Trabajo y pobreza: el caso de los costureros en Argentina entre 2003 y 2018
| Autor | Gustavo Ludmer, Daniel Schteingart, Federico Favata, Martín Trombetta |
| Páginas | 57-90 |
57
desarro. soc. 71, primer semestre de 2013, pp. x-xx, issn 0120-3584
Revista
Desarrollo y Sociedad
83
Primer cuatrimestre 2020
PP. 57-90, ISSN 0120-3584
E-ISSN 1900-7760
Trabajo y pobreza: el caso de los costureros
en Argentina entre 2003 y 2018
Work and poverty: the case of sewing
workers in Argentina in 2003-2018
Gustavo Ludmer1
Daniel Schteingart2
Federico Favata3
Martín Trombetta4
DOI: 10.13043/DYS.84.2
Resumen
La precariedad laboral que caracteriza a la industria de ropa a nivel mundial
tiene su correlato en la calidad de vida de sus trabajadores. El objetivo de este
trabajo es analizar la relación entre el empleo en la costura y la pobreza para el
periodo de 2003 y 2018 en Argentina. Se responderá al siguiente interrogante:
¿trabajar en la confección de indumentaria aumenta las probabilidades de per-
tenecer a un hogar pobre, ceteris paribus las características observables de
los individuos y de sus hogares? Con información de la Encuesta Permanente
de Hogares (EPH) se realizó una descomposición Oaxaca-Blinder que permi-
1 Centro de Estudios e Investigaciones Laborales (CEIL), Consejo Nacional de Investigaciones Científicas
y Técnicas (CONICET). Correo electrónico: gusludmer@gmail.com
2 Centro de Innovación de los Trabajadores (CITRA), Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y
Técnicas (CONICET). Correo electrónico: dschteingart@gmail.com
3 Centro de Investigaciones Macroeconómicas para el Desarrollo (CIMaD), Universidad Nacional de San
Martín (UNSAM). Correo electrónico: favata.federico@gmail.com
4 Universidad Argentina de la Empresa (UADE), Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
(CONICET). Correo electrónico: martintrombetta@gmail.com
Este artículo fue recibido el 29 de marzo de 2019, revisado el 4 de septiembre 2019 y finalmente
aceptado el 30 de octubre de 2019.
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tió concluir que a) los trabajadores de la costura presentan niveles de pobreza
significativamente mayores que el resto, b) que tales diferencias se explican
en parte por atributos personales (baja calificación, por ejemplo) y c) también
debido a que trabajar en el sector de indumentaria incrementa las probabili-
dades de ser pobre, aun controlando por atributos personales.
Palabras clave: Oaxaca-Blinder, informalidad laboral, Argentina.
Clasificación JEL: J24, J31, J46, J81.
Abstract
Precarious work is a general feature of the clothing industry around the world
and has an impact on the quality of life for those who work in it. The aim of
this work is to analyze the link between working in the sewing industry and
poverty for the 2003-2018 period in Argentina. We intend to answer the ques-
tion ‘does working in the sewing industry raise one’s odds of living in a poor
household, conditional on observable attributes of households and individuals?’
Using data from household surveys, we perform a Oaxaca-Blinder decomposi-
tion and conclude that: a) sewing workers show significantly higher levels of
poverty than the rest of the workers in the economy, b) such differences are
partly explained by individual attributes (such as low skills, for instance), and
c) they are also explained by the fact that working in the sewing sector raises
the odds of being poor, controlling for observable attributes.
Keywords: Oaxaca-Blinder, labor informality, Argentina.
JEL classification: J24, J31, J46, J81.
Introducción
A nivel mundial, la industria de fabricación de indumentaria se destaca por
las adversas condiciones de trabajo que enfrentan día a día sus trabajadores
(Lopez-Acevedo y Robertson, 2016; Campaña Ropa Limpia, 2012). La pobreza
de los costureros y sus familias resulta moneda frecuente en esta rama de
la industria, en la que la mayoría de los ocupados percibe ingresos que ape-
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nas alcanzan para la subsistencia y gran parte no se encuentra protegido por
las normas y leyes que regulan las relaciones laborales (Miller y Hohenegger,
2016; Sluiter, 2009).
