Índice de Fragilidad Laboral (IFL)

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Transcripción de la presentación:

Índice de Fragilidad Laboral (IFL) Análisis comparativo geográfico de los aglomerados EPH a partir de un índice compuesto Marzo 2006

Presentación Definición del IFL Marco conceptual Fijación “normativa” de máximos y mínimos Ranking en 2004 Comparación 2005-2004 Conclusiones

Marco teórico Mercado de trabajo articula el contexto macro y el bienestar de hogares Trabajo decente Vulnerabilidad – fragilidad. Concepto dinámico En general el indicador central es tasa de desempleo. No capta complejidades ni heterogeneidades 1- Merc. De Trab depende de las condiciones institucionales, económicas, sociales, etc. 2- El merc de trab deberia posibilitar la obtención de Trabajo decente: “trabajo productivo en condiciones de libertad, seguridad y dignidad, en el cual se respeten los derechos y brinde una remuneracion adecuada y protección social”. Concepto que se resignifica despues de la década de los 90 (ya en los 80) donde no solo se reduce la cantidad de trabajo sino su calidad y su remuneración, sumado a un cambio en la normativa que lo legaliza-insittucionaliza. Trabajo “optimo” diferencia entre lo observable y lo óptimo es un deficit (cuanti/cuali) 3- Zonas de integración (los que tiene trabajo estables y red de relaciones sociales y familiares sólidas) vs zonas de exclusión (no cuentan con empleo y no se insertan en ningún tipo de red social ej. “sin techo”). Cómo se da la dinámica hacia la exclusión? Foco en el proceso: vulnerabilidad, situaciones intermedias y que incrementan el riesgo de quedar excluído. No solo es una carencia actual actual sino da una idea de la posible evolución a partir de las debilidades presentes (situaciones de riesgo, precariedad, debilidad, fragilidad). Refleja la tensión que sufren los mercados de trabajo.

Dimensiones de la fragilidad Deficit cuantitativo de empleo Carencia de empleo Corregido por proporción de planes de empleo/ocupados Precariedad Laboral (deficit cualitativo-calidad del empleo) Desvíos de la norma Otras situaciones de fragilidad Pobreza e ingreso (deficit de ingresos) Nivel de ingreso Distribución Pobreza

El IFL es un índice … Porque el nombre? compuesto geográfico normativo de posiciones relativas El IFL equivale a la distancia que separa al aglomerado del valor definido como objetivo.

El debate sobre los indicadores compuestos Indicadores compuestos si o no Vale la pena usarlos? Como presentarlos? Selección de variables Falta de modelo teórico (lista de compras) Omitidas, redundantes, agrupadas Fuentes de información Ponderación Ponderar si o no Tensión entre sencillez y poder explicativo

Opiniones célebres (a favor) Micklewright Útiles pero presentados con datos de contexto y partes componentes Sumarizan problemas, reducen “borrosidad” de los datos Sen (respecto al HDI) Canalizan interés a la opinión pública Dotan de legitimidad política Standing (si o no?) Mide cosas disímiles Deben ser transparentes y reproducibles 1- discusión de indicadores compuestos para la medición de la pobreza. Inglaterra. Políticamente son indicadores fáciles de comunicar y pueden ayudar a la toma de decisiones 2- HDI: creado por Mahbud ul Haq

Opiniones Célebres (en contra) Sen (pre-conversión) Pueden esconder la gravedad de situaciones particulares. Los rankings son solo rankings Bill Mitchell Si son muy estables, pueden perder interés y no ser más que un ejercicio ocioso. Venhoeven Los factores culturales pueden cambiar con el tiempo y reducir el peso de variables

Las variables del IFL Todas deben tener igual sentido (negativo en este caso) Buscan dar cuenta de tres dimensiones en que se descompone la fragilidad: Déficit de empleo: da cuenta del déficit cuantitativo en términos de empleo. Precariedad laboral: una medida de la calidad del empleo existente (déficit de calidad). Pobreza e ingresos: busca captar el poder de compra de las remuneraciones y su distribución (déficit de ingresos).

