Introducción

El trabajo infantil es una problemática socioeconómica compleja que, en general, vulnera derechos y puede tener efectos negativos inmediatos y futuros sobre el pleno desarrollo de los niños, niñas y adolescentes (NNyA), debido a que priva o limita la educación, la salud, el descanso, el juego y el esparcimiento. En este sentido, acentúa la inequidad y agudiza la vulnerabilidad económica y social de los hogares de menor ingreso de manera intergeneracional (^{Ibrahim, Abdalla, Jafer, Abdelgadir y Vries, 2019}; ^{Lee, Kim y Rhee, 2021}; ^{Posso, 2019}; ^{Thévenon y Edmonds, 2019}).

Desde esta perspectiva, se prioriza en este artículo un análisis centrado en la cuestión de la equidad y de los derechos fundamentales que sustentan en parte las bases de la igualdad. La incorporación a temprana edad de NNyA a las actividades productivas y reproductivas de alta intensidad implica un riesgo para la continuidad de las trayectorias escolares y puede también afectar la salud física y emocional. No obstante, existen otros enfoques de análisis crítico y valorativo del trabajo infantil que reconocen variadas definiciones de la niñez y adolescencia, según las particularidades de las relaciones sociales y culturales. Se registra que, en diferentes contextos, las percepciones y los factores asociados con el trabajo infantil son distintos. Por lo tanto, el abordaje de este como problema convoca reflexiones no homogéneas sobre su diagnóstico y atención mediante los enfoques abolicionista o regulacionista. Dichos enfoques de análisis valorativos del trabajo infantil¹ no se tienen en cuenta en la presente investigación debido a la especificidad de esta.

Atendiendo entonces a una perspectiva cuantitativa del estudio del trabajo infantil y con un enfoque de equidad y derechos, en este documento se presenta una propuesta metodológica innovadora que combina diferentes fuentes de datos actualizados para trascender los alcances de las estadísticas disponibles a escala nacional de manera agregada, integrando las particularidades de la dimensión territorial de los departamentos censales de Argentina.² Así mismo, teniendo en cuenta que el país presenta una matriz de desigualdad social con importante heterogeneidad entre las jurisdicciones subnacionales (^{Piovani y Salvia, 2018}), las herramientas de geoprocesamiento que se implementan representan un aporte significativo y de gran utilidad para el diseño y el monitoreo de estrategias multisectoriales de intervención local.

El artículo se propone tres objetivos específicos. En primer lugar, identificar a escalas nacional y regional, en zonas urbanas y rurales, cuáles son los factores de riesgo y los factores de protección relacionados con la problemática del trabajo infantil y adolescente. Después se procede a estimar la vulnerabilidad al trabajo infantil en los departamentos censales y a georreferenciar la información producida. Por último, se caracterizan dichos departamentos a partir del desarrollo de indicadores socioeconómicos, según el nivel estimado de vulnerabilidad al trabajo infantil y adolescente.³ El desarrollo de los objetivos planteados permite responder la pregunta que sustenta el estudio: ¿cómo las localidades subnacionales, en cuanto que enclaves de la reproducción de las desigualdades, se asocian con la emergencia y predominio relativo de la incidencia del trabajo infantil y adolescente?

El estudio se desarrolla a partir de la metodología propuesta por la ^{Organización Internacional del Trabajo (OIT) y la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL) (2018)}, haciendo uso de los datos de la Encuesta de Actividades de Niños, Niñas y Adolescentes 2016-2017 (EANNA) (^{Instituto Nacional de Estadísticas y Censos [INDEC], 2018}), del Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas (^{INDEC, 2010}) y de los registros administrativos proporcionados por la Administración Nacional de Seguridad Social (ANSES).⁴ Cabe señalar que por lo general las encuestas de actividades de NNyA miden y caracterizan el trabajo infantil a escala nacional, o desagregado, pero a niveles geográficos demasiado amplios, como regiones, estados o provincias. Este tipo de encuestas, en su mayoría, no tienen representatividad estadística de las localidades más pequeñas, como los municipios o sus equivalentes. En este sentido, no es posible desagregar la información a dicho nivel subnacional. En consecuencia, el diagnóstico y la adecuada implementación de políticas públicas se ven limitados al no responder a las especificidades del contexto territorial local. La metodología aplicada en esta investigación para identificar el riesgo de trabajo infantil posibilita subsanar tal limitación y ofrece un análisis de las localidades geográficas con una mayor desagregación de los datos.

