Movilidad laboral interindustrial y parentesco de ...

ECON 2019 - Buenos Aires, 03-oct-2019

Movilidad laboral interindustrial y parentesco de habilidades en la Argentina

Sergio De Raco, UBA-IIEP

XIII Congreso Internacional de Economía y Gestión “ECON 2019”Buenos Aires, 03 de octubre de 2019


Motivación

2

Caracterización del sistema productivo a partir de la dinámica del empleo formal

● Estructura de interacciones laborales en el “espacio industrial” en la Argentina

● Representación y reducción de la red

● Comparación entre países

● Identificación de agrupamientos sectoriales


Plan

● Datos y métodos

● Preguntas de investigación

● Primeros resultados

○ Estructura de redes: Representación y reducción

○ Comparación: AR y DE

○ Agrupamientos sectoriales

● Trabajo en proceso y perspectivas

3


Hipótesis

● Los flujos de empleo entre empresas de distintos sectores productivos conllevan

información de intercambio de habilidades de los trabajadores

● Los flujos de empleo entre industrias brindan información acerca de la estructura

productiva local

4

job-switchers dentro de industriaentre industrias

t \t+1

I II III

I

II

IIIMovilidad

laboral

Matriz de transición / adyacencia de empleo


● Existen costos de movilidad asociados a especificidades (firma, industria, tarea) en la

acumulación de capital humano del trabajador

● Neffke et al. (2017): Flujos revelan grado en que el capital humano se traslada entre industrias

● SR: Similar a test de independencia χ2 en tablas de contingencia

Indicador de parentesco de habilidades (SR)

5

flujos inter-industria observados

valor esperado en cada celda

valor indicador en cada celda

ajustado

5


Preguntas de investigación

1. ¿Qué características estructurales presentan los flujos de empleo (formal

privado) entre industrias?

2. ¿Qué información contiene la red de interacciones generada?

3. ¿Qué utilidad presenta el indicador de parentesco de habilidades y el concepto

de espacio industrial (Neffke et al 2017) en términos de la movilidad laboral?

4. ¿Es posible comparar el espacio industrial entre países?

6


Estructura de redes de interacciones

7

● Flujos de empleo originales

● Indicador de parentesco de habilidades (SR)

ECON 2019 - Buenos Aires, 03-oct-2019(*) Neffke, Frank; Otto, Anne; Weyh, Antje (2016): Inter-industry labor flows. (IAB-Discussion Paper, 21/2016)

(**) MTEySS-OIT (2018)

Flujos interindustriales de empleo

8


Red de interacciones: Sectores

9De Raco, S. A., and Semeshenko, V. (2019a). Labor mobility and industrial space in Argentina. Journal of Dynamics & Games, 6(2), 107-118.c

417 sectores: nodos de la red


Red de interacciones (flujos)

10De Raco, S. A., and Semeshenko, V. (2019a). Labor mobility and industrial space in Argentina. Journal of Dynamics & Games, 6(2), 107-118.c


Red de interacciones (flujos) [cont.]

11

Estructura

[ ] Centro-periferia ● centro: subconjuntos de nodos muy

conectados entre sí● periferia: otros conectado débilmente

entre sí y fuertemente con el centro, y otros únicamente conectados con el centro.

Modelos basados en mecanismos

[ ] Mundo pequeño (Watts-Strogatz)● coeficiente de clustering elevado y

caminos cortos ● subgrafos completos (cliques)

[ ] Apego preferencial (Barabási-Albert) ● distribución de grados log-log ● pocos nodos en caminos cortos (hubs)


Red-redux: Filtrado en red de flujos (original)

12

● Relación log entre aristas y flujos

● Descomposición en +20

● Localización de “Secciones” de

actividad

○ Regiones concentradas

○ Distribuidas

● Subgrafos relevantes para

encadenamientos productivos


Red-redux: Espacio industrial (SR)

13

● Reducción de aristas mediante MaxST +

max(3*N)

● Localización de “Secciones” de actividad

por significatividad (SR)

○ Concentradas

○ Distribuidas

● Encadenamientos productivos aunque

lógica menos clara

● Utilidad para agrupamientos

significativos


Red-redux: Filtrado de flujos vs. espacio industrial (SR)

Filtrado de flujos+5 individuos

Espacio industrialunique_edges[ MaxST + max(3*N) ]atributos

6516 lazos 1318

416 nodos 416

65.9 % flujos 22.1

44.4 % densidad 0.08

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Sección


Comparación de redes AR y DE

15


Comparación: Redes de SR en AR y DE [cont.]

16

Métricas

De Raco, S. A., and Semeshenko, V. (2019b). The network structure of inter industry labor mobility in Argentina. ILO Conference "Regulating

for Decent Work", 8-10 July, 2019, Genève, Switzerland. (RDW 2019 scholarship award)


Redes de SR en AR y DE [cont.]

17

DE

AR

Heatmap SR Red de SR Espacio industrial


Redes de SR en AR y DE [cont.]