Descripción de indicadores y procesamiento de los datos Fuente: Encuesta Permanente de Hogares Se utilizan las bases semestrales porque son las que permiten desagregar la información por aglomerado (las bases trimestrales solo permiten desagregar la información por región) Descripción de indicadores que componen el índice: Tasa de desempleo: población desocupada / población total Porcentaje de planes de empleo sobre los ocupados: ocupados que realizan contraprestación laboral de planes de empleo (PJH y otros) como ocupación principal / población ocupada Tasa de subempleo: población ocupada que trabaja menos de 35 horas semanales y quiere trabajar más horas / población económicamente activa Tasa de sobreocupación: población ocupada que trabaja más de 45 horas semanales / población económicamente activa Tasa de empleo no registrado: asalariados de 18 años y más sin descuento jubilatorio / asalariados de 18 años y más

Procesamiento de datos Tasa de desempleo de jefes de hogar: jefes de hogar desocupados / población de jefes de hogar Porcentaje de hogares pobres: hogares con ingresos inferiores a la canasta básica total (según método del adulto equivalente) / total de hogares Gini de los ocupados: cálculo del índice de gini para la población ocupada. CBT : Canasta básica total promedio de los hogares según método del adulto equivalente (incluye alimentos y bienes y servicios no alimentarios: vestimenta, transporte, educación, salud, etc.) ITF: Ingreso total familiar del hogar: incluye ingresos laborales y no laborales (jubilaciones, pensiones, rentas, etc.) Tasa de dependencia: Cantidad de miembros que componen el hogar / cantidad de miembros perceptores de ingresos (laborales y no laborales)

Normalización de las variables y construcción del índice Datos de magnitudes y unidades diferentes => necesidad de normalización. Z, i, X. Rango de 0 a 1.

Consideraciones del índice Toma valores entre 0 y 1. La mejor situación observada corresponde al valor 0 y la peor al 1. Es un índice relativo. Los cambios se originan en variaciones en el valor puntual, en el máximo y el mínimo.

Comparabilidad en el tiempo Es necesario eliminar las variaciones por cambios en el máximo y el mínimo Con la misma forma de normalización esto es posible si se fijan exógena y normativamente los valores extremos de cada variable (max. y min.) Entonces: los cambios en el índice solo pueden deberse a cambios en los valores observados de cada variable.

Puntos clave Fundamentación de valores max y min fijados exógenamente. Elección del rango (max. y min.) que no sea superado en el tiempo. Limitación matemática, si existen valores que exceden el rango adoptado se optó porque tomen valores 0 (si supera el limite inferior) o 1 (si supera el limite superior).

Valor optimo teórico y valor de máxima fragilidad. Tasa de desempleo: Mínima: friccional (desde los 70 hasta comienzos de los 80 fue de 4-5%. Máxima Total Aglo (2001) alcanzo el máximo 21.5%. Si bien Catamarca por ejemplo alcanzo 25.5% en mayo 02. % planes/ocupados: mínima: 0 supuesto que no tengan que existir intervenciones directas en forma de planes de empleo. Máxima: 15% representa una elevada fragilidad (san luis que es un extremo en 2 semestre 2003 tenia 26.6%. Tasa de subempleo: Mínima: seria que nadie trabaje menos de lo deseado pero dada la evolución de esta variable en el tiempo, un valor mínimo de este parece ser inherente a la actividad económica.Máxima: durante 90 y comienzos 2000 alcanzó 25% en algunos aglomerados. Tasa de sobreempleo: mínima: que nadie trabaje mas de 48hs semanales, sin embargo dado los valores históricos => 0% quitaría representatividad a los cambios. máxima: tasa promedio para el total Aglo (1990-2003) es de 34,4%, alcanza en algunos aglo 47.1%. El máximo de 40 aun deja afuera a Rio Gallegos y Comodoro Rivadavia (2 sem 2004). Ratio desempleo jefes/desempleo total: eliminamos los casos en que des jefes/total sea 0 o uno por poco realista. Tasa de empleo no registrado: objetivo es que sea 0. Máximo promedio 1990-2003= 34.5. en 2003 alcanza 60% y en 2004 fuerte concentración en valores cercanos a 60% . % pobres: 5% dados los niveles actuales seria optimo. Máximo: 2003 2004 algunos aglo superan el 60% (Corrientes tiene 68,7% pobres). CBT/ITF: Mínimo: que el 30% se dedique a consumos de bs y ss básicos. Máximo que todo el ITF se dedique a la canasta. (aunque es extremo algún aglo lo supero, ej: Corrientes 2003). Gini ocupados: se recurrió a los parámetros internacionales 0.3, 0.6. Arg menor variabilidad. Tasa de dependencia: mínimo: suponiendo que hay niños, 1.5. máximo: 2.5.