Contexto global y nacional

Según las estadísticas de la ^{OIT (2017)}, la tendencia de la tasa del trabajo infantil ha venido disminuyendo en América Latina y el Caribe, pues se ha logrado una reducción de más o menos 50% desde 2000 hasta 2016. Sin embargo, se ha observado una desaceleración en dicha tendencia y los niveles siguen siendo preocupantes. En 2008, 10% de las personas de entre 5 y 17 años ya trabajaba (14 millones). En 2012 el porcentaje se redujo a 8.8, y en 2016 se llegó a 7.3 (10.5 millones). Las estimaciones más recientes indican que en 2020 la prevalencia llegó a 6% (8.2 millones) de NNyA de entre 5 y 17 años en América Latina y el Caribe. En cuatro años se logró reducir 1.3 puntos porcentuales la incidencia del problema en la región. A escala mundial, esta se incrementó en 8.4 millones de NNyA (^{OIT y Fondo de las Naciones Unidas para la Infancia [UNICEF], 2021}).

Al igual que la dinámica registrada en América Latina, la presencia del trabajo infantil y adolescente en Argentina muestra también una tendencia decreciente según las estadísticas disponibles. Acotando la muestra a las regiones comparables relevadas en 2004 y 2012, se estima que el trabajo infantil se redujo de 7.8 a 3.4% para los NNyA de entre 5 y 15 años; y de 24.2 a 20.1% para los adolescentes de entre 16 y 17 años (^{Aizpuru, Pregona, Paz, Schleser y Raapp, 2014}). La información, los diagnósticos y el análisis del siglo XXI se basan sobre todo en la EANNA del año 2004 (2006)⁵ y en el Módulo de Actividades de Niños, Niñas y Adolescentes (MANNyA) de 2012 (^{INDEC, 2012}).⁶ Entre 2016 y 2017 se llevó a cabo el operativo de campo de la EANNA con cobertura nacional.⁷ Según esta encuesta, la incidencia del trabajo infantil en el mercado laboral de la población de entre 5 y 15 años llegó a 3.8%, y para los adolescentes de entre 16 y 17 años, alcanzó 18% (^{INDEC, 2018}).

De acuerdo con dichas estadísticas, es posible observar que también se ha llegado a una etapa de desaceleración del progreso alcanzado en Argentina. Por eso resulta indispensable la producción de información para elaborar análisis y diagnósticos, de amplia cobertura poblacional y representatividad de pequeñas escalas geográficas, para orientar la definición de políticas públicas.

Antecedentes teóricos y empíricos de los factores asociados con el trabajo infantil

Los estudios sobre la temática sostienen que los factores asociados con la incidencia del trabajo infantil son multidimensionales, que difieren en su intensidad y que no hay resultados concluyentes ni generalizables, puesto que estos dependen de cuestiones culturales, geográficas e históricas (^{Bustos y Trujillo, 2014}; ^{OIT y MTEySS, 2007}; ^{OIT y UNICEF, 2022}; ^{Oliveira, 2019}; ^{Posso, 2020}; ^{Rausky, 2009}). La bibliografía especializada sobre el trabajo infantil es vasta y heterogénea. Por eso es importante aclarar que los antecedentes aquí consignados se circunscriben a la especificidad del enfoque de derechos y bienestar propuesto en este artículo, enfoque que sigue aportaciones que tienen orientaciones similares.

Desde una perspectiva socioeconómica, se asume en general la hipótesis de que las desventajas sociales, la pobreza, la vulnerabilidad y el riesgo a diferentes choques externos que amenazan la estabilidad y la seguridad de los hogares, son variables que aumentan la probabilidad de que los NNyA incursionen en el trabajo infantil. Al respecto, se pueden detectar factores asociados con el contexto económico e institucional y factores vinculados a las características socioeconómicas del hogar y de los NNyA.

