1. Introducción

Tradicionalmente, el sector de servicios ha sido asociado con empleos de menor productividad y escasos requerimientos educativos. En el último tiempo, el estudio del sector terciario obliga a un análisis segmentado en el que se destaca un subsector con características antagónicas a las mencionadas. Una parte de la industria, denominada precisamente por su intensidad en conocimiento, abarca actividades tan variadas como servicios contables y legales, arquitectura, audiovisuales, ingeniería, software, publicidad, investigación y desarrollo (I+D), o servicios de salud y educación.

La sofisticación del sector no exime a naciones en desarrollo de ocupar un rol en su provisión. Los últimos años mostraron las ventajas comparativas que la industria presenta en Argentina. Por una parte, su importancia en la dinámica exportable ubica al sector como el segundo mayor generador de divisas. Por otra, su intensidad en capital humano lo convierte en uno de los principales demandantes de mano de obra calificada, con remuneraciones muy por encima de las de otras industrias.

Sin embargo, la propia heterogeneidad de los sectores que lo componen hace que los servicios intensivos en conocimiento (SIC) repliquen este patrón a su demanda de trabajo. Esta no solo reacciona a los controles habituales -sexo, edad, nivel educativo-, sino que requiere, además, un análisis pormenorizado de las tareas que los empleados realizan. Al clásico esquema de habilidades, entendidas como una dotación de capacidades, se le añade un requerimiento específico de demanda. Es así como la industria del conocimiento articula un amplio abanico de actividades productivas que un primer análisis sectorial no logra captar.

Por una parte, la profesionalidad de la tarea se presenta como una dimensión de interés, entendiendo que las credenciales educativas individuales no necesariamente se equiparan a requerimientos homólogos en los organigramas empresariales. Al mismo tiempo, una óptica de intensidad en tareas con distinta capacidad de adecuación a los cambios tecnológicos tampoco resulta inocua en un sector que, por definición, sería compatible con estos.

Los servicios intensivos en conocimiento han potenciado una generación de trabajo con remuneraciones por encima de la media. Sin embargo, en el interior de la industria, la disparidad en el salario tanto mensual como horario resulta significativa, así como el tipo de absorción de empleo. La introducción de controles por tareas presenta resultados contundentes y de enormes amplitudes en el interior de estas. La funcionalidad y especificidad de la actividad laboral ostenta un potencial explicativo mucho más alto que el de la industria en sí. Si bien no debe obviarse que estas tareas se desarrollan en el marco de un sector que las demanda, el amplio abanico de tareas obliga a una mirada más exhaustiva que hasta el momento no se había incorporado en el interior del sector.

Buena parte de la discusión académica redunda en la importancia de la oferta de capital humano para el desarrollo de la industria del conocimiento. Entendido su rol en la proliferación del sector SIC, será objetivo principal de este trabajo comprender este mecanismo, pero de forma inversa; entender la morfología de la demanda de empleo generada con base tanto en la calificación de la mano de obra como en sus tareas realizadas.

Este documento toma como universo de análisis La Ciudad Autónoma de Buenos Aires (CABA), destacada por un esquema productivo fuertemente ligado a la provisión de servicios¹. En la actualidad, más del 90 % de su producto bruto geográfico (PBG) se articula en este segmento, representando una muestra robusta de cara a la construcción de instrumentos útiles. Las distintas herramientas de análisis se enmarcan en el objetivo general, de manera que llega a este mediante metas particulares: a) comparar ingreso medio y generación de empleo SIC, resto de servicios y sector bienes; b) determinar su distribución geográfica; c) identificar y categorizar los tipos de tarea que se realizan en el interior de cada sector; y d) observar el impacto de diferentes dotaciones individuales, en cuanto características de demanda de los puestos laborales.

La estructura del trabajo comienza por un marco teórico que recopila la bibliografía relevante para el empleo en el sector SIC. Luego, se presenta la metodología y las fuentes de datos utilizadas en el momento del tratamiento de la información. La siguiente sección analiza los principales resultados en torno al volumen y la remuneración media en el empleo dentro del sector en CABA, diferenciando por zonas geográficas, el tipo de tareas y la calificación de estas -requerimientos de los puestos-. En la última sección se examina el potencial explicativo de las características individuales de cara a desempeñarse tanto dentro de las industrias SIC como en tareas específicas en el interior de estas.