Resumiendo ... Presentamos el debate en torno a los índices compuestos Presentamos las variables que lo componen Justificamos su integración Ahora... En qué medida la información brindada por el IFL es complementaria y más abarcativa que medidas como la simple tasa de desempleo?

Porqué el IFL? Ordenamiento IFL ≠ ranking por tasa de desempleo. Se busca contribuir a la comprensión de otras medidas del mercado de trabajo. Ordenamiento IFL ≠ ranking por tasa de desempleo. Elevada fragilidad relacionada con bajo desempleo. Resistencia (7.7% desempleo), Formosa(6,2% desempleo) Elevada fragilidad relacionada con alto desempleo (Concordia, Jujuy) Rosario, Bahía Blanca: prácticamente una de las mas elevadas tasas de desempleo(15.3 y 15%), fragilidad media.

Otra forma de ver esto mismo…. Se supone que cada aglo es representativo de la pcia. Donde hay mas de un aglo se lo representa por separado. Quintiles. NEA llama la atención porque posee valores bajos de desempleo, pero altos valores de IFL (entre el 4 y 5 quintil), por su frágilidad en términos de Pobreza e Ingresos. NOA alta fragilidad y alto desempleo. Cuyo en general se encuentran peor en términos de fragilidad que en términos de tasa desempleo. Patagónica baja fragilidad y bajo desempleo. > heterogeneidad cuando se observa la tasa de desempleo que con el IFL. Pampeana, > extensión y heterogeneidad, aparece en general mejor posicionada (o a lo sumo igual) en términos de fragilidad que en términos de tasa de desempleo.

Importancia relativa de cada grupo de variables en el IFL. Alta fragilidad relacionada con problemas de Ingreso y pobreza y menos con Desempleo. No siempre la elevada fragilidad se corresponde con elevada precariedad. Ejemplo: Jujuy puesto Nº28 en fragilidad mientras ocupan el puesto Nº 6 en Precariedad.

IFL y sus componentes Jujuy La Rioja Catamarca En el caso de Jujuy el grupo desempleo sigue siendo el principal motivo de fragilidad: en el 2º semestre 2004 conviven una tasa de desempleo de 15% y un % de planes del 15%. En el caso de Catamarca las variables del grupo desempleo son elevadas: tasa desempleo paso de 15.8 a 13.9 y los planes de 12 a 9. La Rioja tasa de desempleo 8.8 a 9 y planes de 13.4 a 13.6.

Escenario sin penalizar por planes de empleo A fin de dar cuenta del impacto de los planes de empleo en la fragilidad estimamos un IFL alternativo: Sin la participación de la variable Planes de empleo/n° de ocupados Reemplazando la tasa de empleo no registrado por tasa de empleo no registrado excluyendo los beneficiarios de planes de empleo La alta fragilidad laboral esta ahora principalmente asociada a problemas de Desempleo.

Escenario sin penalizar por planes de empleo Corrientes Concordia Santiago del Estero Se ve como los planes amortiguan los problemas de desempleo. En Concordia, Corrientes y Santiago los pbs de ingreso siguen siendo muy elevados. Concordia 60% hogares pobres, CBT/ITF 0.79 Corrientes en el 2 sem 2004 es prácticamente la pcia mas pobre (64% de pobreza, la razón CBT/ITF 0.85 es la ante ultima, Santiago 59% hogares pobres, 0.72 CBT /itf

Como cambió el mapa geográfico de la fragilidad en Argentina? Un ejercicio comparativo entre 2004 y 2005.

