A. Estudios sobre pobreza en trabajadores

El estudio de la pobreza en los trabajadores tomó impulso en los Estados Unidos durante la década de 1990 y rápidamente se extendió a otras regiones, en línea con el deterioro de las condiciones laborales del último cuarto del siglo XX, producto del abandono del régimen de acumulación fordista (^{Neffa, Oliveri, Persia y Trucco, 2010}). Esta línea de investigación, conocida como working poors, se dedicó a estudiar las causas que explican que, a pesar de su inserción en el mercado laboral, algunos trabajadores viven en hogares pobres (^{Gárriz, Medici, Panigo y Di Giovambattista, 2012}).

La investigación de Panigo, Pérez y Saller (²⁰⁰³) representa uno de los primeros antecedentes en el estudio del fenómeno de los trabajadores pobres para el caso argentino. Al analizar los microdatos de la EPH para el Gran Buenos Aires (GBA) entre 1998 y 2002, los autores encontraron que, mientras el 54,4 % de la población era pobre, este porcentaje se reducía al 38,3 % para el caso de los trabajadores. A su vez, destacan que la incidencia de la pobreza es decreciente con la edad de los trabajadores, con el tamaño del establecimiento (medido en cantidad de trabajadores), con el nivel de calificación del ocupado y con la duración de la jornada laboral, con la cantidad de perceptores de ingresos en el hogar, y creciente para quienes trabajan en el sector privado (en comparación con el sector público), para los informales, para quienes trabajan en la construcción o en el servicio doméstico (^{Panigo et al., 2003}).

Por su parte, Beccaria y Maurizio (²⁰⁰⁶) analizan la dinámica de la pobreza para el GBA entre 1991 y 2003, y concluyen que las transiciones de pobreza están explicadas principalmente por los factores asociados al mercado de trabajo (dinámica del empleo y de los ingresos salariales) y no tanto a las características demográficas de los hogares (cantidad de integrantes).

En una línea similar, Gárriz et al. (²⁰¹²) estudian el comportamiento de la pobreza en los trabajadores en Argentina para el periodo de 2003 a 2011 y estiman un modelo probabilístico para examinar de qué manera ciertas características propias de los individuos, de los sectores de actividad económica donde trabajan y de la composición de sus hogares influyen en la probabilidad de que un trabajador sea pobre. Los resultados validan los obtenidos en el estudio de Panigo et al. (²⁰⁰³) y agregan como un sector sensible a los ocupados en el sector primario.

Dado que la pobreza suele estar asociada a la informalidad laboral, existen diversas investigaciones sobre los efectos de la precariedad del puesto de trabajo en la pobreza de los hogares en Argentina. En efecto, Beccaria (²⁰⁰⁶) destaca que para el segundo trimestre de 2005 el 84,6 % de los ocupados en los hogares pobres fueron trabajadores informales. A su vez, a través del procedimiento econométrico Oaxaca-Blinder, analiza comparativamente los niveles de remuneración de los ocupados formales respecto de los informales controlando por atributos personales y concluye que la informalidad del puesto de trabajo explica el 79,4 % de las diferencias del salario horario entre ocupados formales e informales, de modo que es este último el 48,3 % inferior al de los trabajadores formales (^{Beccaria, 2006}). Es decir, verifica la hipótesis de que los ocupados informales sufren una penalidad de ingresos por trabajar en la informalidad, que no recibirían en caso de desempeñarse en un puesto formal, lo que eleva las probabilidades de pertenecer a un hogar pobre.

Resultados similares obtienen Beccaria y Groisman (²⁰⁰⁸) a través de tres metodologías econométricas: diferencial de ingresos vía regresiones lineales, brechas de ingresos individuales y diferencial de ingresos vía matching. Los autores también demostraron que los ingresos de los trabajadores informales son sustancialmente inferiores a los de los formales y que esa diferencia está explicada mayoritariamente por la condición de informalidad. Por eso, sostienen que la informalidad, al estar relacionada con bajos ingresos, incrementa la probabilidad de caer bajo la línea de pobreza.

