Incorporación laboral de migrantes sur-sur y sus hijos e hijas en Argentina: intersecciones de género, generaciones y trabajo

Incorporação laboral de migrantes sul-sul e seus filhos na Argentina: interseções de gênero, gerações e trabalho

Labor incorporation of south-south migrants and their sons and daughters in Argentina: intersections of gender, generations and work

Resumen

El objetivo de este artículo es analizar los patrones generales de incorporación laboral de migrantes sur-sur y sus hijos e hijas en Argentina. En primer lugar, detallamos las características de la incorporación laboral de los migrantes y sus hijos en comparación con la población nativa y sus hijos. En segundo lugar, analizamos las formas de la incorporación en los diferentes segmentos laborales de la sociedad argentina. Los resultados obtenidos sugieren una incorporación estructurada por los vectores de género y generaciones. Las generaciones más jóvenes dentro del hogar (hijas e hijos tanto de población nativa como migrante) se incorporan en los segmentos más precarios y esta incorporación interactúa, de manera complementaria, con el género. Las mujeres hijas de hogares migrantes se insertan mayoritariamente en los segmentos más bajos de la estructura laboral mientras que, en el otro extremo, los hombres nativos se incorporan en mayor proporción en los segmentos más altos de la estructura laboral.

Palabras clave
Incorporación; Migración sur-sur; Hijos de migrantes; Argentina

Resumo

O objetivo deste artigo é analisar os padrões gerais de incorporação laboral dos migrantes sul-sul e seus filhos e filhas na Argentina. Primeiro, detalhamos as características de incorporação laboral dos migrantes e seus filhos em comparação com a população nativa e seus filhos. Em segundo lugar, analisamos as formas de incorporação nos diferentes segmentos laborais da sociedade argentina. Os resultados obtidos sugerem uma incorporação estruturada pelos vetores de gênero e de gerações. As gerações mais jovens dentro do lar (filhas e filhos tanto da população nativa como da migrante) são incorporadas nos segmentos mais precários e, de forma complementar, esta incorporação interage com o gênero. As mulheres filhas de lares migrantes inserem-se, maiormente, nos segmentos mais baixos da estrutura laboral, enquanto, no outro extremo, os homens nativos incorporam-se nos segmentos mais altos da estrutura laboral.

Palavras-chave
Incorporação; Migração sul-sul; Filhos de migrantes; Argentina

Abstract

The objective of this article is to analyze the general patterns of labor incorporation of migrants and children of south-south migrants in Argentina. Firstly, we detailed the characteristics of the labor incorporation of migrants and their children in comparison with the native population and their children. Secondly, we analyzed the forms of incorporation into the different labor segments of Argentine society. The results obtained suggest an incorporation structured by the vectors of gender and generations. The younger generations within the household (daughters and sons of both native and migrant populations) are incorporated into the most precarious segments and in a complementary way, this incorporation interacts with gender. Women who are daughters of migrant households are mostly inserted in the lower segments of the labor structure, while at the other extreme, native men are incorporated in a greater proportion in the higher segments of the labor structure.

Key words
Incorporation; South south migration; Children of migrants; Argentina

Introducción¹

Uno de los grandes fenómenos que confrontan las sociedades contemporáneas lo constituye la dinámica migratoria, tanto en los países de origen como en los de destino. Para 2010, casi cerca del 13% de la población de Estados Unidos era migrante y, en España, para el mismo año, ese porcentaje fue de cerca del 12% (PORTES; APARICIO GÓMEZ; HALLER, 2016). En el caso de Argentina, según información proveniente del Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (INDEC) a partir de datos censales, el porcentaje de población extranjera para el año 2010 fue del 4,5%.

En el marco de la creciente relevancia del fenómeno migratorio a escala global, la producción académica sobre el devenir de los hijos de migrantes en las sociedades receptoras o de las segundas generaciones constituye un punto nodal de investigación en el campo de los estudios migratorios. En efecto, la migración y sus efectos en los espacios del Norte Global son un fenómeno de alta centralidad tanto en términos de los efectos demográficos como en el debate público y político. El campo de controversia involucra a los propios conceptos, mientras que en Estados Unidos es frecuente hablar de generaciones de migrantes (segunda, 1.5 o tercera) (PORTES; RUMBAUT, 2001; RUMBAUT, 2004) en otros contextos, como el europeo, no hay consenso sobre estas categorías (ni sobre las categorías étnicas y raciales en general) (SIMON, 2017).

Argentina, por su parte, fue históricamente un país de migración, donde el mito del crisol de razas condensó la autopercepción de un país con base en la migración europea. Sin embargo, el cambio en la composición de los flujos migratorios, que pasó de la alta centralidad de la migración de ultramar a la de las migraciones regionales, abrió nuevos interrogantes de investigación. Las migraciones sur-sur implican, como campo analítico de investigación, una serie de particularidades, no solo en el reconocimiento cuantitativo del fenómeno, sino también en las especificidades que tienen, tanto en la composición del flujo migratorio, en las dinámicas de las fronteras, en el papel de los marcos normativos de recepción (DE LOMBAERDE; GUO; NETO, 2014) o en los propios marcos epistémicos para su análisis (FIDDIAN-QASMIYEH, 2020).

En ese marco, una de las dimensiones relevantes es la pregunta sobre lo que ocurre con los procesos de incorporación de los hijos de migrantes sur-sur en Argentina. Sin pretensión de exhaustividad, hay abundante cantidad de investigaciones sobre lo que ocurre en Estados Unidos (ALBA; NEE, 2003; BOHRT; ITZIGSOHN, 2015; ITZIGSOHN, 2009; KASINITZ; MOLLENKOPF; WATERS, 2018; KASINITZ et al., 2009; PORTES; RUMBAUT, 2006; PORTES; ZHOU, 1993; TELLES; ORTIZ, 2009) y Europa (BEAUCHEMIN et al., 2016; PORTES; APARICIO GÓMEZ; HALLER, 2016, 2018) y, sin embargo, existe relativa menor evidencia de investigaciones cuantitativas sobre lo que sucede en Argentina.

El objetivo de este artículo es analizar los patrones generales de incorporación laboral de migrantes sur-sur (Paraguay, Bolivia y Perú) y de sus hijos e hijas en Argentina. Detallamos las características de la incorporación laboral mediante la reconstrucción de la información sobre los hijos e hijas con métodos indirectos a través de la información que provee la Encuesta Permanente de Hogares Continua (EPH-Continua) (INDEC). De manera específica, mediante la aplicación de técnicas de clustering mixto construimos segmentos laborales de la sociedad argentina y analizamos cómo se distribuyen los migrantes sur-sur y sus hijos e hijas.

La incorporación de los hijos de migrantes: perspectivas analíticas

Las perspectivas analíticas sobre la incorporación de los hijos de migrantes han oscilado entre la nueva teoría de la asimilación y la asimilación segmentada (BOHRT; ITZIGSOHN, 2015; ITZIGSOHN, 2009, WATERS et al., 2010).

La nueva teoría de la asimilación es sostenida por los trabajos de Alba y Nee (1997, 2003) y es una reactualización de la clásica teoría de la asimilación. El argumento inicial es que existió una convergencia en el período de las denominadas migraciones masivas hacia los Estados Unidos entre los migrantes y la sociedad receptora (en ese momento, el flujo migratorio estaba compuesto por irlandeses, italianos y judíos). Esa metáfora de una línea recta de asimilación se reactualiza para entender el nuevo mapa migratorio en Estados Unidos. Los autores argumentan que la asimilación cultural y política continúa con los nuevos migrantes y no es muy diferente de la ocurrida en el período de las denominadas migraciones masivas. Se argumenta que los migrantes no se incorporan en segmentos específicos de la sociedad receptora, sino en el mainstream que, simultáneamente, es cambiado por los migrantes. El soporte empírico de esta teoría está en los procesos de aculturación de los descendientes de europeos en Estados Unidos que serían indistinguibles de los estadounidenses. En el caso de Europa, Portes, Aparicio Gómez y Haller (2016) señalan que la experiencia de los italianos, portugueses y españoles en Francia es un ejemplo de esto, donde la incorporación es entendida como una mayor convergencia entre los migrantes y sus hijos y la sociedad receptora.