18

k-coreness

● AR: Núcleo muy heterogéneo que capta la mayor parte del empleo

● DE: Más estratificado, núcleo manufacturero de conectividad relativamente elevada

Argentina Alemania


Agrupamientos sectoriales (SR)

19


Agrupamientos: Red de SR en AR

20

Método: agrupamiento jerárquico aglomerativo con criterio completo sobre matriz de indicador SR

De Raco, Sergio, Lucía Tumini, and Christoph Ernst. (forthcoming). “Parentesco de habilidades y nuevos sectores económicos. Un análisis exploratorio para

la Argentina.” Chapter in “Cambio tecnológico y futuro del trabajo: Competencias laborales y habilidades colectivas para una nueva matriz productiva en

Argentina”, OIT.


Grupos por participación femenina y diferencial salarial

Agrupamientos (SR)

21


Grupos por participación de jóvenes y Alta calificación del empleo

Agrupamientos (SR)

22


● Red de flujos de empleo interindustrial○ Demuestra estructura relevante no observada en análisis a mayor nivel de agregación

○ Evidencia grupos de actividades conexas no captados por la jerarquía de la clasificación ni por

enfoques de encadenamientos productivos

■ Utilidad: conectividad intersectorial y estrategias de reconversión laboral

■ Limitación: sesgo en contra de flujos de poco volumen

● Espacio industrial e indicador de SR○ Incorpora un nivel mayor de significatividad a la estructura observada

■ Utilidad: diversificación de actividades productivas

■ Limitación: pérdida de información de conectividad

○ Estructura densa y de centro-periferia, con centro muy heterogéneo

● Nuevas preguntas■ ¿Es estable en el tiempo?

■ ¿Cómo le afecta la presencia de informalidad?

■ ¿y la volatilidad macroeconómica?

Conclusiones

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Línea de trabajo

● Interpretación económica de resultados○ Relaciones sectoriales mediante SR y estructura productiva

○ Agrupamientos, comunidades, centro-periferia, k-cores

● Análisis de redes temporales (evolución y dinámicas sobre la red)○ SIPA: muestra longitudinal y universo.

■ Tesis en curso: Análisis de estabilidad de patrones y agrupamientos

○ EPH: análisis de actividades y ocupaciones en sistema abierto. Relación con SIPA.

● Comparación y cooperaciones en curso y en vista○ DE, SE, FI, otros países europeos: correspondencia de clasificadores; intento de cooperación con

datos administrativos (vía Neffke, Guerrero, OIT)

○ UY: cooperación en curso con datos administrativos (doctorando DH)

○ CL: posible cooperación en tratativas

○ BR: existen publicaciones del grupo de Hidalgo y MTEySS tiene algún contacto

○ MX: publicación de Guerrero, Axtell y López utiliza muestra longitudinal equivalente a AR 24


Muchas gracias

25


Referencias

Csardi G, Nepusz T. 2006. The igraph software package for complex network research, InterJournal, Complex Systems 1695. http://igraph.org

De Raco, S. A., and Semeshenko, V. (2019a). Labor mobility and industrial space in Argentina. Journal of Dynamics & Games, 6(2), 107-118.

De Raco, S. A., and Semeshenko, V. (2019b). The network structure of inter industry labor mobility in Argentina. Working paper, prepared for the ILO Conference"Regulating for Decent Work", 8-10 July, 2019, Genève, Switzerland. (RDW 2019 scholarship award)

De Raco, Sergio, Lucía Tumini, and Christoph Ernst. (forthcoming). “Parentesco de habilidades y nuevos sectores económicos. Un análisis exploratorio para laArgentina.” Chapter in “Cambio tecnológico y futuro del trabajo: Competencias laborales y habilidades colectivas para una nueva matriz productivaen Argentina”, OIT.

Neffke, F., Henning, M. and Boschma, R., 2011. How do regions diversify over time? Industry relatedness and the development of new growth paths in regions.Economic Geography, 87(3), pp.237-265.

Neffke, Frank, and Martin Henning. 2013. “Skill Relatedness and Firm Diversification.” Strategic Management Journal 34 (3). Wiley Online Library: 297–316.

Neffke, Frank, Anne Otto, and Antje Weyh. 2017a. “Inter-Industry Labor Flows.” Journal of Economic Behavior & Organization 142 (C): 275–92.

———. 2017b. “Skill-Relatedness Matrices for Germany: Data Method and Access.” FDZ Methodenreport 201704_en. Institutfür Arbeitsmarkt- und Berufsforschung(IAB), Nürnberg [Institute for Employment Research, Nuremberg, Germany].

Prim, R.C. 1957. Shortest connection networks and some generalizations Bell System Technical Journal, 37 1389–1401.

Serrano, M. Ángeles, Marián Boguná, and Alessandro Vespignani. 2009. "Extracting the multiscale backbone of complex weighted networks." Proceedings of thenational academy of sciences 106, no. 16: 6483-6488.

26

http://igraph.org


Material complementario

27


Agrupamientos sectoriales (SR)

28


Grupo 1. Servicios de apoyo a la producción e industria de baja tecnología

Agrupamientos (SR)

29


Grupo 2– Núcleo productivo

Agrupamientos (SR)

30


Grupo 3– Sectores primarios e industria de menor productividad

Agrupamientos (SR)

31


Grupo 4– Heterogéneo

Agrupamientos (SR)

32


Grupo 5– Turismo, serv. de entretenimiento, Comercio, banca minorista y serv. profesionales

Agrupamientos (SR)

33


Grupo 6– Enseñanza, salud, radio y TV por cable

Agrupamientos (SR)

34

Date post:	26-Mar-2022
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