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Teletrabajo en tiempos de Covid-19. Un análisis espacial y multivariado en Ciudad de Buenos Aires

Abstract

¿Cómo impactó la crisis del Covid-19 en las prácticas de trabajo remoto en la Ciudad de Buenos Aires? Este estudio mide el pasaje al teletrabajo durante la pandemia a partir de una comparación entre los lugares de trabajo de los ocupados residentes en la ciudad antes y durante el aislamiento obligatorio. Se parte de la hipótesis de que un menor volumen de desplazamientos al área central (CBD) entre semana por parte de aquellos que permanecen en sus viviendas podría alentar el surgimiento de nuevos subcentros. A partir de una encuesta, se observa que hacia noviembre de 2020 más del 77% de los ocupados con secundario incompleto o superior se encontraba trabajando de manera remota, en comparación con alrededor del 10% antes del inicio de la pandemia. Un análisis georreferenciado indica que el corredor corporativo del microcentro perdió un gran número de empleos presenciales, al tiempo que se advierte cierta potencialidad para la consolidación de subcentros en barrios como Palermo, Caballito, Flores, Recoleta, Núñez, Colegiales y Villa Crespo, que han visto surgir un gran número de nuevos hogares con teletrabajadores. El estudio se completó con un análisis multivariado que prueba que el nivel educativo y el tipo de tecnología utilizada a diario en el trabajo son fuertes predictores de teletrabajo. Estos hallazgos abren la puerta a investigaciones más amplias sobre el fenómeno del trabajo remoto en pandemia (en especial aquellos extensivos al área metropolitana de Buenos Aires) y a la posibilidad de que emerjan esquemas mixtos en el mediano plazo que combinen el trabajo a distancia con el presencial.
Teletrabajo en tiempos de Covid-19.
Un análisis espacial y multivariado
en Ciudad de Buenos Aires
Federico Poore
Mayo 2021
Director: Ricardo Pasquini
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Abstract
¿Cómo impactó la crisis del Covid-19 en las prácticas de trabajo remoto en la Ciudad de
Buenos Aires? Este estudio mide el pasaje al teletrabajo durante la pandemia a partir de una
comparación entre los lugares de trabajo de los ocupados residentes en la ciudad antes y
durante el aislamiento obligatorio. Se parte de la hipótesis de que un menor volumen de
desplazamientos al área central (CBD) entre semana por parte de aquellos que permanecen en
sus viviendas podría alentar el surgimiento de nuevos subcentros. A partir de una encuesta, se
observa que hacia noviembre de 2020 más del 77% de los ocupados con secundario
incompleto o superior se encontraba trabajando de manera remota, en comparación con
alrededor del 10% antes del inicio de la pandemia. Un análisis georreferenciado indica que el
corredor corporativo del microcentro perdió un gran número de empleos presenciales, al
tiempo que se advierte cierta potencialidad para la consolidación de subcentros en barrios
como Palermo, Caballito, Flores, Recoleta, Núñez, Colegiales y Villa Crespo, que han visto
surgir un gran número de nuevos hogares con teletrabajadores. El estudio se completó con un
análisis multivariado que prueba que el nivel educativo y el tipo de tecnología utilizada a
diario en el trabajo son fuertes predictores de teletrabajo. Estos hallazgos abren la puerta a
investigaciones más amplias sobre el fenómeno del trabajo remoto en pandemia (en especial
aquellos extensivos al área metropolitana de Buenos Aires) y a la posibilidad de que emerjan
esquemas mixtos en el mediano plazo que combinen el trabajo a distancia con el presencial.
Palabras clave: teletrabajo; trabajo remoto: COVID-19; urbanismo; Buenos Aires
What was the impact of Covid-19 on remote work practices in the City of Buenos Aires? This
paper measures the shift to telecommuting during the pandemic by comparing the workplaces
of employed city dwellers before and during the lockdown and social distancing measures.
We argue that fewer people commuting to jobs in the central business district (CBD) during
the week while they remain at home could encourage the emergence of new sub-centres. Our
survey of workers with incomplete high school or higher education reveals that by November
2020 more than 77% were working remotely, compared to around 10% before the beginning
of the pandemic. Georeferenced maps of the data collected show that the corporate area of
downtown Buenos Aires lost several on-site jobs, while there is some potential for the
consolidation of sub-centres in neighbourhoods such as Palermo, Caballito, Flores, Recoleta,
Núñez, Colegiales and Villa Crespo, which saw the emergence of a large number of remote-
working households. We further performed a multivariate analysis that shows that both
educational level and the type of technology used in the workplace are strong predictors of
teleworking. These findings provide an opportunity for further investigation on the
phenomenon of remote work during the pandemic (especially research extending to the
Buenos Aires metropolitan area) and the potential emergence of mixed models of on-site and
remote work in the mid-term horizon.
Keywords: remote work, work from home, COVID-19, urbanism, cities, Buenos Aires
3
Agradecimientos
El 9 de marzo de 2020, mientras las densas nubes de la pandemia comenzaban a formarse
sobre Argentina, Cynthia Goytía me recibió en su despacho para conversar sobre posibles
temas para mi tesis. Durante aquel encuentro exploramos varias opciones, pero pronto la
coyuntura terminó por inclinar la balanza hacia este problema urgente. No puedo sino
destacar que, como docente y directora de la maestría, Cynthia se lució en su rol de
orientadora y guía. Este trabajo no hubiera sido posible sin su apoyo.
Ricardo Pasquini dedicó parte de su valioso tiempo a supervisar mi trabajo, con sugerencias y
propuestas desde la génesis del proyecto hasta el borrador final. Su ayuda fue crucial a la
hora de preparar la encuesta de investigación y para procesar la información mediante el
análisis multivariado.
Antonio Vázquez Brust y Martín Alalú despejaron todas mis dudas con el lenguaje R y me
acercaron herramientas para lograr un mapeo eficiente de los datos obtenidos en la encuesta.
(Antonio, además, escribió una generosa carta de referencia recomendando mi postulación a
la maestría.) Nicolás Poore programó una macro que me ayudó a realizar iteraciones sobre
cada fila de la planilla de resultados y me ahorró un trabajo que podría haberme tomado
semanas.
Lucas Lufrano del INDEC me acercó las últimas series estadísticas sobre empleo y trabajo
remoto. Paula Pentimalle Ramos y Valeria Serafini de la Dirección General de Estadística y
Censos del Gobierno de la Ciudad atendieron mis insistentes consultas con una celeridad
enorme. Daniel Schteingart, director del Centro de Estudios para la Producción del Ministerio
de Desarrollo Productivo de la Nación, compartió conmigo series específicas de los informes
en tiempos de pandemia. Rafael Skiadaressis me hizo llegar una serie muy útil con datos de
Google Workplace Index.
En tiempos de cuarentena estricta, Dawoon Choi y Ramiro Albrieu atendieron mis
videollamadas y compartieron sus conocimientos sobre datos abiertos en la Ciudad y la
potencialidad de teletrabajo en Argentina, respectivamente. Sol Civale me ayudó a encontrar
series oficiales sobre trabajo a distancia y María Emilia Pérsico supervisó mi primer análisis
de aquellas bases.