La asimilación segmentada por su parte, pone el foco de atención sobre a qué sector de la sociedad receptora se incorporan los migrantes y sus hijos e identifica tres dimensiones relevantes que estructuran este proceso sobre a qué segmento se incorporana) el racismo y la discriminación; b) las características del mercado de trabajo, y c) la adaptación desviante. Estas dimensiones interactúan y contribuyen a explicar la incorporación a uno u otro segmento de la sociedad (PORTES; APARICIO GÓMEZ; HALLER, 2016, 2018).

Portes, Aparicio Gómez y Haller (2016, 2018) señalan que, en el caso de Estados Unidos, algunos grupos migratorios se integran a través de canales de movilidad social ascendentes en el mainstream de la sociedad norteamericana, mientras que otros lo hacen a los segmentos socioeconómicos más bajos. La incorporación exitosa dependerá de los recursos con que cuenten las familias migrantes —como el nivel de educación, las características ocupacionales— y, finalmente, las características de cohesión social de la comunidad migrantes (padres con altos niveles educativos estarán en mejores condiciones de formación para sus hijos y viceversa).

Además de estos elementos de análisis se señala la relevancia del contexto de recepción, lo que Portes y Zhou (1993) denominan «modo de incorporación». En ese sentido, diferentes nacionalidades son recibidas de manera diferencial por el Estado y su normativa y por la propia sociedad tienen mejores oportunidades de utilizar el background social que traen y eso facilita la incorporación de sus hijos.

A pesar de las controversias que generó, la teoría de la asimilación segmentada es una de las perspectivas más importantes y discutidas para comprender la situación de las «segundas generaciones» en Estados Unidos (STEPICK; STEPICK, 2010).

Entre esas teorías se encuentran aquellas que dan cuenta de los profundos clivajes estructurales y barreras raciales y de clase que operan en la sociedad norteamericana y que tienen relevancia para comprender los patrones y la experiencia de vida de los migrantes e hijos de migrantes (GÓMEZ, 2019). En esa dirección apunta el abordaje de la «incorporación estratificada etnoracial» (BOHRT; ITZIGSOHN, 2015; ITZIGSOHN, 2009), que postula que en Estados Unidos hay movilidad social de los migrantes y de sus hijos, pero que es limitada y tiene patrones diferentes al de la sociedad de destino. Dos dimensiones son relevantes en este abordaje. En primer lugar, la racialización de la estructura de clases, es decir, que las minorías étnicas y migratorias ocupan las posiciones más bajas en la estructura de clases y ese patrón se mantiene entre las diferentes generaciones de migrantes de manera estable. Segundo, que hay una diferenciación interna de clases en las diferentes generaciones de migrantes. Dentro del macro sistema de estratificación de clases racializadas hay también estratificación interna de clases dentro de cada grupo etnicorracial.

Con relación a la segmentación de los mercados de trabajo, hay un conjunto diverso y extenso de abordajes, tanto de investigaciones en América Latina como en Europa y Estados Unidos (FERNÁNDEZ-HUERGA, 2010; ROLDÁN; FACHELLI, 2019). Específicamente, sobre la articulación de la segmentación del mercado de trabajo y los procesos de incorporación de migrantes hacemos referencia al clásico trabajo de Michael Piore (1979), quien, en sus planteos centrales iniciales postula la existencia de la dualidad del mercado de trabajo: un sector primario con trabajo bien remunerado y de calidad, con posibilidades de movilidad social y con mayores niveles de formalidad, y un sector secundario caracterizado por remuneración más baja, menor calidad en el empleo y menores posibilidades de movilidad social. Esta característica es lo que contribuiría a explicar la localización desigual de los migrantes en la estructura laboral de los mercados de trabajo en los países receptores, así como las trayectorias laborales y la segregación laboral horizontal.

En el caso de Argentina los estudios sobre incorporación laboral de migrantes sur-sur se han focalizado de manera privilegiada sobre las primeras generaciones (BOLOGNA, 2010; BRUNO, 2021; CERRUTTI; MAGUID, 2007; LAPENDA, 2021; MEICHTRY et al., 2008; SASSONE, 2021). Existe una relativamente extensa producción de investigaciones donde el foco está en el género como vector estructurante tanto de los proyectos migratorios (MAGLIANO, 2013, 2016; MAGLIANO; MALLIMACI BARRAL, 2015) como de las formas de inserción laboral (COURTIS; PACECCA, 2010, 2014). En ese sentido, Courtis y Pacecca (2014) señalan que, aunque la migración es una fuente de aprendizaje y de oportunidades, tiende también a articular complejas estructuras de subordinación en interacción con la clase, el grupo etario o el origen migratorio.

Sobre hijos de inmigrantes (de bolivianos y paraguayos en Buenos Aires) hay antecedentes desde la antropología de las migraciones (GAVAZZO, 2019), que señalan que existen procesos de extranjerización aun cuando ya son nativos argentinos. En el caso de estudios cuantitativos, se realizaron investigaciones sobre los procesos de integración educativa de adolescentes inmigrantes e hijos de inmigrantes en la Ciudad Autónoma de Buenos Aires y en la provincia de Buenos Aires. Los resultados obtenidos encuentran una ventaja educativa por parte de la segunda generación comparada con los estudiantes con nacionalidad extranjera (CERRUTTI; BINSTOCK, 2019).

Dada la naturaleza teórica fragmentada en nuestro caso de estudio partimos de la hipótesis de que hay incorporación de los migrantes e hijos de migrantes en diferentes segmentos de la sociedad de la sociedad argentina, tal como postula la teoría de la asimilación segmentada. Sin embargo, agregamos que los vectores de género y generaciones son factores relevantes para comprender a qué segmento laboral se incorporan.

Datos y métodos

Utilizamos datos de la EPH-Continua aplicada en forma conjunta por el INDEC y las direcciones provinciales de estadística (DPE). Este operativo presenta en su modalidad continua relevamientos trimestrales sobre los 32 aglomerados urbanos más importantes del país.²

Para este trabajo, definimos como migrantes sur-sur en Argentina a personas cuyo país de nacimiento declarado es Bolivia, Paraguay o Perú. Este subgrupo concentra más del 71% del total de migrantes de América del Sur en Argentina para el último trimestre de 2019 según la EPH.

El foco de análisis está en los centros urbanos muestreados que presentan mayor residencia de migrantes sur-sur en el cuarto trimestre de 2019. Por lo tanto, a partir de la base de microdatos usuaria, se seleccionaron los diez aglomerados urbanos que agrupaban la mayor cantidad de inmigrantes en relación con la población argentina proyectada: partidos del GBA, Ciudad de Buenos Aires, Gran La Plata, Gran Córdoba, Salta, Gran Mendoza, Posadas, Gran Rosario, Formosa, Jujuy-Palpalá. Según datos de la EPH-Continua, este subgrupo de aglomerados contiene, respecto de la muestra general, el 91,5% (1.420.000) de los residentes migrantes (1.550.000); el 91,2% (1.165.000) de la población migrante de América del Sur (1.280.000), y el 96,5% (875.000) del total de migrantes sur-sur (908.000).

La distribución de los países de origen de los migrantes sur-sur que componen los datos analizados corresponde en el 53,6% de los casos (487.000) a migrantes de Paraguay, el 31,3% (284.240) de Bolivia y en el 15% (136.466) migrantes de Perú.

Para localizar a los hijos de migrantes se consideró como unidad de análisis el hogar, definido como la persona o el grupo de personas que comparten una misma vivienda y los gastos de alimentación. Dentro de cada hogar se analiza la inserción laboral en variables relativas a la ocupación del hijo/a, por un lado, y del resto de los miembros del hogar, por otro.

Después de localizar a los hijos de migrantes sur-sur, tomamos los siguientes vectores de comparación con la población nativa:

• Vector generación: la incorporación ocupacional de los adultos del hogar en comparación con la de los hijos que habitan en el hogar. Específicamente, se hace referencia a la generación intrahogar.

