Introducción

El objetivo de este artículo es estudiar los niveles de ocupación, ingresos y condiciones laborales de quienes trabajan en actividades culturales en México, en el período 2019-2024. La motivación para escribir este texto se origina en el hecho de que, si bien existen estudios sobre estos temas, estos están restringidos en cuanto a su cobertura de ocupaciones creativas y culturales, o su estudio de condiciones de trabajo está limitado a ciertas actividades. Ejemplos de lo anterior pueden verse en Oliva (2017), Sánchez et al. (2019), Guadarrama et al. (2023). Incluso en trabajos con una cobertura sectorial y ocupacional exhaustiva como Valdivia et al. (2020) no se examina el tema de las condiciones laborales, más allá de discutir los ingresos. En estas ausencias inciden las limitaciones propias de las fuentes existentes. Por ejemplo, los límites de las desagregaciones (Molina, 2022), como es el caso de la Encuesta Nacional de Ocupación o, por otro lado, debido a la ausencia de información ocupacional más detallada, como es el caso de los Censos Económicos o de la Encuesta del Cuestionario Ampliado del Censo de Población.

Por razones que se explican con detalle en una de las secciones siguientes, la estrategia de análisis se basa en trabajar con una clasificación de dieciocho ocupaciones, construida a partir del Sistema Nacional de Clasificación Ocupacional del INEGI. De esa lista se seleccionaron dos grupos de ocupaciones con fuertes vínculos con las actividades creativas y culturales. Se examinaron tres aspectos primordiales de las condiciones laborales de quienes trabajan en estas actividades: los ingresos por trabajo, la segregación ocupacional por género e ingreso y la precarización laboral. El primero ya ha sido estudiado (Valdivia et al., 2020; Valdivia y Luna, 2019), los otros temas han sido o bien tocados superficialmente, o bien su estudio se ha circunscrito a algunas pocas actividades (Jaramillo-Vázquez, 2022; Molina y Garduño, 2022; Guadarrama et al., 2023; Garduño et al., 2024; Pertierra et al., 2024)

A la luz de las consideraciones anteriores, el artículo se desarrolla como sigue: en la primera sección se discuten los aspectos generales de los conceptos que se usaran en el artículo, a saber, la segregación ocupacional y de ingresos; así como la precariedad laboral. Se cierra el apartado discutiendo la elección de indicadores relativos al nivel de ocupación, ingresos laborales y condiciones de trabajo que se analizan posteriormente. En la segunda sección se usan los datos de la Cuenta Satélite de Cultura del Sistema de Cuentas Nacionales para tener un panorama general de la actividad, para después presentar cifras desagregadas de ocupación de acuerdo con la ENOE. Se discute también, los resultados de un análisis de los datos provenientes de la Encuesta del Cuestionario Ampliado del Censo de Población 2020, misma que permite complementar las fuentes inicialmente discutidas en este apartado. En la tercera sección se presentan los datos sobre segregación ocupacional y de ingresos laborales según sexo. En la cuarta sección los resultados del cálculo de un índice de precariedad laboral y finalmente algunas conclusiones y temas de posibles investigaciones a futuro.

1. Precariedadlaboral. Unadiscusiónconceptual

La discusión sobre la calidad del empleo ha estado presente en los estudios laborales, sobre todo a partir del surgimiento de la noción de Calidad de Vida Laboral (Quality of Work Life-QWL), cuya historia puede encontrarse en Martel y Dupuis (2006). Como una faceta importante del tema se encuentra la noción de Calidad del Trabajo en sí, tema que se desarrolla ampliamente en Muñoz de Bustillo et al., (2011), y nos remite más a las condiciones sociales de la actividad laboral que a la situación de salubridad, estrés o ambiente laboral asociadas con los estudios clásicos de Calidad de Vida Laboral (ver, por ejemplo, Taylor,1978). Es importante notar que el trabajo clásico de Braverman (1974), al poner el acento en los mecanismos de control de los procesos de trabajo capitalista, muestra las limitaciones intrínsecas del enfoque de la QWL.

La irrupción del neoliberalismo, con sus proyectos de flexibilización laboral, cancelación de derechos y ataques a los sindicatos (Glyn et al., 2006; Glyn, 2007), genera un renovado interés por el estudio de las condiciones sociales de los trabajadores, una de cuyas vertientes es la idea del fin de la sociedad salarial (Castel, 1995). Este proceso va a tener como consecuencia la (re)aparición del concepto de precariedad (Betti, 2018) aunque Quinlan (2012), muestra otra perspectiva sobre los antecedentes del uso del concepto “precariedad laboral”, entendido como inseguridad laboral y que culmina, entre otros, con las aportaciones de Rodgers, G. y Rodgers J. 1989) quienes acotan la idea de precariedad laboral al conjunto de trabajos no permanentes, con salarios inadecuados, sin prestaciones laborales y sociales y sin capacidad de incidir en los procesos de trabajo. Es esta interpretación la que adaptaremos al contexto nacional para examinar los procesos de precarización del trabajo, esto es el cambio en los niveles de precariedad laboral en diversas ocupaciones o sectores específicos.

