Automatización y polarización laboral

AUTOMATI ZACIÓN, PO LARIZACIÓN LABORAL E IGUALDAD SOCIO ECONÓMICA

ABRIL 2022 Proyecto seleccionado en la Convocatoria PIA de Cotec 2019

UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID, ICAE, EQUALITAS, CEDESOG

Juan Gabriel Rodríguez Raquel Sebastián

CON EL APOYO TÉCNICO DEL DEPARTAMENTO DE ECONOMÍA DE LA FUNDACIÓN COTEC

Aleix Pons, director del departamento Josep Bosch, analista

Automatización, polarización laboral e igualdad socioeconómica

Ín DI CE

00. resumen ejecutivo

01. introducción

02. Efectos del cambio tecno- lógico: una breve panorámica 13

03. Metodología de trabajo 15

04. La polarización laboral en España 19

05. Polarización laboral por comunidades autónomas 33

06. Incidencia de la Covid-19 en la polarización laboral 41

07. Polarización laboral: percepción vs. realidad

08. Conclusiones e implicaciones de políticas públicas

09. Bibliografía

anexo i: índice de polarización laboral 61

anexo ii: base de datos y su tratamiento

anexo iii: polarización labral en europa 67

Automatización, polarización laboral e igualdad socioeconómica

resumen ejecuti vo

00.

Automatización, polarización laboral e igualdad socioeconómica

La cuarta revolución industrial está cambiando la forma de entender el trabajo. Las nuevas tecnologías, vinculadas a la automatización y a la inteligencia artificial, permiten trasladar la información existente a las máquinas y los robots, los cuales, a partir de ese conocimiento, toman decisiones por sí mismos y actúan en consecuencia. Hasta ahora, la preocupación social acerca de este proceso se ha centrado exclusivamente en el empleo, en saber si el cambio tecnológico tiene un efecto neto positi- vo o negativo sobre el volumen total de empleo. Si la difusión de la tecnología, impulsada por la caída de los precios en el sector de las tecno- logías de información y comunicación (TIC), da lugar a un proceso de rutinización, los trabajos más rutinarios serán sustituidos por máquinas. Sin embargo, cada vez son más las voces que señalan al efecto distributivo de la automatiza- ción como el verdadero problema que se debe analizar. Si la automatización da lugar a un proceso de polarización en el empleo, esto es, a una pérdida relativa de empleo en el tramo medio de la distribución salarial, los robots no solo desplazarán a la clase media de la distribución, sino que también provocarán, al aumentar la dispersión salarial, un significati - vo crecimiento de la desigualdad económica. Este aumento en la desigualdad podría poner en peligro la adopción de nuevas tecnologías, por lo que se comprometería el cambio tecno- lógico y, con este, la principal fuente de creci- miento económico, riqueza y bienestar de las sociedades modernas.

primera gran dificultad para constatar si la po - larización laboral es (o no es) la causa princi- pal del aumento de la desigualdad observado en los países desarrollados es comprobar si los países están experimentando efectiva- mente un proceso de polarización del trabajo. Este estudio no solo estima el fenómeno de la polarización laboral en España a nivel nacional y por comunidades autónomas, también ana- liza si dicho proceso es homogéneo por sexo, nivel educativo y tipo de contrato (indefinido o temporal). De existir asimetrías, es importante evaluar qué colectivos resultan más perjudi- cados y por qué. Por supuesto, este trabajo no podía abstraerse de la pandemia causada por la Covid-19, por lo que se han estudiado sus efectos directos e indirectos (como los Expe- dientes de Regulación Temporal de Empleo, ERTE de ahora en adelante) sobre la polariza- ción del mercado laboral español. Por último, es importante saber si los cambios que están teniendo lugar en el mercado laboral español a consecuencia de la automatización son percibidos con nitidez por parte de los traba- jadores. Por ello, el estudio también compara los distintos resultados sobre polarización del trabajo con la percepción sobre innovación y automatización que tienen los trabajadores españoles. La estrategia habitual para estudiar el fenóme- no de polarización laboral se basa en la repre- sentación gráfica. Al no ser esta una herra - mienta suficientemente precisa, este trabajo ha medido cuantitativamente la polarización del mercado de trabajo español en todas sus vertientes por medio de un novedoso índice de polarización laboral (Rodríguez y Sebas-

Más allá de los efectos que factores como la globalización tienen sobre la desigualdad, la

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tian, 2021). Este índice es capaz, en primer lugar, de estimar el tipo de proceso —polariza- ción, concentración, mejoramiento progresivo o empeoramiento progresivo— que la automa- tización está generando en el mercado labo- ral y, en segundo lugar, es capaz de medir la magnitud de dicho proceso 1 . Gracias a la gran amplitud del presente estu- dio, se ha podido obtener una imagen bastan- te completa del proceso de polarización del trabajo en España, cuyas principales conclusio- nes son las siguientes: • El mercado laboral español se ha pola- rizado durante las dos últimas décadas (1998-2019), observándose un significativo incremento del volumen de empleo en los tramos bajo y alto de la distribución salarial y una fuerte caída en el tramo intermedio. • La polarización del mercado laboral es- pañol se ha debido principalmente a la au- tomatización de las empresas. El efecto de las nuevas tecnologías sobre los puestos de trabajo depende de las tareas que conllevan, no de las habilidades de los trabajadores. Y dado que las tareas rutinarias, situadas típicamente en el centro de la distribución salarial, requieren una repetición de méto- dos y prácticas, son más fácilmente susti- tuibles por robots. • En el entorno europeo, la polarización del mercado de trabajo ha sido el caso pre- dominante, aunque Grecia (donde el índi- ce presenta un valor negativo, de –0,20), Rumanía (–0,05) y Reino Unido (–0,01) no han experimentado polarización laboral alguna. Los tres países europeos con mayor polarización han sido Francia (0,51), Por- tugal (0,51) y Eslovenia (0,50), y el resto de los países se sitúan en dos grupos: entre 0 y 0,2 —Finlandia (0,04), Hungría (0,08), Eslovaquia (0,12), Noruega (0,13), República Checa (0,14), Estonia (0,17), Letonia (0,20)

