Trabajadores pobres y características sociodemográficas

de los hogares

Riesgos sociales y desafíos para las políticas públicas redistributivas

 

Working poor and socio-demographic characteristics

of households

Social risks and challenges for redistributive policies

 

Santiago Poy | ORCID: orcid.org/0000-0002-7807-9535

santiago_poy@uca.edu.ar

CONICET

 

Eugenia Dichiera | ORCID: orcid.org/0009-0008-6450-6832

eugenia_dichiera@uca.edu.ar

Universidad Católica Argentina

 

Argentina

 

Recibido: 1/6/2023

Aceptado: 15/9/2023

 

Resumen

El artículo examina los riesgos de pobreza que enfrentan los trabajadores de acuerdo con las características sociodemográficas de los hogares en los que viven y la capacidad de las políticas sociales redistributivas para incidir tales riesgos. Se trabajó con los datos de la Encuesta de la Deuda Social Argentina para el período 2017-2022. Se realizó un análisis descriptivo y multivariado de la incidencia de pobreza en hogares de ocupados y microsimulaciones para evaluar el impacto de las políticas redistributivas. Se evidenció que la composición de los hogares resulta determinante de los riesgos de pobreza de trabajadores: aquellos que viven en hogares monoparentales, con jefatura femenina y niños a cargo presentan la mayor vulnerabilidad. Se concluye que el actual esquema de transferencias destinadas a las infancias no tiene un impacto significativo en la reducción de la pobreza de trabajadores.

 

Palabras clave: Trabajadores Pobres, Riesgos Sociales, Políticas Redistributivas.

 

Abstract

The article examines the poverty risks faced by workers according to the sociodemographic characteristics of the households in which they live and the capacity of redistributive social policies to influence such risks. Data come from the Encuesta de la Deuda Social Argentina for the period 2017-2022. The paper draws on descriptive and multivariate analysis of the determinants of in-work poverty. Microsimulations were carried out to evaluate the impact of redistributive policies on in-work poverty risks. We find that households’ composition is a key determinant of working poverty risks: workers living in single-parent households, female-headed and households with children are highly exposed to poverty. Based on microsimulation we conclude that the current transfer scheme for children does not have a significant impact on the reduction of working poverty.

 

Key words: Working Poor, Social Risks, Redistributive Policies

 

 

 

 

Introducción

 

 

 

Uno de los emergentes de la crisis argentina iniciada en 2018 y profundizada por la pandemia de COVID-19 ha sido la fuerte caída del salario real, de casi 20% entre 2017 y 2021 (CIFRA-CTA, 2022). Mientras tanto, la tasa de desocupación ha permanecido, en general, por debajo de un dígito. Este particular rasgo de la crisis socioeconómica reciente ha colocado a los trabajadores pobres en el centro de la agenda pública. El fenómeno adquiere también una pro­yección regional: la OIT destaca que el deterioro de ingresos por el alza de la inflación tras la pandemia de COVID-19 empeoró las condiciones de vida de los trabajadores latinoamericanos (OIT, 2023).

El concepto de trabajadores pobres articula las investigaciones sobre pobreza y los estudios del trabajo, y se refiere a la población que, pese a estar ocupada, vive en hogares pobres por ingresos (Horemans, Marx y Nolan, 2016). Si bien la noción se presenta como novedosa en el campo académico, la cuestión de la pobreza entre la población ocupada ha sido objeto de permanente interés en nuestro continente. Numerosos antecedentes teóricos -con mayor o menor grado de convergencia- procuraron vincular los procesos de empobrecimiento extendidos y persistentes con las características más generales de las relaciones de producción y la configuración institucional de los países de capitalismo periférico, como, por ejemplo, los estudios sobre la marginalidad o el sector informal (Nun, 2003 [1969]; PREALC, 1978; Tokman, 2006). Sin embargo, un aporte actual de la literatura sobre trabajadores radica en la posibilidad de enriquecer la relación entre desigualdad sociocupacional y pobreza al introducir determinantes de distinto nivel que desempeñan un papel relevante en las condiciones de vida de los ocupados.

Al respecto, resultan de particular relevancia las características sociodemográficas y familiares de los trabajadores en relación con la pobreza (Broström y Jansson, 2022; Lohman y Crettaz, 2018; Thiede, Sanders y Lichter, 2018). La literatura destaca que los trabajadores que son únicos perceptores de ingresos y que viven en hogares con un mayor número de dependientes enfrentan un mayor riesgo de ser pobres. Los trabajadores jóvenes tienen más riesgo de ser pobres, mientras que el efecto del género es menos evidente: si bien las mujeres suelen tener menores ingresos laborales que los varones, enfrentan un menor riesgo de pobreza porque es más frecuente que sean trabajadoras secundarias de los hogares en los que viven (Broström y Jansson, 2022; Poy y Alfageme, 2022; OIT, 2023).

Este artículo se centra en la relación entre las características sociodemográficas de los hogares en los que viven los ocupados y la pobreza. Las características de los hogares definen una cierta estructura de riesgos sociales (Esping-Andersen, 1999) con consecuencias en términos de condiciones de vida1. Los riesgos socioeconómicos que enfrentan los hogares de acuerdo con sus características demográficas, composición y ciclo vital desafían a las políticas públicas en términos de su capacidad para proteger frente a la pobreza. Por lo tanto, en este artículo abordamos dos interrogantes principales: ¿qué incidencia tienen las características sociodemográficas de los hogares de trabajadores en el riesgo de pobreza de ocupados en la Argentina urbana? ¿qué capacidad tienen las actuales políticas públicas redistributivas para proteger frente al riesgo de pobreza a los ocupados según el tipo de hogar en el que viven?

El artículo se apoya en una estrategia cuantitativa a partir de los microdatos de la Encuesta de la Deuda Social Argentina (EDSA). Esta encuesta es llevada adelante anualmente por la Universidad Católica Argentina y cubre aglomerados urbanos de 80mil habitantes y más. Además del análisis descriptivo, el diseño metodológico combinó los modelos multivariados con una serie de microsimulaciones sobre los efectos de distintas políticas sociales de transferencia de ingresos en la pobreza. Constituye un aporte novedoso del artículo debido a la posibilidad de identificar en la EDSA una serie de fuentes de ingreso que no están disponibles en encuestas de hogares oficiales.

En la próxima sección se presenta una revisión de la literatura. A continuación, se detalla la metodología presentada. En la tercera sección se presentan los resultados del estudio. El documento se cierra con una serie de conclusiones y recomendaciones en clave a las motivaciones que originaron el trabajo.