En América Latina, la discusión aparece con los cambios laborales inducidos por la irrupción del neoliberalismo en los años 80, caracterizados por el ataque a los sindicatos y, en general, a los derechos de los trabajadores. Así tenemos los trabajos pioneros contenidos en Galín y Novick, (1990) para la Argentina. Leite discute la llegada de la precariedad en Brasil en la década de los noventa (Leite, 2010) y observa la necesidad de usar el concepto de precarización para estudiar cómo evoluciona este fenómeno. En México hay diversas aportaciones a la discusión de lo que es la precariedad en general, algunas de las cuales, al utilizar un enfoque más cualitativo, dificultan las comparaciones Inter temporales (por ejemplo, Guadarrama et al., 2012). Otra propuesta más en la lógica del trabajo de Rodgers y Rodgers (1989) la encontramos en Rubio (2010), quien sin embargo no utiliza en su análisis todas las dimensiones planteadas por Rodgers. Una discusión más integral puede encontrarse en Rojas y Salas (2008), quienes discuten el concepto de precariedad y muestran la evolución de los componentes derivados de la definición de Rodgers y Rodgers en el empleo en México entre 1995 y 2004. Sin embargo, hasta el momento no se observa un consenso en cómo definir y mucho menos en cómo medir la precariedad, como se deriva de una atenta lectura de Peláez y García (2020). Los siguientes párrafos estarán dedicados a discutir el problema de la medición (OECD/JRC-European Commision, 2008). A partir del reconocimiento de que la precariedad laboral es un fenómeno multidimensional, que tiene también dimensiones cuantitativas, es posible plantear el problema de cómo medirla; es decir, qué instrumentos están disponibles para construir medidas sintéticas. Dada la necesidad de tener una medida sumaria que refleje “el grado o nivel” de precariedad laboral, se observa que en México se han usado dos tipos de medidas que difieren en los pesos que utilizan, según la expresión siguiente,

$\text{I=}{\sum }_{i=1}^{i=r}{a}_{i}w$

Donde I es el índice escogido, $a=\left(a_{1,....,}{a}_r\right)$ es el vector correspondiente a una observación de coordenadas $a_i$, para cada variable que se incluye en el índice,$i=1,....,r,$ y $w=(w_1,....,w_r)$ es el vector correspondiente de los pesos usados para ponderar cada observación.

Los pesos utilizados son o bien una proporción de individuos en la población que satisfacen la condición definida por la variable i, –por ejemplo, la proporción de personas con contrato permanente–, o bien son pesos derivados del análisis de componentes principales aplicado al conjunto donde los $a^i$ son los vectores con las observaciones existentes para cada variable considerada en el análisis.

Los artículos de Rubio (2010) y de Martínez-Licerio et al., (2019) utilizan promedios simples de variables inspiradas en el trabajo de Rodgers y Rodgers, pero que no incluyen todas las dimensiones consideradas por estos últimos autores. Habría que añadir las críticas a las ponderaciones con pesos iguales para todas las variables (Becker et al., 2017), ya que significa dar igual importancia a cada variable considerada en la construcción del índice. Pero la elección de otros ponderadores, a partir de un análisis de componentes principales, para construir un índice de precariedad, debe respetar la estructura teórica que sustente la selección de variables. En la literatura latinoamericana es posible encontrar tres vertientes: la selección de variables discretas, no solo binarias, y la selección o construcción de variables continuas. En el primer caso, en Escoto (2010) tenemos el ejemplo de uso de variables discretas, usando correlaciones policóricas donde la noción de precariedad es injustificadamente aplicada a patrones, trabajadores por cuenta propia y finalmente a trabajadores asalariados. En ese texto se usan tres componentes principales, y se construyen índices para cada una de las variables que fueron seleccionadas. En resumen, se trata de un ejercicio estadístico sin sustento teórico para la selección de las variables que fueron usadas en las estimaciones de componentes principales y el método es aplicado sin considerar el contexto teórico donde fue creada la noción de precariedad: el análisis de las condiciones de trabajo asalariado. Otro caso semejante de mediciones sin teoría (Koopmans, 1947) lo encontramos en el texto de Pineda y Acosta (2011) donde se construye un índice de calidad del trabajo a partir de un análisis de componentes principales para diecisiete y trece variables, usando también variables nominales que son aproximadas por funciones continuas mediante el procedimiento de Optimal Scaling. Sin embargo, en ese estudio no hay un análisis exhaustivo de los trabajos teóricos que sustentan la noción de calidad del trabajo, de modo que la selección de variables recurre a un procedimiento ad hoc. Por ejemplo, los ingresos individuales se estiman usando ecuaciones tipo Mincer y se comparan con los datos reales, es decir, se usa como variable el residuo de la ecuación de Mincer. Todo esto sin ninguna justificación ni teórica ni práctica.

