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Trabajo y sociedad

versão On-line ISSN 1514-6871

Trab. soc. vol.22 no.36 Santiago del Estero jun. 2021

 

Dossier - Artículo

La incidencia de la cuarentena en el escenario laboral del Área Metropolitana de Buenos Aires.Efectos del COVID-19 en un contexto de precariedad estructural

The impact of lockdown on the labour force of the Buenos Aires Metropolitan Area.The effects of COVID-19 in a context of structurally precarious conditions

A incidência da quarentena no cenário laboral da Área Metropolitana de Buenos Aires.Efeitos do COVID-19 no contexto de precariedade estrutural

Eduardo DONZA1  * 

1 Sociólogo. Investigador del Observatorio de la Deuda Social Argentina de la Pontificia Universidad Católica Argentina (ODSA-UCA).

RESUMEN

Este trabajo tiene como objeto analizar los efectos generados por las políticas de aislamiento social, en el contexto del COVID-19, sobre la situación laboral y la estructura ocupacional en el Área Metropolitana de Buenos Aires.

Aborda los siguientes interrogantes: ¿Con qué magnitud la crisis económica suscitada por las políticas sanitarias ocasionó pérdidas de puestos de trabajo? ¿Qué tan desiguales fueron estos efectos en términos socio-ocupacionales? ¿Cómo impactaron en los ingresos de los trabajadores? ¿Qué proporción de los ocupados contaron con permisos especiales o accedieron al teletrabajo? ¿Cuál fue el impacto sobre el bienestar subjetivo de los ocupados?

Las evidencias empíricas indican que la cuarentena generó alteraciones regresivas en un escenario laboral que desde hace varias décadas presenta un alto nivel de precariedad, desigualdad y exclusión. En el período de la cuarentena, el 8,2% de los ocupados perdió su empleo o no pudo realizar su actividad por cuenta propia, el 19,8% no tuvo ingresos y sólo el 26,8% pudo realizar un trabajo virtual. Al considerar a los trabajadores que no tuvieron ingresos se observa que el 35,3% presentaron malestar psicológico, el 28,3% orientación de afrontamiento negativo, el 17,1% expresaron sentirse nada o poco felices y el 23% una creencia de control externo. El estudio forma parte de una investigación más amplia cuya finalidad fue dar cuenta del impacto de las políticas sanitarias sobre el nivel de bienestar de la población del AMBA. Entre el 7 y el 12 de mayo de 2020 -transitados 55 días de cuarentena-, se realizó una encuesta (EDSA COVID-19) a un panel de 500 hogares relevados por la EDSA-Agenda para la Equidad (julio-octubre de 2019). Los casos seleccionados constituyen una muestra aleatoria estratificada de los 1.776 casos del 2019.

Palabras clave: COVID-19; Crisis del Empleo; Deterioro de ingresos laborales; Bienestar subjetivo; Área Metropolitana de Buenos Aires

ABSTRACT

The purpose of this paper is to analyse the effects produced by social isolation policies, within the COVID-19 context, on the labour situation and the occupational structure in the Buenos Aires Metropolitan Area (AMBA, in Spanish).

It addresses the following questions: To what extent the economic crisis triggered by health policies has led to a loss of jobs? How unequal have these effects been in socio-occupational terms? In what way have they had an impact on workers’ wages and salaries? What percentage of the workforce has been granted special permits to go to work or has shifted to teleworking? What impact has this had on the subjective wellbeing of the employed?

Empirical results show that the lockdown had negative consequences in the urban labor market, which was already characterized by social exclusion, precariousness and inequality. During the lockdown, 8.2% of the workers lost their job or did not work, 19.8% did not have labor income and only 26,8% worked remotely. Among the workers that lost their income, 35.3% experienced psychological pain, 28.3% revealed negative coping, 17.1% declared feeling not happy and 23% experienced external locus of control.This study forms part of a broader research aimed at accounting for the impact of health policies on the wellbeing of AMBA’s population. Between May 7 and 12, 2020 -after a 55-day lockdown- a panel survey (EDSA COVID-19) was conducted among 500 households selected from a survey undertaken by EDSA-Agenda para la Equidad [EDSA-Agenda for Equity] in July-October 2019. The cases selected make up a stratified random sample of the 1,776 cases surveyed in 2019.

Keywords: COVID-19; Employment crisis; Deterioration of salaries; Subjective wellbeing; Buenos Aires Metropolitan Area

RESUMO

O objetivo de este trabalho é analisar os efeitos gerados pelas políticas de isolamento social, no contexto do COVID-19, sobre a situação laboral e a estrutura ocupacional na Área Metropolitana de Buenos Aires (AMBA).

Aborda os seguintes interrogantes: ¿Com que magnitude a crise económica provocada pelas políticas sanitárias causou perdas de postos de trabalho? ¿Qual foi a desigualdade de esses efeitos em termos socio-ocupacionais? ¿Como impactaram nos salários dos trabalhadores? ¿Que proporção dos trabalhadores ocupados contaram com permissões especiais ou acessaram ao teletrabalho? ¿Qual foi o impacto sobre o bem-estar subjectivo dos ocupados?

As evidências empíricas indicam que a quarentena gerou alterações regressivas num cenário laboral que há varias décadas presenta um alto nível de precariedade, desigualdade e exclusão. No período de quarentena, 8,2% dos ocupados perderam o emprego ou não puderam exercer a atividade por conta própria, 19,8% não tinham renda e apenas 26,8% conseguiram realizar um trabalho virtual. Ao considerar os trabalhadores que não possuíam renda, observase que 35,3% apresentaram sofrimento psíquico, 28,3% orientação negativa para o enfrentamento, 17,1% expressaram sentimento de infelicidade e 23% crença de controle externo.O estudo faz parte de uma pesquisa mais ampla cuja finalidade foi dar conta do impacto das políticas sanitárias sobre o nível de bem-estar da população da AMBA. Entre o 7 e o 12 de Maio de 2020 -transcorridos 55 dias de quarentena-, realizou-se uma enquête (EDSA COVID-19) a um painel de 500 famílias consultadas pela EDSA-Agenda para la Equidad (Julho-Outubro de 2019). Os casos seleccionados constituem uma mostra aleatória estratificada dos 1.776 casos do 2019.

Palavras chave: COVID-19; Crise do Emprego; Deterioração das remunerações laborais; Bem-estar subjectivo; Área Metropolitana de Buenos Aires

Sumario

1 Introducción; 2 Impacto de la cuarentena en la situación laboral; 2.1 Posibilidad de seguir manteniendo el nivel de actividad durante la cuarentena; 3 Ingresos laborales en tiempos de cuarentena; 3.1 Posibilidad de seguir manteniendo el mismo nivel de ingresos laborales durante la cuarentena; 4 Particularidades laborales durante la cuarentena; 4.1 Trabajadores que tienen permiso o certificado de excepción para poder salir a trabajar; 4.2 Trabajadores que realizan trabajo por internet o teletrabajo; 5 Recursos psicológicos de los trabajadores en el contexto de cuarentena; 6 Conclusiones; 7 Bibliografía; 8 Ficha técnica de la EDSA COVID-19; 9 Anexo estadístico; 10 Anexo metodológico

1 Introducción

Este artículo tiene como objetivo dar cuenta del impacto de algunos de los efectos socio-ocupacionales generados por las políticas de aislamiento sanitario obligatorio y su impacto en el escenario laboral del Área Metropolitana de Buenos Aires (Ciudad Autónoma de Buenos Aires y 30 partidos del Conurbano Bonaerense). En este marco se aplicó -entre el 7 y el 12 de mayo de 2020- una encuesta especial telefónica, denominada EDSA COVID-19, a un panel de 500 hogares relevados por la EDSA Equidad entre julio y octubre de 2019 en dicha región; siendo dichos casos una muestra aleatoria estratificada de los 1776 casos que conforman el panel de estudio de la EDSA en el AMBA.

El trabajo, focaliza el análisis sobre el nuevo escenario socioeconómico de crisis generado por las políticas de aislamiento social, preventivo y obligatorio (ASPO). Los datos recabados sirven para confirmar algunas hipótesis sobre el deterioro generalizado -pero al mismo tiempo segmentado- del mercado de trabajo urbano del Gran Buenos Aires (Benza y Kessler, 2020; Salvia, 2020; Salvia y Poy, 2020; Arakaki, 2017; OIT, 2013; Beccaria y Maurizio, 2012), así como cuantificar el impacto que la inactividad en vastos sectores de la economía generó tanto en empleados como en patrones, empleadores y trabajadores por cuenta propia (Delfini et al., 2020; Ernst et al., 2020).