4
Alejandro Galliano, Guillermo Jajamovich y Marcelo Corti oficiaron de guías mientras daba
mis primeros pasos en el mundo del urbanismo; Fernando Bercovich y Andrés Fidanza
fueron mis aliados en la campaña por más y mejor periodismo de temas urbanos.
Ignacio Antonio, Sofía Zava, Francisca Zarza y Eliana Sandoval integraron el “grupo Pecán”
que me acompañó en los dos años de cursada (uno presencial, el otro virtual). Andrés
Vecchio fue mi compañero de aprendizajes, a puro prueba y error, en R y Python.
Gracias a Andrés Snitcofsky, Felipe González, Mauricio Corbalan, Juan Ignacio Fulponi,
Iliana Mignaqui, Ignacio Ferreiro, Santiago Rodríguez Rey, Sebastián Campanario, Eduardo
Levy Yeyati, Martín De Simone, Pablo Güiraldes, Gabriel Lanfranchi, Karina Niebla, Ignacio
Portes, Julián Dieguez, Ramón Indart, Florencia Pulla y Juan Brodersen, por las
conversaciones que mantuvimos sobre los temas de este estudio en su etapa de work in
progress. Los errores y omisiones son de mi exclusiva responsabilidad.
Por último, quiero agradecer a mi familia y a mi mujer Patricia, por la paciencia y el apoyo en
estos tiempos turbulentos.
5
Contenido
Introducción ............................................................................................................................. 7
Planteamiento del tema ........................................................................................................... 9
Marco teórico ......................................................................................................................... 12
Pandemia y teletrabajo en Argentina ................................................................................... 13
Trabajo remoto y redistribución geográfica ......................................................................... 15
Definiciones ......................................................................................................................... 17
Metodología ............................................................................................................................ 18
Hallazgos ................................................................................................................................. 22
Análisis multivariado ........................................................................................................... 27
Desigualdad espacial ............................................................................................................ 31
Preferencias y razones .......................................................................................................... 44
Conclusiones y recomendaciones .......................................................................................... 47
Futuras líneas de investigación ............................................................................................ 49
Impacto desigual en centros comerciales de cercanía ...................................................... 49
Limitantes del teletrabajo y sus efecftos en el largo plazo ............................................... 50
¿Creación de nuevos subcentros o mera dispersión? ....................................................... 52
Referencias.............................................................................................................................. 54
Anexos ..................................................................................................................................... 63
ANEXO 1. Comparación muestra vs. Universo a nivel de barrios .................................. 63
ANEXO 2. Ficha metodológica ....................................................................................... 65
ANEXO 3. Modelo de encuesta ....................................................................................... 65
ANEXO 4. Resumen de resultados de la encuesta ........................................................... 77
ANEXO 5. Principal equipo utilizado para el trabajo remoto .......................................... 90
6
La rápida adopción del teletrabajo ilustra cómo las sociedades pueden transformarse en lo que
parece de la noche a la mañana para hacer frente a amenazas urgentes. Debemos actuar con la
misma urgencia y decidir firmemente transformar las ciudades.
António Guterres, secretario general de las Naciones Unidas
(2020)
… ciertos hechos, aparentemente accidentales, como las destrucciones producidas por los sucesos
bélicos, los bombardeos, en la sucesiva evolución de la ciudad... no hacen más que acelerar ciertas
tendencias…, permitiendo realizar más rápidamente planes que en su forma económica ya existían y
habrían producido efectos físicos en el cuerpo de la ciudad.
Aldo Rossi, La arquitectura de la ciudad
(1966)
7
Introducción
A partir de la irrupción de la pandemia por el Covid-19, el gobierno y las empresas de la
Ciudad de Buenos Aires aceleraron su búsqueda en torno a las oportunidades (y los límites)
del teletrabajo, una práctica que podría tener efectos de mediano y largo plazo en la trama
urbana y los usos del suelo en la Ciudad.
Esta tesis parte de la idea de que la persistencia de la pandemia iniciada en marzo de 2020
plantea una serie de reconfiguraciones urbanas que podrían ser aprovechadas por gobiernos,
empresas y tomadores de decisiones para corregir problemas de larga data (Hidalgo, 2020;
Martínez y Short, 2021; Moreno et al, 2021). Una de ellas es el modelo monocéntrico
característico de ciudades como Buenos Aires.
El Central Business District (CBD) de Buenos Aires o microcentro porteño concentra desde
hace tiempo “el mayor número de viajes y de actividades en un reducido espacio” y en su
interior ocurren buena parte de los movimientos políticos, comerciales y culturales del
territorio (Tella, 2007), un fenómeno contrario al modelo de ciudad policéntrica que guía el
Plan Urbano Ambiental de la Ciudad. Tras la declaración de la pandemia por parte de la
Organización Mundial de la Salud en marzo de 2020, un sector considerable de quienes
pudieron trabajar desde su hogares comenzaron a hacerlo con regularidad, lo cual supuso un
menor flujo de desplazamientos hacia el área central, con el consiguiente impacto en los
niveles de actividad en el CBD.
Esto da lugar a una serie de preguntas vinculadas a la espacialidad de este proceso. ¿Qué se
sabe sobre el reciente pasaje al trabajo remoto en la Ciudad de Buenos Aires? ¿Fue realmente
tan amplio o se trata un fenómeno específico acotado a determinados sectores? ¿Dónde están
ubicadas las personas que dejaron de asistir diariamente al CBD?
Otras inquietudes se relacionan con las características que modifican o relativizan al
fenómeno. ¿Existe una relación entre el nivel educativo y la realización de teletrabajo?
¿Cómo se vinculan el tipo de tecnología utilizada a diario en el trabajo y el pasaje hacia
modos remotos?
8
Este trabajo buscará responder a estas y otras preguntas relacionadas a la capacidad real de
implementación de esquemas de trabajo remoto en la Ciudad Autónoma de Buenos Aires,
incluyendo un mapeo del pasaje al teletrabajo en la Ciudad durante la pandemia. El objetivo
será contribuir a la reflexión de cómo el fenómeno que se aceleró en los últimos meses puede
aprovecharse de cara a avanzar hacia un modelo de ciudad más policéntrico, basándose en
una doble hipótesis. Si más empleos se pueden hacer desde el hogar, entonces habrá menos
desplazamientos al CBD. Si hay menos desplazamientos al CBD, entonces es posible que
surjan más subcentros1 y se profundizará la idea de una ciudad policéntrica.2
Las preguntas sobre variables que afectan al fenómeno, por su parte, ayudarán a delimitar el
fenómeno de la potencialidad del trabajo remoto en función de las posibilidades reales de los
empleados. Las hipótesis, en este caso, establecen que (1) a mayor nivel educativo, mayor
potencialidad de teletrabajo; y que, (2) a mayor uso de herramientas digitales en el trabajo
diario, mayor pasaje hacia modos remotos.