y Austria (0,20)— y entre 0,2 y 0,4 —Lituania (0,27), Italia (0,28), Bulgaria (0,30), Croacia (0,31), Bélgica (0,32), Alemania (0,33), Sue - cia (0,37), España (0,38), Países Bajos (0,40) e Irlanda (0,40)—. Se observa, por tanto, que en el entorno europeo no hay relación entre el nivel de desarrollo de un país y su grado de polarización laboral, y que España es el sexto país de Europa con mayor polariza- ción laboral. • En el caso de España, hombres y mujeres presentan un patrón de crecimiento laboral muy distinto. Las mujeres (independiente- mente del nivel salarial) experimentan un crecimiento positivo del volumen de em- pleo a lo largo de las dos últimas décadas, mientras que el incremento del empleo en el caso de los hombres se circunscribe a aquellas ocupaciones situadas en los ex- tremos de la distribución salarial. Por tanto, toda la polarización laboral en España a resultas de la automatización de tareas ha sido soportada por los hombres. Este fenómeno se constata tanto a nivel nacional como a nivel autonómico. • El nivel de formación de los trabajadores ha condicionado de manera rotunda el im- pacto que la automatización ha tenido so- bre sus trayectorias laborales. Por un lado, los trabajadores sin formación o solo con educación primaria han perdido cuota de empleo a lo largo de toda la distribución sa- larial, sobre todo en el tramo intermedio. Por el contrario, los trabajadores con educación universitaria han aumentado su empleo en todas las ocupaciones, sobre todo en aquellas con los salarios medios más altos. En cuanto a los trabajadores con educación secundaria, estos han aumentado su em- pleo en el tramo inferior de la distribución salarial, aunque lo han perdido en las ocupa- ciones con salarios medios más altos. Por tanto, la automatización ha premiado a los trabajadores más educados, abocando a

1. El rango del índice va desde –1 (máxima concentración) hasta +1 (máxima polarización).

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los trabajadores con educación interme- dia a ocupar los trabajos con salarios más bajos y a los trabajadores sin formación a reducir significativamente su presencia en el mercado laboral. • En el periodo considerado los trabajadores indefinidos han experimentado un creci - miento positivo en el empleo en todas las ocupaciones, sobre todo en los extremos de la distribución salarial, mientras que los tra- bajadores temporales solo han aumentado su cuota de empleo en las ocupaciones con los salarios medios más altos. • Todas las comunidades autónomas han experimentado un proceso de polarización laboral durante los años 1998-2019, aunque la magnitud de este fenómeno ha sido muy dispar. Las comunidades autónomas con una mayor polarización han sido Asturias, la Rioja, Cataluña y Galicia; y las Islas Baleares, Andalucía, Aragón y Cantabria son las regiones donde los efectos de la automatización se han notado menos. Por décadas, los efectos de la automatización sobre la fuerza laboral de las comunida- des autónomas han sido bastante hetero- géneos, siendo los efectos referidos a la primera década más parecidos a los del periodo completo. En cuanto a los posibles determinantes, el tipo particular de bienes y servicios producidos en la comunidad autónoma, más que su estructura secto- rial, parece ser el condicionante principal del efecto de la automatización sobre los trabajadores de una determinada región. • La pandemia causada por la COVID-19 ha reducido ligeramente la polarización labo- ral a nivel nacional. Este efecto pequeño se debe a la compensación que ha habido entre unas comunidades autónomas y otras. Así, en Cantabria, País Vasco, Extremadura, Aragón y Navarra la polarización laboral ha aumentado significativamente, mientras que en el resto de las regiones la polarización ha disminuido, sobre todo en las Islas Baleares.

Por otro lado, esta variación causada por la pandemia ha generado un proceso de convergencia entre las comunidades autó- nomas en términos de polarización laboral, puesto que el cambio ha sido mayor cuanto menor era la polarización de partida. • Los ERTE han ayudado a mantener —en todas las comunidades, salvo en Aragón— principalmente los salarios de las ocupa- ciones del tramo salarial bajo. De hecho, los ERTE han permitido mantener el empleo en el tramo inferior de la distribución salarial a costa de reducir significativamente el por - centaje de empleo en el tramo salarial alto. Y dado que las ocupaciones del tramo salarial medio no se han visto afectadas por los ex- pedientes de regulación, el resultado final ha sido que los ERTE han permitido reducir la polarización laboral durante la pandemia. • Por último, se comparan los resultados del índice de polarización laboral con las percep- ciones que los trabajadores tienen sobre los efectos de la automatización, a partir de sus respuestas en la macroencuesta demoscó- pica de Percepción Social de la Innovación de Cotec-Sigma Dos. Como se ha señalado, la automatización está afectando de mane- ra clara a la empleabilidad de los hombres (y mejorando significativamente la de las mujeres). A pesar de ello, los hombres son significativamente más optimistas acerca del empleo propio que las mujeres. Por otro lado, los trabajadores de las comunidades autónomas con mayor renta per cápita son más proclives a pensar que existen elevadas posibilidades de que sean sustituidos por máquinas. Sin embargo, los resultados del índice muestran que las regiones más ricas no experimentan necesariamente más pola- rización laboral. Finalmente, la percepción sobre los efectos de la automatización y la realidad están perfectamente alineadas cuando los resultados se desglosan por nivel educativo, siendo los trabajadores más formados los menos afectados por la automatización.