La metodología que usamos en este texto para el cálculo de los índices de precariedad está basada en el análisis de componentes principales para un conjunto de variables (continuas) que buscan aproximar las condiciones de la definición de Rodgers y Rodgers (1989), adaptándolas al contexto nacional (Quintana et al., 2020). En la siguiente sección la presentamos con detalle.

Ahora pasamos a un tema conexo: ¿cómo se expresa la precariedad laboral cuando se introduce en el análisis la noción de género?

Para responder a esta pregunta recurrimos al trabajo de (Valenzuela y Reinecke, 2000) quienes en el capítulo dos de su libro presentan una serie de consecuencias de la segregación ocupacional por género las cuales deben agregarse a los elementos que conforman la definición de precariedad laboral con la cual estamos trabajando. Los puntos más relevantes señalados son las visibles diferencias de ingresos entre hombres y mujeres y la concentración de mujeres en ocupaciones de bajos rendimientos monetarios. Ambos fenómenos no hacen sino acentuar la intensidad con la que actúan la ausencia de protección social o el incumplimiento de la legislación laboral. Además, las condiciones de ser trabajadoras no pagadas en las tareas de reproducción social de las familias implican también consecuencias sobre las horas trabajadas y el tipo de contrato de las mujeres.

Por estas razones, además de estudiar la precariedad de los trabajos de cultura y los trabajos creativos, examinaremos también las condiciones de segregación ocupacional por género, así como las diferencias de ingreso para la población total y para los trabajos de cultura y trabajos creativos.

2. Lasfuentesdisponibles: alcancesylimitaciones

El primer punto por discutir es el del alcance de la idea de ocupaciones culturales y creativas. En este sentido, las observaciones de Markusen et al., (2008) y de Cruz y Teixeira (2014) sobre la necesidad de considerar simultáneamente el sector y la ocupación al momento de estudiar a los trabajadores de la cultura y a los trabajadores del sector creativo son muy pertinentes. Sin embargo, el estudio longitudinal de este fenómeno exige estadísticas muy desagregadas, las cuales existen en un número reducido de fuentes. O tratamos con censos, ya sea económicos o de población, o tratamos con estadísticas laborales o industriales, o con el DENUE (Directorio Estadístico Nacional de Unidades Económicas), o bien con las Cuentas Satélite del Sistema de Cuentas Nacionales. Estas fuentes, tomadas en conjunto, pueden darnos una idea muy fina de cómo evolucionan las actividades culturales y creativas, pero cada una tiene límites que señalaremos más adelante. Ahora discutimos la cobertura de las ocupaciones culturales y creativas. En Valdivia et al. (2020) se plantea una lista de ocupaciones y sectores que deben ser incluidos en lo que los autores llaman la “triada creativa”, mediante la cual orientan la discusión en su recorrido por las diversas fuentes examinadas. Sin embargo, los requisitos de información necesarios para calcular los índices de segregación o de precariedad limitan las fuentes disponibles. Para estimar los índices de precariedad necesitamos información sobre el tipo de contrato, cobertura de protección social, cobertura de derechos laborales, ingresos y jornada laboral. Mientras que los índices de segregación requieren información desagregada por sexo, así como información de ingresos por sexo. Y a mayor detalle, el cálculo del índice de segregación reflejará mejor las condiciones de segmentación por motivos de sexo.

Tomando en cuenta estas necesidades, veamos ahora hasta dónde las fuentes disponibles nos permiten esos cálculos: tanto la Cuenta Satélite de la Cultura, como el DENUE (Directorio Estadístico Nacional de Unidades Económicas), así como los Censos Económicos proporcionan información sobre la ocupación en establecimientos, sin desglosar estas cifras a nivel de los individuos que participan en las unidades económicas. De esta forma, no permiten su uso para cálculos de precariedad laboral, pero sí de segregación ocupacional por sectores de actividad. La excepción son las cifras del DENUE donde no se capta una cifra de trabajadores por establecimiento sino se obtiene un rango donde se ubica su número y, por tanto, no hay datos de la división de trabajadores por sexo. De las estadísticas periódicas existentes, tenemos como fuentes posibles de información los Censos de Población (más precisamente, los resultados del Cuestionario Ampliado del Censo) y la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo. El Cuestionario Ampliado permite calcular índices de segregación ocupacional e ingresos para un desglose de 178 ocupaciones, pero al no tener información sobre tipo de contrato, no permite el cálculo del índice de precariedad.

