Tareas cognitivas no rutinarias: son realizadas nor- malmente por trabajadores altamente calificados. Estas tareas, que a menudo se dividen en dos grandes
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© Banco Mundial Unidad de Gestión de Argentina, Paraguay y Uruguay Práctica Global de Protección Social y Trabajo O˜cina Regional América Latina y el Caribe O˜cina del Banco Mundial Buenos Aires 570, piso 3 Montevideo, Uruguay www.bancomundial.org/uy Datos de portada: Imagen: En Paz contigo, oleo sobre lienzo. Autora: Lucía Bon˜glio, Montevideo. La presente imagen fue cedida por su autora para ilustrar la portada de esta publicación. Diseño y armado manosanta desarrollo editorial www.manosanta.com.uy Impresión Esta edición se imprimió al cuidado de Manuel Carballa, en la ciudad de Montevideo, en el mes de mayo de 2017. Depósito legal 371 668 – 2017
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Tabla de contenidos 5 Resumen 6 Introducción 7 Marco teórico 9 Metodología y fuente de información 11 Resultados empíricos 21 Implicancias para la política pública 23 Re˜exiones ˚nales 24 Agenda futura de investigación 25 Referencias bibliográ˚cas 27 Anexo
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˚Cambio tecnológico y el mercado de trabajo en Argentina y Uruguay. Un análisis desde el enfoque de tareas Ignacio Apella 1 y Gonzalo Zunino 2RESUMEN:El objetivo del presente trabajo es estudiar las tendencias del per˜l del empleo en Argentina y Uruguay según la importancia relativa del tipo de tareas realizadas por los trabajadores en sus ocupaciones, a ˜n de contar con una aproximación del impacto del cambio tecnológico sobre el mercado de trabajo. A partir de la de˜nición de un indicador que captura la importancia relativa de cuatro tipos de tareas, cognitivas/manuales y rutinarias/ no rutinarias, en base a la información provista por O*NET y las encuestas de hogares, se observa que en las últimas dos décadas la importancia relativa en el empleo de las tareas cognitivas se ha incrementado en tanto la de las tareas manuales se ha reducido, particularmente entre las cohortes más jóvenes. Ello es producto de cambios en la organización interna de cada ocupación y de movimientos de la fuerza de trabajo entre ramas de actividad y entre ocupaciones. Palabras clave : Cambio tecnológico, Mercado de trabajo, Productividad Códigos JEL: J01, J22, J24 1 Banco Mundial, Práctica Global de Protección Social y Trabajo. Correspondencia a iapella@worldbank.org 2 Centro de Investigaciones Económicas (CINVE), Montevideo, Uruguay. Correspondencia a gzunino@cinve.org.uy Los autores agradecen los valiosos comentarios aportados por las autoridades del Gobierno Argentino y Uruguayo a una versión pre -liminar presentada durante un seminario realizado en Montevideo, Uruguay, en Octubre de 2016: Ernesto Murro, Fernando Isabella, Lucia Pittaluga, Juan Pablo Martinez y Miguel Velardez. Asimismo, se agradecen los aportes realizados por Indhira Santos, Jesko Hentschel, Margaret Grosh y Truman Packard. Especial agradecimiento a Rafael Rofman por su apoyo a lo largo de todo el proceso de trabajo.