En relación con el contexto económico, se plantea que la participación laboral de los NNyA es a la vez consecuencia y causa de un bajo crecimiento y desarrollo del país (^{Edmons y Theoharides, 2022}). Una parte de la literatura demuestra que el trabajo infantil surge en los hogares ante las crisis económicas para compensar la pérdida de ingresos (CEPAL, 2020; ^{OIT y UNICEF, 2021}). Sin embargo, otras investigaciones sostienen que el trabajo infantil se vuelve menos sensible a los incrementos del ingreso per cápita a medida que este aumenta (^{Gunnarsson, Orazem y Sedlacek, 2005}; ^{Sauma, 2007} y ²⁰¹⁵). En consecuencia, intentar disminuir el trabajo infantil solo mediante políticas que procuren aumentar el ingreso per cápita, sería un propósito estéril (^{Rosati, 2022}; ^{Sedlacek, Duryea, Ilahi y Sasaki, 2005}).

Por otra parte, la dinámica económica y productiva local y las características del mercado de trabajo inciden en la calidad del empleo, en los salarios y en la valoración que se haga de la asistencia a la escuela según el retorno económico esperado de la educación. En este sentido, algunos estudios encuentran una correlación positiva entre el nivel de informalidad laboral y la incidencia del trabajo infantil (^{Bertranou, Casanova, Beccaria y Ponce, 2015}; ^{Sauma, 2015}). Sumado a ello, la evidencia estadística sigue demostrando que el sector productivo con mayor prevalencia de trabajo infantil es la agricultura (52% en América Latina), por lo que en las localidades rurales o en donde predomina la actividad agrícola hay mayor probabilidad de trabajo infantil (^{CEPAL, 2017}; ^{OIT, 2017}).⁸

En relación con la institucionalidad y las políticas públicas, ^{Kumari (2013)} y la ^{OIT (2013)} señalan los efectos positivos de la expansión en la oferta de instituciones educativas gratuitas y de calidad, las cuales inciden en las decisiones de inversión en educación y permanencia en la escuela. En ^{Acevedo, Quejada y Yánez (2011)} se destaca la relación inversa entre asistencia escolar y trabajo infantil, aunque la disponibilidad de oferta educativa por sí sola no garantiza la reducción de la participación laboral infantil. Por eso son importantes las políticas de protección social, en especial las relacionadas con las transferencias monetarias que mejoran la seguridad del ingreso de las familias y promueven tanto el acceso a la educación como la atención sanitaria (^{OIT y UNICEF, 2022}). Dichas políticas de transferencia de ingresos han demostrado ser efectivas para mitigar, aunque de manera heterogénea, las consecuencias negativas de las perturbaciones económicas que sufren los hogares, pues reducen la participación del trabajo infantil, las horas trabajadas e incrementan la escolaridad y permanencia en la escuela (^{Casco, 2022}; ^{Edmonds y Schady, 2012}; ^{Hoop y Rosati, 2014}; ^{Jiménez y Jiménez, 2015}, ^2021a y ^2021b; ^{Rucci, 2003}; ^{Schady y Araujo, 2006}; ^{Understanding Children’s Work, 2012}).

Respecto a las características socioeconómicas del hogar e individuales de los NNyA, es difícil plantear un análisis desligado de los factores antes expuestos, ya que la multicausalidad del fenómeno hace que sus dimensiones se retroalimenten entre sí. La relación entre pobreza y trabajo infantil es materia de arduo debate. La literatura expone diversos resultados empíricos no concluyentes, aunque da cuenta de que el nivel de ingresos del hogar por sí solo no explica el fenómeno (^{Brown, Deardorff y Stern, 2001}; ^{Psacharopoulos, 1997}).

Uno de los estudios que construye una teorización y modelización económica sobre el trabajo infantil es el de ^{Basu y Van (1998)}. A partir de un esquema de adopción de decisiones en el hogar, sobre una estructura de preferencias y funciones de producción, los autores plantean su modelo destacando dos axiomas, el de lujo y el de sustitución. El primero, desde el lado de la oferta, se refiere a que la ausencia de trabajo infantil se puede considerar como tiempo de ocio, siendo este un bien de “lujo”. Sin embargo, algunos hogares no cuentan con los recursos suficientes para sustentar el consumo de ese bien, el ocio de los NNyA. El segundo axioma plantea que el trabajo de los NNyA es sustituto del trabajo de los adultos, poniendo el foco en este caso en el lado de la demanda. Estos supuestos, según los autores, permiten que el modelo teórico tenga potencialmente múltiples equilibrios: tener ingresos bajos hace que sea un lujo prescindir del trabajo de los NNyA; en cambio, tener ingresos suficientes permite que la decisión del hogar sea prescindir del trabajo de los NNyA.

