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Bogotá en la encrucijada del desorden

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Óscar A. Alfonso Roa

Tercera parte. Calidad de vida, segregación socioespacial y gobernabilidad en la zona metropolitana

Capítulo 9. Mutaciones socioespaciales en la segregación laboral en la zona metropolitana

Germán H. Arbeláez N.

Texte intégral

1Es posible verificar diferentes episodios en la historia de la humanidad en los que se han segregado diferentes grupos sociales por motivos económicos, políticos, religiosos, raciales y sexuales, entre otros. La segregación se presenta en casi todos los campos en los que existen estrechas relaciones de jerarquización social fuertes, y su análisis cobra relevancia ya que permite observar la interacción que hay entre los diversos grupos de una sociedad y su inclusión o exclusión en los procesos económicos y políticos necesarios que permiten la construcción de una sociedad cuyo objetivo sea alcanzar niveles altos de desarrollo. Los científicos sociales han propuesto y aplicado numerosos métodos de medición de la segregación. Para el enfoque que concierne en este escrito, la segregación se define como la distribución desigual de los grupos sociales en el espacio urbano (Préteceille, 2006). El análisis de la segregación en términos socioespaciales generalmente ha estado vinculado con la segregación residencial y su relación con la distribución del ingreso, y los objetos de estudio en las diferentes unidades espaciales han sido poblaciones diferenciadas por género o por origen étnico.

2Por otro lado, el mercado laboral tampoco se escapa de la segregación. Los efectos segregativos que se generan en dicho mercado promueven la exclusión de los diferentes grupos sociales en la realización de ciertas actividades, lo que dificulta el acceso a un rango salarial más igualitario y a una mejor valoración del trabajo y deriva en que las personas localicen sus lugares de residencia según su capacidad de pago (Amézquita, 2014), la cual es consecuencia, en parte, de los ingresos obtenidos por la actividad realizada, o bien por su pertenencia a alguna posición ocupacional específica. Estudiar la segregación laboral es relevante, entre otras razones, porque un movimiento del tipo de trabajadores en una localidad puede configurar un orden residencial urbano diferente. Por lo tanto, es importante analizar la segregación laboral de una sociedad por su relación intrínseca con los niveles de desigualdad y de inclusión por la composición socioeconómica de un determinado territorio y la manera como se localizan los agentes económicos. No obstante, las mediciones de la segregación laboral tradicionales dificultan la tarea de encontrar relaciones espaciales, ya que poco toman en cuenta la distribución de los agentes en un territorio; en este caso, la segregación residencial aporta valiosos índices que se pueden adaptar al contexto del mercado laboral, lo que brinda otra óptica diferente para analizar problemas segregativos laborales. Cabe destacar que las políticas públicas son de suma importancia al momento de disminuir los efectos de cualquier tipo de segregación, sin embargo, no es el objetivo de este documento decir cuáles son las políticas más o menos relevantes para promover inclusión entre grupos de trabajadores. Aquí se pretende medir la segregación laboral para Bogotá teniendo en cuenta el contexto espacial, es decir, su división en localidades y su respectiva área metropolitana.

3El trabajo consta de cuatro partes. La primera de ellas se refiere a algunas concepciones teóricas de la segregación laboral y la categorización de los diferentes tipos de índices; en la segunda se discuten la metodología usada en este escrito y los índices para medir la segregación en la zona metropolitana de Bogotá; la tercera enseña los resultados obtenidos; en la parte final se concluye y se proponen futuras líneas de investigación para la segregación laboral.

9.1 De las posiciones ocupacionales a la conquista de un espacio residencial

4La segregación laboral espacial requiere un análisis específico, primero, porque en la teoría económica tradicional, el mercado de trabajo genera una división social y especialización de tareas realizadas que no toma en cuenta si dicha división social del trabajo genera segregación, y a partir de allí se evita la existencia de un mercado del trabajo inclusivo; segundo, porque el mercado laboral tiene unas dinámicas distintas a las de los demás mercados, siendo la movilidad de personas una de sus características principales, y como dicha movilidad se da en espacios determinados con diversas interacciones, el análisis espacial permite observar si existen barreras segregativas entre los trabajadores de la zona de estudio. Finalmente, es ante mercados de trabajo robustos, con instituciones fuertes, que las personas pueden definir no solo su profesión, sino desempeñarla y contribuir a los cimientos de una economía desarrollada, razón por la cual determinar los niveles de segregación en un mercado laboral permite dar una idea de cuán lejos o cerca se está de dichos cimientos. Dado lo anterior, es importante mencionar que el análisis geográfico es importante por cuanto nos permite identificar qué tipo de interacciones socioeconómicas se dan en un determinado espacio, además, permite realizar un análisis de las instituciones y su desempeño para el funcionamiento adecuado de las dinámicas que se presentan, en este caso, la geografía de dinámicas segregacionistas en el mercado laboral.

5Es común en los trabajos teóricos y empíricos relacionados con la economía espacial encontrar mediciones de la segregación urbana especialmente asociadas con la segregación residencial y la composición de los grupos analizados diferenciados por ingresos u origen étnico. Los análisis de la segregación en las ciudades se dieron de forma masiva en las ciudades de los Estados Unidos, siendo un tema inicialmente liderado por la escuela de Chicago y, en principio, originado para medir la separación entre barrios de negros y blancos, todo bajo un contexto que pedía más inclusión y participación social para los ciudadanos afroamericanos. No obstante, las investigaciones se trasladaron a otras zonas del mundo donde se presumía discriminación y segregación entre diferentes poblaciones de origen étnico. Los grupos de inmigrantes que se acentuaban en ciudades como París, Barcelona o Londres jugaban un papel importante y adquirían más carácter social en la localización residencial, luego los efectos derivados de esto, como la segregación, fueron objeto de estudio.

