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La reconfiguración del mercado de trabajo de Mar del Plata en tiempos de cambio macroeconómico (2011-2019)

Reconfiguration of Mar del Plata work market in times of macroeconomic change (2011-2019)

Actis Di Pasquale, Eugenio; Gallo, Marcos Esteban

Eugenio Actis Di Pasquale

edipasq@mdp.edu.ar

Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Económicas y Sociales Argentina

Marcos Esteban Gallo

Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Económicas y Sociales Argentina

FACES. Revista de la Facultad de Ciencias Económicas y Sociales

Universidad Nacional de Mar del Plata, Argentina

ISSN: 0328-4050

ISSN-e: 1852-6535

Periodicidad: Semestral

vol. 26, núm. 55, 2020

faces@eco.mdp.edu.ar

Recepción: 05 Julio 2019

Aprobación: 17 Julio 2020

URL: http://portal.amelica.org/ameli/journal/616/61630596163059002/

Autor de correspondencia: edipasq@mdp.edu.ar

© Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Económicas y Sociales, 2020

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Resumen: En este trabajo se propone dar cuenta del impacto de las políticas macroeconómicas actuales sobre el mercado de trabajo marplatense. En Argentina, a partir de diciembre del año 2015 se fueron implementando una serie de políticas públicas que impactaron en forma negativa sobre el bienestar de la población. A través indicadores específicos por sexo, tasas de empleo estandarizadas, tasas de densidad ocupacional segmentadas por quintiles de ingreso, y los cambios en las estructuras distributivas del ingreso de la ocupación principal, se presentan evidencias que estarían dando cuenta del efecto trabajador adicional. En definitiva, más mujeres decidieron realizar una actividad remunerada como forma de complementar o bien sustituir el ingreso de los hogares. Sin embargo, como sucede generalmente en los países de la región, los trabajos en que se insertan son propios del sector informal o bien de autoempleo precario.

Palabras clave: políticas macroeconómicas, salario real, trabajador adicional, Mar del Plata.

Abstract: The purpose of this manuscript is to report the impact of current macroeconomic policies on the work market of Mar del Plata city. In Argentina, as of December 2015, a series of public policies have been implemented which have had a negative impact on social well-being. Through specific indicators by sex, standardized employment rate, occupational density rate segmented by income quintiles, and changes in the income distribution structures of main occupation, evidence is presented accounting for an additional worker effect. In short, more women have decided to carry out a paid activity as a way to supplement or replace household income. However, as it generally occurs in countries of this region, the kind of jobs they perform are typically of the informal sector or precarious self-employment.

Keywords: macroeconomic policies, actual wage, additional worker, Mar del Plata city.

1. Introducción

En Argentina, a partir de diciembre del año 2015, se fueron implementando una serie de políticas macroeconómicas que impactaron en forma negativa sobre el bienestar de la población. Algunas de las principales medidas fueron, la devaluación nominal del peso respecto al dólar, la desregulación a la entrada y salida de divisas y el aumento de tarifas de servicios públicos, entre otros. El efecto principal de estos cambios fue provocar una aceleración de la tasa de inflación, caída del poder adquisitivo y disminución del nivel de actividad (Grasso y Pérez Almansi, 2017; Varesi, 2018).

La caída del nivel de actividad económica en 2016, 2018 y 2019 afectó negativamente tanto la cantidad de trabajo registrado como su composición a nivel nacional. De acuerdo a los datos del Sistema Integrado Previsional Argentino (SIPA), a partir del año 2016, se produjo una desaceleración en la creación de puestos de trabajo registrados para el total país. La mayor parte de los nuevos trabajadores registrados -alrededor del 60% en promedio-, correspondieron a modalidades propias del sector informal urbano o bien precarias en cuanto a su duración y a la regularidad de los ingresos (monotributo, monotributo social y asalariados en casas particulares). Luego de una leve recuperación en 2017, a partir de mediados de 2018 comenzó una destrucción neta de puestos de trabajo, siendo los asalariados privados la modalidad más afectada.

Estudios realizados en períodos anteriores con datos de Mar del Plata dan cuenta del efecto particular que tienen las políticas macroeconómicas sobre el mercado de trabajo de esta ciudad. En rigor, las características productivas locales orientadas fundamentalmente a servicios y con un alto grado de estacionalidad, hacen que los impactos se den en la ciudad con una intensidad mayor que el agregado nacional. En particular, durante la última parte de la década de 1990 y durante la crisis 2001-2002 no sólo empeoró la calidad del empleo. Debido a la combinación del efecto trabajador desalentado y el efecto trabajador adicional, los cambios en las tasas de desocupación por sexo fueron de tal magnitud que la brecha se invirtió, quedando la de las mujeres en un nivel inferior a la de los varones (Actis Di Pasquale y Lanari, 2003).

En base a estas problemáticas ocurridas a nivel nacional a partir de 2016 surgen algunos interrogantes sobre la situación en particular del aglomerado Mar del Plata. ¿Cómo se vio afectado el mercado de trabajo local? ¿Y la calidad de los empleos? ¿Hay alguna divergencia con los años previos? ¿Se presentan efectos diferenciales entre mujeres y varones? ¿Es posible que opere algún patrón de efecto trabajador adicional?

En virtud de ello, en este trabajo se pretende analizar la posible reconfiguración del mercado de trabajo local a partir de las políticas macroeconómicas implementadas desde diciembre de 2015. En este sentido indagamos sobre los cambios en la cantidad y calidad del trabajo que se realiza para el mercado (ya sea asalariado o independiente), como también la posibilidad que operen ciertos patrones que den cuenta del efecto trabajador adicional. La fuente de datos principal a utilizar es la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) del Instituto Nacional de Estadística y Censos (INDEC) y el período comprende desde el primer trimestre de 2011 hasta el primer trimestre de 2019, última base de microdatos disponible al momento de redactar este trabajo. Asimismo, para la contextualización macroeconómica utilizamos fuentes de datos oficiales del INDEC y del Banco Central de la República Argentina (BCRA).

El trabajo lo dividimos en secciones. En primer lugar se expone una breve revisión de la literatura sobre la participación laboral diferencial en momentos de caída del nivel de actividad económica, destacando los conceptos y variables transversales del análisis. En segundo lugar se presentan los cambios en las políticas macroeconómicas en el período 2011-2019. En tercer lugar se analiza el mercado de trabajo de Mar del Plata, destacando sus características, la evolución general de las tasas básicas en el mencionado lapso de tiempo y finalmente las diferencias entre mujeres y varones a través de las tasas específicas y de empleo estandarizadas. En cuarto lugar analizamos el impacto diferencial por quintiles de ingreso y el grado de asociación con las tasas básicas. En quinto lugar estudiamos los cambios en la composición del trabajo asalariado registrado y no registrado de mujeres y varones. Finalmente, exponemos la reflexión final.