En distintos países del mundo, las medidas de aislamiento preventivo adoptadas para preservar vidas están provocando una fuerte contracción económica. Es de esperar que este hecho esté teniendo y tenga severas consecuencias económicas sobre la estructura socio-ocupacional argentina, la cual viene transitando un largo ciclo de crisis del empleo, inflación y estancamiento (Poy, 2019; Beccaria y Groisman, 2015; Kessler, 2014; Wainer y Schorr, 2014).

En el caso de la Argentina, lejos de ser una excepción a otras economías duales, los especialistas proyectan una caída del PBI superior al 10%.1 A nivel general, según datos de todo el país relevados por el INDEC, en marzo de 2020 el estimador mensual de actividad económica (EMAE) registró una variación de -11,5% respecto al mismo mes de 2019. En el caso de la industria manufacturera la variación interanual fue de 15,5%, en la construcción de 46,5% y, en hoteles y restaurant de -30,8%. La evolución general entre febrero y marzo presentó una caída de 9,8%. Es importante destacar que la cuarentena comenzó el 20 de marzo, por lo cual este indicador solo expresa el efecto de 11 días de cuarentena (INDEC, 2020a).

La seria problemática del escenario laboral se refleja en los datos oficiales referidos al total del país que expresan que el 2,8% de las empresas dejaron de presentar declaraciones juradas al Sistema de Seguridad Social (representando 15 mil empresas no declarantes). El sector de hoteles y restaurantes fue el más afectado por la inactividad y presento una disminución del 8% en la cantidad de empleadores que declararon (CEPXXI, 2020).

La situación de las pequeñas y medianas empresas (Pymes) de todo el país es representada por un informe de su cámara empresarial. Este informe expresa que la producción de las Pymes industriales cayó 34,9% en mayo 2020 frente a igual mes del año anterior y que en los primeros cinco meses de 2020 se acumula una baja de 23,6%. En el mes de mayo de 2020, si se considera solo a los rubros definidos como no esenciales en la cuarentena esta disminución fue del 45,8%. Esto se da con el uso de capacidad instalada de solo el 47,4% y logrando rentabilidad positiva solamente el 15,3% de las empresas (CAME, 2020).

Los relevamientos realizados por el Ministerio de Trabajo, Empleo y Seguridad Social por medio de la Encuesta de Indicadores Laborales (EIL), referida a empresas privadas formales a partir de 5 y 10 trabajadores (según aglomerado) de doce centros urbanos, expresan que la variación mensual del empleo fue de -0,8% en marzo y -0,6% en abril, respecto la situación del mes anterior. En abril de 2020, en la totalidad de las ciudades en la que se releva la EIL, el 8% de los empleadores preveía disminuir la dotación de personal y sólo un 1,2% estima que la aumentará. Focalizando en el área del AMBA, relevada por la EDSA COVID-19, la EIL informa para abril una evolución del empleo mensual de -0,6% y anula de -3,1% (EIL, 2020). Esta información indica que ya en los comienzos de la cuarentena se observa una preocupante pérdida de puestos de trabajo.

Las decisiones de gobierno adoptadas tienen como supuesto una predicción acerca del crecimiento de la epidemia y de su letalidad, ante lo cual la mejor estrategia posible es el aislamiento social y obligatorio. En este contexto, les corresponde a las ciencias sociales preguntarse sobre la plausibilidad de los supuestos, la pertinencia de las medidas, su alcance e impacto, los costos presentes y futuros de las decisiones adoptadas.

En este marco, el gobierno ha implementado políticas de protección y estímulo dirigidas a prácticamente todos los sectores sociales y productivos (empleadores, trabajadores en relación de dependencia, cuentapropistas, trabajadores informales e inactivos) por un monto que podría llegar al 5,6% del PBI. La implementación del Ingreso Familiar de Emergencia (IFE) y la Asistencia al Trabajo y la Producción (ATP) fueron las principales estrategias desarrolladas por el Estado para reforzar las transferencias condicionadas que se realizan a las familias más necesitadas. Según información del Ministerio de Desarrollo Productivo (CEPXXI, 2020:5), a nivel nacional, “en su primera ronda el IFE alcanzó a 8,4 millones de personas (asalariados informales, cuentapropistas de bajos ingresos, desocupados e inactivos), y permitió llegar a hogares pobres no cubiertos por la Asignación Universal por Hijo (AUH)”. Pero si bien estas medidas ayudan a amortiguar el impacto de la actual crisis sobre las condiciones de vida, ellas no bastan para compensar la retracción económica, la destrucción de empleo y el aumento del empobrecimiento, en especial, entre los sectores sociales que se ven impedidos de mantener sus actividades laborales y carecen de un fondo de reserva.

Es importante tomar en cuenta que la situación sanitaria por el COVID-19, las medidas aplicadas y sus efectos inmediatos tienen lugar, en el caso argentino, bajo un contexto de estanflación, crisis de deuda y parálisis económica estructural (CIFRA, 2019; CETYD, 2019; Kosacoff, 2019). En este marco, lejos de constituirnos en una sociedad más igualitaria, cabe advertir que la situación amplía desigualdades materiales, sociales y simbólicas. Es por ello que, a la necesidad de coordinar políticas activas para atender la emergencia, crecen los desafíos políticos para el día después de la misma. Si bien, la mayor parte de las medidas de gobierno adoptadas buscan reducir los efectos de la parálisis económica, sin las cuales la situación social sería peor, no hay posibilidades de cambiar la situación estructuralmente crítica que afecta a los sectores más vulnerables si no es a través de la puesta en marcha de un plan de reactivación del mercado interno, tanto formal como informal.

En el contexto de crisis COVID-19, sabemos que en el AMBA no sólo hay más hogares pobres, sino que gran parte de los hogares que eran pobres, son ahora aún más pobres (Bonfiglio, Salvia y Vera; 2020). Al mismo tiempo, cabe pronosticar un empeoramiento en los próximos meses, tanto por la disminución de puestos de trabajo como por la pérdida de horas trabajadas2. Asumiendo la plausibilidad de estos resultados, este informe apunta a describir los procesos económico-ocupacionales subyacentes a este impacto, entendiendo que la crisis en el empleo, aunque generalizada, tiene lugar en un mercado de trabajo heterogéneo y segmentado, con lo cual también sus efectos -tanto laborales como psico-sociales- alimentan una nueva fase de exclusión y desigualdad social.

2 Impacto de la cuarentena en la situación laboral

La cuarentena impactó en la vida de los trabajadores del AMBA y en sus actividades. Según los datos de la EDSA COVID-19, el 8,2% de los ocupados perdió su empleo o no puede realizar su actividad por cuenta propia, el 39,3% está suspendido o debió dejar de trabajar, el 4,2% tiene licencia por ser parte del grupo de riesgo, el 22% está trabajando menos horas y sólo el 26,4% sigue trabajando como siempre o más horas.

Los trabajadores del Conurbano Bonaerense presentan una situación más adversa que los de CABA; el 9,8% perdió el empleo o se quedó sin trabajo y el 41,6% está suspendido o debió dejar de trabajar, en comparación con el 3,3% y el 32%, respectivo de los trabajadores de CABA.

Además, los ocupados que residen en hogares que en 2019 se encontraban en situación de pobreza deben enfrentar una situación más desfavorable que el resto. El 15,4% de los trabajadores de hogares pobres perdió el empleo o se quedó sin trabajo y, el 52,8% de los mismos está suspendido o debió dejar de trabajar; en comparación con el 5% y el 33,3%, respectivamente de los ocupados que residen en hogares no pobres.

Según los datos de la EDSA COVID-19, la mayor pérdida de empleo se observa en los empleados de casas particulares y en los que realizaban trabajos temporarios, 28,3% y 20,9% respectivamente. Está suspendido o debió dejar de trabajar el 44,4% de los socios, patrones o empleadores y cerca del 30% de los empleados del sector público o privado y de los trabajadores por cuenta propia no profesionales. Continúan trabajando la misma o más horas el 45,8% de los ocupados en el sector público y el 40,7% de los del sector privado.

2.1. Posibilidad de seguir manteniendo el nivel de actividad durante la cuarentena

En este apartado se analiza, por medio de una técnica multivariada, la injerencia de factores personales y contextuales en la probabilidad que los ocupados hayan experimentado alguna de estas dos situaciones: “estar trabajando menos horas” o “estar suspendido, haber dejado de trabajar o haber perdido el trabajo”. Se determinan, por medio de un modelo de regresión logística multinomial, 3 las categorías sociales y de la estructura productiva que inciden en estas situaciones en referencia a seguir trabajando o tener licencia por ser parte del grupo de riesgo.