• Vector género: las distribuciones ocupacionales de hombres y mujeres dentro de cada grupo generacional.

Se consideraron cinco situaciones de los hogares:

• Hogar donde el jefe y cónyuge son argentinos.

• Hogar donde el jefe y cónyuge son migrantes sur-sur.

• Hogares monoparentales migrantes sur-sur.

• Hogares monoparentales argentinos.

• Hogares donde el jefe o conyugue son de nacionalidad migrante sur-sur.

Después de explorar los patrones ocupacionales y detectar similaridades en los patrones ocupacionales de los que consideramos Hogares Migrantes sur-sur y Hogares Argentinos, por la baja cantidad de casos disponibles en la encuesta (para garantizar robustez) y el objetivo de analizar un patrón global de migrantes sur-sur se colapsaron las categorías y quedaron dos tipos de hogares:

• Hogares migrantes sur-sur (donde el jefe y cónyuge son migrantes sur-sur, al menos uno de ellos es migrante sur-sur o son monoparentales migrantes).

• Hogares argentinos (donde el jefe y el cónyuge con argentinos o son monoparentales argentinos).

El análisis se desarrolla en dos fases:

En primer lugar, se hace un análisis bivariado, mediante pruebas chi cuadrado y de análisis de la varianza (ANOVA), según corresponda a cada variable. Para detallar las características de la incorporación laboral de cada grupo construido en función de los hogares se establecieron los siguientes grupos:

• en el caso de los varones: varones migrantes, hijos migrantes, varones nativos, hijos nativos.

• en el caso de las mujeres: mujeres migrantes, hijas migrantes, mujeres nativas, hijas nativas.

Para el análisis de ANOVA, como el tamaño de los grupos difiere y se afecta por tanto el supuesto de homogeneidad de la varianza, se utiliza el estadístico F de Welch, señalado en la literatura como el apropiado en estos casos (TOMARKEN; SERLIN, 1986).

En segundo lugar, para caracterizar los segmentos de incorporación laboral y analizar los perfiles ocupacionales de los diferentes grupos de análisis se trabajó con el algoritmo de clustering mixto K-Prototypes (HUANG, 1998)

El algoritmo K-Prototype es una técnica exploratoria de clustering diseñada para identificar grupos mediante variables tanto cuantitativas como categóricas. En ese sentido, se puede considerar una extensión del algoritmo K-means (destinado solo a variables cuantitativas). El algoritmo K-means, más popular y utilizado, hace las particiones minimizando arbitrariamente el error calculado en las variables cuantitativas. Sin embargo, a pesar de su popularidad presenta problemas: a) es sensible a los clústeres iniciales asignados de forma aleatoria; b) no permite trabajar con variables categóricas.

En este trabajo proponemos el uso del algoritmo K-Prototypes, propuesto inicialmente por Huang (1998) y que corresponde a una extensión del algoritmo K-means, y cuyo rasgo distintivo es que permite al agrupamiento de atributos de naturaleza mixta (variables numéricas y categóricas). Este algoritmo integra los procedimientos de K-means y K-modes para generar los agrupamientos de análisis en nuestro conjunto de datos; en ese sentido considera diferentes posiciones iniciales de los centroides en los clústeres hasta llegar a la solución óptima.

El algoritmo K-Prototypes pertenece a la familia de los algoritmos de clústeres particionales.³ El objetivo está dado por la siguiente función (SZEPANNEK, 2018):

Donde:

x_i , i = 1,...,n son las observaciones de la muestra.

μ_i , j = 1,...,k son los clústeres prototypes de las observaciones.

μ_ij son los elementos de la matriz de partición binaria u _nxk que satisfacen $$\sum _{j=1}^k{u}_{ij}=1,⩝i$$.

La función distancia está dada por:

$d\left(x_i,{\mu }_j\right)={\sum _{m=1}^q\left(x_i^m-{\mu }_j^m\right)}^2+\lambda \sum _{m=q+1}^p\delta \left(x_i^m,{\mu }_j^m\right)$

Donde m es un índice sobre todas las variables en el conjunto de datos donde las primeras variables q son numéricas y las siguientes p-q son variables categóricas.

Las variables y categorías utilizadas en el análisis bivariado y en la conformación de los clústeres son las siguientes:

• Jerarquía ocupacional: esta variable permite distinguir la existencia de formas jerárquico-organizativas en los procesos laborales. Presenta tres categorías: Cuenta propia, Dirección/ jefe, Trabajadores asalariados.

• Informalidad laboral: en la categoría informal se considera a los trabajadores asalariados no registrados (sin descuento jubilatorio), trabajadores por cuenta propia que no alcancen el nivel educativo de secundario completo, trabajadores por cuenta propia que no registren su actividad laboral, patrones que no tengan registrada su empresa o sociedad bajo forma legal, trabajadores asalariados en empresas no registradas y trabajadores familiares no remunerados. Presenta dos categorías: Formal, Informal.

• Calificación ocupacional: esta variable permite detallar los requerimientos de conocimientos y habilidades en las tareas principales desarrolladas por los trabajadores. Posibilita evaluar la complejidad de los procesos laborales en estudio. Incluye cuatro categorías: No calificado, Operativo, Profesionales, Técnicos.

• Intensidad horaria de la ocupación: la variable intensidad ocupacional mide la cantidad de horas que un trabajador dedicó en la semana a sus actividades laborales. Tanto el exceso como la insuficiencia en las horas trabajadas son, en términos generales, un reflejo indirecto de precariedad laboral. En el primer caso, debido a la incapacidad para satisfacer necesidades básicas y en el segundo se lo relaciona con niveles de informalidad. La intensidad laboral menor a 35 horas semanales se designa por Subocupación por insuficiencia horaria, mientras que a una dedicación mayor a 45 horas se la denomina Sobreocupación. En consecuencia, ocupados plenos son aquellos trabajadores cuyas ocupaciones laborales demandaron entre 35 y 45 horas semanales. Implica tres categorías: Ocupado pleno, Sobreocupado, Subocupado.

• Tipo de empresa: esta variable indica la naturaleza de la propiedad y el objetivo principal de su funcionamiento, lo que indica mayor estabilidad del empleo en el sector estatal. Presenta dos categorías: Estatal y Privada.

• Tamaño de la empresa: esta variable indica la dimensión que posee la organización, en término de la cantidad de empleados que contiene. Esta variable da un reflejo del registro de la ocupación. El no registro, tanto de la actividad como del empleo, suele presentar mayores niveles en empresas pequeñas o microemprendimientos. Presenta cuatro categorías: Gran Empresa, Mediana Empresa, Microempresa, Pequeña empresa.

• Variable numérica: ingreso por hora en la ocupación principal.

• Rama de actividad: esta variable refiere al tipo de actividad principal que desarrolla la unidad económica, empresa, establecimiento o negocio en la que la persona ocupada ejerce su ocupación principal en el mes de referencia. La actividad principal de la empresa se define como aquella que le otorga mayores ingresos o, en segundo término, la que emplea mayor personal. La categorización del área económica de los negocios, empresas o instituciones donde las personas ocupadas desarrollan las actividades laborales se hace a partir de la Clasificación de Actividades Económicas para Encuestas Sociodemográficas (CAES) Mercosur 1.0 provista por el INDEC con actualización a 2018 (INDEC, 2018). Se consideró la clasificación con desagregación de un dígito y se obtuvieron 21 categorías de actividades básicas. No se incluye en el análisis de clúster mixto, ya que los migrantes y sus hijos concentran sus actividades relativamente en pocas ramas. Su inclusión en la técnica implicaría incorporar gran cantidad de categorías que contienen pocos trabajadores migrantes con la consecuente pérdida de robustez del análisis estadístico. Se incluye en el análisis bivariado para analizar el grado de concentración en ellas (se presenta una selección de las principales).

Para determinar el número óptimo de clústeres utilizamos el método de silhouette (ROUSSEEUW, 1987).

El análisis fue realizado mediante el software R (R Core Team, 2020), para el algoritmo K-Prototype se utilizó la librería clustMixType (SZEPANNEK, 2018).

