El contenido de tareas y la dinámica del empleo en España Sergio Torrejón Pérez Abstract El empleo de servicios ha mostrado una evolución más favorable que el de otros sectores en las décadas recientes en España. Esto no se debe solo al hecho que se trate del empleo más productivo, ya que los servicios no cualificados también crecieron más –en expansión- y han resistido mejor la caída de la demanda –en crisis- que el de otros sectores de baja calidad. Dado que la calidad del empleo no explica el fenómeno, en este trabajo llevo a cabo un análisis en el que se ponen en relación las características materiales del empleo –lo que se hace en el trabajo- con su dinámica. ¿Explican el tipo de tareas que se llevan a cabo en el empleo su dinámica reciente? Para abordar el análisis he desarrollado un conjunto de índices que miden el grado de implicación de cada empleo en la realización de diferentes tareas: de carácter físico, intelectual, social, referidas al modo de organización del trabajo y al tipo de tecnología empleada. Estos se han elaborado a partir de la información de variables de diferentes bases de datos -la EWCS, PIAAC y ONET-, cuya información se ha puesto en relación con la de la EULFS. Los resultados muestran que determinados atributos del empleo –la creatividad, el carácter social, el hecho de que no sea rutinario ni implique el uso de maquinaria y herramientas mecánicas- están relacionados de forma clara con el hecho de que haya tenido una evolución más favorable a lo largo de los últimos años. Índice: Introducción; 1. Debate; 2. Metodología; 3. Análisis; 3.1. El contenido de tareas de los empleos; 3.2. El futuro del empleo: el Índice de Riesgo de Remplazo; Conclusiones. Palabras clave Ocupaciones; empleo; mercado de trabajo; cambio estructural; tecnología; comercio internacional; automatización; deslocalización; tareas; segmentación; ciclos económicos 1 Introducción Las sociedades postindustriales se consolidaron con economías de servicios. De este proceso suele subrayarse la parte del relato que hace referencia al impulso del logro educativo de la población y el progreso tecnológico, factores decisivos a la hora de impulsar la llamada economía del conocimiento. Sin embargo, se debe advertir que en muchos países, como España, los servicios no cualificados han crecido tanto e incluso más que los avanzados y relacionados con el uso de nuevas tecnologías. Este es, de hecho, uno de los motivos que explican que el empleo creciera de forma polarizada en la etapa expansiva (Torrejón, 2016). Tras la crisis hemos comprobado que ha sido de nuevo el empleo de servicios el que mejor ha resistido sus embates; y no solo los servicios avanzados y de calidad, sino que incluso los no cualificados han sufrido mucho menos la caída de la ocupación que otros empleos de baja calidad (Torrejón, 2016). Una observación que advierte de la importancia de tener en cuenta el tipo de empleo (lo que se hace en el mismo) a la hora de tratar de explicar su dinámica, y no solo su grado de calidad o flexibilidad. En este trabajo dialogo con la literatura sobre cambio estructural del empleo, con el objetivo de comprobar si algunas de sus principales premisas son capaces de explicar la evolución que ha seguido en el caso de España. De entre ellas, existe consenso con la idea de que el cambio tecnológico y los cambios en el comercio internacional, a través de la automatización y la deslocalización de la actividad productiva, promueven el estancamiento de los empleos rutinarios e impulsan el que exige de flexibilidad, contacto físico o habilidades creativas. Partiendo de esta base planteo la siguiente pregunta de investigación: ¿Se nutren los servicios y las ocupaciones que han presentado una evolución más favorable del tipo de tareas que se consideran más difíciles de sustituir? Además, considerando esos mismos criterios he elaborado un Índice de Riesgo de Remplazo (IRR), que informa sobre el mayor o menor riesgo teórico que tiene un empleo, ocupación, sector o segmento de población de desaparecer en el futuro próximo. Esta herramienta permite profundizar en el análisis sobre los procesos y dinámicas del mercado de trabajo, informando sobre posibles tendencias futuras, advirtiendo de las ocupaciones y segmentos de población más vulnerables y pudiendo contribuir de este modo a la mejora del diseño de las políticas que tratan de ajustar las características de la oferta de trabajo a los cambios en la demanda del empleo. 