B. Estudios sobre la fabricación de indumentaria

A nivel internacional, el estudio del problema laboral en la industria de confección de indumentaria ha cobrado protagonismo desde la década de 1970, cuando comenzó una importante transformación productiva mundial en la búsqueda de minimizar costos: la fabricación de ropa se relocalizó en países subdesarrollados caracterizados por sus menores salarios (^{Kosacoff, 2004}). En efecto, Gereffi (²⁰⁰⁰) destaca que en el eslabón industrial de la confección la ventaja competitiva principal radica en los costos laborales. En los principales países exportadores del servicio de confección de ropa, resulta frecuente que los salarios no alcancen para cubrir las necesidades básicas de los trabajadores y sus familias (^{Esbenshade, 2004}; ^{Pruett, Merk, Zeldenrust y De Haan, 2005}).

En Argentina, la industria de fabricación de indumentaria nació en el siglo XIX y alcanzó su mayor nivel de desarrollo hacia mediados de la década de 1950, cuando el sector se constituyó en un emblema del modelo de industrialización por sustitución de importaciones y generó 179 000 empleos, el 14 % de toda la industria (^{Canitrot, Fidel, Juillerat y Lucángeli, 1976}). Entre 1976 y 2001, las políticas de apertura comercial en periodos de apreciación cambiaria (1976- 1981 y 1991-2001) llevaron a un intenso aumento de las importaciones de ropa, en un contexto de caída de ingresos de la mayoría de la población (^{Kosacoff, 2004}). La competencia desatada entre talleres e importaciones llevó a la destrucción de parte de las fábricas y de los empleos formales, al tiempo que otros se precarizaron, y se extendieron las adversas condiciones laborales en la industria de ropa (^{Montero, 2017}). Las adversas condiciones para los ocupados del sector prácticamente no mejoraron durante la recuperación económica de los años posteriores al abandono de la convertibilidad (^{Lieutier et al., 2018}).

En particular, la fabricación de indumentaria posee bajas barreras a la entrada: abrir un nuevo taller clandestino requiere una mínima inversión de capital en máquinas de coser (cuyo precio oscila entre USD 150 y USD 250), el proceso de trabajo de la costura es relativamente simple y se necesitan pocos saberes técnicos específicos (^{Ferreira y Schorr, 2012}). Esto explica la gran cantidad de talleres informales existentes, lo que origina una intensa competencia entre ellos, en la que cada unidad productiva está obligada a minimizar el valor cobrado a la marca de indumentaria o al dador de trabajo para lograr conseguir órdenes de trabajo (^{Lieutier, 2010}).

Así, los responsables de comercializar las prendas pueden encontrar fácilmente diversos talleres dispuestos a realizar el proceso de confección, lo que determina que el servicio de costura enfrente una elevada elasticidad precio de la demanda. Esta dinámica lleva a que los talleres deban minimizar el precio de su servicio y a obtener magros ingresos para los trabajadores, que se ven obligados a extender fuertemente sus jornadas laborales para maximizar sus ingresos, al tiempo que absorben íntegramente el riesgo de los vaivenes de la demanda de ropa (^{Panigo y Monteagudo, 2016}). Esta situación es posible gracias a la deficiente regulación estatal sobre la producción de ropa, dificultada por el pequeño tamaño de las unidades productivas y su difícil localización (^{Amengual y Wolfson, 2011}).

Los reducidos ingresos de los talleres clandestinos tornan imposible su subsistencia en caso de tener que cumplir con las obligaciones de aportes y contribuciones a la seguridad social y de los convenios colectivos, lo que explica la informalidad de los puestos de trabajo y los insuficientes ingresos de los costureros (^{Lieutier, 2010}).

La vinculación entre pobreza y condiciones laborales precarias en la industria de indumentaria argentina fue ampliamente estudiada por diversos autores en las últimas décadas (^{Benencia, 2009}; ^{Egan, 2015}; ^{Gallart, 2006}; ^{Lieutier, 2010}; ^{Salgado, 2012}, entre otros). Sin embargo, la gran mayoría de estos trabajos son investigaciones de tipo cualitativo sobre las relaciones laborales características del sector y los entramados productivos. A pesar de la extensión del problema laboral en el sector y de la gravedad de sus consecuencias, prácticamente no existen estudios con métodos cuantitativos para el sector de indumentaria argentino.