Esta técnica permite analizar de manera detallada los diferentes segmentos de la estructura laboral argentina y cómo estas incorporan tanto la población nativa y sus hijos como los migrantes y sus hijos en función de los vectores de análisis: la generación, el género y el trabajo.

Dado que la fuente de datos utilizada no considera por definición a los migrantes en el diseño de la muestra y que los resultados pueden tener algún sesgo estadístico se estiman los intervalos de confianza y errores muestrales para los grupos analizados.

Los intervalos de confianza para todos los parámetros en estudio, calculados a partir de los errores estándar de estimación, cumplen la propiedad estadística de contener al verdadero parámetro poblacional con un nivel de confianza del 95%. Para lograr un mejor ajuste, sobre todo en las estimaciones para grupos con menor cantidad de observaciones, se utilizó el método de estimación por bootstrap (TIBSHIRANI; EFRON, 1993; MOLINARO; SIMON; PFEIFFER, 2005). Esta técnica permite obtener los intervalos ajustados sin la necesidad de suponer normalidad en la distribución de los datos.

Si bien la fuente de datos no considera en el diseño a los migrantes, se observó que captura con muy buena aproximación las proporciones de los principales grupos migratorios en relación con los valores presentados en el Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas de 2010. En efecto, el 71,5% de la migración de América del Sur en Argentina correspondía a Bolivia, Paraguay y Perú en los datos analizados, mientras que en el censo este grupo de países representó el 73,5%. Esta pequeña brecha puede explicarse posiblemente por el aumento de la participación relativa de migrantes venezolanos⁴ en los últimos años respecto del grupo de referencia, lo cual indicaría además una buena captación de la dinámica en general.

Otra posible fuente de sesgo estadístico en los datos utilizados podría aparecer en tanto los hijos e hijas (tanto nativos como hijos de hogares migrantes) que conviven en el hogar pueden ser una población autoseleccionada de la población en general. Por la misma lógica de construcción de los grupos bajo análisis no contamos con los hijos que abandonaron el hogar. En ese sentido, dos situaciones son problemáticas: a) los hijos e hijas que conviven con los padres pueden tener diferencias sustanciales con aquellos que ya dejaron el hogar; b) de manera convergente con lo anterior, pueden existir diferencias relevantes entre los hijos e hijas de hogares migrantes que conviven con sus padres y los hijos e hijas de nativos en la misma situación. Analizar estos patrones de autoselectividad excede el presente artículo.⁵

La incorporación laboral de los migrantes e hijos de migrantes sur-sur: descripción

Para la descripción de la incorporación laboral se analizaron dos dimensiones considerando ocho grupos de comparación:

• En el caso de los varones: Varones Migrantes, Hijos Migrantes, Varones Nativos, Hijos Nativos.

• En el caso de las mujeres: Mujeres Migrantes, Hijas Migrantes, Mujeres Nativas, Hijas Nativas

En primer lugar, consideramos las principales ramas laborales y los porcentajes de concentración en estas (Tabla 1 para varones y Tabla 2 para mujeres).

TABLA 1
Principales ramas de incorporación laboral. Hombres Argentina − 2019

En porcentaje

Principales ramas	Hombres nativos	Hombres migrantes	Hijos de nativos	Hijos de migrantes
Construcción	17,8 (17,6; 18,0)	39,1 (38,6; 39,5)	13,2 (12,9; 13,3)	25,4 (24,7; 26,1)
Comercio	15,1 (14,9; 15,3)	18,8 (18,4; 19,2)	22,1 (21,9; 22,3)	26,2 (25,8; 26,6)
Industria manufacturera	14,2 (13,9; 14,5)	12,9 (12,6; 13,2)	13,9 (13,7; 14,1)	14,2 (14,0; 14,4)
Concentración	47,1	70,8	49,2	65,8

• Fuente: Elaboración propia con base en EPH-2019 (INDEC). Nota: Intervalos de confianza a nivel de 95% entre paréntesis.

TABLA 2
Principales ramas de incorporación laboral. Mujeres Argentina − 2019

En porcentaje

Principales ramas	Mujeres nativas	Mujeres migrantes	Hijas de nativas	Hijas de migrantes
Trabajo doméstico	17,1 (16,8; 17,5)	43,2 (42,8; 43,6)	12,1 (11,8; 12,4)	11,5 (11,1; 11,9)
Comercio	15,3 (15,1; 15,5)	22,2 (21,8; 22,6)	19,7 (19,4; 20,0)	44,8 (44,2; 45,4)
Industria manufacturera	-	8,9 (8,6; 9,2)	-	-
Enseñanza	15,8 (15,5; 16,1)	-	11,6 (11,4; 11,9)	-
Administración pública	-	-	-	8,6 (8,1; 9,1)
Concentración	48,2	74,3	43,4	64,9

• Fuente: Elaboración propia con base en EPH-2019 (INDEC). Nota: Intervalos de confianza a nivel de 95% entre paréntesis

Lo primero que se puede observar es que tanto hombres como mujeres migrantes tienen menor grado de diversificación en las ramas de actividad, lo que se corresponde con lo encontrado en otros trabajos empíricos (CERRUTTI; MAGUID, 2007). Esta concentración mayor está indicando que los migrantes sur-sur muestran persistencia en los históricos nichos laborales: construcción para los hombres y servicio doméstico para las mujeres. En la población nativa, por otra parte, también se observa que hay determinadas ramas específicas para las mujeres y otras para los varones (a saber, construcción, comercio e industria para los hombres, y trabajo doméstico, comercio y enseñanza para las mujeres), lo que conocemos en la literatura como segregación horizontal (ANKER, 1998). Sin embargo, el porcentaje de concentración en estas no es tan alto como en la población migrante. Consideramos relevante esto a la luz de la segmentación de los mercados de trabajo, en este caso, migrantes con nichos específicos.

Con relación a los hijos e hijas, se observa que los hijos varones de hogares migrantes tienden a tener menor presencia en uno de los nichos laborales históricos de los migrantes sur-sur: la construcción. Lo mismo observamos en relación con las mujeres, la disminución en términos porcentuales del nicho laboral histórico: el trabajo doméstico. Aun así, el porcentaje de concentración en estas ramas sigue siendo mayor al de los hijos e hijas de hogares nativos.

En segundo lugar, se presentan las variables analizadas sobre la incorporación laboral tanto para varones como mujeres (Tablas 1 y 2 del Anexo).⁶

Lo primero que se puede observar es que las edades promedio para los varones nativos y migrantes son similares. Dada la lógica de construcción de nuestros grupos de análisis, las edades de los hijos al interior del hogar son menores (29 años para los nativos y 26 años para los hijos en hogares migrantes). El mismo patrón se repite para el caso de las mujeres: edades iguales entre migrantes y nativas. Sin embargo, en el caso de las hijas migrantes estas tienen mayor edad (31 años) que las nativas (28 años).

En el caso de la intensidad laboral, en los migrantes varones se observa una mayor proporción en la categoría de sobreocupado, lo que está en armonía con la tendencia de los migrantes a presentar tasas de ocupación con niveles más altos. La mayor intensidad laboral se repite en el caso de las mujeres migrantes. Por su parte, las hijas e hijos de hogares migrantes presentan menores niveles de sobreocupación que sus padres, pero mayores que los de la población nativa.

En cuanto al sector de incorporación laboral, considerando Estatal o Privado, observamos que los migrantes tienen mayores proporciones en el sector privado. Esta característica indica la naturaleza de la propiedad y el objetivo principal de su funcionamiento y muestra mayor estabilidad del empleo en el sector estatal (donde hay mayor proporción de población nativa). En el caso de los hijos de hogares migrantes se mantienen los mismos porcentajes altos en el sector privado. Esto se observa de igual manera para las mujeres migrantes y las hijas de esos hogares, siempre es mayor la relevancia del sector privado en comparación con la población nativa.