6En cuanto a la segregación laboral y sus efectos, estos son temas que se han tratado de manera complementaria a la segregación urbana. En la mayoría de los casos, el comportamiento laboral de una ciudad se asume como una consecuencia de la segregación residencial; al respecto, valdría la pena plantear si no es el caso contrario; no obstante, se destacan casos como el de Préteceille (2006), quien, para la zona metropolitana de París, y con la facilidad de encontrar estadísticas detalladas de las categorías ocupacionales de esa ciudad en las últimas actualizaciones de los censos de población, midió la segregación social y obtuvo resultados destacados, como la disminución de la segregación para la mayoría de las categorías analizadas y un aumento del grupo de los gerentes y trabajadores de las corporaciones, haciendo la salvedad de que de allí no se puede destacar nada de la segregación de los diferentes grupos étnicos. Otros autores destacan dentro de sus aportes teóricos el papel de los trabajadores en la segmentación de la ciudad; es el caso de Abramo (2011), que resalta elementos tales como que existen diferentes tipos de trabajadores diferenciados por los recursos de que disponen para hacer frente a sus gastos, se genera aglomeración de trabajadores del mismo tipo y externalidades de vecindad, además que trabajadores con posiciones más elevadas expulsan a los de más baja renta y se produce una ciudad segmentada laboralmente, con lo que se afectan la localización relativa de los diversos tipos de trabajadores y la ocupación del suelo según categorías profesionales. Otros autores, como Sánchez (1992), realizan comentarios a la división espacial del trabajo por medio de los cuales destacan que “la categoría socioprofesional, que sirve para entender la jerarquización a nivel de individuos, ahora aparece como categoría funcional socioespacial para la jerarquización de espacio-territorio, y muy especialmente de espacios urbanos” (p. 17).

7Otras posiciones teóricas no hacen mayor uso del análisis espacial cuando hablan sobre la condición de la segregación de los diferentes grupos de trabajadores e incluso en algunos casos se centran únicamente en la segregación laboral por género, por ejemplo, el trabajo de Anker (1997), quien explica los elementos teóricos más comunes en el análisis de por qué se genera la segregación laboral por género. Otras perspectivas asociadas con las explicaciones de la segregación laboral son la de la discriminación estadística de Arrow (1972) y Phelps (1972), la cual supone que existen diferencias en las habilidades, experiencias, entre otras, y bajo estas circunstancias es racional que los empleadores discriminen a ciertos grupos de trabajadores, por lo tanto, el conocimiento de dichos datos hace que sea menor el costo al momento de identificar el trabajador adecuado; de igual manera sucede en el caso contrario, pues ante la falta de ciertos datos es posible que el empleador tome su decisión con base en la raza, el sexo o la edad.

8La propuesta de Macpherson y Hirsch (1995) señala que la persistencia de estereotipos puede llegar a influenciar mucho el comportamiento de otras variables en una sociedad. Uno de los problemas comunes que surgen al momento de evaluar un mercado laboral es el manejo de las estadísticas referentes al tema; dichas estadísticas pueden dejar por fuera variables significativas o pueden estar sesgadas de acuerdo con quien las manipule, y en muchas ocasiones este sesgo se evidencia por intereses políticos en la presentación de resultados: la segregación ocupacional no es ajena a esta problemática. Bell (1996) produjo un artículo que trata la importante cuestión del manejo de datos sobre raza, etnia y género, cuya evaluación radica en que el análisis de los datos de los grupos mencionados debe cuestionar la más básica definición de las categorías raciales y étnicas de las familias y los individuos. Según su argumento, es fácil para un analista pasar por alto la identificación errónea y características desconocidas cuando se trabaja con variables sociodemográficas. Para ella, el estar familiarizado con esos temas debería disminuir el grado de cómo los analistas recopilan datos erróneos, lo que conllevaría que los encargados de las políticas públicas formularan o legislaran con base en premisas falsas.

9En Colombia también se han realizado estudios acerca de la segregación laboral o temas relacionados, como la discriminación y las brechas salariales existentes. Es el caso de Abadía (2005), quien, utilizando la metodología propuesta por Altonji y Pierret (2001), con base en la discriminación estadística, realizó un documento de trabajo de la discriminación salarial por sexo en Colombia. Barraza (2010) se encargó de analizar la discriminación y segregación laboral por género en las áreas metropolitanas de Barranquilla, Cartagena y Montería, y los resultados de dicho estudio fueron motivados por la falta de análisis de este fenómeno en la región Caribe, siendo concluyente que la discriminación persistente afecta el bienestar económico y social de las mujeres. Urdinola (1999), desde el Departamento Nacional de Planeación, realizó un análisis de la segregación laboral en las siete ciudades principales del país, trabajo del que se obtiene la conclusión de que la segregación en Colombia presenta un valor moderado y que los efectos estructurales son los que han afectado la segregación en el mercado laboral. Es rescatable mencionar que en este artículo se considera el inicio de la segregación desde factores como la educación. Riascos (2011) analiza la búsqueda de empleo en Colombia y la relación que guarda con la segregación ocupacional por género, para lo cual emplea un modelo econométrico mediante el cual mide los umbrales de segregación, con resultados tales como la importancia de la localización y la flexibilidad como variables importantes de las mujeres en su decisión de búsqueda de empleo, favoreciendo el rol del hogar. La fuerza laboral y los salarios obtenidos por las mujeres en Colombia son temas tratados por Vélez y Winter (1992), quienes presentan un modelo sofisticado a través del tiempo para comprobar el efecto de ciertas variables como los efectos del capital humano, en el que, según sus resultados, debe considerarse la hipótesis de segmentación de la mano de obra en el mercado laboral.