Con esta mirada multidimensional y cuantitativa de los factores relacionados con el trabajo infantil, en Argentina se han desplegado varios análisis basados sobre todo en encuestas específicas. ^{Aizpuru et al. (2014)} implementan un modelo logit⸻ similar al que se emplea en este artículo y que se explica más adelante⸻ para analizar factores asociados con el trabajo infantil mediante los datos del Módulo de Actividades de Niños, Niñas y Adolescentes de la Encuesta Anual de Hogares Urbanos (EAHU) (^{INDEC, 2012}). Así mismo, ^{Tuñón (2011} y ²⁰¹⁸⁾ analiza los factores sociales relacionados con la propensión al trabajo en la niñez, a partir de la Encuesta de la Deuda Social de Argentina (EDSA) ⸻encuesta urbana y multipropósito⸻.

Los resultados atañen solo al sector urbano, en el que se analizan tanto dimensiones socioeconómicas del hogar (acceso a bienes y servicios, clima educativo y ocupacional del jefe del hogar) como la situación de vulnerabilidad socio-residencial del espacio donde habitan sus miembros. La autora afirma que los NNyA tienen el doble de probabilidad de trabajar si residen en un contexto de espacios urbanos informales (villa o asentamiento) en comparación con sus pares en barrios de urbanización formal. También señala que aquellos clasificados en el indicador de estrato socioeconómico de muy bajo, tienen casi tres veces más probabilidad de trabajar que sus pares en el estrato medio alto.

^{Salvia, Tuñón y Poy (2015)} se han ocupado de una posible incidencia de la asignación universal por hijo (AUH) en la reducción del trabajo infantil y adolescente.⁹ No es un vínculo sencillo de establecer, porque el programa no está diseñado de forma específica para combatir esta problemática. Por otro lado, hay dificultades que se vinculan con la disponibilidad de una información estadística que permita un seguimiento pormenorizado para analizar el problema y evaluar los posibles efectos en diferentes dimensiones. Y ^{Tuñón y Salvia (2017)} señalan que la reducción del trabajo infantil en Argentina puede haber estado asociada con la implementación de la AUH por ser un mecanismo directo de protección social para la población menor de 18 años.

Método

La metodología propuesta se basa en la implementación del modelo de identificación de riesgo de trabajo infantil desarrollado por la CEPAL y la OIT en su calidad de Secretaría Técnica de la Iniciativa Regional de América Latina y el Caribe Libre de Trabajo Infantil (^{OIT-CEPAL, 2018}). Mediante este modelo se identifica el peso de las variables que influyen en la probabilidad de trabajo infantil, tanto en cuanto a factores de riesgo como en lo que respecta a factores de protección. Además, busca establecer los territorios que tienen mayor probabilidad de trabajo infantil y caracterizar las particularidades socioeconómicas que allí prevalecen.

La fuente de información proviene casi toda de los microdatos de la EANNA 2016-2017 y del Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas (^{INDEC, 2010}). También se hace uso de registros administrativos de la ANSES respecto a los datos de la asignación universal por hijo (AUH) e información estadística del Ministerio de Educación respecto a la construcción del indicador de calidad socioeconómica de la educación (ICSE).¹⁰ El estudio se desarrolla en cuatro etapas:

1. Identificación de los factores vinculados a la presencia de trabajo infantil. Implica la revisión de criterios teóricos y empíricos de la literatura especializada y de la especificidad del contexto argentino. Es importante tener en cuenta que las variables seleccionadas deben encontrarse disponibles tanto en la EANNA 2016-2017 (^{INDEC, 2018}) como en el Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas (^{INDEC, 2010}).¹¹ En la Tabla 1 se presenta la selección de variables operacionalizadas.

A lo largo de este artículo se hace referencia a esta definición conceptual de trabajo infantil y adolescente para el mercado: “Se considera el trabajo infantil como toda actividad laboral desarrollada por NNyA que genera bienes y servicios que tienen valor económico en el mercado […]. Incluye toda actividad realizada para terceros a cambio de remuneración o beneficios” (^{INDEC, 2018, p. 29}). Además, teniendo presente la definición operativa de la misma, la actividad económica para el mercado de la población de entre 5 y 17 años “alcanza a quienes realizan alguna actividad para la generación de bienes o servicios orientados al mercado sea esta remunerada o no, al menos 1 hora en la semana de referencia. Se excluye el trabajo voluntario” (^{INDEC, 2018, p. 30}).