En 2017, el sector de fabricación de indumentaria generó en Argentina unos
44 000 puestos de trabajo asalariados formales, según estadísticas del Obser-
vatorio de Empleo y Dinámica Empresarial (OEDE, 2018). A ellos se suman
aproximadamente 100 000 personas que trabajan como costureros en la infor-
malidad, según estimaciones del Centro de Investigación y Desarrollo Textil del
Instituto Nacional de Tecnología Industrial (INTI, 2016) realizadas en función
de estadísticas sociodemográficas. Así, solo el eslabón industrial de la con-
fección de ropa generó alrededor de 144 000 puestos por año, de los cuales
alrededor del 70 % está en la informalidad laboral (Ludmer, 2016).
En la misma línea, diversos autores destacan que aproximadamente dos ter-
ceras partes de la producción de indumentaria en Argentina se realiza en uni-
dades productivas informales, conocidas como talleres clandestinos (Arcos,
2013; Lieutier, Degliantoni y Morillas, 2018; Bertranou y Casanova, 2013).
Estas unidades se encuentran ocultas del control de los organismos públicos
e incumplen las normativas laborales y de seguridad e higiene (Amengual y
Wolfson, 2011). Fruto de la crisis del sector, proliferaron durante la década
de 1990 y motorizaron la producción en los años siguientes al colapso de la
convertibilidad: hacia 2008 las organizaciones de talleristas estimaban la pre-
sencia de alrededor de 5000 talleres solo en la Ciudad Autónoma de Buenos
Aires (CABA) (Lieutier, 2010).
Los estudios cualitativos realizados con entrevistas destacan que los costureros
informales poseen ingresos significativamente inferiores a los salarios estable-
cidos por el Convenio Colectivo de Trabajo (CCT) N.º 626 de 20115-6 (Lieutier,
2010; OIT, 2015; Rivera, 2011). Además, los costureros informales no acceden
a la cobertura de salud vía obra social, están desprotegidos frente a acciden-
tes de trabajo, no reciben un salario sino que perciben un ingreso por prenda
5 En este punto, cabe aclarar que existe la posibilidad de que los costureros entrevistados subdeclaren
ingresos.
6 El CCT fue acordado entre la Federación Argentina de la Industria de la Indumentaria y Afines (Faiia),
en representación del sector empresarial, y la Federación Obrera Nacional de la Industria del Vestido
y Afines (Foniva), en representación del sector sindical.
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confeccionada, no perciben aguinaldo ni indemnización por despido, no acce-
den a licencias con goce de sueldo y sus jornadas laborales llegan a promediar,
en temporada alta, entre doce y catorce horas de duración (Salgado, 2012).
Por su parte, las fábricas y los talleres que sí cumplen con la normativa laboral
se enfrentan a la competencia del entramado productivo informal que confec-
ciona con menores costos por la evasión del pago de las cargas sociales y los
salarios establecidos en el convenio colectivo (Benencia, 2009; Gutti, 2013).
También son expuestos a la competencia de productos importados desde paí-
ses con mínimos costos de producción, lo que termina de configurar un con-
texto sumamente competitivo para los talleres formales (Lieutier, Degliantoni
y Morillas, 2018; Ministerio de Hacienda, 2017). Esta situación también resta
poder de negociación a los sindicatos de la rama a la hora de acordar sala-
rios, que se ubican entre los más bajos de toda la industria argentina (Coatz
y Schteingart, 2016).
El objetivo de este estudio es analizar la relación entre el trabajo en la confec-
ción de indumentaria y la pobreza en Argentina en los quince años compren-
didos entre 2003 y 2018. Se responderá al siguiente interrogante: ¿trabajar
en la confección de indumentaria aumenta las probabilidades de pertenecer
a un hogar pobre, ceteris paribus, las características observables de los indi-
viduos y de sus hogares? En otras palabras, en este artículo se buscará verifi-
car si la elevada incidencia de la pobreza en esta rama de actividad obedece a
una relación propia que genera el sector para sus trabajadores y sus familias o
si, en cambio, responde meramente a diversas características personales y de
los hogares que predominan entre los costureros (mayor participación feme-
nina, de trabajadores poco calificados, migrantes, con subocupación horaria
y hogares con muchos miembros, entre otros).
Nuestra hipótesis de trabajo es que la elevada pobreza de los costureros res-
pecto de la media de la economía no se debe solo a las características perso-
nales de sus trabajadores, sino a que el sector genera una penalidad adicional.
El periodo seleccionado obedece a la disponibilidad de los datos de la Encuesta
Permanente de Hogares (EPH) del Instituto Nacional de Estadísticas y Cen-
sos (Indec).