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INTRO DUCCIÓN

01.

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La automatización, robotización e inteligencia artificial crecen a un ritmo exponencial, de for - ma tal que la llamada cuarta revolución indus- trial está imponiendo un cambio de paradigma, especialmente en la forma de entender el factor trabajo. La implantación de tecnologías más inteligentes, capaces de tomar decisiones por sí mismas, no solo permite crear nuevos puestos de trabajo y complementar muchos que ya existen, sino también sustituir de ma- nera parcial o total ocupaciones cuyo desem- peño es repetitivo o rutinario. Las sociedades modernas se enfrentan así a una dicotomía fundamental. Por un lado, la automatización acrecienta de manera significativa el progreso y el bienestar económico de las sociedades, al ser el cambio tecnológico el motor fundamen- tal del crecimiento económico (economía de las ideas). Además, la sustitución de las tareas más repetitivas por robots permite liberar a los individuos de los trabajos más rutinarios (menos creativos), mejorando sus vidas no solo como ciudadanos, también como traba- jadores. No obstante, la automatización puede tener efectos disruptivos significativos sobre el empleo. A fines de los años noventa, el consenso general era que el cambio tecnológico estaba sesgado en favor del trabajo cualificado (Ma - chin y Van Reenen, 1998). Esto es, el cambio tecnológico era complementario de la mano de obra cualificada, por lo que daba lugar a una mayor demanda de trabajadores altamente formados. Se observaba así un mejoramiento progresivo, esto es, un incremento del empleo (y del salario) a medida que la calidad del tra- bajo aumentaba (Figura 1, panel a ). Esta visión optimista de la tecnología se ha visto reciente- mente reemplazada por el descubrimiento de la polarización en el empleo. Goos y Manning (2007) para el Reino Unido y, más tarde, Autor y Dorn (2013) para los Estados Unidos han encontrado que la difusión de la tecnología, im- pulsada por una caída de los precios en el sec- tor informático, ha causado una concentración del crecimiento del empleo en ambas colas de la distribución salarial (Figura 1, panel b ). Ello

se debe fundamentalmente al distinto tipo de tareas que predomina a lo largo de la distribu- ción salarial. En la parte baja de la distribución abundan las tareas manuales, de naturaleza física y no repetitiva, como las realizadas por albañiles o conductores de autobús. En la par- te alta están sobre todo las tareas abstractas, divididas en analíticas (requieren resolución de problemas y razonamiento cuantitativo) e interactivas (exigen creatividad, flexibilidad y complejidad). Por último, en el centro de la distribución salarial (Acemoglu y Autor, 2011) tenemos las tareas fácilmente reemplazables por máquinas o robots al procesar información de manera repetitiva, como las realizadas, por ejemplo, por cajeros de banco u operadores de centralita telefónica.

Figura 1. Cambio en el empleo y calidad del trabajo

Fuente: Elaboración propia.

Hasta ahora, la preocupación social y política sobre el cambio tecnológico ha estado centra- da en el volumen de empleo. A pesar de ello, los estudios disponibles aún no han llegado a un consenso acerca de si el impacto neto de la automatización sobre la cantidad de empleo será positivo o negativo. Por un lado, Arntz, Gregory y Zierahn (2016), Frey y Osborne (2017) y Acemoglu y Restrepo (2020) alertan sobre el elevado número de puestos de trabajo en riesgo de ser automatizados. Una visión más optimista la ofrecen Mckinsey (2017), World Economic Forum (2018) y Autor y Salo - mons (2018), para quienes la revolución tecno- lógica creará más empleos de los que destrui- rá, aunque el porcentaje de puestos de trabajo sustituidos por robots será elevado. Por tanto, no se tiene seguridad alguna de cómo será la