Cambios en la fragilidad laboral en el Total de Aglomerados urbanos La fragilidad a nivel del total de aglomerados se redujo principalmente gracias a: una reducción del déficit de empleo: tasa de desempleo pasa de 15.4% a 12.6%, planes sobre total de ocupados de 6.7% a 4.7%. mejora en términos de pobreza e ingresos. Todas las variables mejoran, sobre todo la pobreza que se redujo un 20%. la precariedad por ahora no muestra mejoras sustantivas : hay una mejora en términos de subempleo (del 16,4% al 12.7%)y de empleo no registrado (49% 46.7%) compensada por empeoramiento del sobreempleo (29.9 al 32.3).

Patagonia es la mejor posicionada en ambos semestres. Pampeana: alta densidad poblacional; gran heterogeneidad, mejoras de posición en Paraná y en rosario. Empeoramiento de mar del Plata. Cuyo posición media, San Juan cambian de quintil, empeorando relativamente. En la región del Norte (NOA, NEA) la de mayor fragilidad. NOA: salvo La Rioja y Santiago del Estero, el resto se posicionan en el 4 y 5 quintil. Mejoras en Santiago del Estero, La rioja empeora. NEA situación estable a nivel de la ubicación por quintil salvo Formosa que empeora.

La totalidad de los aglomerados muestra una tendencia a la reducción de la fragilidad de diversas magnitudes salvo Mar del Plata. 1. En mar del plata empeora un 1.52% debido principalmente a un empeoramiento en los indicadores de Precariedad (tasa de empleo no registrado de 42.1% a 46.4% y de la tasa de sobreempleo de 34.9% a 39% y Pobreza e Ingresos (Pobreza pasa de 22.6% a 23.4%). Principales Mejoras => Ushuaia y Río Grande (-30.75%), Gran Rosario (-22.8%), Santa Fe (-21.95%) y Paraná (-21.11%).

Principales cambios por aglomerado en términos del IFL Principales mejoras se dieron en Ushuaia y Río Grande (31%), Gran Rosario (23%), Santa Fé (22%) y Paraná (21%) Empeoramiento se evidencia sólo en Mar del Plata y Batán

Mejoran (por debajo de la linea) : Gran Rosario, Jujuy y Ushuaia y Río Grande, que caen 7, 4 y 3 posiciones respectivamente. Gran Rosario: mejora en las tres dimensiones; Jujuy la mejora se da ppalmente en los indicadores de Déficit de Empleo (la tasa de desempleo se reduce de 14.1% a 8.8%) y de Precariedad; Ushuaia la mejora se da en el Déficit de Empleo y Pobreza e Ingresos. EMPEORAN (por encima de la línea) Mar del Plata y Batán sube 8 posiciones Gran Resistencia y Partidos del Conurbano suben 3 posiciones cada uno. En estos últimos si bien se observa una mejora el valor del Índice de Fragilidad Laboral lo hacen en menor cuantía que el resto por lo que en el 1° semestre de 2005 quedan en una situación peor.

A qué se deben las principales mejoras relativas entre el 1º semestre 2004 y el 1º semestre 2005?

Ushuaia y Río Grande mejora de puesto Nº 5 al 2. Durante los tres primeros semestres => AUMENTO IFL causado por el Déficit de Empleo y la Precariedad. En el último semestre: REDUCCION IFL liderada por a) Déficit de Empleo: % Planes se reduce 10.9% a 4.96% entre el 1° semestres de 2004 - 2005. Tasa de desempleo, se reduce un 14.7%. b) Pobreza e Ingresos: Personas pobres se reduce de 24.3% a 12.15% entre los primeros semestres de 2004 y 2005. La Precariedad si bien se reduce lo hace en menor proporción.

Gran Rosario mejora del puesto Nº 17 al 10 Mejores condiciones en todas las dimensiones del Índice. Principalmente en el componente Déficit de empleo y Pobreza e ingresos, los cuales mantienen una tendencia decreciente desde el 2º semestre 2003. La precariedad: comportamiento más variable: aumenta en el 1º semestre y se reduce en el 2º semestre.