Para abordar el objetivo de la investigación, resulta necesario dar respuesta a
los siguientes interrogantes específicos:
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• ¿Cuálessonlascaracterísticasindividualesdelostrabajadorescostureros
en comparación con el total de ocupados y los ocupados en la industria?
• ¿Cuálessonlascaracterísticasdesuspuestosdetrabajo?
• ¿Existendiferenciasestadísticamentesignificativasentrelatasasdepo-
breza de hogares con trabajadores costureros respecto de la pobreza en
hogares integrados por trabajadores de otros sectores económicos (o de
la industria manufacturera en particular)?
• Deexistirtalesdiferencias,¿sedebenmeramentealosatributossociode-
mográficos de sus trabajadores (nivel educativo, inmigración, género, etc.)
o también a que existe una penalidad adicional para dichos trabajadores
por el mero hecho de desempeñarse en la confección de indumentaria?
Para responder a tales interrogantes, en primer lugar, se realizó una exhaustiva
revisión de la literatura disponible para conocer el estado del conocimiento
sobre el fenómeno de trabajadores pobres como de las particularidades del
sector de indumentaria e identificar el área de vacancia. A continuación, se
desarrolló una metodología cuantitativa basada en tres pilares: a) el análisis
descriptivo de las estadísticas disponibles en encuestas sociodemográficas; b)
el cálculo de la pobreza para los hogares con al menos un miembro trabaja-
dor en la costura, en la industria manufacturera en general y en la economía
total; y c) la realización de una descomposición Oaxaca-Blinder que permita
determinar en qué proporción las diferencias observadas son producto de atri-
butos observables particulares de los trabajadores del sector o por su perte-
nencia a esta rama de actividad.
Este artículo se estructura de la siguiente manera: luego de la introducción, en
la sección 2 se presenta un breve estado del conocimiento sobre el sector. A
continuación, se explicita la metodología del análisis descriptivo de los datos
cuantitativos, de los cálculos de la pobreza y de la descomposición Oaxaca-
Blinder utilizada para evaluar la hipótesis de pobreza asociada al sector (sec-
ción 3). En la sección 4, se presentan los resultados del análisis y se ensayan
algunas explicaciones en función del análisis del estado de conocimiento del
sector. Por último, se presentan las principales conclusiones y se plantean
futuras líneas de investigación.
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I. Revisión de la literatura: trabajo, pobreza e
industria de fabricación de indumentaria
A. Estudios sobre pobreza en trabajadores
El estudio de la pobreza en los trabajadores tomó impulso en los Estados Uni-
dos 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, Oli-
veri, 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 prime-
ros 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 compara-
ción 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 tra-
bajo (dinámica del empleo y de los ingresos salariales) y no tanto a las carac-
terísticas 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 carac-
terísticas propias de los individuos, de los sectores de actividad económica
donde trabajan y de la composición de sus hogares influyen en la probabili-
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dad 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 ocu-
pados 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 tra-
bajo 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 proce-
dimiento econométrico Oaxaca-Blinder, analiza comparativamente los niveles
de remuneración de los ocupados formales respecto de los informales contro-
lando 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, sostie-
nen 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 con-
fección 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
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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 (Kosa-
coff, 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 conse-
guir 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 deter-
mina 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 gra-
cias a la deficiente regulación estatal sobre la producción de ropa, dificultada
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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 sub-
sistencia en caso de tener que cumplir con las obligaciones de aportes y con-
tribuciones 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 tra-
bajos son investigaciones de tipo cualitativo sobre las relaciones laborales
características del sector y los entramados productivos. A pesar de la exten-
sión 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 aná-
lisis 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, terceri-
zados 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) rea-
lizan 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
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los costureros registrados, sus jornadas laborales suelen superar las 45 horas
semanales y se concentran en micro y pequeños establecimientos.
II. Datos y metodología
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 análi-
sis pormenorizado de los subsectores productivos. Por tal razón, y para ganar
representatividad y disminuir el error muestral, en este trabajo se construye-
ron dos pools de datos de corte transversal y se unificaron diversas bases tri-
mestrales 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 comporta-
miento 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
7 Este tratamiento se encuentra en línea con el adoptado en Maurizio et al. (2008).
8 Vale señalar que en la emergencia estadística decretada por el Gobierno Nacional en 2016 no se cuenta
con datos del tercer y cuarto trimestre de 2015 ni del primer trimestre de 2016 (tampoco se encuentra
disponible la base del tercer trimestre de 2007).