2. Breve revisión sobre la conceptualización del efecto trabajador adicional y las metodologías de determinación

En los últimos 40 años, durante las etapas recesivas o de crisis económicas, los hogares latinoamericanos -comúnmente de bajos ingresos- han adoptado distintas estrategias de sobrevivencia para superar esas situaciones (Cornia, 1987). Dependiendo de la composición de los hogares, la inserción laboral diferencial de mujeres y varones y el tiempo que le dedican al trabajo doméstico y de cuidados no remunerado, encontramos que frente a la caída de los ingresos laborales y/o pérdida del empleo de un miembro del hogar, se va a generar un efecto diferencial entre estos grupos (CEPAL, 2014).

Es por ello que en la literatura se analiza que frente a un contexto económico adverso pueden generarse dos efectos, que no necesariamente suceden en simultáneo (Altimir y Beccaria, 1999; Hotchkiss y Robertson, 2006). Uno es el del “trabajador desalentado”, y se da cuando disminuye la participación laboral de un trabajador frente a una caída de la actividad económica, dado que percibe una reducción en la probabilidad de encontrar un empleo. El otro, denominado “trabajador adicional” ¹ , se produce cuando caen los ingresos laborales del hogar por insuficientes posibilidades de empleo y/o la pérdida de trabajo de algún integrante del mismo (posiblemente del jefe). Frente a esa situación, los trabajadores secundarios inician la búsqueda o se insertan en alguna actividad laboral. El primero de los efectos es procíclico y tiende a predominar en el caso de los hombres y el segundo es contracíclico, y prevalece entre las mujeres (Antonopoulos, 2009; Arroyo, Merino, Romero y Llopis, 2010), siendo denominado específicamente por Damian (2004) como una “estrategia laboral de sobrevivencia” ² .

Sin embargo, esa incorporación al mercado de trabajo no es en puestos de trabajo de calidad. De acuerdo con Serrano (2016), en economías como las latinoamericanas, el sector informal ocupa un rol importante al momento de la inserción laboral de las mujeres. Esto sumado al hecho de las sólidas estructuras tradicionales familiares, niveles bajos de educación y de calificación laboral, provoca un mayor efecto trabajador adicional que en economías como la de Estados Unidos o Inglaterra.

Ahora bien, ¿cómo detectar la presencia de estos efectos? En la literatura se presentan dos tipos de estrategias metodológicas: estimaciones con datos de panel y a través de indicadores. Entre los primeros, se encuentra el trabajo de Cerrutti (2000), que determina que durante la década del 1990 el aumento de la oferta laboral femenina en el área metropolitana de Buenos Aires se puede explicar como una respuesta al aumento del desempleo y la inestabilidad laboral asociada con la implementación de políticas de ajuste estructural. Es decir, que más mujeres habían decidido buscar trabajo para reducir la incertidumbre económica de los hogares.

En una línea similar, con datos para el total aglomerados, Paz (2009) comprueba que las cónyuges de jefes que quedaron desempleados transitan con mayor intensidad a la ocupación y a los empleos informales. Algo similar ocurre en hogares nucleares, en los que este efecto existe y es considerablemente fuerte, a diferencia de lo que ocurre en los países desarrollados (Paz, 2006). Y en otro estudio, este autor realiza dos aportes significativos que tienen que ver con la realidad nacional. El primero es que, ante una reducción del ingreso familiar, independientemente de su origen, también los hijos y otros familiares del jefe evalúan la alternativa de destinar parte de su tiempo disponible al trabajo por un pago. Y el segundo aporte es que la reducción del ingreso del hogar no necesariamente es causada por el desempleo del jefe (Paz, 2001). Esto abre la posibilidad a que la determinación del efecto no se encuentre condicionada a una única causa.

Por otro lado, se encuentran los trabajos que demuestran la respuesta contracíclica de las mujeres a partir de indicadores de mercado de trabajo (BID, 2004, p. 101-102) demostrando que en la década del ‘90 fue una estrategia familiar la forma de acceder a un ingreso mínimo informal a través de un autoempleo refugio o un empleo social (Salvia, Philipp, Con y Makón, 2001). También esta hipótesis se contrasta a través de las tasas específicas por sexo y relación conyugal. En esta línea, Altimir y Beccaria (1999), argumentan que encuentra algún apoyo indirecto cuando la tasa de participación comenzó a crecer desde mayo de 1992, que se incrementa de forma marcada la tasa de desempleo de los jefes de hogar. Por su parte, Contartese y Maceira (2006, p. 150) sostienen que en 2005 las tasas de actividad generales de cónyuges y otros miembros del hogar varían en función de la situación ocupacional del jefe, siendo más altas entre las mujeres que conviven con jefe desocupado y, en menor medida, subocupado.

Asimismo, en distintos estudios se recomienda analizar la evolución del salario real, dado que, frente a una disminución, permitiría suponer la posible participación de otros miembros del hogar en actividades remuneradas como una de las estrategias para proteger el ingreso familiar. Sumado a esto, a partir de indicadores alternativos sería posible estudiar la posible presencia de estos efectos. Tal es el caso de las tasas netas de participación por hogar, las tasas de participación estandarizadas (Damian, 2004) o las tasas de densidad ocupacional (CEPAL, 2005), que permitirían testear la variación del número de participantes, de la cantidad de horas laborales o de ocupados, bajo el supuesto ya mencionado que no son las cónyuges las únicas que incrementarían la participación.

Vale destacar que un hallazgo común en la mayor parte de la literatura es que el patrón del trabajador adicional opera con mayor intensidad en hogares de bajo nivel de ingresos, y que quienes logran insertarse laboralmente lo hacen en trabajos precarios o bien del sector informal urbano.

A continuación, se presenta la evolución de las principales variables macroeconómicas a nivel nacional en el período establecido como marco de referencia contextual del análisis del mercado de trabajo a nivel local.

3. El contexto macroeconómico argentino

A lo largo del lapso que transcurre entre 2011 y 2019 el desempeño de la economía argentina puede dividirse en dos etapas diferenciadas separadas por el cambio de gobierno y la modificación del esquema de política económica que éste trajo consigo: hasta 2015 y a partir de 2016. Si se observa el período en su conjunto, es posible apreciar que el producto bruto interno (PBI) registrado en el primer trimestre de 2019 es similar al del mismo período de 2011. Sin embargo, si la comparación se realiza entre los segundos trimestres de 2011 y 2018, puede verse que luego de siete años tuvo lugar una contracción del 2,5% ³ . Asimismo, dado que en el segundo trimestre de 2015 se alcanzó el máximo nivel de PBI del período considerado, la caída entre ese trimestre y el mismo período de 2018 fue del 5,6% (Figura 1).