10Por otra parte, las mediciones iniciales de autores como Duncan y Duncan (1955a) y Schelling (1969) fueron pioneras en la introducción de instrumentos estadísticos que permitieran cuantificar la segregación socioespacial; estos instrumentos han ganado sofisticación con el transcurrir de los años, de manera que han surgido nuevas medidas en diferentes trabajos seminales. De forma similar, las medidas que han sido propuestas para medir la segregación socioespacial se han utilizado para medir diferentes tipos de segregación que se puedan medir en el espacio, e incluso esas medidas se utilizan en los trabajos sobre segregación que no toman en cuenta el espacio en sus análisis. El trabajo de Massey y Denton (1988) es posiblemente el artículo más destacado para categorizar los diferentes índices, pues no solo brinda una discusión detallada de ellos, sino que también explica las diferentes dimensiones de la segregación, a saber: de igualdad, que se refiere a la distribución de grupos de población en el espacio urbano; de exposición, que mide el contacto potencial y la probabilidad de interacción entre los diferentes grupos; de concentración, que se relaciona con el número de individuos de un grupo en una superficie definida; de agrupamiento, que se refiere a la agrupación contigua de grupos de población; y de centralización, que tiene que ver con la localización cercana de un grupo de población del centro de la ciudad. De igual manera, en cada dimensión existen índices que sirven para medir la segregación para un grupo, otros para realizar comparaciones entre dos grupos y también hay índices multigrupo, e incluso existen índices que apoyan las mediciones de segregación, como lo son el coeficiente de localización, el índice de entropía y la tipología de Poulsen.

9.2 Medidas convencionales y nuevas alternativas

  • 1 Con el objetivo de evitar algún tipo de ruido blanco, se excluyó de las mediciones desarrolladas la (...)
  • 2 En la introducción al uso y manejo de la aplicación Geo-Segregation Analyzer, sus autores destacan (...)

11Para el ejercicio que se realizó en este documento, el cual consistió en medir la segregación laboral en la zona metropolitana de Bogotá, se utilizaron los datos del censo del año 2005 y los de la encuesta multipropósito de Bogotá del año 2014, que también cubrió las cabeceras municipales de los municipios del área de influencia inmediata de la ciudad. Se obtuvieron las estadísticas de las posiciones ocupacionales para las 201 localidades y 20 municipios de la zona metropolitana de Bogotá. Analizar la región metropolitana cobra importancia, puesto que las relaciones de movilidad de personas entre sus residencias y empleos presentan una dinámica muy fuerte. Las posiciones ocupacionales se encuentran dividas en 6 grandes grupos: obreros(as), patrones(as), trabajadores(as) por cuenta propia, empleados(as) domésticos y trabajadores(as) sin remuneración; además, se incluye el grupo de las personas que no informan. Adicionalmente, se utilizó la aplicación Geo-Segregation Analyzer2, que incluye gran parte de los índices pertenecientes a las categorías mencionadas en el marco teórico y se utiliza como una herramienta para su respectivo cálculo. La metodología empleada tiene como objetivo determinar si la existencia de segregación laboral ha generado obstáculos en el espacio, en muchos casos invisibles, que impiden la movilidad social y económica de los individuos entre las posiciones ocupacionales.

12Del mismo modo, se seleccionaron tres índices para medir la segregación laboral y uno para medir la representación de los grupos en cada localidad, dos de ellos pertenecientes a la categoría de igualdad (segregación y disimilitud), uno a la categoría de exposición (interacción) y finalmente un índice local (coeficiente de localización). La selección de dichos índices ha tenido como marco de referencia que entre la gran variedad de índices que se pueden encontrar se considera que estos son los que mejor pueden representar la segregación laboral y la composición en la localización de los diferentes grupos en la ciudad para el caso de Bogotá, dadas las estadísticas disponibles. Hay que tomar en cuenta que los índices utilizados son comunes en las mediciones de segregación residencial, y que la terminología utilizada y las fórmulas han sido adaptadas dentro del contexto utilizado, y son las siguientes:

13i. Coeficiente de localización

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14Este coeficiente mide la proporción de trabajadores de una posición específica dentro del grupo de trabajadores de la localidad, sobre la proporción de trabajadores de una posición

15específica en el total de trabajadores de una ciudad. El coeficiente de localización toma valores que van desde cero a infinito, y cuando QL es menor que uno, los grupos de una localidad determinada están subrepresentados en el área metropolitana; por lo tanto, si QL es mayor que uno, dichos grupos de una localidad están sobrerrepresentados en al área metropolitana.