9 Debido a los cambios implementados en el Clasificador de Actividades Económicas para Encuestas
Sociodemográficas (CAES-Mercosur), en el primer pool, los costureros son identificados como la
actividad 1800, mientras que en el segundo se trata de la actividad 1400. En ambos casos, se incluye
a los trabajadores ocupados en la confección de prendas para hombres, mujeres, niños y bebés, de
uso interior o exterior, sea que su fabricación provenga del ensamble de tejidos planos, de tejidos de
punto o de la costura de pieles y cueros. Entre las principales actividades realizadas, se destacan el
moldeado, el tizado, el corte de las telas, la confección de las partes, el bordado, el control final y el
empaquetado.
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información del Indec. Por su parte, el segundo periodo iniciado en 2012 se
caracteriza por una dinámica de contracción de la indumentaria confeccio-
nada en el país, que a 2018 acumuló una caída del 33,3 %.
Cuadro 1. Tamaños muestrales
2003-2011 2012-2018
Personas Hogares Personas Hogares
Total 1.265.033 541.052 1.083.238 474.962
Ocupados 600.333 384.377 468.534 302.963
Industria 66.580 59.281 64.376 56.750
Costureros 7.550 6.863 4.650 4.206
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 trabaja-
dores costureros. Según testimonios de extrabajadores de talleres clandestinos
emplazados en viviendas particulares, los encargados de estos establecimien-
tos realizan un estricto control de los accesos e impiden el ingreso a cualquier
persona ajena al taller (Lieutier, 2010; Rivera, 2011). En este contexto, difícil-
mente acepten responder encuestas sociodemográficas por parte de personal
del Indec, por lo cual factiblemente la EPH no logre captar a los trabajado-
res 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 metodo-
logía 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 defi-
nición 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).
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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 com-
prendidos 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 homogé-
nea (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 traba-
jadores costureros en relación con el total de hogares argentinos y los hoga-
res 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 tra-
bajadores 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 carac-
terísticas 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 descomposicio-
nes es la no trivialidad en la elección de la categoría base para las variables
Gustavo Ludmer, Daniel Schteingart, Federico Favata y Martín Trombetta 69
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categóricas; para subsanar esta limitación, se optó por la metodología pre-
sentada en Yun (2005).
III. Resultados
Antes de proceder a presentar los resultados de la descomposición Oaxaca-
Blinder, se realiza un ejercicio de estadística descriptiva sobre las característi-
cas individuales del trabajador de la confección de indumentaria, de su puesto
de trabajo, así como de las horas trabajadas y su ingreso. En todos los casos,
también se presentan los datos para el promedio del resto de los ocupados de
la economía argentina y para el resto de los ocupados de la industria manu-
facturera. Los resultados refieren al periodo comprendido entre el tercer tri-
mestre de 2003 y el cuarto de 2018, y se presentan junto con el total de la
industria manufacturera y el total de la economía para facilitar su comparación.
A. Características individuales del trabajador
En la Figura 1 se presentan diversas características personales para los tra-
bajadores 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 argen-
tina 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 orí-
genes 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 indumenta-
ria, la participación de trabajadores nacidos en otros países (20,8 %) cuadru-
plicó el promedio de la industria (5,5 %) y de la economía nacional (5,6 %).
Trabajo y pobreza: el caso de los costureros en Argentina
70
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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).
Figura 1. Características individuales de los costureros (T3 de 2003 a T4 de 2018)
67,6
40,8
20,8
52,3
23,2
39,0
5,5
47,2
41,6
39,9
5,6
40,8
0
1
0
2
0
3
0
4
0
5
0
6
0
70
Mujer Edad Extranjeros Bajo nivel educativo
Confección Total industria Total economía
La participación de mujer, extranjero y bajo nivel educativo se expresa en porcentaje mientras que la edad
en años.
Fuente: elaboración propia según EPH-Indec.
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 edu-
10 De acuerdo con los registros de la EPH, durante el periodo de 2016 a 2018 el 60% de los costureros
inmigrantes fueron bolivianos, el 21% paraguayos y el 11% peruanos.