1 Tomando como premisa la idea de que un menor volumen de desplazamientos obligados al área central de
negocios por parte de la población ocupada podría derivar en prácticas de consumo, disfrute y cuidado en zonas
cercanas al domicilio y que ésto, a su vez, podría generar el desarrollo de servicios de proximidad y de pequeños
centros distintos al CBD. Ver el apartado sobre desigualdad espaical en la sección de Hallazgos.
2 Por otra parte, calcular el porcentaje de trabajos que puede realizarse desde el hogar es un input importante a la
hora de predecir la performance de una economía durante este u otros períodos de distanciamiento social
(Dingel y Neiman, 2020).
9
Planteamiento del tema
América Latina es una de las regiones más urbanizadas del planeta. Argentina, en particular,
ostenta una tasa de urbanización del 92%, superior al promedio regional (81%) y mundial
(56%) (ONU, 2020). Una de las características salientes de la red urbana argentina es la
macrocefalia de su capital, Buenos Aires, donde se aglutinan los principales sectores de
actividad económica, social y política. Si bien en las últimas décadas este rol de ciudad
primada en términos poblacionales muestra una tendencia a la disminución, lo cierto es que
Buenos Aires “continúa siendo el lugar de comando político y económico y la puerta de
entrada y de salida de Argentina hacia el mundo” (Di Nucci y Linares, 2016).
La capital argentina reproduce otra característica central de las ciudades latinoamericanas: su
elevada densidad poblacional promedio. Goytia y Sanguinetti (2017) explican que
las densidades relativamente altas se deben, en parte, a la frágil
infraestructura de movilidad, y de otros servicios, que no ha permitido un
crecimiento ordenado del tejido urbano que facilite la absorción de
migrantes que llegan atraídos por las mayores oportunidades que ofrece la
ciudad. Ello ha forzado una alta concentración de la población cerca de las
áreas centrales, donde generalmente se aglutina la generación de empleo.3
Frente a este fenómeno, el Plan Urbano Ambiental (PUA) de la Ciudad de Buenos Aires,
plasmado en la ley 2.930 de la Ciudad y aprobado en 20084, busca promover un desarrollo
más equilibrado y equitativo de la Ciudad e incrementar la eficiencia de las inversiones
públicas y privadas en términos sociales, ambientales, urbanísticos y económicos.
El artículo 4 del PUA llama a desarrollar una ciudad policéntrica, que consolide la jerarquía
de su Área Central pero que también desarrolle “una red de centros secundarios, así como de
centros comunales y barriales con identidad y pujanza propia.” Con mayor claridad, el
artículo 6 indica que uno de los objetivos del plan es
3 Agregan los autores que el débil ritmo de crecimiento de la extensión física de las ciudades “ha implicado
presiones de demanda habitacional que, al no ser resueltas adecuadamente, han llevado al surgimiento de
asentamientos informales, tanto en áreas centrales como en áreas urbanas periféricas”.
4 En 2020 el Gobierno de la Ciudad comenzó el proceso de actualización del PUA.
10
transformar la estructura radioconvergente y fuertemente monocéntrica de
Buenos Aires en una estructura más reticular y policéntrica, que atienda
tanto a la consolidación del centro actual como a la promoción de
centralidades barriales y secundarias en relación a la configuración comunal
y a la integración con el Área Metropolitana de Buenos Aires (AMBA).
Pero si bien este paradigma deseado del futuro urbano es una ciudad con varios subcentros, la
evidencia muestra que Buenos Aires continúa presentando una estructura fuertemente
monocéntrica (Ciccolella et al, 2015; Goytia y Sanguinetti, 2017)5.
¿Cómo revertir esta situación? En su análisis sobre aglomeraciones urbanas, Anas y Kim
(1996) concluyen que múltiples centros comerciales pueden emerger cuando hay suficientes
economías de escala, las cuales dependen de las decisiones de viaje relacionadas al consumo
y los vínculos interindustriales entre las empresas6. En ese sentido, una de las hipótesis de la
tesis que nos ocupa es que el gran número de personas que comenzó a trabajar de manera
remota (es decir, que dejó de ir y volver todos los días de la semana hacia y desde el CBD)
puede configurar esa masa crítica de población que se desplaza menos y consume cada vez
más en las cercanías de su hogar, lo cual podría eventualmente favorecer o alentar el
surgimiento de nuevos subcentros.7
Este fenómeno podría acompañarse con el concepto de la “ciudad de los 15 minutos”
desarrollado por el urbanista Carlos Moreno, el cual aboga por un entorno urbano
policéntrico en el que los habitantes puedan acceder a seis funciones básicas (habitar,
trabajar, aprovisionarse, cuidarse, aprender y descansar) en un radio de proximidad estimado
5 En el modelo monocéntrico, el precio de la vivienda y del suelo se reducen con la distancia al centro; la
densidad de construcción disminuye a medida que nos alejamos del área de mayor concentración económica; y
la densidad poblacional disminuye con la distancia al CBD (Goytia y Sanguinetti, 2017). Para el caso del Área
Metropolitana de Buenos Aires, el comportamiento de los gradientes "no siempre mantiene una misma
tendencia decreciente con la misma tasa de caída", y a ciertas distancias del CBD se observan cambios
significativos en las pendientes de las curvas a 20-25 kilómetros del área central, “lo que sugiere la existencia de
subcentros [en el área metropolitana] con cierto nivel de concentración de empleo y población(Ibíd). De todas
formas, este análisis, al enfocarse en la Ciudad de Buenos Aires, no ahondará en este aspecto. Para un análisis
clásico sobre el equilibrio espacial dentro de la ciudad, ver Brueckner (1987).
6 Cabe aclarar que los autores parten de un modelo de ciudad lineal que no plantea restricciones en la ubicación
de empresas y consumidores.
7 Ya antes de la pandemia, Yang et al. (2019) examinaron el desarrollo de nuevos subcentros en la ciudad de
Chicago en las últimas décadas y detectaron una serie de tendencias que desincentivaban la aglomeración en
torno al CBD, incluyendo la aparición en los barrios de servicios y amenities vinculados con una mejor calidad
de vida.
11
en 15 minutos a pie o en bicicleta (Moreno, 2016). Dado que la pandemia expuso las
vulnerabilidades de las ciudades en su forma actual, en los últimos meses ha resurgido el
interés por adoptar mecanismos que garanticen ciudades habitables en el corto y largo plazo
(Torino, 2020; Moreno et al, 2021)8.