La otra fuente, la ENOE, tiene la información necesaria para calcular los índices de precariedad y segregación con un desglose de 410 ocupaciones. Sin embargo, un desglose tan detallado puede traducirse en observaciones sin expandir con un número muy reducido de individuos. Los datos de la ENOE no pueden desagregarse a los niveles necesarios para emparejar las actividades económicas incluidas en la Cuenta Satélite, sin perder significancia estadística, y mucho menos permiten trabajar con confianza a escala de áreas metropolitanas.

Por las razones anteriores, para fines de estimar los índices de precariedad, trabajaremos con una agrupación de diecisiete ocupaciones, mismas que pueden observarse en el cuadro 1, donde mostramos las cifras expandidas y sin expandir, las cuales apoyan las afirmaciones del párrafo anterior sobre las limitaciones que tiene el desagregar las ocupaciones.

3. Segregaciónocupacionalporgéneroydiferenciasdeingresospor sexo

En esta sección se presentan los resultados de varias estimaciones que muestran la segregación ocupacional y su correlato, las diferencias de ingresos.

Antes de presentar los resultados numéricos, debemos precisar qué entendemos por segregación ocupacional y cómo la medimos en este texto. En primer lugar, la idea de segregación por ocupaciones remite al hecho de que hombres y mujeres están distribuidos en diferentes proporciones entre las ocupaciones. Mientras más desagregada sea la división de ocupaciones, más visible será que hay concentraciones diferenciadas según el sexo. Por este motivo, consideramos que hay segregación por sexo en las ocupaciones si la proporción de hombres y mujeres por ocupación es diferente de la proporción de hombres y mujeres en la población ocupada. Si la distribución de hombres y mujeres fuera totalmente al azar, la proporción correspondiente en cada ocupación sería la proporción poblacional. Cuando esto no ocurre, significa que hay fuerzas actuando para cambiar las proporciones por ocupación. Una de estas fuerzas es la distribución desigual por características de género, como la que existe en las actividades de educación infantil, donde la mayoría de los maestros son mujeres.

Siguiendo la propuesta de Salas y Leite (2007) usaremos el índice de segregación de Karmel-MacLachlan (KM) (Karmel y Maclachlan, 1988) que definimos enseguida:

$\text{IP=}\left(\frac{1}{\text{T}}\right)\sum _{j=1}^n|f_j-a({\text{M}}_j+{\text{F}}_j\left)\right|$

Donde T es la población total, a es la proporción de mujeres en la población, n es el número de ocupaciones, y Mj y Fj son los totales de hombres y mujeres en la ocupación j-esima.

Como un ejercicio inicial, calculamos este índice usando los datos del Cuestionario Ampliado del Censo de 2020 y de la ENOE para el primer trimestre de 2019 y 2021. El dato censal es usado como simple comparación con los resultados de la ENOE, usamos la máxima desagregación posible de ocupaciones, y comparamos la contribución de las actividades artísticas a cada índice. De esta manera aislamos el efecto del tamaño de cada ocupación en el índice total.

Por motivos de espacio solo presentamos los resultados de los índices sin mostrar los datos usados en el cálculo; estos se pueden solicitar a los autores.

Los resultados aparecen en el cuadro siguiente:

Las cifras del cuadro 2 deben ser analizadas con precaución, ya que solo son indicativas de la presencia de segregación por sexo. De hecho, el índice puede ser interpretado como “El índice denota el empleo total que tendría que reubicarse con reemplazo para lograr una segregación cero por género, pero manteniendo la estructura ocupacional y las proporciones totales de empleo por género.” (Watts, 1995) Hay que considerar que una mayor desagregación de las ocupaciones significa, en general, un aumento en el índice ya que las diferencias de composición por sexo se aumentan cuando se abren las clasificaciones. Sin embargo, el cambio entre 2019 y 2024 sí expresa un aumento en la segregación. Un análisis más detallado de las ocupaciones que contribuyeron al cambio muestra que estas son básicamente actividades de servicios, mismas que vieron incrementados sus índices de segregación. Calculamos también un índice de segregación para el grupo de ocupaciones artísticas y culturales que aparece en el cuadro 3. El resultado fue un índice KM=26.9%.

Ahora bien, si observamos el número de personas en cada ocupación, el correspondiente valor para la cifra de la encuesta es muy pequeño. De manera que el intentar hacer comparaciones a lo largo del tiempo o bien desagregaciones mayores de los datos introduce un fuerte grado de incertidumbre en los resultados.

