En este trabajo se sostiene que durante la segunda mitad de la década de 1990 se desarrolló un proceso de pérdida de valor de las credenciales educativas de los trabajadores con nivel de estudios secundario completo o mayor. Como a su vez en el período se incrementó la desigualdad salarial se sostiene que lo que se observa es un fenómeno de dos aristas: de devaluación educativa y segmentación del mercado de trabajo. Para realizar estas afirmaciones se utilizan regresiones lineales múltiples para el cálculo de premios salariales. Dado que la fuente utilizada es una muestra y el universo es pequeño se utilizan pooles de datos para ampliar la cantidad de muestra disponible y mejorar las estimaciones. Se desarrolla una metodología cuyo objetivo es poder decidir desde el punto de vista estadístico si los pooles de datos pueden ser utilizados o no en cada problema de trabajo y como trabajar con ellos, y así poder utilizar los recursos disponibles bajo el control de métodos estadísticos.
El estudio de los docentes como colectivo laboral en Argentina puede ser realizado con precisión a partir de los Censos Nacionales de Docentes. Estas fuentes de información son específicas del sector educativo y, por lo tanto, las más idóneas para la caracterización detallada de los cargos, horas, funciones, trayectorias y formación de los docentes. Sin embargo, sus principales limitaciones son la periodicidad decenal y las dificultades para comparar a los docentes con otros grupos laborales. La Encuesta Permanente de Hogares, fuente diseñada para caracterizar y monitorear la inserción laboral de la población, permite suplir las limitaciones mencionadas en el estudio de los ocupados en las actividades de enseñanza. Sin embargo, tiene ciertas características y limitaciones que resultan importantes tener en cuenta al utilizarla para estudiar el colectivo docente. Este artículo analiza la fuente en cuanto sus potencialidades para el estudio de este grupo laboral. Concluye que es consistente para el estudio de la evolución del empleo docente.
El artículo está centrado en la discusión de aspectos metodológicos de la investigación de tesis de la autora. En el campo de los estudios sobre la distribución personal del ingreso y los mercados de trabajo resulta habitual el análisis de la regresión del ingreso personal contra diversos atributos de los perceptores y sus ocupaciones. Este análisis tiene por requisito la resolución de cuestiones referidas a: la definición del modelo en que estará basado, el tratamiento que se dará a los casos sin información y los procedimientos mediante los que se evaluará y, eventualmente, corregirá la influencia de los casos extremos sobre los parámetros estimados. El artículo refiere qué decisiones fueron tomadas en la investigación a este respecto, fundamentando las razones y describiendo su impacto sobre los resultados obtenidos.
El presente artículo tiene como objetivo presentar las diferentes perspectivas y usos de los indicadores, por un lado, desde las ciencias sociales y por otro desde lo que se denominó “Movimiento de Indicadores Sociales”. En términos generales, el uso de los indicadores ha sido utilizado desde el enfoque de las ciencias sociales para medir empíricamente conceptos teóricos que permitan el abordaje empírico a los fenómenos sociales. Sin embargo, los indicadores son también utilizados desde una perspectiva más pragmática, principalmente por los organismos de estadística y organismos internacionales. A través del artículo se presentan los diferentes recorridos realizados por las perspectivas mencionadas. En la primera parte se describe la medición empírica de conceptos a través de indicadores en los principales referentes de las ciencias sociales. En la segunda parte se describe el contexto de surgimiento y el desarrollo de lo que se denominó “Movimiento de Indicadores Sociales” como otra forma de aproximación al estudio de la realidad social a través de indicadores. En la tercera se problematiza las diferencias de ambas perspectivas en cuanto a los objetivos y el método que utilizan y se presenta como conclusión la importancia de vincular ambas perspectivas.
El presente trabajo intenta explorar la creciente importancia que los estudios de opinión pública han comenzado a tener durante las últimas décadas. En este sentido, se busca brindar un aporte a la investigación dentro de una actividad que siempre ha estado más bien alejada del ámbito académico, en especial en los estudios relacionados con los procesos electorales. Asimismo, el trabajo intenta develar la notable injerencia que los medios de comunicación tienen en los procesos electorales de los últimos años, demostrándose que se trata de una tendencia que va tomando cada vez más impulso. Finalmente, se analizaran cuestiones que resultan un aporte para diagnosticar los cambios en las percepciones de la ciudadanía durante la etapa previa y posterior a una elección.
El trabajo presenta la construcción de un índice que tiene como finalidad asignar a cada hogar urbano de la República Argentina un nivel socioeconómico. Se piensa al índice como una variable latente (no observable) y se aplica el análisis de correspondencia múltiple, método exploratorio de estadística multivariada, para obtener los ponderadores (pesos) de las modalidades de las doce variables seleccionadas.
El índice se compone de variables relativas a las características de la vivienda, la condición laboral y educativa del jefe de hogar y del cónyuge. La metodología se aplica a la Encuesta Nacional de Gasto de los Hogares 2012/2013 (Instituto Nacional de Estadísticas y Censos). Una vez estimados los puntajes de la variable latente para los hogares urbanos, se establecen los quintiles socioeconómicos y se asigna a cada hogar un quintil. Finalmente, se analizan las características de cada uno de los quintiles obtenidos y se indican las fortalezas y limitaciones de la metodología.
En este artículo se analizan las orientaciones de futuro laboral y educativo de los estudiantes que a fines de 2008 cursaban el último año de estudio en las escuelas estatales de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires. En primer lugar, se describen las orientaciones de futuro hallándose una prevalencia de proyectos educativo-laborales entre los estudiantes y una anticipación de obstáculos que resulta más pronunciada en el plano laboral que en el educativo. Luego, mediante un análisis de regresión logística multivariada, se compara la influencia relativa de distintos atributos sociales, escolares, biográficos y de la oferta educativa sobre los objetivos de tipo profesional. Entre los principales resultados se halla que las diferencias de género muestran contundencia en la priorización de un objetivo profesional. La modalidad del plan de estudios también emerge como un aspecto clave en los horizontes de futuro, observándose un hiato entre la formación bachiller-comercial y la técnica, donde prevalecen expectativas de inserción laboral directa luego del egreso. Otro hallazgo es que en el plano educativo los horizontes de profesionalización adquieren una difusión más amplia e independiente del origen social educacional, como reflejo de un contexto donde están dadas ciertas condiciones para el acceso masivo a la educación superior. Por otra parte, en el trabajo se enfatiza la importancia de considerar la complejidad del diseño muestral en la instancia de análisis de los datos. Para ello se comparan los resultados obtenidos con estimadores que consideran la complejidad de diseño muestral con otros “naive”, reflexionando acerca de las implicancias epistemológicas que esto conlleva en la puesta a prueba de hipótesis en el análisis bivariado y multivariado.
En la actualidad el delito y la punición son analizados desde diferentes enfoques, ya que además de estar en crisis son temas a los cuales se les busca encontrar respuestas y soluciones. Es sabido entre los expertos que estudian estos tópicos que dentro de las cárceles la población es mayoritariamente joven, con bajos niveles de educación y provenientes de clases socioeconómicas medias/bajas y bajas, caracterizadas, entre otras cosas, por los bajos niveles de ingreso.