16ii. Índice de segregación

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17iii. Índice de disimilitud multigrupo

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18iv. Índice de interacción

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19En los tres índices siguientes, los valores se sitúan entre cero y uno, donde se demuestra la no existencia de segregación y la segregación total respectivamente, o de una distribución igualitaria o no en el espacio, a excepción del índice de interacción, en el que un valor cercano a cero indica mayor segregación y uno cercano a uno indica lo contrario. En el primero de ellos se pretende medir la distribución del grupo de trabajadores en el espacio urbano que es objeto de estudio en este escrito; el segundo calcula la segregación con un único valor cuando se analizan todos los grupos de manera única. Y finalmente el tercer índice mide la exposición y la frecuencia con que un trabajador de una determinada categoría ocupacional interactúe con el de otra categoría. Para todos los índices descritos anteriormente:

xi es el total de la población de la posición ocupacional X en la localidad i.

X es el total de la población de la posición ocupacional X en la zona metropolitana de Bogotá.

ti es la población total de los trabajadores en la localidad i.

T es el total de los trabajadores en la zona metropolitana de Bogotá.

yi es el total de la población de la posición ocupacional Y en la localidad i.

Image 10000000000000A70000001C59433ECB.jpg siendo el índice de interacción de Simpson.

tj es la población total de los trabajadores en la localidad j.

M es el número de grupos.

πm es la proporción de la posición ocupacional m en la ciudad.

πjm es la proporción de la posición ocupacional m en la localidad j.

9.3 Localización, disimilitud y segregación

20Antes de observar los resultados del análisis de los índices calculados, vale la pena destacar las tablas 1, 2 y 3, en las que se pueden encontrar las variaciones porcentuales de cada una de las posiciones ocupacionales ocurridas entre los años 2005 y 2014, así como también sus respectivos coeficientes de localización. Cabe resaltar que los aumentos de población en este lapso fueron significativos, por lo tanto, observar cómo se modificó la composición porcentual de los diferentes grupos de trabajadores y su representación entre localidades puede brindar una primera aproximación a la segregación laboral.

21Es importante mencionar que los grupos de obreros y empleados por cuenta propia sufrieron variaciones porcentuales en su mayoría superiores a los dos dígitos, negativa y positiva, respectivamente. En el grupo de los patrones también se presentaron variaciones negativas, aunque no en todas las localidades, como sí ocurrió en los dos grupos anteriores. Contrario a ello, los empleados domésticos presentaron variaciones positivas en todas las localidades. Los empleados sin remuneración fueron irregulares en su variación, en algunos casos aumentó y en otros disminuyó, aunque no de manera significativa. Los últimos tres grupos tuvieron variaciones porcentuales no tan altas como las de los dos primeros, a priori dichas variaciones no se podrían descartar como poco o nada significativas en un contexto socioespacial si se toma en cuenta el tamaño poblacional en cada localidad.

22Para el año 2005, cuyos datos del coeficiente de localización están representados en la tabla 2, tales datos permiten observar el momento inicial de la configuración laboral de Bogotá y la representación de las posiciones ocupacionales en la zona metropolitana. La pretensión del escrito es comparar con el coeficiente de localización para el año 2014, cuyos datos se presentan en la tabla 3, establecer cómo ha cambiado la configuración laboral de las localidades en el período transcurrido entre 2005 y 2014, y a partir de allí obtener los primeros elementos que demostrarían el aumento o la disminución de la segregación laboral en la zona metropolitana de Bogotá.

Tabla 1. Variación porcentual posiciones ocupacionales de 2005 a 2014

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Fuente: Realizada con base en los datos del censo de 2005 (dane, 2006) y la encuesta multipropósito de Bogotá, 2014 (dane y sdp, 2014).

Tabla 2. Coeficiente de localización (2005)

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Fuente: Realizada en la aplicación Geo-Segregation Analyzer con datos del censo de 2005 (dane, 2006).

Tabla 3. Coeficiente de localización (2014)

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Fuente: Realizada en la aplicación Geo-Segregation Analyzer con datos de la encuesta multipropósito de Bogotá, 2014 (dane y sdp, 2014).

9.4 Coeficiente de localización

23Para el año 2005, se puede observar que la localización de obreros en la ciudad fue uniforme. El coeficiente de localización para ese año, representado en la tabla 2, permite dar cuenta de que la mayoría de las localidades estuvieron sobrerrepresentadas de obreros, pues en gran parte presentaron valores mayores que uno, y las que estuvieron por debajo presentaron valores muy cercanos a ese número, por lo cual es difícil encontrar una localidad que se pueda mencionar como totalmente subrepresentada en cuanto a los obreros, resultados previstos sabiendo que ese fue el grupo mayoritario en la ciudad, algo que también se puede observar en la figura 1. Es válido mencionar que “obreros” es una categoría que incluye diferentes labores, todas ellas con diferentes rangos salariales. Las estadísticas disponibles no permiten diferenciar la categoría obreros entre ocupaciones y su respectivo nivel de ingreso, lo que restringe un poco el análisis. En comparación con el año 2005, se puede observar en la figura 2 que para el año 2014 la sobrerrepresentación de obreros en las diferentes localidades presentó pocas variaciones: la mayoría de las localidades tuvieron valores por encima de uno y cercanos a uno; las localidades que se encontraban subrepresentadas pasaron a incluir una más respecto a 2005. La mayor diferencia se presentó en el hecho de que en 2014 una sola localidad se ubicó en los valores más altos de la sobrerrepresentación respecto a 2005. Aunque las variaciones resultaron ser mínimas, dicha disminución puede ser explicada por la disminución proporcional de obreros en las diferentes localidades; hay que tomar en cuenta que, a diferencia de 2005, los valores de sobrerrepresentación en las diferentes localidades se acercaron más, pero se mantuvieron dentro del mismo rango. Dado que los obreros continuaron siendo el grupo mayoritario, las decisiones de localización en la ciudad siguieron siendo uniformes.