2. Marco teórico

Tanto la globalización como el auge de las cadenas globales de valor han modificado el esquema de producción y la radicación del valor agregado. Un esquema donde el what you do es mucho más trascendente que el what you sell configura una estructura productiva en la que, difícilmente, un agente económico integre todo un proceso. En este contexto, el sector servicios presenta una particular dinámica bajo una creciente valuación de activos intangibles (^{OECD, 2013}).

Históricamente, el sector terciario ha sido asociado a niveles de calificación técnica más baja con respecto al tradicional esquema industrial-fabril, como resultan las tareas de asistencia y cuidado de personas o servicios personales. Usualmente se ligaban a ocupaciones de baja productividad, menor innovación y de carácter no transable. Sin embargo, el auge de las industrias SIC puso a prueba este paradigma. En países desarrollados con una matriz tecnológica esperablemente avanzada, desde hace tiempo, el sector servicios supera en participación al de bienes tanto en producto como en generación de empleo (^{López, Niembro y Ramos, 2017}).

Mientras, inicialmente, su provisión se realizaba «fronteras adentro», las industrias SIC impulsaron un marcado proceso de «transabilidad» a nivel internacional. Este tipo de servicios engrosaron el flujo de comercio, de modo que llegaron a explicar el 20 %² del total de las exportaciones (^{Escaith, 2008}). Una dinámica similar surgía en la creación de valor agregado y la injerencia en los esquemas globales de transnacionalización. Servicios tales como empresariales, transporte y logística representaban el 50 % de la creación de valor agregado, con una fuerte penetración en el esquema global de transnacionalización: más del 70 % de las importaciones del segmento eran servicios intermedios. Las regiones más desarrolladas resultan ser las de mayor participación para el sector servicios, alcanzando casi dos terceras partes del PBI (^{OECD, 2013})³.

Las industrias SIC se encuentran ligadas a la dotación de capital humano del país en el que ofrecen sus servicios (^{Miles et al., 1995}). No obstante, naciones que no ocupan un rol geopolítico central y no resultan pioneras en la dotación de capital humano pueden ocupar un lugar destacado en este tipo de industrias. Sin embargo, no son pocos los países en cursos de desarrollo con mucho para aportar en el segmento. Latinoamérica presenta ejemplos de notorios avances en el sector, con potencial para transformarse en un motor de crecimiento a pesar de encontrarse aún muy lejos de su tope (^{López y Ramos, 2013}).

Al mismo tiempo, ^{Meyer (2007)} destaca el rol de las ventajas comparativas en la dotación de capital humano, proponiendo una metodología alternativa para el caso de India⁴. Concluye que incluso países con producto bruto interno (PBI) per cápita bajo y, por ende, salarios menores, pero con relativa acumulación de capital humano y afinidad en el idioma -proxy de los costos de transacción-, pueden beneficiarse de este tipo de industrias.

La evidencia empírica muestra que Argentina puede incluirse en este grupo, con un protagonismo diversificado en varios de sus componentes, por ejemplo, para el 2013 según la United Nations Conference on Trade and Development (UNCTAD), Argentina aparecía segunda en la región -detrás de Costa Rica- en cuanto a servicios de informática, aunque muy lejos del podio emergente ocupado por India, país que presentaba exportaciones 30 veces superiores. Para el caso de servicios personales, culturales y recreativos, los cuales incluyen salud, educación y audiovisuales, Argentina se encontraba primera en la región y con una distancia mucho más corta respecto a Hungría, nación que encabeza las economías emergentes y triplicaba nuestras exportaciones.

Sin embargo, ^{López y Ramos (2013)}, con base en datos de A. T. Kearney, analizan los principales determinantes para la aparición de este tipo de industrias en América Latina. Además del entorno de negocios, la capacidad y disponibilidad de la fuerza laboral y el atractivo financiero, la variable educación presenta las mayores deficiencias para casi toda la región. Por su parte, no debe omitirse el déficit de vocaciones en ciertas áreas académicas -como, por ejemplo, las ingenieriles en general, o la computación en particular-, hecho generalizado en Occidente y particularmente relevante en América Latina.

Adicionalmente, ^{Guerrieri y Meliciani (2009)} concluyen que el sector, además de su dependencia frente a la inversión en investigación y desarrollo (I+D) y capital humano, verifican también la presentación de un esquema de economías de aglomeración. Regiones lindantes a ciudades capitales denotan una mayor absorción de empleo para este tipo de industrias. El clivaje regional cobra una especial importancia ligada a un mayor desarrollo en centros urbanos y grandes aglomerados que justifican un estudio específico.