 

 

 

Antecedentes

 

 

 

El concepto de trabajadores pobres combina el análisis del mercado de trabajo con el estudio de la pobreza y los distintos niveles de determinantes que inciden sobre ella (Crettaz, 2013). Lo empleamos aquí por su utilidad para abordar la intersección entre la desigualdad económico ocupacional, las políticas de bienestar y las condiciones de vida de los trabajadores/as. Precisamente, en los últimos años se ha avanzado en reconocer los distintos niveles de determinantes de la cuestión de la pobreza de trabajadores. Crettaz (2013) esquematiza cuatro niveles de determinantes:

 

• el bajo nivel de los ingresos laborales que reportan las ocupaciones de menor calidad del mercado de trabajo;
• una baja intensidad laboral ya sea individual como del conjunto de la fuerza de trabajo disponible en el hogar;
• altas demandas de consumo por parte del hogar, lo que en general se deriva del tamaño del hogar o de una alta tasa de dependencia;
• un insuficiente acceso a prestaciones sociales, o también un monto insuficiente de estas transferencias para eludir la pobreza.

 

Es fácil advertir que tales determinantes se presentan en distintos niveles, tanto macro como micro sociales. Los primeros se refieren a la dinámica macroeconómica, la configuración del sistema de protección social y las desigualdades sociocupacionales que atraviesan a los mercados de trabajo. Los segundos apuntan a que la pobreza de ocupados evidencia un desajuste entre los recursos económicos de los hogares y sus necesidades de consumo. Mientras que los primeros aspectos son relativamente más conocidos (Beccaria y Groisman, 2008; Mario y García, 2013; Maurizio, 2016; Poy, 2020; Salvia y Vera, 2013) al considerar los segundos las características sociodemográficas del hogar y los comportamientos laborales de sus integrantes emergen como factores explicativos de un proceso en el que algunos trabajadores, a pesar de no tener bajos ingresos, viven en hogares pobres. Este artículo se enfoca en la relación entre la pobreza de trabajadores y las características sociodemográficas de sus hogares, aunque sin desconocer el papel de las desigualdades socio-ocupacionales en la explicación del fenómeno.

Nuestras sociedades atraviesan un proceso de cambio demográfico acelerado. Entre los cambios ocurridos recientemente se destacan la disminución de la fecundidad -que se expresa en una reducción del tamaño de las familias-, el aumento del porcentaje de hogares unipersonales, monoparentales y de jefatura femenina, y el atraso en las edades de entrada al matrimonio y nacimiento del primer hijo (Mazzeo, 2011). El aumento de la esperanza de vida prolongó la última etapa del ciclo vital y alteró la de las generaciones siguientes, al convertirse los adultos mayores en muchos casos, en dependientes de sus hijos tanto en lo que respecta a la resolución de necesidades materiales como al cuidado que requieren (Ariño, 2007). Al mismo tiempo, la incorporación masiva de la mujer al mercado de trabajo dio lugar al pasaje de un modelo de varón proveedor al de doble ingreso, en un contexto atravesado por una sucesión de crisis económicas y deterioro del salario real (Águila y Kennedy, 2016).

Estas características sociodemográficas de los hogares constituyen un determinante de la estructura de riesgos sociales que enfrentan (Esping-Andersen, 1999) y, en particular, del riesgo de pobreza de trabajadores (Thiede, Sanders y Lichter, 2018). La pobreza puede ser vista como un desbalance entre las necesidades de los hogares y sus ingresos, de manera tal que no alcanzan a cubrirse una serie de requerimientos básicos. Los hogares con niños (o con un alto número de dependientes por trabajador), los hogares que se encuentran en un ciclo vital más joven y con menor intensidad laboral tienen mayor propensión a la pobreza.

Una serie de antecedentes permiten entender las razones o mecanismos que explican esta desigual estructura de riesgos. La mayor propensión a la pobreza en los hogares con niños suele ser explicada como resultado de una serie de características de estas familias (Katzman y Filgueira, 2001). En primer lugar, los hogares con niños tienen por lo general mayores demandas de consumo que los demás. Los hogares que atraviesan un ciclo vital joven (es decir, con niños pequeños o escolares) tienen a su vez mayores dificultades para movilizar su fuerza de trabajo disponible, en especial, la de las mujeres. La literatura sobre la participación laboral femenina destaca las restricciones que enfrentan las mujeres para entrar o continuar en el mercado de trabajo, debido a que son ellas las que concentran la mayor parte de las tareas de cuidados y por la mayor precariedad de sus empleos (Alonso, 2021; Faur y Pereyra, 2018). Esto redunda en mayores tasas de dependencia en los hogares con niños, no sólo debido al mayor número de consumidores sino por la reducción del número de potenciales proveedores de ingresos. En segundo lugar, los hogares con clima educativo más bajo tienden a tener más hijos en menos tiempo (Arriagada, 2017; Katzman y Filgueira, 2001). Ello incrementa los requerimientos de consumo y extiende los procesos de crianza y aprendizaje, lo cual consolida durante plazos prolongados la mencionada pauta de consumo y de cuidados y restringe otras decisiones familiares. Kaztman y Filgueira (2001) también destacan que el ingreso laboral de los adultos tiende a ser inferior en los tramos más jóvenes del ciclo vital, debido a la menor acumulación de experiencia, capital humano y capital social. En tercer lugar, la configuración familiar (en especial, la monoparentalidad) se destaca como una característica clave de la propensión a la pobreza, en particular, si se asocia con la jefatura femenina (Poy y Montoya-García, 2023; Salles y Tuirán, 1999).

La evidencia disponible también destaca que la pobreza laboral se encuentra vinculada a las desiguales formas de inserción ocupacional de los trabajadores. En nuestra región, los mercados de trabajo están atravesados por una fragmentación estructural en un contexto de escasa cobertura de seguros de desempleo. De este modo, la estructura ocupacional se caracteriza por formas extendidas de autoempleo de muy baja productividad y empleos informales que configuran clivajes típicos de nuestra región (Beccaria y Maurizio, 2014). Se trata de ocupaciones que, por lo general, reportan bajos ingresos e implican condiciones laborales precarias y desprotegidas. A esto se suman las nuevas formas de empleo que, en muchos casos, también involucran inserciones inestables (OIT, 2022). El caso argentino comparte estos rasgos de fragmentación estructural, a los que se suma la tendencia observada en los últimos años a la precarización del mercado laboral, caracterizada por el incremento del empleo por cuenta propia y el deterioro de las remuneraciones (Poy, Robles y Salvia, 2020).