En efecto, el cambio dramático que experimentaron las ciudades en el ambiente pandémico
ha relativizado la importancia del espacio como el principal ordenador urbano. Este
pensamiento no es nuevo: hace casi una década, Batty sugería dejar de pensar a las ciudades
como un conjunto de lugares y locaciones y comenzar a pensarlas como conjuntos de
acciones, interacciones y transacciones que definen su racionalidad (Batty, 2013), en línea
con afirmaciones anteriores de Castells (1999) sobre la importancia de los flujos y los
impactos de la tecnología de la información en la dimensión espacial de la vida cotidiana. En
este contexto, es posible pensar que un pasaje hacia mayores niveles de teletrabajo, aunque
sea en forma de esquemas mixtos que combinen presencialidad y virtualidad, terminará
alentando el surgimiento de nuevos modelos urbanos, basados en redes de subcentros y un
mayor nivel de usos mixtos entre vivienda y producción, con una redistribución parcial de
actividades (Tamburelli, 2020). Tal vez se esté asistiendo a un momento en el que “la
interacción entre firmas y familias puede dar lugar a configuraciones de uso del suelo mucho
más variadas” que las sugeridas por el modelo monocéntrico (Goytia y Sanguinetti, 2017).9
8 Un informe periodístico especial de Struminger y Horvat (2020) explora “un modelo ideal” con tendencias que
podrían ser adoptadas por Buenos Aires de cara al mundo urbano post-covid.
9 “Un marco más realista para estudiar la localización de empleos y viviendas en toda la geografía de la ciudad
debería contemplar que las decisiones de localización de firmas y hogares se determinan en forma conjunta. Por
un lado, las empresas quieren estar cerca de otras empresas para aprovechar las economías de aglomeración y
los aumentos en la productividad asociados; sin embargo, los altos precios del suelo en el ACN [área central]
podrían más que compensar las ganancias en productividad, induciéndolas a localizarse en otras zonas. Por otro
lado, los trabajadores quieren estar cerca de los empleos para reducir los costos de transporte, pero los altos
precios de la propiedad en el ACN llevarían a muchos trabajadores a localizarse en otras zonas”. Ver referencia
a Batty (2013) en este mismo capítulo.
12
Marco teórico
La producción casera y el trabajo remoto reúnen dos grandes esferas de la vida social
contemporánea –el hogar y el trabajo– que se habían diferenciado cada vez más durante la
industrialización.
El avance de las nuevas tecnologías de la información y la comunicación (TICs), que
incluyen el desarrollo de la computadora personal y de Internet, pavimentaron el camino para
las primeras experiencias contemporáneas de teletrabajo a gran escala. Ya a mediados de la
década del noventa en los Estados Unidos, compañías como American Express, IBM y
AT&T desarrollaron esquemas de empleo remoto para sus empleados. El proceso se aceleró
con la popularización de herramientas de gestión en línea como Basecamp, el despliegue de
Internet de alta velocidad y wireless, y la aparición de programas de comunicación virtual
como Skype y Slack, además del marcado abaratamiento de los precios de los dispositivos
móviles (Kizza, 2013).10
En Argentina, la práctica del trabajo remoto previo a la llegada de la pandemia estaba poco
extendida. Según datos de la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) del INDEC, hacia el
último trimestre de 2019 apenas el 5,8% del total de encuestados decían realizar sus tareas en
el hogar (INDEC, 2021), cifras similares a las que publicó ese año la Secretaría de Trabajo y
Empleo para describir el estado de situación en el sector privado11. En Ciudad de Buenos
Aires la tendencia por aquel entonces era algo más pronunciada, con un 11,7% de la
población ocupada residente trabajando en el domicilio en el que reside. Cabe destacar que
esta cifra había crecido más de tres puntos entre el primer trimestre de 2018 (8,6%) y el
cuarto trimestre de 2019, lo que podría indicar que las prácticas de empleo a distancia ya
venían en aumento antes de la pandemia (GCBA, 2021a).
Sin embargo, el teletrabajo no es un fenómeno aplicable a todos los oficios y profesiones, ya
que muchos empleos requieren, y continuarán requiriendo, presencia física del empleado en
el lugar de trabajo. Por otra parte, los obstáculos para la adopción de esta modalidad no se
10 Para un resumen de los hallazgos de las investigaciones sobre teletrabajo, ver Allen et al, 2015.
11 La encuesta, que incluyó empresas privadas con más de cinco trabajadores en 12 aglomerados urbanos,
afirmaba que hacia 2017 (año en el que se realizó la Encuesta de Indicadores Laborales) el 7,8% del total de
trabajadores realizaba trabajo remoto y que apenas el 3% del total de empresas privadas implementaban
teletrabajo (Secretaría de Trabajo y Empleo, 2019)
13
limitan al tipo de tareas de cada ocupación. Los hogares de los trabajadores también
requieren una infraestructura adecuada “que incluya como mínimo una conexión segura a
internet y un dispositivo digital con la potencia adecuada para llevar a cabo el teletrabajo”
(Albrieu, 2020), motivo por el cual el Banco Mundial afirma que la posibilidad de teletrabajar
se correlaciona con el ingreso (Garrote Sánchez et al, 2020).
Asimismo, cabe destacar que si bien los beneficios del teletrabajo para las personas ocupadas,
como la mayor autonomía y flexibilidad, han sido largamente estudiados (ver Olson, 1983;
DeSanctis, 1984; Hill, Hawkins y Miller, 1996), también existe abundante literatura que
enfatiza los problemas derivados del esquema. Entre las desventajas del trabajo remoto se
incluyen sentimientos de que el área laboral “invade” el espacio doméstico y viceversa
(Cohen et. al, 2009), la pérdida del “tiempo de transición” que suponen los viajes desde y
hacia el trabajo (Kurland y Bailey, 1999), y hasta una posible afectación a la manera en la
que los empleados construyen sus identidades, generando confusión y ansiedad (Bean y
Eisenberg, 2006).12
Pandemia y teletrabajo en Argentina
La pandemia del nuevo coronavirus expuso problemas de larga data de las ciudades al tiempo
que aceleró tendencias preexistentes13. Una de estas tendencias fue el pasaje hacia mayores
niveles de trabajo remoto, el cual se agudizó rápidamente como respuesta a la necesidad de
mantener el nivel de actividad económica y las funciones de gobierno14 a pesar de las
estrictas cuarentenas implementadas por gobiernos nacionales y locales a partir de marzo de
2020.
La migración hacia este tipo de esquemas en Argentina durante el Aislamiento Social,
Preventivo y Obligatorio (ASPO) fue tan masiva que durante 2020 el gobierno impulsó y
aprobó una Ley de Teletrabajo que modificó la ley existente sobre contratos de trabajo para
12 Para un análisis crítico de las experiencias de teletrabajo en Argentina, ver Rodríguez y D’Errico (2017)
13 Ver, por ejemplo, Sugrue (2020), Rati y Florida (2021), y Barrett, Chen, y Li (2021)
14 Durante la pandemia, cerca del 70% de la administración pública nacional argentina adoptó la modalidad de
trabajo remoto (Diéguez y González Chmielewski, 2021). Para un análisis del impacto de este fenómeno en el
sector público, ver Cardozo y Bulcourf (2020)
14
regular los derechos y obligaciones de las partes en las relaciones laborales que se desarrollan
a distancia.15
Por aquel entonces, el porcentaje de empleos con potencial para realizarse desde el hogar en
todo el territorio nacional se calculó entre un 27 y un 29% de los trabajos totales, cifra que
bajaba al 18% al corregir la estimación por el uso efectivo de TICs en los hogares (Albrieu,
2020)16.