Gustavo Ludmer, Daniel Schteingart, Federico Favata y Martín Trombetta 71
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cativa 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 concentra-
ción 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
Figura 2. Características del puesto de trabajo (T3 de 2003 a T4 de 2018)
74,7%
33,2%
64,9%
32,2%
89,1%
63,7%
8,5%
29,1%
15,6%
77,3%
54,5%
3,9%
37,0%
19,2%
82,0%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Gran Buenos Aires Trabajo a
domicilio
Informalidad en
asalariados
Empleo
independiente
Sin afiliación
sindical
Confección Total industria Total economía
Fuente: elaboración propia según EPH-Indec y ENES11.
11 Los datos de sindicalización refieren a 2014 y 2015.
Trabajo y pobreza: el caso de los costureros en Argentina
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afiliación sindical12. En primer lugar, se destaca que la concentración geográ-
fica 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 rele-
vado por la EPH.
La concentración geográfica registrada en la EPH es convalidada por las esta-
dísticas 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 regis-
trado 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 pre-
sencia de trabajo a domicilio. Mientras que en la costura el 33,2 % de los tra-
bajadores 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 ter-
cerización de los procesos productivos que favorecen la evasión de las cargas
sociales y el incumplimiento de la normativa laboral (Jelin, Mercado y Wyczy-
kier, 1998; Lieutier et al., 2018).
En el periodo de 2003 a 2018, la informalidad laboral en los costureros asa-
lariados 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-producti-
vos (actividad con bajas barreras a la entrada, facilidad para aprender el ofi-
cio) y laborales (disponibilidad de trabajadores vulnerables, debilidad sindical)
combinados con estrategias productivas basadas en el incremento de la com-
petitividad a través del ahorro de cargas sociales y salarios de convenio vía
fragmentación del proceso productivo (Ludmer, 2010).
12 Por su parte, para obtener información acerca de la sindicalización de la rama, se trabajó con los datos de
la Encuesta Nacional sobre la Estructura Social (ENES), elaborada dentro del Programa de Investigación
sobre la Argentina Contemporánea (Pisac), para el segundo semestre de 2014 y el primero de 2015:
se relevó información de 8 200 hogares y 27 000 personas en más de 300 localidades del interior del
país.
Gustavo Ludmer, Daniel Schteingart, Federico Favata y Martín Trombetta 73
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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 débi-
les 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 ana-
lizado), 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 prin-
cipalmente explicada por las disparidades en el ingreso horario (32,3 % infe-
rior), 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 eco-
nomía 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
13 Dado que se trata de la media móvil de cuatro trimestres y que el relevamiento continuo de la EPH
comenzó en el tercer trimestre de 2003, el primer dato disponible es el del segundo trimestre de 2004.
Trabajo y pobreza: el caso de los costureros en Argentina
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Figura 3. Ingresos y horas trabajadas por semana (T3 de 2003 a T4 de 2018)
62,6 60,3
39,3
104,2
90,1
43,2
100,0 100,0
39,1
30
40
50
60
70
80
90
100
110
Ingreso total Ingreso horario Horas trabajadas - por semana
Confección Total industria Total economía
Fuente: elaboración propia según EPH-Indec.
la EPH, se optó por calcular medias móviles de cuatro trimestres, para poder
visualizar mejor las tendencias.
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 sec-
tor 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.
Gustavo Ludmer, Daniel Schteingart, Federico Favata y Martín Trombetta 75
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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)
2
0%
2
5%
3
0%
3
5%
4
0%
4
5%
5
0%
5
5%
6
0%
6
5%
70%
Hogares con trabajadores en costura
Hogares con trabajadores en la industria
Hogares con trabajadores en economía total
Fuente: elaboración propia según EPH-Indec e institutos provinciales de estadística.
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 estadística-
mente significativas con confianza mayor del 99 %.
Cuadro 2. Resultados de la descomposición Oaxaca-Blinder
Grupo base: trabajadores de la industria Grupo base: resto de la muestra
2003-2011 2012-2018 2003-2011 2012-2018
Categoría base 0,318 0,216 0,318 0,217
Costureros 0,409 0,262 0,409 0,262
Diferencia -0,0911*** -0,0457*** -0,0889*** -0,0447***
Efecto dotaciones -0,0485*** -0,0371*** -0,0329*** -0,0294***
Efecto coeficientes -0,0238*** -0,0076 -0,0380*** -0,0178**
Interacción -0,0189** -0,0011 -0,0180** 0,0025
Fuente: elaboración propia según EPH-Indec. ***p < 0,01, **p < 0,05, *p < 0,1.