Es importante recordar que la Ley Nacional 26.390, sancionada en 2008 (^{Senado y Cámara de Diputados de la Nación Argentina, 2008}), vigente en Argentina, establece la prohibición del trabajo infantil por debajo de los 16 años de edad, mientras que para los adolescentes de entre 16 y 17 años se permite la incorporación al mercado de trabajo, pero con protecciones especiales. En caso contrario, se concibe como trabajo no permitido. Estas consideraciones se tienen en cuenta en la construcción de la variable dependiente trabajo infantil y adolescente. En este sentido, toda persona menor de 16 años que haya trabajado para el mercado al menos una hora en la semana de referencia, se clasifica de trabajo infantil y adolescente. Además, en específico se considera trabajo desprotegido, y por tanto no permitido, aquel en que los adolescentes de entre 16 y 17 años no tienen cobertura de obra social (Art. 1); trabajan más de 6 horas al día o 36 horas semanales (Art. II); o trabajan en horario nocturno (Art. 3). Si se da cualquiera de estas tres modalidades, se considera que la persona de entre 16 y 17 años también se encuentra en trabajo infantil y adolescente.

2. Estimación de modelos de probabilidad. Se propone implementar modelos de regresión logística a escalas nacional y regional.¹² Las actividades de esta etapa incluyen la armonización y la operacionalización de los conceptos y las variables definidas en la etapa 1, así como la estimación de los modelos nacionales y regionales mediante estimaciones específicas para las zonas urbanas y para las zonas rurales, puesto que la EANNA tiene marcos muestrales diferenciados. La zona urbana comprende en la encuesta las localidades de 2 000 o más habitantes. Y la zona rural cubre las poblaciones agrupadas o dispersas de menos de 2 000 habitantes. Se realizaron 26 115 encuestas efectivas en zonas urbanas y 9 697 en zonas rurales.

Entonces se propone la estimación de dos modelos con la misma especificación para cada región (Gran Buenos Aires, Noreste, Noroeste, Cuyo, Pampeana y Patagónica), uno para la zona urbana y otro para la zona rural. Así debido a que la región del Gran Buenos Aires no tiene cobertura en la EANNA rural, porque tiene muy baja proporción de población rural en este aglomerado, en total se estiman 13 modelos y se obtienen coeficientes específicos para cada región de Argentina, diferenciando por zona urbana y rural.

Según los factores asociados o las variables auxiliares identificadas y a través de un modelo de regresión logística, se estima la probabilidad de incidencia del fenómeno. El trabajo infantil se construye como una variable dependiente dicotómica. El objetivo es predecir la probabilidad de que la variable dependiente Y presente uno de los dos valores posibles (1 = sí; 0 = no) en función de los valores que adoptan las variables independientes (X):

Bajo el modelo, la probabilidad de que el individuo se encuentre en trabajo infantil se escribe como:

Donde P _i es la probabilidad de ocurrencia del suceso (trabajo infantil, y _i=1) dado el valor del predictor x _i. La ecuación (1) puede ser transformada a partir de tomar el logaritmo natural para llegar a la ecuación del modelo de regresión logística que va a ser estimada:

Se analizará la incidencia relativa de las diferentes variables incorporadas en el modelo, calculando el odds ratio o la razón de probabilidades relativas (véase Tabla 3 en la sección de resultados).¹³ Así, es posible identificar las variables que actúan como factores de riesgo y aquellas que se interpretan como factores de protección.

3. Aplicación de los coeficientes del modelo estimado con la EANNA en el Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas, 2010. El uso de los microdatos del censo da información de toda la población y tiene un mayor nivel de desagregación geográfica. Los coeficientes de los modelos de probabilidad estimados en la EANNA 2016-2017 se aplican a los datos del Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas (^{INDEC, 2010}). Para ello, en primer lugar, es necesario armonizar y estandarizar las posibles variables descritas en la Tabla 1, con el objetivo de que los nombres, las categorías y los valores coincidan tanto en la base del censo como en la EANNA 2016-2017. En combinación con los coeficientes que se obtuvieron en la estimación de los modelos a escala regional, es posible calcular, mediante los datos del censo, la probabilidad de trabajo infantil en los departamentos censales a partir de:

Donde p es la probabilidad de trabajo infantil estimada; β₀ y β₁, β₂,…β_k son los parámetros de la regresión o los coeficientes estimados con la encuesta, y X₁, X₂,… X_k son las variables del censo asociadas respectivamente con cada uno de dichos coeficientes, y que se definen en la etapa 1. Las probabilidades individuales se agrupan y se calcula una probabilidad promedio por departamento censal.

