionales de varones y mujeres.

Encontramos que la distribución de los impactos no fue homogénea a lo largo de todo el territorio nacional, aumentando los riesgos de despidos en trabajadores que habitaran Cuyo, NOA, Centro y GBA, mientras que las suspensiones fueron más fuertes en la región patagónica. Estas distribuciones diferenciales se debieron al desarrollo particular del mercado laboral en el territorio nacional. Las características de las contrataciones y el tipo de empleo condicionaron fuertemente la vulnerabilidad de sus trabajadores, mucho más que sus perfiles sociodemográficos, aunque tendieron a aglutinar efectos principalmente en las fracciones más jóvenes de la clase trabajadora.

Con respecto a eso, encontramos que hubo ramas de actividad que fueron más afectadas por las restricciones de movilidad y la disminución de la productividad y tasas de actividad. Mientras que la industria manufacturera aglutinó impactos tanto en despidos como en reducción salarial, solo los servicios financieros impactaron doblemente a sus trabajadores. Por otra parte, la disminución de salarios fue transversal a varias ramas de actividad, mostrando impactos fuertes en el servicio doméstico, la construcción, servicios a empresas, etc. El servicio doméstico fue muy afectado tanto por los despidos como por la reducción salarial y por la suspensión de tareas. Por otro lado, las contrataciones informales o por monotributo acentuaron la vulnerabilidad de la población asalariada, exponiéndolas principalmente al desempleo y la pérdida de salarios.

Las medidas gubernamentales de limitar la posibilidad de despidos y el despliegue de programas de salarios complementarios lograron resguardar a los trabajadores del desempleo, aun cuando hubiera necesidad de suspensiones, pero no necesariamente pudieron resguardarlos de la pérdida de salarios debido a la baja de la actividad económica del período. Por último, las transiciones hacia otras modalidades de empleo que tomaron desde el mercado laboral, como el teletrabajo, resguardan a la población asalariada de los impactos del covid-19 en el mercado laboral, permitiendo la continuidad del trabajo.

A partir del tercer trimestre de 2020, luego de la introspección de las formas de cuidado ante los contagios, uso de barbijo y distanciamiento social, y luego con la implementación de las campañas de vacunación, comienzan a revertirse los impactos sobre el mercado laboral, permitiendo a la población asalariada identificar reinserciones laborales luego de despidos y recuperación de salarios. Si bien en los impactos del covid-19 sobre el mercado laboral, características tales como el género de los trabajadores no supusieron diferencias significativas, sí lo hicieron ante los patrones de recuperación, privilegiando principalmente a varones asalariados y empleados por sobre las mujeres.

Tanto por la posición de clase como por el nivel educativo, los varones logran aumentar, comparativamente, las probabilidades de resolución de los impactos, mostrando más chances transversales. En contraposición, las mujeres con probabilidades de reinsertarse en el mercado laboral y recuperar los ingresos perdidos suelen tener altos niveles educativos y, en menor medida, pertenecientes a la clase trabajadora no calificada, principalmente insertadas en posiciones de servicio doméstico. Con respeto a eso, encontramos desigualdades más marcadas para la población asalariada femenina que recrudecen las segregaciones ocupacionales y las desigualdades que experimentaban desde antes de la pandemia del covid-19 en el mercado laboral.

Los patrones descriptos en este artículo respecto a la manera en la que se estructuró el impacto de la pandemia en la situación laboral de la población asalariada y las pautas de recuperación abren nuevas preguntas sobre las maneras en las que lxs trabajadores vivieron estas experiencias y significaron los impactos laborales en contexto pandémico, pudiendo reconocer no solo los modos de significar los impactos, sino también las tácticas que cada grupo desplegó para hacer frente a estos impactos y encauzar la recuperación. En próximos trabajos nos proponemos complementar estos análisis con el trabajo con entrevistas que permitan conocer en mayor profundidad la manera en la que se vivenciaron estos impactos y las formas de hacer frente a ellos.

Referencias bibliográficas

Agencia (2021). Encuesta nacional sobre la Estructura social de Argentina y políticas públicas durante la pandemia por Covid19 (ESAyPP/Pisac-Covid19). Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación.

Arcidiácono, P. y Gamallo, G. (2020). El Ingreso Familiar de Emergencia. Respuestas inmediatas y debates futuros. Serie Debates, (2). Grupo Derechos Sociales y Políticas Públicas

Arriagada, I. (2007). Abriendo la caja negra del sector servicios en Chile y Uruguay. En M. A. Gutiérrez (ed.) Género, familias y trabajo: rupturas y continuidades. Desafíos para la investigación política. Clacso.

Ballesteros, M. S. (2018). Promedio de los efectos marginales e interacciones en las regresiones logísticas binarias. Incasi Working Paper Series, (3). https://ddd.uab.cat/record/189811

Beccaria, L. y Maurizio, R. (2020). Los impactos inmediatos de la pandemia: cuando la diferencia es entre quienes continúan percibiendo ingresos y quienes los perdieron. Alquimias económicas.