Teniendo en cuenta estas características podría pensarse que la vinculación explicativa de una conducta delictiva está dada por la asociación entre la condición de pobreza de un hogar y/o de sus integrantes y las probabilidades de comisión de delitos y la reincidencia en los mismos. Sin embargo, en este documento proponemos la existencia de una relación mucho más compleja. Por lo tanto, cabe preguntarse en relación al delito y a la reincidencia en el mismo, ¿qué tan asociados están esos factores a quienes incurren nuevamente en una conducta delictiva y al nivel de violencia al momento de perpetrar un delito?, finalmente, ¿qué factores son estos?
Para responder a estas preguntas se realizó un modelo de análisis multivariado basado en una regresión logística, en el cual se incorporaron variables relacionadas con los entornos o contextos de socialización temprana de los sujetos así como la trayectoria en instituciones como los institutos de menores. Los datos utilizados pertenecen a la Encuesta a Población en Reclusión de 2013, en la cual para Argentina se aplicaron más de mil encuestas personales a presos condenados por la justicia federal y ordinaria de la Capital así como por la justicia de la Provincia de Buenos Aires. Cabe destacar, además, que este fue un estudio que abarcó un conjunto de otros cinco países de la región: Brasil, Chile, El Salvador, México y Perú.
Este artículo trata acerca del empleo de la regresión logística binaria para la construcción de un grupo de comparación útil para la evaluación de impacto de un programa social. Se basa en una experiencia de aplicación real de tal procedimiento.
En la primera parte se aborda brevemente la problemática que plantea la implementación de diseños puramente experimentales en el caso de la evaluación de políticas públicas de contenido social y la alternativa de emplear modelos cuasi experimentales con un grupo de comparación construido estadísticamente. También se ponen en consideración algunas cuestiones inherentes a los diseños con doble medición, al tiempo que se abordan las dificultades que plantea la frecuente ausencia de una línea de base en el caso de los programas sociales. Asimismo, se explicitan los requisitos que debieran cumplimentar los grupos de comparación construidos mediante modelación estadística.
La segunda parte se refiere a las características del procedimiento estadístico empleado (la regresión logística binaria) y su utilidad específica para la obtención de grupos de comparación, con las limitaciones e inconvenientes que plantea, las alternativas posibles para sortearlos y los recaudos a adoptar. Finalmente, en la última parte se exponen los resultados provenientes del ejemplo de aplicación de este procedimiento conjuntamente con la interpretación de los mismos.
El conocimiento de la superficie sembrada con cultivos extensivos es de relevancia estratégica para el país y necesita ser estimada en forma objetiva dos veces al año para las principales Provincias Argentinas. El método aquí propuesto es el de observar –con el significado literal de la palabra- una muestra de segmentos que se definen, como relativamente pequeñas áreas que toman la forma de polígonos rectangulares, sin consultar a los dueños de las tierras, a los productores ni a ninguna persona relacionada con las explotaciones que contiene el segmento.
La selección original es de puntos aleatorios dentro de estratos de uso homogéneo del suelo, que luego se los transforma en segmentos. Es obvio que gran parte de los puntos caerán en lugares que no se pueden acceder con un vehículo y para poder llevar a cabo la observación es necesario trasladar el punto hasta el camino más próximo y allí conformar el segmento. Desde el punto de vista de la teoría del muestreo se reconoce que el procedimiento de trasladar origina un sesgo el cual es un error no debido al muestreo.
La contrapartida es que el método tiene importantes ganancias, entre ellas: a) muy alta confiabilidad de los datos por provenir de observaciones “in situ” hechas por expertos, b) no hay error en la medida de las superficies por utilizar tecnología satelital, c) una vez definido el segmento el Sistema de Posicionamiento Global (GPS) permite controlar el operativo y anula el error de ubicación de los segmentos en futuros operativos, d) las muestras son altamente comparables en el tiempo, e) los resultados se obtienen en breve tiempo, en general no más de tres meses, f) reducción notable del presupuesto al no existir revisitas.
El método incorpora nuevas tecnologías, entre ellas: imágenes satelitales, Sistemas de Información Geográfica (GIS), el GPS, el uso del Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI), programas de procesamiento de la información y protocolos estrictos de procedimientos.
Este trabajo mide la eficiencia en la producción de las PyME industriales argentinas a partir de la productividad total de los factores, para el período 2005-2011, utilizando datos a nivel empresa, y aplicando el enfoque Análisis Envolvente de Datos (DEA por sus siglas en inglés) basado en el trabajo de Farrell (1957) y las extensiones introducidas por Charnes et al (1978) y Banker et al (1984). Se busca generar un aporte desde el punto de vista metodológico, como antecedente en lo referido a cómo puede medirse la eficiencia de las PyME industriales argentinas en base a información estadística disponible, y explorar cuáles son los factores determinantes de la misma, ya que hasta el momento hay un vacío de información en este sentido. A partir de esto, se explora la asociación de este nivel de eficiencia con factores exógenos a las empresas o internos a las mismas como potenciales determinantes del mismo. Se encuentra que las PyME localizadas en las regiones del país de mayor desarrollo relativo y concentración de la actividad económica tienen un nivel de eficiencia en promedio mayor al resto. Mientras que, sorprendentemente, no hay evidencia suficiente para suponer que el sector de actividad de pertenencia está relacionado con el nivel de eficiencia en la producción. Por otro lado, contrariamente a lo esperado, las empresas más grandes, que exportan, y que solicitan y obtienen créditos bancarios, registran en promedio menores niveles de eficiencia que el resto, aunque esto podría explicarse por el hecho de que estas firmas están más capitalizadas, lo que, al incrementar su dotación del factor de producción capital, impacta negativamente en su eficiencia técnica de producción.
En el presente artículo se exponen aspectos analíticos y metodológicos de la aplicación de diversas técnicas de análisis de datos multivariados empleadas en una investigación sobre salud sexual y reproductiva y educación sexual. Se propone la categoría de escenarios complejos como construcción analítica que permite poner en vinculación concepciones, creencias y actitudes sobre sexualidad, diversidad sexual, género y aborto en base a un relevamiento por encuestas estructuradas en mujeres y varones adolescentes escolarizados en el nivel medio de Argentina realizado durante el segundo semestre del 2012. Dicho relevamiento tuvo como propósito principal indagar y explorar las formas en que determinadas concepciones sobre la sexualidad y el género de los alumnos se vinculan con modelos de educación sexual, las temáticas priorizadas en dichos abordajes, las formas en que se establecen los vínculos con docentes y adultos, los vínculos afectivos intrageneracionales, y las instancias de subjetivación juvenil. Se aplicaron una serie de técnicas estadísticas multivariadas: análisis de componentes principales, análisis de cluster por el método de K-medias y, fundamentalmente, el análisis de correspondencias múltiples para la generación de los escenarios complejos.