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El efecto dotaciones, que captura las diferencias en la pobreza explicadas por
distintos atributos observables en cada grupo, explica el 37 % de la diferen-
cia 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 especí-
fica del sector costura, exhibe tamaños del 43 % y del 40 % cuando se com-
para 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 cos-
tureros y otros trabajadores industriales responde más a diferencias de atri-
butos 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 virtual-
mente 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 descomposi-
ción 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
Gustavo Ludmer, Daniel Schteingart, Federico Favata y Martín Trombetta 77
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periodo y explica el 20 % de la diferencia observada. Para comprender mejor
los determinantes de los efectos anteriores, podemos analizar la descomposi-
ción detallada, presentada en el Cuadro 3. Aplicamos la metodología sugerida
por Yun (2005) para lidiar con la no trivialidad en la elección de la catego-
ría 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 dum-
mies 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 cos-
tureros tengan una alta tasa de empleo en su interior sugiere que el efecto
trabajador adicional desempeña un papel relevante merced a las débiles con-
diciones 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 costu-
reros 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 informali-
Trabajo y pobreza: el caso de los costureros en Argentina
78
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Cuadro 3. Resultados detallados de la descomposición Oaxaca-Blinder
Grupo base: trabajadores de la industria Grupo base: resto de la muestra
2003-2011 2012-2018 2003-2011 2012-2018
Dotaciones Coeficientes Dotaciones Coeficientes Dotaciones Coeficientes Dotaciones Coeficientes
Educación hasta primaria
incompleta
-0,0003 0,0040*** 0,0008* 0,0012 0,0008 0,0043*** 0,0011** 0,0017**
Educación primaria completa -0,0026*** 0,0209*** -0,0012** 0,0063 -0,0041*** 0,0230*** -0,0019** 0,0084***
Educación secundaria incompleta -0,0002 0,0032 0,0002 0,0034 -0,0015** 0,0085*** -0,0004 0,0059***
Educación secundaria completa 0,0007* -0,0020 -0,0003 0,0012 0,0025*** 0,0006 0,0032*** 0,0036
Educación superior incompleta -0,0022*** -0,0040*** 0,0001 -0,0048 -0,0030*** -0,0054*** -0,0000 -0,0068***
Educación superior completa -0,0046*** -0,0049*** -0,0004 -0,0044* -0,0135*** -0,0063*** -0,0072** -0,0070***
Edad -0,0696*** 0,1676* -0,1280*** -0,1224 -0,0519*** 0,0982 -0,0964*** -0,1417
Edad al cuadrado 0,1106*** -0,0618 0,1543*** 0,0640 0,0858*** -0,0257 0,1180*** 0,0695
Región GBA 0,0056*** 0,0022 -0,0059*** -0,0082 0,0089*** 0,0013 -0,0076*** -0,0084**
Región NOA -0,0001 0,0054*** 0,0002 0,0031 0,0002 0,0049** -0,0004 0,0024
Región NEA -0,0060*** -0,0024* 0,0003 0,0032 0,0015*** -0,0045*** -0,0001 0,0022*
Región Cuyo 0,0026*** -0,0008 0,0009 0,0002 0,0011*** -0,0003 0,0002 -0,0002
Región Pampeana -0,0013** 0,0011 -0,0032** 0,0040 -0,0008** 0,0032 -0,0024** 0,0047**
Región Patagonia -0,0077*** -0,0004 0,0001 -0,0022 -0,0106*** 0,0004 0,0001 -0,0015*
Mujer 0,0151 0,0246** -0,0103 0,0003 0,0091 0,0073 -0,0061 -0,0081
Informal -0,0802*** 0,0033 -0,0539*** 0,0021 -0,0587*** 0,0037 -0,0409*** 0,0035
Horas -0,0297*** 0,0417*** -0,0156*** -0,0020 -0,0109*** 0,0288*** -0,0044*** -0,0043
Miembros hogar 0,0081*** -0,0004 0,0093*** -0,0012 0,0015 0,0012 0,0058*** -0,0048
Miembros del hogar que trabajan 0,0209*** 0,0003 0,0209*** 0,0156 0,0180*** 0,0067 0,0151*** 0,0148
Extranjero -0,0076*** -0,0050** -0,0053** -0,0002 -0,0075*** -0,0069*** -0,0051** 0,0001
Fuente: elaboración propia según EPH-Indec. ***p < 0,01, **p < 0,05, *p < 0,1.