Se considera un modelo que posee como variables predictoras la ocupación del trabajador, la región de residencia (que evidencia las estructuras productivas regionales), el sexo, la edad y la situación de pobreza por ingresos que presentaba el hogar del trabajador en el 2019.Por medio de la aplicación del procedimiento de regresión logística multinomial se generaron dos modelos. Estos poseen un aceptable nivel de determinación expresado por un r cuadrado de Cox & Snell de 0,267 y un r cuadrado de Nagelkerke de 0,304. Puede verse más detalles de los modelos en las tablas 9.4.A y 9.4.B del anexo estadístico.

Con respecto al primer modelo, que estudia la tendencia a que los ocupados se encuentren trabajando menos horas, puede observase en el anexo que la ocupación, la región de residencia y la edad influyen taxativamente en la situación de estar trabajando una menor cantidad de horas (coeficientes “wald” máximos de 33,55; 9,42 y 7,41; respectivamente para las categorías de mayor peso de cada una de estas variables) 4 en comparación con el efecto del sexo del trabajador y la situación respecto de la pobreza por ingresos de su hogar en el 2019. Tabla 9.4.A. Por otra parte, el efecto derivado de pertenecer a uno u otro atributo de cada categoría socio-laboral propuesta como explicativa dentro del modelo está dado por los “Exp (B)” 5, los que se presentan en el Figura 2.1

Observando el componente del modelo que identifica la probabilidad que un trabajador se encuentre trabajando menos horas por consecuencia de la cuarentena, se aprecia que, controlando el efecto de las otras variables, la ocupación es el atributo que genera una mayor discriminación entre sus categorías al controlar el efecto del resto de las variables Los trabajadores temporarios, los beneficiarios de programas de empleo, los socios, patrones o empleadores y los cuentapropistas profesionales presentan 5,6 veces más de probabilidades de estar trabajando menos horas en comparación con la probabilidad de los empleados públicos. Figura 2.1. Además, en comparación con los adultos (35 a 59 años) los jóvenes (18 a 34 años) presentan un 52% más de probabilidad de estar en una situación de menor cantidad de horas trabajadas. En el caso de los adultos mayores (60 años y más) esta posibilidad se reduce en un 54%. Los trabajadores residentes en el Conurbano Bonaerense presentan una probabilidad un 42% menor que los residentes en CABA de estar trabajando una menor cantidad de horas, siempre a igualdad del resto de los atributos.

Con respecto al segundo componente, que estudia la probabilidad que los ocupados se encuentren suspendidos o con pérdida de empleo, que haya tenido que dejar de trabajar o perdido el trabajo por consecuencia de la cuarentena, puede observase en el anexo que la ocupación, la edad y los atributos asociados a haber pertenecido a un hogar pobre en 2019 inciden marcadamente en el hecho de encontrarse sin trabajo (coeficientes “wald” máximos de 47,03; 15,84 y 18,75; respectivamente para las categorías de mayor peso de cada una de estas variables) en comparación con el efecto de la región de residencia y el sexo del trabajador. Tabla 9.4.B

Por otra parte, el efecto derivado de pertenecer a uno u otro atributo de cada categoría socio-laboral propuesta como explicativa dentro del modelo está dado por los “Exp (B)”, los que se presentan en el Figura 2.1

© Atributo de comparación *Área Metropolitana de Buenos Aires (Ciudad de Buenos Aires y 30 partidos del Conurbano Bonaerense). Fuente: EDSA COVID-19; empalme EDSA Agenda para la Equidad (2017-2025), Observatorio de la Deuda Social Argentina (UCA).

Figura 2.1:   Factores que inciden en la imposibilidad de continuar trabajando normalmente en la cuarentena. Regresión logística multinomial en referencia a continuar trabajando normalmente o de encontrarse con licencia por pertenecer al grupo de riesgoRazón de probabilidad respecto de cada categoría de referenciaPoblación ocupada de 18 años y más. Mayo 2020. AMBA* 

Por otra parte, al analizar los “Exp (B)” se observa que en el modelo que identifica la probabilidad que un ocupado se encuentre sin trabajo por la cuarentena, la ocupación es el atributo que genera una mayor discriminación entre sus categorías al controlar el efecto del resto de las variables. Los trabajadores de casas de familia presentan una probabilidad de haber perdido el trabajo 21 veces mayor que los empleados públicos. Este valor se reduce a 10 veces cuando se considera a los trabajadores temporarios o beneficiarios de programas de empleo y a 3,6 veces en los trabajadores por cuenta propia no profesional, siempre en comparación con la probabilidad de perder el trabajo de un empleado público. Figura 2.1

Además, siempre controlando el efecto de las otras variables, los jóvenes (18 a 34 años) y los adultos mayores (60 años y más) duplican la probabilidad de haber perdido el trabajo en comparación con la situación de los adultos (35 a 59 años). Los trabajadores que en 2019 residían en hogares pobres por ingresos duplican la probabilidad de haber perdido el trabajo en comparación con los de hogares no pobres. Figura 2.1

3. Ingresos laborales en tiempos de cuarentena

La disminución de la actividad económica, consecuencia de la pandemia y la implementación de la cuarentena, generó un marcado descenso de los ingresos laborales en los trabajadores del AMBA. Según los datos de la EDSA COVID-19; el 19,8% de los ocupados no cobró ni tuvo ingresos en el período de la cuarentena, el 44,2% vio reducidos sus ingresos y solo el 36% pudo disponer de los mismos o más ingresos.

La situación de los trabajadores del Conurbano Bonaerense es más adversa que la de los de la CABA; el 21,7% no tuvo ingresos y al 43,6% se le redujeron los ingresos laborales, en comparación con el 13,7% y el 45,9%, respectivos de los trabajadores de la CABA. Solo el 34,6% de los ocupados del conurbano y el 40,4% de los de la CABA recibieron los mismos o más ingresos.

Los ocupados que residen en hogares que en 2019 se encontraban en situación de pobreza vieron aún más reducidos sus ingresos que el resto. No cobró ni tuvo ingresos el 25,1% de los trabajadores de hogares pobres y el 50,5% vieron reducidos sus ingresos, en comparación con el 17,3% y el 41,3%, respectivamente de los ocupados que residen en hogares no pobres.

La mayor proporción de ocupados que no cobró ni tuvo ingresos se observa en los socios, patrones o empleadores, en los trabajadores que tenían trabajos temporarios o changas y en los trabajadores por cuenta propia no profesionales; 44,4%, 32,7% y 29,2% respectivamente. La proporción de trabajadores que vieron reducidos sus ingresos se dio en mayor medida en los empleados en casas de familias, los trabajadores por cuenta propia no profesionales y profesionales independientes; con el 65%, el 56,2% y el 53,3%, respectivamente.

3.1. Posibilidad de seguir manteniendo el mismo nivel de ingresos laborales durante la cuarentena

En este apartado se analiza, por medio de una técnica multivariada, la injerencia de factores personales y contextuales en la probabilidad que los ocupados hayan experimentado alguna de estas dos situaciones en sus ingresos laborales: “que los ingresos laborales se les hayan reducido en el escenario de la cuarentena” o “no haber tenido ingresos”. Se determinan, por medio de un modelo de regresión logística multinomial, las categorías sociales y de la estructura productiva que inciden en la alteración de ingresos.

Se considera un modelo que posee como variables predictoras la edad, el nivel educativo, el sexo, la región de residencia (que evidencia las estructuras productivas regionales), el sector de inserción y la ocupación. Al igual que en el apartado anterior, a través de un procedimiento de regresión logística multinomial se generaron dos modelos. Estos poseen un aceptable nivel de determinación expresado por un r cuadrado de Cox & Snell de 0,219 y un r cuadrado de Nagelkerke de 0,250. Puede verse más detalles de los modelos en las tablas 9.5.A y 9.5.B del anexo estadístico.

Con respecto al primer modelo, que estudia la probabilidad a que los trabajadores hayan visto reducidos sus ingresos laborales, puede observase en el anexo que la ocupación, el haber pertenecido a un hogar pobre en 2019, la edad y el sexo influyen taxativamente en la situación de haber visto disminuidos los ingresos laborales (coeficientes “wald” máximos de 61,18; 10,76; 5,69 y 5,56; respectivamente para las categorías de mayor peso de cada una de estas variables) en comparación con la región de residencia que genera efectos no significativos. Tabla 9.5.A

© Atributo de comparación *Área Metropolitana de Buenos Aires (Ciudad de Buenos Aires y 30 partidos del Conurbano Bonaerense). Fuente: EDSA COVID-19; empalme EDSA Agenda para la Equidad (2017-2025), Observatorio de la Deuda Social Argentina (UCA).