Estas dos etapas presentan sus particularidades que presentamos brevemente en las siguientes líneas.

Figura 1.
PBI trimestral anualizado a valores a precios de 2004 en millones de pesos (eje izquierdo) y Tasa de variación interanual del PBI (eje derecho)

Fuente: elaboración propia sobre la base de datos del INDEC.

3.1. La protección al mercado interno a través de la regulación (2011-2015)

Las bajas tasas de crecimiento -e incluso decrecimiento en 2014- registradas en los últimos años del gobierno kirchnerista encuentran su explicación en una agudización de la restricción externa, determinada tanto por factores comerciales como principalmente financieros (Gallo, 2014; Manzanelli, Barrera, Wainer, y Bona, 2015; Wainer y Belloni, 2018). En efecto, si bien en 2015 se observa ya un déficit de comercio exterior de U$S 6.600 millones, entre 2011 y 2015 este concepto arroja un superávit acumulado de U$S 13.700 millones. En cambio, el déficit en cuenta corriente, determinado además del comercio exterior por la remisión al extranjero de la renta de la inversión directa y en cartera, totalizó entre 2011 y 2015 un déficit de U$S 47.400 ⁴ . A ello debe agregarse una formación de activos externos creciente que, entre enero de 2011 y noviembre de 2015 asciende a los U$S 34.250 millones ⁵ .

Ante esta problemática, el gobierno reaccionó con un conjunto de medidas que procuraba administrar el uso de las divisas del BCRA ante un marco de escasez de las mismas. Entre ellas, se puso en funcionamiento el sistema de Declaraciones Juradas Anticipadas de Importaciones (DJAI) que buscaba morigerar el déficit de comercio exterior. Asimismo, se implementaron restricciones a la compra de divisas a fin de contener el problema de la fuga de capitales y se procuró limitar la remisión al exterior de las utilidades de las empresas. En forma concomitante se intentó reponer el monto de divisas del BCRA mediante diversas estrategias de endeudamiento (GrET, 2015).

Si bien este conjunto de medidas resultó efectivo para contener la cotización del dólar sin recurrir a un alza significativa de las tasas de interés, hacia 2015 el esquema macroeconómico comenzó a acumular tensiones preocupantes. De esta manera, el año 2015 concluyó con un crecimiento económico del 2,5% y con un desempleo del 5,9%, pero con un nivel de inflación -medido por el Índice de Precios al Consumidor de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires- del 26,9% ⁶ , importantes desequilibrios externos y dificultades para mantener el volumen de divisas del BCRA.

3.2. La agresión al mercado interno a través desregulación (2016-2019)

El gobierno que asume en diciembre de 2015 pone en marcha una serie de reformas que dan lugar a un giro copernicano en el esquema que rige el funcionamiento de la economía argentina. Entre las principales medidas adoptadas cabe destacar la derogación de las restricciones a la compra de divisas; la liberalización del ingreso de capitales especulativos; la eliminación de las retenciones a las exportaciones de productos agropecuarios -con excepción de la soja, para la cual se dispuso un programa de reducción gradual de la alícuota-, de productos mineros y de una amplia gama de artículos industriales; la implementación de incrementos escalonados y persistentes en las tarifas de servicios públicos y en los precios de los combustibles; y el desmantelamiento del sistema de DJAI, lo cual habilitó una amplia apertura importadora.

En líneas generales, la articulación de este conjunto de medidas agravó los desequilibrios externos y configuró una agresión al mercado interno a través de múltiples frentes. En efecto, la reducción de las retenciones a las exportaciones y el incremento de tarifas y combustibles impactaron de manera directa en el poder de compra de los salarios, restando capacidad de consumo a importantes sectores de la población (Barrera, 2019).

Esta última medida repercutió sobre las estructuras de costos de gran parte del entramado productivo local, comprimiendo de forma severa los márgenes de rentabilidad. Asimismo, aquellas orientadas mayormente al mercado interno debieron afrontar una caída de las ventas al mismo tiempo que se vieron expuestas a una mayor competencia de productos importados (Varesi, 2016; Grasso y Pérez Almansi, 2017; Varesi, 2018).

Cabe señalar además que la desregulación del mercado cambiario y la liberalización de los movimientos de capitales especulativos ubicaron a la tasa de interés como un instrumento central para la administración del tipo de cambio. Así, en virtud de una política monetaria implementada a través de la emisión de instrumentos de deuda por parte del BCRA, la tasa de interés de política monetaria pasó del 31% en enero de 2016 al 68% en marzo de 2019 ⁷ . Esto tiene un efecto contractivo sobre la economía por una doble vía. Por un lado, el encarecimiento del crédito lleva a una caída del consumo, lo que se refleja en un menor volumen de ventas. Por otro lado, aumentan los costos financieros para las empresas, lo cual repercute sobre los márgenes de ganancia y afecta negativamente a la inversión y al empleo.

En lo que respecta al frente externo, la desregulación comercial y cambiaria profundizó de forma marcada el déficit de cuenta corriente y la pérdida de divisas por formación de activos externos. Ello generó fuertes presiones sobre el tipo de cambio y los niveles inflacionarios, las cuales hasta comienzos de 2018 sólo pudieron ser parcialmente contenidas mediante el recurso a un desenfrenado endeudamiento externo.

Este esquema de financiamiento de desequilibrios externos con recurso al endeudamiento externo entró en crisis en enero de 2018. Desde ese momento el país vio cerrado el acceso al crédito externo privado, lo cual acumuló tensiones que hacia fines de abril se tradujeron en una violenta corrida cambiaria y una brusca devaluación. Ello, a su vez, generó una marcada aceleración inflacionaria con el consecuente impacto sobre los salarios reales, al mismo tiempo que la tasa de interés de política monetaria se elevó abruptamente y las reservas de divisas del BCRA comenzaron a caer de forma vertiginosa, amenazando la sustentabilidad de todo el esquema macroeconómico. Sólo el recurso de los créditos del Fondo Monetario Internacional evitó que la cotización del dólar creciera de forma descontrolada, sumergiendo al país en una crisis económica y social aún más profunda.

En tal sentido, como puede verse en la Figura 2, el salario real promedio para el total del país se había mantenido casi constante entre puntas de la primera etapa, mientras que cayó un 14,8% en la segunda ⁸ . Esta tendencia se reflejó también en el mercado de trabajo de Mar del Plata, con valores de inicio y final de primera etapa casi constantes y luego el poder de compra del salario cayó un 11,2% durante la segunda etapa. Al comparar ambas fases, se presenta una fuerte caída interanual del poder de compra entre el segundo trimestre de 2015 y el de 2016. Si bien las metodologías utilizadas en cada etapa para la ponderación de ingresos son diferentes ⁹ , resulta razonable que frente a un incremento del nivel general de precios de alrededor del 46% entre junio de 2015 e igual mes de 2016 ¹⁰ y paritarias fijadas un año antes de entre el 27% y el 32% ¹¹ , se haya producido este significativo descenso. De hecho, las paritarias 2016 se cerraron recién a fines de mayo de ese año.