2 Para cumplir con los objetivos planteados utilizo un conjunto de indicadores que permiten caracterizar a los empleos a través del tipo de tareas que implica su puesta en práctica. Esto permite poner a prueba las hipótesis que hablan del modo en que el cambio tecnológico y los cambios en el comercio internacional afectan a los diferentes tipos de tareas. La idea que motivó este análisis era la de contribuir al grueso de la literatura con una información más detallada que la de las clasificaciones de tareas desarrolladas previamente, permitiendo afinar el análisis obteniendo una caracterización más detallada y diversa. No obstante, para elaborar el conjunto de indicadores utilizado ha sido necesario extraer la información de variables de diferentes bases de datos y encuestas: ONET, PIAAC y la EWCS. El artículo se organiza del siguiente modo: en primer lugar se discuten las principales aportaciones de la teoría sobre el cambio en la estructura de empleo, con el objeto de identificar los tipos de tareas más y menos susceptibles de ser remplazados en el futuro. En segundo lugar se describe la metodología empleada, que me permite caracterizar a los empleos de forma detallada en función de su contenido de tareas. En tercer lugar llevo a cabo el análisis, a) poniendo en relación la dinámica de distintos grupos de empleos con su contenido de tareas y b) asignando un valor del IRR a diferentes grupos de empleos y segmentos. Termino el manuscrito con un apartado en el que a modo de conclusión se describen las principales aportaciones del trabajo. 1. Debate Como señalaba en la introducción, en este trabajo me centro en la dimensión material del empleo. Esto es, el modo en que sus características intrínsecas condicionan su dinámica. Es por esto por lo que, aunque las transformaciones en la estructura ocupacional son siempre resultado de la interacción de factores del lado de la oferta y la demanda en un contexto institucional determinado (Oesch y Rodríguez Menés, 2011:505), me centro ahora en los que tienen una implicación directa sobre la forma en que se transforman inputs en outputs en el proceso productivo para generar productos y/ o servicios. Esto es, sobre los factores que determinan la naturaleza de las tareas que se llevan a cabo en el trabajo. De entre estos, los más relevantes son el cambio tecnológico y los cambios en el comercio internacional, precisamente a los que se ha prestado una mayor atención en la literatura internacional sobre el cambio estructural del mercado de trabajo (Acemoglu y Autor, 2010; Autor, 2014; Autor y Dorn, 2013; Autor et al., 2013; 3 Autor et al., 2006; Autor et al., 2003; Bell, 1973; Berman et al., 1998; Gallie et al., 1998; Goos y Manning, 2007; Goos et al., 2009, 2010, 2014). La teoría de Skill-Biased Technical Change fue de las primeras en interpretar los posibles efectos de la introducción de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) sobre la estructura del empleo. Para ello desarrollaron un modelo muy simple en el que se distingue el trabajo cualificado del no cualificado. Sus previsiones indican que las nuevas tecnologías incrementan la productividad de la fuerza de trabajo cualificada, motivo por el que aumentaría su demanda relativa (). Fue la routinization hypothesis la teoría que, aun considerando que el impacto de la tecnología es el factor clave, reformuló este modelo y consideró que el impacto de la misma no es lineal, elaborando uno más complejo en el que empezaron a distinguir diferentes tipos de tareas. El modelo original de Autor et al. (2003) distingue entre una dimensión que hace referencia al carácter rutinario o no rutinario de las tareas y otra que hace referencia al carácter manual o cognitivo de las mismas, por lo que de la combinación de ambas se obtiene una clasificación en la que se diferencian cuatro tipos de empleos. Esta clasificación ha sido la más influyente, habiendo sido empleada luego en numerosos trabajos. Sea empleando el mismo modelo (Goos y Manning, 2007; Spitz-Oener, 2006) u otros similares en los que se introducen ligeras diferencias. Al combinar las dos categorías de tareas rutinarias en una, por ejemplo, algunos trabajos han generado una clasificación tridimensional, diferenciando entre tareas abstractas, rutinarias y manuales (Autor y Handel, 2013; Autor et al., 2006). De la Rica y Gortazar subrayan, además de esas tres categorías, la importancia del uso de tecnologías de la información y la comunicación (2016). Goos et al. por su parte introdujeron el concepto de tareas de servicios, haciendo referencia a las que se llevan a cabo en empleos que precisan de trato e interacción con clientes (Goos et al., 2009, 2010); de modo