Figura 3.1:  Factores que incidieron en la imposibilidad de mantener los ingresos laborales en el período de la cuarentena. Regresión logística multinomial en referencia a haber recibido los mismos o más ingresos que antes de la cuarentena Población ocupada de 18 años y más. Mayo 2020. AMBA* Razón de probabilidad respecto de cada categoría de referencia 

Al analizar los “Exp (B)” se aprecia que, controlando el efecto de las otras variables, la ocupación es el atributo que genera una mayor discriminación entre sus categorías. Los empleados de casas de familias y los trabajadores por cuenta propia no profesional poseen cerca de 6 veces más de ver reducidos sus ingresos que los empleados del sector público. Esta posibilidad se reduce a 3 veces en el caso de patrones, empleadores y profesionales independientes, a 2,5 veces en el caso de trabajadores temporarios y beneficiarios de programas de empleo; siempre en comparación con la posibilidad de los empleados públicos. Siendo no significativa la diferencia que se observa en el caso de los empleados del sector privado. Figura 3.1

Además, en comparación con los adultos (35 a 59 años) los jóvenes (18 a 34 años) presentan un 45% más de probabilidad de ver reducidos sus ingresos laborales. Las mujeres una probabilidad levemente menor (-29%) que los hombres y los residentes en hogares pobres en 2019 un 73% más de probabilidades que la de los trabajadores de los de hogares no pobres de estar recibiendo menos ingresos. Figura 3.1

Con respecto al componente, que estudia la probabilidad a que los ocupados no hayan tenido ningún ingreso laboral, puede observase en el anexo que la ocupación, la región de residencia, el sexo, la edad y la situación de pobreza en 2019 inciden en la situación de haber perdido los ingresos laborales (coeficientes “wald” máximos de 67,07; 4,76; 9,57; 32,9 y 6,12; respectivamente para las categorías de mayor peso de cada una de estas variables). Tabla 9.5.B

Por medio de los “Exp (B)” se puede decir que, controlando el efecto de las otras variables, la ocupación es el atributo que genera una mayor discriminación entre sus categorías. Los cuentapropistas no profesionales presentan 26,7 veces más de probabilidad que los empleados del sector público de haber perdido la totalidad de sus ingresos. Siempre con la misma referencia esta posibilidad se reduce a 12,1 veces si es un trabajador temporario o beneficiario de un programa de empleo, a 9,9 veces si es socio, patrón o profesional independiente, a 8 veces si es empleado de una casa de familia y a 2,9 veces si es empleado en el sector privado. Figura 3.1

Además, los residentes en el Conurbano Bonaerense presentan un 60% más de probabilidad que los que habitan la CABA de haber perdido sus ingresos laborales. Esta probabilidad se incrementa en un 74% si es mujer en comparación con la probabilidad de los varones. Se triplica si son jóvenes (18 a 34 años) y se duplica si se refiere a adultos mayores (60 años y más), en comparación con los adultos (35 a 59 años). Además, aumenta un 75% en el caso de los trabajadores residentes en hogares pobres en 2019, en comparación con la probabilidad de los de hogares no pobres. En todos los casos controlando el efecto del resto de las variables de modelo. Figura 3.1

4. Particularidades laborales durante la cuarentena

4.1 Trabajadores que tienen permiso o certificado de excepción para poder salir a trabajar

En el contexto de pandemia se estableció la necesidad de un “aislamiento social preventivo y obligatorio” por lo que el Decreto 297/2020 establece que las personas sólo podrán realizar desplazamientos mínimos e indispensables para aprovisionarse de artículos de limpieza, medicamentos y alimentos. En estos casos no requerirán permisos de circulación. Sin embargo, el mismo Decreto, determina que quedan exceptuados del aislamiento y de la prohibición de circular los trabajadores afectados a las “actividades y servicios declarados esenciales en la emergencia”. Dichas personas contarán con un certificado que acredite su condición frente a la autoridad competente en el caso de ser requerido. Es decir, que poseen permiso o certificado de excepción para poder salir a trabajar.

A nivel general, según los datos de la EDSA COVID-19, un 28% de los ocupados del área metropolitana de Buenos Aires posee este permiso. El porcentaje de trabajadores con permiso es mayor en el Conurbano que en la CABA (29,8% y 22,3%, respectivamente), en los trabajadores residentes en hogares no pobres que en hogares pobres (29,6% y 24,3%) y en hogares de nivel socioeconómico medio alto que en los de nivel muy bajo (29,5% y 6,8%). También el porcentaje se incrementa en los trabajadores de hogares del estrato medio no profesional (37,6%) que en el resto de los estratos y en los varones que en las mujeres (38,4% y 14,9%, respectivamente).

4.2 Trabajadores que realizan trabajo por internet o teletrabajo

La dinámica de los cambios en la producción y en la comercialización que se generaron por la cuarentena afecta en forma dispar a los trabajadores. Algunos de ellos lo sufrieron en forma drástica con la pérdida del trabajo o con una significativa reducción de ingresos. Otros trabajadores pudieron coordinar con sus empleadores la realización de teletrabajo lo cual facilita la continuidad de las actividades productivas y también le asegura al trabajador su continuidad laboral y sus ingresos.

En el contexto actual es importante considerar que a pesar del esfuerzo de trabajadores y empresas para una forzada aplicación de teletrabajo, las posibilidades de una expansión generalizada encuentra como limitantes el rezago en términos tecnológicos del aparato productivo, la deficiente transformación digital de algunos hogares, las escasas habilidades digitales de los trabajadores y armonización de las normas sociales de uso del tiempo en el hogar (Albrieu, 2020).

Según los datos de la EDSA COVID-19 relevados en el AMBA sólo un 26,8% de los ocupados pudo realizar un trabajo virtual. El porcentaje de trabajadores que podía trabajar desde su hogar fue marcadamente mayor en CABA que en el Conurbano Bonaerense (40,7% y 22,4%, respectivamente), en los trabajadores residentes en hogares no pobres que en hogares pobres (35,9% y 6,4%) y en hogares de nivel socioeconómico medio alto que en los de nivel muy bajo (62% y 2,6%, respectivamente). Además, este porcentaje se incrementa más en los trabajadores de hogares del estrato medio profesional (63%) que en el resto de los estratos y en las mujeres más que en las varones (33,4% y 21,6%, respectivamente).

5. Recursos psicológicos de los trabajadores en el contexto de cuarentena

Los estudios referidos a la situación de la salud de los residentes del AMBA que realizaron Solange Rodríguez Espínola, María Agustina Paternó Manavella y Pilar Filgueira (2020), basados en la EDSA COVID-19, ponen ampliamente de manifiesto el impacto que la crisis sanitaria y la cuarentena generaron en el derecho a la salud de la población y la profundización de las deudas en el estado y la atención en salud física y psicológica de los adultos. En el caso específico de los trabajadores, el escaso bienestar subjetivo constituye un problema estructural que vuelve a observarse en tiempos de pandemia.

Uno de los indicadores del nivel de bienestar es el malestar psicológico que se entiende como un déficit en los recursos emocionales y cognitivos de las personas, carencia que afecta las capacidades para responder a las demandas ordinarias de la vida cotidiana, desenvolverse socialmente y para tener relaciones satisfactorias con los otros (Rodríguez Espínola, 2016). Este déficit es más marcado en los ocupados que no tuvieron ingresos: en el escenario de cuarentena por COVID-19 presentaron malestar psicológico el 35,3% de estos trabajadores, mientras que solo se observó en el 26,2% de los trabajadores que vieron reducidos sus ingresos, en el 21,8% de los que no tuvieron disminución de ingresos y en el 26,5% del total de ocupados.

Las estrategias de afrontamiento constituyen los esfuerzos, tanto cognitivos como conductuales, que realizan las personas para manejar la tensión psicológica y hacer frente a las situaciones adversas (Rodríguez Espínola, 2016). En este marco, es posible diferenciar dos tipos de afrontamiento: el activo (orientado a la solución del problema) y el pasivo / negativo (orientado a evitar el problema). Se identificó en el relevamiento de la EDSA COVID-19 el afrontamiento negativo fue mayor en los trabajadores que no tuvieron ingresos que en el resto: el 28,3% de estos trabajadores presento una orientación de afrontamiento negativo en comparación con el 18,8% de los ocupados que experimentaron reducción de ingresos, el 9,8% de los que no vieron afectados sus ingresos y el 17,4% del total de ocupados.