Este factor, vinculado a la calificación y tecnología ocupacional, ayuda a entender por qué se
observaron mayores niveles de teletrabajo en la Ciudad que en el resto del país. De acuerdo
con datos del Gobierno de la Ciudad, hacia 2016 la mitad (49,7%) del total de la población
ocupada de CABA tenía como tecnología ocupacional “sistemas y/o equipos
informatizados”, lo cual podría considerarse como un buen proxy de potencial de empleo a
distancia (GCBA, 2016a). De hecho, Albrieu estima que la potencialidad de teletrabajo para
la Ciudad es del 48%, similar a esta última cifra y casi veinte puntos superior a la media
nacional. Por otro lado, cuatro de las diez ramas de actividad del sector privado en la Ciudad
con mayor número de empresas (servicios inmobiliarios por retribución o contrato; servicios
jurídicos y de contabilidad, realización de encuestas de opinión pública y asesoramiento
empresarial; servicios inmobiliarios realizados por cuenta propia; y servicios empresariales)
tienen al menos el potencial para realizarse a distancia.17
Otra variable a tener en cuenta de cara a la adopción de prácticas de trabajo remoto –o al
menos esquemas mixtos que impliquen un menor volumen de desplazamientos al puesto de
trabajo– es la cercanía con otras personas durante la jornada laboral, debido al consiguiente
riesgo de contagio en aquellos casos en donde se producen situaciones de hacinamiento o
donde se mantienen contactos estrechos prolongados. En su tesis de maestría, Facundo
Vargas se propuso identificar las zonas de la Ciudad de Buenos Aires con alto grado de
contacto entre empleados, entre clientes y empleados, y entre empleados entre sí. Así,
15 La ley 27.555 fue reglamentada a principios de 2021 y entró en vigencia en abril del mismo año. Por otra
parte, meses antes de la irrupción de la pandemia, el gobierno nacional había dado a conocer el Libro Blanco del
Teletrabajo, un manual de buenas prácticas de empleo remoto (Secretaría de Trabajo y Empleo, 2019)
16 “Si bien hay ocupaciones que podrían ser teletrabajables con alguna reasignación de tareas, unos 4,8 millones
de trabajos –esto es, un 40% de los trabajadores detectados en la EPH– requieren críticamente de la interacción
física para ser llevados a cabo”, aclara el informe.
17 Relevamiento propio en base a datos del Ministerio de Trabajo (2018). Para un análisis más detallado de
sectores potencialmente teletrabajables, ver Albrieu (2020).
15
identificó la zona de avenida Avellaneda (Floresta), el área de Retiro, las cercanías de la
Estación Once (Balvanera) y los alrededores de avenida Cabildo (Belgrano-Colegiales) y un
tramo de la avenida Castañares (Flores-Parque Avellaneda) como “hot spots” donde la
intensidad de contacto es elevada (Vargas, 2020).
Trabajo remoto y redistribución geográfica
Tras el comienzo de la pandemia, y utilizando datos anónimos y agregados, la compañía
norteamericana Google comenzó a desarrollar un indicador conocido como Google Mobility
Index, el cual muestra cómo cambiaron las visitas a diferentes lugares en el marco de la
pandemia. Así, las visitas a “lugares de trabajo” en Ciudad de Buenos Aires en noviembre de
2020 cayeron un 31,5% en comparación con el período de referencia pre-pandemia, mientras
que las tendencias de movilidad en centros de transporte público porteños (estaciones de
colectivo, tren y subte) eran 49,3% más bajas que el escenario de base. En paralelo, durante el
mismo período se observó un aumento del 15,7% en tendencias de movilidad en lugares de
residencia18, es decir, una mayor presencia de los porteños en sus hogares, lo cual podría
explicarse a partir de la creciente adopción de modos de trabajo remoto (Google, 2020).
De manera similar, el Ministerio de Desarrollo Productivo analizó los niveles de facturación
comercial antes y durante la pandemia y detectó, por un lado, una fuerte retracción de la
actividad en barrios céntricos como San Nicolás, San Telmo, Retiro y Monserrat19 pero, por
el otro, una revitalización de la facturación “en barrios más distantes del centro” como
Agronomía, Villa Luro, La Paternal o Villa Soldati.
18 El Google Mobility Index ilustra las tendencias de movimientos a lo largo del tiempo ordenadas por zonas
geográficas y clasificadas en categorías de lugares, como comercios y espacios de ocio, supermercados y
farmacias, parques, estaciones de transporte público, lugares de trabajo y zonas residenciales. El índice toma
como referencia la mediana de ese día de la semana correspondiente a un período de cinco semanas desde el 3
de enero hasta el 6 de febrero de 2020. La empresa aclara que las estadísticas se calculan en base a datos de
usuarios que habilitaron su historial de ubicaciones de su cuenta de Google, por lo que representan “una
muestra” del total de usuarios y no siempre “el comportamiento exacto de una población más amplia”. (Google,
2020)
19 El menor nivel de actividad en el CBD también se explica por la dramática caída del turismo internacional, ya
que una parte significativa de los turistas extranjeros se alojaba en hoteles del microcentro y aprovechaba su
viaje para visitar y recorrer el casco histórico de Buenos Aires. Las cifras son elocuentes. A partir del 12 de
marzo de 2020, en el marco de la emergencia sanitaria, se decretó la suspensión de la mayoría de los arribos
internacionales: como consecuencia, de alrededor de 640 mil turistas no residentes que llegaban al Aeropuerto
de Ezeiza y al Aeroparque Jorge Newbery en el tercer trimestre de 2019 se pasó a poco más de 5 mil un año más
tarde (GCBA, 2021d).
16
Barrio Facturación en comercios (sep-2020)
Variación interanual
San Nicolás
-
27,9 %
-
27,0 %
Retiro
-
26,9 %
Monserrat
-
23,0 %
Versalles
-
23,0 %
CUADRO 1. Cinco barrios de la Ciudad con mayor caída en la facturación real en comercios. Variación
interanual a septiembre de 2020.
Fuente: CEP XXI sobre la base de AFIP e INDEC
Barrio Facturación en comercios (sep-2020)
Variación interanual
Agronomía
+13,6 %
Villa Luro
+7,6 %
Paternal
+6,6 %
Villa Soldati
+3,0 %
Villa Lugano
-
0,3 %
CUADRO 2. Cinco barrios de la Ciudad con mayor crecimiento o menor caída en la facturación real en
comercios. Variación interanual a septiembre de 2020.
Fuente: CEP XXI sobre la base de AFIP e INDEC
Para el Ministerio, tras comparar la evolución de la actividad durante los primeros seis meses
del ASPO, queda claro que “las zonas céntricas han sido las perdedoras relativas de la
pandemia20 y, por el contrario, algunos barrios de mayor peso residencial se han visto
redinamizados” (CEP-XXI, 2020).