Por consiguiente, resulta relevante tomar en cuenta el tipo de empleo de los ocupados como un atributo clave del riesgo de pobreza, más allá de la intensidad laboral o las formas de participación. En un escenario ocupacional que combina bajos ingresos, informalidad y desprotecciones sociales, la participación laboral podría revelarse insuficiente como mecanismo que permita eludir la pobreza. Para el caso argentino, hay significativas evidencias acerca de la relación que existe entre la posición en el mercado de trabajo y la pobreza. Distintas investigaciones han destacado que los trabajadores con empleos informales o precarios tienen más chances de ser pobres que los ocupados/as formales (Beccaria y Groisman, 2008; Poy, 2020), como resultado tanto de sus bajos ingresos laborales como de su inestabilidad y la insuficiencia de las transferencias sociales.

Un tercer factor interviniente en el riesgo de pobreza se refiere a las políticas de distribución de ingresos. Para el caso latinoamericano se ha señalado que la mayor propensión a la pobreza de los hogares jóvenes y con niños no puede desligarse de la configuración de los sistemas de protección social (Repetto, Díaz Langou, Alucino, De Achával y Acuña, 2016; Rossel, 2013). La comparación entre las tasas de pobreza por grupos etarios sugiere que los sistemas actuales de transferencias no logran compensar la estructura de riesgos que enfrentan las personas en distintos momentos del ciclo vital. En otras palabras, la mayor pobreza de los hogares con niños en comparación con el resto revela que los riesgos socioeconómicos asociados a la presencia de niños en el hogar no pueden ser cubiertos adecuadamente por las instituciones proveedoras de bienestar.

En este sentido, resulta de particular relevancia comprender el papel de las asignaciones familiares, como transferencias sociales dirigidas a los trabajadores con niños a cargo. Contrariamente a una lógica universalista de distribución del bienestar, las asignaciones familiares estuvieron en un primer momento atadas al carácter formal de la inserción laboral de alguno de los progenitores (Arcidiácono y Gamallo, 2021). Esta política, pensada originariamente para sostener el aumento de demanda de consumo que implica la presencia de niños en los hogares, encontró fuertes limitaciones con el crecimiento de la informalidad laboral. Precisamente, durante la posconvertibilidad surgió como novedad la creación de la Asignación Universal por Hijo (AUH), política de transferencia de ingresos hacia sectores informales, históricamente excluidos de la percepción de AAFF. Sin embargo, esto ha fortalecido la estratificación en el sistema de transferencias. Asimismo, la falta de actualización de los montos máximos de salario para acceder a las asignaciones familiares ha conducido a que muchos trabajadores formales queden fuera del régimen de transferencias2.

 

 

 

 

Fuente de información y metodología

 

 

 

En este artículo se trabajó a partir de los datos de la Encuesta de la Deuda Social Argentina (EDSA-ODSA). La EDSA es una encuesta multipropósito aplicada a una muestra de 5.700 hogares en áreas urbanas de más 80 mil habitantes. La EDSA tiene un diseño polietápico probabilístico estratificado. Un primer criterio de estratificación es definido por los dominios de análisis de acuerdo con la región y el tamaño poblacional de los aglomerados incluidos en la muestra. El segundo criterio consiste en la elaboración de un índice socioeconómico simple (a partir de información del Censo 2010 a nivel de radio censal) que se organiza en deciles y se resume en seis estratos sobre los cuales se selecciona una muestra aleatoria sistemática de radios censales. Esta muestra de hogares se distribuye de acuerdo con afijación no proporcional y el error global es inferior a +/- 3 con un nivel de confianza de 95% bajo la hipótesis de máxima dispersión (p y q= 0,5), teniendo en cuenta un efecto de diseño igual a 2.

El universo de estudio quedó definido por los trabajadores ocupados que son jefes de hogar. Se utilizaron las bases de microdatos correspondientes al período 2017-2022. La variable dependiente principal es la condición de pobreza de los ocupados. Se definió a los trabajadores pobres como ocupados que viven en hogares pobres. Con este propósito, se utiliza el enfoque de “línea de pobreza” y se identifica como pobres a los hogares cuyo ingreso por adulto equivalente es inferior al valor monetario de la Canasta Básica Total (CBT) informada por el Instituto Nacional de Estadística y Censos (INDEC). Esta es la forma de medición actual de la pobreza que contienen los microdatos de la EDSA (Bonfiglio, Salvia y Vera, 2022).

 

 

 

Figura 1. Definición operacional de las variables independientes

 

Variable	Definición	Categorías
Ciclo de vida según presencia de niños	Ciclo vital de la familia, evaluada según la presencia y edad de los niños del hogar	-Sin niños -Sólo niños de 0 a 12 años -Con niños de 13 a 17 (con o sin niños de 0 a 12)
Tipo de hogar	Composición de los hogares de acuerdo con la relación que los miembros establecen con el jefe	- Unipersonal - Hogar familiar nuclear completo: núcleo primario de cónyuges, con hijos/as o no. - Hogar familiar nuclear incompleto: uno de los cónyuges no vive en el hogar y hay presencia de hijos/as - Hogar extenso (incluye compuestos): familia nuclear más uno o más parientes no-nucleares y hogares no familiares.
Sexo del jefe de hogar	Indica el género del jefe de hogar	- Varón - Mujer
Tasa de dependencia	Cociente entre la cantidad de adultos equivalentes en el hogar y la cantidad de ocupados
Nivel educativo del jefe/a de hogar	Máximo nivel educativo formal alcanzado por el jefe/a de hogar	- Hasta secundaria incompleta - Secundaria completa - Terciario/universitario incompleto - Terciario/universitario completo y más
Categoría económico ocupacional	Tipo de inserción ocupacional de los trabajadores	-Asalariados del sector formal -Asalariados del sector informal -No asalariados del sector formal -No asalariados del sector informal -Trabajadores del sector púbico -Titulares de programa de empleo
Calidad del empleo	Situación de precariedad de los trabajadores (Donza, 2022)	-Empleo pleno -Empleo precario
Aglomerado	Aglomerado de residencia de los trabajadores	-CABA -Conurbano bonaerense -Otras grandes áreas metropolitanas -Resto urbano
Año	Año de relevamiento	-2017 / 2018 / 2019 / 2020 / 2021 / 2022

 

Fuente: elaboración propia a partir de EDSA Serie Agenda para la Equidad (2017-2025),

Observatorio de la Deuda Social Argentina, UCA.

 

 

El primer interrogante que aborda el estudio apunta a caracterizar la relación entre las características sociodemográficas de los hogares de trabajadores y su riesgo de pobreza. Por tratarse de una variable dicotómica, se implementó un modelo multivariado de regresión logística. Las principales variables independientes se refieren a las características sociodemográficas de los hogares y se introducen otras variables de control. Las definiciones operativas de las variables incluidas en el análisis se presentan en la Figura 1.