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˛1. INTRODUCCIÓN El cambio tecnológico, tal como el avance en las tecnolo -gías digitales, las comunicaciones y la robótica, pueden implicar una mejora en el bienestar general de la pobla -ción y reducir la pobreza, a partir del incremento de la productividad global de la economía. No obstante, si este proceso no es acompañado por inversiones complemen -tarias, es decir reformas institucionales y políticas públi – cas dirigidas a aprovechar las ventajas que este proceso otorga, el avance tecnológico podría también profundizar una situación de desigualdad. El avance tecnológico, junto con la reducción en el costo de acceso a estas nuevas for -mas de producción, genera un potencial desplazamiento de una parte de la fuerza de trabajo tradicional a través de máquinas administradas desde sistemas computa -cionales, al tiempo que podría sembrar el camino para la creación de nuevos tipos de empleos. Los mercados de trabajo de Argentina y Uruguay no se encuentran exentos de este proceso. Durante los últi – mos veinte años la fuerza de trabajo en ambos países ha pasado de desarrollar de manera más intensiva tareas manuales a realizar tareas cognitivas. Ello permite sugerir que, en promedio para todo el mercado, las ocupaciones se encuentran cambiando y con ello el tipo de habilidades requeridas al conjunto de trabajadores. Este fenómeno es una característica propia de los procesos de cambio en las funciones de producción de las economías, en particular, de la adopción de nuevas tecnologías como la robotiza -ción, que permiten sustituir a la mano de obra en algunas tareas especí˜cas. Los bene˜cios potenciales del avance tecnológico, tanto para los trabajadores como para los consumidores, son importantes. Las tecnologías digitales, por ejemplo, pueden crear puestos de trabajo e incrementar los bene -˜cios de los pequeños y medianos productores a partir de la expansión del acceso a la información y de los mecanis -mos de comunicación, sobre todo entre aquellos sectores que podrían ser o ya son usuarios de dichas tecnologías. Ejemplo de ello lo constituye la creación de plataformas comerciales conectadas a través de internet donde com -pradores y vendedores se reúnen asumiendo mínimos costos de transacción. Desde el punto de vista de los consumidores, el bene -˜cio proveniente del cambio tecnológico se encontraría asociado con la reducción potencial de los precios de los productos aguas abajo Šcomo consecuencia de la ganancia de e˜ciencia logradaŠ y la ampliación de la mayor disponibilidad de bienes y servicios, generando de este modo una variación positiva del excedente del con -sumidor. La mayor parte de estas ganancias de consumo provienen de menores costos marginales de producción y distribución cuando el sector productivo incorpora in -novación tecnológica y automatiza procesos productivos, aprovechando las economías de escala que se generan 3.Sin embargo, este nuevo escenario plantea algunos desafíos o nuevas inversiones complementarias sobre la fuerza de trabajo a ˜n de lograr que los bene˜cios ofreci – dos por el cambio tecnológico sean realizables. En otras palabras, ello demanda un incremento de la productivi -dad de los trabajadores a través del aumento de su capital humano a ˜n de lograr su adaptación y complementarie -dad con las nuevas formas de producción. En efecto, el bene˜cio generado por el uso de las nuevas tecnologías de producción no es automático. Es necesaria la mejora no sólo del acceso a los servicios de información y comu -nicación digital, sino también la incorporación de nuevos conocimientos básicos, a través de la actualización de los sistemas de educación y de formación continua. No obstante, el progreso técnico, en particular el avance de la robotización, hace que algunas actividades tengan un alto riesgo de quedar obsoletas, debido a que algunas de ellas, tales como las rutinarias y/o codi˜cables pueden ser fácilmente automatizadas, dando lugar a lo comúnmente conocido como desempleo tecnológico. Dependiendo de si las máquinas son capaces de sustituir sólo al trabajo poco cali˜cado, cali˜cado o todo el trabajo, se darán consecuencias distributivas diferentes. En este contexto, el objetivo del presente trabajo es estudiar las tendencias pasadas en el nivel de empleo según el tipo de tareas que los trabajadores realizan en sus ocupaciones, a ˜n de contar con una aproximación acerca del posible impacto del cambio tecnológico sobre la demanda de trabajo y abrir una discusión sobre las posi -bles respuestas a este desafío desde las políticas públicas. Este documento se enmarca en un programa de traba -jo desarrollado por el Banco Mundial que busca identi˜ – car políticas públicas que den respuesta a los desafíos que plantean algunas tendencias de˜nidas por los procesos de envejecimiento poblacional y cambio tecnológico en América Latina. El programa se inició con la preparación y publicación del libro fiCambio demográ˜co y desafíos 3 No obstante, el traslado a precios ˜nales de una mejora tecno -lógica asume cierto grado de competencia en cada mercado. En un mercado con elevada concentración la ganancia de e˜ – ciencia sería trasladada al margen de ganancia de las ˜rmas.