Figura 1. Coeficiente de localización de los obreros – 2005

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Fuente: Construido con base en el censo de población de 2005, dane (2006).

Figura 2. Coeficiente de localización de los obreros – 2014

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Fuente: Construido con base en la encuesta multipropósito de 2014, dane y sdp (2014).

24Por otra parte, “patrones” es una posición ocupacional que en 2005 se encontraba subrepresentada en gran parte de las localidades, como enseña la figura 3. No deja de ser llamativo el hecho de que en localidades como Chapinero o Teusaquillo se encontraran los coeficientes de localización más altos, siendo consistentes con la noción de que esas localidades han sido donde se han localizado tradicionalmente las personas de más altos ingresos en la capital colombiana, teniendo Chapinero el valor más alto y alejado del resto de las localidades. Respecto al grupo “patrones”, ilustrado en la figura 4 para el año 2014, la configuración de las localidades presentó cambios significativos según el coeficiente de localización. Primero hay que mencionar que en 2014 más localidades estuvieron sobrerrepresentadas, lo que puede dar un indicio de que la disminución de patrones de 2005 a 2014 en algunas localidades pudo significar la relocalización en otras; por ejemplo, muchos de los patrones que antes vivían en Chapinero se trasladaron a lugares como Chía. Segundo, se da un primer indicio de autosegregación por parte de los patrones, a diferencia de los obreros, cuyos valores se acercaron. La localidad de Chapinero presentó un coeficiente de localización de casi el doble de las localidades que le siguen en ese ítem.

Figura 3. Coeficiente de localización de los patrones – 2005

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Fuente: Construido con base en la encuesta multipropósito de 2014, dane y sdp (2014).

Figura 4. Coeficiente de localización de los patrones – 2014

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Fuente: Construido con base en la encuesta multipropósito de 2014, dane y sdp (2014).

25De manera similar a los obreros, los trabajadores por cuenta propia estuvieron sobrerrepresentados en un poco más de la mitad de las localidades, a excepción de Gachancipá. Es difícil encontrar un valor en el cual dicha posición ocupacional se encuentre subrepresentada de una manera demasiado alejada de los demás valores. Se destaca el caso de localidades del tradicional centro de la ciudad con los valores más altos, tales como Los Mártires, La Candelaria y Santa Fe, como se observa en la figura 5. Los empleados por cuenta propia, grupo con mayor aumento porcentual sobre el total de los trabajadores, presentaron en 2014 una localización espacial más uniforme, tal como se observa en la figura 6. Las localidades que en el año 2005 tenían mayor sobrerrepresentación de esta posición ocupacional siguieron conservando su preponderancia, aunque con valores mucho más bajos para 2014, resaltando que entonces Soacha pasó a formar parte de ese grupo. Las demás localidades pasaron a tener una composición más uniforme a lo largo de la zona metropolitana.

Figura 5. Coeficiente de localización de empleados por cuenta propia – 2005

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Fuente: Construido con base en la encuesta multipropósito de 2014, dane y sdp (2014).

Figura 6. Coeficiente de localización de los empleados por cuenta propia – 2014

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Fuente: Construido con base en la encuesta multipropósito de 2014, dane y sdp (2014).

26Los empleados domésticos, según los resultados para el año 2005 y la figura 7, eran quienes más marginados se encontraban, pues estuvieron subrepresentados en la mayoría de las localidades. El valor más alto se ubicó en la localidad de Chapinero, con una sobrerrepresentación bastante alta, y ese resultado fue acorde con la idea de que los empleados domésticos conviven en el mismo lugar de residencia que sus patrones o se localizan cercanamente. Los empleados domésticos, grupo que en 2005 se encontraba bastante subrepresentado en las localidades, siendo alrededor de más de treinta, ahora en la mayoría de las localidades pasa a tener sobrerrepresentación: no solo se localizaron empleados domésticos de manera más uniforme en las diferentes localidades, también los valores del índice de localización se acercaron entre sí; mientras que en 2005 existía un valor atípico como el de Chapinero, por encima de 8, para 2014 ninguna localidad sobrepasó el valor de 2 del coeficiente. Es clara la convergencia en toda la zona metropolitana de Bogotá para encontrar empleados domésticos, esto es visto de manera más clara en la figura 8.

Figura 7. Coeficiente de localización de los empleados domésticos – 2005

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Fuente: Construido con base en la encuesta multipropósito de 2014, dane y sdp (2014).

Figura 8. Coeficiente de localización de los empleados domésticos – 2014

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Fuente: Construido con base en la encuesta multipropósito de 2014, dane y sdp (2014).

27Por su parte, los empleados sin remuneración resultaron escasos de encontrar, en algunos casos correspondieron a cero, por lo cual no hay sorpresa en encontrar que en casi todas las localidades dicha posición ocupacional estuvo subrepresentada, tal cual se muestra en la figura 9. La posición ocupacional de los empleados sin remuneración sufrió ligeras variaciones en su composición. La representación de este grupo en las localidades para 2014 mantuvo valores cercanos a uno, bien fuera por encima o por debajo, algo que también se observa en la figura 10, es decir, del coeficiente de localización. Se destaca que entre las localidades no se presentó gran modificación para este grupo de trabajadores.