que, según este modelo, las diferentes tareas se agrupan en abstractas -intensivas en habilidades cognitivas no rutinarias-, de servicios --intensivas en habilidades no rutinarias no cognitivas- y rutinarias -tanto cognitivas como no cognitivas-. En definitiva, aunque se han desarrollado diferentes propuestas, todas se han basado esencialmente en la misma taxonomía, aunque introduzcan algunos matices en función del interés particular de cada investigación. Sin embargo, lo relevante para el propósito de esta investigación es subrayar las principales implicaciones del cambio tecnológico sobre los distintos tipos de tareas, tal 4 y como describe la routinization hypothesis. Como se relata en numerosos trabajos (Acemoglu y Autor, 2010:20-22; Autor, 2014:846; Autor et al., 2006:7; Autor et al., 2003; Fernández-Macías, 2012:7; Goos y Manning, 2007:120-121; Goos et al., 2009; Oesch y Rodríguez Menés, 2011:506), el argumento de esta hipótesis explica que el desarrollo tecnológico, a través de la automatización, permite sustituir parte de los empleos compuestos de tareas de carácter rutinario, como pasó primero con el empleo industrial de baja cualificación y más recientemente con el empleo de servicios de administración. Por su parte, las nuevas tecnologías son complementarias a los empleos más cualificados y que requieren de habilidades creativas, mientras que no son capaces de sustituir el tipo de tareas que requieren de flexibilidad, contacto físico y no son fácilmente codificables. Lo que marca la diferencia entre una primera era de las máquinas -la Revolución Industrial- y otra segunda es que mientras que en la primera las máquinas complementaban la fuerza de trabajo humana, ahora sustituyen gran parte (Brynjolfsson y McAfee, 2014). Pero la tecnología no es el único factor que genera cambios relevantes en la demanda de empleo. Los cambios en el comercio internacional son el otro gran determinante de la polarización (Autor et al., 2006; Goos et al., 2009, 2010). Y es que el comercio internacional ha ganado mucho peso en las últimas décadas, aumentando mucho la cantidad de bienes, servicios y mercancías que se intercambian en el mercado global. Sin embargo, los efectos de la deslocalización afectan de forma desigual a los distintos empleos, ya que unos tipos de tareas son más fáciles de comercializar que otras. Se consideran potencialmente deslocalizables las tareas que: exigen del uso de información codificable, frente a las que requieren de información tácita (Leamer y Storper, 2001); pueden ser resumidas en reglas deductivas, y en consecuencia tienen un carácter más rutinario (Levy y Murnane, 2004) y no requieren contacto físico ni proximidad geográfica (Blinder, 2006). Por estos motivos, la deslocalización está asociada en el país de origen con un cambio que favorece los empleos de tareas no rutinarias, que implican procedimientos no repetitivos y exigen del desarrollo de tareas interactivas y que requieren de contacto físico (Becker et al., 2013). Es decir, la serie de empleos que se localizan normalmente en los extremos de la distribució n según calidad. De modo que, al considerar estas hipótesis, se advierte de la centralidad adquiere en ambas tradiciones el carácter rutinario de los empleos. De forma más específica, en la literatura sobre el cambio tecnológico se señala la relevancia de la creatividad como 5 habilidad que aún es difícil remplazar por tecnología, y el uso de maquinaria mecánica como factor de riesgo de reemplazo. Por su parte, la literatura sobre el cambio en el comercio advierte de la importancia de la dimensión social de las tareas, considerando que la exigencia de interacción y contacto físico directo con otras personas es uno de los factores clave que permite discriminar los efectos negativos de los cambios en el comercio. 2. Metodología Un aspecto clave para el propósito de esta investigación es poder manejar una clasificación que permita distinguir los principales tipos de tareas que pueden llevarse a cabo en el trabajo. Esto es requisito necesario para poner en relación sus características materiales y su dinámica. Para acometer esta tarea me sirvo de la clasificación que he elaborado junto a parte del equipo implicado en el proyecto European Jobs Monitor de Eurofound, cuyo proceso operacionalización se detalla en un documento aparte (Fernández-Macías et al.). Aunque sea preciso ahora describir algunas de sus características más básicas, para entender el detalle de la propuesta conviene leer el documento metodológico original, ya que el alcance de la misma excede el