Uno de los pocos trabajos que realiza un análisis descriptivo de las encuestas sociodemográficas disponibles para la industria de confección de indumentaria es el de la OIT (^{Bertranou y Casanova, 2013}), que pone el foco en la estructura del empleo del sector de fabricación de ropa durante 2012. A partir del análisis de los microdatos de la EPH del Indec, el estudio destaca que el empleo asalariado formal solo explica el 22 % del empleo total en la fabricación de ropa en Argentina. El resto se compone de empleo asalariado no registrado (45,5 %) y empleo independiente (32,5 %). En relación con esto último, los autores entienden la prevalencia de trabajadores independientes como otra de las formas de manifestación de la precariedad laboral en la indumentaria, pues estos ocupados deben ser considerados trabajadores a domicilio, tercerizados y subcontratados, dependientes de otros eslabones de la cadena de valor. Con estadísticas descriptivas que utilizan los microdatos de la Encuesta Anual de Hogares Urbanos (EAHU) del Instituto Estadístico de la Ciudad de Buenos Aires para los años comprendidos entre 2012 y 2016, Lieutier et al. (²⁰¹⁸) realizan un aporte a fin de comprender la composición de la informalidad laboral en la fabricación de indumentaria. Los autores encuentran que más del 60 % de los trabajadores informales del rubro en la principal ciudad de Argentina son inmigrantes, cuyos salarios horarios resultan un 37 % inferiores a los de los costureros registrados, sus jornadas laborales suelen superar las 45 horas semanales y se concentran en micro y pequeños establecimientos.

A. Fuentes de información utilizadas

La fuente de información empleada es la EPH del Indec, realizada de manera continua y publicada con frecuencia trimestral desde el tercer trimestre de 2003. Cabe señalar que la EPH presenta limitaciones a la hora de trabajar a un alto nivel de desagregación sectorial del empleo, habida cuenta de que se trata de una encuesta cuya cantidad de casos no es suficiente para un análisis pormenorizado de los subsectores productivos. Por tal razón, y para ganar representatividad y disminuir el error muestral, en este trabajo se construyeron dos pools de datos de corte transversal y se unificaron diversas bases trimestrales de la EPH⁷. El primer pool está formado por las bases comprendidas entre el tercer trimestre de 2003 y el cuatro trimestre de 2011. El segundo pool comprende las bases entre el primer trimestre de 2012 y el cuarto de 2018⁸. Los tamaños muestrales resultantes están reportados a continuación en el Cuadro 1⁹.

La elección de los periodos a analizar responde a la dinámica de comportamiento del sector: en el primer periodo la producción de ropa en Argentina, atravesó un intenso proceso de crecimiento que duró hasta fines de 2011, solo interrumpido en 2009 por la crisis económica internacional. En esos ocho años, las cantidades fabricadas de ropa en Argentina crecieron un 62,8 %, según información del Indec. Por su parte, el segundo periodo iniciado en 2012 se caracteriza por una dinámica de contracción de la indumentaria confeccionada en el país, que a 2018 acumuló una caída del 33,3 %.

Cuadro 1. Cuadro 1. Tamaños muestrales 

Fuente: elaboración propia según EPH-Indec.

Además, cabe realizar una aclaración respecto de otra limitación importante de la EPH a la hora de captar fielmente a la totalidad del colectivo de trabajadores costureros. Según testimonios de extrabajadores de talleres clandestinos emplazados en viviendas particulares, los encargados de estos establecimientos realizan un estricto control de los accesos e impiden el ingreso a cualquier persona ajena al taller (^{Lieutier, 2010}; ^{Rivera, 2011}). En este contexto, difícilmente acepten responder encuestas sociodemográficas por parte de personal del Indec, por lo cual factiblemente la EPH no logre captar a los trabajadores de los talleres clandestinos. Dado que la evidencia cualitativa disponible indica que estos son los trabajadores con peores condiciones de vida dentro del sector, nuestro cálculo de pobreza en hogares donde viven trabajadores costureros probablemente subestima el verdadero valor.