En suma, el modelo económico aplicado desde diciembre de 2015 reeditó el patrón de acumulación rentístico-financiero que rigió en Argentina entre 1976 y 2001. Este modelo se basa en la sustracción de parte del excedente generado en el país, lo cual es vehiculizado por el endeudamiento externo y la fuga de capitales (Basualdo, 2006). Al igual que en dicha experiencia histórica, los efectos contractivos sobre el mercado interno, el deterioro del mercado de trabajo y la concentración del ingreso también estuvieron presentes.

Figura 2.
Salario real promedio. Valores a precios de precios de diciembre de 2018. Total País y Mar del Plata (I trimestre 2011 - I trimestre 2019)

Fuente: elaboración propia sobre la base de datos del INDEC e IPC CIFRA.

Sin lugar a dudas, las políticas públicas implementadas en ambos períodos impactaron en la ciudad de Mar del Plata. En este sentido, seguidamente presentamos la evolución de los indicadores de mercado de trabajo a nivel local, durante la segunda etapa.

4. El Mercado de trabajo de Mar del Plata

En este apartado presentamos algunas características del mercado de trabajo local a partir de algunos de los estudios que se han realizado para Mar del Plata, fundamentalmente anteriores a 2011. Luego la evolución de las tasas básicas en el período bajo estudio, es decir, entre 2011 y 2019. Y finalmente, el análisis específico por sexo para dar cuenta de la posible existencia de estrategias laborales de sobrevivencia en los últimos trimestres.

4.1. Particularidades locales: estacionalidad y posición relativa al total aglomerados

El mercado de trabajo de Mar del Plata posee ciertas particularidades relacionadas con la estructura productiva local orientada al sector servicios, dentro del cual el turismo aparece como prioritario por las características naturales de la ciudad (CEPAL, 2002). Esta estacionalidad se ve reflejada en los valores que alcanzan los indicadores de mercado de trabajo a lo largo del año y, por ende, resultan de una mayor variabilidad que los del total de aglomerados ¹² (Lacabana et al, 1997; Lanari, López y Alegre, 2000; Lanari y López, 2005; GrET, 2008). En este sentido, en Mar del Plata, los valores más altos de la tasa de subocupación se dan por lo general en los segundos trimestres y los valores más elevados de las tasas de empleo y de actividad se dan en los trimestres primero y cuarto. En cambio, la tasa de desocupación tiene comportamientos diferenciados. Hasta 2015, la temporada estival marcaba el incremento de la desocupación, y en el resto del año una reducción. En cambio, a partir de 2016 los valores más elevados se dan en el segundo o tercer trimestre, lo cual podría suponer un cambio en el comportamiento de la oferta debido al particular contexto económico que se comienza a generar en ese año (GrET, 2019).

Por otra parte, al cotejar los niveles históricos desde 2003, en la mayor parte de las mediciones las tasas básicas para Mar del Plata son más elevadas que las del total de aglomerados. Sin embargo, en algunos trimestres se presentan situaciones particulares en las que esta relación se invierte (GrET, 2008 y 2019). Así, por ejemplo, a partir del año 2013 cuando las tasas de actividad y empleo comenzaron a registrar un marcado descenso tanto a nivel local como nacional, la brecha se redujo hasta invertirse debido a la fuerte caída registrada en los indicadores para Mar del Plata ¹³ . Recién, a partir de 2018, se produce un fuerte aumento a nivel local y, por ende, la brecha vuelve a manifestarse, tal como detallamos en el próximo apartado.

Otro ejemplo es el de las tasas de desocupación y subocupación, en las cuales Mar del Plata ha superado al total de aglomerados en la mayor parte de la serie histórica. El único período en que se presentaron trimestres con valores locales menores a los nacionales fue el correspondiente a los primeros años de la salida de la crisis económico-social de 2001-2002 (GrET, 2008). Asimismo, en reiteradas oportunidades, este aglomerado ha estado ubicado entre los primeros tres lugares del ranking de la muestra nacional en ambos indicadores.

Cabe agregar, que la mencionada estacionalidad también se puede observar en el valor y la evolución anual de otros indicadores tales como la tasa de ocupados demandantes y el porcentaje de trabajadores asalariados, entre otros.

4.2. Evolución de las tasas básicas locales entre 2011 y 2019

Teniendo en cuenta lo explicitado en el apartado 2 el análisis del mercado de trabajo lo dividimos en dos etapas: la primera entre 2011 y 2015 y la segunda desde 2016 hasta 2019.

La primera comienza con valores de tasa de actividad y de empleo, muy cercanos a los del año previo (57,9% y 53,3%, respectivamente). No obstante, dada la tendencia descendente con posterior estancamiento, finaliza con disminuciones en ambos indicadores (llegando a valores del 55,2% y 50,5%, respectivamente) (Figura 3). En ese período, tal como vimos en la Figura 2 el poder de compra del salario se mantuvo casi constante entre puntas. En cambio, las tasas de desocupación y subocupación tienen una tendencia ascendente (Figura 3), aunque llegan a niveles alejados de los máximos históricos.

Figura 3.
Tasas de Actividad y Empleo (eje izquierdo) y tasas de desocupación y subocupación (eje derecho). Población de 14 años y más. Mar del Plata (I trimestre 2011 - I trimestre 2019)

Fuente: elaboración propia sobre la base de microdatos EPH.

En la segunda etapa, se comienza a configurar un cambio de tendencia en la evolución en las tasas básicas, que se puede desagregar en tres partes. Hasta el segundo trimestre de 2017 se presenta una aparente estabilidad del conjunto de indicadores, que oculta cambios en la composición por sexo, los cuales analizamos en el próximo apartado. Luego, hasta el segundo trimestre de 2018 las tasas de actividad y de empleo presentan un significativo aumento, llegando a niveles cercanos a los máximos históricos ¹⁴ y, como contrapartida, las tasas de desocupación y subocupación disminuyen (Figura 3). En este sentido, se produjeron mejoras considerables en los rankings de aglomerados ¹⁵ . Sin embargo, la tasa de desocupación disminuye aún cuando la cantidad de personas en esa situación permanece casi estable, debido a que se produce un significativo aumento del número de ocupados, con lo cual creció la Población Económicamente Activa (PEA). No obstante, como veremos en la sección 5, ese crecimiento del número de ocupados no significa un crecimiento genuino de puestos de trabajo.