La elección a Presidente en Argentina de 2011 tuvo como ganadora a la candidata por el Frente para la Victoria Cristina Kirchner con una amplia diferencia respecto al segundo. El triunfo de la candidata tiene diferentes explicaciones causales desde el punto de vista de las motivaciones del voto por parte del electorado. A través de la presente investigación se intenta identificar las variables condicionantes y jerarquizarlas. Las características socio demográficas del ciudadano no tienen la influencia de otros momentos. En cambio, variables relacionadas con la gestión, el posicionamiento de los candidatos y el vínculo entre Néstor Kirchner y su esposa adquieren mayor protagonismo como condicionantes del voto.
El triunfo de Mauricio Macri en la elección presidencial de 2015 también tiene sus explicaciones causales. Sin entrar en la profundidad de la elección de 2011, se encontraron aspectos ideológicos y vinculados al consumo como elementos motivadores del voto.
Este trabajo analiza tanto los antecedentes como las características actuales del sistema de información estadística del sistema educativo argentino. Se plantea también el camino futuro de este sistema, teniendo en cuenta los cambios tecnológicos que tuvieron lugar en nuestro país en los últimos años.
Actualmente, el sistema nacional de información educativa está basado, principalmente, en el Relevamiento Anual, operativo censal que recoge con un corte anual la información consolidada a nivel nacional sobre las principales variables del sistema educativo, exceptuando las universidades. Este sistema garantiza una información homogénea y comparable para todo el ámbito nacional.En la actualidad el sistema de información educativa enfrenta nuevos desafíos producto de un sistema educativo complejo y en constante transformación. Además, el Relevamiento Anual presenta varias limitaciones y solo permite analizar en forma parcial los nudos críticos del sistema educativo. Para paliar estas limitaciones, durante los años 2013 y 2015, se desarrolló un Sistema Integral de Información Digital Educativa —SInIDE—, basado en información nominal de los alumnos. Este nuevo sistema articula y compatibiliza los requerimientos de información de las distintas instancias de gestión en los niveles nacional y jurisdiccional y permite que las instituciones educativas desarrollen a través de este sistema sus propios procesos administrativos y pedagógicos. Su potencialidad radica en la posibilidad de acelerar todos los procesos y de recoger datos adicionales para diagnosticar el funcionamiento del sistema educativo y las trayectorias educativas de los alumnos, tanto a nivel de los establecimientos como a nivel provincial o nacional. Además, permite la construcción de nuevos indicadores para evaluar la situación del sistema educativo en todo el país, fortaleciendo las políticas que se llevan a cabo en el marco de la Ley de Educación Nacional.
Este trabajo muestra los resultados mediante la aplicación de un instrumento de recolección de datos reticulares para un estudio de línea de base y evaluación de políticas públicas en entornos rurales, a fin de describir, medir y comparar las formas de las asociaciones entre los agentes involucrados de dos cooperativas.
Los objetivos de la ponencia radican en describir y caracterizar las redes de asociaciones de pequeños productores rurales en un contexto social delimitado, y evaluar la viabilidad de complementar los análisis estadísticos cuantitativos tradicionales con la metodología del análisis de redes sociocéntricas, para focalizar las formas de intervención y detectar asociaciones latentes y potenciales.
Los resultados obtenidos al aplicar este instrumento en dos agrupaciones de pequeños productores rurales del Noroeste argentino, beneficiarios de un programa social en el año 2014, muestran dos grafos multiplexados diferenciados. Mientras que en la primera red la forma de las asociaciones para movilizar recursos estratégicos se encuentra restringida por la autoridad de los referentes de la organización, en la segunda se observa una distribución más equitativa y menos autoritaria de los vínculos, así como una intermediación menos centralizada.
Se concluye que esta metodología ha sido adecuada para describir las fuerza, dirección y circulación de las relaciones entre los nodos de las agrupaciones relevadas, así como la existencia de asociaciones potenciales que no sean efectivizado. De esta forma la toma de decisiones se ve beneficiada al disponer de información específica, que permite detectar la necesidad de fortalecer vínculos, así como la posibilidad de identificar nodos y subgrupos que centralizan la intermediación y los recursos o que pueden desarrollar una mejor circulación de los mismos a causa de sus posiciones estratégicas en las redes.
El artículo presenta una metodología para la reconstrucción de las series del Nomenclador de Condición Socio-Ocupacional y el esquema de clases de Torrado a lo largo del período 1980-2001, durante el cual los cambios en los sistemas clasificatorios de las variables involucradas en su construcción presentaron importantes cambios. Se utilizaron los datos secundarios del estudio “Estructura Social Argentina” del Consejo Federal de Inversiones para el censo de 1980 y los datos publicados por el Instituto Nacional de Estadística y Censos de los censos de población de 1991 y 2001, para el Total del País.
La investigación aborda tanto las cuestiones metodológicas enfrentadas a la realidad de la oferta estadística en Argentina así como también aspectos teóricos sobre la temática de la estructura social. Se realiza un detallado análisis de las fuentes existentes que permiten la construcción de series lo más homogéneas posibles en términos metodológicos con el objetivo de que muestren los cambios de la estructura social entre fines de los cuarenta y la actualidad. Se analizan también los resultados alcanzados. En lo que hace a este aspecto, sin embargo, la profundidad de la indagación es menor.
El aporte permite continuar y armonizar, con las dificultades y advertencias metodológicas que implica, los trabajos de Germani (1955) y Torrado (1992) y el análisis de la estructura social Argentina según datos secundarios cuantitativos.
Palabras clave: Condición Socio-Ocupacional; clases sociales; censos de población; estructura social argentina; mercado de trabajo; ocupación; empleo.
El trabajo está basado, en parte, en la Tesis de Maestría en Generación y Análisis de Información Estadística de la Universidad Nacional de Tres de Febrero titulada “Reconstrucción de la serie del nomenclador de Condición Socio-Ocupacional para los censos de 1991, 2001 y la Encuesta Permanente de Hogares” dirigida por Susana Torrado y Mabel Ariño2 .
Los estudios sobre estructura social entendida como la estructura de clases sociales, en base a datos oficiales que se han realizado en la Argentina han utilizado o bien la variable ocupación o bien algún cruce de las “características económicas” disponibles en cada censo (o reprocesando convenientemente la información si había sólo una variable disponible) para construir la variable clase social.
De acuerdo a la información proveniente de los censos de 1869, 1895, 1914 y 1947 pero también utilizando prácticamente todo lo disponible en el Sistema Estadístico Nacional (SEN) de la época, Germani (1963, 1987 [1955]) reagrupó categorías ocupacionales según criterios teóricos y empíricos provenientes de la teoría de la modernización3 . Después de Germani ha habido en la Argentina numerosos estudios sobre cada una de las áreas temáticas investigadas por él con la única excepción de la estructura social (Torrado, 1992).