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creación neta de empleo, si positiva o negati- va. Sin embargo, tal y como señalan Autor y Salomons (2018), el análisis sobre el cambio tecnológico debería focalizar más su atención en los efectos distributivos de la automatiza- ción. Así, si el fenómeno de polarización laboral se mantiene en el tiempo, la sustitución de mano de obra por robots no solo desplazará a la clase media, sino que también provocará previsiblemente un significativo aumento de la desigualdad económica al aumentar la disper- sión salarial (Autor, 2019). Durante la última década, un gran número de países desarrollados ha experimentado de manera simultánea una reducción de la clase media y un aumento en la desigualdad econó- mica. Esta doble observación ha hecho que algunos autores consideren la polarización labo- ral provocada por el cambio tecnológico como la principal causa del aumento de la desigual- dad económica. Sin embargo, esta hipótesis está muy lejos de haberse probado. Más allá de la existencia de factores explicativos alternati- vos como, por ejemplo, la globalización —y la consiguiente deslocalización de empresas y empleos—, la principal dificultad para su análi - sis es comprobar que los países desarrollados están efectivamente experimentando un proce- so de polarización en sus mercados de trabajo. Por ejemplo, Goos, Manning y Salomons (2014) encuentran que todos los países europeos es- tán sufriendo un proceso de polarización en el empleo, mientras que Fernández-Macías (2012) solo lo encuentra para el Reino Unido, Países Bajos, Alemania, Francia y Bélgica. Para el caso de España, Anghel, De la Rica y Lacuesta (2014) concluyen que el empleo se ha polarizado entre 1997 y 2012, y Sebastian (2018) entre 1994 y 2014, mientras que Oesch y Rodríguez-Menés (2011) encuentran que durante el periodo 1997- 2012 ha habido mejoramiento progresivo. Se manifiesta como prioritario, por tanto, realizar un análisis exhaustivo sobre la polarización laboral en España para de esta forma poder en- tender cómo está afectando el cambio tecnoló- gico al mercado de trabajo de nuestro país. Para ello, además de una representación

gráfica del fenómeno de polarización laboral, estrategia principal seguida por la literatura, calculamos un índice de polarización laboral (Rodríguez y Sebastian, 2021) por medio del cual se mide de manera precisa el impacto que la automatización está teniendo sobre el mercado de trabajo en España. Con estas dos herramientas, el análisis gráfico y un índice de polarización laboral, estimamos los cambios ocupacionales experimentados en España, tan- to para el periodo que va de 1998 a 2019 como para los subperiodos 1998-2008 y 2009-2019. El motivo para separar el periodo total en dos no es otro que estudiar la dinámica del merca- do de trabajo frente a la automatización antes y después de la Gran Recesión provocada por la crisis financiera de 2008. Tras presentar una breve panorámica acerca de los efectos del cambio tecnológico, explicamos la meto- dología seguida. Posteriormente, situamos en el contexto europeo el comportamiento de la economía española, comparando el grado de polarización laboral en España con el de los países de nuestro entorno. Más adelante, se evalúa si el impacto que la automatización está teniendo sobre distintos colectivos de tra- bajadores (según su sexo, nivel de educación y tipo de contrato) y comunidades autónomas es homogéneo o, por el contrario, muy dispar. Una cosa es que el mercado laboral español se esté polarizando, y otra muy distinta que todos los colectivos y comunidades autónomas lo estén sufriendo por igual. De haber diferencias significativas se podrían identificar algunas de las características personales, incluida la región de residencia, que aumentan la probabi- lidad de experimentar un cambio significativo de estatus laboral debido a la automatización. Una vez realizado un análisis pormenorizado de la polarización laboral en España, llevamos a cabo dos análisis complementarios. Por un lado, evaluamos si la irrupción de la COVID-19 en el año 2020 ha supuesto un cambio de tendencia o, por el contrario, ha acentuado el impacto de la automatización sobre el merca- do laboral español. Por otro lado, basándonos en la IV Encuesta COTEC de Percepción Social

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de la Innovación, realizada a finales de 2020, exploramos los sesgos cognitivos de los traba- jadores españoles sobre el impacto del cambio tecnológico, al comparar los efectos reales que la automatización está teniendo sobre el factor trabajo con la percepción de los trabajadores españoles sobre estos. Es este un trabajo pionero en el que se miden y comparan de manera precisa los efectos de la automatización sobre el mercado laboral español tanto a nivel nacional como autonómi- co, y cuyos resultados nos ofrecen una panorá- mica clara de cómo la distribución de trabajos y salarios se está viendo afectada por la cuarta revolución industrial.

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efectos del cam bio tec nológi co: una breve panorá mica

02.

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Uno de los debates económicos más impor- tantes de los últimos años ha consistido en saber si la tecnología va a acabar con la clase media y si, de ser así, va a producirse un incre- mento significativo de la desigualdad económi - ca. Este debate, sin embargo, no es de ningún modo nuevo. Por no retrotraernos demasiado en el tiempo, en 1930 el economista John Maynard Keynes, en su libro Economic possibi- lities for our grandchildren (en castellano, Las posibilidades económicas de nuestros nietos ), vaticinó que el cambio tecnológico provocaría elevadas tasas de desempleo y un consiguien- te aumento de la desigualdad. En la actualidad, el mismo miedo al desempleo tecnológico persiste (Mokyr, Vickers y Ziebarth, 2015) y, por ello, entender cómo afecta la automatización al mercado laboral se vuelve una tarea espe- cialmente relevante. A lo largo de la historia, el progreso tecnológi - co ha alterado la estructura del trabajo, despla- zando trabajadores de unos sectores a otros. Por ejemplo, durante la primera revolución industrial, los grandes avances tecnológicos, como la mecanización del textil, condujeron a una importante sustitución de los artesanos por mano de obra no cualificada. De la misma manera, desde la segunda revolución indus- trial hasta finales de los años noventa, las tecnologías de información y comunicación (TIC) han estimulado la demanda de puestos de trabajo de directivos y profesionales en detrimento de los trabajadores de producción. El cambio tecnológico estaba así sesgado hacia los trabajadores cualificados (en in - glés, skill-biased technical change, SBTC), al aumentar este la productividad relativa de la mano de obra cualificada (Tinbergen, 1974) y, por tanto, su demanda relativa. La hipótesis SBTC explicaría el mejoramiento progresivo, esto es, la relación (monótona) positiva entre la calidad del trabajo (grado de cualificación) y el crecimiento del empleo. Es a partir del año 2000 cuando se empieza a constatar un cambio de tendencia en el merca- do laboral. La relación positiva antes señalada