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ˆA su vez, las tareas en cada una de estas dos categorías pueden ser de naturaleza manual o cognitiva, es decir, que se relaciona con el trabajo físico o del conocimiento. A partir de ello, es posible establecer cuatro grandes ca – tegorías de tareas: 1. Tareas manuales rutinarias: se realizan normalmente por los trabajadores con bajo o medio nivel de cali˜ca -ción. Dichas tareas son altamente codi˜cables y reem -plazables por la automatización, como por ejemplo los ensambladores y fabricantes manuales. 2. Tareas manuales no rutinarias: se realizan común -mente por los trabajadores poco cali˜cados. La realiza -ción de estas tareas requiere de contar con capacidad de adaptación a la situación, del lenguaje, el reconoci -miento visual y la interacción social. Los conductores, trabajadores mineros y de la construcción son ejemplos de ocupaciones que desarrollan intensivamente este tipo de tareas. Estos trabajadores cuentan con una baja o nula probabilidad de ser computarizado, aunque, Frey y Osborne (2013) sugieren que algunas de estas tareas como el transporte y logística y el apoyo administrativo se encuentran en riesgo de ser automatizadas. 3. Tareas cognitivas rutinarias: son llevadas a cabo por los trabajadores de cali˜cación media. En algunas ocupa -ciones más que en otras, las computadoras podrían ser un factor de producción sustituto, ya que ellas requieren de conjuntos explícitos y repetidos de actividades que pueden ser codi˜cadas en un programa computacional. Las tareas desarrolladas por secretarios, personal de ventas, empleados administrativos y cajeros bancarios, entre otras, se encuentran dentro de este grupo. 4. Tareas cognitivas no rutinarias: son realizadas nor -malmente por trabajadores altamente cali˜cados. Estas tareas, que a menudo se dividen en dos grandes subcate -gorías tales como de análisis y de relaciones personales, requieren del pensamiento abstracto, la creatividad, la capacidad de resolución de problemas y habilidades de comunicación. Las computadoras pueden comple -mentar la realización de estas tareas, incrementando la productividad de los trabajadores cali˜cados. Estas tareas comúnmente son realizadas por profesionales, tales como gerentes, diseñadores, ingenieros y espe -cialistas en tecnología de la información, profesores, investigadores, entre otros. Todas las ocupaciones, con diferentes grados de intensi -dad, desarrollan alguna o una combinación de estas tareas descriptas. La intensidad de dichas tareas puede resultar muy heterogénea entre ocupaciones. A modo de ejemplo, un conductor de automóviles desarrolla durante la mayor parte de su tiempo tareas manuales no rutinarias, pero también realiza tareas cognitivas no rutinarias personales y cognitivas rutinarias. En cambio un cientí˜co destina la mayor parte de su tiempo a la realización de tareas cogni -tivas no rutinarias, aunque también desarrolla con menor intensidad tareas rutinarias (cognitivas y/o manuales). Debido a la disminución de los costos de acceso a las nuevas tecnologías, la maquinaria controlada desde una computadora podría sustituir a aquellos trabajadores que desarrollan con mayor intensidad tareas rutinarias, en especial las manuales. Este fenómeno no es nuevo. Esta sustitución se ha visto desde la primera revolución indus -trial, pero la revolución tecnológica se ha desarrollado de tal manera que las máquinas pueden desempeñar tareas cognitivas que décadas atrás sólo eran realizadas por las personas. De acuerdo con Bresnahan (1999), durante las últimas tres décadas las computadoras han sustituido tareas asociadas con el cálculo, la coordinación de acti – vidades y la comunicación, cajeros de bancos, operado -res telefónicos y otros operarios de tareas repetitivas de procesamiento de información. Por otro lado, la capacidad de las computadoras de sustituir a los trabajadores abocados a la realización de tareas cognitivas es limitada. El conjunto de tareas que demandan ˙exibilidad, creatividad, resolución de proble -mas y habilidades de comunicación Štareas cognitivas no rutinariasŠ son menos susceptibles de ser automatiza – das. La necesidad de establecer una serie de instrucciones explícitamente programadas constituye una restricción. Debido a que la tecnología computacional es más ágil para sustituir trabajadores que desarrollan de manera más intensiva tareas rutinarias que tareas no rutinarias, ésta se convierte en un factor complementario para el desa – rrollo de las tareas no rutinarias, e incluso con capacidad para incrementar su productividad marginal. A modo de ejemplo, la posibilidad de contar con un programador de búsqueda bibliográ˜ca a través de una computadora en red, aumenta la e˜ciencia y calidad de los investigadores que utilizan dichas referencias como insumo. No todas las tareas son susceptibles de ser reempla -zada por máquinas. La decisión del sector productivo relacionada con la combinación óptima de factores de producción se encuentra asociada no sólo con la elasti -cidad de sustitución entre factores sino también con el precio relativo de los mismos. El modelo simple planteado por Autor et al . (2003) y también por Frey y Osborne (2013) permite formalizar estas decisiones.