B. Medición de la pobreza

Para el cálculo de la pobreza de los costureros y sus familias, se utilizó el método absoluto (también conocido como indirecto o de línea) siguiendo la metodología descripta en Gárriz et al. (²⁰¹²) y en Zack, Schteingart y Favata (²⁰¹⁷), que consiste en verificar si el ingreso total de los hogares alcanza o no para cubrir su respectiva canasta básica total. Por su parte, y en línea con la definición de la OIT, entenderemos por trabajador a aquel individuo que trabajó de manera remunerada al menos una hora en la última semana de referencia, criterio también utilizado por Gárriz et al. (²⁰¹²) y Beccaria y Groisman (²⁰⁰⁸).

Para la valorización de la canasta básica alimentaria (CBA) y de la canasta básica total (CBT) por adulto equivalente, se tomaron los valores por región informados por el Indec (2016) desde el segundo trimestre de 2016 al cuarto trimestre de 2018. Para obtener los valores de la CBA para los trimestres comprendidos entre 2003 y 2006, se utilizó el índice de precios al consumidor (IPC) del GBA elaborado por el Indec, mientras que para el periodo de 2007 y 2015 se utilizaron diversos IPC de institutos de estadísticas provinciales (desde 2007 San Luis, desde 2012 se incorporó el de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires (CABA) y desde 2013 el de Córdoba). La metodología oficial de medición de pobreza sufrió diversos cambios en el periodo analizado; para evitar que esto afecte nuestros resultados, se aplicó una metodología de medición homogénea (en particular, con una línea de pobreza constante), como se explica en Zack et al. (²⁰¹⁷).

C. Descomposición Oaxaca-Blinder

Para caracterizar las condiciones de vida de los hogares donde viven trabajadores costureros en relación con el total de hogares argentinos y los hogares con al menos un trabajador de la industria manufacturera, recurrimos a la descomposición Oaxaca-Blinder. Esta metodología permite descomponer la diferencia observada entre niveles de pobreza de hogares donde viven trabajadores costureros y el resto de los hogares en dos componentes, el efecto dotaciones y el efecto coeficientes. Mientras que el primero captura la parte de esa brecha que responde a diferencias de atributos observables entre los dos grupos, el segundo contiene las diferentes formas en que esos atributos son “remunerados”. De este modo, la descomposición permite cuantificar la medida en que el nivel de pobreza observado en costureros responde a características específicas de estos trabajadores o a características del sector en sí. Dado que la variable dependiente del problema es una dummy que adopta valor 1 si el trabajador vive en un hogar pobre, aplicamos la metodología de Yun (²⁰⁰⁴) para extender esta descomposición al modelo probit para variables dependientes dicotómicas. Para mayor claridad, reportamos los resultados de la estimación de los modelos probit en el Anexo 1. Las variables explicativas utilizadas son dummies de nivel educativo, edad, edad al cuadrado, dummies regionales, dummy de género, cantidad de miembros en el hogar, cantidad de miembros del hogar que trabajan, dummy de informalidad, horas trabajadas y dummy de extranjero. Un problema habitual en este tipo de descomposiciones es la no trivialidad en la elección de la categoría base para las variables categóricas; para subsanar esta limitación, se optó por la metodología presentada en Yun (²⁰⁰⁵).

A. Características individuales del trabajador

En la Figura 1 se presentan diversas características personales para los trabajadores de la industria de fabricación de indumentaria en Argentina: sexo, edad, lugar de nacimiento y nivel educativo. En primer lugar, es posible verificar la elevada presencia femenina en esta rama industrial, en la que el 67,6 % de los trabajadores fueron mujeres durante el periodo analizado. Esta cifra contrasta con el 41,6 % de la economía argentina en su conjunto y con el 23,2 % de la industria manufacturera. La mayor presencia femenina en esta rama es una tradición que proviene desde los orígenes del sector en Argentina a fines del siglo XIX y está asociada al propio oficio de la costura y a la facilidad de una tarea posible de realizar desde el hogar (^{Fernández y Legnazzi, 2012}).