20 Numerosos artículos periodísticos encararon la discusión sobre la posible reconversión de espacios vacantes
en el CBD porteño. Ver ejemplos en Bercovich (2021), Casas (2021), Niebla (2021), Ocvirk (2021), Poore
(2021), Pichersky (2021) y Terrile (2021).
17
Límites y obstáculos
En muchos casos, las iniciativas de adopción del teletrabajo parecen haber chocado con la
falta de infraestructura digital hogareña, cuya presencia o carencia podría correlacionarse con
el nivel de ingresos. De la misma manera, el máximo nivel educativo alcanzado también
podría ser un indicador de cuáles son los hogares con personas con más chances de
convertirse en teletrabajadores.
Así, en un estudio que Instituto Nacional de Estadística y Censos (INDEC) realizó durante la
pandemia en el Gran Buenos Aires, “se observó la mayor implementación del trabajo remoto
entre los jefes con terciario o universitario completo” (INDEC, 2020). De manera similar, la
Dirección General de Antropología Urbana de la Ciudad destacó que hacia abril/mayo de
2020 el 53,3% de los residentes de la Ciudad con nivel educativo alto, el 31,8% de aquellos
con nivel medio y el 3,8% de los de nivel bajo habían comenzado a trabajar desde el hogar.
De manera similar, cerca del 97% de los encuestados con un nivel educativo alto contaban
con acceso a Internet y a una computadora, en comparación con un 61% de los encuestados
con un nivel bajo (GCBA, 2020a).
Estos hallazgos son compatibles con otros cálculos sobre la desigual distribución de las
oportunidades de teletrabajo. En base a datos de la Encuesta Permanente de Hogares, Albrieu
(2020) estima que para el decil más alto (esto es, de mayores ingresos), uno de cada dos
empleos puede ser realizados desde el hogar mientras que para el decil más bajo, apenas uno
de cada diez. En un estudio similar, Bonavida Foschiatti y Gasparini (2020) encontraron un
menor nivel educativo promedio entre los trabajadores que se desempeñan en ocupaciones
que no son viables bajo esquemas de trabajo remoto.
Definiciones
Este estudio parte de una definición de teletrabajo que engloba todas aquellas tareas pagas
que tienen lugar en el hogar (Felstead y Jewson, 1999) efectuadas con auxilio de medios de
telecomunicación o de una computadora. En otras palabras, es un trabajo fuera del domicilio
del empleador y con uso de TICs (cfr. GCBA, 2021a).
18
Metodología
Para este estudio se adoptó un estudio observacional mediante encuesta online anónima a
2.511 trabajadores activos que residen y trabajan en la Ciudad Autónoma de Buenos Aires.21
Se aplicaron filtros para excluir a la población no ocupada, así como a aquellos trabajadores
que antes de la pandemia no contaban con un lugar fijo de trabajo (ni remoto ni presencial) o
aquellos que cambiaron domicilio durante 2020, a fines de simplificar la georreferenciación
del pasaje de un modo a otro.22
El instrumento de recolección de datos consistió en un cuestionario semiestructurado, con
preguntas de múltiples opciones y preguntas abiertas sobre el domicilio aproximado de
residencia de los encuestados y de su lugar de trabajo. Los encuestados consintieron en
participar del estudio de manera online.23
Para ello se utilizó un cuestionario autoadministrado. Las respuestas fueron recolectadas por
medio de la herramienta Surveymonkey y distribuidas por medio de las plataformas
Facebook y Twitter entre el 20 de enero y el 20 de febrero de 2021. En el caso de Facebook,
se buscó ampliar su alcance mediante una campaña paga que promocionó la publicación con
el enlace a la encuesta entre el 7 y el 11 de febrero de 2021.
El estudio buscó comparar las condiciones de trabajo y los desplazamientos desde y hacia el
lugar de empleo en dos momentos: febrero y noviembre de 2020. El primero es
inmediatamente previo a la declaración de la pandemia del Covid-19 por parte de la
Organización Mundial de la Salud; el segundo tiene lugar nueve meses más tarde y coincide
con el final del Aislamiento Social, Preventivo y Obligatorio (ASPO) y el inicio del
Distanciamiento Social, Preventivo y Obligatorio (DISPO) en el área metropolitana de
Buenos Aires.
21 Según cifras del GCBA, hacia el cuarto trimestre de 2020 el 86,1% de la población ocupada residente en
territorio porteño trabajaba en la ciudad (GCBA, 2021b). Cabe destacar que un porcentaje no despreciable de
quienes trabajan en la Ciudad de Buenos Aires residen en el Gran Buenos Aires, pero a fines de simplificar y
ordenar la información se decidió encuestar únicamente a quienes trabajan y viven en la ciudad. Un estudio más
ambicioso podría incorporar a toda el área metropolitana de Buenos Aires (AMBA).
22 Para la ficha metodológica y un modelo de la encuesta, ver Anexos 2 y 3.
23 En la encuesta se aclaró que todos los datos contenidos en las respuestas, incluyendo el domicilio aproximado
del participante, fueron utilizados con estricta confidencialidad y sólo para los fines del estudio.
19
Se implementó un diseño de post-estratificación para recuperar la representatividad
poblacional de los estadísticos calculados. Para definir los estratos se realizó un análisis
preliminar de la muestra de datos y se lo comparó con estadísticos poblacionales. En primer
lugar, el promedio del porcentaje de trabajadores que pasaron a una modalidad de teletrabajo
fue inicialmente ponderado a partir de un coeficiente que refleja la población total en cada
barrio de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires de acuerdo con las cifras del último censo.
Una comparación entre el promedio general y el promedio general ajustado mostró que no
hay diferencias considerables resultantes de la ponderación, lo cual sugiere que el sesgo
barrial de la encuesta no es significativo (ver Anexo 1). Tampoco se observó un sesgo
significativo en las cuotas por sexo, donde las respuestas de mujeres (55,6%) y de hombres
(43,6%) a la encuesta se asemejan a la distribución del universo total de la población ocupada
de la ciudad: 53,1% y 46,9%, respectivamente (GCBA, 2020b).
No obstante, sí se observó un sesgo importante en el nivel educativo de los participantes de la
encuesta, como indican los cuadros siguientes, que comparan la distribución de las respuestas
(Cuadro 3) con la distribución la de población ocupada (Cuadro 4).