Gustavo Ludmer, Daniel Schteingart, Federico Favata y Martín Trombetta 79
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dad 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.
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 cos-
tureros 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 funda-
mental en el primer periodo (independiente del grupo de comparación ele-
gido) 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 com-
pensador 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 coefi-
cientes: 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, mien-
tras 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 gené-
rico. 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
14 La diferencia con el resultado de la estadística descriptiva radica en que en ese caso se tomaron los
individuos según su criterio de expansión muestral, mientras que para el Oaxaca-Blinder y el probit se
consideraron solo los resultados para los individuos relevados.
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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 contri-
buye 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 ten-
dió 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 ingre-
sos 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 bre-
cha 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 rela-
tivamente 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.
IV. Conclusiones
Este trabajo se propuso responder al interrogante sobre si trabajar en el sector
de fabricación de indumentaria aumenta las probabilidades de pertenecer a un
hogar pobre. Analizando datos de la EPH a través del método Oaxaca-Blinder
para el periodo de 2003 y 2018, hemos podido comprobar que:
• Efectivamente,existendiferenciassignificativasenlosnivelesdepobreza
entre los costureros y el resto de los trabajadores (diferencias que fueron
15 Los datos de brechas salariales surgen de la base de datos del Centro de Estudios Distributivos, Laborales
y Sociales (Cedlas), según procesamientos de la EPH. Se debe considerar que los valores de brechas
según nivel educativo corresponden a varones adultos.
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aminorando con el paso del tiempo producto de una mayor homogenei-
zación de los ingresos laborales a partir de 2003).
• Tantoelefectodotacionescomoelefectocoeficientesfueronestadística-
mente significativos durante todo el periodo analizado, aunque con una
magnitud más moderada en el periodo de 2012 a 2018 (producto de que
el diferencial de pobreza de los costureros respecto de la media fue menor
que entre 2003 y 2011).
• Unapartedelasdiferenciasenlosnivelesdepobrezaentrecosturerosyel
resto de los trabajadores se explica por ciertas características individuales
de aquellos (efecto dotaciones) que son penalizadas en el mercado laboral
(como bajo nivel educativo, mayor informalidad y mayor porcentaje de
inmigrantes, por ejemplo).
• Secomprobó quela estructurade remuneracionesdel sectoragrava la
situación de pobreza en la comparación con el resto de los ocupados de
la economía y con el resto de los de la industria manufacturera, aunque
en este último caso solo para el primer periodo (efecto coeficientes). En
otros términos, un trabajador con determinados atributos individuales tiene
mayor probabilidad de ser pobre si trabaja en la costura que si lo hace en
otro sector.
En relación con el proceso de homogeneización de ingresos laborales veri-
ficado en este trabajo, es posible plantear dos explicaciones que podrán ser
tomadas como hipótesis para futuras investigaciones sobre el sector. Por un
lado, Gasparini et al. (2016), analizando tendencias de América Latina, sugie-
ren que con el cambio de siglo aumentó la demanda relativa de los trabajos
no calificados. Ello contrasta con la década de la década de 1990 cuando la
liberalización económica afectó relativamente más a los trabajadores menos
calificados que a los calificados. Por el contrario, durante la primera décsada
del siglo XXI el crecimiento económico fue más intenso y generalizado a múlti-
ples sectores que en la década de 1990, con impactos positivos en la demanda
de ramas intensivas en mano de obra poco calificada.
En segundo lugar, Argentina se caracterizó por un cambio cualitativo en la
institucionalidad del mercado laboral a partir de 2003, momento a partir del
cual los aumentos del salario mínimo tendieron a subir sustancialmente por
encima de los del salario medio (particularmente hasta 2006), y así homoge-
neizó la pirámide salarial (Bertranou y Casanova, 2013). Ardiciácono (2015)
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analizó el impacto distributivo del salario mínimo en Argentina entre 2003
y 2013, y concluyó la existencia de una significativa contribución de este a
la reducción de las brechas salariales. Vale apuntar que es probable que los
efectos de estos cambios en la institucionalidad del mercado laboral se hayan
visto amplificados por la fuerte expansión económica de esos años, que per-
mitió una rápida generación de empleos, una acelerada baja del desempleo
y una reducción significativa de la informalidad laboral (Porta et al., 2017).