sentido y el espacio de este trabajo. El valor añadido que proporciona el uso de esta información radica en el hecho de ser uno de los conjuntos de indicadores de tareas más completos que se han desarrollado hasta la fecha. No obstante, su desarrollo ha implicado el uso de varias de las bases de datos y encuestas que contienen información sobre lo que hacen los trabajadores en el puesto de trabajo y cuya información puede vincularse a la de sectores –NACE- y ocupaciones –ISCO-: ONET, PIAAC y la European Working Conditions Survey. Primeramente, conceptualizando a través de la teoría, se hizo una clasificación del tipo de tareas que pueden distinguirse en el proceso productivo –tal y como se extrae de la literatura sobre el cambio estructural del empleo-. De las diversas fuentes se seleccionaron las variables que informan sobre lo que hacen los trabajadores en el empleo, ubicándolas en cada una de las dimensiones consideradas. Una vez se dispone de todas las variables estas pueden transformarse en indicadores, normalizándolos para que su rango de valores oscile de 0 a 1: significando el 0 ausencia de necesidad de llevar a cabo esa tarea y un 1 máxima implicación con la misma. De este se pueden hacer comparables y equivalentes variables que cuentan con rangos de valores diferentes. En 6 algunos casos, para algunas dimensiones se dispone tan solo de un indicador. En ese caso el índice final es equivalente al mismo. Sin embargo, en la mayor parte de casos contamos con más información, por lo que el índice final es producto de la media ponderada de los distintos indicadores disponibles. Esto proporciona una ventaja importante, ya que al combinarse la información de distintas variables y/o bases de datos para generar una medida se dota de consistencia a la misma. En la siguiente tabla se detallan tanto los índices y subíndices del modelo como las bases de datos y variables empleadas para construirlos: 7 Tabla 1. Índices, bases de datos y variables del modelo1 Índices EWCS Variables PIAAC ONET 1. Físico: manipulación y transformación de cosas a. fuerza b. destreza q24a,b,c,d F_Q06c 1.A.3.a.1,3,4 1.A.2.a.1,2,3 2. Intelectual: manipulación y transformación de ideas a. procesamiento de info codificada i. Alfabética/ verbal 1.A.1.a.1,2,3,4 negocios técnica humanidades G_Q01b, g; G_Q02A G_Q01a,f,h; GQ02c,d G_Q01c,d,e; G_Q02b ii. Aritmética/ numérica 1.A.1.c.1,2 contabilidad analítica G_Q03b,c,d G_Q03f,G,H b. resolución de problemas i. recopilación y evaluación de info q49e; q49f ii. creatividad q49c; q51i D_Q13a,b,c 1.A.1.b.4,5,6 1.A.1.b.2 3. Sociales a. servicios/ asistencia 4.A.4.a.8 b. venta/ persuasión F_Q02d; F_Q03b; F_Q04a,b c. enseñanza F_Q02b,c D_Q07a,b; DQ08a,b; F_Q03b q39; q46; q50a, b, c; D_Q11a,b,c,d; q51f; q43 F_Q03a,c q56; q57a, b, c d. gerenciales 4a. Autonomía 4b. Trabajo en equipo 4c. Rutina i. repetición ii. estandarización 4.A.4.a.6,7; 2.B.1.c,d 4.A.4.b.3,5; 2.B.1.e 4.A.4.b.1,4 q24e; q44a, b; q49d q46c; q49a 5a. Uso de maquinaria y heramientas mecánicas q23a; q46d 5b. Uso de TIC q24h, i i. ofimática ii. programación 2.B.3.g,j,l G_Q05a,c,e,f,g; G_Q04; G_Q06 G_Q05a,c,e,f G_Q05g Fuente: elaboración propia Una vez se dispone de todos estos índices se puede asignar el valor medio que obtiene en cada indicador cada sector u ocupación, caracterizándolos de forma detallada según 1 Esta versión se corresponde con la tercera y más reciente versión del modelo, que es la que se utiliza en este trabajo. La existencia de rupturas en las clasificaciones de sectores (de NACE1.1 a NACE2) y ocupaciones (de ISCO88 a ISCO08) obliga a dividir la serie en 3 etapas diferentes (hasta 2007, del 2008 al 2010 y del 2011 en adelante), caracterizadas por el modo particular en que se combinan en cada caso las diferentes versiones de cada clasificación. Esto es relevante porque las clasificaciones que se emplean en cada periodo determinan la información final de que se puede disponer, permitiendo utilizar de los indicadores de unas bases de datos u otras. Más información al respecto en Fernández-Macías et al. (2016). 