pasa a ser una relación en forma de U (Wright y Dwyer, 2003; Goos y Manning, 2007; Autor, Levy y Murnane, 2003) donde los trabajos que más crecen son aquellos situados en los extre- mos de la distribución salarial. En términos de empleo se pasa de un mejoramiento progre- sivo a una polarización en el empleo. Para dar explicación a este fenómeno se propone una versión más refinada del SBTC. En concreto, se investigan no solo los requisitos de cuali- ficación (habilidades), sino también el conte - nido de las tareas que conllevan los distintos puestos de trabajo. La polarización laboral se explica entonces a partir del cambio tecnoló- gico sesgado hacia la rutina (en inglés, routi- ne-biased technical change, RBTC) (Autor, Levy y Murnane, 2003). Se argumenta que el modo en que los puestos de trabajo se ven afectados por las nuevas tecnologías depende de las tareas de los trabajadores que conllevan, no de la cualificación o las habilidades de estos. Y dado que las tareas rutinarias requieren una repetición de métodos y prácticas, son más fáciles de mecanizar, siendo así más fácilmen- te sustituibles por ordenadores y robots. La hipótesis RBTC predice el desplazamiento del empleo de las tareas rutinarias, situadas típicamente en el centro de la distribución sa- larial, hacia tareas manuales (en el tramo bajo de la distribución salarial) y abstractas (en el tramo alto de la distribución salarial). A dife - rencia de la hipótesis SBTC, la RBTC permite el aumento del empleo en actividades manuales que requieren poca cualificación, al no ser ni complementarias ni sustitutivas de la tecno- logía. El desplazamiento del empleo hacia los extremos de la distribución salarial explicaría por tanto la polarización laboral y, por ende, el aumento de la desigualdad económica. Lejos queda, no obstante, la prueba fehaciente de que la automatización sea el factor explicativo fundamental detrás del aumento observado en la desigualdad económica de los países más desarrollados.

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metodo logía de trabajo

03.

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Para conocer el impacto que la automatización está teniendo sobre el trabajo en España nece- sitamos saber en qué parte de la distribución salarial (baja, media o alta) se están creando y destruyendo empleos. Tomando el salario medio de una ocupación como una medida aproximada de su «calidad», ordenamos todas las ocupaciones según su calidad y, posterior- mente, medimos el cambio porcentual en el número de empleos que cada ocupación ex- perimenta entre dos periodos de tiempo. Para identificar de manera sencilla en qué parte de la distribución salarial las ocupaciones aumen- tan su participación en el empleo total, y dónde tienden a desaparecer, las ocupaciones se acumulan en percentiles, esto es, de 0 a 100, donde la ocupación con el salario medio más bajo ocupa la posición 0, y la ocupación con el salario medio más alto, la posición 100. Esta representación gráfica de los cambios por - centuales en los empleos de cada ocupación nos dará una intuición clara de los efectos que la automatización tiene sobre el mercado de trabajo. Para entender mejor lo anterior, mostramos a continuación los cinco casos más representa- tivos de los posibles cambios en las cuotas de empleo por ocupaciones. En primer lugar, te- nemos una distribución de ocupaciones donde las cuotas de empleo no cambian (panel (I) de la Figura 2). En este caso, la polarización en el mercado laboral es 0, puesto que el porcentaje de empleo de cada una de las ocupaciones no varía. Un caso más interesante es aquel en el que hay «mejoramiento progresivo» (panel (II) de la Figura 2). Como ya se ha mencionado, una buena explicación de este proceso es la hipótesis del cambio tecnológico sesgado por las habilidades (SBTC): las ocupaciones que exigen una alta cualificación se ven favoreci - das por el cambio tecnológico, mientras que, por el contrario, los trabajos de escasa cualifi - cación tienden a desaparecer. En tercer lugar, nos encontramos con el empeoramiento pro- gresivo (panel (III) de la Figura 2). Este proceso es el opuesto al anterior: las ocupaciones que requieren poca cualificación aumentan su cuo -

ta de empleo, mientras que las ocupaciones de alta cualificación desaparecen con el tiempo.

Figura 2. Distribución de los cambios en el porcentaje de empleo

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Lamentablemente, el enfoque gráfico no permite medir de manera precisa los efectos que la automatización tiene sobre el mercado laboral al no cuantificar el fenómeno objeto de estudio. Se necesita por tanto un índice de polarización laboral, gracias al cual podamos comparar exactamente el grado de polariza- ción laboral en España con el de otros países de nuestro entorno y entre comunidades autó- nomas. Nuestro índice de polarización laboral (Rodríguez y Sebastian, 2021), explicado breve- mente en el Anexo I, es la suma ponderada de los cambios en el porcentaje de trabajadores de cada ocupación. Con el fin de diferenciar si los cambios se dan en los extremos de la distribución salarial, donde se concentran las ocupaciones con salarios medios más bajos y altos, o en el tramo medio de esta, el índice da un mayor peso a las colas de la distribución. Cuanto más alto es el peso, mayor es la im- portancia que se da a los extremos. Por sim- plicidad, aquí solo mostraremos los resultados para un peso intermedio. En cuanto al índice de polarización propiamente dicho, este varía entre –1 y 1. Toma el valor 0 cuando no hay cambios en las cuotas de empleo de las dis- tintas ocupaciones. Se vuelve positivo cuando los empleos tienden a concentrarse en mayor medida en las colas de la distribución salarial (es decir, cuando hay polarización en el traba- jo), y negativo cuando los empleos a resultas del cambio tecnológico tienden a crearse en el centro de la distribución y a destruirse en los extremos de esta (es decir, cuando hay con- centración laboral). Por último, dado que los cambios en el número de empleos en ambas colas de la distribución salarial son tratados de manera simétrica, los casos de «mejoramiento progresivo» y de «empeoramiento progresivo» no son a priori distinguibles. Para resolver este problema, se descompone el índice de polarización en dos partes: los cambios en las cuotas de empleo de las ocupaciones por debajo de la mediana (tramo inferior) y los cambios en las cuotas de empleo de las ocupaciones por encima de la mediana (tramo superior). Si hay un proceso