La felicidad es el resultado de un proceso dinámico y complejo que va más allá del ámbito privado. Por lo que trasciende la emoción personal de quien lo experimenta y se convierte en un asunto psicosocial que puede verse afectado por un contexto o situación laboral desfavorable (Rodríguez Espínola, 2016). Los trabajadores que no tuvieron ingresos se sienten nada o poco felices en una proporción levemente mayor que el resto: según la EDSA COVD-19 un 17,1% de estos expresaron sentirse nada o poco felices mientras que solo se encontraban en esta situación el 13,8% de los ocupados que vieron disminuidos sus ingresos, el 16,1% de los que no vieron alterados negativamente sus ingresos y el 15,3% del total de trabajadores.

La creencia de control externo se entiende como la convicción de que lo que ocurre es resultado del azar, del destino o de la influencia de otros con mayor poder, en lugar de creer que es producto del propio comportamiento. En este complejo, se percibe que los eventos no pueden ser controlados y se instala una falta de valoración del esfuerzo y de la dedicación personal por desestimar la eficacia del propio accionar para producir cambios. Los individuos que presentan esta creencia son más influenciables frente a la coerción social, además de tener escasa motivación al logro y bajas expectativas hacia el futuro (Rodríguez Espínola, 2016). La creencia de control externo es mayor en los trabajadores que no recibieron ingresos en los tiempos de pandemia: la perciben un 23% de ellos y solo un 15% de los ocupados que tuvieron menos ingreso, el 9% de los que declararon tener los mismos o más ingresos y el 14,4% del total de trabajadores.

6. Conclusiones

Entre los hechos verificados más importantes se puede identificar la perdida de trabajo e ingresos en los ocupados con empleos más precarios, en los patrones o empleadores, en los profesionales independientes y en los cuentapropistas no profesionales. La situación de pandemia y su correlato en la necesidad de aplicar una política de aislamiento social, preventivo y obligatorio (ASPO) generó alteraciones de gran magnitud en el escenario laboral del AMBA, el cual presenta ya desde hace varias décadas un alto nivel de precariedad, segmentación y exclusión.

A la ya conocida heterogeneidad en la estructura productiva (existencia de un sector privado formal y un extendido sector privado micro-informal) se le sumó el impedimento de producir a gran parte de las empresas de ambos sectores. Esta inédita situación generó una disminución de ingresos tanto para los empleados como para los empleadores. Significativas pérdidas a las empresas, inactividad de gran parte de los trabajadores por cuenta propia, recorte de salarios a algunos empleados y pérdidas de puestos de trabajo. De esta manera, el estado de emergencia del ámbito de la salud generó, como efecto no deseado, un estado de emergencia en la estructura productiva y un empeoramiento del escenario laboral que amplía aún más las brechas que se observan entre los trabajadores (Ernst y López Mourelo, 2020).

Las observaciones a partir de la EDSA COVID-19 se convierten en una medición indirecta de la crisis de la estructura productiva y sus resultados, referidos al AMBA, convergen con los de nivel nacional expresados en informes oficiales (MDP, 2020:6) que expresan la gravedad de la situación: “la industria automotriz no fabricó ningún vehículo en abril, por lo que la producción cayó 100% frente al mismo mes de 2019” y “las ventas de insumos para la construcción se derrumbaron 74,3% en abril en relación con el mismo mes de 2019”, “al comparar con marzo último, los volúmenes despachados registraron una baja de 59,2% desestacionalizado”.

En el contexto de crisis COVID-19, sabemos que en el AMBA no sólo hay más hogares pobres, sino que gran parte de los hogares que eran pobres, son ahora aún más pobres (Bonfiglio, Salvia y Vera; 2020). Esto se da en el contexto de un empeoramiento generalizado que cristalizará en una sociedad más empobrecida ya que el impacto de la cuarentena se da en un mercado de trabajo heterogéneo y segmentado, con lo cual también sus efectos -tanto laborales como psico-sociales- alimentan una nueva fase de exclusión y desigualdad social.

La grave situación que generó la cuarentena tiene características inéditas ya que no solo afecto a las familias y a los trabajadores que desde hace décadas están excluidos y limitados a desarrollar sus actividades laborales en la “periferia” de la estructura productiva sino que también afecto al sector privado formal. En primera instancia, en este aspecto, afecto a trabajadores pertenecientes a estratos medios y medios altos. También se vieron perjudicados profesionales independientes que no pudieron continuar con sus actividades por lo menos durante los tres primeros meses de la cuarentena (abogados, escribanos, etc.) o propietarios de comercios que no pudieron desarrollar actividades en dicho período. Además, podríamos contar en este grupo a cuentapropistas no profesionales pero de mano de obra calificada (actores, peluqueros, trabajadores de reparaciones no prioritarias del hogar, etc.), algunos de ellos totalmente bloqueados para desarrollar sus actividades. Muchos pueden haber aplicado a la percepción del IFE que, en el mejor de los casos, les generó un ingreso de $ 10.000 -muy por debajo de sus ingresos mensuales- y/o la alternativa de préstamos subsidiados a tasa 0% para poder subsistir.

En segunda instancia, debemos agregar a las Pymes y grandes empresas que vieron seriamente afectada su capacidad de producir y comercializar. Algunas de ellas pueden haber aplicado a la obtención del pago parcial de su nómina salarial, por supuesto solamente si cumplían los estrictos requisitos. En este escenario el desmoronamiento de la de economía formal generó un serio problema en los ingresos fiscales. La recaudación tributaria total de marzo, a nivel país, implico una caída de 24,8% en términos reales en comparación con igual mes del año anterior y el impuesto al valor agregado (IVA) una baja de 34,1%. Los informes oficiales (MDP, 2020:1) expresan que en Argentina “los primeros indicadores de actividad productiva muestran un deterioro inédito, con caídas que en algunos sectores incluso llegan a superar al peor momento del año 2002”. Esto expresa la complejidad de la situación nacional al requerirse un aumento de las transferencias que realiza el Estado en un contexto de marcada disminución de los ingresos fiscales, sin posibilidad de endeudarse, con un déficit preexistente y en un escenario internacional adverso.

Sin duda que los efectos de la pandemia y de la necesaria cuarentena implican un aumento de las desigualdades laborales y pérdidas de puestos de trabajo, de ingresos y de capacidad de compra del salario. Las generales de la ley se agravan en la Argentina por su heterogeneidad estructural de décadas, la falta de inversiones, el persistente déficit fiscal, la agobiante deuda pública, la posible cesación de pagos y el potencial bloqueo de préstamos internacionales tanto para el sector público como para el privado. Se suma a esto el contexto altamente inflacionario en medio del cual las negociaciones colectivas tendrían que recuperar una pérdida del poder adquisitivo cercana al 50% correspondiente al año anterior. Un escenario difícil: trabajadores con suspensiones y despidos negociando con empleadores sin producción y escasas expectativas de ventas a futuro.

En este marco, lejos de constituirnos en una sociedad más igualitaria, cabe advertir que la situación amplía desigualdades materiales, sociales y simbólicas. Es por ello que, a la necesidad de coordinar políticas activas para atender la emergencia, crecen los desafíos políticos para el día en que comience el proceso de salida de la cuarentena. Si bien, la mayor parte de las medidas de gobierno adoptadas buscan reducir los efectos de la parálisis económica, sin las cuales la situación social sería peor, no hay posibilidades de cambiar la situación estructuralmente crítica que afecta a los sectores más vulnerables si no es a través de la puesta en marcha de un plan de reactivación de la producción que se focalice en la generación de trabajo.

Los efectos analizados demandan políticas de Estado que apunten no solo a administrar la escasez sino también al diseño de salidas productivas. La gravedad de la situación impone la necesidad de políticas persistentes en el tiempo; que sean consensuadas entre el sistema político, empresarios, empleadores, formadores de precios, inversores, representantes sindicales, organizaciones de base, referentes de universidades y del sistema de ciencia y tecnología para que se pueda desarrollar un incremento de la producción que apunte al mercado (interno y externo), que genere valor agregado y puestos de trabajo genuinos con el respeto a los derechos laborales y al medio ambiente.

Agradecimiento:

El autor agradece al Dr. Santiago Poy por las sugerencias sobre este trabajo.

