En las últimas décadas una parte importante de la literatura económica se ha enfocado en analizar las consecuencias que puede tener la llegada de inmigrantes sobre el mercado laboral de los residentes. La mayoría de los estudios se han concentrado en evaluar si un aumento exógeno de la oferta laboral afecta directamente los salarios y el empleo de los trabajadores del país receptor (Card, 1990; Borjas 2003; Dustmann et al. 2016).

En marzo de 2020, tres días después del comienzo del aislamiento social preventivo y obligatorio, el Ministro de Economía de la Nación (Argentina) anunció el programa del Ingreso Familiar de Emergencia (IFE). La medida consiste en una transferencia monetaria de $10.000 -aproximadamente 60% del monto del salario mínimo- para trabajadores informales y monotributistas de las dos categorías más bajas. El IFE es compatible con el cobro de otros programas sociales tales como la Asignación Universal por Hijo (AUH) y de la Asignación Universal por Embarazo (AUE).

La literatura ha mostrado la importancia de la educación inicial – que en Argentina comprende a los niños de cero a cinco años- en términos de desarrollo infantil, sobre todo en los contextos más vulnerables. Otro aspecto fundamental vinculado con la educación inicial es la relevancia que tiene en términos de participación laboral femenina. Ya sea de provisión pública o privada, la oferta de plazas disponibles para la educación inicial impacta positivamente la participación laboral femenina.

Encontrar una respuesta ha resultado una tarea difícil dada la imposibilidad de monitorear en tiempo real quiénes están en condiciones de trabajar desde su casa.

Dado el aislamiento social, preventivo y obligatorio vigente (cuarentena) y su extensión en el tiempo, la viabilidad de trabajar desde el hogar se ha vuelto un factor central para determinar la exposición de ocupaciones y trabajadores a los efectos negativos del shock. Concretamente, no poder continuar el trabajo desde el hogar aumenta las chances de sufrir una merma considerable de los ingresos habituales, lo que constituye un factor de vulnerabilidad particularmente severo para el caso de trabajadores informales y de menores ingresos. En un estudio muy reciente[1] evaluamos en qué medida el trabajo remoto es viable para el conjunto de ocupaciones en las que están empleados los argentinos, y hacemos algunas estimaciones preliminares del posible efecto de la cuarentena, y las medidas de ayuda social asociadas, sobre la distribución del ingreso y la pobreza.

Mensajes Principales

• Los impuestos al tabaco son buenos para los pobres, los jóvenes y las cuentas públicas.
• Impuestos más altos al tabaco generan mayores ingresos, mayor bienestar y mejores condiciones de vida en el largo plazo, especialmente para los más pobres. Esto se debe a que impuestos más altos reducen el consumo de tabaco, siendo esta reducción más grande en los hogares de menores ingresos.
• En 2015, las enfermedades relacionadas con el tabaco representaron un costo directo de alrededor de 0.75% del PIB en Argentina. En perspectiva, el país dedicó 0.5% de su PBI a la Asignación Universal por Hijo, el mayor programa de transferencia de ingresos dedicado a luchar contra la pobreza (UNICEF, 2017).

La provincia de Buenos Aires cuenta con una extensa red de programas y políticas públicas de carácter social con el objeto de mejorar el nivel de vida de los bonaerenses, aumentar sus oportunidades económicas y fomentar la inclusión social. Dos de cada tres pesos del presupuesto provincial son destinados a programas en sectores sociales: educación, salud, asistencia social, vivienda, saneamiento. La Provincia destina casi el 6% de su PBG a programas en esos sectores. Ese presupuesto social se financia con un conjunto de fuentes, entre las que sobresalen cuatro impuestos provinciales: ingresos brutos, inmobiliario, automotor y sellos. La discusión sobre la naturaleza, tamaño y asignación del presupuesto social y su financiamiento es parte esencial del debate democrático sobre las políticas públicas.

Hace unos pocos meses la Asignación Universal por Hijo (AUH) cumplió 10 años de vigencia. Desde su implementación, a fines de 2009, constituye la principal política social del país y es probable que lo siga siendo durante los próximos años. El interés por entender los posibles efectos del programa ha sido muy importante a lo largo de esta década. Varios estudios destacan que esta transferencia focalizada sobre los hogares informales con hijos ha logrado diversos resultados positivos. En particular, se evidencia una mejora distributiva incuestionable por la introducción de la AUH (Gasparini y Cruces, 2010; Agis et al., 2010) y una mayor asistencia escolar por parte de los niños y jóvenes beneficiarios, fundamentalmente durante los últimos años del nivel secundario que es donde existe una mayor probabilidad de deserción escolar (Edo, Marchionni y Garganta, 2017).