Finalmente, a partir del tercer y cuarto trimestre de 2018 se comienza a observar un deterioro en el mercado de trabajo por efecto de la recesión. En rigor, la actividad y el empleo disminuyen aunque continúan en niveles elevados, superiores a los de 2015. Por otra parte, la desocupación y subocupación crecen hasta niveles que pueden ser considerados críticos. Respecto a la tasa de desocupación, en el cuarto trimestre de 2018 trepó al 12,8% (que representó unas 40.000 personas en esa situación), 3,5 p.p. más que un año atrás (cuando había 28.000 desocupados) ¹⁶ . En cuanto a la subocupación, alcanzó el récord histórico en el cuarto trimestre de 2018 (17,5%) lo que representa un incremento de 5,4 p.p. más que igual período de 2017 (Figura 3).

En definitiva, si bien las tasas de desocupación y subocupación tuvieron una tendencia ascendente durante el período 2011-2019, las tasas de actividad y empleo tuvieron comportamientos diferenciales entre etapas: en la primera disminución y en la segunda aumento, con una significativa aceleración hasta el segundo trimestre de 2018. Luego el empleo cae, pero termina en niveles superiores a 2015. En este sentido, nos surge un interrogante a saber: ¿qué grupos poblacionales incrementaron la participación durante la segunda etapa en el mercado de trabajo en un contexto macroeconómico adverso? El análisis de las tasas específicas por sexo nos brinda una primera aproximación de las razones por las cuales se produjeron estos cambios.

4.3. Algunas evidencias sobre las estrategias de supervivencia a nivel local

En Mar del Plata como en el resto del país, al comparar las tasas básicas entre mujeres y varones, generalmente se presentan las siguientes brechas: a) la tasa de actividad y la tasa de empleo son menores para las mujeres, dado que la contrapartida es una mayor carga de trabajo doméstico y de cuidados no remunerado (Esquivel, 2009; Rodríguez Enríquez, 2014); b) las tasas de desocupación y subocupación son superiores para las mujeres, ya sea por razones de discriminación y/o segregación de género (Castillo, Esquivel, Rojo, Tumini y Yoguel, 2008). Sin embargo, en períodos de caída del nivel de actividad económica, la combinación del efecto trabajador desalentado y del efecto trabajador adicional, puede generar que la brecha se invierta.

Al analizar la caída de la tasa de actividad en la primera etapa observamos que se encuentra explicada principalmente por la fuerte disminución de la participación de los varones (-7,4%), dado que la de las mujeres fue leve (-0,8%). Lo propio ocurre con la tasa de empleo, aunque con una intensidad mayor (-11,1% y -1,8%, respectivamente). Sin embargo, la caída del empleo total medido sobre la base del número de horas trabajadas disminuyó en mayor proporción que el del número de personas trabajando. Esto se puede determinar a través del cálculo de las tasas de empleo estandarizadas ¹⁷ , que en el total poblacional disminuyó en un 14,0% (mayor que la caída del 7,2% de la tasa de empleo total). En el caso de los varones la variación de la tasa de empleo estandarizada fue de -16,8%, mientras que en las mujeres fue de -1,0%. Por ende, en promedio hubo pérdidas de empleos a tiempo completo en el caso de ellos, y a tiempo parcial en el caso de ellas (Tabla 1).

Por su parte, la tasa de desocupación de las mujeres aumentó en menor proporción que la de los varones, por ende, se agudizó la brecha invertida entre mujeres y varones. Y la tasa de desocupación del jefe de hogar tuvo un incremento de 1,7 p.p.

En cambio, en la segunda etapa la evolución de los indicadores fue diferente. Como ya analizamos, hasta el segundo trimestre de 2017 la tasa de actividad del total poblacional se mantuvo en apariencia estable ¹⁸ . Sin embargo, se produjeron cambios interanuales en la composición por sexo que ya estaban dando indicios de los efectos trabajador desalentado y adicional. Por una parte, en el caso de los varones, disminuyen las tasas de actividad (-1,6%) y empleo (-3,1%) y aumenta la desocupación (+14,4%), lo cual indicaría la presencia del efecto trabajador desalentado. Mientras que para las mujeres aumentan las tasas de actividad (+4,0%) y empleo (+5,2%) y cae la desocupación (-7,9%), tal como sucede con el efecto trabajador adicional. En este sentido, si bien interanualmente había habido una recuperación del salario, la hipótesis es que recién a partir del segundo trimestre de 2017 hubo una respuesta de los hogares a la caída del salario real que se manifestó durante 2016, es decir, con un cierto retardo. Asimismo, la mayor participación femenina estaría influenciada por el aumento interanual de la tasa de desocupación de los jefes y jefas de hogar (+61,4%, pasando del 5,7% al 9,2%) ¹⁹ . Es decir, ambas causas generaron estos efectos en el mercado de trabajo, sin que haya cambiado la cantidad total de horas de empleo (Tabla 1).

Tabla 1.

Tasas de básicas específicas y tasa de empleo estandarizada (población de 14 y más años). Mar del Plata (I trimestre 2011 - I trimestre 2019)

Fuente: elaboración propia sobre la base de microdatos EPH.

Luego, el nivel de ocupación de ambos sexos se aceleró hasta el segundo trimestre de 2018, aunque empujado principalmente por la mayor participación de las mujeres. Asimismo, cayó la desocupación llegando a niveles mínimos. El supuesto es que la inserción laboral (vía efecto trabajador adicional) de los sectores de población más afectados se dio en puestos de trabajo precarios o por cuenta propia que pertenecen al sector informal urbano y son de naturaleza inestable, aspectos que analizamos en la sección 5. Estas actividades lograron perdurar durante ese período por la recuperación del salario real de un sector de la población. Si bien, en el segundo trimestre de 2018 ya hubo una caída del salario real, sostenemos que los efectos que genera la pérdida de poder adquisitivo se dan con un cierto retardo.

De hecho, a partir del tercer trimestre de 2018 cambia la situación, ya que vuelve a caer el empleo de varones (-2,3%) contrarrestado por un aumento del de mujeres (+5%), aunque en términos de horas totales de empleo se genera una disminución (-2,9%). Por ende, las mujeres se incorporaron en empleos de menor dedicación horaria que los hombres. Asimismo, aumenta la desocupación para ambos sexos, incluso para los jefes y jefas de hogar, con lo cual se presentan evidencias para sostener la hipótesis del trabajador adicional, que como suponemos, tiene lugar no sólo en empleos a tiempo parcial, sino también de baja calidad y por cuenta propia.