Fuente: Elaboración propia.

El cuarto caso es lo que la literatura ha deno- minado «polarización del trabajo» (Wright y Dwyer, 2003; Goos y Manning, 2007), puesto que se produce una disminución de la propor- ción de trabajadores en las ocupaciones de calidad media con respecto a los dos extremos de la distribución, las ocupaciones de baja y alta calidad (panel (IV) de la Figura 2). Como ya se ha dicho, el mejor candidato para explicar este proceso es la hipótesis del cambio tecno- lógico sesgado hacia la rutina (RBTC): la auto- matización sustituye la mano de obra humana en aquellas tareas que son más rutinarias, las cuales tienden a concentrarse en el tramo medio de la distribución salarial. Por último, en- contramos el caso de la concentración del em- pleo (panel (V) de la Figura 2). Este proceso, un aumento de la proporción de trabajadores en las ocupaciones de calidad media en relación con las ocupaciones de baja y alta calidad, es el opuesto al de polarización laboral.

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de «mejoramiento progresivo» en el mercado laboral, el componente que corresponde al tra- mo inferior será negativo, mientras que el com- ponente del tramo superior será positivo. Lo contrario ocurrirá si el proceso es de «empeo- ramiento progresivo». En este último caso, el tramo inferior será positivo, y el tramo superior, negativo. Por tanto, con la ayuda de nuestro índice y sus dos componentes, tramo inferior y tramo superior, podemos definir formalmente los cinco casos descritos en la Figura 2. Esta caracterización se muestra en la Tabla 1.

Tabla 1. Caracterización de los cambios en las cuotas de em- pleo de las ocupaciones

Polarización total

Tramo inferior

Tramo superior

Sin cambios

Mejoramiento (M)

positivo, 0, negativo

negativo

positivo

Empeoramiento (E)

positivo, 0, negativo

positivo

negativo

Polarización (P)

positivo

Concentración (C)

negativo

Fuente: Elaboración propia.

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La po lariza ción la boral en España

04.

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Para estudiar los cambios en la estructura del empleo ocasionados por la automatización en España durante las últimas dos décadas, y evi- tar al mismo tiempo la influencia que pudiera tener sobre los resultados la crisis causada por la COVID-19, consideramos el periodo 1998- 2019, dejando los datos del año 2020 para el estudio de los efectos de la pandemia (ver más adelante). Para reducir al mínimo la posible distorsión generada por la Gran Recesión, dividimos además el intervalo total en los sub- periodos 1998-2008 y 2009-2019. Las bases de datos utilizadas y los pasos dados para la construcción de las variables se documentan en el Anexo II. En la Figura 3 representamos los cambios observados en la estructura del trabajo por ocupaciones a nivel nacional. Para ello, en el eje horizontal hemos ordenado y acumulado en términos relativos (de 0 a 100) las ocupa- ciones según su salario medio, mientras que en el eje vertical se muestran los cambios porcentuales en el empleo, pudiendo ser estos positivos o negativos. Los valores del índice de polarización laboral para el periodo total y los dos subperiodos considerados se muestran en la Tabla 2 (recuérdese que el rango del índice va desde –1, máxima concentración, hasta +1, máxima polarización). En primer lugar, se observa que la polarización del trabajo en España es un fenómeno robusto al periodo considerado, al manifestarse de ma- nera significativa tanto antes como después de la Gran Recesión. Independientemente del periodo temporal escogido, se han generado empleos en ambas colas de la distribución salarial a costa de la destrucción de empleos en el centro de esta. Así, el perfil observado en la Figura 3 concuerda claramente con el caso de polarización del trabajo representado en el panel (IV) de la Figura 2. Se constata, además, que el fenómeno de polarización encontrado es bastante simétrico: los cambios porcentua- les en el empleo observados tanto en la parte baja como en la parte alta de la distribución salarial son similares. Como veremos más

adelante, esto no siempre es así, la polariza- ción laboral puede ser asimétrica al generar- se empleo en las colas de la distribución de manera desigual.

Figura 3. Polarización laboral en España (1998-2019)

Fuente: Elaboración propia.

En términos numéricos, para el periodo precri- sis (1998-2008), el valor del índice de polariza- ción es 0,066 por debajo de la mediana y 0,078 por encima de esta, siendo el valor total igual a 0,144. Estos valores indican claramente que el trabajo en España ya se estaba polarizando antes de la crisis financiera. Durante la siguien - te década, 2009-2019, el proceso de polariza- ción no hace sino profundizarse, alcanzando el índice de polarización un valor igual a 0,218, y siendo los valores por debajo y por encima de la mediana iguales a 0,106 y 0,112 respecti - vamente. Mirando el periodo completo, 1998- 2019, el proceso de polarización es igualmente evidente, alcanzándose de hecho (y de manera consistente con la Figura 3) el grado más alto de polarización laboral (0,383).