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ˇSuponiendo una función de producción Cobb-Dou -glas en trabajo y capital del siguiente modo: Donde Ls y k son el trabajo destinado a la realización de tareas susceptibles de automatización y el capital que puede realizar tales tareas, respectivamente. Ambos facto -res son sustitutos perfectos. Ln representa la dotación de trabajo requerido para las tareas no susceptibles de auto -matización. Suponiendo que el precio del producto es el numerario y que ws, y wn son el salario del trabajo posible de ser automatizado, el precio del capital y el salario del tra -bajo complementario, respectivamente, de las condiciones de primer orden se puede hallar la siguiente expresión. Donde (Ls + K ) Ln es la relación entre tareas susceptibles de automatización y tareas no susceptibles dentro de la función de producción. La condición de opti -malidad exige la igualdad entre el cociente de las produc -tividades marginales de los factores y los precios relativos: Suponiendo una reducción del precio del capital, , ello implica que la relación técnica de sustitución es me -nor que los precios relativos, incentivando a la ˜rma a bus -car una reasignación de factores productivos de manera tal de alcanzar la e˜ciencia económica. Para ello, la ˜rma sustituye mano de obra por capital 4. De las condiciones de primer orden, también se tiene que: Tomando logaritmo natural a ambos lados y diferen -ciando totalmente se tiene que: 4 En caso de funciones de producción aditivas, el único efecto vigente frente a un shock exógeno de precios es el efecto sus -titución. Como resultado se genera un efecto sustitución a favor de las tareas susceptibles de automatización, y dentro de estas a favor de las realizadas por el capital. Este cambio de precios relativos, además del efecto generado por la sustitución, generaría incentivos sobre el tipo de oferta de trabajo. De acuerdo con Goos y Manning (2007), para el caso de Gran Bretaña, es posible visibilizar una tendencia a la polarización del mercado de trabajo, con un crecimiento del empleo en trabajos cognitivos de altos ingresos y ocupaciones manuales de bajos in – gresos, acompañado de una disminución de los trabajos rutinarios de ingresos medios. En este sentido, dada una disminución de los precios de los equipos computaciona – les, las habilidades de resolución de problemas se están volviendo relativamente más productivas, lo que explica el crecimiento del empleo en ocupaciones que requieren del desarrollo de tareas cognitivas de mano de obra cali˜cada (Katz y Murphy, 1992 y Acemoglu, 2002). METODOLOGÍA Y FUENTE DE INFORMACIÓN La fuente de información utilizada en el presente trabajo es la base de datos desarrollada por O*NET (Occupational Information Network) la cual provee información referida al contenido de tareas de las ocupaciones. Desde el año 2003 los datos de O*NET han sido recopilados en Estados Unidos para aproximadamente 1000 ocupaciones en base a la Clasi˜cación Ocupacional Estándar (SOC-Standard Occupational Classi˜cation), y desde entonces hasta el año 2014 la misma ha sido actualizada periódicamente 5. Siguiendo a Acemoglu y Autor (2011) se utilizan cuatro conjuntos de datos de O*NET: habilidades, actividades del trabajo, contexto del trabajo y capacidades. Cada uno de ellos contiene descriptores que intentan medir, a partir de una escala la importancia, el nivel o el alcance de la actividad. Para ello, se utilizan los datos de O*NET 2003, 5 O*NET es el sucesor de DOT (Diccionario de Ocupacionales) que ya no es actualizado. O*NET se puso en marcha en 1998 sobre la base de los códigos BLS Occupational Employment Sta – tistics. En 2003 se cambió a SOC lo que implica que las medidas consistentes de contenido de la tarea se calculan desde el 2003.