8 2.B.3.e las tareas que se llevan a cabo en ellos. Además, al combinar esta información con la de la EU-LFS he podido a) poner en relación la dinámica del empleo con su contenido de tareas y b) asignar el valor de los indicadores a diferentes segmentos de ocupados. Como se observa en la tabla 1, la información que ofrece el modelo es muy detallada, haciendo referencia a múltiples dimensiones -física, intelectual, social, referida al modo de organización del trabajo y al tipo de tecnología empleada- y subdimensiones que hacen referencia a aspectos concretos de las mismas. Por esto se constituye como una herramienta muy potente que puede servir para numerosos propósitos de investigación relacionada con el mercado de trabajo, permitiendo enriquecer el análisis con una información muy exhaustiva. En el caso que me ocupa resulta de gran utilidad para abordar la pregunta de investigación planteada, seleccionando de entre todos los indicadores los que son relevantes desde el punto de vista teórico e incorporándolos en el análisis que llevo a cabo a continuación. 3. Análisis En primer lugar voy a caracterizar a diferentes grupos de empleos según su contenido de tareas. A través de este ejercicio puedo determinar si el tipo de empleo está relacionado del modo que recoge la literatura con su dinámica. Para ello, de entre todas las tareas me centro en las señaladas como más o menos sensibles a los cambios en la tecnología y el comercio internacional: las rutinarias, creativas, que implican el uso de maquinaria y herramientas de carácter mecánico y las de carácter social. En segundo lugar, a través de ellas he elaborado un Índice de Riesgo de Remplazo, que habla del potencial riesgo teórico que tienen diferentes empleos de ser remplazados debido a los cambios mencionados. 3.1. El contenido de tareas de los empleos La transición hacia una economía de servicios comenzó a llevarse a cabo en España sin que hubiera desarrollado una madurez industrial y en un contexto de gran inestabilidad política (González y Garrido, 2005). El empleo de servicios empezó a crecer de forma sostenida en los ochenta debido fundamentalmente al impulso de las autonomías y algunos servicios públicos, y se pronunció desde mediados de los noventa debido a la dinámica del empleo privado. Como muestra el gráfico 1, si bien al inicio del periodo la suma de los distintos tipos de servicios acumulaba ya una proporción mayoritaria del empleo, durante el periodo analizado esa proporción no ha dejado de aumentar. Esto se 9 debe a que su comportamiento ha sido, de entre todos los sectores, el más favorable. En la etapa expansiva fueron los distintos tipos de servicios los que más crecieron en términos absolutos, mostrándose luego menos sensibles a la caída de la demanda que trajo consigo la crisis –que ha afectado más en la construcción o la industria-. Gráfico 1. Evolución del nº de ocupados según sector, 1995-2014TII (en miles) 20000 15000 10000 5000 0 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08TII 09TII 10TII 11TII 12TII 13TII 14TII Agricultura, silvicultura, caza y pesca Industria Servicios poco intensivos en conocimiento Servicios intensivos en conocimiento Construcción Fuente: elaboración propia a partir de datos de la LFS Estos datos reflejan algunos hechos que llaman la atención y suscitan algunas preguntas: ¿Qué puede explicar que los servicios poco intensivos en conocimiento resistan mejor la crisis que otros empleos de baja calidad? 2 Considerando que algunos ejemplos de empleos intensivos en conocimiento son tales como los servicios empresariales o los relacionados con el uso de nuevas tecnologías, mientras que servicios poco intensivos en conocimiento son algunos como los personales o de cuidados… ¿cómo se explica que sean empleos de naturaleza tan diversa los que han mostrado una evolución más favorable en los últimos años? Dado que no existe una relación clara entre la calidad del empleo y su comportamiento… ¿pueden ser las características materiales del empleo lo que explique mejor su dinámica? Para poner a prueba esta hipótesis voy a prestar atención al contenido de tareas de distintos grupos de empleos, tratando de ver si existe algún patrón que explique las razones por las que algunos han tenido una evolución más favorable a lo largo de las distintas etapas del ciclo económico. 2 Un fenómeno en el que se profundiza en Torrejón (2016). 10 En el siguiente gráfico muestro la puntuación media de los sectores en varios de los índices de tareas. Distinguir diferentes tipos de servicios es siempre un ejercicio recomendado dada la enorme heterogeneidad que se oculta tras esa categoría. En este caso es útil además porque permite revelar si a pesar de las diferencias entre unos y otros existe un patrón común en su composición que explique el auge de ambos. Gráfico 2. Puntuación media de los sectores en los índices de tareas Los datos indican que, frente al resto de sectores, ambos tipos de servicios: a) implican el menor uso de maquinaria y herramientas mecánicas; b) son los empleos con menor carácter rutinario y c) que precisan en