En la regresión logística, la probabilidad de que un trabajador sea pobre se modela por la función logística:

 

P (y=1| x) = P(y = 1 | X1,X2,…,Xk “) = G (z) (1)

 

Donde G es la función logística:

 

G (z)=

exp (z)

1 + exp (z)

En este caso, z puede escribirse del siguiente modo:

 

z = β0+ β1X1 + β2X2 + ... + βkXk

 

En una segunda etapa, desarrollamos un análisis de microsimulación con el propósito de analizar el impacto que tienen las políticas de transferencias de ingresos sobre la situación de pobreza de los ocupados. Mediante esta estrategia se recalcula la incidencia de la pobreza cuando los ingresos familiares se toman netos de las transferencias de política social (Cortés, 2018; Poy, 2020; Salvia, Poy y Vera, 2016). El efecto de interés en la microsimulación resulta de comparar la tasa de recuento de pobreza de trabajadores observada (H) con la tasa de recuento recalculada (H *) cuando no se considera una determinada política. Naturalmente, los resultados alcanzados por los ejercicios de microsimulación aquí presentados deben considerarse de equilibrio parcial, en tanto que no se puede controlar el conjunto de impactos que podría tener la alteración de cada una de las variables consideradas.

Se consideran los efectos de cuatro tipos de políticas que implican transferencia de ingresos a los hogares:

 

• La Asignación Familiar por Hijo (AFH, también conocida como salario familiar) que es una prestación monetaria por carga de familia. Pueden acceder a ella los trabajadores registrados en relación de dependencia en la actividad privada, los beneficiarios de la Ley de Riesgos del Trabajo y del Seguro de Desempleo, los jubilados y pensionados del Sistema Integrado Previsional Argentino (SIPA), los beneficiarios de pensiones no contributivas por invalidez y de la Pensión Universal del Adulto Mayor (PUAM). A partir de 2016, las personas inscriptas y con aportes al Régimen Simplificado para Pequeños Contribuyentes (monotributistas) también pueden acceder a la AFH.
• La Asignación Universal por Hijo (AUH), que es una transferencia monetaria dirigida a los trabajadores informales y desocupados, temporarios, monotributistas sociales y trabajadores/as de casas particulares cuyo ingreso es inferior al Salario Mínimo, Vital y Móvil. Más allá de la existencia de un tope en los ingresos de los trabajadores informales para cobrar la prestación, en la práctica resulta difícil corroborar su cumplimiento. La cobertura de asignaciones familiares abarca al 65,4% de los menores de 18 años (MTEySS, 2022). De forma desagregada, un 34,5% de la cobertura se explica por la AUH, un 20,6% por asignaciones otorgadas a trabajadores en relación de dependencia, un 5% por monotributistas y la proporción restante por otros conceptos (SIPA, pensiones no contributivas, prestaciones por desempleo).
• Las jubilaciones y pensiones contributivas, dirigidas a los adultos mayores. Para junio de 2021, el 85,7% de las personas mayores de 65 años se encontraban cubiertas por el régimen previsional, ya sea a través de jubilaciones regulares (28%) u obtenidas a través de moratorias o regímenes especiales (54,7%) (MTEySS, 2022).
• Las pensiones no contributivas, que son una prestación dirigida a poblaciones que enfrentan riesgos sociales específicos. Dentro de este régimen se destacan tres componentes: I) pensiones no contributivas por invalidez: destinadas a personas que se encuentren imposibilitadas en virtud de su condición de salud y vulnerabilidad social; II) pensiones no contributivas por vejez: destinadas a personas de 70 años o más, sin cobertura previsional o no contributiva; III) pensiones no contributivas para madre de 7 hijos: prestación mensual y vitalicia que está destinada a las madres con 7 o más hijas y/o hijos (incluidas/os las/los adoptadas/os), sin importar la edad ni el estado civil. El 94% de las pensiones no contributivas se explican por las de tipo asistencial: el 79% por invalidez, el 21% por pensiones para madres de siete hijos; mientras que sólo un 0,1% se explica por pensiones por vejez (MTEySS, 2022).

 

 

 

Resultados

 

 

 

A continuación se presentan los principales resultados en dos apartados. En el primero de ellos se incluye información descriptiva y un análisis de regresión multivariado sobre el papel de las características sociodemográficas en la pobreza en ocupados. En el segundo, se presenta un análisis del impacto de las políticas públicas distributivas a partir de un análisis de composición de ingresos y un modelo de simulación.

 

 

Las características sociodemográficas

de los hogares y el riesgo de pobreza

de trabajadores

 

La situación económica argentina lleva varios años atravesando un contexto de deterioro. El escenario actual está caracterizado por un proceso de estancamiento, alta inflación y dificultades para la creación de empleo registrado (Bonfiglio, Salvia y Vera, 2022). En este sentido, varios estudios confirman el efecto profundizador que la pandemia implicó sobre la crisis y las desigualdades en los empleos y el bienestar social, que se manifestaron de forma segmentada y desigual sobre la estructura social y productiva del trabajo: sectores productivos, regiones económicas, y grupos de edades (Bonfiglio, Salvia y Vera, 2022; Pol, Ledda y Bagini, 2022; Weller, 2020).

Así, el incremento de la pobreza y las brechas de desigualdad, la profundización de la regresividad distributiva y el descenso del salario real son algunos de los indicadores que caracterizan la coyuntura actual (CIFRA-CTA, 2022). En lo que respecta particularmente a la pobreza de ocupados, esta presenta a lo largo del período una tendencia creciente, en un contexto de crecimiento del empleo que no se ve acompañado de una recuperación del ingreso (Bonfiglio, Salvia y Vera, 2022).

Pero un análisis del Gráfico 1 permite observar que este proceso de aumento de la pobreza de ocupados no implicó riesgos homogéneos para todos los trabajadores. En efecto, puede detectarse cómo interactúan los fenómenos coyunturales del ciclo y las condiciones macroeconómicas de la Argentina con las características propias de los hogares, distinguiendo entre aquellos con y sin niños. En términos generales, la incidencia de la pobreza en ocupados es siempre menor cuando estos habitan en hogares sin niños (en torno al 5,8%-13,4%) mientras que, entre quienes componen hogares con niños, no solo es mayor la incidencia, sino también lo son las variaciones a lo largo del período, que fluctúan entre el 27,8% y el 46,7%. Pero lo más significativo es el incremento de la brecha del riesgo de pobreza laboral entre los distintos tipos de hogar a lo largo del período. Al comienzo del mismo, la diferencia de incidencia de pobreza entre los ocupados que habitan hogares con y sin niños era de 22 pp., mientras que para el final del periodo esta diferencia ascendía a 33,3 pp.