Este documento se propone un análisis de intersección entre las industrias SIC y su mercado laboral asociado. Usualmente suele afiliarse una característica laboral con el rubro en el que está empleando al individuo. Sin embargo, incluso en el interior de un mismo sector, la tarea que efectivamente realiza puede tener considerables diferencias. El «enfoque de tareas» representa una buena aproximación a las habilidades del trabajador, si se entiende una correspondencia entre ambas.

^{Autor et al. (2003)} y ^{Acemoglu y Autor (2011)} utilizan esta metodología con el fin de evaluar los potenciales riesgos de automatización, no en función de los atributos individuales, sino de la tarea desempeñada. El conjunto de tareas en cuatro principales vertientes que combinan dos amplias categorías son: a) rutinario, b) no rutinario, c) manual, d) cognitivo. En cuanto a la primera agrupación -puntos a y b-, la diferencia radica en si la tarea es un conjunto repetido de acciones invariantes o no. En caso de ser así y tratarse de una repetición metódica en torno a un procedimiento constante, estas claramente pueden ser imitadas por una máquina o un programa informático. Por su parte, en cuanto a la segunda distinción -puntos c y d-, el uso de la fuerza física separa ambos grupos de tareas para dar lugar a las distintas combinaciones (^{Frey y Osborne, 2013}).

Dentro del sector servicios se destacan aquellos trabajos intensivos en tareas manuales no rutinarias asociadas a trabajos de baja calificación y retorno económico. Ya el antiguo Dictionary of Occupational Tasks (DOT) definía a estas tareas en torno a la capacidad para mover manos y pies -entre otros miembros- de acuerdo con estímulos visuales. Para Estados Unidos, ^{Autor y Handel (2013)} mostraban un proceso de polarización en el empleo en el que el aumento en la participación de la cola más baja de la distribución se explicaba por el crecimiento de servicios tales como limpieza, cuidado personal, peluquería, venta ambulante, etc.

Aquellos trabajos intensivos en tareas rutinarias, bien sea cognitivas o bien manuales, enumeran los mayores desafíos en el escenario laboral, con un riesgo de automatización -y por ende de caída en la absorción de empleo- muy elevado. En un informe de dividendos digitales, el ^{Banco Mundial (2016)} estima que el 50 % del empleo en América Latina podría no existir en el futuro. Si bien desde la primera revolución industrial este fenómeno se vio ligado a los empleos manuales, la revolución tecnológica ha demostrado que las máquinas también pueden, cómodamente, sustituir tareas cognitivas manuales. De acuerdo con ^{Bresnahan (1999)}, durante las últimas tres décadas las computadoras habían sustituido ocupaciones asociadas con el cálculo, la coordinación de actividades y la comunicación, cajeros de bancos, operadores telefónicos y otros operarios de tareas repetitivas de procesamiento de información.

El escenario descripto enuncia una polarización definida tanto en las tareas desarrolladas como a nivel salarial. En este sentido, son los empleos de calificación media los que en mayor medida disminuyen su participación, mientras se observa un crecimiento en las calificaciones de esquina, es decir, las calificaciones altas y bajas (^{Autor y Handel, 2013}). En la misma línea, se observaron aumentos en la desigualdad salarial con «premios» a la educación ligados a la estructura productiva. Para el caso de EE. UU., mientras las brechas salariales por nivel educativo se acortan desde 1915 a 1980 (^{Goldin y Katz, 2007}), tanto las brechas educativas como la desigualdad salarial han exhibido un fuerte aumento desde 1980 en adelante en muchos países (^{Atkinson, 2008}; ^{Goldin y Katz, 2007}; ^{Murphy, Riddell y Romer, 1998}).

Esto puede derivarse de una aceleración en la complementariedad entre capital y mano de obra calificada, producto de la adopción de computadoras y tecnología informática (^{Katz y Krueger, 1998}; ^{Bresnahan, Brynjolfsson y Hitt, 2002}). Por el contrario, ^{Picketty y Saez (2014)} se distancian de la «carrera» entre educación -oferta calificada- y tecnología -demanda calificada-, de modo que ponen el foco en las instituciones laborales y la política impositiva como herramienta orientada a contrarrestar la desigualdad laboral.