A partir de todos estos hallazgos, surgen nuevos interrogantes que abren futu-
ras líneas tanto de investigación como de políticas públicas. Respecto de las
primeras, resulta interesante replicar este ejercicio pero para otros sectores
de actividad, para así diagnosticar cuáles tienen un efecto benéfico sobre la
pobreza y cuáles, al igual que en fabricación de indumentaria, uno negativo.
En cuanto a las políticas públicas, los resultados aquí presentados evidencian
la necesidad de diseñar e implementar políticas concretas que permitan eli-
minar (o al menos morigerar) el efecto negativo que introduce el sector de la
costura sobre la pobreza de sus trabajadores.
Agradecimientos
Por último, cabe aclarar que para la realización de esta investigación no se
tuvieron fuentes de financiamiento. Los autores agradecen a los evaluadores
anónimos que realizaron valiosos aportes y sirvieron para mejorar sustantiva-
mente la calidad del producto final.
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Anexo 1. Modelo probit
Se procedió a estimar un modelo probit donde la variable dependiente es una
dummy de pertenencia a un hogar pobre. Las variables independientes son las
descriptas en el texto. El objetivo del modelo fue cuantificar, de la forma más
adecuada, cuánto incrementa la probabilidad de pertenecer a un hogar pobre
el hecho de trabajar en la costura, controlando por atributos observables. En el
Cuadro A1, se presentan los resultados para los dos pools de paneles construi-
dos: 2003-2011 y 2012-2018.
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Cuadro A1. Resultados detallados del modelo probit
2003-2011 2012-2018
Educación hasta primaria incompleta 0,3678*** 0,2362***
(0,3616 - 0,3740) (0,2293 -
0,2432)
Educación primaria completa 0,2391*** 0,1505***
(0,2351 - 0,2431) (0,1465 -
0,1545)
Educación secundaria incompleta 0,1447*** 0,0997***
(0,1407 - 0,1487) (0,0960 -
0,1034)
Educación superior incompleta -0,0853*** -0,0511***
(-0,0896 - -0,0810) (-0,0551 -
-0,0472)
Educación superior completa -0,1798*** -0,1141***
(-0,1841 - -0,1754) (-0,1180 -
-0,1103)
Edad 0,0172*** 0,0161***
(0,0166 - 0,0178) (0,0155 -
0,0167)
Edad al cuadrado -0,0003*** -0,0002***
(-0,0003 - -0,0003) (-0,0002 -
-0,0002)
Región NOA 0,0969*** 0,0158***
(0,0924 - 0,1014) (0,0116 -
0,0199)
Región NEA 0,1607*** 0,0393***
(0,1552 - 0,1661) (0,0342 -
0,0443)
Región Cuyo 0,1118*** 0,0270***
(0,1065 - 0,1171) (0,0221 -
0,0318)
Región Pampeana 0,0389*** 0,002
(0,0348 - 0,0431) (-0,0020 -
0,0059)
Región Patagonia -0,0741*** -0,0391***
(-0,0789 - -0,0693) (-0,0435 -
-0,0347)
(Continúa)
Trabajo y pobreza: el caso de los costureros en Argentina
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desarro. soc. 84, bogotá, primer cuatrimestre de 2020, pp. 57-90, issn 0120-3584, e-issn 1900-7760, doi: 10.13043/dys.84.2
Cuadro A1. Resultados detallados del modelo probit
2003-2011 2012-2018
Mujer -0,0150*** -0,0023*
(-0,0178 - -0,0122) (-0,0050 -
0,0003)
Costurero 0,0442*** 0,0232***
(0,0324 - 0,0560) (0,0100 -
0,0363)
Miembros del hogar que trabajan -0,1546*** -0,1240***
(-0,1565 - -0,1527) (-0,1258 -
-0,1222)
Informal 0,2473*** 0,1757***
(0,2445 - 0,2501) (0,1729 -
0,1784)
Horas mensuales -0,0006*** -0,0005***
(-0,0007 - -0,0006) (-0,0005 -
-0,0005)
Miembros hogar 0,1024*** 0,0722***
(0,1010 - 0,1037) (0,0710 -
0,0734)
Extranjero 0,0461*** 0,0453***
(0,0396 - 0,0527) (0,0389 -
0,0518)
Observaciones 572.019 394.992
*** significativo al 99%, ** al 95% y * al 90%
Fuente: elaboración propia según EPH-Indec.