Si bien la preocupación sobre el análisis y medición de las clases sociales en la Argentina en base a estadísticas oficiales se inició desde la propia llegada de la sociología como disciplina académica, su desarrollo no alcanzó ni la expansión ni la recepción social que se esperaban y a pesar de que durante el fin del siglo XX las ciencias sociales asistieron a un renovado debate sobre la estructura social (Kerbo, 2003; Martínez, 2005; Crompton, 2008), el amplio disenso teórico acerca de esta cuestión no reavivó la pregunta sobre las posibilidades analíticas de las estadísticas oficiales para el estudio de las clases sociales. Durante un largo período la Argentina careció de estudios sobre estructura social de largo aliento, de alcance nacional y de espíritu comparativo y la pregunta sobre la estratificación social tuvo menos respuestas empíricas de las que se esperaban.
El programa de investigación de Torrado corresponde la excepción a esta situación quien abordó, 37 años después de la publicación de Germani (1994) nuevamente el análisis de la evolución del volumen y morfología de las clases sociales, esta vez de acuerdo a una conceptualización proveniente del materialismo histórico, en base a los censos de 1947, 1960, 1970 y 1980. Como Germani, el estudio de Torrado efectuó una profunda evaluación de las fuentes y los datos disponibles en los censos -véase por ejemplo (Torrado y Orsatti, 1985) y (Torrado y Rofman, 1988)-, realizando ajustes a las estimaciones del volumen total de clases sociales de Germani para 1947.
El lapso de estudio de Torrado cerraba en 1980. Los cambios socio-económicos que se dieron durante el periodo 1980-2001 hicieron necesaria una reactualización de este tipo de enfoque para el estudio de los cambios sociales en la Argentina.
Dados estos antecedentes, el fin principal de este artículo fue el homologar el sistema clasificatorio de clases sociales de Torrado a los datos publicados de los censos de 1991 y 2001. Para ello se reconstruyeron primero las series del Nomenclador de Condición Socio-Ocupacional (CSO) elaboradas por el Consejo Federal de Inversiones (CFI) (1989), y luego se reagruparon sus categorías de acuerdo al esquema de clases de Torrado siguiendo la hipótesis de que el sistema clasificatorio de CSO y la operacionalización de clases de Torrado que de él surge es consistente para analizar la evolución de estructura social en la Argentina durante el período de estudio, los años 1980 a 2001.
El artículo se estructura en cuatro partes. En primer lugar, esta Introducción, donde se explicitó el alcance del trabajo, el problema y la hipótesis de trabajo. De seguido, la sección Antecedentes aborda los estudios de estructura social cuyas series de datos se reconstruyen. Luego, la sección Metodología y Fuentes describe la construcción de los datos y las fuentes de las cuales provienen; se hace también mención a la naturaleza, comparabilidad y calidad de la información empleada. La sección Resultados está destinada a otorgar evidencias empíricas a las hipótesis del trabajo. Se incorporan al final Conclusiones, limitaciones y prospectiva.
El esquema de Torrado se ubica dentro de lo que Crompton (2008) denominó “enfoque ocupacional-agregado” del análisis de clases sociales, pero con una importante diferencia con respecto a otros desarrollos similares (y posteriores), de por ejemplo, Wright (1995) o Goldthorpe (1995): sea por una carencia presupuestaria u otros motivos de orden teórico, gran parte del esfuerzo conceptual fue desarrollado para la solución del problema del dato y las fuentes a utilizar para la construcción de información. En otras palabras, al no contar con fuentes primarias construidas de acuerdo una teoría específica, la cuestión estuvo focalizada en cómo desplegar la teoría en base a información secundaria (Torrado, 1993a, 1998a).
La propuesta de Torrado cuenta con, al menos, dos antecedentes. Por un lado, a comienzos de la década del setenta se conformó un programa de trabajo para el análisis de la estructura de clases chilena a partir de datos del censo de 1970 (CEN-70) dentro del Centro Latinoamericano de Demografía (CELADE), de acuerdo a la perspectiva del materialismo histórico (de Ipola y Torrado, 1976). Por otro, con el objetivo de identificar y cuantificar grupos sociales específicos –regionalmente diferenciados- para instrumentar políticas públicas determinadas, ya entrada la década del ochenta se realizó el “Programa Estructura Social Argentina” en el CFI. Contando con los datos del censo argentino de 1980 (CEN-80), y con el antecedente del estudio sobre Chile4 se construyó el Nomenclador de CSO (CFI, 1988).
Ese proyecto propuso una aproximación plural que permitiera a distintos enfoques teóricos abordar el estudio de la estratificación social. Había razones de peso para justificar tal plan, ya que no se contaba con un clasificador socio-económico aplicable a distintas fuentes del SEN, factible de ser utilizado por distintos usuarios (CFI, 1988: 13)5 .
Los datos cuantitativos disponibles para traducir empíricamente este sistema clasificatorio se tomaron a partir de tabulados especiales de las “características económicas” de la población del CEN-80. En la metodología empleada por el CSO se trataron de forma simultánea, para la determinación de los estratos socio-ocupacionales, cinco variables o “características económicas” que relevó el CEN-80:
1. Condición de actividad
2. Categoría ocupacional
3. Sector de actividad
4. Tamaño del establecimiento
5. Grupo de ocupación
El diseño del Nomenclador de CSO se presenta en el Diagrama 1, en su versión “agregada”.
Torrado, entendiendo que la variable CSO compone un aceptable indicador de las características del sistema de posiciones sociales que caracterizaba la división social del trabajo, tomó dicho sistema para estudiar la estructura de clases sociales en la Argentina en el período 1947-1980, reagrupando las categorías del CSO de acuerdo a un principio clasificador de la “clase social”6 , que se presenta en el Diagrama 2.
Para evaluar las posibilidades de continuidad de este enfoque analítico en los censos posteriores al ‘80, se recurrió a las distintas modalidades de la información disponible para el público usuario, lo que permitió distintos niveles del tratamiento de los datos: por un lado, los tabulados publicados por el CFI (1988) del CEN-80; por otro, la información del CEN-91 fue obtenida del Cuadro 11 - Población de 14 años y más ocupada por rama de actividad económica, según grupos ocupacionales y categoría (INDEC, 1994). En tercer lugar, los datos del CEN-01 fueron procesados en su formado REDATAM la cual incluyó todas las variables relevadas por el censo. El análisis se circunscribió al Total del país.
En base a estas fuentes se analizaron en detalle cada una de las variables intervinientes en la operacionalización de la CSO: la forma en que fueron relevadas, los temas que relevaron, los sistemas clasificatorios, las tabulaciones y la información publicada.
En todos los censos modernos (exceptuado el de 1947) la conceptualización de las variables económicas siguió el enfoque de fuerza de trabajo, que sugiere el registro de la ocupación ‘actual’ en un periodo breve y reciente, en lugar de la “ocupación habitual” como lo hacía en su momento la propuesta del trabajador remunerado. Todos los censos bajo análisis tuvieron la misma definición de “hogar” y la identificación del miembro del hogar fue de facto en los tres. En términos generales, los datos disponibles respecto de la unidad de observación son razonablemente aceptables y comparables.