Con relación al tamaño de la empresa, se observa que los migrantes sur-sur (varones y mujeres) concentran mayor actividad en las microempresas, lo que indica una tendencia mayor al no registro y, por consiguiente, a la mayor informalidad laboral. En el caso de los hijos e hijas de hogares migrantes, el patrón se repite, hay una mayor proporción en la microempresa que los hijos de hogares nativos

En cuanto a la jerarquía ocupacional, la población nativa presenta mayores niveles en cargos de dirección y jefes. En el caso de los hijos, el rasgo destacable es una mayor proporción de asalariados que sus padres, tanto en los nativos como en los migrantes. Entre las mujeres, el rasgo destacable es la mayor presencia de las mujeres migrantes en trabajos por cuenta propia que las nativas. Como señalamos, un rasgo central de la inserción laboral de las mujeres migrantes fue el trabajo doméstico como nicho histórico y que persiste como uno de los principales espacios laborales. En el caso de las hijas, tanto nativas como de hogares migrantes, se destaca el aumento en la proporción de asalariados.

En cuanto a la calificación ocupacional, el rasgo relevante en relación con los migrantes varones es la mayor proporción en ocupaciones con menores calificaciones. En los hijos de hogares migrantes se acentúa aun más la mayor proporción en actividades no calificadas, sin embargo, se equiparán con los hijos nativos en las ocupaciones con calificaciones operativas. Las mujeres migrantes tienen principalmente calificaciones operativas y no calificadas, patrón que es similar en el caso de las hijas.

La característica más destacable en cuanto a la informalidad es que los nativos varones y mujeres tienen menores niveles de informalidad que los migrantes y que este patrón se repite en los hijos e hijas. En efecto, es mayor la informalidad entre hijos e hijas de hogares migrantes que entre hijos de hogares nativos.

Para terminar, en el ingreso monetario los varones nativos perciben el mayor ingreso, seguido de los varones migrantes, después los hijos de varones nativos y, por último, los hijos de migrantes. En el caso de las mujeres, ese orden se mantiene estable: las mujeres nativas perciben el mayor ingreso, seguido de las mujeres migrantes, después las hijas de mujeres nativas y, finalmente, las hijas de migrantes.

Los segmentos de incorporación laboral: intersecciones de género, generaciones y trabajo

Hasta aquí detallamos todas las variables relativas a la incorporación laboral mediante análisis bivariado. Sin embargo, es necesario capturar cuáles son los segmentos laborales y cómo se incorporan a ellos tanto la población nativa como los migrantes (y sus hijos). Como señalamos, utilizamos el algoritmo de clustering mixto K-Prototype para analizar los diferentes segmentos laborales con las variables descriptas en la sección precedente.

La primera tarea fue determinar el número óptimo de clústeres. El Gráfico 1 indica el valor del coeficiente de silueta (Silhouette) para las clasificaciones resultantes en los agrupamientos de dos a siete clústeres.

GRÁFICO 1
Índice de silueta Argentina − 2019

El análisis de la silueta mide la calidad del agrupamiento o clustering. Mide la distancia de separación entre los clústeres. Nos indica cuán cerca está cada punto de un clúster a puntos de los clústeres vecinos. Esta medida de distancia se encuentra en el rango [-1, 1]. Un valor alto indica un buen clustering.

El método de la silueta calcula la media de los coeficientes de silueta de todas las observaciones para diferentes valores de K. El número óptimo de clústeres K es aquel que maximiza la media de los coeficientes de silueta para un rango de valores de K. En nuestro caso, el número óptimo de clúster es tres, es decir, los valores medios del coeficiente de silueta en el K-Prototype indican que este algoritmo (y su métrica) ajusta mejor el conjunto de datos respecto a su forma natural clasificando las observaciones en tres grupos.

Formamos tres clústeres de segmentos laborales. El clúster 1 con el 46% de las observaciones, el clúster 2 con el 28% de las observaciones y el clúster 3 con el 27% de las observaciones (Tabla 3).

TABLA 3
Características de los clústeresArgentina − 2019

Variables	Clúster 1	Clúster 2	Clúster 3
Número de observaciones	3.913.396	2.375.242	2.319.709
Porcentaje	46,0	28,0	27,0

• Fuente: Elaboración propia con base en EPH-2019 (INDEC).

En las Tablas 4 y 5 se presentan las características de cada clúster.

TABLA 4
Características de las variables categóricas en los segmentos laborales Argentina − 2019

Variables	Clúster 1	Clúster 2	Clúster 3
Jerarquía ocupacionalCuenta propia	2,0	1,0	77,0
Director/jefe	9,0	5,0	4,0
Trabajadores asalariados	89,0	94,0	19,0
Informalidad laboral
Formal	96,0	26,0	19,0
Informal	4,0	74,0	81,0
Calificación ocupacional
No calificados	5,0	67,0	2,0
Operativo	54,0	15,0	79,0
Profesionales	14,0	5,0	8,0
Técnicos	26,0	13,0	11,0
Intensidad horaria de la ocupación
Ocupado pleno	64,0	52,0	42,0
Sobreocupado	30,0	26,0	36,0
Subocupado	6,0	22,0	22,0
Tipo de empresa	0,0	0,0	0,0
Estatal	30,0	6,0	2,0
Privado	70,0	94,0	99,0
Tamaño de la empresa (en función del número de empleados)
Gran empresa	41,0	2,0	0,0
Mediana empresa	25,0	10,0	1,0
Microempresa	21,0	79,0	97,0
Pequeña empresa	13,0	9,0	2,0

• Fuente: Elaboración propia con base en EPH-2019 (INDEC).

Tabla 5
Características de la variable numérica en los segmentos laborales Argentina − 2019

Variable numérica	Mínimo	Media	Mediana	Máximo
Ingreso por hora en la ocupación principal (en pesos)
Clúster 1	0	177	138	2.892
Clúster 2	0	84	82	462
Clúster 3	0	76	58	490

• Fuente: Elaboración propia con base en EPH-2019 (INDEC).

Clúster 1, segmento laboral alto: agrupa a personas con mejores condiciones laborales. Tiene entre sus características mayor proporción de jefes o directivos, mayor proporción de formalidad laboral, mayor proporción de técnicos y profesionales, mayor proporción de ocupados plenos, mayor proporción de trabajo en el sector estatal, mayor proporción de trabajo en la gran empresa, media de ingreso mayor.

Clúster 2, segmento laboral intermedio: presenta como características alta proporción de trabajadores asalariados, alta proporción de trabajo informal, alta proporción de trabajo no calificado, mayor proporción de sobreocupación y subocupación que el segmento laboral alto, alta proporción de trabajo privado, alta proporción de trabajo de la microempresa, menor ingreso por hora que el segmento alto.

Clúster 3, segmento laboral bajo: agrupa a las personas con peores condiciones laborales y tiene como características alta proporción de trabajadores por cuenta propia, alta proporción de trabajo informal, la calificación ocupacional con mayor proporción es la operativa, altos niveles de sobreocupación y también de subocupación, la empresa predominante de trabajo es la privada.

Después de caracterizar los principales segmentos laborales, la distribución de los grupos bajo análisis es la siguiente (Gráfico 2):

GRÁFICO 2
Incorporación laboral en los diferentes segmentos laborales Argentina − 2019

Los varones nativos se insertan principalmente en el segmento laboral alto (52%) y en menor medida en el segmento intermedio (30%). Los varones migrantes, por el contrario, se insertan en mayor proporción en el segmento intermedio (40%) y, en menor medida, en el alto (31%). Los hijos de nativos se insertan sobre todo en el segmento alto (casi 40%) y, en segundo lugar, en el bajo (33%). Finalmente, los hijos de migrantes se insertan en su mayoría en los segmentos intermedio (41%) y bajo (39%) y muestran grandes diferencias en relación con los hijos de nativos.

Las mujeres nativas se insertan fundamentalmente en el segmento alto (46%) y, en menor medida, en el bajo (32%). Las mujeres migrantes, por el contrario, se insertan sobre todo en el segmento laboral bajo (49%), seguido en importancia por el intermedio (32%). En el caso de las hijas de nativas, estas se insertan en altas proporciones en el segmento alto (41%) y en el bajo (42%) (con poca presencia en el intermedio). Entre las hijas de migrantes el rasgo sobresaliente es que su principal inserción laboral está en el segmento bajo (53%) y, en segundo lugar, el intermedio (24%).