Por ese motivo, decidimos finalmente trabajar con una agrupación de dieciocho ocupaciones, destacando a las actividades artísticas, para proceder a examinar la segregación ocupacional y la precarización entre 2019 y 2024. Este tema lo desarrollamos en la siguiente sección.

4. Elanálisisdecondicioneslaboralesparadieciocho gruposocupacionales

En lo que sigue presentamos un análisis de la segregación ocupacional por género y de la precariedad laboral para el total de la población ocupada, en el caso de la segregación ocupacional, y para los trabajadores asalariados, en el caso de la precariedad laboral. Los grupos de ocupación que usaremos aparecen en el cuadro siguiente y distinguen a los trabajadores del arte, espectáculos y deportes, pero no a trabajadores creativos, quienes son incluidos en otras clasificaciones como en Valdivia et al., (2020) o en la clasificación de la Cuenta Satélite de Cultura del INEGI, que incluye también a los artesanos (INEGI, 2023).

Comenzamos con el análisis de la segregación ocupacional entre el primer trimestre de 2019 y el correspondiente de 2024.

Podemos observar en el cuadro 5 tres elementos importantes: el primero es la concentración de mujeres en ciertas actividades, por ejemplo, en el trabajo doméstico, en la venta ambulante, en la educación. El segundo elemento es la brecha de ingresos entre hombres y mujeres, llegando a extremos como el de los vendedores ambulantes o el trabajo como artesano u obrero. El tercero es la elevada presencia de trabajo por cuenta propia entre los trabajadores del arte, los espectáculos y el deporte.

Calculamos también los índices de segregación de Karmel-MacLa-chlan para estas ocupaciones en dos momentos: el primer trimestre de 2019 y el correspondiente de 2024. Como se deriva de los dos cuadros siguientes, el índice KM para el total de la ocupación nacional, que incluye tanto al trabajo asalariado como al no asalariado, sufrió un pequeño cambio al pasar de 17.4% en 2019 a 17% en 2024.

Las contribuciones de cada ocupación al total del índice (Watts, 1995; p. 360) muestran sus valores más elevados en aquellas ocupaciones más segregadas.

Como discutimos en la sección 2, una de las consecuencias del modelo neoliberal fue el proceso de pérdida de derechos laborales que se traduce en precarización. Este proceso de pérdida de calidad del trabajo fue muy expresivo en México, abarcando todas las actividades y una de sus expresiones más visibles fue la caída salarial que se prolongó hasta 2018. Ahora vamos a presentar un índice de precariedad construido a partir del trabajo de Rodgers y Rodgers (1989). Siguiendo las indicaciones de OECD/JRC-European Commision (2008) para la construcción de índices compuestos, construimos un índice (Salas, 2015) a partir de las siguientes variables:

a. Ausencia de contrato permanente

b. Ausencia de prestaciones sociales

c. Ausencia de servicios médicos

d. Ausencia de sindicato en el lugar de trabajo

e. Ingreso laboral por debajo de dos veces la línea de pobreza patrimonial

Es entonces que, a partir de k=5 variables, se define para cada ocupación i en el periodo t=1 un vector de tamaño 5, en el cual cada elemento representa la proporción de la población asalariada que posee cada una de las características previamente establecidas.

Esta construcción es un medio para capturar la acción de las fuerzas institucionales e históricas que impactan las relaciones laborales estándar. Utilizaremos el análisis de componentes principales (ACP) para construir un índice de precariedad. El APC es una técnica estadística que distribuye la variación de un conjunto de datos multivariante entre componentes, lo que permite explicar la variabilidad de los datos observados a través de un número reducido de combinaciones lineales (Abdi y Williams, 2010). Como técnica de reducción de variables, agrupa el conjunto de variables en componentes, cada una de las cuales explica una proporción de la variabilidad de los datos en orden decreciente.

Esta técnica es importante porque enlaza con nuestra hipótesis de la precariedad laboral como un proceso multidimensional; es decir, todas las variables deben ser consideradas simultáneamente para comprender el concepto.

Para hacer comparaciones a lo largo de varios períodos, utilizamos el primer componente principal para el tiempo estimado y luego repetimos el proceso para los años siguientes. La idea es hacer que el índice sea comparable a lo largo del tiempo en relación con algún año base, para ver si la precariedad disminuyó o aumentó desde ese período determinado.

Una vez definidos los vectores donde los renglones corresponden a uno de los grupos ocupacionales escogidos, se procede a estimar las componentes principales que resultan ser autovectores de la matriz de correlaciones . Un aspecto relevante es que la suma de estos valores propios equivale a la varianza total de los datos; es entonces que el índice se construye mediante el producto escalar entre el vector propio asociado al mayor valor propio de la matriz de covarianza y el vector de variables . Esto es el primer componente principal de la matriz de covarianza.