Es preciso poner el énfasis en que la importancia de este resultado no recae en el valor de la probabilidad de trabajo infantil en sí misma, sino en la identificación de los territorios donde hay mayor riesgo relativo. Es importante tener presente que la EANNA solo tiene representatividad estadística a escala regional.¹⁴ Por lo tanto, los coeficientes estimados en el modelo de cada región se aplican a todas las provincias que la conforman.

4. Elaboración de mapas y caracterización territorial. En esta parte del proceso se busca aportar información importante para caracterizar los territorios según las probabilidades de trabajo infantil y adolescente obtenidas en las etapas 2 y 3. Se elabora un agrupamiento nacional de todos los departamentos, en el que se tiene en cuenta la amplitud del rango de probabilidad para todo el país. El mecanismo de clasificación se basa en la segmentación del rango de probabilidad (valor mínimo/valor máximo) en tres intervalos de igual amplitud: riesgo alto, riesgo medio y riesgo bajo (véase Tabla 2).

Además de la construcción de tres grupos de riesgo, también es útil analizar el riesgo según percentiles para diferenciar los territorios en los extremos de mayor y menor vulnerabilidad, así como para encontrar matices en los valores de riesgo medio. Por último, para brindar información más precisa sobre el contexto socioeconómico territorial, se construirán indicadores departamentales y, según el grupo de riesgo, a partir de información del Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas (^{INDEC, 2010}), de los registros administrativos de la ANSES.

Resultados y discusión

En el modelo agregado a nivel nacional todas las variables son significativas en términos estadísticos, tanto en la zona urbana como en la zona rural, como se observa en la Tabla 3.

A partir de estos resultados se estima el riesgo de trabajo infantil en los departamentos censales. Esta información permite georreferenciar los territorios más vulnerables y su relación con otras dimensiones socioeconómicas de desigualdad territorial, como se observa en las Figuras 1, 2 y 3 y en la Tabla 4.

Fuente: datos construidos a partir del procesamiento de la EANNA 2016-2017 (^{INDEC, 2018}) y del Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas (^{INDEC, 2010}). Software utilizado: QGIS.

Figura 1 Trabajo infantil y adolescente según percentiles de riesgo 

Fuente: datos construidos a partir del procesamiento de la EANNA 2016-2017 (^{INDEC, 2018}) y del Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas (^{INDEC, 2010}). Software: QGIS.

Figura 2 Trabajo infantil y adolescente según grupos de riesgo 

Fuente: datos construidos a partir de información proporcionada por el Ministerio de Educación y del procesamiento del Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas (^{INDEC, 2010}). Software: QGIS.

Figura 3 Porcentaje de población de entre 3 y 17 años con puntaje de ICSE crítico (indicador de calidad socioeconómica de la educación) 

En la Figura 3 se presenta la georreferenciación de una de las dimensiones analizadas, el indicador del contexto social de la educación, puesto que es una medida que muestra de manera sintética la vulnerabilidad de la población en edad escolar en varias dimensiones.¹⁵

Los resultados del estudio aportan evidencia para comprender los modos en que la heterogeneidad territorial, en cuanto que enclave de la reproducción de las desigualdades, está asociada con la emergencia y el predominio relativo de la incidencia del trabajo infantil y adolescente en Argentina. En la Tabla 4 es notorio el mayor porcentaje de hogares que presentan al menos una privación (NBI) en vivienda, en condiciones sanitarias, en hacinamiento, en asistencia escolar y en capacidad de subsistencia, en los departamentos censales de riesgo alto de trabajo infantil: 27.4 frente a 11.2% de los hogares en los departamentos de riesgo bajo.