Discusión

Además del ya señalado problema dominante de la autoselectividad, rastrear de manera indirecta a los hijos e hijas de migrantes sur-sur con esta fuente de datos y considerar al hogar como la unidad de análisis presenta algunas limitaciones en el análisis. Señalamos a continuación algunas dimensiones a considerar:

Debido al bajo número de casos de migrantes en nuestra fuente de información no podemos analizar los siguientes escenarios:

• un nivel de detalle acabado por las diferentes nacionalidades de migrantes sur-sur;

• no podemos diferenciar entre aquellos hijos de migrantes nacidos en Argentina, aquellos que migraron a corta edad o quienes son efectivamente migrantes de primera generación como sus padres.

En ese sentido, en la captura de información sobre hijos e hijas de migrantes nos referimos a un concepto que tiene algunas especificidades: consideramos tanto a los hijos de migrantes nacidos en el extranjero como a los que nacieron en Argentina de manera conjunta. Las investigaciones llevadas a cabo en Argentina específicamente sobre el rendimiento escolar (CERRUTTI; BINSTOCK, 2019) señalan que los estudiantes de origen extranjero tienen menor desempeño escolar que hijos de migrantes pero nacidos en Argentina, lo cual sería un indicador de cierto éxito en la integración en términos educativos.

Dada las características propias de la fuente de datos solo nos permite una descripción de los patrones generales de incorporación laboral. Sin embargo, constituye una valiosa fuente de información tanto por el alcance como por su periodicidad.

La mayoría de las perspectivas teóricas consideradas analizan el tópico en términos longitudinales, pero en nuestro caso se trata de un estudio exploratorio-descriptivo de tipo cross-sectional. Nuestro marco conceptual analítico de referencia y discusión está dado por las perspectivas neoasimilacionistas (ALBA; NEE, 1997, 2003), de asimilación segmentada (PORTES; APARICIO GÓMEZ; HALLER, 2016, 2018; PORTES; RUMBAUT, 2001), de la incorporación estratificada etnorracial (BOHRT; ITZIGSOHN, 2015; ITZIGSOHN, 2009) y de la segmentación de los mercados (PIORE, 1979). En ese marco consideramos hallazgos de estudios empíricos realizados en Argentina (BOLOGNA, 2010; BRUNO, 2021; CERRUTTI; MAGUID, 2007; LAPENDA, 2021; MEICHTRY et al., 2008; SASSONE, 2021; MAGLIANO; MALLIMACI BARRAL, 2015; COURTIS; PACECCA, 2010, 2014; GAVAZZO, 2019). ⁷

En función de las perspectivas analíticas tomadas como referencia señalamos algunos elementos de discusión y posibles interrogantes que se abren.

La primera consideración es sobre las perspectivas neoasimilacionistas (ALBA; NEE, 1997, 2003), de cierta convergencia entre las trayectorias de los diferentes grupos migratorios y sus hijos con los patrones de la sociedad de destino. En nuestro caso, debemos señalar que la presente investigación no sustenta tales postulados. No se trata de un estudio longitudinal que nos permite analizar los procesos de incorporación en el tiempo y por lo tanto la evidencia empírica analizada para refutar o apoyar tales hipótesis es en este caso limitada. Sin embargo, no desechamos totalmente esta hipótesis, ya que si analizamos el proceso en términos longitudinales podríamos encontrar evidencia empírica de convergencia ocupacional entre los grupos migratorios y sus hijos y la sociedad de destino, por lo tanto, es una hipótesis a verificar.

La segunda consideración refiere a la asimilación segmentada (PORTES; APARICIO GÓMEZ; HALLER, 2016, 2018; PORTES; RUMBAUT, 2001). Como se detalla en varios estudios, la teoría de la asimilación segmentada excede ampliamente la evidencia empírica presentada en este artículo exploratorio-descriptivo y considera diversas dimensiones para explicar las modalidades de incorporación de los hijos e hijas de migrantes. En efecto, para explicar las trayectorias de incorporación se considera que estas pueden ser de asimilación ascendente, asimilación descendente o movilidad ascendente combinada con un biculturalismo persistente, además de considerar el capital humano, los modos de incorporación y la estructura familiar (PORTES; RUMBAUT, 2001; PORTES; ZHOU, 1993; WATERS et al., 2010). Si bien no encontramos evidencia empírica para sustentar tal teoría tampoco encontramos evidencia empírica que permita inferir que en el caso de Argentina el patrón es diferente.

En ese sentido —y como tercera consideración—, la evidencia empírica construida nos permite acercarnos a lo que señala el amplio y diverso conjunto de investigaciones sobre los mercados de trabajo segmentados en América Latina (FERNÁNDEZ-HUERGA, 2010; ROLDÁN; FACHELLI, 2019) y, en nuestro caso específico, a la articulación de estos procesos con la incorporación de los migrantes (PIORE, 1979) sur-sur. En efecto, los migrantes sur-sur se incorporan en diferentes segmentos del mercado laboral y en ese proceso hay una intersección entre las dimensiones de género y generaciones. La incorporación laboral no es homogénea y, en función de la evidencia empírica, encontramos que los migrantes, tanto hombres como mujeres, tienden a concentrarse en determinadas ramas de actividad. Esta concentración en nichos laborales es consistente con la evidencia empírica hallada en otros trabajos (CERRUTI; PARRADO, 2001; BRUNO, 2021; CERRUTTI; MAGUID, 2007; LAPENDA, 2021; SASSONE, 2021). Cuando vemos lo que ocurre con los hijos e hijas de migrantes se observa cierta desconcentración —que indicaría diversificación— y la disminución de los históricos nichos laborales de los migrantes sur-sur: el trabajo doméstico para las mujeres y la construcción para los hombres. Sin embargo, no se observa que el patrón de incorporación en el mercado laboral sea similar al de sus pares de nacionalidad argentina.

Esta dimensión generacional y las diferencias halladas son consistentes con la literatura antropológica que señala para el caso de hijos de bolivianos y paraguayos en el AMBA la persistencia de la desigualdad en dos direcciones: a) vertical, en relación con sus padres (por poder discriminar su ocultar su vínculo en determinadas ocasiones); b) horizontal, inferiorizados en relación con la población nativa (GAVAZZO, 2019). Hace falta más investigación empírica para conocer el vínculo entre procesos de identificación, discriminación e incorporación al mercado de trabajo de hijos e hijas de migrantes. Por otra parte, estas diferencias marcadas por género son consistentes con la amplia literatura que señala a este vector como un factor relevante en las formas de incorporación laboral en la sociedad de destino (MAGLIANO; MALLIMACI BARRAL, 2015; COURTIS; PACECCA, 2010, 2014).

Finalmente, y considerando los hallazgos del abordaje de la incorporación estratificado etnorracial en el caso de los Estados Unidos (BOHRT; ITZIGSOHN, 2015; ITZIGSOHN, 2009), encontramos que las minorías (en este caso migratorias) se incorporan en las posiciones más bajas de la estructura de clase. Aunque en nuestro caso no utilizamos el concepto de estructura de clases sino de segmentos laborales. Sin embargo, no tenemos evidencia empírica para detallar si este patrón es estable o no a lo largo del tiempo. Tampoco podemos afirmar, dada la naturaleza de nuestros datos, si existe una diferenciación interna dentro de cada grupo etnicorracial. No obstante, la diferenciación de los patrones por grupos migratorios es una hipótesis a verificar.

Conclusiones

El objetivo de este artículo fue analizar los patrones generales de incorporación laboral de migrantes sur-sur (Paraguay, Bolivia y Perú) y sus hijos e hijas en Argentina. Las diferentes perspectivas teóricas dan cuenta de lo que ocurre con los procesos de incorporación en diferentes partes del mundo. En ese sentido, este trabajo pretende aportar evidencia empírica preliminar sobre lo que ocurre en Argentina con un estudio de tipo cross-sectional y las estadísticas disponibles.