Comenzando primero con una mirada general, las variables intervinientes en la CSO presentan divergencias entre censos -Cuadro 1-, al tiempo que los sistemas clasificatorios -Cuadro 2- presentan incompatibilidades, en distintos sentidos, que, para evaluarlos en detalle, se los aborda por separado.
Condición de actividad
En los tres censos el período de referencia fue de 1 semana y la edad límite de 14 años, es decir, no hubo diferencias de definición en este aspecto. El CEN-80 no especificó la cantidad de horas trabajadas durante la semana anterior al relevamiento (como sí lo hizo el de 1970) cuestión que pudo haber constituido una limitación para la medición adecuada del trabajo irregular, tal como se señala en Cortés (1985), es decir, que pudo haber aumentado “artificialmente” la cantidad de inactivos en el CEN-80. En los talleres de evaluación sobre la información económica del censo que realizaba el INDEC se advertía sobre la inadecuación de la fuente censal para la captación del comportamiento laboral de, por ejemplo, las mujeres o las categorías de inactividad o la subestimación de la tasa de actividad y desempleo (INDEC, 1987) o escondido formas de desempleo y de trabajo no captadas, al no registrarse como actividades económicas tareas que tienen ese carácter (Ariño y Rosas, 1987: 219).
Gracias a los análisis y debates sobre la medición de la CA en los años previos a la ronda censal de los noventa, y a pesar de contar con ciertas especificaciones operativas en común con relevamientos anteriores, en el CEN-91 se modificó significativamente la forma de captación de la CA, de suerte que lo que se medía anteriormente con una sola pregunta, pasó a captarse con cuatro (Lindenboim y Giusti, 1999), es decir, que cambió la definición de Población Económicamente Activa (PEA) respecto a los relevamientos precedentes. El principal efecto de este cambio fue el aumento de la captación de trabajo femenino, principalmente el de carácter esporádico, de tiempo parcial e informal (incluido el servicio doméstico).
Sin embargo estas modificaciones -largamente debatidas- el caso del CEN-01 vino a complejizar la capacidad censal para medir la CA y los universos de ocupados y desocupados que clasifica. En efecto, al comparar los datos de la PEA entre 1991 y 2001 hubo que tener en cuenta cuestiones ya no relacionadas solamente con los cambios en su forma de medición o con la problemática de la captación del trabajo informal. El volumen de PEA ocupada descendió en el CEN-01 con respecto a 1991 y a la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) en el mismo período. A pesar de las irregulares condiciones de funcionamiento de los mercados de trabajo en el año 2001, y pese a las particulares características del operativo de campo censal, la variación relativa de casi 12 puntos porcentuales de PEA ocupada de la cifra de 2001 en relación a su valor de 1991, no fue un dato coherente.
Según el INDEC (s/d) estas diferencias se debieron en mayor parte a la captación diferencial de los desocupados entre en CEN-91 y el CEN-01. Se concluyó allí que “el principal factor de disparidad entre los dos censos se concentra en la clasificación de cierta franja de ocupados con empleos “menos visibles” que habrían sido registrados como desocupados en el relevamiento de 2001” (INDEC, s/d: 22). Dicho de otra manera, “serían los ocupados que trabajan hasta 20 hs., a los que en algunos casos se les suman los inactivos que desean trabajar, quienes estarían en la base de las diferencias de declaración entre ambas fuentes” (INDEC, s/d: 30). Es decir que las diferencias se manifestaron en la proporción de población desocupada obtenida por el censo y la recabada a partir de los resultados obtenidos por EPH en aglomerados urbanos tomados de la onda octubre de 2001.
Estas dificultades en los datos fueron atribuidos a la captación de la CA de las personas de ambos sexos de 14 años o más, donde las mayores tasas de desocupación del censo encontraban su explicación en la poca sensibilidad de esta fuente para captar a población en empleos informales (acentuado sobre todo en los grupos más sensibles a precariedad laboral, como lo son las mujeres, jóvenes y adultos mayores), en particular, en coyunturas como en las que se llevó a cabo en operativo censal, a días de la crisis política y económica del 2001 (Alvarez et al., 2003).
Categoría de ocupación
Esta variable permite distinguir, por un lado, a dos grupos complementarios y asimétricos, el de los Empleadores y el de los Asalariados, que se diferencian básicamente por el origen de sus rentas (ganancia y salario). Por otro, se diferencian otros dos grupos: los Trabajadores por Cuenta Propia y los Trabajadores Familiares No Remunerados (los que usualmente trabajan para un Cuenta Propia, pudiendo hacerlo también para un Empleador, aunque sin percibir un salario). El CEN-80 incorporó por primera vez la categoría empleado doméstico; consideró de forma conjunta a los obreros y empleados pero los distingue según el sector (Orsatti, 1987: 398). Las categorías de esta variable para el CEN-91, el CEN-01 no presentaron dificultades mayores de homologación.
Sector de actividad
El CEN-80 permitió una distinción importante no contemplada en los censos precedentes: diferencia a los Asalariados del Sector Público (ya sean estos empleados u obreros de la administración pública o de las empresas estatales), de los del Sector Privado y del Servicio Doméstico. Se introdujo esta variable (con las tres categorías mencionadas) ya que la misma permite discriminar una dimensión importante del funcionamiento de los mercados de trabajo. Esta variable para el CEN-91, el CEN-01 no presentan dificultades mayores de comparabilidad.
Tamaño del establecimiento
Esta variable, que también se investigó por primera vez en el CEN-80, discrimina a los Empleadores y Asalariados del Sector Privado según se desempeñen en establecimientos de más de cinco personas ocupadas (Sector Empresarial), o de hasta cinco ocupadas (Sector Microempresarial). Su inclusión apunta a aprehender en alguna medida el fenómeno de la segmentación de los mercados de trabajo. Sus categorías para el CEN-91 no presentan modificación alguna. En el CEN-01 no tienen dificultades mayores de comparabilidad, ya que sólo se agregaron categorías de respuesta.
Ocupación
El código de ocupaciones del CEN-80 (CO-80) estaba organizado de forma tal que permitía su reestructuración a la Clasificación Internacional Uniforme de Ocupaciones (CIUO) de la Organización Internacional del Trabajo (OIT), en su versión de 1968, a nivel de tres dígitos. Fue el CO-80 el utilizado para la construcción del Nomenclador de CSO: las categorías de la variable fueron reagrupadas por la propuesta del CFI con el propósito de definir grupos ocupacionales que tuvieran la mayor homogeneidad posible respecto i) la posición jerárquica que deriva de la organización y complejidad del trabajo; ii) la profesionalidad y calificación formal (que requiere la finalización de ciertos niveles y tipos de educación formal) o informal (entrenamiento en el trabajo); iii) el carácter manual o no-manual de las tareas (para apuntar a categorías que tienen una aceptación bastante amplia en ciencias sociales); iv) para el caso de algunos agentes en actividades específicas (explotaciones agrícolas, comercios, restaurantes y hoteles, pequeñas industrias y talleres), la distinción que permite realizar el censo de 1980 entre propietarios de establecimientos, por un lado, y directores y gerentes, por el otro.