mayor medida de trato directo con otras personas. Es decir, que sí que existe un patrón común en la composición material de ambos empleos, demostrándose que se nutren de algunas de las tareas que se consideran más difíciles de remplazar –sea por robots/ nueva tecnología o como producto de la deslocalización de la fuerza de trabajo-. Se aplica una excepción en este caso, ya que los servicios intensivos en conocimiento son los únicos que destacan por tener un mayor carácter creativo, siendo este otro de los atributos vinculados a la mayor resistencia del empleo a los cambios del lado de la demanda. Sin embargo, las categorías examinadas son todavía muy heterogéneas. Para afinar el análisis, minimizar el riesgo de introducir un sesgo que sea producto de un posible 11 efecto composición y centrarme en el caso específico de España, comparo a continuación el contenido de tareas de los empleos que más y menos han crecido en el país en los años recientes. Para tratar de recoger el efecto de factores estructurales a largo plazo y evitar que los resultados se vean muy influidos por la influencia de experiencias particulares y aisladas he seleccionado un periodo de más de 15 años. Así, por ejemplo, al abarcar tanto la etapa expansiva como la primera fase de crisis se alivia el efecto de la burbuja sobre el empleo, ya que gran parte del empleo generado como producto de la misma se destruyó en los primeros meses tras su estallido. Gráfico 3. Puntuación media de las ocupaciones en los índices de tareas En este caso vemos que las diferencias entre grupos se establecen en el mismo sentido que antes, aunque ahora son más pronunciadas: las ocupaciones que más crecieron en el periodo cuentan con un mayor carácter creativo y social, mientras que implican menor uso de maquinaria y herramientas mecánicas y tienen un menor carácter rutinario. Debo advertir además que lo ocurrido en el periodo no fue una anomalía histórica, ya que al 12 plantear este mismo ejercicio con las ocupaciones que más y menos crecieron en el periodo 2011-2014 el diagnóstico se mantiene. 3 Los datos que he mostrado sugieren que las premisas de la literatura son ciertas, demostrando que la realización de determinadas tareas en el empleo está relacionada con el hecho de que desarrolle una evolución más favorable. Para profundizar en esta idea he elaborado, a partir de los indicadores analizados, un índice (Índice de Riesgo de Remplazo) que informa de la medida en que las tareas consideradas potencialmente remplazables están presentes en el empleo. Los indicadores empleados y la forma en que he procedido para construir el IRR se detallan en el Anexo. De este modo, a través de un único índice puedo examinar el modo en que la composición de tareas del empleo se relaciona con su tasa de crecimiento relativo. Los resultados, al nivel de ocupaciones, son los siguientes: Gráfico 4. Relación entre el valor medio del IRR y la tasa de crecimiento relativo al nivel de ocupaciones, de 1995 a 2010TIV La línea de ajuste expresa una relación negativa entre el valor del IRR de cada ocupación y su tasa de crecimiento relativo en el periodo 1955-2010TIV. El valor del coeficiente de correlación (-0.7028) expresa además que la relación es muy fuerte. Es decir, que cuanto mayor es el IRR de una ocupación menor tiende a haber sido su ritmo de crecimiento en el pasado. A medida que tiende a ser mayor el carácter rutinario y el 3 Dispongo de los datos y el gráfico, pero no sé si es pertinente mostrarlos también por una cuestión de espacio. 13 uso de maquinaria mecánica y menor el carácter creativo y social en las ocupaciones menor ha tendido a ser su ritmo de crecimiento en los años recientes. 3.2. El futuro del empleo: el Índice de Riesgo de Remplazo Dado que se ha demostrado que la relación entre los atributos del empleo examinados y su dinámica reciente es clara4 , se puede esperar que el valor del indicador sirva para ilustrar sobre la medida en que las ocupaciones o segmentos de ocupados están en riesgo de remplazo. Mientras no haya cambios relevantes que alteren el modo en que impactan los cambios en la tecnología y el comercio internacional en los países desarrollados se puede considerar al indicador como válido para entrever posibles tendencias futuras. Por este motivo, a continuación voy a comparar los valores del IRR en diferentes ocupaciones y segmentos. Gráfico 5. Valor medio del IRR de las distintas ocupaciones (ISCO08 a 2 dígitos) 4 Esta relación, además, es más alta que la del nivel de calidad de cada ocupación y su tasa de crecimiento (0.6857). Esto, de nuevo, advierte de que el IRR funciona mejor como predictor que esta otra variable. 