Con relación a las características de la incorporación laboral en las variables analizadas la información analizada muestra diferencias en las edades de los grupos analizados, los hijos e hijas tanto nativos como aquellos provenientes de hogares migrantes tienen una edad menor. Esto es relevante, ya que introduce el vector generacional al interior del hogar en el análisis, generación de nativos con edades menores de la categoría hijos e hijas y generación de hijos de hogares migrantes en la categoría hijos e hijas.

El análisis bivariado detallado de las variables relativas al trabajo muestra como los migrantes en general (tanto hombres como mujeres) presentan condiciones de inserción laboral más precarias que la población nativa. En el caso de los hijos e hijas se observa que las hijas de hogares migrantes mujeres tienen peores condiciones de inserción laboral que todos los grupos de análisis. En efecto, las condiciones muestran un gradiente en cuanto a las mejores condiciones de inserción laboral: en primer lugar, los hombres nativos; en segundo lugar, las mujeres nativas; en tercer lugar, los varones migrantes; en cuarto lugar, las mujeres migrantes. Esta situación de gradiente continua con los hijos e hijas. Así, en quinto lugar están los hijos de nativos; en sexto lugar, las hijas de nativas; en séptimo lugar, los hijos de migrantes, y, finalmente, las hijas de migrantes.

Por último, el análisis multivariado mediante la aplicación de técnicas de clustering mixto nos permite construir los segmentos laborales de la sociedad argentina y detallar en cuáles se incorporan los migrantes y sus hijos e hijas. Esto muestra un cuadro más completo de lo observado en el análisis bivariado: hay una incorporación estructurada por los vectores de género y generaciones. Las generaciones más jóvenes al interior de los hogares (hijas e hijos tanto de población nativa como migrante) se incorporan en los segmentos más precarios, y de manera complementaria esta incorporación interactúa con el género. En efecto, las mujeres hijas de hogares migrantes se insertan mayoritariamente en los segmentos más bajos de la estructura laboral en tanto que en el otro extremo los hombres nativos se incorporan en los segmentos más altos de la estructura laboral.

• 1
  Se agradecen los valiosos comentarios de los evaluadores anónimos de este trabajo.
• 2
  La proyección población realizada por INDEC para el cuarto trimestre de 2019 estima que los 32 aglomerados urbanos concentran 27.914.310 habitantes
• 3
  Para Ahmad y Khan (2019) los algoritmos de clústeres que trabajan con atributos de naturaleza mixta se dividen en: particionales, jerárquicos, basados en modelos y basados en redes neuronales. Para un recorrido metodológico en extenso sobre el tópico véase Ahmad y Khan (2019).
• 4
  La participación de migrantes de origen venezolano en Argentina pasó de la octava a la quinta posición entre los países de América del Sur entre el censo de 2010 y la EPH-Continua de 2019.
• 5
  Chiswick (1978) introduce el concepto de autoselectividad en el estudio de las decisiones tomadas por los inmigrantes potenciales en los países de origen sobre si emigrar o no y hacia dónde hacerlo. Se argumenta que los inmigrantes no son una muestra aleatoria de la población del país de origen, sino que representan un grupo positivamente autoseleccionado de la población. Esta autoselectividad previa puede tener efectos en las características de los hijos e hijas de los hogares migrantes, las edades a cuáles se deja el hogar y las formas de incorporación laboral (y presentar una característica inobservable pero relevante en los datos que estamos analizando).
• 6
  Todas las correlaciones fueron estadísticamente significativas. Se reportan los intervalos de confianza a nivel de 95% entre corchetes, error estándar entre paréntesis y valor eta cuadrado y V de Cramer (Tablas 1 y 2 del Anexo).
• 7
  La presente referencia no pretende ser exhaustiva, existe mucha investigación sobre migraciones sur-sur. Sin embargo, no encontramos tantos antecedentes de investigaciones sobre hijos e hijas de migrantes.

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Anexo

TABLA 1
Principales características de incorporación laboral. Varones Argentina – 2019

Variables		Varones	Varones migrantes	Hijos de	Hijos de migrantes
Edad (años)		44,5 [44,3; 44,7] (0,2)	43,5 [42,8; 44,3] (0,8)	28,9 [28,7; 29,2] (0,3)	26,1 [25,1; 26,9] (0,9)
		F(3, 372588.38)=685150.32, p=0.000, ŋ2 = 0.222
Intensidad (N)		3.425.077	283.493	998.824	92.406
Subocupado (%)		9,9 [5,2; 14,6] (4,7)	9,0 [7,3; 10,7] (1,7)	17,6 [16,5; 18,7] (1,1)	15,8 [12,7; 18,9] (3,1)
Ocupado pleno (%)		48,6 [40,7; 56,5] (7,9)	43,0 [40,0; 46,0] (3,0)	52,8 [51,4; 54,2] (1,4)	48,9 [44,0; 53,8] (4,9)
Sobreocupado (%)		41,5 [33,7; 49,3] (7,8)	48,0 [45,0; 51,0] (3,0)	29,6 [28:3; 30,9] (1,3)	35,3 [30,7; 39,9] (4,6)
		χ² (6)=74109.12, p=0.000, V Cramer= 0.088
Sector (N)		3.476.052	296.038	1.001.035	92.406
Estatal (%)		17,2 [16,6; 17,8] (0,6)	6,6 [5,1; 8,1] (1,5)	12,3 [11,4; 13,2] (0,9)	6,1 [3,6; 8,6] (2,6)
Privado (%)		82,8 [82,2; 87,8] (0,6)	93,4 [91,9; 94,9] (1,5)	87,7 [86,8; 88,6] (0,9)	93,9 [91,3; 96,5] (2,6)
		χ² (3)=32905.22, p=0.000, V Cramer= 0.082
Tamaño (N)		2.843.912	249.655	733.480	72.324
Microempresa (%)		58,3 [57,8; 58,8] (0,5)	74,8 [72,0; 77,6] (2,8)	66,9 [65,4; 68,4] (1,5)	80,1 [75,6; 84,4] (4,4)
Pequeña (%)		7,7 [7,4; 8,0] (0,3)	6,4 [4,8; 8,0] (1,6)	9,5 [8,6; 10,4] (0,9)	2,2 [0,5; 3,9] (1,7)
Mediana (%)		14,9 [14,5; 15,3] (0,4)	10,4 [8,5; 12,3] (1,9)	12,7 [11,6; 13,8] (1,1)	4,9 [2,8; 7,0] (2,1)
Gran (%)		19,1 [18,7; 19,5] (0,4)	8,4 [6,6; 10,2] (1,8)	10,9 [9,9; 11,9] (1,0)	12,8 [10,7; 14,9] (2,1)
		χ² (9)=65968.7, p=0.000, V Cramer= 0.075
Jerarquía (N)		3.444.808	294.825	1.005.459	91.084
Dirección (%)		6,3 [6,0; 6,6] (0,3)	4,0 [3,0; 5,0] (1,0)	1,9 [1,4; 2,4] (0,5)	1,3 [0,3; 2,3] (1,0)
Cuenta propia (%)		24,5 [23,8; 25,2] (0,7)	33,2 [30,4; 36,0] (2,8)	20,6 [19,5; 21,7] (1,1)	23,1 [18,7; 27,5] (4,4)
Jefes (%)		3,1 [3,0; 3,2] (0,1)	0,9 [0,6; 1,2] (0,3)	0,7 [0,6; 0,8] (0,1)	0,8 [0,6; 1,0] (0,2)
Asalariados (%)		66,1 [65,4; 66,8] (0,7)	61,9 [59,0; 64,8] (2,9)	76,8 [75,6; 78,0] (1,2)	75,1 [70,5; 79,7] (4,6)
		χ² (9)=105705.92, p=0.000, V Cramer= 0.085
Calificación (N)		3.440.236	293.788	999.331	91.084
Profesionales (%)		10,6 [10,1; 11,1] (0,5)	2,8 [1,9; 3,7] (0,9)	4,5 [3,9; 5,1] (0,6)	1,1 [0,7; 1,5] (0,4)
Técnicos (%)		16,9 [16,3; 17,5] (0,6)	6,6 [5,1; 8,1] (0,9)	13,6 [12,6; 14,6] (1,0)	11,8 [8,2; 15,4] (3,6)
Operativo (%)		60,1 [59,3; 60,9] (0,8)	72,3 [69,7; 74,9] (2,6)	54,6 [53,2; 56,0] (1,4)	51,7 [46,7; 56,7] (5,0)
No calificado (%)		12,4 [11,9; 12,9] (0,5)	18,3 [16,0; 20,6] (2,3)	27,3 [26,1; 28,5] (1,2)	35,4 [30,7; 40,1] (4,7)
		χ² (9) =248180.9, p=0.000, V Cramer= 0.131
Formalidad (N)		3.510.275	296.653	1.011.057	92.406
Formal (%)		60,6 [59,8; 61,4] (0,8)	38,1 [35,2; 41,0] (2,9)	44,9 [43,5; 46,3] (1,4)	28,3 [24,8; 31,8] (3,5)
Informal (%)		39,4 [38,6; 40,2] (0,8)	61,9 [59,0; 64,8] (2,9)	55,1 [53,7; 56,5] (1,4)	71,7 [68,2; 75,2] (3,5)
		χ² (3)=137697.92, p=0.000, V Cramer= 0.167
Ingreso		136,2 [134,9; 137,5] (1,3)	100,4 [96,5; 103,9] (3,9)	84,6 [82,5; 86,7] (2,1)	74,1 [70,0; 78,2] (4,1)
		F(3, 276733.072)=68887.014, p=0.000, ŋ2 = 0.027