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1La consultora Ecolatina había proyectado, con anterioridad a la irrupción del COVID-19, una evolución del PBI de -1,3%. El recalculo de esta evolución, en función del tiempo de cuarentena y del resultado de la negociación de la deuda del Estado con acreedores privados, generó dos escenarios: el optimista ubica a la evolución del PBI en -9,5% y el pesimista en -13,5% (Ecolatina, 2020). Estas estimaciones convergen con los datos obtenidos por el Banco Central de la República Argentina en el Relevamiento de Expectativas de Mercado (REM), realizado la última semana de mayo de 2020, en el cual los participantes del REM proyectan una variación real del PBI para 2020 de -9,5% (BCRA, 2020).

2Las expectativas de los referentes de la industria manufacturera relevadas a nivel país por el INDEC (2020b) confirman el pronóstico de empeoramiento, el 75,5% de ellos considera que disminuirá la demanda interna; el 61,8% que decrecerá la capacidad instalada utilizada; el 62,9% opina que no aumentará la cantidad de personal contratado y el 31% directamente que la disminuirá y; el 60,4% supone que descenderán la cantidad de horas trabajadas. En todos los casos comparando las expectativas del período mayo-julio de 2020 con las de igual período de 2019.

3Se considera adecuada la aplicación de la técnica de regresión logística multinominal debido a que en ésta, los modelos teóricos considerados, están compuestos por una variable dependiente de más de dos categorías y en variables independientes, pudiendo estar definidas en escala métrica, ordinal o nominal (Aldrich y Forrest, 1984). La opción utilizada es la de presentación de un modelo definido (Method: Enter), es decir que no fue solicitado el agregado o desagregado de variables con un criterio estadístico determinado.

4La determinación de las categorías sociales que poseen más relevancia se realiza por el coeficiente “wald” que sirve para medir si el efecto de cada variable y/o categoría presentes en el modelo es significativo. De modo que, cuando más grande es el “wald”, más importante es el efecto siendo además considerada la significancia de este coeficiente.

5La comparación de probabilidades de poseer uno u otro atributo al interior de las categorías sociales por medio de la razón de momio o “Exp (B)” - factor por el cual varía la razón de probabilidades o “odds ratio” (expresando la desigualdad relativa) cuando hay un cambio unitario en el valor de una variable independiente controlando las restantes. En las variables de nivel de medición métrico expresa cuánto aumenta la razón de probabilidad de cambiar de categoría en la variable dependiente cuando se le agrega una unidad en la variable independiente, en forma similar para las variables no métricas expresa la misma probabilidad pero con respecto al paso del atributo de comparación (“dummy”) al atributo estudiado.

8. Ficha técnica de la EDSA

Ficha técnica de la Encuesta de la Deuda Social Argentina-Equidad (2019) /AMBA

Universo : hogares particulares y población residente en dichos hogares del Área Metropolitana de Buenos Aires urbanizada (AMBA).

Tamaño de la muestra: 1776 hogares.

Dominio de la muestra: Ciudad Autónoma de Buenos Aires y 30 partidos del Conurbano Bonaerense.

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

Criterio de Estratificación: estratificación socioeconómica efectuada por clasificación y ordenación de los radios censales según promedio de nivel educativo del jefe/a de hogar en cada radio.

Fecha de realización: tercer trimestre de 2019.

Ficha técnica de la Encuesta de la Deuda Social Argentina - COVID-19

Universo: Hogares particulares del Área Metropolitana de Buenos Aires urbanizada (AMBA) relevados en la EDSA 2019.

Tamaño de la muestra: 500 hogares.

Dominio de la muestra: Ciudad Autónoma de Buenos Aires y 30 partidos del Conurbano Bonaerense.

Procedimiento de muestreo: selección aleatoria, estratificada y con cuotas de sexo y nivel socio económico: 500 hogares relevados en 2019 (casos panel), con reemplazo.

Criterio de Estratificación: por aglomerado (CABA-Conurbano Bonaerense).

Fecha de realización: 7 al 12 de mayo de 2020.

9. Anexo estadístico

Tabla 9.1: Situación laboral respecto a la ocupación que poseía antes de la cuarentena En porcentaje de población ocupada de 18 años y más. Año 2020. AMBA* 

Sigue trabajando como siempre o más Está trabajando menos horas Está de licencia por ser grupo de riesgo Está suspendido o debió dejar de trabajar Perdió el empleo o se quedó sin trabajo
TOTALES 26,4 22,0 4,2 39,3 8,2
CARACTERÍSTICAS ESTRUCTURALES
REGIONES URBANAS
CABA 29,3 31,9 3,5 32,0 3,3
Conurbano Bonaerense 25,4 18,8 4,4 41,6 9,8
ESTRATO SOCIO-OCUPACIONAL (2019)
Medio profesional 40,9 30,4 2,3 24,4 2,1
Medio no profesional 34,8 33,1 7,7 21,3 3,1
Trabajador integrado 20,1 11,8 1,6 55,6 10,8
Trabajador marginal 3,8 8,9 4,2 62,1 21,0
NIVEL SOCIOECONÓMICO (2019)
Medio alto 44,5 31,0 4,7 17,0 2,8
Medio bajo 35,5 25,2 2,6 33,6 3,1
Bajo 11,2 18,6 5,5 55,8 9,0
Muy Bajo 3,1 12,5 4,8 53,7 26,0
POBREZA POR INGRESOS (2019)
No pobre 31,9 25,5 4,3 33,3 5,0
Pobre 13,9 14,0 3,9 52,8 15,4
PRESENCIA DE SEGURIDAD SOCIAL EN EL HOGAR (2019)
Con seguridad social 34,6 25,7 4,6 31,8 3,2
Sin seguridad social 7,8 13,5 3,2 56,1 19,4
CARACTERÍSTICAS DEL INDIVIDUO
SEXO
Varón 28,3 26,2 3,9 34,3 7,4
Mujer 23,9 16,7 4,5 45,7 9,2
GRUPOS DE EDAD
18 a 34 años 20,4 21,3 3,9 41,1 13,2
35 a 59 años 32,0 25,4 2,8 34,9 4,9
60 años y más 21,0 11,4 9,5 50,7 7,5
ROL EN EL HOGAR
Jefe 27,5 23,6 6,1 37,1 5,7
No jefe 24,5 19,3 1,0 42,9 12,3
CONDICIÓN RESPECTO AL EMPLEO (2019)
Empleo pleno 43,6 27,6 5,2 23,1 0,5
Empleo precario 11,3 29,0 6,3 46,4 6,8
Desempleo/subempleo 11,9 14,2 3,0 49,6 21,3
Inactivo 12,8 7,2 0,0 64,1 15,9

*Área Metropolitana de Buenos Aires (Ciudad de Buenos Aires y 30 partidos del Conurbano Bonaerense).

Fuente: EDSA COVID-19; empalme EDSA Agenda para la Equidad (2017-2025), Observatorio de la Deuda Social Argentina (UCA).

Tabla 9.2: Variación de los ingresos laborales respecto a los de antes de la cuarentena En porcentaje de población ocupada de 18 años y más. Año 2020. AMBA* 

  Tuvo los mismos o más ingresos Se redujeron sus ingresos No cobró ni tuvo ingresos
TOTALES 36,0 44,2 19,8
CARACTERÍSTICAS ESTRUCTURALES
>REGIONES URBANAS
CABA 40,4 45,9 13,7
Conurbano Bonaerense 34,6 43,6 21,7
ESTRATO SOCIO-OCUPACIONAL (2019)
Medio profesional 56,0 30,6 13,4
Medio no profesional 43,6 39,8 16,6
Trabajador integrado 19,2 60,5 20,2
Trabajador marginal 29,8 37,2 33,0
NIVEL SOCIOECONÓMICO (2019)
Medio alto 54,0 35,2 10,8
Medio bajo 42,8 45,2 12,0
Bajo 25,3 50,6 24,1
Muy Bajo 18,4 42,6 39,0
POBREZA POR INGRESOS (2019)
No pobre 41,3 41,3 17,3
Pobre 24,4 50,5 25,1
PRESENCIA DE SEGURIDAD SOCIAL EN EL HOGAR (2019)
Con seguridad social 47,3 39,0 13,7
Sin seguridad social 10,7 55,8 33,5
CARACTERÍSTICAS DEL INDIVIDUO
SEXO
Varón 36,5 46,8 16,7
Mujer 35,5 40,9 23,7
GRUPOS DE EDAD
18 a 34 años 31,0 43,2 25,7
35 a 59 años 38,7 47,0 14,3
60 años y más 39,0 36,6 24,4
ROL EN EL HOGAR
Jefe 38,2 43,8 18,0
No jefe 32,4 44,9 22,7
CONDICIÓN RESPECTO AL EMPLEO (2019)
Empleo pleno 55,9 37,1 7,1
Empleo precario 16,1 57,3 26,5
Desempleo/subempleo 15,1 45,1 39,8
Inactivo 29,1 47,7 23,2

*Área Metropolitana de Buenos Aires (Ciudad de Buenos Aires y 30 partidos del Conurbano Bonaerense).