En segundo lugar, se observa que la edad promedio en la costura fue de 40,8 años, mientras que para el promedio de la industria manufacturera se situó en 39 años, y para el total de la economía, 39,9 años. Al desagregar por sexo, se observa que las mujeres costureras promediaron los 42,4 años de edad, mientras que los hombres 37,5. Por su parte, en la confección de indumentaria, la participación de trabajadores nacidos en otros países (20,8 %) cuadruplicó el promedio de la industria (5,5 %) y de la economía nacional (5,6 %).

Dentro de este grupo, la comunidad boliviana fue la más importante, seguida de la paraguaya y la peruana (y otras menores como la uruguaya, la chilena o la coreana)¹⁰. Aquí desempeña un papel fundamental las redes de contactos familiares y sociales que contribuyen a la inserción laboral de los migrantes recién llegados, y configuran una rama en al que se concentran trabajadores de diversos orígenes (^{OIT, 2015}).

Fuente: elaboración propia según EPH-Indec.

Figura 1. Figura 1. Características individuales de los costureros (T3 de 2003 a T4 de 2018)La participación de mujer, extranjero y bajo nivel educativo se expresa en porcentaje mientras que la edad en años. 

En relación con el nivel educativo, la confección de indumentaria se destacó por una mayor presencia relativa de trabajadores con bajo nivel educativo (52,3 %) respecto de la industria manufacturera (47,2 %) como, sobre todo, de la economía total (40,8 %). La variable “bajo nivel educativo” incluye a aquellos trabajadores sin instrucción, a quienes tienen primaria completa e incompleta y a los que poseen secundaria incompleta. En efecto, las propias características del oficio de la costura tornan innecesaria la instrucción educativa de la mano de obra, por lo cual se constituye como una alternativa para aquellos trabajadores menos calificados (^{Bentolila, 2011}).

B. Características del puesto de trabajo

En la Figura 2, se muestran los resultados de la estadística descriptiva sobre diversas variables que refieren el puesto de trabajo. Se trata de la concentración del empleo en el GBA, del trabajo a domicilio (operado a través del hogar como el lugar de trabajo), de la informalidad laboral en asalariados (operado a través de trabajadores sin aporte al sistema jubilatorio), de la participación de trabajadores independientes (o por cuenta propia) y de los ocupados sin afiliación sindical¹². En primer lugar, se destaca que la concentración geográfica de la industria de confección de indumentaria alrededor del GBA, donde residió el 74,7 % de los ocupados en la confección: dicho porcentaje fue del 63,7 % para el empleo industrial y del 54,5 % para el total del empleo relevado por la EPH.

Fuente: elaboración propia según EPH-Indec y ENES¹¹.

Figura 2. Figura 2. Características del puesto de trabajo (T3 de 2003 a T4 de 2018) 

La concentración geográfica registrada en la EPH es convalidada por las estadísticas del OEDE del Ministerio de Producción y Trabajo de la Nación, que informan que para el promedio de 2018 el 72,1 % del empleo asalariado registrado en la industria de confección de indumentaria argentina se ubicó en la Ciudad de Buenos Aires y los partidos del GBA (^{OEDE, 2018}).

Otra característica distintiva del sector que surge de la EPH es la elevada presencia de trabajo a domicilio. Mientras que en la costura el 33,2 % de los trabajadores se desempeñó en sus hogares, este porcentaje desciende al 8,5 % para la industria manufacturera y al 3,9 % para el total de la economía. En efecto, en esta rama de actividad, el trabajo a domicilio se constituye en una forma frecuente de inserción laboral, dada la habitual fragmentación y tercerización de los procesos productivos que favorecen la evasión de las cargas sociales y el incumplimiento de la normativa laboral (^{Jelin, Mercado y Wyczykier, 1998}; ^{Lieutier et al., 2018}).

En el periodo de 2003 a 2018, la informalidad laboral en los costureros asalariados ascendió al 64,9 %, nivel significativamente superior al promedio de la industria (29,1 %) y de la economía en su conjunto (37,0 %). La extendida presencia de esta problema en el sector obedece a factores técnico-productivos (actividad con bajas barreras a la entrada, facilidad para aprender el oficio) y laborales (disponibilidad de trabajadores vulnerables, debilidad sindical) combinados con estrategias productivas basadas en el incremento de la competitividad a través del ahorro de cargas sociales y salarios de convenio vía fragmentación del proceso productivo (^{Ludmer, 2010}).