• Fuente: Elaboración propia con base en EPH-2019 (INDEC). Nota: Todas las correlaciones fueron estadísticamente significativas. Se reportan los intervalos de confianza a nivel de 95% entre corchetes, error estándar entre paréntesis y valor eta cuadrado y V de Cramer.

TABLA 2
Principales características de incorporación laboral. Mujeres Argentina − 2019

Variables		Mujeres	Mujeres	Hijas de	Hijas de
Edad (años)		44,3 [44,1; 44,5] (0,21)	43,9 [43,1; 44,7] (0,83)	28,2 [27,9; 28,5] (0,31)	31,3 [30,1; 32,5] (1,22)
		F(3, 240632.26)=516136.99, p=0.000, ŋ2 = 0.206
Intensidad (N)		2.816.897	228.629	623.574	59.223
Subocupado (%)		17,9[17,3; 18,5] (0,6)	17,3 [14,7; 19,9] (2,6)	18,8 [17,4; 20,2] (1,4)	20,1 [15,8; 24,4] (4,3)
Ocupado pleno (%)		61,5 [60,7; 62,3] (0,8)	51,2 [47,9; 54,5] (3,3)	62,3 [60,6; 64,0] (1,7)	55,7 [50,1; 61,3] (5,6)
Sobreocupado (%)		20,6 [19,9; 21,3] (0,7)	31,4 [28,4; 34,4] (3)	18,9 [17,6; 20,2] (1,3)	24,2 [19,6; 28,8] (4,6)
		χ² (6)=19182.23, p=0.000, V Cramer= 0.051
Sector (N)		2.877.721	233.514	625.042	59.030
Estatal (%)		21,3 [20,6; 22] (0,7)	6,6 [4,7; 8,4] (1,9)	14,7 [13,4; 16,0] (1,3)	9,8 [5,6; 14,0] (4,2)
Privado (%)		78,7 [78,0; 79,4] (0,7)	93,4 [91,5, 95,3] (1,9)	85,3 [84,0; 86,6] (1,3)	90,2 [86,0; 94,4] (4,2)
		χ² (3) =44074.06, p=0.000, V Cramer= 0.108
Tamaño (N)		2.097.006	122.677	393.851	42.378
Microempresa (%)		52,4 [51,4; 53,4] (1)	75,4 [71,8; 79,0] (3,6)	62,1 [60,0; 64,2] (2,1)	75,6 [70,7; 79,5] (5,9)
Pequeña (%)		9,7 [9,1; 10,3] (0,6)	3,6 [1,5; 5,7] (2,1)	9,2 [8,0; 10,4] (1,2)	1,7 [0,8; 2,6] (0,9)
Mediana (%)		17,3 [16,5; 18,1] (0,8)	8,5 [6,5; 10,5] (2)	13,1 [11,5; 14,7] (1,6)	15,9 [12,3; 19,5] (4,6)
Gran (%)		20,6 [19,7; 21,3] (0,8)	12,5 [9,9; 15,1] (2,6)	15,6 [14,0; 17,2] (1,6)	6,8 [3,0; 10,6] (3,8)
		χ² (9) =47700.88, p=0.000, V Cramer= 0.077
Jerarquía (N)		2.889.501	232.481	626.622	59.223
Dirección (%)		4,0 [3,7; 4,3] (0,3)	2,1 [1,4; 2,8] (0,7)	1,1 [0,9; 1,3] (0,2)	0,5 [0,2; 0,8] (0,3)
Cuenta propia (%)		20,0 [19,3; 20,7] (0,7)	28,7 [25,6; 30,8] (3,1)	11,3 [10,1; 12,5] (1,2)	14,5 [11,3; 16,7] (4,2)
Jefes (%)		2,0 [1,9; 2,1] (0,1)	1,1 [0,7; 1,5] (0,4)	1,1 [0,9; 1,3] (0,2)	0,4 [0,2; 0,6] (0,2)
Asalariados (%)		73,9 [73,1; 74,7] (0,8)	68,1 [64,9; 71,3] (3,2)	86,5 [85,3; 87,7] (1,2)	84,6 [81,3; 87,9] (4,3)
		χ² (9) =74874.624, p=0.000, V Cramer= 0.081
Calificación (N)		2.882.892	232.481	624.250	59.223
Profesionales (%)		12,3[11,8; 12,8] (0,5)	3,0 [1,9; 4,1] (1,1)	6,1 [5,3; 6,9] (0,8)	2,8 [1,4; 3,2] (1,4)
Técnicos (%)		23,4 [22,7; 24,1] (0,7)	9,9 [7,8; 12,0] (2,1)	20,8 [19,4; 22,2] (1,4)	15,0 [12,8; 17,2] (2,2)
Operativo (%)		37,4[36,6; 38,2] (0,8)	38,5 [35,2; 41,8] (3,3)	42,8 [41,1; 44,5] (1,7)	33,9 [30,1; 37,7] (3,8)
No calificado (%)		26,9 [26,1; 27,7] (0,8)	48,5 [45,2; 51,8] (3,3)	30,3 [28,6; 31,8] (1,7)	48,3 [44,5; 52,1] (3,8)
		χ² (9) =104722.93, p=0.000, V Cramer= 0.096
Formalidad (N)		2.921.715	233.796	633.456	59.223
Formal (%)		59,0 [58,2; 59,8] (0,8)	36,0 [32,9; 39,1] (3,1)	50,8 [49,1; 52,4] (1,7)	34,8 [31,3; 38,3] (3,5)
Informal (%)		41,0[40,2; 41,8] (0,8)	64,0 [60,9; 67,1] (3,1)	49,2 [47,5; 50,8] (1,7)	65,2 [61,7; 68,7] (3,5)
		χ² (3) =70977.99, p=0.000, V Cramer= 0.136
Ingreso		135,9 [133,9; 137,8] (1,95)	90,8 [86,6; 95,0] (4,2)	86,4 [84,2; 88,6] (2,21)	75,3 [69,5; 81,1] (5,8)
		F (3, 207303.506) =59584, p=0.000, ŋ2 = 0.029

• Fuente: Elaboración propia con base en EPH-2019 (INDEC). Nota: Todas las correlaciones fueron estadísticamente significativas. Se reportan los intervalos de confianza a nivel de 95% entre corchetes, error estándar entre paréntesis y valor eta cuadrado y V de Cramer

Fechas de Publicación

• Publicación en esta colección
  07 Mar 2022
• Fecha del número
  2022

Histórico

• Recibido
  18 Ago 2020
• Acepto
  10 Set 2021