Siguiendo con el argumento anterior, la fuerte caída de los ingresos de la población durante el cuarto trimestre de 2018 hace imposible sostener esos trabajos, con lo cual cae el empleo de ambos sexos y aumenta la desocupación. Cabe destacar que en el primer trimestre de 2019 en que cae el empleo de mujeres, aumenta el de varones. Sin embargo, disminuye la tasa estandarizada de empleo masculina, por ende, los trabajos en que se ocuparon fueron eminentemente a tiempo parcial (Tabla 1).

5. El impacto diferencial por quintiles de ingresos

La hipótesis sobre la relación entre caída del ingreso real y la inserción ocupacional de un miembro que era inactivo durante la segunda etapa, resulta evidente al contrastar las siguientes tres variables particulares: el ingreso de la ocupación principal (IOP) del jefe de hogar, la tasa de densidad ocupacional (TDO) y el ingreso per cápita familiar (IPCF) calculados por quintiles de ingreso ²⁰ .

Respecto al IOP real promedio del jefe de hogar, entre 2011 y 2019 la tendencia es descendente para los primeros cuatro quintiles y ascendente únicamente para el quintil 5 (Figuras 4a y 4b). Al comparar ambas etapas, se presenta una fuerte caída interanual del poder de compra en el segundo trimestre de 2016 para todos los quintiles, aunque fue de mayor magnitud para los estratos más bajos: del quintil 1 al 5 las variaciones fueron de -31%, -27%, -18%, -17% y -10%.

Figura 4.
Evolución de la densidad ocupacional de los hogares y del nivel de ingreso real (a valores constantes de diciembre de 2018) por quintiles de ingreso. Mar del Plata (I Trimestre 2011 - I trimestre 2019)

Fuente: elaboración propia sobre la base de microdatos EPH (INDEC) e IPC CIFRA.

Si bien, en los trimestres posteriores, el poder de compra se recuperó en distinta medida para cada quintil, durante segundo trimestre de 2017 vuelve a caer para los quintiles más bajos y sólo el quintil 5 obtenía un IOP real promedio superior al de 2015. Esto da la pauta que a partir de ese momento se comiencen a configurar cambios en la composición por sexo de la participación laboral como reflejo de las estrategias de supervivencia de los hogares.

Para validar esta interpretación, correlacionamos el IOP promedio real del jefe varón -con rezago de un trimestre- con las tasas de actividad de mujeres y varones por grupos de edad. Encontramos que se presenta una relación inversa, moderada y significativa en las tasas de las y los jóvenes de 14 a 29 años con el IOP del quintil 1 y 2 y en la tasa de mujeres de 30 a 64 años con el IOP del quintil 2. Es decir, que cuando cae el IOP real del jefe de hogar, aumentaría la participación de esos grupos (Tabla 2).

En este contexto, las TDO -cociente entre el total de ocupados por hogar y el número de personas que lo integran- permiten dar cuenta del grado en que esas estrategias familiares representan un factor preponderante en el aumento de la participación laboral, y, por ende, aportar mayores evidencias del posible efecto trabajador adicional.

En la primera etapa se había producido una caída de este guarismo en los quintiles 3, 4 y 5. En cambio, a partir de 2016 se producen incrementos en la cantidad de ocupados por hogar en los quintiles 1, 2 y 3, principalmente en este último; y a partir de mediados de 2017 en el quintil 4. En estos grupos, se llega a niveles máximos entre fines de 2017 y principios de 2018 y luego se producen descensos sobre el final del período, muy similar a la evolución del empleo que analizamos en líneas anteriores. Sin embargo, el quintil 5 tiene incrementos de la densidad ocupacional recién al final del período bajo estudio (Figuras 4c y 4d).

En este sentido, al estudiar la asociación entre las tasas de empleo por sexo y grupos de edad y la TDO por quintil de IPCF encontramos una relación directa, moderada y significativa en el grupo de mujeres de 30 a 64 años y la TDO de los quintiles 1 y 3, y en la tasa de varones de 14 a 29 años con la TDO del quintil 1 (Tabla 3). Es decir, que los aumentos (disminuciones) que se den en el empleo de estos grupos, afectarían positivamente (negativamente) la TDO, resultando de una respuesta contracíclica que amortiguan las variaciones de los ingresos de los hogares.

Por otra parte, resulta significativa, inversa y moderada la relación entre las tasas masculinas de desempleo y de empleo en ambos grupos de edad. En cambio, en las mujeres solamente en el grupo de jóvenes se da una relación inversa, aunque más baja y significativa al 5% (Tabla 3). En otras palabras, en el caso de los varones la mayor parte de los trimestres en que la tasa de empleo cae (aumenta) por destrucción (creación) de puestos de trabajo, la tasa de desocupación aumenta (cae), manteniendo su participación en el mercado, pero sin trabajar y buscando trabajo. En el caso de las mujeres de 30 a 64 años no se da esta relación, probablemente porque su comportamiento de entrada y salida responda a decisiones que se dan dentro del hogar, tal como expresa la literatura del denominado trabajador secundario. Por ende, muchas veces pueden pasar de una situación de inactividad a otra de empleo y viceversa, dado que esos empleos son precarios o del sector informal urbano.

Tabla 2.

Correlación de Pearson bivariada entre IOP del jefe de hogar y las tasas de actividad específicas. Mar del Plata (I Trimestre de 2011 - I trimestre de 2019)

** Correlación significativa al nivel 0,01 (bilateral); * Correlación significativa al nivel 0,05 (bilateral).

Referencias: IOP = ingreso de la ocupación principal; TA = tasa de actividad; Q = quintiles de IOP.

Fuente: elaboración propia sobre la base de microdatos EPH.

Tabla 3.

Correlación de Pearson bivariada entre las tasas de empleo y desocupación específicas, las tasas de densidad ocupacional por quintiles de IPCF y el IPCF. Mar del Plata (I Trimestre de 2011 - I trimestre de 2019)

** Correlación significativa al nivel 0,01 (bilateral); * Correlación significativa al nivel 0,05 (bilateral).

Referencias - TE: tasa de empleo; TD: tasa de desocupación; IPCF: ingreso per cápita familiar; Q: quintiles de IPCF.

Fuente: elaboración propia sobre la base de microdatos EPH.

Por último, teniendo en cuenta que en los hogares más pobres aumentó el número de integrantes ocupados, se observa que al mismo tiempo el IPCF promedio real se recuperó en forma significativa entre el segundo trimestre de 2017 y el primer trimestre de 2018 (Figuras 4e y 4f). De hecho, el IPCF está correlacionado en forma directa, moderada y significativa al 1% con las tasas de empleo de mujeres de 30 a 64 años y de varones de 14 a 29 años y con las TDO de los quintiles 1 y 3 (Tabla 3).

