Trabajadores pobres ante la irrupción de la pandemia por COVID-19 en un mercado laboral segmentado: El caso argentino
- Autores
- Poy Piñeiro, Santiago
- Año de publicación
- 2021
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- artículo
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- El objetivo del artículo es analizar el impacto de la crisis económica y sanitaria provocada por la pandemia de COVID-19 sobre la pobreza entre los/as ocupados/as argentinos. Se apeló a técnicas de microdescomposición para examinar los determinantes de los cambios en la pobreza y al análisis de regresión logística sobre datos de panel para analizar los factores asociados a la transición hacia la pobreza. La fuente de datos es la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) del Instituto Nacional de Estadística y Censos (INDEC). Los hallazgos revelan que: a) el aumento de la pobreza entre ocupados/as se explicó principalmente por la caída del nivel de ocupación en los hogares de trabajadores/as y la reducción de ingresos laborales reales por ocupado/a, mientras que las transferencias de ingresos operaron en sentido contrario; b) los/as trabajadores/as que vivían en hogares con altas tasas de dependencia, eran informales o se desempeñaban en ramas más severamente afectadas por las restricciones se vieron más expuestos a entrar en la pobreza.
The objective of this paper is to analyze the way in which the socioeconomic and health crisis due to the COVID-19 outbreak had consequences on in-work poverty in Argentina. Microdecompositions techniques were used to examine the determinants of the changes in poverty rates, whereas logistic regression on panel data was used to analyze the factors associated with the transition from out of poverty to in-work poverty. Data come from the Permanent Household Survey (EPH) of the National Institute of Statistics and Censuses (INDEC). The main findings are a) the increase of in-work poverty is explained mainly by the sharp fall in the households’ number of occupied and the reduction of the income per occupied, while cash transfers reduced in-work poverty; b) workers who lived in households with high dependency rates, informal workers and those who worked in economic sectors severely affected by the restrictions were the most exposed to entering in-work poverty
Fil: Poy Piñeiro, Santiago. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Pontificia Universidad Católica Argentina "Santa María de los Buenos Aires". Secretaría Académica. Dirección de Investigaciones. Programa del Observatorio de la Deuda Social Argentina; Argentina - Materia
-
POBREZA
SEGMENTACIÓN DEL MERCADO DE TRABAJO
COVID-19
EMPLEO INFORMAL - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
- Institución
- Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
- OAI Identificador
- oai:ri.conicet.gov.ar:11336/162829
Ver los metadatos del registro completo
id |
CONICETDig_952744d39dc3073bfa5846ebd877df3a |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:ri.conicet.gov.ar:11336/162829 |
network_acronym_str |
CONICETDig |
repository_id_str |
3498 |
network_name_str |
CONICET Digital (CONICET) |
spelling |
Trabajadores pobres ante la irrupción de la pandemia por COVID-19 en un mercado laboral segmentado: El caso argentinoThe working poor facing the COVID-19 pandemic outbreak in a segmented labor market: The case of ArgentinaPoy Piñeiro, SantiagoPOBREZASEGMENTACIÓN DEL MERCADO DE TRABAJOCOVID-19EMPLEO INFORMALhttps://purl.org/becyt/ford/5.4https://purl.org/becyt/ford/5El objetivo del artículo es analizar el impacto de la crisis económica y sanitaria provocada por la pandemia de COVID-19 sobre la pobreza entre los/as ocupados/as argentinos. Se apeló a técnicas de microdescomposición para examinar los determinantes de los cambios en la pobreza y al análisis de regresión logística sobre datos de panel para analizar los factores asociados a la transición hacia la pobreza. La fuente de datos es la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) del Instituto Nacional de Estadística y Censos (INDEC). Los hallazgos revelan que: a) el aumento de la pobreza entre ocupados/as se explicó principalmente por la caída del nivel de ocupación en los hogares de trabajadores/as y la reducción de ingresos laborales reales por ocupado/a, mientras que las transferencias de ingresos operaron en sentido contrario; b) los/as trabajadores/as que vivían en hogares con altas tasas de dependencia, eran informales o se desempeñaban en ramas más severamente afectadas por las restricciones se vieron más expuestos a entrar en la pobreza.The objective