^{Dauth et al. (2017)}, para el caso alemán⁵, verifican también un alza en los empleos calificados asociados a posiciones científicas y de management, mientras los de baja calificación, -y, sobre todo, los medios ligados a utilización de maquinaria- se vieron especialmente perjudicados. En particular, si bien este estudio no observa una destrucción de empleos existentes, sí evidencia una menor creación de empleos ligados a la industria manufacturera para quienes se incorporan al mercado laboral.

En la misma línea, ^{Acemoglu y Restrepo (2017a}; ^2017b; ²⁰¹⁸) plantean un equilibrio en el que colisionan dos fuerzas: el efecto desplazamiento y la productividad. El primero, lógicamente, refiere a la capacidad de sustitución de trabajadores, mientras que el segundo se explica por la reducción de costos y su correspondiente incremento en la producción y la demanda de empleo en las industrias en que se encuentra instalado. De este modo, los trabajadores pueden ser absorbidos por diferentes industrias, especializándose en nuevas tareas complementarias a la robótica.

Por último, ^{Apella y Zunino (2017)} muestran para Argentina y Uruguay que el incremento de la proporción de trabajadores calificados deriva en una mayor probabilidad de desempeñar tareas cognitivas no rutinarias -complementarias con la innovación tecnológica y la robótica- en detrimento de aquellas de carácter manual. Concluyen que el viraje hacia empleos intensivos en tareas cognitivas no rutinarias en Argentina fue producto, por una parte, de un cambio en las ocupaciones en el interior de una misma rama de actividad, en la que el rol del nivel educativo suele ser determinante⁶.

3. Metodología

Como insumo principal se utiliza la información estadística relevada por la Dirección General de Estadísticas y Censos de la Ciudad de Buenos Aires (DGEyC-GBA), institución que recolecta los microdatos socioeconómicos tanto a nivel individual como por hogar. En este caso, se utilizan las bases usuarias de las encuestas anuales de hogares (EAH), publicadas por el departamento de estadísticas de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires para los años 2013, 2015 y 2018.

De cara a un análisis de heterogeneidades en el interior de una macrociudad, se procede a agrupar las comunas en sectores geográficos más amplios -Norte, Sur, Oeste y Centro-Este-. Además de la proximidad, estas regiones comparten similares atributos socioeconómicos en su población. La composición por zonas se relacionó, en primer término, por la vecindad, y luego, adecuada por la extensión territorial de cada área, alcanzó alrededor de unos 50 km² cada una (Profac B, 2018)⁷.

Posteriormente, se determinan diferentes categorías por rama de actividad según la clasificación de las encuestas para actividades sociodemográficas -Caes-Mercosur 1.0-, versión para la Argentina⁸, diferenciando las ocupaciones de servicios intensivas en conocimiento y sus respectivas ramas (véase la Tabla 1). Esta diferenciación surge a partir del ordenamiento parte del código de la Encuesta Trimestral de Ocupación e Ingresos (ETOI)⁹. Además, se tipifican el resto de los servicios y la producción de bienes. Para cada una de ellas se analiza el tamaño del sector -cantidad de ocupados- y su respectivo ingreso medio, considerando el promedio ponderado de la remuneración a la ocupación principal. En caso de no encontrarse disponible el dato, se utiliza el ingreso total del encuestado¹⁰.

Posteriormente, se realiza un análisis escindido por tareas, a diferencia del clásico esquema de habilidades. De este modo, teniendo en cuenta la clasificación nacional de ocupaciones (CNO-2001) y la Clasificación Internacional Uniforme de Ocupaciones, versión 2008 (CIUO-08)¹¹, se determina qué actividad pertenecía a cada rama productiva y se clasifican las ocupaciones de acuerdo con la intensidad de las tareas que la componen¹².