Luego, a partir del segundo trimestre de 2018, el IPCF disminuye de manera diferencial en cada quintil siendo más abrupta para los estratos más bajos. Y esto se debe no sólo a la caída del poder de compra de los ingresos laborales y de otras fuentes, sino también a la destrucción de puestos de trabajo que representan un ingreso menos para el hogar.

De esta manera, en la segunda etapa se generó un aumento en la inequidad distributiva del IPCF real: disminuye para los quintiles 1 (-15%) y 2 (-1%), se mantiene al mismo nivel en el quintil 3, y aumenta para los quintiles 4 (+6%) y 5 (+26%). Y habida cuenta que en los estratos más bajos la densidad ocupacional aumentó en el mismo período, entonces se necesitaron más integrantes del hogar trabajando para mantener el mismo nivel de compra (o incluso uno menor) que cuatro años atrás.

En virtud de lo expuesto, queda por contrastar si el crecimiento del empleo hasta mediados de 2018 y el nivel elevado que alcanzó al final del período (respecto a los valores históricos) representó una creación de puestos de trabajo genuinos o por el contrario es la respuesta coyuntural de ciertos grupos poblacionales que se inserta en actividades precarias o propias del sector informal urbano.

6. Segmentación y precarización del mercado de trabajo

Si analizamos la proporción de asalariados dentro del total de ocupados observamos un marcado deterioro en los últimos años que profundiza la tendencia decreciente iniciada en 2014. En la primera etapa, la mayor parte de las mediciones da cuenta que entre el 70% y el 76% de los ocupados eran asalariados, siendo el promedio de 71,5%. Si bien en 2014 ya se evidenciaron niveles más bajos que en años anteriores, en la segunda etapa se comenzó a afianzar una estructura ocupacional con menos del 70% de asalariados en todos los trimestres (Figura 5), llegando a los valores históricos más bajos y las peores posiciones en el ranking de aglomerados. El promedio de asalariados cayó al 67,2%, con valores mínimos reiterados del 64%. La contrapartida de esto es un aumento de los trabajadores por cuenta propia -que en el segundo trimestre de 2017 llegó al 29,7%-, y que, por ser en su mayoría no profesionales, forman parte del sector informal urbano de la economía, presentando un alto grado de desprotección social.

Figura 5.
Porcentaje de asalariados en el total de ocupados (eje izquierdo, línea) y Porcentaje de asalariados no registrados (eje derecho, barras). Mar del Plata (I trimestre de 2011 - I trimestre de 2019)

Fuente: elaboración propia sobre la base de microdatos EPH.

Asimismo, la propia población asalariada fue afectada no sólo en la reducción de su tamaño sino también en la calidad de los empleos que realizan. Esto se evidencia a través de la registración laboral, que tiene en cuenta si se garantizan derechos básicos como los aportes al sistema de seguridad social. En rigor, durante la primera etapa se apreciaba una tendencia descendente del porcentaje de asalariados no registrados llegando a valores menores al 30% y un promedio del 33,5%. En cambio, en la segunda etapa se presentaron niveles de no registración más elevados, con el récord del 40,3% en el cuarto trimestre de 2016 y un promedio de 36,1% (Figura 5).

Esta situación afectó principalmente a las mujeres, dado que el porcentaje de asalariadas en relación al total de ocupadas cayó en 3 p.p. durante la primera etapa y casi 7 p.p. en la segunda. El promedio por etapa cae del 80% al 72,9% con un notable cambio en la tendencia a partir de 2016. En cambio, para los varones, cae en 4 p.p. y 1 p.p. respectivamente con promedios por etapa que pasan del 65,2% al 62,7%. Si bien los porcentajes de varones al inicio de la segunda etapa no difieren de los conseguidos entre 2013 y 2014, es notable la tendencia descendente que se da en los últimos años (Figura 6). Estos cambios -deterioro relativo mayor en mujeres que varones- provocaron que la brecha entre mujeres y varones descienda incluso a niveles cercanos a 2 p.p. durante los cuartos trimestres, siendo que en la primera etapa el promedio durante ese trimestre era de 15 p.p.

Figura 6.
Porcentaje de asalariados y asalariadas en el total de ocupados y ocupadas. Mar del Plata (I trimestre de 2011 - I trimestre de 2019)

Fuente: elaboración propia sobre la base de microdatos EPH.

La contrapartida es un aumento de la proporción de cuentapropismo llegando a máximos históricos para varones durante el segundo trimestre de 2017 (37,6%) y para mujeres durante el cuarto trimestre del mismo año (25,4%). Recordemos que en ese año cae el empleo de varones y comienza a aumentar la participación de mujeres.

Por otra parte, en este contexto de caída de la proporción de asalariadas en el total de ocupadas, se da un significativo crecimiento de las empleadas no registradas. En la primera etapa el promedio fue 33,6% y en la segunda pasó al 38,5%, con máximos en el tercer trimestre de 2017 del 43,3%, justo cuando comenzó a crecer la participación femenina. En cambio, para los varones hubo un crecimiento durante 2016 aunque luego osciló en valores promedio del 34% similar a los de la primera etapa (Figura 7).

Si analizamos las variaciones absolutas entre el primer trimestre de 2011 y el primer trimestre de 2019, encontramos que la creación de puestos de trabajo fue fundamentalmente de asalariados no registrados en ambos sexos (+12.300 mujeres y +13.600 varones) y trabajadores por cuenta propia (+5.100 mujeres y +12.200 varones) frente a una caída de asalariados registrados (-7.300 mujeres y -1.400 varones). Por ende, se observa una fragmentación y precarización del mercado de trabajo local.

Figura 7.
Porcentaje de asalariados y asalariadas que no se encuentran registrados en la Seguridad Social. Mar del Plata (I trimestre de 2011 - I trimestre de 2019)

Fuente: elaboración propia sobre la base de microdatos EPH.

7. Reflexión final

El análisis comparativo de las dos etapas en que se distinguió el período permitió detectar que las políticas implementadas en Argentina a partir de diciembre de 2015 tuvieron un impacto negativo en el bienestar y el mercado de trabajo de Mar del Plata. En rigor, se detectan comportamientos diferenciales entre mujeres y varones que dan cuenta de las estrategias laborales como mecanismo de sobrevivencia frente a la caída del poder adquisitivo de los ingresos, fundamentalmente de los estratos económicos más bajos. Si bien la metodología adoptada fue a través de indicadores en vez del análisis de panel, la presencia del efecto trabajador adicional resulta evidente.

