El Vínculo Entre La Heterogeneidad Estructural y Los Cambios En El Empleo Impulsados Por La Economía Digital y La Automatización En Argentina

Wednesday, 9 July 2025: 13:12
Location: FSE007 (Faculty of Education Sciences (FSE))
Oral Presentation
Eduardo CHAVEZ MOLINA, Instituto Gino Germani, Universidad de Buenos Aires, Argentina
José RODRÍGUEZ DE LA FUENTE, Instituto de Investigaciones Gino Germani, Argentina
La economía digital y la automatización están transformando la estructura del empleo a nivel global. Sin embargo, estos cambios no afectan a todas las economías de la misma manera, debido a la heterogeneidad estructural presente en distintos países y regiones. Este estudio propone investigar cómo la heterogeneidad estructural influye en los cambios del empleo en el contexto de la economía digital y la automatización.

Para ello, analizamos seis ramas de actividad, de distinto nivel de productividad, del mercado de trabajo argentino: software y telecomunicaciones, farmacia y productos químicos, metalmecánica y producción de bienes, textil, alimentos y bebidas, fabricación de muebles y hotelería. A partir de dicha selección, buscamos identificar sectores económicos más vulnerables a la automatización en diferentes estructuras económicas.

El enfoque teórico incluye una revisión de los conceptos de heterogeneidad estructural, economía digital, y automatización, explorando cómo interactúan para influir en el empleo. Se revisarán teorías de desarrollo económico y estudios previos sobre la digitalización y sus efectos laborales.

El diseño metodológico que se plantea es cuantitativo, partiendo de una encuesta no probabilística realizada en cuatro aglomerados de Argentina: Ciudad de Buenos Aires, Partidos del Gran Buenos Aires, Mar del Plata y Córdoba. Dicha encuesta es una adaptación nacional de la encuesta llevada a cabo por el Programa para la Evaluación Internacional de las Competencias de los Adultos (PIAAC) de la OCDE. A partir de dicha fuente de información, se construirá un índice de automatización, replicando lo realizado en otros estudios (Arntz et al., 2016; Egana-delSol et al., 2022; Martinez, 2023).