14 Si tenemos en cuenta que las ocupaciones en el gráfico se despliegan respetando el orden de la clasificación ISCO, podemos ver que hay una tendencia a que aumente el valor del IRR a medida que descendemos en la misma. Éste es menor sobre todo en algunas ocupaciones de servicios cualificados, como las directivas o de profesionales de la enseñanza, el derecho, las ciencias sociales y culturales, etc., pero también en algunas ocupaciones de servicios no cualificados como los vendedores ambulantes o los trabajadores de cuidados. Al contrario, donde el valor del IRR es más alto es en ocupaciones industriales o relacionadas con construcción, vinculadas a trabajos muy mecánicos y repetitivos. La relación aparente entre la calidad de las ocupaciones y el valor del IRR se puede examinar a través de un diagrama de dispersión. El gráfico 6 muestra que la relación entre estas dos variables es negativa y muy fuerte (con un coeficiente de correlación de 0.9277). Esto es, a medida que la calidad de una ocupación es menor es más probable que su IRR sea más alto. Gráfico 6. Relación entre el valor medio del IRR para las ocupaciones y su nivel de calidad Sin embargo, aunque haya una tendencia general clara a que aumente el valor del IRR a medida que es menor la calidad de una ocupación, como he detallado previamente existen algunas excepciones -sobre todo en servicios no cualificados-. Aunque en el diagrama de dispersión estos casos figuren como casos extremos no debemos ignorar 15 por ello su importancia, ya que para evaluar las consecuencias desde el punto de vista del cambio en la estructura de empleo lo relevante es tener en cuenta el peso de cada ocupación en términos absolutos. Por eso a continuación voy a examinar el peso de las que tienen un mayor IRR en España en comparación con algunos países del entorno. Gráfico 7. Peso ocupaciones con más IRR5 en diferentes países, 2014TII 30 25 20 15 10 5 0 DE DK ES FR GR IE IT PT SE UK Fuente: elaboración propia a partir de datos de la EU-LFS, EWCS, PIAAC y ONET España se sitúa en el grupo de países en el que las ocupaciones con mayor IRR tienen un peso mayor, tan solo por debajo de otros países del eje sur europeo como Grecia, Italia y Portugal, y con una cifra muy superior a la de países como el Reino Unido, Suecia o Dinamarca. Estos datos ponen de manifiesto otra de las desigualdades producto de la división entre centro y periferia dentro de los límites de la Comunidad Económica Europea. En concreto, estos datos hacen referencia a la existencia de una estructura productiva más débil y vulnerable, en la medida en que cuenta con una elevada proporción de empleo con alto riesgo potencial de ser remplazado en el futuro. Esto advierte de que las peores previsiones del empleo, considerando la influencia que están teniendo los cambios en la tecnología y el comercio internacional, las obtienen los países de por si más vulnerables, afectados ya por los mayores niveles de paro y desigualdad. Esto no debe resultar extraño si entendemos que este problema no es más que otra de las consecuencias de la especialización productiva que caracteriza a los 5 Para llevar a cabo este gráfico se han seleccionado las 10 ocupaciones con un IRR más alto y las 10 con un IRR más bajo, y comparado su peso en los países que se especifica. 16 países del eje sur/ periférico, problema que está detrás de muchos de los problemas estructurales del mercado de trabajo y la economía. 6 Finalmente, es relevante advertir quienes son, dentro de los límites de nuestra economía, quienes cuentan con mejores y peores previsiones con respecto al empleo. Al asignar el valor del IRR a diferentes segmentos estoy ofreciendo información sobre la medida en que cada uno de ellos está vinculado al empleo que es más vulnerable a los cambios en la demanda. Gráfico 8. El IRR en diferentes segmentos de ocupados en España IRR Hombres Mujeres Nativos Nacionalidad No nativos -EU27No EU27 Tiempo completo Tipo de jornada Tiempo parcial Bajo Nivel de estudios Medio Alto Autoempleado con empleados Autoempleado sin empleados Situación profesional Trabajador empleado Trabajador familiar Indefinido Tipo de contrato Temporal Sexo 0.58 0.50 0.53 0.59 0.61 0.54 0.55 0.66 0.57 0.42 0.48 0.53 0.55 0.61 0.54 0.59 Fuente: elaboración propia a partir de datos de la EU-LFS, EWCS, PIAAC y ONET La dimensión de sexo muestra que los hombres son quienes cuentan con una situación más comprometida en este sentido, al igual que los inmigrantes –especialmente los de