El sector se caracterizó por la elevada presencia de trabajo independiente (32,2 %), proporción que contrastó con el 15,6 % del promedio de la industria y el 19,2 % de la economía argentina. Bertranou y Casanova (2013) sugieren que el empleo independiente en la costura representa a los actores más débiles de la cadena de valor (talleristas a domicilio o talleristas por encargo) y oculta una relación laboral precaria con el dador de trabajo.

Por último, la cantidad de ocupados sin afiliación sindical fue más alta en la costura (89,1 %) que en la industria (77,3 %) y en la economía (82 %), según una encuesta realizada entre 2014 y 2015. Bentolila et al. (²⁰¹¹) identifican el aislamiento y la dispersión de los costureros (la gran mayoría se desempeña en microestablecimientos de hasta cinco trabajadores) como los principales obstáculos que impiden un mayor poder de sindicalización.

En la Figura 3, se presentan los datos de ingresos totales, ingresos horarios y horas trabajadas por mes referidas a la ocupación principal. Al tratarse de un pool de paneles de varios trimestres (con diferencias en valores nominales fruto del carácter inflacionario de la economía argentina durante el periodo analizado), se normalizaron los valores que utilizaron como referencia el ingreso horario y el ingreso total para el promedio de los ocupados de la economía argentina.

La figura deja en evidencia que los trabajadores costureros tuvieron ingresos totales por su ocupación principal un 37,4 % inferiores a los del promedio de la economía (y un 41,6 % menores que la industria). Esta diferencia fue principalmente explicada por las disparidades en el ingreso horario (32,3 % inferior), dado que las horas trabajadas en la semana resultaron prácticamente las mismas (39,1 contra 39,3).

C. Incidencia de la pobreza

A continuación, la Figura 4 muestra la evolución de la pobreza para hogares con al menos un miembro trabajador en la costura, en la industria y en la economía en general, entre el segundo trimestre de 2004¹³ y el cuarto trimestre de 2018. Dado que la submuestra de los costureros resulta pequeña dentro de la EPH, se optó por calcular medias móviles de cuatro trimestres, para poder visualizar mejor las tendencias.

Fuente: elaboración propia según EPH-Indec.

Figura 3. Figura 3. Ingresos y horas trabajadas por semana (T3 de 2003 a T4 de 2018) 

La observación de la Figura 4 permite concluir que durante prácticamente todo el periodo bajo análisis, la pobreza en hogares con al menos un trabajador en el sector de indumentaria fue superior a la de la industria manufacturera y el total de la economía. En particular, de 2003 a 2018 la pobreza en hogares con trabajadores costureros se ubicó 5 puntos porcentuales (pp) por encima del promedio de la economía y 7,3 pp por encima de los hogares con al menos un trabajador en la industria.

D. Resultados de la estimación

En esta subsección, abordamos la pregunta que guía a este trabajo: ¿el sector de indumentaria penaliza a sus trabajadores desde el punto de vista de la pobreza, aun controlando por atributos personales? El Cuadro 2 presenta el resumen de los resultados obtenidos en la descomposición Oaxaca-Blinder para cada periodo analizado.

Fuente: elaboración propia según EPH-Indec e institutos provinciales de estadística.

Figura 4. Figura 4. Tasa de pobreza en hogares con al menos un miembro ocupado en costura (media móvil cuatro trimestres. T2 de 2004 a T4 de 2018) 

En ambos periodos encontramos mayor probabilidad de ser pobre entre los trabajadores del sector costurero que en el resto de la población ocupada y en el resto de los ocupados en la industria manufacturera, con diferencias en torno a 9 pp en el primer periodo y 4,7 pp en el segundo, ambas estadísticamente significativas con confianza mayor del 99 %.

Cuadro 2. Cuadro 2. Resultados de la descomposición Oaxaca-Blinder 

***p < 0,01, **p < 0,05, *p < 0,1.

Fuente: elaboración propia según EPH-Indec.