Figura 9. Coeficiente de localización de los empleados sin remuneración – 2005

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Fuente: Construido con base en la encuesta multipropósito de 2014, dane y sdp (2014).

Figura 10. Coeficiente de localización de los empleados sin remuneración – 2014

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Fuente: Construido con base en la encuesta multipropósito de 2014, dane y sdp (2014).

9.5 Índice de segregación

28A continuación, en la tabla 4 se pueden observar los resultados del índice de segregación para 2005 y 2014, respectivamente, y para cada una de las posiciones ocupacionales, además de su respectiva variación entre los dos años.

Tabla 4. Índice de segregación

Nombre

IS 2005

IS 2014

Diferencia

Obreros

0.1003

0.0785

-0.0218

Patrones

0.2077

0.2609

0.0532

Cuenta propia

0.0875

0.0787

-0.0088

Domésticos

0.5062

0.1515

-0.3547

Sin remuneración

0.1713

0.1974

0.0261

Fuente: Realizada en la aplicación Geo-Segregation Analyzer con datos del censo del 2005 (dane, 2006) y encuesta multipropósito de Bogotá de 2014 (dane y sdp, 2014).

29Para el índice de segregación, los valores cercanos a cero indican una distribución uniforme de la población y desigual cuando son más cercanos a uno. Al analizar el índice de segregación con los resultados del coeficiente de localización, se pudo observar que ambos son consistentes con el hecho de que obreros y empleados por cuenta propia se encuentran distribuidos uniformemente a lo largo la zona metropolitana de Bogotá. Para estos dos grupos, que fueron los mayoritarios en los dos años analizados, se observó que resultaron ser los mismos que presentaron los menores valores para el índice de segregación en los dos años. De igual forma, para estos dos grupos se presentó una disminución de la segregación laboral, en el primer caso, del 2.1% y en el segundo, del 0.88%. Lo que resulta llamativo del resultado obtenido es que para el año 2014 la segregación laboral de obreros y empleados por cuenta propia prácticamente se igualó, con valores del 7.85% y 7.87% respectivamente, es decir, que la variación poblacional porcentual negativa de unos y la positiva de los otros significó un cambio de posiciones ocupacionales: muchos de quienes eran obreros pasaron a ser empleados por cuenta propia, lo que a su vez pudo ser consecuencia de políticas de flexibilización laboral, como la Ley 50 de 1990 (Congreso de Colombia, 1990), el aumento del emprendimiento y de la informalidad.

30Por otra parte, los patrones, quienes tenían un índice de segregación alrededor del 20%, pasaron a segregarse y a tener un índice de segregación algo por encima del 26%. Este aumento es entendido como significativo, pues es parte de la comprobación de que los patrones se están autosegregando, aunque su distribución fue algo más uniforme a lo largo de las localidades, teniendo en cuenta el coeficiente de localización; en algunas se concentraron más, como es el caso de una localidad como Chapinero, donde el aumento fue bastante alto. Como dato relevante, en el año 2005 los patrones se encontraban como el segundo grupo más segregado, a una distancia considerable de los empleados domésticos, y en 2014 pasaron a ser el grupo más segregado de la zona metropolitana; desde luego, cuando se toma en cuenta que entre 2005 y 2014 el número de patrones presentó una variación negativa en todas las localidades, el resultado se hace más significativo. Existen diversas explicaciones a estos resultados, pero las más relevantes giran en torno al aumento de las desigualdades salariales en la ciudad, generadas por la concentración de ingresos en unos pocos, es decir, que cada vez es más difícil para alguien ser patrono; además, que dado el cambio en las condiciones laborales se genera un cambio en cuanto a ocupaciones de carácter independiente, junto con el mismo traslado de quienes antes eran sus obreros a tomar otras posiciones ocupacionales.

31De los resultados más significativos se destaca el caso de los empleados domésticos. Como se mencionó en párrafos anteriores, para el año 2005 se observó, según datos, su marginación en comparación con el resto de los grupos analizados en la mayoría de las localidades: para ese año, su índice de segregación era el más alto, con un valor alrededor del 50%; sin embargo, para 2014 su índice de segregación fue alrededor del 15%, siendo la disminución más significativa en los niveles de segregación, ubicándose como el tercer grupo más segregado; además, su variación poblacional porcentual aumentó en todas las localidades. Lo anterior implica una distribución más uniforme de esa población de trabajadores a lo largo de las localidades. La explicación de la inclusión socioespacial de los empleados domésticos guarda estrecha relación con la precarización del trabajo en Bogotá. El aumento de los empleados domésticos en la zona metropolitana de Bogotá es una ratificación de que la calidad de los empleos en la ciudad ha caído considerablemente; ha sido tan contundente la inclusión de estos grupos de trabajadores en las relaciones laborales, que en el Congreso de la República se sancionó la Ley 1788 de 2016 (Congreso de Colombia, 2016), bajo la cual se otorgan ciertos beneficios, como primas de servicios, a los empleados de esa posición ocupacional.