Boniolo, P. y Estévez Leston, B. (2022). Teletrabajo, cargas de cuidado y estrategias socio-habitacionales en la pandemia de Covid-19. En P. Dalle (ed.) Estructura social de Argentina en tiempos de pandemia. Editorial Imago Mundi. En prensa.

Buedo Martínez, S. (2015). Mujeres y mercado laboral en la actualidad, un análisis desde la perspectiva de género: Genéricamente empobrecidas, patriarcalmente desiguales. Revista de Educación Social, (21).

Castillo, V., Novick, M., Rojo, S. y Tumini, L. (2008). Gestión productiva y diferenciales en la inserción laboral de varones y mujeres. Estudio de cuatro ramas de actividad. En M. Novick, S. Rojo y V. Castillo (eds.) El trabajo femenino en la post convertibilidad. Argentina 2003-2007 (45–84). Cepal-GTZ.

Cepal-OIT (2020). La dinámica laboral en una crisis de características inéditas: desafíos de política. Coyuntura Laboral en América Latina y el Caribe, (23).

Dalle, P. y Actis Di Pasquale, E. (2021). El impacto de la doble crisis de la prepandemia y la pandemia en las tendencias ocupacionales en Argentina (2003-2020). Tramas, 15, 30-48.

Dalle, P. y Di Virgilio, M. M. (2022). Estructura social de Argentina y políticas públicas durante la pandemia de Covid-19: el diseño de una encuesta nacional comparativa interregional. Revista Latinoamericana de Metodología de la Ciencias Sociales (en evaluación).

Dichiera, E., Galeano Alfonso, S., Pla, J. L. y Riveiro, M. (2021). Clase y género: distribución de ingresos y trabajo reproductivo durante el resquebrajamiento y recomposición del modelo neoliberal en Argentina (2003-2019). En E. Chávez Molina y L. Muñiz Terra (eds.) El desencuentro. Diferencias de clase en la Argentina desigual (97-118). Imago Mundi.

Dingel, J. y Neiman, B. (2020). How Many Jobs Can Be Done at Home? Becker Friedman Institute.

Erikson, R., Goldthorpe, J. H. y Portocarrero, L. (1979). Intergenerational class mobility in three Western European societies: England, France and Sweden. British Journal of Sociology, 30, 415-441.

Estévez Leston, B. (2021). El impacto territorial en los logros ocupacionales: diferenciaciones en el ingreso al mercado laboral. Maestría en Investigación en Ciencias Sociales. Universidad de Buenos Aires.

Filgueira, F., Galindo, L. M., Giambruno, C. y Blofield, M. (2020). América Latina ante la crisis del COVID-19: Vulnerabilidad socioeconómica y respuesta social. Serie Políticas Sociales, (238). Comisión Económica para América Latina y el Caribe (Cepal).

Fraga, C. y Riveiro, M. (2011). El género dentro de las posiciones de clase en la Encuesta Permanente de Hogares 2010. IX Jornadas de Sociología. Carrera de Sociología, Facultad de Ciencias Sociales, UBA.

GCBA (2018). Población ocupada y población asalariada de la Ciudad de Buenos Aires desde una mirada de la desigualdad de género en el mercado de trabajo. Hacienda y Finanzas.

Halperín Weisburd, L., Labiaguerre, J. A., De Sena, A., González, M., Horen, B., Müller, G., Villadeamigo, J., Charvay, C., Halperín, C., Labiaguerre, E. A. y Quiroga, L. (2009). Cuestiones de género, mercado laboral y políticas sociales en América Latina. El caso Argentino. Documento de Trabajo, (13). Ceped-IIEFCE-UBA.

Hatayama, M., Viollaz, M. y Winkler H. (2020). Jobs’ Amenability to Working from Home: Evidence from Skills Surveys for 53 Countries. World Bank.

INAM (2018a). II Boletín de Estadísticas de Género. Instituto Nacional de Las Mujeres - Ministerio de Desarrollo Social.

_____ (2018b). III Boletín de Estadísticas de Género. Instituto Nacional de Las Mujeres - Ministerio de Desarrollo Social.

INDEC (2018). Clasificación de actividades económicas para encuestas sociodemográficas. CAES Mercosur 1.0. Actualización 2018.

_____ (2020a). Mercado de trabajo. Tasas e indicadores socioeconómicos (EPH) Primer trimestre de 2020. Informes técnicos, 4(53).

_____ (2020b) Mercado de trabajo. Tasas e indicadores socioeconómicos (EPH) Segundo trimestre de 2021 Informes técnicos. Vol. 4, nº 110.

_____ (2021) Mercado de trabajo. Tasas e indicadores socioeconómicos (EPH). Cuarto trimestre de 2019. Informes técnicos, 5(175).

_____ (2022) Mercado de trabajo. Tasas e indicadores socioeconómicos (EPH). Cuarto trimestre de 2021. Informes técnicos, 6(54).

López, G. (2006). Segregación del mercado de trabajo en Argentina: Un abordaje de los cambios ocurridos en la relación entre educación y distribución del ingreso desde la perspectiva de género. Estudio para el período 1998- 2003. Informe final del concurso: Transformaciones en el mundo del trabajo: Efectos socio-económicos y culturales en América Latina y el Caribe.