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Tabla 2. Índice de polarización laboral en España

Conjunto periodo (1998-2019)

Década 1998-2008

Década 2009-2019

TOTAL

0,3827

0,1443

0,2184

Tramo inferior

0,1537

0,0664

0,1061

Tramo superior

0,2290

0,0779

0,1123

Nota: Se utiliza el índice de polarización laboral descrito en el Anexo I. Fuente: Elaboración propia.

4.1. Relación entre la polarización en el mer- cado laboral y la au- tomatización Con el fin de mostrar los estrechos vínculos que existen entre el proceso de polarización observado a nivel nacional durante el periodo 1998-2019 y la automatización experimentada por el mercado laboral español durante ese mismo periodo, presentamos en la Tabla 3 el Índice de Rutinización de Tareas (IRT) por ocu- paciones ordenadas según su nivel salarial, y los cambios relativos en el empleo entre 1998 y 2019. Tras clasificar las tareas que conlle - va cada ocupación en manuales, rutinarias y abstractas, el índice de rutinización mide para cada ocupación la diferencia entre el índice de tareas rutinarias y la suma de los índices de tareas manuales y abstractas en logaritmos (Autor y Dorn, 2013). Después, el índice se nor - maliza para que tenga como media el valor 0 y como desviación típica el valor 1. Se observa, claramente, que las ocupaciones en el tramo medio de la distribución salarial (trabajadores de artesanía y oficios conexos, operadores de plantas y máquinas, ensambla- dores y trabajadores de apoyo administrativo) son las que presentan un mayor índice de ru- tinización (2,6). Por el contrario, las ocupacio - nes en el tramo alto de la distribución salarial (técnicos y profesionales asociados, profesio- nales y gerentes) son las que tienen un índice de rutinización menor, llegando a ser negativo

(–2,8). Entremedias, las ocupaciones del tramo bajo de la distribución salarial (ocupaciones elementales, trabajadores cualificados de la agricultura, silvicultura y pesca, y trabajadores de servicios y ventas) presentan un índice de rutinización positivo, aunque muy pequeño (0,14). Ahora, si centramos nuestra atención en los cambios en el empleo relativo de las ocupacio- nes entre 1998 y 2019, vemos como el tramo medio de la distribución salarial ha perdido empleo relativo (–7,27) en favor de las ocupa- ciones tanto del tramo bajo (3,58) como del tramo alto (3,69) de la distribución salarial. Así, el peso en términos porcentuales del empleo en las ocupaciones del tramo medio ha pasa- do de un 38 % en 1998 a un 31 % en 2019. La mayor rutinización de los trabajos de calidad media (en términos salariales) ha permitido reemplazarlos más fácilmente por máquinas y robots. Comprobamos, por tanto, que la au- tomatización ha polarizado el mercado laboral español durante las dos últimas décadas.

Automatización, polarización laboral e igualdad socioeconómica

Tabla 3. Índice de Rutinización por Tareas (IRT) (1998-2019)

Peso en el empleo 1998 (%)

Peso en el empleo 2019 (%)

Nivel salarial

Ocupación

IRT

Variación 1998 - 2019

Elemental

0,580

12,7

11,4

–1,3

Agricultura, silvicultura y pesca

–0,254

6,0

2,1

–3,9

Bajo

Servicios y ventas

–0,187

12,9

21,7

8,8

TOTAL

0,139

31,6

35,6

3,6

Artesanía y oficios conexos

0,142

17,7

12,2

–5,5

Operadores y ensambladores

0,706

11,2

8,1

-3,1

Medio

Apoyo administrativo

1,793

9,3

10,7

1,4

TOTAL

2,642

38,2

30,9

–7,3

Técnicos y profesionales asociados

–0,015

9,0

11,7

2,7

Profesionales

–0,1325

11,0

17,9

6,9

Alto

Gerentes

–1,440

10,2

4,3

–5,9

TOTAL

–2,780

30,3

33,9

3,7

Fuente: Elaboración propia.

4.2. Análisis comparado con Europa A continuación, comparamos el caso espa - ñol con el de nuestros vecinos europeos para comprobar si los efectos de la automatización sobre nuestro mercado laboral son particu- lares o, por el contrario, forman parte de una tendencia común. Para ello, presentamos en la Figura 4 el valor de la polarización laboral de 24 países europeos —ordenados de menor a mayor— durante el periodo 1998-2019. Debido a limitaciones en las bases de datos, no se incluyen Dinamarca y Polonia. Además, por el reducido tamaño de sus muestras, no se inclu- yen Islandia, Luxemburgo y Chipre. Tomando como referencia el periodo completo (1998-2019), lo primero que se observa es un grupo de países donde la polarización laboral es negativa: Grecia (–0,20), Rumanía (–0,05) y Reino Unido (–0,01). Por el lado opuesto de la