Número de
respuestas
Máximo nivel educativo
alcanzado
% de respuestas
total (subgrupo)
% de respuestas
total (grupo)
0 Primario incompleto /
completo
0,0 0,0
66 Secundario incompleto /
completo
4,2
4,2
436
Universitario incompleto
27,8
27,8
643 Universitario completo 41,0
68,0
422 Posgrado incompleto o
completo
26,9
CUADRO 3. Distribución porcentual de la población ocupada por máximo nivel educativo alcanzado
(muestreo) Fuente: elaboración propia
20
Máximo nivel educativo
alcanzado
% de la población
ocupada (subgrupo)
% de la población
ocupada (grupo)
Primario incompleto /
completo
1,0
5,3
Primario completo 4,3
Secundario incompleto 9,7
27,4
Secundario completo 17,7
Universitario incompleto
22,3
22,3
Universitario completo +
Posgrado incompleto o
completo
45,0 45,0
CUADRO 4. Distribución porcentual de la población ocupada por máximo nivel educativo alcanzado
(universo). Fuente: GCBA, 2021c
Como se puede apreciar, en primer lugar, la encuesta no logró recoger respuestas de
trabajadores cuyo máximo nivel educativo alcanzado es equivalente o inferior al primario. Si
bien este segmento compone un porcentaje menor de la población ocupada de la Ciudad
(5,3%), es una limitación de este estudio no poder indagar en las características de este grupo,
y se decidió excluirlo de la población de referencia. Dicho de otra forma, las inferencias de
este estudio a nivel poblacional refieren a los ocupados de la Ciudad que cuentan con un nivel
educativo de secundario incompleto en adelante.
En segundo lugar, se implementaron estratos de nivel educativo para el resto de los niveles,
como parte del proceso de post-estratificación. Este procedimiento permite recuperar
estadísticos a nivel poblacional libres del sesgo muestral.
21
Máximo nivel educativo alcanzado % de la población
ocupada secundario o
superior (subgrupo)
% de la población
ocupada secundario o
superior (grupo)
Secundario incompleto 10,2
28,9
Secundario completo 18,7
Universitario incompleto
23,5
23,5
Universitario completo + Posgrado
incompleto o completo
47,5 47,5
CUADRO 5. Distribución porcentual de la población ocupada por máximo nivel educativo alcanzado
para el nivel secundario incompleto y superior (universo) Fuente: elaboración propia en base a GCBA,
2021c
22
Hallazgos
Hacia noviembre de 2020, un 77,4% de la población de referencia de la Ciudad Autónoma de
Buenos Aires24 que trabajaba en la ciudad lo hacía de manera remota25, en comparación con
un 10,6% que hacía uso de esta modalidad hacia febrero de 2020.
Nivel educativo26. Se observa una correlación significativa entre el nivel educativo y
adopción de trabajo remoto, donde a mayor nivel educativo le corresponde un mayor
porcentaje de teletrabajadores durante las etapas de aislamiento y distanciamiento
obligatorio27. Así, la adopción de prácticas de trabajo a distancia entre la población ocupada
cuyo máximo nivel educativo fue la secundaria completa o incompleta (66,2%) fue menor a
la observada en aquellos con terciario o universitario incompleto (77,8%) y ésta, a su vez,
menor de aquellos con terciario o universitario completo o estudios de posgrado (84,2%).
Nivel educativo Secundario
(completo o
incompleto)
Terciario o
universitario
(incompleto)
Terciario o
universitario
completo o estudios
de posgrado
% de adopción de
teletrabajo hacia
noviembre 2020
66,2 77,8 84,2
CUADRO 6. Adopción del trabajo remoto según nivel educativo. Fuente: elaboración propia
Tipo de ocupación según tecnología. De manera similar, el tipo de tecnologías utilizadas a
diario en el ámbito laboral resultaron ser factores predictores de la adopción o no de un
esquema de teletrabajo. Apenas un 33,3% de aquellos que manifestaron hacer su trabajo “con
24 Como se indica en el apartado anterior, estos hallazgos parten del supuesto de que el 100% de la población
ocupada de la Ciudad está compuesta por trabajadores con al menos algún tipo de estudios secundarios.
25 Las preguntas eran: “En febrero de 2020, previo a la declaración de la pandemia del Covid-19, usted…”
(Trabajaba de manera presencial, Trabajaba de manera remota/desde el hogar) y “Ya entrada la pandemia del
Covid-19, en noviembre de 2020, usted…” (Trabajaba de manera presencial, Trabajaba de manera
remota/desde el hogar). Se incluía una aclaración: “Si hace una combinación entre ambas modalidades, marque
la que realiza la mayor cantidad de días”. Aquellos que elegían una tercera opción, Trabajaba mayormente en la
calle / No tenía oficina o lugar fijo de trabajo, eran descartados (screened out) para simplificar el análisis.
26 Este es el único indicador de este apartado que no está ajustado por nivel educativo.
27 Operacionalizado aquí como noviembre de 2020, fecha que coincide con el final del ASPO y el inicio del
DISPO en el área metropolitana de Buenos Aires. Ver metodología en el apartado anterior.
23
operación de maquinaria, equipos o sistemas electromecánicos” estaban teletrabajando hacia
noviembre de 2020, cifra que ascendía al 81,1% a la población ocupada que utilizaba
“instrumentos simples y/o la habilidad física o intelectual”, y que alcanzaba un 83,7% entre
aquellos que operaban “equipos y/o sistemas informatizados” (computadoras).
Tipo de ocupación
según tecnología
Con operación de
maquinaria, equipos
o sistemas
electromecánicos
Utilización de
instrumentos simples
y/o la habilidad
física o intelectual
Con operación de
equipos y/o sistemas
informatizados
(computadoras)
% de adopción de
teletrabajo hacia
noviembre 2020
33,3 81,1 83,7
CUADRO 7. Adopción del trabajo remoto según tipo de tecnología. Fuente: elaboración propia
Herramientas de teletrabajo. Las herramientas utilizadas para el trabajo remoto parecen no
haber cambiado significativamente entre antes y después de la llegada de la pandemia. Tanto
en febrero como en noviembre de 2020, alrededor del 65-70% de teletrabajadores utilizaban
principalmente una notebook u otras computadoras portátiles y alrededor del 25% utilizaban
una PC de escritorio. El uso del teléfono celular como principal herramienta de uso remoto no
supera el 8% en ninguno de los dos momentos analizados (ver Anexo 5).
Tipo de sector. El pasaje al teletrabajo fue más marcado en el sector público. En el momento
previo a la pandemia, apenas un 4,3% de los trabajadores de las entidades dependientes del
Estado trabajaban de manera remota (contra 12,3% del sector privado), número que escaló
hasta un 79,5% en tiempos de aislamiento (en comparación con 76% del sector privado).
Tipo de sector
28
% de adopción de teletrabajo
hacia febrero 2020
% de adopción de teletrabajo
hacia noviembre 2020
Público
4,3
79,5
Privado
12,3
76,0
CUADRO 8. Adopción del trabajo remoto según tipo de sector. Fuente: elaboración propia
28 La encuesta también incluía categorías para el tercer sector, pero se obtuvo un número muy limitado de
respuestas para determinados niveles educativos, lo que impide su generalización estadística.
24
En otras palabras, la existencia de prácticas de teletrabajo en el sector público hacia febrero
de 2020 era sustancialmente menor que en el privado, pero para noviembre la situación se
había revertido y el trabajo remoto en la administración pública ya era incluso levemente
mayor que en el ámbito privado.