El efecto dotaciones, que captura las diferencias en la pobreza explicadas por distintos atributos observables en cada grupo, explica el 37 % de la diferencia observada en el primer periodo y el 66 % de la reportada en el segundo, cuando se compara a los costureros con el total de la población. En cambio, cuando el grupo de comparación elegido son los trabajadores de la industria, el peso de este efecto asciende al 53 % en el primer periodo y al 81 % en el segundo. Esto implica que la brecha en pobreza responde en buena medida a que los trabajadores de la costura presentan peores atributos productivos que la población general, lo que se traduce en menores ingresos laborales, y que este efecto es mayor incluso cuando se los compara con los trabajadores de la industria manufacturera.

Por otra parte, el efecto coeficientes, que captura la penalidad salarial específica del sector costura, exhibe tamaños del 43 % y del 40 % cuando se compara con la población general, lo cual indica que efectivamente existe una peor estructura de remuneraciones en este sector ceteris paribus los atributos de sus trabajadores. Sin embargo, cuando se compara a los costureros con el resto del sector industrial, encontramos un tamaño considerablemente menor para este efecto, que de hecho se vuelve estadísticamente no significativo en el segundo periodo.

Aquí se observan dos fenómenos. Por un lado, la diferencia salarial entre costureros y otros trabajadores industriales responde más a diferencias de atributos productivos que a la estructura salarial del sector, lo cual indica que la costura absorbe a los trabajadores con los atributos menos valorados dentro de la industria. Por otro lado, el hecho de que este efecto coeficientes virtualmente desaparezca entre 2012 y 2018 parece ser producto del empeoramiento de las condiciones del sector manufacturero en general, que se tradujo en una reducción de su prima salarial específica. Los resultados de la descomposición sugieren que esto no redundó en mejoras para los costureros en el sector industrial (pues la diferencia en pobreza es similar, ya sea que se compare con la industria, ya sea con toda la población), ya que el sector siguió absorbiendo a los trabajadores con atributos productivos menos valorados, lo cual sugiere un posible efecto composición.

Por último, el efecto interacción (fruto de la no trivialidad en la elección del grupo base en cada descomposición) es significativo solo en el primer periodo y explica el 20 % de la diferencia observada. Para comprender mejor los determinantes de los efectos anteriores, podemos analizar la descomposición detallada, presentada en el Cuadro 3. Aplicamos la metodología sugerida por Yun (²⁰⁰⁵) para lidiar con la no trivialidad en la elección de la categoría base empleada en variables cualitativas. Los resultados varían levemente entre periodos, aunque algunos patrones generales se mantienen (para mayor detalle, los resultados de las estimaciones de los modelos probit pueden ser consultados en el Anexo 1).

En el efecto dotaciones, se observa una contribución relevante de las dummies educativas, la edad, la informalidad y la cantidad de horas trabajadas. Los costureros tienen menor nivel educativo, trabajan menor cantidad de horas y tienen mayor proporción de informalidad, factores que redundan en mayor nivel de pobreza; en particular, la informalidad por sí sola explica el 66 % de la diferencia observada en el primer periodo y el 91 % de la observada en el segundo. Sin embargo, la cantidad de miembros del hogar que trabajan ejerce un poderoso efecto compensador (de entre el el 20 y el 34 % del tamaño de la brecha, según el periodo); el hecho de que los hogares donde trabajan costureros tengan una alta tasa de empleo en su interior sugiere que el efecto trabajador adicional desempeña un papel relevante merced a las débiles condiciones sociales de estos hogares.

Dado que la relación entre la probabilidad de ser pobre y la edad tiene forma de parábola cóncava, los efectos asociados a la edad y a su cuadrado tienen signos distintos; el hecho de que su suma sea positiva indica que los costureros se ubican en torno al máximo de la parábola con mayor frecuencia que el resto de la población, lo cual ejerce un efecto compensador. Por otra parte, dado que la mayoría de los costureros reside en el GBA, implica que tienen menor representación en las regiones donde los ingresos son menores (Noroeste Argentino [NOA], Noreste Argentino [NEA] y Cuyo), pero también allí donde los ingresos son mayores (Patagonia); por este motivo, los signos asociados a las dummies regionales son distintos y en el primer periodo se compensan aproximadamente entre sí.