Santa Fe mejora del puesto Nº 20 al 17 El IFLse reduce un 21.95% gracias principalmente al déficit de empleo. La tasa de desempleo se redujo fuertemente cayendo del 16.19% al 10.64% entre el 1º semestre 2004 y el 1º semestre 2005. 2 sem 2003 1 sem 04 1 sem 05 IFL sube baja Precariedad sube baja Pobreza e ingresos sube baja

Cuáles fueron los principales empeoramientos relativos?

Mar del Plata y Batán empeora su posición del puesto Nº 4 al 12. Unico aglomerado donde el IFL se incrementa durante el último año. // empeoramiento en Precariedad: es el de mayor incremento ( tasa de sobreempleo desde 35% a 39% entre 1 sem 2004 y 2005 y de la tasa de empleo no registrado de 42% a 46.5%) //Pobreza e Ingresos (% de personas pobres sube de 22.6% a 23.4% en el ultimo año) Mientras el Déficit de empleo cae (Tasa de desempleo y el % de planes de empleo se reducen en los cuatro semestres considerados).

Gran Resistencia empeora su posición del puesto Nº 26 al 29. Gran Resistencia reduce lentamente la fragilidad laboral desde el comienzo del periodo analizado. El indicador que acompaña este desempeño es el déficit de empleo, el cual presenta las variaciones más significativas. La precariedad se incrementa en el 1º semestre y se reduce en el 2º semestre, comportamiento inverso al del indicador pobreza e ingresos. Como puede verse este último se incrementó durante el último año contrarrestando la mejora en el valor del IFL. Vale la pena ponerlo si mejora (como modelo de empeoramiento del rankimg

Conclusiones: Ventajas IFL. IFL= una síntesis de la complejidad del mercado de trabajo Permite evaluar dinámicamente la evolución Capta la heterogeneidad a nivel de aglomerados. Permite identificar patrones regionales. Permite establecer un ranking. Alerta sobre variaciones

Limitaciones y posibles líneas de trabajo Estimar el IFL a nivel regional o sectorial? Como tratar el crecimiento económico de manera complementaria? Variables omitidas? Redundantes? Como tratar los planes? Variables de trabajo no asalariado?

Evolución de la fragilidad laboral

Elección de rango para cada variable Tasa de desempleo: Mínima: friccional (desde los 70 hasta comienzos de los 80 fue de 4-5%. Máxima Total Aglo (2001) alcanzo el máximo 21.5%. Si bien Catamarca por ejemplo alcanzo 25.5% en mayo 02. % planes/ocupados: mínima: 0 supuesto que no tengan que existir intervenciones directas en forma de planes de empleo. Máxima: 15% representa una elevada fragilidad (san luis que es un extremo en 2 semestre 2003 tenia 26.6%. Tasa de subempleo: Mínima: seria que nadie trabaje menos de lo deseado pero dada la evolución de esta variable en el tiempo, un valor mínimo de este parece ser inherente a la actividad económica.Máxima: durante 90 y comienzos 2000 alcanzó 25% en algunos aglomerados. Tasa de sobreempleo: mínima: que nadie trabaje mas de 48hs semanales, sin embargo dado los valores históricos => 0% quitaría representatividad a los cambios. máxima: tasa promedio para el total Aglo (1990-2003) es de 34,4%, alcanza en algunos aglo 47.1%. El máximo de 40 aun deja afuera a Rio Gallegos y Comodoro Rivadavia (2 sem 2004). Ratio desempleo jefes/desempleo total: eliminamos los casos en que des jefes/total sea 0 o uno por poco realista. Tasa de empleo no registrado: objetivo es que sea 0. Máximo promedio 1990-2003= 34.5. en 2003 alcanza 60% y en 2004 fuerte concentración en valores cercanos a 60% . % pobres: 5% dados los niveles actuales seria optimo. Máximo: 2003 2004 algunos aglo superan el 60% (Corrientes tiene 68,7% pobres). CBT/ITF: Mínimo: que el 30% se dedique a consumos de bs y ss básicos. Máximo que todo el ITF se dedique a la canasta. (aunque es extremo algún aglo lo supero, ej: Corrientes 2003). Gini ocupados: se recurrió a los parámetros internacionales 0.3, 0.6. Arg menor variabilidad. Tasa de dependencia: mínimo: suponiendo que hay niños, 1.5. máximo: 2.5.