32Los empleados sin remuneración, quienes en gran parte son empleados familiares, presentaron un aumento en sus niveles de segregación por encima del 2%, aunque la variación en cuanto al porcentaje de ese grupo sobre el total de los trabajadores fue irregular en las diferentes localidades. Una explicación puede estar relacionada con la misma flexibilización laboral, pues quienes antes prestaban actividades sin remuneración pudieron acceder a otras actividades mediante contratos como los de prestación de servicios, siendo un poco más difícil para 2014 encontrar ese tipo de trabajadores; incluso se seguían presentando localidades que tuvieron un valor de 0 para esa posición ocupacional, por lo cual, quienes pertenecían a ese grupo de trabajadores se encontraron algo más segregados en 2014 respecto a 2005.

9.6 Índice de disimilitud multigrupo

33D Índice de disimilitud multigrupo (2005) 0.1280

34D Índice de disimilitud multigrupo (2014) 0.0895

35Contrario al índice de segregación, en el que se encuentra el valor para cada grupo, los resultados del índice de disimilitud multigrupo permiten observar la segregación en su conjunto en la zona metropolitana de Bogotá. Como se puede observar, al tomar en cuenta la composición total de los grupos representados en el mercado laboral, dicha segregación disminuyó en un valor cercano al 4%. Ahora bien, este índice genera una mirada más clara de la configuración de las unidades analizadas en el espacio. Al comparar las proporciones entre los diversos grupos, es evidente que, gracias al efecto de grupos como los empleados domésticos y los trabajadores por cuenta propia, quienes pasaron a tener una mayor notación en la localización en las localidades, es posible en la configuración del espacio laboral encontrar trabajadores de todos los grupos de una manera más igualitaria; es decir, el valor de trabajadores que tendrían que cambiar de residencia o lugar de trabajo ha disminuido, para llegar a un valor perfecto de distribución uniforme en el espacio. Por ejemplo, si en 2005 se tenía mayor dificultad para encontrar empleados domésticos o patrones en todas las localidades, en 2014 fue posible hallarlos más fácilmente.

36Aunque en principio se podría caer en el error de considerar que no es posible que, dadas las características de una ciudad como Bogotá, la segregación haya disminuido, si se toman en cuenta los resultados de los anteriores índices y que para el ejercicio aquí presentado la segregación es distribución desigual de dichas ocupaciones en el espacio, las posiciones ocupacionales con empleos de mejor calidad, como lo son las de los patrones, se alejaron del resto, mientras que las demás decayeron. Resumiendo, los ricos se están segregando y, como los demás grupos, por su tamaño poblacional, al integrarse ejercieron mayor fuerza en la disminución de la segregación laboral para la zona metropolitana de Bogotá.

9.7 Índice de interacción

37Las tablas 5 y 6 muestran qué probabilidad existe de que un individuo perteneciente a una de las posiciones ocupacionales comparta en una localidad con otro individuo de otra posición ocupacional. Vale la pena recordar que los valores tienen una interpretación contraria respecto a los dos índices anteriores y que este índice toma en cuenta, a mayor cabalidad, la configuración espacial de las localidades respecto a sus tipos de trabajadores. Para el año 2005, los obreros tenían una probabilidad bastante alta de interactuar con los demás grupos, mientras que los demás tenían valores más cercanos a cero, presentando situaciones más segregativas.

Tabla 5. Índice de interacción (xPy) 2005

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Fuente: Realizada en la aplicación Geo-Segregation Analyzer con datos del censo de 2005 (dane, 2006).

38Para el año 2014, los obreros y los patrones disminuyeron la probabilidad de interacción con los demás grupos. Las caídas significativas en el índice para los patrones confirman que se segregaron más. Los aumentos del índice para los trabajadores por cuenta propia y los empleados domésticos confirman el mayor peso que ganaron esos grupos en las localidades. Los empleados sin remuneración sufrieron variaciones poco relevantes para el análisis de este índice, algo que al igual que en los demás casos ya se había observado en el coeficiente de localización.

Tabla 6. Índice de interacción (xPy) 2014

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Fuente: Realizada en la aplicación Geo-Segregation Analyser de la encuesta multipropósito de Bogotá, 2014 (dane y sdp, 2014).

Reflexiones finales

39Es necesario que los estudios de la segregación laboral incorporen en mayores ocasiones el análisis espacial para obtener mejores resultados acerca de la igualdad de los grupos de trabajadores en un determinado territorio. Los elementos utilizados para la medición de la segregación residencial resultan ser muy útiles al momento de medir la segregación laboral de modo espacial.

40En el estudio realizado, al observar el porcentaje de las diferentes posiciones ocupacionales sobre el total de los trabajadores de la ciudad, son evidentes las disminuciones y los aumentos drásticos en la composición de dichas ocupaciones. Si en 2005 el grupo predominante correspondía a los obreros, con bastante distancia de los demás, para 2014 lo siguió siendo, pero con una diferencia: el peso de los demás grupos cobró mayor relevancia, en especial el de los trabajadores por cuenta propia y el de los empleados domésticos.

41Existen indicios fuertes, según los resultados obtenidos y la representación cartográfica vista en las diferentes figuras, de que, a pesar de la mejor distribución de los grupos en la ciudad, existen localidades específicas para cada una de las posiciones ocupacionales que se apartan más de los resultados de las demás, mostrando una tendencia hacia la segregación o sobrerrepresentación, situación que puede agudizarse en los próximos años.