Maurizio, R. (2021). Transitando la crisis laboral por la pandemia: hacia una recuperación del empleo centrada en las personas. X Serie Panorama Laboral en América Latina y el Caribe 2021. OIT

Meier, P., Mortelmans, D., Emery, L. y Defever, C. (2015). Intersecting Inequalities in the Life of Young Adults: A Reflection on Intersectional Policies. DiGeSt. Journal of Diversity and Gender Studies, 2(1-2), 57-74. https://bit.ly/3g8MGdK

Monza, M. (2021). Análisis de los efectos de la pandemia del COVID-19 sobre el empleo de mujeres y varones en Argentina. En Ministerio de Economía. Ensayos sobre economía y género (39-68). Biblioteca Nacional.

Mood, C. (2010). Logistic regression: Why we cannot do what we think we can do, and what we can do about it. European Sociological Review, 26(1), 67-82.

Mood, C. (2017). Logistic regression: Uncovering unobserved heterogeneity.

OIT (2020). Panorama Laboral 2020. Oficina Regional para América Latina y el Caribe.

Pol, M. A., Paz, B. y Ledda, V. (2021). Observatorio Laboral. Informe 2020. Instituto de Trabajo y Producción, IMD-UNCuyo. https://bit.ly/3EC0hnd

Salvia, A. y Zurita, C.V. (2021). Pandemia y mercado de trabajo. En La pandemia y el mercado de trabajo en la Argentina Ingresos, seguridad alimentaria y políticas públicas (13-18). Instituto de Estudios para el Desarrollo Social-Indes.

Schteingart, D., Kejsefman, I. y Pesce, F. (2021). Evolución del trabajo remoto en Argentina desde la pandemia. Documentos de Trabajo del CEP XXI, (5). Centro de Estudios para la Producción XXI, Ministerio de Desarrollo Productivo de la Nación.

Solís, P. y Boado, M. (coords.) (2016). Y sin embargo se mueve...  Estratificación social y movilidad intergeneracional de clase en América Latina (547). https://bit.ly/3Ehjn0u

Sollova-Manenova, V. y Salgado-Vega, J. (2010). Segregación ocupacional por razones de género en el Estado de México, 1990-2000. Papeles de Población, 16(64), 189-213.

Weber, M. (2002). Economía y Sociedad. Fondo de Cultura Económica. https://bit.ly/3TJE6zM

Weller, J. (2003). La problemática inserción laboral de los y las jóvenes. Cepal.

Wlosko, M., Casas, V. y Palermo, H. M. (2020). Encuesta a trabajadoras/es de casas particulares y su situación laboral en el contexto de aislamiento por la pandemia de COVID19 en la Argentina. Serie Materiales de investigación Ceil-Conicet, UNLa.

Notas

[1] Recibido 29/07/2022. Aceptado 16/11/2022.

[2] Doctora en Ciencias Sociales (UBA) – Universidad de Buenos Aires, Instituto de Investigaciones Gino Germani. PIClases. Correo electrónico: bar.estevez@gmail.com

[3] Doctora en Ciencias Sociales (EHESS - UBA) – CONICET -Universidad de Buenos Aires, Instituto de Investigaciones Gino Germani. PIClases. Correo electrónico: boniolopaula@gmail.com

[4] Las regresiones logísticas binarias analizan la relación entre variables dependientes dicotómicas y variables independientes, pudiendo establecer el efecto de cada variable, una vez se controla por el resto de las variables independientes

[5] La OIT (2020) menciona que desde el gobierno nacional se desarrollaron medidas en tres ejes que abordaron: 1) Protección en el lugar de trabajo (promoción de licencias para trabajadores, trabajo remoto y recomendaciones de seguridad e higiene en los lugares de empleo); 2) Estimular la actividad económica y la demanda de empleo (despliegue de obra pública, líneas de crédito, asistencia digital a pymes, estímulos al consumo a través de fijación de precios y facilidades de pago); 3) Apoyar el empleo y los ingresos (Repro, exenciones al pago de contribuciones patronales, reglamentación de aspectos laborales en los servicios esenciales, Asignación compensatoria al salario y Asignación especial a los trabajadores de la salud, Ingreso Familiar de emergencia y Asistencia de Emergencia al Trabajo y la Producción).

[6] El incremento del nivel de actividad de fines de 2020 no exigió la contratación de nuevos trabajadores formales, ya que la mayoría de las empresas y fábricas hicieron frente al aumento de la producción elevando las horas trabajadas. Por otro lado, el aumento de puestos de asalariados informales puede vincularse a la reapertura de pequeños negocios (Maurizio, 2021).

[7] Los modelos que analizan el promedio de efectos marginales no presentan medidas de bondad de ajuste particulares, ya que se basan en el cálculo de medidas sobre la base de modelos de regresión logística binaria. En estas tablas se agregan los Pseudo R2 de los modelos de regresión logística binaria originales para dar cuenta del ajuste de estos modelos.