América Latina ha experimentado cambios distributivos significativos en las últimas décadas. En promedio, la desigualdad de ingresos aumentó en los 90, se redujo en los 2000 y se desaceleró en los 2010 (Figura 1). Entender las razones profundas detrás de estos cambios es una tarea importante pero compleja. En un reciente trabajo [1] hacemos una contribución a ese objetivo evaluando la literatura existente y proponiendo una “crónica” consistente con la evidencia disponible.

Te proponemos un experimento rápido. Pensemos en un robot inteligente. En tu imagen mental, ¿ese robot es un hombre o una mujer? Es bastante probable que el robot tenga apariencia masculina, ¿verdad? Quizás eso se debe, en parte, a que, realizando una rápida búsqueda de imágenes en Google con esos términos, existen pocos ejemplos de robots inteligentes con apariencia femenina. ¿Y qué hay con la inteligencia artificial? Has notado que Siri, Alexa, Cortana… todos tienen nombres y voces predeterminadas femeninas. Apenas diez años de inteligencia artificial en nuestras manos y ya tenemos asistentes virtuales con voz de mujer y robots inteligentes con apariencia de hombre.

Este año, el premio en ciencias económicas instituido por el Banco de Suecia en memoria de Alfred Nobel lo recibieron Abhijit Banerjee, Esther Duflo -ambos en el MIT- y Michael Kremer -Harvard University- por la aplicación del método experimental para aliviar la pobreza. Ni el método experimental ni los deseos de aliviar la pobreza son objetivos que han estado ausentes en las ciencias. Este mismo premio fue recibido por Angus Deaton en 2015 por su contribución al desarrollo económico y su énfasis en la medición de distintas medidas de consumo y bienestar, especialmente de las personas pobres. Por otra parte, el uso de experimentos comenzó hace ya casi un siglo, y fue formalizado por el estadístico R. A. Fisher, entre otros, en 1935. Los primeros experimentos fueron desarrollados en el contexto de investigación agrícola al tiempo que su utilización en las ciencias médicas fue muy anterior al comienzo del uso en ciencias sociales. De hecho, Samuelson y Nordhaus (ambos premios Nóbeles también) afirman en su libro introductorio que “la economía no se puede dar el lujo de experimentar, como los químicos o biólogos”.

En un trabajo reciente[1] realizamos un aporte sobre un concepto muy utilizado en el debate público, pero escasamente medido con rigurosidad: la pobreza crónica. La idea de pobreza crónica alude a situaciones de carencias persistentes que no pueden ser superadas aún bajo condiciones económicas coyunturalmente favorables. Dada la ausencia de datos de panel que siga a las personas durante mucho tiempo, proponemos una metodología de identificación de la pobreza crónica basada en la vulnerabilidad de un hogar, un concepto asociado a la probabilidad de caer en la pobreza en distintos momentos del tiempo. Definimos entonces como pobres crónicos a la población en hogares con mayor grado de vulnerabilidad. Este grupo está conformado por personas que, dadas sus características y las de sus hogares, siempre han tenido muy bajas chances de superar la pobreza más allá de los vaivenes económicos. Argumentamos que el concepto de pobreza crónica tiene ventajas claras respecto del concepto de pobreza de ingreso corriente, que ocupa actualmente el centro del debate público. En particular, las estimaciones de pobreza crónica captan de manera más precisa a los hogares con carencias persistentes.

Para un proyecto conjunto entre CIPPEC, CEDLAS y PNUD Argentina sobre Pobreza Crónica en Argentina, escribimos una nota técnica donde abordamos el fenómeno de la pobreza desde varios ángulos. En esta entrada discutimos los principales hallazgos respecto a su evolución histórica y a la situación actual, tanto a partir del tradicional enfoque monetario, como utilizando la metodología multidimensional. En próximas entradas analizaremos la “pobreza crónica”, como así también las perspectivas de reducción de la pobreza en el mediano plazo, bajo distintos escenarios de crecimiento económico y de cambios demográficos y en la composición educativa de la población.