Fuente: EDSA COVID-19; empalme EDSA Agenda para la Equidad (2017-2025), Observatorio de la Deuda Social Argentina (UCA).

Tabla 9.3: Particularidades laborales durante la pandemia En porcentaje de población ocupada de 18 años y más. Año 2020. AMBA* 

  Tiene permiso o certificado de excepción para poder salir a trabajar Está haciendo algún trabajo por internet o teletrabajo
TOTALES 28,0 26,8
CARACTERÍSTICAS ESTRUCTURALES
REGIONES URBANAS
CABA 22,3 40,7
Conurbano Bonaerense 29,8 22,4
ESTRATO SOCIO-OCUPACIONAL (2019)
Medio profesional 26,7 63,0
Medio no profesional 37,6 34,1
Trabajador integrado 28,1 8,8
Trabajador marginal 9,5 3,8
NIVEL SOCIOECONÓMICO (2019)
Medio alto 29,5 62,0
Medio bajo 42,5 24,2
Bajo 24,5 7,4
Muy Bajo 6,8 2,6
POBREZA POR INGRESOS (2019)
No pobre 29,6 35,9
Pobre 24,3 6,4
PRESENCIA DE SEGURIDAD SOCIAL EN EL HOGAR (2019)
Con seguridad social 33,6 36,3
Sin seguridad social 15,5 5,6
CARACTERÍSTICAS DEL INDIVIDUO
SEXO
Varón 38,4 21,6
Mujer 14,9 33,4
GRUPOS DE EDAD
18 a 34 años 18,2 24,6
35 a 59 años 38,3 30,4
60 años y más 15,8 19,6
ROL EN EL HOGAR
Jefe 33,2 22,9
No jefe 19,6 33,2
CONDICIÓN RESPECTO AL EMPLEO (2019)
Empleo pleno 43,7 39,5
Empleo precario 19,5 20,7
Desempleo/subempleo 8,3 15,4
Inactivo 17,4 12,1

*Área Metropolitana de Buenos Aires (Ciudad de Buenos Aires y 30 partidos del Conurbano Bonaerense).

Fuente: EDSA COVID-19; empalme EDSA Agenda para la Equidad (2017-2025), Observatorio de la Deuda Social Argentina (UCA).

Tabla 9.4.A: Estadísticos de la regresión logística multinomial sobre la imposibilidad de continuar trabajando normalmente en la cuarentena en referencia a continuar trabajando normalmente o de encontrarse con licencia por pertenecer al grupo de riesgo> Población ocupada de 18 años y más. Mayo 2020. AMBA*Modelo 1: " Está trabajando menos horas " en referencia a "Continúa trabajando normalmente o de se encuentra con licencia por pertenecer al grupo de riesgo" 

  B Error típ. Wald gl Sig. Exp(B) Intervalo de confianza al 95% para Exp(B)
Límite inferior Límite superior
Intersección -0,64 0,26 6,09 1 0,01      
OCUPACIÓN                
Socio, patrón, empleador o cuenta propia profesional 1,72 0,33 27,76 1 0,00 5,60 2,95 10,63
Empleado en el sector privado 0,14 0,25 0,32 1 0,57 1,15 0,71 1,87
Cuenta propia (no profesional) 1,52 0,26 33,55 1 0,00 4,56 2,73 7,62
Empleado en casas de familia 0,01 1,06 0,00 1 0,99 1,01 0,13 8,10
Trabajos temporarios o programas de empleo 1,71 0,40 18,45 1 0,00 5,54 2,54 12,10
Empleado en empleo público©           1,00    
REGIONES URBANAS                
Conurbano Bonaerense -0,55 0,18 9,42 1 0,00 0,58 0,41 0,82
CABA©           1,00    
SEXO                
Mujer -0,25 0,17 2,16 1 0,14 ,78 0,56 1,09
Varón©           1,00    
EDAD                
18 a 34 años 0,42 0,18 5,20 1 0,02 1,52 1,06 2,18
35 a 59 años©           1,00    
60 años y más -0,79 0,29 7,41 1 0,01 ,46 0,26 0,80
POBREZA POR INGRESOS (2019)                
Pobre 0,00 0,21 0,00 1 0,98 1,00 0,66 1,53
No pobre©           1,00    

© Atributo de comparación

*Área Metropolitana de Buenos Aires (Ciudad de Buenos Aires y 30 partidos del Conurbano Bonaerense).

Fuente: EDSA COVID-19; empalme EDSA Agenda para la Equidad (2017-2025), Observatorio de la Deuda Social Argentina (UCA).

Tabla 9.4.B: Estadísticos de la regresión logística multinomial sobre la imposibilidad de continuar trabajando normalmente en la cuarentena en referencia a continuar trabajando normalmente o de encontrarse con licencia por pertenecer al grupo de riesgo Población ocupada de 18 años y más. Mayo 2020. AMBA*Modelo 2: " Está suspendido, debió dejar de trabajar o perdió el empleo" en referencia a "Continúa trabajando normalmente o de se encuentra con licencia por pertenecer al grupo de riesgo" 

  B Error típ. Wald gl Sig. Exp(B) Intervalo de confianza al 95% para Exp(B)
Límite inferior Límite superior
Intersección -1,11 0,24 20,92 1,00 0,00      
OCUPACIÓN                
Socio, patrón, empleador o cuenta propia profesional 0,90 0,31 8,21 1,00 0,00 2,46 1,33 4,56
Empleado en el sector privado 0,01 0,21 0,00 1,00 0,97 1,01 0,67 1,52
Cuenta propia (no profesional) 1,27 0,23 30,82 1,00 0,00 3,55 2,27 5,56
Empleado en casas de familia 3,06 0,53 33,19 1,00 0,00 21,32 7,53 60,39
Trabajos temporarios o programas de empleo 2,31 0,34 47,03 1,00 0,00 10,03 5,19 19,39
Empleado en empleo público©       0,00   1,00    
REGIONES URBANAS                
Conurbano Bonaerense 0,09 0,17 0,26 1,00 0,61 1,09 0,78 1,52
CABA©       0,00   1,00    
SEXO                
Mujer 0,32 0,15 4,59 1,00 0,03 1,37 1,03 1,83
Varón©       0,00   1,00    
EDAD                
18 a 34 años 0,65 0,16 15,84 1,00 0,00 1,92 1,39 2,66
35 a 59 años©       0,00   1,00    
60 años y más 0,63 0,21 8,55 1,00 0,00 1,87 1,23 2,85
POBREZA POR INGRESOS (2019)                
Pobre 0,76 0,18 18,75 1,00 0,00 2,15 1,52 3,03
No pobre©       0,00   1,00    

© Atributo de comparación

*Área Metropolitana de Buenos Aires (Ciudad de Buenos Aires y 30 partidos del Conurbano Bonaerense).

Fuente: EDSA COVID-19; empalme EDSA Agenda para la Equidad (2017-2025), Observatorio de la Deuda Social Argentina (UCA).

Tabla 9.5.A: Estadísticos de la regresión logística multinomial sobre la imposibilidad de mantener los ingresos laborales en el período de la cuarentena en referencia a haber recibido los mismos o más ingresos que antes de la cuarentena Población ocupada de 18 años y más. Mayo 2020. AMBA*Modelo 1: "Se redujeron sus ingresos" en referencia a "Tuvo los mismos o más ingresos" 

  B Error típ. Wald gl Sig. Exp(B) Intervalo de confianza al 95% para Exp(B)
Límite inferior Límite superior
Intersección -0,36 0,22 2,67 1,00 0,10      
OCUPACIÓN                
Socio, patrón, empleador o cuenta propia profesional 1,10 0,28 15,95 1,00 0,00 3,01 1,75 5,17
Empleado en el sector privado -0,29 0,20 2,21 1,00 0,14 0,75 0,51 1,10
Cuenta propia (no profesional) 1,80 0,23 61,18 1,00 0,00 6,02 3,84 9,44
Empleado en casas de familia 1,81 0,34 28,09 1,00 0,00 6,11 3,13 11,95
Trabajos temporarios o programas de empleo 0,94 0,27 12,58 1,00 0,00 2,57 1,53 4,33
Empleado en empleo público©       0,00   1,00    
REGIONES URBANAS                
Conurbano Bonaerense -0,20 0,16 1,58 1,00 0,21 0,82 0,60 1,12
CABA©       0,00   1,00    
SEXO                
Mujer -0,34 0,14 5,56 1,00 0,02 0,71 0,54 0,94
Varón©       0,00   1,00    
EDAD                
18 a 34 años 0,37 0,15 5,69 1,00 0,02 1,45 1,07 1,96
35 a 59 años©       0,00   1,00    
60 años y más 0,01 0,21 0,00 1,00 0,95 1,01 0,67 1,54
POBREZA POR INGRESOS (2019)                
Pobre 0,55 0,17 10,76 1,00 0,00 1,73 1,25 2,41
No pobre©       0,00   1,00    

© Atributo de comparación

*Área Metropolitana de Buenos Aires (Ciudad de Buenos Aires y 30 partidos del Conurbano Bonaerense).