Al mismo tiempo, se determinan por rama productiva cuatro típicas clasificaciones de ocupaciones de acuerdo con la intensidad de las tareas desarrolladas: manuales rutinarias, las cuales son tareas asociadas con la destreza en los dedos y la manipulación de objetos pequeños realizadas por trabajadores con media calificación, aunque altamente codificables y reemplazables por procesos de automatización; manuales no rutinarias, que conllevan poca calificación pero resultan poco codificables, de manera que influyen en su realización factores como, por ejemplo, los culturales, que dificultan su automatización; cognitivo rutinarias, realizadas por trabajadores de calificación media, se pueden computarizar -dada su alta repetición- y son ejemplo de ellas las tareas desempeñadas por el personal administrativo o el personal de ventas, entre otros; y cognitivas no rutinarias, que son aquellas tareas realizadas por personal altamente calificado y requieren pensamiento abstracto, creatividad, capacidad de resolver problemas de manera crítica y habilidades comunicacionales -estas últimas complementan la informática y la tecnología-. Esta clasificación se formula con base en la información expuesta por la O*NET (Occupational Information Network), lo que permite clasificar el contenido de tareas de las ocupaciones para el caso de Estados Unidos¹³.

De cara a las condiciones de empleabilidad del sector, se evalúa la importancia del tipo de tarea en un análisis multifacético, a diferencia de una simple delimitación del entorno sectorial. Se plantean así cuatro variables explicadas de tipo dicotómica, enmarcadas en un modelo de regresión logística -logit-, pues es uno de los métodos más sencillos y confiables -en términos estadísticos- para el procesamiento de la información con la que se trabaja.

En primer lugar, se analiza la probabilidad de alcanzar un empleo SIC acotando la muestra en aquellas personas con edad de trabajar -18 a 65 años-, y que no se declaren inactivas. En segunda instancia, mediante el código SICCOGN, se toma como variable explicada la probabilidad de desempeñarse en una industria SIC, desarrollando una tarea que haya sido calificada como cognitiva no rutinaria. A través de la denominación SICs/ed, alcanzan el valor 1 todos los rubros de la industria SIC, a excepción del sector educativo, de cara a analizar la inserción femenina en el resto de la industria -las mujeres presentan una elevada participación en las labores ligadas a la enseñanza-. Por último, por medio del código SICPROF se analiza el arribo a aquellos rubros de la industria SIC que presentan una calificación ocupacional profesional -de acuerdo con el clasificador nacional de ocupaciones a cinco dígitos-.

4. Resultados

4.1 El sector Servicios Intensivos en Conocimiento en CABA

La Ciudad Autónoma de Buenos Aires se caracteriza por una estructura productiva intensiva en servicios: su peso en el producto bruto geográfico rondó el 77 % durante las últimas tres décadas. Esto denota una tendencia sistemáticamente creciente, ya que se situaba para inicios de la década de los noventa en el orden del 73 %, mientras que en el 2016 este valor alcanzaba el 80 %. Por su parte, los datos de empleo en servicios sugieren una importancia aún más alta: nueve de cada diez ocupaciones se enmarcaban dentro del sector.

Con un crecimiento acumulado del 60 % entre el 2004 y el 2016 en el PBG de CABA -4 % anual-, las ramas SIC explicaron buena parte de esta suba. La importante contribución al crecimiento de la ciudad ya representaba un hecho estilizado, interrumpido exclusivamente por el periodo recesivo del 2001. Aun agrupando muchas menos industrias que el sector servicios convencionales y bienes, para la última fase cíclica logró un poder de tracción superior al resto de la economía.

Con respecto al empleo porteño, los rubros SIC se desagregan en cuatro subgrupos de acuerdo con la cantidad de empleo generada y la remuneración media otorgada (véase la Tabla 2). En cuanto a los de alta demanda, se destaca una participación similar en servicios empresarios, de salud y educación. Sin embargo, el diferencial de ingresos es notorio, dado que pertenece el primero, principalmente, a actividades de gestión privada. En cambio, los dos últimos plantean un fuerte componente de gestión estatal, con remuneraciones por fuera de valores de mercado, y en este caso por debajo de la media. Así, por ejemplo, en educación el ingreso promedio es inferior a aquellos informados por ocupaciones relacionadas con la producción de bienes y servicios No SIC -ubicados en la parte más baja de la distribución, con una influencia del sector comercio muy significativa-.

Fuente. Elaboración propia con base en datos de EAH de la DGEyC de CABA

Figura 1 Tamaño del sector e ingreso medio 

La combinación tamaño del sector e ingreso medio se ilustra en la figura 2. Dentro de las ramas SIC, las ocupaciones en servicios empresariales comprenden un tamaño apreciable y se distinguen por su ingreso medio relativamente elevado. Por su parte, los financieros e informáticos presentaron un ingreso medio mayor, aunque con una planta mucho más reducida. Por el contrario, sectores asociados a salud y educación mostraron un ingreso medio más bajo, así como la mayor absorción de empleados.