Torrado, para su análisis de las clases sociales, retoma este agrupamiento de ocupaciones de forma tal de construir un común denominador para homologar la información ocupacional de los censos de 1947, 1960, 1970 y 1980, todos ellos con sistemas clasificatorios de ocupación diferentes.
Como se mostró hasta ahora, salvo por la condición de actividad, la totalidad de las variables intervinientes en la CSO no presentaron mayores problemas de comparabilidad. El mayor desafío para ello se da en las ocupaciones, en distintos niveles. En primer lugar, en lo que respecta a la forma de relevamiento, que, a diferencia del CEN-01, el CEN-80 y el CEN-91 preguntaron directamente por la tarea y ocupación. En el 2001, en cambio, se dividió la pregunta en dos: por un lado, se indagó el nombre de la ocupación, y, por el otro, la tarea. En segundo lugar, en 1991 y 2001 sólo se midió la variable para los ocupados, a diferencia del CEN-80 que lo codificó también para el conjunto de población activa (es decir, incluyendo a los desocupados)9 . En tercer lugar, a su vez, sólo en el CEN-01 la preguntas de ocupación se hicieron al total de la población, ya que no hubo muestra. En cambio, tanto el CEN-80 como el CEN-91 tuvieron un cuestionario ampliado, aplicando criterios muestrales para el relevamiento de ocupaciones (y cabe mencionar, también se aplicaron criterios de muestra para la codificación de ocupaciones, tanto en 1991 como en 2001).
Además de estas variaciones metodológicas, los mayores problemas de comparabilidad se dieron en lo que respecta a su sistema clasificatorio. Entre el CEN-80 y el CEN-91 se propuso adaptar la codificación de ocupaciones de los censos -por ejemplo (Elizalde, 1987; Testa, 1987)- lo que derivó en que en el CEN-91 se introdujeran profundas modificaciones a la metodología utilizada en 1980. Siguiendo recomendaciones internacionales que sugerían a los institutos de estadística construir sus propios clasificadores para adaptarlos a las particularidades de los mercados de trabajo en cada país, el Clasificador Nacional de Ocupaciones (CNO) fue elaborado por el INDEC reactualizando el Código de Ocupaciones que se venía utilizando en la EPH, cuyas distintas versiones previas (con mayores niveles de agregación) fueron utilizadas desde la aplicación de la encuesta, a principios de la década del setenta. De esta forma, se aplicó el CNO sucesivamente en el censo de 1991 y de 2001, hecho que no estuvo exento de un importante debate (Elizalde, 1993; Torrado, 1993b, 1993a).
Torrado et. al. (2008) indicaban que el CNO aplicado en el CEN-91 introdujo una ruptura de comparabilidad en la serie histórica relativa a la CSO, aún cuando se lo utilice al máximo nivel de desagregación. Concluían que los costos del cambio en el sistema clasificatorio imposibilitaron la continuidad de las investigaciones sobre la estructura social en la Argentina, que se desarrollaban desde el primer censo nacional.
Subyacente a esa conclusión estaba presente el siguiente problema: desde que se reconoció que la división del trabajo es la núcleo de la desigualdad social, la clasificación de las ocupaciones constituye la columna vertebral de mucho, si no la mayoría, de las investigaciones sobre estratificación social. No es de extrañar que la medición comparativa (a nivel transversal interno como a nivel regional e internacional) acerca de la situación ocupacional haya sido difícil de lograr. Diversas razones se dieron para esto.
Primero, porque las clasificaciones de ocupaciones tienden a diferir de forma tanto a nivel transnacional como en el tiempo (los institutos de estadísticas suelen actualizar sus clasificaciones en el censo): los clasificadores de ocupación difieren no sólo con respecto el nivel de detalle y títulos profesionales específicos incluidos, sino también con respecto a su lógica. Estas diferencias reflejan, en parte la estructura ocupacional de las sociedades y de las instituciones que las han desarrollado. Sin embargo, sucede a menudo que las incompatibilidades entre las clasificaciones nacionales simplemente puedan ser atribuidos a la idiosincrasia con que han sido desarrolladas o por ninguna otra razón más que la falta de coordinación y dificultades en la sistematización de procesos estadísticos a largo plazo.
Segundo, existe una amplia disparidad entre la lógica y el contenido de los clasificadores de ocupación al aplicarse al análisis de datos concreto. Esto se da en parte por las diferencias en los intereses teóricos por detrás de los sistemas clasificatorios, pero también son resultado de la falta de coordinación de la investigación social.
A diferencia de lo que concluyeron Torrado et. al. (2008), el argumento central de este artículo es que es posible reconstruir las categorías de CSO con un grado grado razonable de comparabilidad, ya que en lugar de focalizarse en las ocupaciones y su comparación vis a vis, es necesario centrarse en términos conceptuales en lo que el CSO define como grupos ocupacionales y categorías socio-ocupacionales. Es decir, que independientemente del propio sistema clasificatorio de ocupaciones y su incompatibilidad intercensal, el contenido conceptual del CNO puede ser homologable al contenido conceptual de la CSO.
La razón de esta afirmación reside en el siguiente razonamiento: es específicamente por las características y estructura con las cuales el CNO organiza ocupaciones, basado en una orientación cuyo fin es caracterizar la estructura ocupacional según la división singular del trabajo (INDEC, 2006), que los empalmes con el Grupo de Ocupación construido por el CFI -basados en una caracterización de las ocupaciones centrada en la tareas y la jerarquía social- se volvieron irrealizables. En otras palabras, no es con el CSO que el CNO rompe la comparabilidad, sino con el agrupamiento de ocupaciones propuesto por el CFI para el CO-80.
Todo ello trae consigo que a pesar de las profundas diferencias lógicas y conceptuales entre los clasificadores de ocupación utilizados en los censos de 1980 y 1991-2001, sea posible homologar las series de CSO con un grado razonable de comparabilidad, lo que no quita a su vez otros problemas: como se mencionó, las comparaciones de la PEA a lo largo de los tres censos componen una serie de obstáculos adicionales para asimilar la serie.
La homologación categorías de CSO fue realizada a nivel agregado según categoría ocupacional. Para ello se tuvo en cuenta la definición conceptuales de las categorías del CNO y también las posibilidades de comparabilidad de los códigos del CNO-91 y el instrumento utilizado en el CEN-80 (INDEC, 1997: 237-252). Las asignaciones fueron realizadas de acuerdo a el Esquema 1, para 1991 y de acuerdo al Esquema 2 para 2001.
A raíz de la captación diferencial de la condición de actividad (como ya se describió antes, donde las altas tasas de desocupación del censo tuvieron su explicación en la poca sensibilidad de esta fuente para captar a población en empleos informales, sobre todo en coyunturas como la que se llevó a cabo el operativo censal), para evitar que la distribución de los grupos ocupacionales del CSO subestime el volumen del estrato marginal y, consecuentemente, sobreestime el correspondiente a los restantes estratos se asimiló a los desocupados -conjunto que representa (para el Total del país) el 29% de la PEA (para los cuales no se relevó la última ocupación ni en el CEN-91 ni en el CEN-01)- en distintas categorías del CSO a partir de dos variables proxy del censo que podrían dar cuenta de una cierta inserción en el mercado de trabajo: la Educación y la posesión o no de Cobertura Médica (CM).