El análisis da cuenta de algunos patrones generales en los factores de riesgo y protección. En primer lugar, los resultados muestran que los varones tienen más probabilidad de trabajar en comparación con las mujeres y que esta se hace mayor en las zonas rurales (1.8 frente a 2.9, respectivamente). La magnitud de la incidencia para los varones es más alta en el Gran Buenos Aires (GBA), en el noreste rural, en Cuyo rural y en la región Pampeana rural. Es pertinente en este punto recordar que los resultados del estudio se refieren al trabajo para el mercado y, en este sentido, es importante precisar que las mujeres realizan en mayor proporción e intensidad trabajo infantil y adolescente en tareas de trabajo reproductivo, doméstico y de cuidado.

En segundo lugar, las estimaciones mostraron que el mayor nivel educativo del jefe o jefa del hogar reduce el riesgo de trabajo infantil para los NNyA. Si bien esto es así para todas las regiones, en el noroeste argentino y en la región Pampeana es comparativamente menor la importancia de este factor de protección. Aun cuando se han desplegado campañas de concientización sobre los efectos adversos que el trabajo infantil tiene sobre el desarrollo integral de los NNyA, sigue estando arraigado en las costumbres y prácticas culturales como una actividad no dañina para ellos. Por eso, y en función de los resultados del modelo en esta dimensión, sería favorable una mayor trascendencia de políticas de concientización con énfasis en los territorios subnacionales. Una oportunidad son los programas ya existentes cuyo anclaje es local, así como el trabajo conjunto de las organizaciones empresariales, sindicatos, actores de la sociedad civil y gobiernos locales.

En tercer lugar, el estado y la categoría ocupacional del jefe mostraron resultados importantes y heterogéneos en el territorio. Aquellos NNyA que viven en hogares con jefa o jefe no asalariado o asalariado no registrado en la seguridad social tienen mayor riesgo de trabajo infantil que los que residen en hogares en que la jefa o jefe es asalariado formal. Sin embargo, los resultados del modelo rural no son relevantes en esta dimensión, tal vez porque el porcentaje del trabajo asalariado formal es bastante inferior en comparación con esa misma modalidad de trabajo en las zonas urbanas. No obstante, frente a la condición de inactividad o desocupación del jefe, los NNyA que residen en esos hogares inactivos tienen menos probabilidad de estar trabajando. Esto puede estar relacionado con el hecho de que el trabajo infantil en las zonas rurales se da, en la mayoría de los casos, en vínculo estrecho con la actividad laboral de los padres o jefes del hogar. Al estar los adultos fuera del circuito de trabajo, es probable que los NNyA también lo estén.

En la Tabla 4 se muestra la mayor concentración de hogares con jefe asalariado no registrado en los departamentos de riesgo alto: 44.5 frente a 21.3% de los hogares en los departamentos de riesgo bajo. Durante la primera década del siglo XXI se evidenció en Argentina una mejora en los niveles de informalidad laboral. En la segunda década se inició una fase de estancamiento y desde 2017 se constata una reversión hacia una tendencia de crecimiento de ella. Por tal motivo, cobran especial atención las medidas para dinamizar la economía e incentivar la creación de puestos de trabajo a partir de la implementación de políticas productivas según las especificidades territoriales. La informalidad laboral también se evidencia como una problemática asociada con las brechas territoriales en el desarrollo productivo y laboral.¹⁶

En cuarto lugar, la asistencia a la escuela es un factor de protección en todas las regiones del país, tanto en la zona urbana como en la zona rural, aunque las magnitudes varían entre ellas. Cabe señalar que el impacto es mayor en la región de Cuyo, en la región Pampeana y en la Patagonia, mientras que es bastante menor en el Gran Buenos Aires, en el noroeste rural y el noreste urbano. Es probable que en estas regiones la asistencia a la escuela y el trabajo infantil se manifiesten de manera simultánea en mayor proporción.

En esta dimensión es oportuno notar que el problema de no asistencia escolar en Argentina empieza a ser más agudo después de los 14 años edad y se observa más intenso en los departamentos de riesgo alto, aunque con diferentes intensidades entre las provincias. Puesto que la asistencia a la escuela es un factor de protección, es importante analizarla en clave con el comportamiento del índice de contexto social de la educación (véanse Tabla 4 y Figura 3). Este índice tiene, en general, una mayor incidencia crítica en los departamentos de riesgo alto y agrupa en ellos, también, un mayor porcentaje de población en edad escolar en dicha situación. De esta forma, se sustenta con evidencia que las carencias múltiples se entrelazan y refuerzan en el territorio y que son condiciones de posibilidad para una mayor incidencia del trabajo infantil y adolescente.