 

 

 

Gráfico 1. Trabajadores pobres según presencia de niños en el hogar. Total de aglomerados urbanos,

2017-2022. En porcentaje de jefes/as de hogar ocupados/as.

 

 

Fuente: elaboración propia en base a la Encuesta de la Deuda Social Argentina

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

 

 

Para profundizar en los efectos de los determinantes, se decidió trabajar con una técnica de regresión logística. El análisis de regresión logística permite trabajar de forma predictiva tomando como variable dependiente una variable dicotómica, y como variable independiente se pueden incorporar tanto variables categóricas como cuantitativas.

El motivo de incorporación del uso de regresión logística en este análisis es poder identificar la capacidad de ciertos factores de explicar la situación de pobreza de los trabajadores. En este sentido, se incorporaron en el modelo una serie de variables a nivel de los individuos (nivel educativo del jefe del hogar, categoría ocupacional, calidad del empleo) y a nivel del hogar (presencia de niños en el hogar, tipo de hogar, tasa de dependencia). Adicionalmente se incorporaron al análisis el aglomerado de residencia y el año de relevamiento.

El modelo de regresión aplicado se realizó por bloques, incorporando en primer lugar las variables sociodemográficas vinculadas al hogar.

Respecto de éstas, el análisis de regresión logística confirma que tanto la presencia de niños en el hogar como la relación adultos equivalentes/ocupados representan factores relevantes en la propensión a ser trabajadores pobres. En el análisis descriptivo realizado más arriba puede verse la incidencia de la pobreza laboral según la presencia o no de niños en el hogar. Para el análisis de regresión, se trabajó en cambio con tres categorías, distinguiendo la edad de los niños presentes en el hogar. Así, se observa que la razón de ser pobre se incrementa 2,6 veces entre los hogares con niños entre 13 y 17 años, y 2,1 entre aquellos con niños entre 0 y 12 años. El efecto de la presencia parecería ser similar con independencia de la edad de los niños presentes.

En el mismo sentido, por cada aumento unitario de la tasa de dependencia la razón de probabilidad de ser pobre aumenta 3,4 veces. De esta forma, se confirma el efecto de los determinantes vinculados con altas tasas de consumo en los hogares, que inciden particularmente en la pobreza infantil (Katzman y Filgueira, 2001).

El tipo de hogar al que pertenecen los trabajadores también se constituye como un factor de incidencia en el riesgo de pobreza. Los hogares de jefatura femenina presentan más chances de ser pobres: los biparentales 1,4 y los monoparentales 1,7 veces. De modo que, en línea con los antecedentes mencionados, la jefatura femenina se asocia con un perfil de mayor vulnerabilidad socioeconómica (Arriagada, 2017; Poy y Montoya-García, 2023).

Al observar los factores que afectan la calidad del empleo en Argentina, se destaca la incidencia de la informalidad laboral, entendida tanto en términos estructurales -como la coexistencia de sectores de alta y baja productividad- como regulatorios -vinculados a los tipos de contratación (Bertranou, Casanova y Jiménez, 2013).

En términos estructurales, es posible hacer foco en la categoría ocupacional de los trabajadores a fin de entender el efecto diferencial de la pobreza laboral entre las distintas inserciones sectoriales. Se observa así que las inserciones en el sector informal y aquellas vinculadas a los programas de empleo son las que se asocian más intensamente con la pobreza en ocupados. Entre los no asalariados del sector informal, las probabilidades de entrar en la pobreza se incrementan 1,2 veces con respecto a los asalariados del sector formal, mientras que esta razón es de 3 veces entre los titulares de programas de empleo.

Si se hace foco, en cambio, en la calidad del empleo en términos de precariedad -es decir, en cuanto al tipo de contratación- se observa que entre los trabajadores que tienen una inserción precaria las chances de entrar en la pobreza se incrementan 3,1 veces respecto de aquellos con inserciones no precarias.

En un tercer bloque se incorporaron al modelo las variables de aglomerado y año. En lo que respecta a la primera variable, se observa que en el conurbano bonaerense las probabilidades de ser pobres aumentan 2,5 veces respecto de quienes habitan la Ciudad Autónoma de Buenos Aires. Mientras que, en cuanto al año, 2019 y 2020 aparecen como los escenarios más desfavorables. Estos resultados son consistentes con análisis realizados en torno a la situación económica durante el período. Al respecto, otros trabajos señalan la fuerte caída del empleo y la actividad durante el contexto de pandemia y las consecuencias que estos procesos tuvieron sobre las condiciones de vida de la población (Donza, 2021; Salvia, Bonfliglio, Robles y Vera, 2021).

 

 

 

Cuadro 1. Determinantes de la situación de pobreza de ocupados.

Total de aglomerados urbanos, 2017-2022. Coeficientes de regresión exponenciales y errores estándar.

 

		Modelo 1		Modelo 2		Modelo 3		Modelo 4		Modelo 5
		EE	Exp(B)	EE	Exp(B)	EE	Exp(B)	EE	Exp(B)	EE	Exp(B)
Ciclo vital según presencia de niños	Sin niños Sólo niños hasta 12 años	0,052	5,188***	0,062	4,885***	0,068	2,331***	0,074	2,158***	0,075	2,159***
	Niños de 13 a 17 años (con o sin niños de 0 a 12 años)	0,055	9,099***	0,064	8,330***	0,073	2,632***	0,080	2,593***	0,082	2,617***
Tipo de hogar	HB de jefatura masculina HB de jefatura femenina HM de jefatura masculina HM de jefatura femenina Hogar no familiar			0,072 0,087 0,058 0,089	0,791*** 1,149 1,326*** 0,833**	0,078 0,093 0,064 0,095	1,458*** 1,170* 1,772*** 1,755***	0,091 0,101 0,073 0,100	1,502*** 1,11 1,729*** 1,634***	0,093 0,102 0,074 0,102	1,415*** 1,043 1,732*** 1,643***
Tasa de dependencia	Tasa de dependencia					0,032	3,213***	0,037	3,337***	0,038	3,447***
Nivel educativo del jefe	Secundaria completa Secundaria incompleta Terc./univ. incompleto Terc./univ. completo							0,059 0,098 0,112	2,013*** 0,741*** 0,284***	0,061 0,100 0,114	2,006*** 0,817** 0,310***
Categoría ocupacional	Asalariados - sector formal No asalariados - sector informal Asalariados - sector informal No asalariados - sector formal Trabajadores - sector público Tit. de programas de empleo							0,080 0,089 0,179 0,106 0,175	1,221** 1,464*** 0,417*** 0,96 3,073***	0,082 0,091 0,181 0,108 0,180	1,282*** 1,462*** 0,476*** 0,985 3,028***
Calidad del empleo	Empleo pleno Empleo precario							0,073	3,254***	0,075	3,184***
Aglomerado	CABA Conurbano bonaerense Otras grandes AM Resto urbano									0,109 0,116 0,121	2,521*** 1,774*** 1,818***
Año	2017 2018 2019 2020 2021 2022									0,102 0,100 0,100 0,096 0,096	1,487*** 3,033*** 2,400*** 2,193*** 2,981***
	Constante	0,041	0,108***	0,056	0,112***	0,080	0,018***	0,114	0,007***	0,174	0,0014***
R cuadrado de Nagelkerke: 0,538 // % global de aciertos: 84,5

 

Nota: HB=Hogar Biparental; HM=Hogar Monoparental; AM=Áreas Metropolitanas.