Siguiendo criterios amplios de estimación se los ubicó –a nivel agregado- en primer lugar, a aquellos desocupados cuyo Nivel Educativo fuera Alto (secundario completo y más), a la Clase Media: con CM al estrato asalariado y sin CM al autónomo. Segundo, para el caso del Nivel Educativo Medio (secundario incompleto y primaria completa) se determinó dos criterios distintos: para el caso de aquellos que tuvieran CM, se los asignó por completo a la Clase Obrera Asalariada mientras para los que no poseen cobertura se desagregó en dos el Nivel Educativo: Medio Alto (secundario incompleto) y Medio Bajo (primario incompleto) situándolos en la Clase Obrera Autónoma y en los Trabajadores Marginales, respectivamente. Aquellos con Nivel Educativo Bajo fueron ubicados en su totalidad en Trabajadores Marginales, sin importancia de la posesión o no de cobertura.
Los supuestos detrás de esta asignación fueron amplios. Se entiende que, en caso de incluirse a todos los desocupados a Trabajadores Marginales, se hubiera sobreestimado el grupo de ocupados con empleos precarios, tornando –totalmente- incomparable la serie con otras fuentes. El criterio de clasificación quedó determinado entonces según su nivel educativo y su cobertura médica (únicas variables disponibles para establecer algún criterio de diferenciación social).
Los datos obtenidos de acuerdo a la metodología de reconstrucción y ajuste de datos propuesta permitieron reconstruir la serie desde 1947, que se muestran en la Tabla 1. Las tendencias a largo plazo de la estructura social global pueden resumirse de la siguiente manera: clase alta numéricamente pequeña, progresiva desalarización de la clase media, acentuación de la desalarización de la clase obrera, alto aumento del estrato marginal.
A pesar de las restricciones metodológicas de los datos, el sistema clasificatorio de la CSO fue posible de compatibilizar con censos de 1991 y 2001 así como también fue factible la reconstrucción de las clases sociales de Torrado, cuestión que responde a la hipótesis de trabajo. Este tipo de estudios sitúa la metodología propuesta en una trayectoria a largo plazo, trazando líneas de estudio en donde las clases sociales puedan tomarse como variables independientes -y también, dependientes- a fin de avanzar en nuevas hipótesis sobre distintas dimensiones sociales.
Ponderando la necesidad de mantener la continuidad de la serie para comparaciones intercensales y reconstruirla lo más confrontablemente posible con otras fuentes del SEN, en el CEN-01 fue utilizado el nivel educativo como proxy de la situación laboral, ante la escasa y a la vez imprecisa información existente para la clasificación de los desocupados, ya que es prácticamente la única variable disponible para establecer algún criterio de diferenciación. Esto construyó una variable independiente de análisis sin descartar por completo las posibilidades de explotación de los datos censales para la observación de la estructura social.
Que el CEN-01 haya subestimado las características económicas de ciertos grupos sociales no significa que en la práctica las diferencias observadas en cada uno de los agregados no sean significativas. Pero sí incide en el hecho de que de los desocupados no se han indagado sus características económicas (rama, tamaño del establecimiento, etc.) lo que torna complejo la comparabilidad de la estructura social de la PEA solamente sobre la base de los censos.
Este factor renueva la necesidad de contar con clasificadores de condición socio-económica para todo el SEN, cuestión que involucra retomar el proyecto “Archivo Permanente de Datos Integrados sobre los Hogares” del CFI (1988: 12) construyendo asimismo la CSO a la Encuesta Permanente de Hogares (EPH). Esto permitiría además de contar con parámetros adicionales de análisis, observar el perfil de estratificación social de forma continua y comparable en el tiempo, vinculando la información de la EPH con censos, reforzando la comparabilidad entre distintas fuentes.
Muchas tareas pendientes profundizarían así los aspectos investigados: se podría comparar el universo de desocupados en los tres censos con la EPH y clasificarlos de acuerdo a la propuesta ad-hoc de los censos y la metodología del CSO según EPH; valdría también observar la ocupación anterior de los desocupados de la EPH de octubre 2001 y compararlo con la propuesta ad-hoc, así como observar la composición en el CEN-01 de los desocupados en grandes aglomerados urbanos versus la onda EPH de octubre 2001, por ejemplo.
Ya que la utilización del CSO para caracterizar cambios en la estructura muestra capacidad comparable en el tiempo, las líneas de razonamiento aquí abiertas permiten explotar en futuras investigaciones el estudio de las clases sociales. Los datos reconstruidos y su análisis en detalle, no realizados en este artículo por cuestiones de espacio, valdrán de insumo para futuras investigaciones en profundidad sobre las tendencias en la estructura social.
Dados los cambios en los clasificadores de ocupación a lo largo de censos, y a pesar de la menor comparabilidad internacional a mayores niveles de desagregación, con el CNO se contó por primera vez en la historia del SEN con el mismo sistema clasificatorio de las ocupaciones en tres relevamientos censales sucesivos y en la EPH. Sin embargo, en el último censo de 2010 sólo se computó el nombre de la ocupación, sin preguntar por la tarea, lo que supuso codificar información sólo al nivel de 1 dígito del CNO, produciendo no solo una ruptura de la serie comenzada en 1991 a mayores niveles de desagregación sino también pérdida de información con respecto a los relevamientos previos. Sin mediar debate previo con el público usuario, a fines del 2015 el INDEC emitió un comunicado donde afirmaba que a partir del 2016 se utilizaría la CIUO-08 para todo el SEN {INDEC, 2015 #16764}.
Este situación implica diversas prospectivas para la serie del CSO. Fundamentalmente, gracias a los enormes incrementos en la potencia de cálculo disponible para los analistas y al hecho de contar con las bases de microdatos censales (en lugar de tabulados publicados) es posible reformular la propuesta de Torrado. El hecho de que los principales problemas de compatibilización de la CSO se den con respecto al Grupo de Ocupación del CSO, un nuevo agrupamiento de ocupaciones, más desagregado y comparable con la CIUO es posible, que no sólo conservaría los lineamientos conceptuales del CSO sino también permitiría comparaciones internacionales.
ALVAREZ, G., GOLDBERG, M., CUCCA, M., MOVIA, E., y RODRÍGUEZ, M.T. (2003): Evaluación de la información ocupacional del Censo Nacional de Población y Vivienda 2001, VII Jornadas Argentinas de Estudios de Población, Tafí del Valle, Tucumán, AEPA.
ARIÑO, M. y ROSAS, M.E. (1987): "Población inactiva y hogares con jefes inactivos: algunos interrogantes sobre la medición de la condición de inactividad", en INDEC (ed.), Los censos del 90. Características económicas de la población, Buenos Aires, INDEC.