Si bien las variables educativas y regionales tienen un peso menor cuando se compara a los costureros solo con los trabajadores de la industria, la informalidad y las horas trabajadas¹⁴ asumen tamaños sensiblemente mayores, y llegan a explicar conjuntamente más que la totalidad de la brecha (lo que sugiere que existen otras variables que actúan como compensadoras). Esto refuerza lo explicado: el sector costura absorbe, claramente, la franja de trabajadores industriales con peores atributos productivos.

Cuadro 3. Cuadro 3. Resultados detallados de la descomposición Oaxaca-Blinder 

***p < 0,01, **p < 0,05, *p < 0,1.

elaboración propia según EPH-Indec.

La variable extranjero tiene un efecto estadísticamente significativo en el efecto dotaciones, aunque con un tamaño más reducido (en torno al 10 % de la diferencia observada). Si bien la proporción de extranjeros entre los costureros es alta y esto es penalizado por el mercado laboral, no se trata de un factor tan preponderante como los anteriores.

Pasando al efecto coeficientes, las horas trabajadas tienen un peso fundamental en el primer periodo (independiente del grupo de comparación elegido) pero con signo positivo; esto implica que, si bien los costureros trabajan en promedio menor cantidad de horas que el resto de los trabajadores, no está tan penalizado como en otros sectores y por tanto ejerce un efecto compensador de magnitud relevante. Sin embargo, en el periodo de 2011 a 2018, esta variable ya no presenta una contribución estadísticamente significativa (nuevamente, ya sea que se compare con la industria, ya sea con el total de la población). Esto sugiere que algo podría haber cambiado en el patrón de organización del trabajo en el sector en este segundo periodo y amerita mayor investigación posterior.

Las dummies educativas ofrecen un patrón interesante en el efecto coeficientes: las que denotan nivel educativo bajo exhiben valores positivos (es decir, compensan la brecha), mientras que las de nivel educativo alto exhiben valores negativos (es decir, contribuyen a la brecha). Esto indica que, mientras que la educación alta está peor remunerada en el sector costura que en el mercado de trabajo general (o en la industria en particular), la educación baja está menos penalizada, un patrón consistente con la idea de un sector donde las tareas realizadas tienen bajos requisitos de capital humano genérico. Sin embargo, cabe señalar que este patrón casi desaparece del todo en el segundo periodo si se toma a la industria como grupo de comparación, lo cual sugiere que esto podría responder a un proceso más general del sector industrial en su conjunto.

Por otro lado, un hallazgo interesante es que la dummy de género no contribuye de manera significativa a ninguno de los dos efectos, lo cual indica que no existe una dimensión de género en la diferencia de condiciones de vida entre hogares donde viven costureros y el resto de la población.

Finalmente, un punto a analizar es por qué la pobreza de los costureros tendió a asimilarse a la del resto de la economía entre ambos periodos (es decir, por qué la brecha pasó de 8,9 pp a 4,7 pp). El factor más destacable aquí es la menor dispersión de los ingresos laborales: el coeficiente de Gini de los ingresos laborales horarios pasó de 0,422 en el periodo de 2003 a 2011 a 0,380 en el periodo de 2012 a 2018; el grueso de la reducción se produjo durante el primer periodo (en 2003 el coeficiente de Gini era de 0,462 y en 2011 era de 0,399). Esta menor dispersión laboral es consistente con una menor brecha de ingresos horarios entre los trabajadores de alto y bajo nivel educativo, que pasó de 2,27 veces en el periodo de 2003 a 2011 a 1,92 en el periodo de 2012 a 2018 (en 2003 la brecha era de 2,35 veces y en 2011 de 2,05)¹⁵. En el caso de los costureros (que, como hemos visto, son de nivel educativo relativamente bajo), esta tendencia parece haberse replicado también, dado que su ingreso horario mediano pasó de ser el 61 % de la mediana de la economía entre 2003 y 2011 al 73 % entre 2012 y 2018, también de acuerdo con la EPH.