El ingreso de los individuos es quizás el determinante más importante de sus hábitos de consumo. Naturalmente, también importan las características de las personas, el lugar donde viven, la composición del hogar, y sus gustos y costumbres, entre otros. En esta nota, estaré pensando en los habitantes de un país determinado en un período relativamente corto de tiempo (por ejemplo, de 2 a 6 años), y comentaré sobre el rol que tienen cambios bruscos en el ingreso/salario real para explicar el ajuste en la calidad de los bienes y servicios disponibles en dicha economía.

Una “revolución silenciosa” ha marcado el siglo XX (Goldin, 2006). Las mujeres no solamente se han incorporado en forma masiva al mercado de trabajo, sino que también han cambiado el modo de hacerlo: el rol de trabajadoras secundarias fue dando paso al desarrollo de carreras profesionales.  Aunque con cierto rezago en comparación a regiones más desarrolladas, América Latina también fue testigo del avance de las mujeres y la convergencia de los roles de género: hoy en día, un 67% de las mujeres participan en el mercado laboral y ocupan uno de cada dos puestos profesionales y técnicos en la región (Marchionni, Gasparini y Edo, 2019). Pese a estos progresos, todavía hay grandes brechas de género en los mercados laborales de América Latina: los hombres participan más del mundo del trabajo (27 pp. más que las mujeres), ganan mejores salarios que mujeres con similar formación (17% más altos) y ocupan más del 60% de los cargos jerárquicos (Marchionni et al., 2019).

A pesar del marcado aumento de la participación laboral femenina en casi todos los países del mundo, la brecha de género sigue siendo aún muy alta en algunas regiones. En América Latina, por ejemplo, mientras que casi 95% de los hombres entre 25 y 65 años trabaja o busca un empleo, solo lo hace el 66% de las mujeres en ese rango de edad (ver aquí). De esta asimetría en participación laboral –y consecuente asimetría en generación de ingresos- se desprenden otras relacionadas al empoderamiento de las mujeres, su capacidad de negociación intrahogar y su dependencia en la vejez.

El estudio de las respuestas del mercado laboral frente a cambios en los flujos de comercio internacional tiene larga tradición en Economía. El grueso de la literatura estudió el efecto de shocks comerciales sobre ciertos resultados del mercado laboral, como el empleo y los salarios, enfatizando el efecto diferencial a través de sectores, ocupaciones, y grupos de personas con determinadas habilidades. Sin embargo, trabajos recientes muestran que el comercio internacional genera efectos diferenciales sobre resultados laborales de trabajadores que, a priori, son muy parecidos (por ejemplo, en términos de edad, educación, y composición familiar) que se desempeñan en un mismo sector productivo realizando tareas similares. Estos trabajos sugieren que buena parte de la respuesta diferencial del comercio sobre trabajadores muy parecidos se explica por el hecho de que estas personas se encuentran empleadas en empresas diferentes (Helpman, Itskhoki, Muendler, y Redding (2017)). A la vez, varios trabajos señalan que, en el contexto de países en desarrollo, la informalidad laboral suele ser un margen de ajuste relevante del mercado laboral (Goldberg y Pavcnik (2003), Bosch, Goñi-Pacchioni, y Maloney (2012), Paz (2014), Cruces, Porto, y Viollaz (2018), Dix-Carneiro y Kovak (2018)).

Actualmente, 117 millones de mujeres forman parte de la fuerza de trabajo en América Latina y el Caribe, lo que representa la cifra más alta en la historia de la región. En los últimos 50 años, la participación laboral femenina pasó de 20% a 65%. Indudablemente, se trata de un gran avance que debemos celebrar. Sin embargo, un vistazo de cerca a la realidad de las mujeres en el mercado laboral de la región muestra que más trabajos no siempre son mejores trabajos. En varios países, millones de mujeres siguen trabajando en condiciones de informalidad, por cuenta propia e incluso sin remuneración monetaria en muchos casos.

En España, como en muchos países, los alumnos más jóvenes de la clase (en este caso los nacidos en diciembre) enfrentan mayores riesgos de repitencia, de tener menores niveles de aprendizaje, menor acceso a la universidad y hasta de, en la edad adulta, tener una pareja menos educada. Es decir, la edad de inicio en la escuela predice trayectorias de corto y largo plazo. Pero esto no es igual para todos. El origen socioeconómico marca diferencias: esa penalidad en resultados es mayor para los más pobres. En un estudio reciente estudiamos un canal potencial detrás de este hallazgo: los cambios en las inversiones de los padres en sus hijos.