Algunas políticas que pueden pensarse en relación con la asistencia escolar tienen que ver con: 1) avanzar con la meta de lograr doble escolaridad,¹⁷ flexible y adecuada a los contextos locales específicos; 2) incrementar la terminalidad educativa, haciendo que esta se torne importante, tanto desde la propia perspectiva de los adolescentes sobre mayores ingresos futuros si concluyen la escuela secundaria, como para las políticas educativas que garanticen inversión en edificios, docentes y recursos tecnológicos. En estas dimensiones se torna clave la consolidación de programas que brinden certidumbre y garanticen un apoyo estatal para los jóvenes vulnerables a partir de la mayoría de edad. Es decir, una vez que terminan el ciclo de protección social con la AUH, que sepan que al terminar la secundaria tienen la posibilidad de continuar estudiando, capacitándose o desplegando emprendimientos productivos con el apoyo de programas que mantengan cierta institucionalidad estable en el tiempo ⸻por ejemplo, programas como PROGRESAR¹⁸ u otros ajustados a los contextos locales.

En el apartado de resultados se demostró que la cobertura de la AUH, como mecanismo de protección social, ante la condición de precariedad laboral de los jefes de hogar, varía entre los departamentos provinciales. Por lo tanto, es una dimensión que debe analizarse con mayor detalle con atención en las particularidades locales que demuestren deficiencias en la cobertura o bien cuando ha habido una buena intervención de la política en el territorio, sobre todo a partir de los 12 años de los NNyA (véase Tabla 4).

Los hallazgos recientes de las evaluaciones de cobertura e incidencia que tiene la AUH sobre el trabajo infantil (^{Jiménez y Jiménez, 2021a} y 2021b) dialogan de manera coincidente con los resultados presentados en este estudio, en especial con aquellos en los que se destaca una buena cobertura y focalización de la política en las regiones más vulnerables y para los primeros años de edad; también con las reflexiones que plantean la necesidad de profundizar la política tanto en extensión como en la posibilidad de un aumento y diferenciación del monto transferido según la vulnerabilidad, la edad y la heterogeneidad territorial. Esto es necesario en las regiones donde se ha demostrado una menor tasa de reemplazo de la AUH frente a los ingresos laborales de los niños y adolescentes.

En síntesis, la heterogeneidad territorial es un eje estructurante de las desigualdades sociales con diferencia en el nivel de cobertura y de calidad de los bienes y servicios sociales, infraestructura, entramado productivo y oportunidades de desarrollo socioeconómico, que se traducen en diferentes probabilidades de trabajo infantil. Los percentiles de riesgo que se obtuvieron muestran aglomeraciones con niveles altos, sobre todo en el norte del país, mientras que se registran niveles medios en la región central y niveles bajos en el sur. Además, se observan matices relevantes a escala intrarregional. Este resultado confirma los patrones geográficos de las manifestaciones multidimensionales de la desigualdad y de la pobreza crónica en el país.

Por último, es importante advertir sobre los alcances que tiene este artículo debido a las restricciones de información disponible. En primer lugar, es indiscutible que usar datos del Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas (^{INDEC, 2010}) como una de las fuentes del estudio puede implicar una desactualización de los resultados. En el momento en que se desarrolló la investigación era la única fuente de información nacional desagregada, puesto que el censo que estaba previsto para 2020 se postergó hasta 2022 debido a la pandemia de COVID-19. Ello no invalida los resultados, que tienen una importancia tanto en el plano metodológico como empírico en este fenómeno que involucra ciertos factores estructurales.

De este modo, la línea de investigación sigue vigente con dos objetivos. En primer lugar, actualizar y comparar los resultados una vez que se encuentren disponibles los datos del nuevo censo de población 2022. En segundo lugar, ampliar el alcance de los resultados con análisis cualitativos en las localidades donde se detectó mayor riesgo de trabajo infantil y adolescente por su mayor vulnerabilidad socioeconómica. La agenda de investigación recae entonces en el análisis de casos localizados en términos geográficos para indagar con profusión sobre los resultados y hallazgos de este estudio para lograr una mayor comprensión.