Fuente. Elaboración propia con base en datos de EAH de la DGEyC de CABA

Figura 2 Ingreso medio mensual y cantidad de empleados por rama de industria SIC 

El perfil de las industrias SIC dista mucho de ser uniforme, incluso en el interior de una ciudad. Con distintas combinaciones de ingreso medio y nivel de empleo, no parece encontrarse una correlación lineal en la industria. Sin embargo, la participación por rubro parece mostrar un lógico patrón de comportamiento en torno a las áreas geográficas de CABA: aquellas de nivel socioeconómico más elevado son las que mayor participación presentan en los sectores de ingresos medios altos.

Fuente. Elaboración propia con en base a datos de EAH de la DGEyC de CABA

Figura 3 Distribución geográfica del empleo en 2015 

La figura 3 muestra la importancia de las zonas Norte y Centro-Este en la localización de los empleados de las industrias SIC. Considerando la relevancia de la dotación de conocimiento en este tipo de industrias, no es llamativo que sean aquellas zonas con mayores complejidades en materia educativa las que encuentren empleo en industrias con menor demanda de empleo calificado. De acuerdo con ^{Martínez, Lo Cascio y Leone (2018)}, allí en donde se señalan las carencias educativas, principalmente de la zona Sur, se asocian a desarrollos sectoriales más limitados en industrias de mayores requerimientos de calificaciones.

4.2 Enfoque por tareas

4.2.1 Industrias SIC y riesgos de automatización.

Con una participación determinante del sector servicios, CABA presenta dos grandes agrupamientos con características distantes en torno a su demanda de trabajo. El sector intensivo en conocimiento nuclea casi el 65 % de su empleo ligado a tareas cognitivas no rutinarias, mientras que para los servicios convencionales menos del 20 % pueden enmarcarse en esta categoría. Más aún, no solo se destaca la menor complementariedad con tecnología, sino también la mayor participación de empleos intensivos en tareas rutinarias. En efecto, un tercio de los empleos del sector servicios No SIC -con una absorción de más de la mitad del empleo porteño- exhibe un fuerte riesgo de automatización en sus tareas (véase la Figura 4).

Fuente. Elaboración propia en base a datos de EAH de la DGEyC de CABA y O*NET

Figura 4 Tipo de tareas por sector y subsector de ocupación 

Estos resultados son coincidentes con los hallazgos para países desarrollados, en los que la intensidad en tareas manuales no solo alcanza la producción de bienes y actividades operativas ligadas a la utilización de maquinaria, sino también en servicios tales como el comercio minorista o una buena parte del trabajo de oficina. Sin embargo, destacan al sector servicios a nivel agregado por su intensidad en tareas manuales -transporte, por ejemplo-, de manera que presenta una demanda de empleo de calificación baja (^{Autor y Dorn, 2013}). Para el caso de CABA, casi la mitad de los trabajos generados por el sector servicios No SIC se relacionan con tareas manuales no rutinarias.

4.2.2 SIC y demanda de trabajo calificado.

Tal como su nombre lo indica, no es extraño observar la fuerte presencia de tareas profesionales en el sector servicios intensivos en conocimiento, en el cual las tareas operativas -comúnmente asociadas a labores intensivas en tareas manuales- y no calificadas apenas alcanzan el 30 % de la demanda total de empleo. Por el contrario, tanto la demanda de empleo ligada a la producción de bienes como los servicios convencionales presentan una segmentación prácticamente idéntica, destacándose exclusivamente una mayor participación de la población con menor instrucción para este último. De nuevo, el sector servicios aflora como el principal demandante de aquellos trabajadores con nula instrucción.

Fuente. Elaboración propia con base en datos de EAH de la DGEyC de CABA

Figura 5 Calificación ocupacional por sector y subsector 

Sin embargo, a pesar de no ser llamativa la composición del empleo para el sector SIC, sí se destaca por ser el único en presentar una demanda calificada significativa. Tanto para el resto de los servicios como para el de bienes, menos del 5 % de sus trabajadores presentan una calificación profesional. En el interior de este, salud e industrias culturales -en mayor medida- y servicios informáticos se ubican por encima de la participación media, de modo que son estos dos últimos los de menor peso en el total (véase Figura 5).