Originalmente publicada en el blog BID Invest, Negocios Sostenibles.

Mientras el verano llega a su fin en el hemisferio norte una de las preguntas que hemos preguntado y respondido con frecuencia estos días es ¿cómo estuvieron las vacaciones? Nuestras respuestas suelen incluir anécdotas sobre la comida, las personas y los lugares que conocimos. Quizás también podríamos preguntarnos ¿cómo afectaron nuestras vacaciones a las personas y lugares que visitamos?  

El trabajo doméstico y de cuidado no remunerado –TDCNR- comprende las tareas domésticas desarrolladas en el propio hogar, el cuidado de miembros del hogar y el trabajo voluntario. En Argentina, para el año 2013 la tasa de participación de mujeres y hombres en el trabajo doméstico y de cuidado no remunerado fue 57,9 y 88,9, respectivamente.[1] Además, mujeres y hombres dedicaron 6,4 y 3,4 horas promedio por día a realizar TDCNR. Esto muestra que las mujeres participaron más del trabajo doméstico y de cuidado no remunerado que los hombres, y que aquellas que lo hicieron dedicaron en promedio tres horas diarias más que los hombres que también lo hicieron. Cuando se realiza un análisis de estos mismo datos a nivel provincial, se encuentran marcadas diferencias entre provincias. Por ejemplo, en CABA y Buenos Aires las mujeres que realizan algún tipo de TDCNR dedican 4,9 y 6,9 horas promedio por día a dichas actividades, respectivamente.

Durante las últimas décadas las economías latinoamericanas han experimentado cambios distributivos significativos. Luego de un patrón creciente durante los ochenta y noventa, la desigualdad de ingresos se redujo a partir de comienzos de los dos mil, primero aceleradamente y luego a tasas más bajas, hasta alcanzar una meseta en los años recientes. Entender este patrón cambiante no es solo relevante académicamente, sino que resulta fundamental como insumo para los debates de política.

Existe un creciente temor a que la automatización y otros avances tecnológicos lleven a la pérdida de empleo de trabajadores de baja calificación en países en desarrollo y al aumento de la desigualdad. Cada nueva ola de cambio tecnológico se ha enfrentado con predicciones sombrías. Los más críticos argumentan que el cambio tecnológico actual se produce a un ritmo sin precedentes y tendrá impactos más dramáticos en el futuro del trabajo ya que las nuevas tecnologías (incluyendo robots e inteligencia artificial) están reemplazando trabajadores más educados y tareas cognitivas y analíticas en mayor medida. Al mismo tiempo, muchos economistas sostienen que la adopción de nuevas tecnologías aumentará significativamente la productividad de las empresas e incrementará el empleo, al menos en el mediano plazo y bajo ciertas condiciones de política. El impacto de la adopción de tecnología sobre el nivel de empleo y sobre las habilidades requeridas para desempeñar cada ocupación es, en definitiva, una pregunta empírica.

La Asignación Universal por Hijo (AUH) es el mayor programa social de la Argentina. Se basa en un esquema de transferencias monetarias condicionadas (CCT por sus siglas en inglés) y su foco es la protección social de niños y niñas cuyos padres son trabajadores del sector informal, inactivos o están desempleados. El programa se implementó a fines de 2009 y en la actualidad beneficia a casi 4 millones de niños en todo el país con transferencias que para una familia pobre con 3 hijos representan un aumento de cerca del 50% en su ingreso mensual. 

Uno de los hallazgos empíricos más notables en América Latina en las últimas décadas es la consistente caída de la desigualdad de ingresos desde inicios de los 2000. Medida a través del coeficiente de Gini, la desigualdad de ingresos promedio en la región pasó de 0.54 a principios del nuevo milenio a 0.47 en el 2015, una caída económicamente muy significativa, que contrasta con los aumentos en las dos décadas anteriores. La caída en la desigualdad en América Latina contrasta también con la experiencia de varios países de altos ingresos, donde la desigualdad aumentó en el mismo período.