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2005 y 2015 a ˜n de captar el cambio de contenido de las tareas dentro de cada ocupación en el tiempo 6.Asimismo, se utilizan las Encuestas Permanentes de Hogares de los años 1998, 2003 y 2015 para el caso argenti -no, y las Encuestas Continuas de Hogares correspondien -tes a los años 1995, 2003 y 2015 para el caso uruguayo. Con el ˜n de estimar el contenido de las tareas en las ocupaciones, se mapean los elementos de las tareas provistos por O*NET a la clasi˜cación de ocupaciones provenientes de las encuestas de hogares en Argentina y Uruguay. En general, cada país cuenta con una versión especí˜ca de la Clasi˜cación Internacional Uniforme de Ocupaciones (CIUO) o al menos, en los casos donde se utiliza una clasi˜cación nacional se le aplica una equi – valencia a la CIUO. Las clasi˜caciones utilizadas en las diferentes en -cuestas de hogares son los Códigos Nacionales de Ocu – paciones revisión 2001 y 1991 (CNO 01 y CNO 91) en el caso de Argentina y los códigos CIUO 2008, CIUO 88, y Cota70 en las encuestas de Uruguay. Por lo tanto, el mapeo de los datos O*NET en sus diferentes versiones con la información correspondiente a las encuestas de hogares de Argentina y Uruguay requirió de tablas de correspondencia SOC 2010-SOC 2000 7, SOC-2010-CIUO 088, CIUO 08-CNO 01 9, CNO 01-CNO 9110, CIUO 08-CIUO 8811 y CIUO 88-Cota 70 12. En muchos casos las tablas de correspondencias no determinan una correspondencia uno a uno entre las categorías de ocupaciones de O*NET y las encuestas de hogares. En estos casos se siguió la estrategia utilizada en Hardy et al . (2015). Cuatro situaciones pueden distinguirse. En primer lugar existen situaciones en las que un código ocupacional en una determinada clasi˜cación se corresponde con sólo un código ocupacional en la clasi˜cación con la cual se pretende realizar el mapeo. En este caso se imputan directamente las características asociadas al primer código en la segunda clasi˜cación. 6 En el presente trabajo se asume que las características que descri -ben cada ocupación promedio en Argentina y Uruguay son simi – lares a las prevalecientes en Estados Unidos. Esto no necesaria – mente es así y por tanto los resultados podrían tener algún sesgo. 7 Para compatibilizar las diferentes bases O*NET. 8 Para realizar el mapeo con la ECH de Uruguay 2015. 9 Para realizar el mapeo con la ECH de Argentina 2015. 10 Para realizar el mapeo con la ECH de Argentina 2003 y 1998. 11 Para realizar el mapeo con la ECH de Uruguay 2003. 12 Para realizar el mapeo con la ECH de Uruguay 1995. En segundo lugar, un código especí˜co de una cla -si˜cación se corresponde con más de un código en la clasi˜cación a la que se quiere realizar el mapeo. En este caso se imputó a todas las ocupaciones de la segunda clasi˜cación las características del mismo código original. En tercer lugar, el caso donde varias ocupaciones del código original se corresponden con un mismo código en la clasi˜cación de mapeo. En este caso se imputa a este último código el valor promedio de las características asociadas a los códigos de la clasi˜cación original. Finalmente, el caso donde varios códigos de la clasi˜ -cación original se corresponden con varios códigos en la clasi˜cación de mapeo. En esta situación, nuevamente se asigna a cada código en la clasi˜cación de mapeo el valor promedio de las características asociadas a los códigos correspondientes en la clasi˜cación original. Una vez concluido el mapeo, siguiendo a Acemoglu y Autor (2011) y Hardy et al. (2015) se construyen cinco medidas de contenido o intensidad de tareas principales: cognitivas no rutinarias analíticas e interpersonales, ru -tinarias cognitivas y manuales y no rutinarias