 

 

 

Políticas redistributivas,

riesgos sociales y pobreza laboral

 

En el apartado anterior se indagó en torno de los determinantes de pobreza laboral vinculados al tamaño del hogar, la presencia de niños y los niveles de dependencia de los hogares. Esto permitió detectar el modo en que la composición de los hogares configura una estructura de riesgos sociales asociados a la pobreza.

A continuación, nos preguntamos por los efectos de las políticas distributivas en la incidencia de la pobreza de trabajadores, entendiendo que la dificultad en el acceso a ellas o los bajos montos de las prestaciones implican una limitación de las políticas para mejorar las condiciones de vida.

 

 

 

Gráfico 2. Composición del ingreso según condición de pobreza laboral. Total de aglomerados urbanos, 2022.

 

 

 

Nota: Ingresos por otros conceptos refiere a ingresos por programas sociales por fuera de la AUH

y otro tipo de ingresos no laborales declarados en el hogar.

Fuente: elaboración propia en base a la Encuesta de la Deuda Social Argentina

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

 

 

Interesa aquí particularmente atender a los efectos que las políticas de redistribución tienen en la atención de riesgos mediados por el ciclo vital y la composición de los hogares de ocupados. Para el análisis se consideraron especialmente a las políticas dirigidas a los hogares con niños3 (AUH y AFH), políticas dirigidas a los hogares con población adulta mayor (jubilaciones y pensiones) y/o con circunstancias vitales particulares (pensiones no contributivas)4.

En primer lugar, realizamos un análisis de composición de los ingresos familiares de los hogares de los trabajadores. Como cabe esperar, tanto entre los trabajadores de hogares pobres como no pobres, la mayor parte de los ingresos se explican por fuentes laborales. Entre los primeros, sin embargo, esta proporción es menor que la del promedio: 17,3 pp. por debajo del total. Esta diferencia se explica principalmente por dos tipos de fuentes no laborales: la AUH y las jubilaciones y pensiones contributivas (Gráfico 2). En los hogares no pobres, en cambio, se destaca el peso de las jubilaciones y pensiones contributivas, mientras que la incidencia de la AUH en estos hogares es muy limitada (0,5%). La relación es esperable, dado el diseño de la política de Asignación5.

Las discusiones en torno a la efectividad de las políticas de redistribución de ingresos en la disminución de las tasas de pobreza en Argentina son amplias (Salvia y Vera, 2013; Paz y Golovanevsky, 2014; Poy y Sanchez, 2021). Al respecto, varios autores señalan el bajo efecto que estas han tenido en las últimas décadas. Salvia y otros (2016) muestran cómo, tanto en el período de convertibilidad como en la era post-neoliberal de políticas heterodoxas, el efecto de las políticas de distribución ha sido mínimo en relación con otros factores, tales como la mejora de los ingresos salariales de los trabajadores o la incorporación de un amplio número de personas al sistema previsional de jubilaciones y pensiones.

Se busca aquí realizar un aporte a tales discusiones a partir de un análisis de los efectos de las políticas sobre la condición de pobreza de hogares de ocupados con distintas características, para el año 2022. Los modelos de simulación permiten reconstruir una situación hipotética para poner en evidencia el efecto de ciertos factores, en este caso, las políticas públicas. Así, se analizó la tasa de pobreza de los hogares de ocupados a partir de sus ingresos totales, y posteriormente se construyó un modelo que consideró el efecto de los ingresos totales descontando el de las distintas políticas.

Siguiendo nuestra hipótesis, se decidió realizar simulaciones que contemplen las características de los hogares y la forma en que estas inciden en las condiciones de vida de los trabajadores. A partir del Gráfico 3 se observa que, en el total de los efectos, las transferencias que presentan mayor peso son las jubilaciones y pensiones contributivas, que como es de esperar cobran aún más relevancia entre los hogares extensos o multigeneracionales.

 

 

 

Gráfico 3. Efecto de las políticas de ingreso sobre la pobreza de ocupados, según tipo de hogar.

Total de aglomerados urbanos, 2022. En puntos porcentuales.

 

 

Fuente: elaboración propia en base a la Encuesta de la Deuda Social Argentina

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

 

 

El efecto de programas como la AUH o AFH es muy acotado: 1,5 y 0,9 pp. respectivamente. Los efectos más fuertes se advierten entre los hogares nucleares incompletos (1,38 puntos porcentuales de reducción de la pobreza laboral para la AUH y 1 pp. para el caso de las AFH) siendo aun así efectos muy bajos en comparación con el de las jubilaciones y pensiones.

Al observar el efecto de las políticas en relación con la presencia de niños en el hogar, las mayores diferencias se hallaron entre los hogares con niños menores de 13 años (4,43 pp.). Vuelve a destacarse aquí el efecto de las jubilaciones y pensiones contributivas en los hogares sin niños (Gráfico 4).

 

 

 

Gráfico 4. Efecto de las políticas de ingreso sobre la pobreza laboral, según presencia de niños en el hogar. Total de aglomerados urbanos, 2022. En puntos porcentuales.

 

 

Fuente: elaboración propia en base a la Encuesta de la Deuda Social Argentina

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

 

 

Retomando a Esping Andersen (1999) podemos sostener que, al considerar el ciclo vital, la mayoría de los riesgos que deben ser atendidos por la política pública se asocian a dos momentos de la vida: la niñez y la vejez. El hecho de que, en la Argentina, la seguridad social esté tan fuertemente vinculada al tipo de inserción de los ocupados implica una complejidad mayor, sobre todo en lo que hace a la atención de la pobreza en la infancia. De esta forma, los hogares con niños presentan una mayor necesidad de ser atendidos por la política pública al presentar, por un lado, un mayor nivel de consumo frente a una menor cantidad de potenciales aportantes en el hogar; mientras que, por otra parte, el carácter segmentado del mercado de trabajo dificulta el acceso a inserciones formales.