Así, para cada estado durante un período de tiempo se definió un índice tal que:

${{\text{PRE}}_{it}={a^{\prime }}_{1k}{x}_{kit}=a_{1l}{x}_{1it}+a_{12}{x}_{2it}···+a_{1k}{x}_{kit}=\sum _{j=1}^k{a}_{1j}{x}_{jit}}_{}$

Para hacer comparaciones entre varios períodos, se emplea el vector propio estimado asociado con el valor propio más alto para el período t=1 y posteriormente se aplica el mismo proceso para las observaciones de los años siguientes (si los hubiera). De esta manera, el índice se vuelve comparable en el tiempo con respecto a algún año base, permitiendo evaluar si la precariedad ha disminuido o aumentado desde el período determinado.

Calculamos componentes principales a partir de los datos de ENOE y nuestra clasificación de ocupaciones para las variables referidas antes. Los resultados se muestran en el cuadro 8, en donde la primera componente principal explica el 75.16% de la varianza total.

Los coeficientes de la primera componente principal fueron usados como los pesos del índice de precariedad que se muestra en el cuadro 9. En el cuadro marcamos en negrita los mayores índices de precariedad, resulta altamente significativo reconocer que el trabajo más precarizado es el de los trabajadores agrícolas, seguido por el del trabajo doméstico y el de los vendedores y trabajadores ambulantes. Sin embargo, el de los trabajadores del arte, espectáculos y deportes se encuentra entre los más precarizados, con niveles de precariedad semejantes al de los trabajadores en servicios personales o al de los comerciantes. Muy lejos se encuentran estas ocupaciones de las menos precarias que corresponden a las de los funcionarios, miembros de las fuerzas armadas y profesionistas.

En el cuadro marcamos en negrita los mayores índices de precariedad, resulta altamente significativo reconocer que el trabajo más precarizado es el de los trabajadores agrícolas, seguido por el del trabajo doméstico y el de los vendedores y trabajadores ambulantes. Sin embargo, el de los trabajadores del arte, espectáculos y deportes se encuentra entre los más precarizados, con niveles de precariedad semejantes al de los trabajadores en servicios personales o al de los comerciantes. Muy lejos se encuentran estas ocupaciones de las menos precarias que corresponden a las de los funcionarios, miembros de las fuerzas armadas y profesionistas.

Un aspecto final que se deriva de los indicadores de precarización laboral es que para el conjunto de ocupaciones ha mejorado su situación al reducirse el índice de 2019 a 2024: para los trabajadores del arte esa disminución es de apenas 3.5%, mientras que para el grupo de profesionistas y para las fuerzas armadas fue del 8%, lo cual muestra que si bien existe una mejora relativa esta fue inferior al de la mayoría de las ocupaciones del país.

Conclusiones

El análisis desarrollado en este texto es el primer material de este tipo que busca dar cuenta, integralmente, de la calidad del trabajo de los ocupados en tareas culturales. Después de una discusión teórica y un análisis de los materiales que han estudiado la precariedad laboral en ese sector según diferentes acepciones, como mostramos en el texto, consideramos necesario concentrar nuestros esfuerzos en dos temas: la segregación ocupacional por género y la precariedad laboral. Mostramos que para cumplir simultáneamente ambas tareas solo podríamos usar una fuente: La ENOE. Mostramos entonces cómo los niveles de desagregación necesarios para estudiar ocupaciones individuales del Sistema Nacional de Ocupaciones 2018 del INEGI dan como resultado estimaciones inestables debido al reducido número de observaciones sin expandir que resultan de la ENOE. Por tanto, el estudio de las actividades creativas, en particular los artesanos, no pudo realizarse.

Decidimos entonces utilizar una agrupación de ocupaciones en dieciocho grupos entre los que se encuentran los trabajadores del arte, espectáculos y deportes.

Otro hallazgo que destacamos es la baja proporción de asalariados en este segmento de trabajadores y una segregación ocupacional en el segmento, la cual es mayor que la observada en la totalidad de la población asalariada. Estos resultados son coincidentes con las reflexiones de otros autores, como McRobbie (2009), sobre las condiciones adversas de muchos trabajos en el área de la cultura.

También se deben subrayar los hallazgos sobre las condiciones de trabajo de las ocupaciones artísticas en el país, ya que a pesar de la mejora relativa entre 2019 y 2024, la situación laboral de este sector es precaria. Una actividad tan importante como es la cultura merece políticas públicas que mejoren estas condiciones.