CFI. (1988). Estructura social de la Argentina: indicadores de la estratificación social y de las condiciones de vida de la población en base al Censo de población y vivienda de 1980. Buenos Aires: Consejo Federal de Inversiones (CFI) : Comisión Económica para América Latina y el Caribe de las Naciones Unidas.
CORTÉS, R. y MARSHALL, A. (1985): "Tamaño de la fuerza de trabajo y estructura del empleo", en INDEC (ed.), Los censos de población del 80. Taller de análisis y evaluación, Buenos Aires, INDEC.
CROMPTON, R. (2008): Class and stratification, Cambridge, Polity.
DE IPOLA, E. y TORRADO, S. (1976): Teoría y método para el estudio de la estructura de clases sociales (Con un análisis concreto: Chile, 1970), Santiago, Flacso-Proelce.
ELIZALDE, M.L. (1987): "Un desafío para el censo de 1990: ¿qué hacer con las ocupaciones?", en INDEC (ed.), Los censos del 90. Características económicas de la población, Buenos Aires, INDEC.
——— (1993): "La información estadística de ocupaciones: Una línea de investigación en la construcción de datos primarios", Estudios del Trabajo, 5.
GERMANI, G. (1963): "Clase social subjetiva e indicadores objetivos de estratificación", Instituto de Sociología, Universidad de Buenos Aires, Buenos Aires. ——— (1987 [1955]): Estructura social de la Argentina; análisis estadístico, Ediciones Solar.
GOLDTHORPE, J. (1995): "Sobre la clase de servicio, su formación y su futuro", en CARABAÑA, J., FRANCISCO, A.D., y (COMPILADORES) (ed.), Teorías contemporáneas de las clases sociales, Madrid, Pablo Iglesias.
INDEC (1987): Los Censos del 90: características económicas de la población, Buenos Aires, INDEC.
——— (1991): "Categorías, divisiones, grupos y clases de la Revisión 3 de la Clasificación Internacional Industrial Uniforme (CIIU)", INDEC.
——— (1994): Resultados definitivos. Características generales codificadas, Buenos Aires, INDEC.
——— (1997): Sistema clasificatorio de: lugares geográficos, actividades económicas, ocupaciones, hogares particulares, Buenos Aires, INDEC.
——— (2006): Clasificador Nacional de Ocupaciones 2001 [CD], Buenos Aires, INDEC.
——— (s/d): "Evaluación de la Información Ocupacional del Censo 2001. Análisis del nivel de desocupación", INDEC.
KERBO, H.R. (2003): Estratificación y desigualdad. El conflicto de clases en perspectiva histórica, comparada y global, Madrid, España, McGraw-Hill/ Interamericana de España, S.A.U.
LINDENBOIM, J. y GIUSTI, A. (1999): Cambio técnico en el Censo de 1991: cuantificación de su efecto en las tasas de actividad y evaluación de los resultados sobre las características de la población, IV Jornadas Argentinas de Estudios de la Población, Resistencia, Chaco, AEPA.
LINDENBOIM, J. y GONZÁLEZ, M. (2004): "El neoliberalismo al rojo vivo: mercado de trabajo en Argentina", en LINDENBOIM, J.C. (ed.), Trabajo, desigualdad y territorio: las consecuencias del neoliberalismo, Buenos Aires, Universidad de Buenos Aires, Facultad de Ciencias Económicas, Insituto de Investigaciones Económicas, Centro de Estudios sobre Población, Empleo y Desarrollo.
MARTÍNEZ, R. (2005): Estructura social y estratificación, Buenos Aires-Madrid, Miño y Dávila.
ONU (1969): "Clasificación industrial internacional uniforme de todas las actividades económicas" en Departamento de Asuntos Economicos y Sociales, Naciones Unidas.
ORSATTI, Á. (1987): "Problemas de comparabilidad censal. Lecciones a partir de un estudio reciente", en INDEC (ed.), Los censos del 90. Características económicas de la población, Buenos Aires, INDEC.
TESTA, J. (1987): "De los deseable a los posible en el tratamiento censal de las categorías ocupacionales. La temática de las calificaciones", en INDEC (ed.), Los censos del 90. Características económicas de la población, Buenos Aires, INDEC.
TORRADO, S. (1978): Información e investigación sociodemográfica en América Latina, Santiago de Chile, Consejo Latinamericano de Ciencias Sociales, Comisión de Población y Desarrollo.
——— (1982a): "El enfoque de las estrategias familiares de vida en América Latina. Orientaciones teórico metodológicas", Cuadernos del CEUR, 2.
——— (1982b): Family types and fertility in less developed countries, Liege, Belgium, IUSSP.
——— (1986): Salud-enfermedad en el primer año de vida: Rosario, 1981-1982, Buenos Aires, Argentina, Centro de Estudios Urbanos y Regionales.
——— (1992): "Para leer "Estructura social de la Argentina"", en JORRAT, J.R. y SAUTU, R. (ed.), Después de Germani: Exploraciones sobre estructura social de la Argentina, Buenos Aires, Paidós, pp. 278 p.
——— (1993a): "El ‘Clasificador Nacional de Ocupaciones’ (CNO-91). Crítica de la razón autoritaria", Estudios del Trabajo, 6.
——— (1993b): "El nuevo ‘Clasificador Nacional de Ocupaciones del INDEC: una fractura irreparable en el sistema estadístico nacional", Estudios del Trabajo, 5.
——— (1994): Estructura social de la Argentina, 1945-1983, Buenos Aires, República Argentina, Ediciones de la Flor.
——— (1998a): "Clases sociales, familia y comportamiento demográfico: orientaciones metodológicas", en, Familia y diferenciación social: cuestiones de método, Buenos Aires, EUDEBA, pp. 33-61.
——— (1998b): Familia y diferenciación social: cuestiones de método, Buenos Aires, EUDEBA.
TORRADO, S., ARIÑO, M., y SACCO, N. (2008): "Los clasificadores de la variable ‘ocupación’ en los censos de población de la Argentina de 1980, 1991 y 2001" Serie Informes de Investigación, Vol. Documento Nº16. Obtenido de http://www.catedras.fsoc.uba.ar/demografiasocial/ website.
TORRADO, S. y ORSATTI, Á. (1985): "Hacia un clasificador de la condición socioeconómica utilizable en censos y encuestas de hogares", en INDEC (ed.), Los censos de población del 80. Taller de análisis y evaluación, Estudios 2, Buenos Aires, INDEC-CELADE-Agencia Canadiense para el desarrollo internacional.
TORRADO, S. y ROFMAN, R. (1988): Clases sociales, familia y comportamientos sociodemográficos: Argentina 1970, Buenos Aires, Centro de Estudios Urbanos y Regionales.
WRIGHT, E.O. (1995): "Reflexionando, una vez más, sobre el concepto de estructura de clases", en CARABAÑA, J. y FRANCISCO, A.D. (ed.), Teorías contemporáneas de las clases sociales, Madrid, Editorial Pablo Iglesias, pp. 263 p.