Para este último caso, ^{Nyahoho (2010)} destacaba especialmente el potencial explicativo de la dotación de capital humano en la exportación de estos sectores. Sin embargo, también debe considerarse al empleo técnico como calificación alta, en el cual los servicios informáticos o educativos representan la mayor parte del total. En este caso, el peso de educación terciaria no universitaria -tecnicaturas- resulta significativo y es otra arista del empleo calificado que no posee las máximas credenciales educativas.

4.3 Ingreso horario por sector y ocupación

Si bien el ingreso mensual nos brinda un claro panorama de la remuneración por sector, a efectos analíticos se utiliza el salario horario. De este modo, se cuenta con una herramienta homogénea que permite eliminar los efectos del empleo a tiempo parcial (véase la Figura 6). Por su parte, nos permite analizar la evolución pormenorizada por sector, controlando por la dedicación del individuo la labor (véase el Anexo).

Fuente. Elaboración propia con base en datos de EAH de la DGEyC de CABA

Figura 6 Ponderación del ingreso mensual y horario respecto a total SIC 

6. Conclusiones

Las industrias SIC representan una parte esencial del esquema laboral y productivo de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires. Tanto por su contribución al crecimiento como su absorción de mano de obra se destaca en una región con una particular incidencia del sector servicios. Con una participación casi del 40 % de la ocupación total, los servicios intensivos en conocimiento han potenciado una generación de trabajo que permite retornos muy por encima del promedio de los restantes sectores. Sin embargo, en el interior de la industria la disparidad en el salario tanto mensual como horario no dejó de ser elevada, también con notables diferencias en la absorción de empleo.

Además de las variables nodales -precio y cantidad-, el sector presentó un patrón de comportamiento signado por la radicación geográfica en el interior de la ciudad. Con una especial participación de la zona Norte en todos los sectores, la zona Sur aparece como la menos alcanzada por las bondades de la industria, incluso al controlar por las habituales características que definen la oferta laboral. Líneas de investigación posteriores merecen un análisis de la industria en regiones de menores recursos. Al extender la muestra al total país, es esperable que su alcance se vea considerablemente diluido.

Por su parte, las industrias SIC contienen una más alta participación en la generación de empleo, lo cual resulta complementario con el avance tecnológico e informático. Una vasta sección de la literatura muestra cómo aquellas ocupaciones que comprenden esencialmente tareas cognitivas no rutinarias son las que mayores aumentos de productividad exhiben frente a la interrelación con la robótica, la informática y otras herramientas tecnológicas. Por el contrario, y a diferencia del sector servicios No SIC y bienes, la ponderación en tareas rutinarias y manuales no rutinarias son considerablemente menores. Las primeras se enfrentan a un especial riesgo de automatización, mientras que las segundas plantean una remuneración que ha tendido no solo a la baja, sino también a posicionarse en la cola más baja de la distribución.

Del mismo modo, las industrias SIC permiten una mayor generación de tareas profesionales -y técnicas en casos como servicios informáticos y educativos-, en línea con los efectos de spin off observados entre calificaciones altas y el uso de la tecnología. No es llamativo entonces que las industrias con mayor carga de empleo profesional sean las que mayores tareas cognitivas no rutinarias generen, lo que se traduce en remuneraciones muy por encima de la media y una productividad creciente.

Las posibilidades para un individuo de desempeñarse en alguno de los sectores que componen la industria SIC se encuentran íntimamente ligadas al capital humano general adquirido. Los estudios superiores, incluso a pesar de su no cumplimentación, tienen un rol protagónico en este proceso. Si bien el control por género parece en un principio privilegiar a las mujeres, al aislar los servicios educativos -tradicionalmente asociados a un rol femenino- las conclusiones parecen revertirse, al igual que lo hacen al poner el foco en la especificidad de las tareas. En efecto, problemas de equidad vertical parecen aflorar dadas las menores chances de alcanzar las «mejores» tareas dentro del rubro. Por último, la condición de migrante también conlleva cierta penalidad tanto en el arribo al sector como en las tareas desarrolladas en este.

A pesar de su escisión por rubros, este documento tuvo por objeto un análisis integral del sector SIC. El énfasis puesto en el plano laboral deja las puertas abiertas a un diseño específico por rama, cuyos requerimientos resultan tan disímiles como las habilidades de su fuerza de trabajo. Para esto, el aprovechamiento de nuevas y más complejas fuentes de datos aparece como otro desafío en paralelo que permita lograr un entendimiento más acabado del sector.