Movilidad laboral juvenil en Argentina durante la pandemia: ¿Hacia una “generación del confinamiento”?

Abstract

El arribo intempestivo de la pandemia por covid-19 trajo consigo un parate económico de magnitud que tuvo un impacto devastador sobre los mercados laborales. La envergadura de las consecuencias económicas generadas no fue para todos y todas por igual, sino que puso en evidencia desigualdades estructurales existentes al interior de cada mercado de trabajo. En Argentina, al igual que en el resto de América Latina, encontramos que la baja del empleo se tradujo parcialmente en un aumento del desempleo, incrementando exponencialmente la salida del mercado de trabajo. Esto se observa particularmente en el caso de trabajadores/as jóvenes, lo que lleva a la OIT a hablar de una “Generación del confinamiento”. Particularmente, nos interesa analizar si las movilidades de estas personas jóvenes hacia la inactividad fueron diferentes por origen social (estrato de ingresos), género y nivel educativo alcanzado. Ello nos permitiría identificar juventudes diversas, que tuvieron alternativas y consecuencias diferentes frente a la crisis del covid-19. Para ello, trabajamos con matrices de transición entre diferentes estados de actividad entre 2019 y 2020, los inicios de la crisis, utilizando los microdatos de la EPH-Indec.

The untimely arrival of the covid-19 pandemic caused a massive reduction in economic activity that had a devastating impact on labor markets. The magnitude of the economic consequences generated was not for everyone alike, but instead revealed existing structural inequalities within each labor market. In Argentina, as in the rest of Latin America, we find that the drop in employment rates partially translated into an increase in unemployment, exponentially increasing the exit from the labor market. This is particularly true in the case of young workers, leading the ILO to speak of a “Lockdown Generation”. We are particularly interested in analyzing whether the mobility of these young people towards inactivity was different by social class, gender and educational level attained. This would allow us to identify diverse youths, who had different alternatives and consequences in the face of the covid-19 crisis. To do this, we work with transition matrices between different states of activity between 2019 and 2020, the beginning of the crisis, using the EPH-Indec microdata.