Referencias

Abdi, H. and Williams, L. J. (2010). Principal component analysis, Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics, 2(4), 433–459. John Wiley & Sons, Nueva York. https://doi.org/10.1002/wics.101.

Becker, W., Saisana, M., Paruolo, P., y Vandecasteele, I. (2017). Weights and importance in composite indicators: Closing the gap. Ecological Indicators, 80, 12-22. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2017.03.056.

Betti, E. (2018). Historicizing precarious work: Forty years of research in the social sciences and humanities. International Review of Social History, 63(2), 273-319. Cambridge University Press, Cambridge. .

Braverman, H. (1974). Labor and monopoly capitalism: the degradation of work in the twentieth century. Monthly Review Press. Nueva York.

Castel, R. (1995). Las metamorfosis de la cuestión social. Paidos. Buenos Aires.

Cruz, S. and Teixeira, A. A. C. (2014) Assessing the Magnitude of Creative Employment: A Comprehensive Mapping and Estimation of Existing Methodologies, European Planning Studies, 22(10), 2172-2209 https://doi.org/10.1080/09654313.2013.822475.

Escoto, A. R. (2010). Precariedad laboral juvenil en El Salvador, 2003-2007. [Tesis de Maestría. Flacso], México.

Galín, P. y Novick, M. (1990). La precarización del empleo en la Argentina. Clacso, Buenos Aires.

Garduño, B., Molina, A. E. y Pertierra, A. C. (2024). Public cultural institutions in Mexico and precarisation of creative labour. International Journal of Cultural Studies, 27(4), 456-473. https://doi.org/10.1177/13678779241245728.

Glyn, A., Howell, D., y Schmitt, J. (2006). Labor Market Reforms: The Evidence Does Not Tell the Orthodox Tale. Challenge, 49(2), 5-22. http:// www.jstor.org/stable/40722365.

Glyn, A. (2007). Capitalism Unleashed: Finance, Globalization, and Welfare. Oxford University Press. Oxford. https://doi.org/10.1093/acprof:oso/9780199226795.001.0001.

Guadarrama, R., García, R. E. y Tolentino, H. (2023). Precariedad laboral en México. Artes escénicas durante la Pandemia. Revista Mexicana de Sociología, (85), 755–781. Instituto de Investigaciones Sociales, UNAM, México.

Guadarrama, R., Hualde, A. y López, S. (2012). Precariedad laboral y heterogeneidad ocupacional: una propuesta teórico-metodológica. Revista Mexicana de Sociología, (74), 213–243. Instituto de Investigaciones Sociales, UNAM, México.

INEGI (2023). Sistema de Cuentas Nacionales de México. Fuentes y Metodologías. Año base 2018. INEGI, México.

Jaramillo-Vázquez, A. (2022). Labor Precariousness in the Cultural Sector:Consequences for Male and Female Artists Personal Lives in Mexico City. Sociológica México, 37(105), pp. 241–275. UAM Azcapotzalco, México.

Karmel, T. y Maclachlan, M. (1988). Occupational Sex Segregation —Increa- sing or Decreasing?. Economic Record, 64(3), 187–195. The Economic Society of Australia, Sidney. https://doi.org/10.1111/j.1475-4932.1988.tb02057.x.

Koopmans, T. C. (1947). Measurement Without Theory. The Review of Economics and Statistics, 29(3), pp. 161–172. MIT Press, Boston. http://www.jstor.org/stable/1928627.

Leite, M. (2010). El trabajo en el Brasil de los años 2000. Dos caras de un mismo proceso. Sociología del Trabajo, SIGLO XXI, Madrid. (pp. 25–46).

Markusen, A., Wassall, G. H., DeNatale, D., y Cohen, R. (2008). Defining the Creative Economy: Industry and Occupational Approaches. Economic Development Quarterly, 22(1), 24-45. https://doi.org/10.1177/0891242407311862.

Martel, JP, y Duouis, G. (2006). Quality of work life: theoretical and methodo- logical problems, and presentation of a new model and measuring instrument. Social Indicators Research 77, (pp. 333–368), Springer.

Martínez-Licerio, K. A., Marroquín-Arreola, J. y Ríos-Bolívar, H. (2019). Precarización laboral y pobreza en México, en Análisis Económico, 34(86), 113-131, UAM Azcapotzalco, México.

Mcrobbie, A. (2009). Reflections on Precarious Work in the Cultural Sector, in Bastian Lange et al. (eds) Governance der Kreativwirtschaft: Diagnosen und Handlungsoptionen. (pp. 123-138), Bielefeld: Transcript Verlag).

Molina, A. y Garduño, B. (2022). Work strategies developed by creative workers in Mexico City: Enhanced precarity and adjustments during pandemic social distancing periods. European Journal of Cultural Management and Policy, 12. https://doi.org/10.3389/ejcmp.2022.11087.