manuales. Estas son conformadas por los atributos de las actividades que requieren su desarrollo. En este sentido, se seleccio -naron algunos atributos (elementos) que son represen -tativos de cada tarea. Los mismos se presentan la Tabla 1. TABLA 1. Construcción de la medida de contenido de tareas Tareas Elementos de las tareas (t) Cognitiva no rutinaria (analítica) Análisis de información Pensamiento creativo Interpretación de información para otros Cognitiva no rutinaria (interpersonal) Establecimiento de relaciones personales Guía, dirección y motivación de personal Entrenamiento/ desarrollo de otros Cognitiva rutinariaImportancia de repetición de la misma tarea Importancia de ser exacto o preciso Ser estructurado Manual no rutinariaOperar vehículos o aparatos mecánicos Utilizar el tiempo usando las manos para manejar, control o sentir objetos Destreza manual Orientación espacial Manual rutinariaRitmo determinado por la velocidad del equipamiento Controlador de máquinas y procesos Utilizar el tiempo haciendo movimientos repetitivos Fuente: elaboración propia en base a Acemoglu y Autor (2011)
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˘˘Después de asignar cada atributo a cada tarea, y és -tos a la información de las encuestas, se normalizan los valores de cada elemento t a ˜n de hacer la información comparable en el tiempo, usando la siguiente fórmula: Donde J es el conjunto de 16 ítems de tareas enume -rados en la Tabla 1 para el individuo i y j y j representan, respectivamente, el promedio ponderado y la desviación estándar de la tarea j en el total del período 1995-2015 calculado de la siguiente manera: Donde wi es el peso relativo atribuido al individuo i.Para la construcción de las medidas de intensidad de cada tarea se suman cada uno de los elementos del mismo grupo de tareas y se estandariza cada una de las cinco medidas de intensidad. 4. RESULTADOS EMPÍRICOS 4.1 Importancia relativa de cada tarea en el empleo En la presente sección se analizan las tendencias del em -pleo según la importancia relativa de cada tipo de tarea, a partir de la metodología previamente presentada. Con -cretamente, el foco de atención es la evolución del tipo de empleo durante aproximadamente los últimos veinte años, el cual puede ser de˜nido como la sumatoria de las personas ocupadas en alguna ocupación, la cual, a su vez, se constituye por un conjunto de tareas. Con el objetivo de contextualizar brevemente el mer -cado de trabajo, la Figura 1 presenta la tasa de empleo y la tasa de desocupación para el período comprendido entre los años 1995 y 2015. El principal hecho estilizado del mercado de trabajo en la década del 2000 es una reversión de las tendencias negativas observadas en los años noventa. En efecto, después de un empeoramiento durante la última mi -tad del decenio de los 90, que concluyó en 2002 con un tasa de desocupación máxima del 21,5 % en Argentina y del 17 % en Uruguay como consecuencia de la crisis económica argentina en dicho año y su efecto derrame hacía Uruguay, el empleo mostró un ritmo de crecimiento muy rápido, especialmente direccionado por el empleo a tiempo completo. Dicho cambio fue consecuencia de la con˜guración de un nuevo escenario macroeconómico, basado en un tipo de cambio competitivo y estable durante los primero ArgentinaUruguay 70%60%50%40%30%20%10%0%1995 1997 1999 20012003 20052007 2009201120132015ArgentinaUruguay 25%20%15%10%5%0%1995 1997 1999 20012003 20052007 2009201120132015FIGURA 1. Tasa de empleo y desocupación. Años 1995 Œ 2015 Fuente: elaboración propia en base a Banco Mundial-SEDLAC e Instituto Nacional de Estadística de Uruguay a) Tasa de empleo b) Tasa de desocupación
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