of this paper is to analyze the way in which the socioeconomic and health crisis due to the COVID-19 outbreak had consequences on in-work poverty in Argentina. Microdecompositions techniques were used to examine the determinants of the changes in poverty rates, whereas logistic regression on panel data was used to analyze the factors associated with the transition from out of poverty to in-work poverty. Data come from the Permanent Household Survey (EPH) of the National Institute of Statistics and Censuses (INDEC). The main findings are a) the increase of in-work poverty is explained mainly by the sharp fall in the households’ number of occupied and the reduction of the income per occupied, while cash transfers reduced in-work poverty; b) workers who lived in households with high dependency rates, informal workers and those who worked in economic sectors severely affected by the restrictions were the most exposed to entering in-work povertyFil: Poy Piñeiro, Santiago. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Pontificia Universidad Católica Argentina "Santa María de los Buenos Aires". Secretaría Académica. Dirección de Investigaciones. Programa del Observatorio de la Deuda Social Argentina; ArgentinaAsociación de Especialistas en Estudios del Trabajo2021-12info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11336/162829Poy Piñeiro, Santiago; Trabajadores pobres ante la irrupción de la pandemia por COVID-19 en un mercado laboral segmentado: El caso argentino; Asociación de Especialistas en Estudios del Trabajo; Estudios del Trabajo; 62; 12-2021; 1-300327-57442545-7756CONICET DigitalCONICETspainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://ojs.aset.org.ar/revista/article/view/105info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/reponame:CONICET Digital (CONICET)instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas2025-09-17T11:09:48Zoai:ri.conicet.gov.ar:11336/162829instacron:CONICETInstitucionalhttp://ri.conicet.gov.ar/Organismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://ri.conicet.gov.ar/oai/requestdasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:34982025-09-17 11:09:48.677CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicasfalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
Trabajadores pobres ante la irrupción de la pandemia por COVID-19 en un mercado laboral segmentado: El caso argentino The working poor facing the COVID-19 pandemic outbreak in a segmented labor market: The case of Argentina |
title |
Trabajadores pobres ante la irrupción de la pandemia por COVID-19 en un mercado laboral segmentado: El caso argentino |
spellingShingle |
Trabajadores pobres ante la irrupción de la pandemia por COVID-19 en un mercado laboral segmentado: El caso argentino Poy Piñeiro, Santiago POBREZA SEGMENTACIÓN DEL MERCADO DE TRABAJO COVID-19 EMPLEO INFORMAL |
title_short |
Trabajadores pobres ante la irrupción de la pandemia por COVID-19 en un mercado laboral segmentado: El caso argentino |
title_full |
Trabajadores pobres ante la irrupción de la pandemia por COVID-19 en un mercado laboral segmentado: El caso argentino |
title_fullStr |
Trabajadores pobres ante la irrupción de la pandemia por COVID-19 en un mercado laboral segmentado: El caso argentino |
title_full_unstemmed |
Trabajadores pobres ante la irrupción de la pandemia por COVID-19 en un mercado laboral segmentado: El caso argentino |
title_sort |
Trabajadores pobres ante la irrupción de la pandemia por COVID-19 en un mercado laboral segmentado: El caso argentino |
dc.creator.none.fl_str_mv |
Poy Piñeiro, Santiago |
author |
Poy Piñeiro, Santiago |
author_facet |
Poy Piñeiro, Santiago |
author_role |
author |
dc.subject.none.fl_str_mv |
POBREZA SEGMENTACIÓN DEL MERCADO DE TRABAJO COVID-19 EMPLEO INFORMAL |
topic |
POBREZA SEGMENTACIÓN DEL MERCADO DE TRABAJO COVID-19 EMPLEO INFORMAL |
purl_subject.fl_str_mv |
https://purl.org/becyt/ford/5.4 https://purl.org/becyt/ford/5 |
dc.description.none.fl_txt_mv |