Molina, I. (2022). Disaggregating data in household surveys Using small area estimation methodologies 97 STATISTICS. 97. CEPAL, Santiago.

Muñoz de Bustillo, Fernández-Macías, E., Antón, J., y Esteve, F. (2011). Measuring More than Money: The Social Economics of Job Quality. https://dialnet.unirioja.es/servlet/libro?codigo=524031.

OECD/JRC-European Commission (2008). Handbook on Constructing Composite Indicators, Methodology and User Guide.

Oliva, J. (2017). Cultural Work: A Local Study on Labor Conditions in Three Cultural Sub-Sectors. Perspectivas de la Comunicación, 10(2), 143–170. Santiago.

Peláez, C. y García, C. (2020). El estudio de la precariedad laboral en México: retos y desafíos para pensar el siglo XXI. Veredas. Revista de pensamiento sociológico, (40), 94-124. UAM, Xochimilco.

Pertierra, A. C., Molina, A. E. y Garduño, B. (2024). The precarities of cultural and creative work through pandemic times. International Journal of Cultural Studies, 27(4), 447–455. SAGE Publications. https://doi.org/10.1177/13678779241247286.

Pineda, J. y Acosta, C. (2011). Calidad del trabajo aproximaciones teóricas y estimación de un índice compuesto, Ensayos sobre Política Economica, 29(65), 66–105. Elsevier.

Quinlan, M. (2012). The ‘Pre-Invention’ of Precarious Employment: The Changing World of Work in Context. The Economic And Labour Relations Review, 23(4), 3-23. https://doi.org/10.1177/103530461202300402

Quintana, L., Salas, C., Duarte, C., y Correa Quezada, R. (2020). Regional inequality and labour precariousness: An empirical regional analysis for Brazil, Mexico and Equador. Regional Science Policy & Practice, 12(1), 61-81. https://doi.org/10.1111/rsp3.12251

Rodgers, G. y Rodgers, J. (1989). Precarious Jobs in Labour market regulation: Atypical employment in Western Europe. International Institute of Labour Studies, Ginebra.

Rojas G. y Salas C. (2008). La precarización del empleo en México, 1995- 2004. Revista Latinoamericana de Estudios del Trabajo, 13(19), 40–78. RELET.

Rubio, J. (2010). Precariedad Laboral en México. Una propuesta de medición integral. Revista Enfoques, Facultad de Economía, Gobierno y Comunicaciones de la Universidad Central de Chile, 8(13), 77–87.

Salas, C. y Leite, M. (2007). Segregación Sectorial por Género: Una Compa- ración Brasil-México. Cadernos PROLAM, 7(2), 241–259. PROLAM, Universidad de Sao Paulo.

Salas C. (2015). Análisis de Componentes Principales: Una aplicación para construir un índice estatal de precariedad laboral, en Quintana L. y Andrés-Rosales R. Técnicas Modernas de Análisis Regional. (pp. 159-178). Plaza y Valdéz-UNAM, México.

Sánchez G., Romero J. y Reyes J. (2019). Los artistas y sus condiciones de trabajo. Una aproximación a su situación en México. Entreciencias: Diálogos en la Sociedad del Conocimiento, 7(21). 69-89. ENES UNAM-León. https://doi.org/10.22201/enesl.20078064e.2019.21.69464

Taylor, J. C. (1978). An Empirical Examination of the Dimensions of Quality of Working Life. Omega, 6(2),153–60. Elsevier, Londres.

Valdivia, L. M., Romero, L. Q., González, M. Á. M., & Luna, I. R. (2020). Economía creativa en las ciudades de México. Un estudio sobre la presencia y vinculaciones de las industrias-ocupaciones creativas y culturales en el Sistema Urbano de México, en Universidad Nacional Autónoma de México, Centro Regional de Investigaciones Multidisciplinarias eBooks. https://doi.org/10.22201/crim.9786073035729e.2020

Valdivia, L. M. y Luna, I. R. (2019). Creative economy and urban wages in Mexico, Problemas del Desarrollo, 50(196), 83–111. Instituto de Investigaciones Económicas, UNAM. https://doi.org/10.22201/iiec.20078951e.2019.196.61974

Valenzuela, M. E. y Reinecke, G. (2000). ¿Más y mejores empleos para las mujeres? La experiencia de los países del Mercosur y Chile. Santiago: OIT.

Watts, M. (1995). Divergent trends in gender segregation by occupation in the United States 1970-92, Journal of Post Keynesian Economics, 17(3), 1-36. M.E. Sharpe, Londres.

Información adicional

Clasificación JEL:: J49, J81.

Información adicional

redalyc-journal-id: 4315