En este sentido, se destaca que los efectos de las políticas distributivas que buscan atender las necesidades de las familias (e indirectamente a los niños y adolescentes) resultaron ser muy exiguos, remarcándose en cambio el papel de transferencias vinculadas a los adultos mayores (jubilaciones y pensiones).

 

 

 

Reflexiones finales

 

 

 

La cuestión de los trabajadores pobres se encuentra en el centro de la agenda social como resultado del período de estancamiento y crisis profundizada por la pandemia que transitó nuestro país en los últimos años. La fuerte reducción del salario real opera como telón de fondo de esta evolución. Si algunos determinantes de la pobreza laboral, como la calidad del empleo y la inserción informal de los ocupados son relativamente más conocidos, este artículo ha avanzó en la comprensión de su relación con las características sociodemográficas de los hogares de trabajadores.

El artículo exhibió que los trabajadores que viven en hogares familiares y, en particular, que tienen niños a cargo, han enfrentado un proceso acelerado de empobrecimiento que contrasta con el de los ocupados que no tienen similares características. A partir de un modelo multivariado de regresión se pudo evidenciar el papel determinante de tales condiciones sociodemográficas en el riesgo de pobreza. Los hogares con niños a cargo y con una mayor tasa de dependencia son los que presentaron mayores riesgos de pobreza laboral. Lo mismo sucede con los hogares monoparentales, particularmente aquellos de jefatura femenina. De esta forma, la composición sociodemográfica de los hogares implica diferentes estructuras de riesgos sociales.

Las políticas públicas de protección social tienen como objetivo explícito abordar las distintas estructuras de riesgos sociales. Es el caso, en particular, de las políticas dirigidas a los trabajadores que tienen niños a cargo. Precisamente, el artículo permitió exhibir el acotado papel que desempeñan estas políticas cuando se trata de atacar la pobreza de trabajadores. En un contexto de alta informalidad, el acceso a estas prestaciones se encuentra altamente segmentado. Las Asignaciones Familiares por Hijo -dirigidas a trabajadores formales- reducen en 1 punto porcentual la incidencia de la pobreza de trabajadores. La Asignación Universal por Hijo -destinada a la población que no logra acceder a posiciones formales- tiene un efecto algo mayor, pero también fuertemente acotado (entre 2 y 3 puntos porcentuales).

Esta situación introduce en el debate la tensión que se observa entre los altos niveles de informalidad y los bajos montos de las prestaciones destinadas al bienestar en los hogares con niños. Con el trasfondo de bajos salarios señalado anteriormente, tanto el mercado como las políticas de bienestar aparecen como insuficientes en la mejora de las condiciones de vida de la población, particularmente de aquella con los perfiles socio-demográficos analizados, lo que señala la necesidad de una redefinición en las prioridades de las políticas de protección. De esta forma, se ha demostrado que las políticas públicas de protección social están llamadas a jugar un papel importante en la reducción de la pobreza de trabajadores, pero que para ello se debe tener en cuenta la estructura de riesgos sociales de los hogares de ocupados, su composición familiar y la generosidad de las prestaciones.

Reducir la pobreza de ocupados en nuestro país, sin embargo, requiere la implementación de políticas coordinadas en múltiples niveles, que exceden al sistema de protección social. Por un lado, hay consenso acerca del papel fundamental de la estabilidad macroeconómica y la reducción de la inflación en este sentido. Por otro lado, la estrecha relación entre la informalidad laboral y la pobreza pone en agenda la relevancia de políticas dirigidas no solo a la atención de riesgos sino también a la mejora de la calidad del empleo para garantizar su reducción duradera y sostenible.

 

 

 

 

 

 

Anexo

 

 

 

Gráfico A. Trabajadores pobres según tipo de hogar. Total de aglomerados urbanos, 2022.

En porcentaje de jefes/as de hogar ocupados/as.

 

 

Fuente: elaboración propia en base a la Encuesta de la Deuda Social Argentina

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

 

 

 

Gráfico B. Distribución de perceptores de AUH y AFH por decil de ingresos. Total de aglomerados urbanos, 2022. En porcentaje de los perceptores jefes/as de hogar ocupados/as perceptores de cada instrumento.

 

 

 

Fuente: elaboración propia en base a la Encuesta de la Deuda Social Argentina

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

 

 

 

 

Referencias bibliográficas

 

 

 

Águila, N. y Kennedy, D. (2016). “El deterioro de las condiciones de reproducción de la familia trabajadora argentina desde mediados de los años setenta”. Realidad Económica, pp. 93-123.

Alonso, V. N. (2021). “La desigualdad económica de género dentro del contexto de heterogeneidad estructural de América Latina: el caso argentino”. En Alonso, V. N., Marzonetto, G. L. y Rodríguez Enríquez, C., Heterogeneidad estructural y cuidados: nudos persistentes de la desigualdad latinoamericana. Argentina: Teseo.

Arcidiácono, A. y Gamallo, G. (2021). “Asignaciones Familiares en Argentina (1983-2019) Trabajismo, familiarismo y masificación segmentada”. RevIISE, pp. 25-40.

Ariño, M. (2007). “Familias tradicionales, nuevas familias”. En Torrado, S., Población y bienestar en Argentina del primero al segundo centenario. Una historia social del siglo XX. Argentina: Edhasa.

Arriagada, I. (2017). “Familia y hogares en América Latina”. En Nájera, J., García, B. y Pacheco, E., Hogares y trabajadores en México en el siglo XXI. México: El colegio de México. Recuperado de https://doi.org/10.2307/j.ctv4v321q.4.

Beccaria, L. y Groisman, F. (2008). “Informalidad y pobreza en Argentina”. Investigación Económica, Vol. LXVII, Nº 266, pp. 135-169.

Beccaria, L. y Maurizio, R. (2014). “Hacia la protección social universal en América Latina. Una contribución al debeta actual”. Problemas del desarrollo, Vol. 45, Nº 277, pp. 37-58.

Bertranou, F., Casanova, L. y Jiménez, M. (2013). Informalidad, calidad del empleo y segmentación laboral en Argentina. Argentina: OIT.

Bonfiglio, J., Salvia, A. H. y Vera, J. (2022). Desi­gualdades estructurales, pobreza por ingrasos y carencias no monetarias desde una perspectiva de derechos:un escenario pre-post COVID-19 de crisis e incertidumbre. Buenos Aires: ODSA.

Broström, L. y Jansson, B. (2022). “Who are the work in poor? A study of the profile and income mobility among the in-work poor in Sweden from 1987 to 2016”. Social Indicatros Research, pp. 1-23.

CIFRA-CTA. (2022). Informe sobre situación del mercado de trabajo, Nº 10.