Por un lado, las tasas específicas y la correlación con el IOP y el IPCF dan cuenta del aumento de la participación laboral de las mujeres de 30 a 64 años y de jóvenes, en un contexto negativo para los jefes y jefas de hogar, dado que aumentan en su condición de desocupados y cae el ingreso real de los que siguieron trabajando. Por otro lado, las tasas de densidad ocupacional permiten comprobar el aumento de ocupados en el total de miembros del hogar, principalmente en los quintiles más pobres. De hecho, el poder adquisitivo del IPCF en 2019 resulta muy similar o incluso menor que en 2015 pero con un mayor número de integrantes trabajando, preferentemente mujeres, que lo hacen a tiempo parcial, en el sector informal o bien en trabajos precarios y, por ende, con un nivel de ingresos bajo.

En definitiva, si bien las estrategias de supervivencia permiten morigerar la pérdida de ingresos, provocan situaciones no deseadas al interior de los hogares. En rigor, se ve afectada la distribución de los tiempos de trabajo remunerado y no remunerado y, por ende, la generación y transmisión de bienestar, alimentando así la creciente desigualdad social. Por ende, lo que encontramos en este estudio es que el mercado de trabajo local dista de estar recuperándose. Se está reconfigurando en un esquema de desprotección e inequidad entre mujeres y varones.

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Notas

¹ Este concepto fue identificado originalmente por Woytinsky (1940).

² El análisis de la autora se centra especialmente en la literatura que analiza los cambios generados en el mercado de trabajo durante la década del ‘80 en México.

³ Por razones estacionales, generalmente en el segundo trimestre se registra el PBI trimestral anualizado más alto del año. Asimismo, en el segundo trimestre de 2018 tiene lugar un marcado cambio de tendencia en la evolución del producto resultante de la agudización de tensiones económicas a las que se hace referencia a lo largo de la presente sección.

⁴ Datos del Instituto Nacional de Estadística y Censos (INDEC). Cuentas Internacionales. Balanza de Pagos, Posición de Inversión Internacional y Deuda Externa. Recuperado de https://www.indec.gob.ar/indec/web/Nivel4-Tema-3-35-45

⁵ Datos del Banco Central de la República Argentina (BCRA). Informe de la Evolución del Mercado de Cambios y Balance Cambiario. Recuperado de http://www.bcra.gov.ar/PublicacionesEstadisticas/Mercado_de_cambios.asp

⁶ Datos de la Dirección General de Estadística y Censos de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires. Recuperado de http://www.estadisticaciudad.gob.ar/eyc/?p=27386

⁷ Datos del BCRA. Informe Monetario Diario. Series Históricas. Recuperado de http://www.bcra.gov.ar/PublicacionesEstadisticas/Informe_monetario_diario.asp

⁸ De aquí en adelante, cuando nos referimos a las variaciones de la primera etapa aludimos a los cambios entre el primer trimestre de 2011 e igual trimestre de 2015. Y cuando presentamos las de la segunda etapa, consideramos primeros trimestres de 2015 y 2019.

⁹ Entre el segundo trimestre de 2007 e igual trimestre de 2015 la no respuesta de ingresos fue imputada. A partir de 2016 el INDEC volvió al criterio de emplear diferentes ponderadores, tal como lo hiciera entre 2003 y primer trimestre de 2007 inclusive.

¹⁰ Según el IPC provincias del CIFRA la variación interanual fue del 45,6% y si consideramos el IPC de la Dirección de Estadísticas de la Ciudad de Buenos Aires, del 47,1%.

¹¹ Sobre cierre de paritarias 2015 se puede consultar: https://www.ambito.com/paritarias-2015-acuerdos-y-porcentajes-sector-sector-n3897271

¹² También hay que tener presente que los valores de los indicadores elaborados a partir de la EPH para Mar del Plata pueden tener una variabilidad debido a aspectos técnicos como el tamaño de la muestra.

¹³ Este cambio de tendencia se encuentra explicado, en parte, en las modificaciones de las proyecciones de población por parte del INDEC. A partir del cuarto trimestre de 2013 y durante cuatro trimestres consecutivos se corrigieron las que estaban basadas en los resultados del Censo 2001 para estimarlas con los datos del Censo 2010. El resultado fue que las nuevas proyecciones de la población total fueron mayores, y por ende, se produjo la consecuente disminución de las tasas de actividad y de empleo (Arakaki y Pacífico, 2015).

¹⁴ La tasa de actividad de la población de 14 y más años alcanzó el 62% en el primer trimestre de 2018, nivel cercano al máximo histórico de 2004, que fue de 62,8%. La única diferencia es que en ese momento la oferta de trabajo tenía una mayor participación de desocupados y en 2018 es mayor el número de ocupados.

¹⁵ Respecto a la tasa de desocupación, de estar entre los habituales tres primeros lugares del ranking de aglomerados pasó a estar en el inusual noveno lugar. Y la tasa de empleo, siendo que siempre se ubica entre las posiciones 11° y 18° pasó a estar en el segundo lugar, detrás de Ciudad Autónoma de Buenos Aires.

¹⁶ Si la comparación la hacemos con la serie histórica de Mar del Plata para los cuartos trimestres, recién encontramos un valor superior en el año 2004 (13,5%), es decir, los años siguientes a la crisis económica y social 2001-2002.

¹⁷ La tasa de empleo estandarizada permite medir el número de personas que trabajaban ponderado por las horas relativas dedicadas a dicha tarea. Al comparar la variación de este indicador y con el de la tasa de empleo sin estandarizar, se puede medir el efecto de los empleos parciales en la variación del número de personas. El cálculo es el siguiente: TEE=(H/H*) PO/N, donde H es el número total de horas semanales trabajadas por los ocupados; H* es igual a 48, que es el número máximo legal de horas semanales trabajadas; N representa la total de personas de 14 años de edad y más.

¹⁸ La ausencia de datos para tercer y cuarto trimestre de 2015 y primero de 2016 no nos permite realizar la comparación interanual correspondiente. No obstante, si comparamos 2016 con iguales trimestres de 2014 se evidencian deterioros en los indicadores.

¹⁹ En la primera etapa, caracterizada por una disminución de la tasa de actividad, una situación de este tipo sólo se presentó en una oportunidad (entre los segundos trimestres de 2013 y 2014), donde las variaciones de las tasas por sexo van en direcciones opuestas. En ese momento también se dio un aumento de la tasa de desocupación de los jefes de hogar y se venía de dos trimestres de disminución del salario real.

²⁰ Vale aclarar que las personas que integran cada quintil de IOP no son las mismas que componen igual número de quintil del IPCF. El análisis así presentado permite visualizar qué proporción de jefes ocupados tuvo caídas en el IOP real y cómo afectaría esto al resto de los indicadores.

Notas de autor

edipasq@mdp.edu.ar

Enlace alternativo

http://nulan.mdp.edu.ar/3378/1/FACES-55-actis-gallo.pdf (pdf)