Tabla 9.5.B: Estadísticos de la regresión logística multinomial sobre la imposibilidad de mantener los ingresos laborales en el período de la cuarentena en referencia a haber recibido los mismos o más ingresos que antes de la cuarentena Población ocupada de 18 años y más. Mayo 2020. AMBA*Modelo 2: " No cobró ni tuvo ingresos" en referencia a "Tuvo los mismos o más ingresos" 

  B Error típ. Wald gl Sig. Exp(B) Intervalo de confianza al 95% para Exp(B)
Límite inferior Límite superior
Intersección -3,74 0,43 75,06 1,00 0,00      
OCUPACIÓN                
Socio, patrón, empleador o cuenta propia profesional 2,29 0,47 23,82 1,00 0,00 9,89 3,94 24,83
Empleado en el sector privado 1,08 0,39 7,88 1,00 0,01 2,95 1,39 6,27
Cuenta propia (no profesional) 3,28 0,40 67,07 1,00 0,00 26,71 12,17 58,62
Empleado en casas de familia 2,09 0,51 16,83 1,00 0,00 8,05 2,97 21,82
Trabajos temporarios o programas de empleo 2,49 0,43 34,37 1,00 0,00 12,12 5,26 27,90
Empleado en empleo público©       0,00   1,00    
REGIONES URBANAS                
Conurbano Bonaerense 0,47 0,22 4,76 1,00 0,03 1,60 1,05 2,45
CABA©       0,00   1,00    
SEXO                
Mujer 0,55 0,18 9,57 1,00 0,00 1,74 1,22 2,47
Varón©       0,00   1,00    
EDAD                
18 a 34 años 1,12 0,20 32,90 1,00 0,00 3,07 2,09 4,50
35 a 59 años©       0,00   1,00    
60 años y más 0,75 0,25 8,74 1,00 0,00 2,12 1,29 3,49
POBREZA POR INGRESOS (2019)                
Pobre 0,50 0,20 6,12 1,00 0,01 1,65 1,11 2,45
No pobre©       0,00   1,00    

© Atributo de comparación

*Área Metropolitana de Buenos Aires (Ciudad de Buenos Aires y 30 partidos del Conurbano Bonaerense).

Anexo metodológico

Definiciones de las variables utilizadas

A continuación se presentan, para cada una de las dimensiones analizadas, los indicadores utilizadas, su definición conceptual y su definición operacional

Indicadores del escenario laboral

Sigue trabajando como siempre o más

Es una medida de la posibilidad que tuvieron los trabajadores de seguir realizando sus actividades con la misma intensidad horaria o más en comparación con el nivel anterior a la cuarentena.

Porcentaje de ocupados de 18 años y más que manifestaron que siguen trabajando como siempre o más horas en comparación con lo que trabajaban antes de la cuarentena, respecto del total de ocupados de 18 años y más.

Está trabajando menos horas

Es una medida de la obligación que tuvieron los trabajadores de disminuir la cantidad de horas trabajadas en comparación con el nivel anterior a la cuarentena.

Porcentaje de ocupados de 18 años y más que manifestaron que están trabajando menos horas en comparación con lo que trabajaban antes de la cuarentena, respecto del total de ocupados de 18 años y más.

Está de licencia por ser grupo de riesgo

Es una medida de la proporción de trabajadores que por razones de edad o de salud preexistente se encuentran en el grupo de riesgo de ser afectados significativamente en el caso de contraer COVID-19.

Porcentaje de ocupados de 18 años y más que manifestaron que por pertenecer a un grupo de riesgo ante el COVID-19 no están trabajando durante la cuarentena, respecto del total de ocupados de 18 años y más.

Está suspendido o debió dejar de trabajar

Es una medida del nivel de trabajadores que fueron suspendidos de sus actividades como asalariado o que por razones ajenas a su voluntad no pudo desarrollar sus actividades de cuentapropia.

Porcentaje de ocupados de 18 años y más que manifestaron que están suspendidos o debieron dejar de trabajar por efecto de la cuarentena, respecto del total de ocupados de 18 años y más.

Perdió el empleo o se quedó sin trabajo

Es una medida de la posibilidad que tuvieron los trabajadores de perder el empleo o quedarse sin trabajo por cuenta propia por efecto de la limitación de las actividades por la cuarentena.

Porcentaje de ocupados de 18 años y más que manifestaron que perdieron el empleo asalariado o se quedaron siguen trabajo por cuenta propia por efecto de la inactividad generada por las medidas adoptadas durante la cuarentena, respecto del total de ocupados de 18 años y más.

Tuvo los mismos o más ingresos

Es una medida de la posibilidad que tuvieron los trabajadores de sostener o incrementar sus ingresos laborales en el período de la cuarentena en comparación con los ingresos anteriores a la cuarentena.

Porcentaje de ocupados de 18 años y más que manifestaron que tuvieron los mismos o mayores ingresos en comparación con los que tenían antes de la cuarentena, respecto del total de ocupados de 18 años y más.

Se redujeron sus ingresos

Es una medida de la disminución de ingresos laborales que sufrieron los trabajadores en el período de la cuarentena en comparación con los ingresos anteriores a la cuarentena.

Porcentaje de ocupados de 18 años y más que manifestaron que se les redujeron los ingresos en comparación con los que tenían antes de la cuarentena, respecto del total de ocupados de 18 años y más.

No cobró ni tuvo ingresos

Es una medida del nivel de pérdida total de ingresos laborales que sufrieron los trabajadores en el período de la cuarentena.

Porcentaje de ocupados de 18 años y más que manifestaron que no tuvieron ingresos durante el mes anterior por causa de la suspensión de actividades durante la cuarentena, respecto del total de ocupados de 18 años y más.

Tiene permiso o certificado de excepción para poder salir a trabajar

Es una medida de la proporción de trabajadores autorizados a trasladarse para realizar sus actividades laborales durante el período de cuarentena.

Porcentaje de ocupados de 18 años y más que manifestaron que perdieron el empleo asalariado o se quedaron siguen trabajo por cuenta propia por efecto de la inactividad generada por las medidas adoptadas durante la cuarentena, respecto del total de ocupados de 18 años y más.

Está haciendo algún trabajo por internet o teletrabajo

Es una medida de la proporción de trabajadores que por el tipo de actividad que realizan pueden trabajar por Internet o realizar teletrabajo en el período de cuarentena.

Porcentaje de ocupados de 18 años y más que manifestaron que realizan algún tipo de trabajo por Internet o realizan teletrabajo, respecto del total de ocupados de 18 años y más.

Sector

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

Porcentaje de ocupados de 18 años y más que manifestaron que realizan sus actividades en el:

  • Sector público: actividades laborales vinculadas al desarrollo de la función estatal en sus distintos niveles de gestión (nacional, provincial, municipal u organismos descentralizado).

  • Sector privado formal: actividades laborales de elevada productividad y altamente integradas económicamente a los procesos de modernización. En términos operativos, son ocupaciones en establecimientos medianos o grandes o actividades profesionales.

  • Sector privado micro-informal: actividades laborales dominadas por la baja productividad, alta rotación de trabajadores y su no funcionalidad al mercado formal o más estructurado. En términos operativos, son ocupaciones en establecimientos pequeños, de servicio doméstico o independientes no profesionales.

Indicadores de recursos psicológicos

Malestar psicológico

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

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

Afrontamiento negativo

Afrontamiento evitativo o pasivo, en el que predominan conductas destinadas a evadir ocasiones para pensar en la situación problemática, sin realizar intentos activos por afrontar o tratar de resolver la situación.

Porcentaje de personas que revelaron un predominio de estrategias de afrontamiento evitativo o pasivo.

Sentirse nada o poco feliz

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

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

Creencia de control externo

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

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

Recebido: 12 de Setembro de 2020; Aceito: 14 de Novembro de 2020

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