El objetivo del artículo es analizar el impacto de la crisis económica y sanitaria provocada por la pandemia de COVID-19 sobre la pobreza entre los/as ocupados/as argentinos. Se apeló a técnicas de microdescomposición para examinar los determinantes de los cambios en la pobreza y al análisis de regresión logística sobre datos de panel para analizar los factores asociados a la transición hacia la pobreza. La fuente de datos es la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) del Instituto Nacional de Estadística y Censos (INDEC). Los hallazgos revelan que: a) el aumento de la pobreza entre ocupados/as se explicó principalmente por la caída del nivel de ocupación en los hogares de trabajadores/as y la reducción de ingresos laborales reales por ocupado/a, mientras que las transferencias de ingresos operaron en sentido contrario; b) los/as trabajadores/as que vivían en hogares con altas tasas de dependencia, eran informales o se desempeñaban en ramas más severamente afectadas por las restricciones se vieron más expuestos a entrar en la pobreza. The objective of this paper is to analyze the way in which the socioeconomic and health crisis due to the COVID-19 outbreak had consequences on in-work poverty in Argentina. Microdecompositions techniques were used to examine the determinants of the changes in poverty rates, whereas logistic regression on panel data was used to analyze the factors associated with the transition from out of poverty to in-work poverty. Data come from the Permanent Household Survey (EPH) of the National Institute of Statistics and Censuses (INDEC). The main findings are a) the increase of in-work poverty is explained mainly by the sharp fall in the households’ number of occupied and the reduction of the income per occupied, while cash transfers reduced in-work poverty; b) workers who lived in households with high dependency rates, informal workers and those who worked in economic sectors severely affected by the restrictions were the most exposed to entering in-work poverty Fil: Poy Piñeiro, Santiago. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Pontificia Universidad Católica Argentina "Santa María de los Buenos Aires". Secretaría Académica. Dirección de Investigaciones. Programa del Observatorio de la Deuda Social Argentina; Argentina |
description |
El objetivo del artículo es analizar el impacto de la crisis económica y sanitaria provocada por la pandemia de COVID-19 sobre la pobreza entre los/as ocupados/as argentinos. Se apeló a técnicas de microdescomposición para examinar los determinantes de los cambios en la pobreza y al análisis de regresión logística sobre datos de panel para analizar los factores asociados a la transición hacia la pobreza. La fuente de datos es la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) del Instituto Nacional de Estadística y Censos (INDEC). Los hallazgos revelan que: a) el aumento de la pobreza entre ocupados/as se explicó principalmente por la caída del nivel de ocupación en los hogares de trabajadores/as y la reducción de ingresos laborales reales por ocupado/a, mientras que las transferencias de ingresos operaron en sentido contrario; b) los/as trabajadores/as que vivían en hogares con altas tasas de dependencia, eran informales o se desempeñaban en ramas más severamente afectadas por las restricciones se vieron más expuestos a entrar en la pobreza. |
publishDate |
2021 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2021-12 |
dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 info:ar-repo/semantics/articulo |
format |
article |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/11336/162829 Poy Piñeiro, Santiago; Trabajadores pobres ante la irrupción de la pandemia por COVID-19 en un mercado laboral segmentado: El caso argentino; Asociación de Especialistas en Estudios del Trabajo; Estudios del Trabajo; 62; 12-2021; 1-30 0327-5744 2545-7756 CONICET Digital CONICET |
url |
http://hdl.handle.net/11336/162829 |
identifier_str_mv |
Poy Piñeiro, Santiago; Trabajadores pobres ante la irrupción de la pandemia por COVID-19 en un mercado laboral segmentado: El caso argentino; Asociación de Especialistas en Estudios del Trabajo; Estudios del Trabajo; 62; 12-2021; 1-30 0327-5744 2545-7756 CONICET Digital CONICET |
dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.relation.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://ojs.aset.org.ar/revista/article/view/105 |
dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
rights_invalid_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Asociación de Especialistas en Estudios del Trabajo |
publisher.none.fl_str_mv |
Asociación de Especialistas en Estudios del Trabajo |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:CONICET Digital (CONICET) instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas |
reponame_str |
CONICET Digital (CONICET) |
collection |
CONICET Digital (CONICET) |
instname_str |
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas |
repository.name.fl_str_mv |
CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas |
repository.mail.fl_str_mv |
dasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.ar |
_version_ |
1843606427096055808 |
score |
13.001348 |