distribución nos encontramos con tres países cuya polarización laboral durante ese periodo es 0,5 o superior: Francia (0,51), Portugal (0,51) y Eslovenia (0,50). Finalmente, entre ambos ex- tremos, tenemos otros dos grupos de países. Un primer grupo de países donde la polariza- ción laboral está entre 0 y 0,2 —Finlandia (0,04), Hungría (0,08), Eslovaquia (0,12), Noruega (0,13), República Checa (0,14), Estonia (0,17), Letonia (0,20) y Austria (0,20)—, y un segundo grupo donde la polarización está entre 0,2 y 0,4 —Lituania (0,27), Italia (0,28), Bulgaria (0,30), Croacia (0,31), Bélgica (0,32), Alemania (0,33), Suecia (0,37), España (0,38), Países Bajos (0,40) e Irlanda (0,40)—. Se observan, por tanto, dos hechos destacables. Por un lado, la polari- zación laboral no es un fenómeno aplicable a toda Europa. Hay países que experimentan una gran polarización, mientras que otros presen- tan una concentración del factor trabajo (po- larización negativa). Por otro lado, no hay un alineamiento claro entre los países europeos,

Automatización, polarización laboral e igualdad socioeconómica

al menos parece claro que los países europeos no se agrupan respecto a la polarización por su nivel de desarrollo. En cuanto a España (0,38), tenemos que es el sexto país de Europa con mayor polarización laboral, solo superado por Francia, Portugal, Eslovenia, Irlanda y Países Bajos. Con el objeto de estudiar con más detalle la falta de un patrón único de polarización en Europa y comparar de manera más precisa los efectos de la automatización en España con los observados en nuestros vecinos europeos, analizamos a continuación cuatro países de nuestro entorno (la polarización laboral del res- to de países europeos se muestra gráficamen - te en el Anexo III). Comenzamos con nuestro vecino del norte, Francia (Figura 5, panel a , y Tabla 4). Al igual que en España, la auto -

matización ha polarizado el mercado laboral francés en las dos últimas décadas. De hecho, la polarización laboral para el periodo completo (1998-2019) ha sido mucho mayor en Francia (0,51), aunque este efecto se debe principal- mente a la polarización experimentada antes de la Gran Recesión (0,28), ya que, después de esta, el trabajo en Francia ha experimentado un proceso de mejoramiento progresivo. Por otro lado, a diferencia del caso español, la polariza- ción laboral en Francia es un fenómeno muy asimétrico. La destrucción de puestos de tra- bajo en el tramo intermedio de la distribución salarial se ha compensado básicamente con la generación de empleo en el tramo superior, donde los salarios son más altos.

Figura 4. Polarización laboral en Europa (1998-2019)

Fuente: Elaboración propia.

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Al igual que en Francia, en Italia el mercado la - boral se ha polarizado durante las dos últimas décadas, aunque en este caso los empleos se han desplazado en mayor medida hacia el extremo inferior de la distribución salarial tras la Gran Recesión. Antes de aparecer esta, Italia experimentó un proceso de mejoramien- to progresivo (Figura 5, panel b , y Tabla 4). Se observa por tanto que, aun con diferencias notables, el mercado laboral español no es el único de nuestro entorno que se ha polarizado durante los últimos veinte años. Dicho esto, la polarización laboral no ha sido la única vía seguida en Europa. Un claro ejemplo lo repre- sentan el Reino Unido y Suecia. En el primer caso, ha habido un proceso de empeoramiento progresivo durante las dos décadas (Figura 5, panel c , y Tabla 4). Llama aquí la atención la gran pérdida de empleos experimentada en el tramo superior de la distribución salarial. Por el contrario, en Suecia ha habido un proceso de

mejoramiento progresivo durante los últimos veinte años, siendo este proceso más signifi - cativo en la última década (Figura 5, panel d , y Tabla 4). De nuevo, llama la atención lo suce- dido en el tramo superior de la distribución salarial, aunque en este caso se produce una gran generación de empleos. En definitiva, el proceso de polarización laboral observado en España no es único, aunque no podemos afirmar que sea el patrón seguido en toda Europa. De hecho, de los 24 países euro- peos analizados, solo en 10 ha habido polari- zación laboral durante la última década, siendo el proceso en el resto de los países europeos de mejoramiento (10) o empeoramiento (4) progresivo. Figura 5. Polarización labo- ral en cuatro países europeos (1998-2019)

a) Francia (polarización)

b) Italia (polarización)

c) Reino Unido (empeoramiento)

d) Suecia (mejoramiento)

Fuente: Elaboración propia.

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Tabla 4. Polarización laboral en cuatro países europeos

Conjunto periodo (1998-2019)

Década 1998-2008

Década 2009-2019

Francia

TOTAL

0,5082

0,2838

0,1583

Tramo inferior

0,0250

0,0399

–0,0436

Tramo superior

0,4831

0,2439

0,2019

Italia

TOTAL

0,2884

0,0835

0,2251

Tramo inferior

0,1103

-0,0633

0,1334

Tramo superior

0,1781

0,1468

0,0917

Reino Unido

TOTAL

0,0109

0,1354

–0,1411

Tramo inferior

–0,0713

0,0356

–0,1493

Tramo superior

0,4382

0,1267

0,2540

Suecia

TOTAL

0,3669

0,1623

0,1047

Tramo inferior

–0,0713

0,0356

–0,1493

Tramo superior

0,4382

0,1267

0,2540

Fuente: Elaboración propia.

A continuación, nos centramos en los efectos de la automatización sobre el mercado de trabajo español según tres características rele- vantes de los trabajadores: el género, la educa- ción alcanzada y el tipo de contrato.

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