42Al observar la segregación para cada grupo, los resultados se diferencian: algunos aumentaron y otros disminuyeron en su segregación, destacándose el caso del aumento de este índice en los patrones y la fuerte disminución de los empleados domésticos, quienes dejaron de estar marginados. Al analizar en un solo índice la distribución en el espacio de las posiciones ocupacionales, se encontró que es más uniforme, como lo muestra el índice de disimilitud multigrupo; por otra parte, la interacción mucho menor de los patrones con los demás grupos y el aumento de dicha interacción por parte de los empleados por cuenta propia y de los empleados domésticos confirman la segregación antes mencionada para los primeros y la mayor inclusión en la composición laboral de los otros.

43La flexibilización laboral y la precarización de trabajo pueden ser los motivos más importantes para los resultados que se obtuvieron en cada uno de los grupos. Las políticas laborales que pretenden un menor desempleo entre la población deberían tomar en cuenta no solo la generación de empleo, sino también su calidad, pues los diferenciales salariales entre empleos que requieren mejores calificaciones frente a los que no las necesitan contribuyen a un aumento de la segregación, a la discriminación o a una diferenciación y concentración de empleados por cualidades y características socioeconómicas en las localidades.

Futuras líneas de investigación

44– La segregación laboral analizada de modo espacial puede brindarnos unas mejores perspectivas acerca de la distribución, interacción e inclusión de los diversos grupos de trabajadores de una sociedad, por lo tanto, los análisis posteriores pueden ir encaminados a ampliar el rango de las unidades espaciales analizadas, es decir, realizar el análisis bien sea para regiones específicas o para todo el país, siempre y cuando existan los mínimos datos estadísticos necesarios.

45– Siendo consistente con lo anterior, ha de proponerse mayor caracterización de los datos; por ejemplo, los resultados hubieran sido diferentes si entre los obreros se hubiera podido distinguir por actividad realizada y nivel de ingreso. Al momento de obtenerse estadísticas con mejores procesos de elaboración, es posible realizar análisis más detallados de la segregación laboral. De igual manera, ante la existencia de estadísticas diferenciadas por género, aunque sea para las posiciones ocupacionales utilizadas en el documento, se podría realizar un análisis de la segregación laboral por género con el auxilio de la economía espacial.

46– De ser posible, realizar un análisis de la segregación laboral teniendo en cuenta la movilidad de los trabajadores, es decir, el lugar donde viven y el lugar en donde trabajan. Los flujos de población entre localidades pueden otorgar una mejor perspectiva a la segregación laboral si se tiene en cuenta que, a diferencia de las clases más altas, para los demás grupos los lugares de trabajo no se encuentran principalmente en las zonas donde predominan sus residencias.

47– Aunque los índices de segregación residencial utilizados en los estudios urbanos que toman en cuenta la configuración espacial de las unidades son de gran utilidad para calcular otro tipo de efectos presentados en un territorio, se debe considerar la posibilidad de construir otro que, sin perder de vista los aspectos espaciales, sea más consistente con la segregación laboral.

Notes

1 Con el objetivo de evitar algún tipo de ruido blanco, se excluyó de las mediciones desarrolladas la localidad de Sumapaz, así como también a las personas que no informaron sus datos, en comparación con las demás localidades y municipios en las diferentes posiciones ocupacionales; no son significativos y podrían generar un sesgo en los diferentes índices calculados.

2 En la introducción al uso y manejo de la aplicación Geo-Segregation Analyzer, sus autores destacan lo siguiente: “Geo-Segregation Analyzer: un software de código abierto para calcular índices de segregación residencial. Actualmente, los índices de segregación residencial son una técnica bien conocida y son utilizados cada vez más en estudios urbanos. Sin embargo, sin herramientas de cálculo, obtener los índices de segregación se puede convertir en un proceso largo y complicado. Por lo tanto, este proyecto tiene como objetivo desarrollar una aplicación multiplataforma libre –que pueda funcionar con Windows, Mac. Linux y Unix– y que permita el cálculo con los datos o ciudad que se desee. Geo-Segregation Analyzer es un software de código abierto con licencia gnu lgpl. Desarrollado con la librería GeoTools (versión 8.0), el software permite (1) leer ficheros esri Shapefiles (formato de datos geoespaciales); (2) visualizarlos en una o más vistas; (3) calcular cuarenta índices de segregación residencial”. La aplicación fue desarrolla por Philippe Apparicio –profesor asociado del Institut de la Recherche Scientifique-Centre Urbanisation Culture Société, quien también es director del proyecto– y otros dos programadores más: Éric Fournier y Denis Apparicio. La plataforma de trabajo está disponible en diferentes idiomas para su uso, ya que cuenta con un equipo de diferentes traductores, y se encuentra en el sitio web http://geoseganalyzer.ucs.inrs.ca/. De la aplicación se destaca su fácil entorno de manejo y la facilidad de uso de los índices, pues evita lo tedioso que se puede volver el calcularlos manualmente. Sin embargo, en ciertas representaciones cartográficas no se presenta una escala de los valores calculados y tampoco es posible editar los datos utilizados en los mapas, lo que obliga a usar otro tipo de software en el que se puedan editar los datos de dichos mapas y el tipo de archivo que se exige al utilizar la plataforma.

Auteur

Especialista en Economía Urbana y Regional y economista de la Universidad Externado de Colombia. Realizó su práctica laboral en el Departamento Nacional de Planeación y fue asistente de investigación en el Observatorio MetroMun: Coyuntura Metropolitana y Municipal, de la Facultad de Economía de la Universidad Externado de Colombia.

© Universidad externado de Colombia, 2017

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