Buena parte de los economistas creemos que la globalización y la liberalización comercial aumentan el bienestar global de largo plazo. Una de las razones es que las empresas pueden obtener sus insumos a un menor costo (incluso acercarse a nuevos proveedores) a la vez que pueden ofrecer sus productos a una mayor cantidad de consumidores (aumenta el tamaño total del mercado). Los consumidores se benefician porque pueden obtener una mayor cantidad de productos a un menor precio. Estos fenómenos producen una reasignación de factores productivos hacia aquellas regiones, industrias y firmas con mayor potencial productivo. Naturalmente, en este proceso algunas empresas ganan, otras pierden y muchas otras permanecen indiferentes. Lamentablemente, la reasignación de los trabajadores que pueden quedar desplazados no es instantánea ni tampoco está asegurada.

La segregación escolar por nivel socioeconómico hace referencia a la separación de alumnos de estratos sociales diferentes durante el proceso educativo. El proceso por el cual alumnos de contextos socioeconómicos más favorables no se “mezclan” en las escuelas con sus pares más pobres tiene notables consecuencias sobre las sociedades, pero su importancia es a menudo minimizada por los encargados de llevar adelante las políticas públicas.

Las brechas de habilidades entre individuos de diferente nivel socioeconómico aparecen ya en los primeros años de vida[1]. En Latinoamérica estas brechas no solo se observan desde muy temprano, sino que también son elevadas. Tomemos como ejemplo los resultados del examen de matemática del Tercer Estudio Regional Comparativo y Explicativo (TERCE), en el que participaron estudiantes de 3er. y 6to grado de la escuela primaria de 15 países de la región. Para el agregado de estos países la brecha de habilidades matemáticas entre los estudiantes socioeconómicamente más aventajados (4to. cuartil) y aquellos socioeconómicamente más desventajados (1er cuartil) llega a ser casi 100 puntos (una desviación estándar).

Aunque el análisis de la evolución de las tasas de indigencia y pobreza es un elemento indispensable para evaluar el funcionamiento y mejorar el diseño de las políticas públicas, durante varios años Argentina no contó con esa información. A esa situación se llegó debido a los conocidos “desmanejos” en el INDEC en el período 2007-2015: entre 2007 y 2013 las tasas de indigencia y pobreza no fueron confiables debido a la sistemática subestimación de la tasa de inflación (y con ello de los valores monetarios de las líneas de indigencia y pobreza), mientras que en 2014 y 2015 directamente no se publicaron estimaciones.

En los últimos años se registraron extensas huelgas docentes en países tan diversos como Alemania, Argentina, Brasil, Canadá, Estados Unidos, India y Rusia, por nombrar sólo algunos casos. Estas huelgas han estado principalmente motivadas en la búsqueda de mejores salarios y condiciones de trabajo. No obstante, la opinión pública y los hacedores de política usualmente condenan estas acciones colectivas bajo la premisa de que generan resultados negativos en la educación de los estudiantes debido, principalmente, a la pérdida de días de clase. 

Luego de un largo período en el que las estadísticas públicas oficiales no fueron creíbles, el INDEC ha retomado la publicación semestral de las tasas de pobreza e indigencia calculadas en función de una metodología transparente y replicable. Por varias razones, la nueva metodología adoptada desde 2016 (explicitada en varios boletines del instituto de estadística) no es comparable con la que se aplicaba hasta 2015. 

Al igual que en la mayoría de los países en desarrollo, el cumplimiento de las regulaciones laborales es bajo en Argentina. En 2015, alrededor del 30% de los trabajadores asalariados no recibió contribuciones a la seguridad social a pesar de ser una obligación de los empleadores, indicando que existe una amplia diferencia entre las normas escritas y su implementación. Las cifras también muestran que desde la década del noventa el nivel de incumplimiento ha sido sistemáticamente más alto entre mujeres en relación a los hombres (SEDLAC, 2017). 

Recientemente el INDEC publicó las nuevas estimaciones de pobreza para nuestro país: en el segundo semestre de 2016 el 30.3% de los argentinos vivía con un ingreso inferior a la línea de pobreza oficial. Comparar este valor con el que reportan los gobiernos de otros países puede parecer lógico, pero es un ejercicio que lleva a conclusiones erróneas. 

Las estimaciones preliminares para el año 2016 sugieren un preocupante aumento de la tasa de pobreza de ingresos en América Latina por segundo año consecutivo. El aumento es pequeño –un punto porcentual entre 2014 y 2016– pero marca un contraste con la continua caída de la pobreza en el período 2003-2014.