Cortés, F. (2018). “La relación entre el gasto social y la pobreza en debate”. En Cortés, F., Temas de política social ed México y América Latina. México: El Colegio de México - Universidad Nacional Autónoma de México.

Crettaz, E. (2013). “A state-of-the-art review of working poverty in advanced economics: theoretical models, measurement issues and risk groups”. Journal of European social policy, Vol. 4, Nº 23, pp. 347-362.

Donza, E. (2021). “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”. Trabajo y Sociedad, Vol. 22, Nº 36.

Esping-Andersen, G. (1999). Social foundations of postindustral economies. Estados Unidos: Oxford University Press.

Faur, E. y Pereyra, F. (2018). “Gramáticas del cuidado”. En Piovani, J. I. y Salvia, A. H., La Argentina en el siglo XXI. Argentina: Siglo XXI.

Horemans, J., Marx, I. y Nolan, B. (2016). “Hanging in, but only just: part-time employment and in-work poverty throughout the crisis”. IZA Journal o European labour studies.

Katzman, R. y Filgueira, F. (2001). Panorama de la infancia y la familia en Uruguay. Uruguay: Universidad Católica del Uruguay.

Lohman, H. y Crettaz, E. (2018). “Explaining cross-country differencies in in-work poverty”. En Lohman, H., Crettaz, E. y Marx, I., Handbook on in-work poverty. Inglaterra: Edward Elgar.

Mario, A. y García, A. (2013). “Informalidad laboral, pobreza y regiones. Un análisis desde la coyuntura argentina”. Revista de estudios regionales, pp. 107-125.

Maurizio, R. (2016). Formas atípicas de empleo en América Latina: incidencia, características e impactos en la determinación salarial. OIT.

Mazzeo, V. (2011). “Las familias monoparentales en Argentina: la importancia de la jefatura femenina. Diferencias regionales, 1980-2001”. En Binstock, G. y Melo Vieira, J., Nupcialdad y familia en América Latina Actual. Brasil: ALAP.

MTEySS. (2022). Boletín estadístico de la seguridad social.

Nun, J. (2003 [1969]). “Nueva visita a la teoría de la masa marginal”. En Nun, J., Marginalidad y exclusión social. Fondo de Cultura económica.

OIT. (2022). Panorama laboral 2021. América Latina y el Caribe.

OIT. (2023). Panorama laboral 2022 para América Latina y el Caribe.

Paz, J. y Golovanevsky, L. (2014). “Asignación Universal por Hijo. Una aproximación a sus efectos sobre los hogares”. III Jornadas nacionales sobre estudios regionales y mercados de trabajo. Argentina: Universidad Nacional de Jujuy - Red SIMEL.

Pol, M. A., Ledda, V. y Bagini, L. (2022). “Estructura ocupacional y calidad del empleo”. En Salvia, A. H., Poy, S. y Pla, J., La sociedad argentina en la pospandemia. Argentina: Siglo XXI.

Poy, S. y Alfageme, C. (2022). “Trabajadores pobres en tiempos de pandemia”. En Salvia, H. A., Poy, S. y Pla, J., La sociedad argentina en la pospandemia. Argentina: Siglo XXI.

Poy, S. y Sanchez, M. E. (2021). Evaluación de impacto de la Asignación Universal por Hijo (AUH) en la infancia a diez años de su implmentación: documento de iunvestigación. Argentina: Fundación Universidad Católica Argentina.

Poy, S., Robles, R. y Salvia, H. A. (2020). La estructura ocupacional urbana argentina dirante las recientes fases de expansión y estancamiento (2003-2019). Trabajo y Sociedad, 36, 231-249.

Poy, S. (2020). Heterogeneidad laboral y procesos de empobrecimiento de los hogares en. Problemas de desarrollo, Vol. 51, Nº 201, pp. 3-28. Recuperado de https://doi.org/10.22201/iiec.20078951e.2020.201.69486.

Poy, S. y Montoya-García, J. (2023). Heterogeneidad ocupacional y reproducción de la fuerza de trabajo: los casos de Argentina y México. Sociedad y economía, 48. doi:https://doi.org/10.25100/sye.v0i48.11952

PREALC. (1978). Sector inforaml. Funcionamiento y políticas. OIT.

Repetto, F., Díaz Langou, G., Alucino, C., De Achával, O. y Acuña, M. (2016). El futuro es hoy: primera infancia en Argentina. Argentina: Biblos.

Rossel, C. (2013). Desbalance etario del bienestar: el lugar de la infancia en la protección social en América Latina. Chile: CEPAL - UNICEF. Recuperado de https://www.cepal.org/es/publicaciones/6190-desbalance-etario-bienestar-lugar-la-infancia-la-proteccion-social-america-latina.

Salles, V. y Tuirán, R. (1999). “¿Cargan las mujeres con el peso de la pobreza?” En García, B., Mujer, género y población en México. México: El Colegio de México, Sociedad Mexicana de Demografía.

Salvia, A., Poy, S. y Vera, J. (2016). “La política social y sus efectos sobre la pobreza y la desigualdad durante distintos regímenes socioeconómicos en la Argentina (1992-2012)”. Seminario internacional: Temas de política social en Argentina, México y Uruguay. México: El colegio de México.

Salvia, A. y Vera, J. (2013). “Heterogeneidad estructutral y distribución de los ingresos familiares en el Gran Buenos Aires (1992-2010)”. Desarrollo Económico, Vol. 52, Nº 207, pp. 427-462.

Salvia, A., Bonfliglio, J. I., Robles, R. y Vera, J. (2021). Efectos de la pandemia COVID-19 sobre la dinámica del bienestar en la Argentina urbana. Una mirada multidimensional acerca del impacto heterogéneo de la crisis tras una década de estancamiento económico (2010-2020). Documento estadístico. Barómetro de la Deuda Social Argentina.

Thiede, B., Sanders, S. y Lichter, D. (2018). “Demographic drivers of in-work poverty”. En Lohman, H., Crettaz, E. y Marx, I., Handbook on in-work poverty. Inglaterra: Edwrd Elgar.

Tokman, V. (2006). Inserción laboral, mercados de trabajo y protección social. Chile: CEPAL.

Weller, J. (2020). La pandemia del COVID-19 y su efecto en las tendencias de los mercados laborales. Chile: CEPAL.

 

 

 

 

Este documento fue elaborado en el marco del proyecto PICT 2020 SERIE A-02187 Segmentación estructural del mercado de trabajo y reproducción de la marginalidad en la Argentina urbana ante una nueva crisis sistémica (2010-2022), financiado por la Agencia Nacional de Promoción de la Investigación, el Desarrollo Tecnológico y la Innovación, dirigido por el Dr. Agustín Salvia.

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