fuera de la UE- en relación a los nativos. El tipo de jornada no parece relevante, mientras que el nivel de estudios es el factor que más discrimina: un mayor nivel de estudios protege del empleo más vulnerable. Algo que parece coherente si tenemos en cuenta que las tareas que se llevan a cabo en el empleo están directamente relacionadas con las habilidades de los trabajadores (). Los empresarios –sobre todo con empleadosse dedican en mayor medida a actividades más innovadoras y con menos riesgo de 6 Para profundizar en la cuestión de la configuración institucional de la Unión Económica Europea y la división entre centro y periferia como raíz de la crisis y algunos de los principales problemas económicos recomiendo la lectura del libro de Álvarez et al (Álvarez et al., 2013). 17 remplazo, mientras que los trabajadores familiares se localizan en el extremo opuesto. Finalmente, los empleos con un IRR mayor son más comunes en empleos temporales. Aunque la fórmula de la temporalidad se ha generalizado en todo de actividades en un país como España –es más alta en todos los sectores, no solo en los de naturaleza eventual ()-, siguen existiendo una serie de empleos que dado que se prevé e interesa mantener al largo plazo en mayor medida se premian con contratos indefinidos. Aunque en este trabajo se ha ofrecido una primera fotografía, queda abierta una línea de investigación que resulta interesante tanto en términos académicos, al alinearse y profundizar en el debate sobre el cambio en la estructura de empleo, como en términos pragmáticos, ya que con el conocimiento que puede aportar puede resultar de gran utilidad para guiar la acción pública que tiene por objeto lograr un mejor ajuste entre las características de la oferta y la demanda. Conclusiones 18 Bibliografía Acemoglu, Daron y Autor, David (2010). "Skills, Tasks and Technologies: Implications for Employment and Earnings". NBER Working Paper (16082). 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Journal of Labor Economics, 24 (2): 235-270. 20 Anexo Construcción del Índice de Riesgo de Remplazo: a) Rutina: un trabajo cuenta con un mayor riesgo de remplazo a medida que tiene un carácter más rutinario. Los valores del indicador se dividen en ocho intervalos: si los empleos tienen un valor medio de rutina que se localiza en el primero otorgo un valor de 0.0375, en el segundo de 0.075, en el tercero de 0.1125, en el cuarto de 0.15, en el quinto de 0.1875, en el sexto de 0.225, en el séptimo de 0.2625 y en el último de 0.3. b) Creatividad: más creatividad implica menos riesgo de remplazo, por lo que en este caso el indicador se construye a la inversa: si el empleo puntúa en el primer intervalo otorgo 0.3 puntos, si lo hace en el segundo 0.2625, en el tercero 0.225, en el cuarto 0.1875, en el quinto 0.15, en el sexto 0.1125, en el séptimo 0.075 y en el último 0.0375. c) Uso de maquinaria y herramientas mecánicas: un mayor uso de la misma implica mayor riesgo de remplazo, por lo que si el valor medio de un empleo en se localiza en el primer intervalo otorgo un valor de 0.025 puntos, si lo hace en el segundo de 0.05, en el tercero de 0.075, en el cuarto de 0.1, en el quinto de 0.125, en el sexto de 0.15, en el séptimo de 0.175 y en el último de 0.2. d) Sociales: que reflejan la importancia de la agencia humana. A mayor nivel de interacción directa que exija un trabajo menor es el riesgo de remplazo, por lo que de nuevo se procede a la inversa: si puntúa en el primer cuartil otorgo un valor de 0.2 puntos, si lo hace en el segundo otorgo un valor de 0.175, en el tercero de 0.15, en el cuarto de 0.125, en el quinto de 0.1, en el sexto de 0.075, en el séptimo de 0.05 y en el último de 0.025. e) De modo que a medida que sea más alto, el valor de cada uno de esos indicadores refleja que el empleo implica la realización del tipo de tareas que son más fácilmente sustituibles. Para considerar todos los factores de riesgo de forma conjunta y reflejar la complejidad del fenómeno he combinado los diferentes indicadores en un solo índice. Es por eso que he otorgado un peso diferente a cada uno de ellos, de forma que la máxima puntuación posible sume 1. Esto equivale a hacer una media con los valores de los cuatro indicadores, dando un peso específico a cada uno de ellos. He otorgado un 30% a los dos primeros tipos de tareas por el hecho de ser los tipos de tareas a los que más 21 importancia se da en la literatura, mientras que al resto los he dado un 20% a cada uno. Así, finalmente, valores más altos del índice implican un mayor riesgo potencial de remplazo. 22