Sector Como % del total de
teletrabajadores hacia
febrero 2020
Como % del total de
teletrabajadores hacia
noviembre 2020
Público
25,9
51,1
Privado
74,1
48,9
CUADRO 9. Adopción del trabajo remoto según tipo de sector como porcentaje del total de
teletrabajadores. Fuente: elaboración propia
Género. La incorporación de prácticas de teletrabajo en la Ciudad a partir de la pandemia fue
pareja en hombres y mujeres29, aunque entre los hombres existía una tendencia levemente
superior a teletrabajar antes del inicio del ASPO.
Género % de adopción de teletrabajo
hacia febrero 2020
% de adopción de teletrabajo
hacia noviembre 2020
Hombre
13,9
81,8
Mujer
8,5
75,9
CUADRO 10. Adopción del trabajo remoto según género. Fuente: elaboración propia
Así y todo, la pandemia parece haber tenido un efecto significativo sobre la desigualdad de
género en el acceso a prácticas de teletrabajo en la Ciudad. En la situación de base casi dos de
cada tres teletrabajadores eran hombres. Nueve meses más tarde, el total de trabajadores
remotos estaba mejor repartido entre hombres y mujeres.
29 Se obtuvo un número muy limitado de respuestas en la opción “Otro / Prefiero no responder”, lo que impide
su generalización estadística.
25
Género Como % del total de
teletrabajadores hacia
febrero 2020
Como % del total de
teletrabajadores hacia
noviembre 2020
Hombre
62,1
51,9
Mujer
37,9
48,1
CUADRO 11. Adopción del trabajo remoto según género como porcentaje del total de teletrabajadores.
Fuente: elaboración propia
Composición del hogar. Hacia noviembre de 2020, cerca del 77 por ciento de las personas
que vivían solas o con sus padres o familiares habían adoptado modalidades remotas, muy
similares al promedio general de 77,4 por ciento para el período estudiado. La mayor
diferencia aparece entre los ocupados en pareja, donde el 73,2 por ciento de los que viven
junto a sus hijos estaban teletrabajando durante la pandemia contra 86,9 por ciento de las
personas en pareja sin hijos que lo hacían.
Composición del hogar
30
% de adopción de teletrabajo
hacia febrero 2020
% de adopción de teletrabajo
hacia noviembre 2020
Vive solo
8,4
76,8
Vive con padres o familiares
10,2
76,9
Vive en pareja sin hijos/as
14,6
86,9
Vive en pareja con hijos/as
9,8
73,2
CUADRO 11. Adopción del trabajo remoto según composición del hogar. Fuente: elaboración propia
Modo de transporte. La rápida adopción de modalidades de empleo remoto tuvo impactos
significativos en los hábitos de desplazamiento de la población ocupada de la ciudad. No sólo
porque la tendencia al teletrabajo generó una caída en los niveles de movilidad hacia los
lugares de empleo (Zunino Singh et al, 2020; Levy Yeyati y Sartorio, 2020; Google
Workplace Index, 2020), en especial mediante sistemas públicos masivos de transporte, sino
porque además comenzó a observarse un cambio en la distribución modal entre quienes
30 La encuesta también incluía categorías para aquellas personas que viven sin pareja pero con hijos/as y para
quienes comparten vivienda junto a uno/a o más amigos/as, pero se obtuvo un número muy limitado de
respuestas para determinados niveles educativos, lo que impide su generalización estadística.
26
continuaron asistiendo a sus trabajos de manera presencial. Si se compara la situación
inmediatamente pre-pandemia con lo ocurrido nueve meses más tarde, se observan menos
viajes en colectivo, subte y tren pero más viajes en bicicleta, a pie y en automóvil particular
(sea auto propio, taxi o carpooling).
Modo de transporte % sobre total de viajes hacia
el lugar de trabajo hacia
febrero 2020
% sobre total de viajes hacia
el lugar de trabajo hacia
noviembre 2020
Colectivo, autobus, combi o
micro
40,8 33,1
Subte
28,7
17,4
Automóvil particular
12,1
25,0
A pie (caminando)
9,9
16,5
Bicicleta
4,5
9,8
Tren
3,3
1,1
Automóvil compartido
(
carpooling
)
0,5 3,4
CUADRO 12. Porcentaje del total de viajes hacia el lugar de trabajo según modo de transporte.
Fuente: elaboración propia.
Nota: incluye únicamente los viajes hacia el lugar de empleo donde el domicilio del empleo en cuestión es
distinto al del hogar (no incluye teletrabajo).
Un detalle completo de los resultados de la encuesta, no ajustados por nivel educativo, puede
verse en el Anexo 4.
27
Análisis multivariado
Este apartado indaga sobre las características explicativas del teletrabajo mediante la
estimación de un modelo de regresión multivariada. Se seleccionaron las principales variables
explicativas que surgen del marco teórico propuesto y que fueron expuestas individualmente
en la sección anterior, incluyendo sexo, edad, ocupación según tecnología, personas con las
que vive, una medida de hacinamiento relativo (número de personas por ambiente) y sector
(público, privado o tercer sector). Se implementaron dos especificaciones del modelo. En la
primera se explicó el pasaje al teletrabajo, definido como una persona que en febrero de 2020
se movilizaba al lugar de empleo y que en noviembre de 2020 teletrabajaba. En la segunda se
explicó la condición de teletrabajo en noviembre de 2020. Estas especificaciones se
reproducen en columnas respectivas en la tabla a continuación, la cual presenta los resultados
de los efectos marginales correspondientes a la estimación de un modelo Probit, estimados en
los valores de las variables promedio. Para la estimación, las variables explicativas se
transformaron a variables dummy. En el caso de la edad, se agregó un efecto cuadrado.
Efectos marginales de la probabilidad de teletrabajar31. Estimación de modelo Probit
Variables
(1)
pasoateletrabajar
(2)
dteletrabajnov
Dummy instrumentos simples o
“habilidad física o intelectual”
-0.0844*** -0.0868***
(0.0276)
(0.0248)
Dummy operación de maquinaria
o equipos electromecánicos
-0.407*** -0.481***
(0.0980)
(0.0993)
Dummy Sexo femenino
0.0644***
0.0259
(0.0234)
(0.0203)
Edad
-
0.0143
-
0.00895
(0.00903)
(0.00787)
Edad al cuadrado
0.000174
0.000126
(0.000110)
(9.63e
-
05)
31 Como se indicó, la columna (1) analiza los casos de pasaje al teletrabajo, compuesto por personas que hacia
febrero de 2020 se encontraban trabajando de manera presencial pero que hacia noviembre de 2020 ya estaban
trabajando de manera remota. La columna (2) toma como variable explicada todas aquellas personas que
teletrabajaban en noviembre de 2020.
28
Dummy secundario (incompleto o
completo)
-0.314*** -0.268***
(0.0692)
(0.0715)
Dummy terciario o universitario
incompleto
-0.0733** -0.0951***
(0.0346)
(0.0321)
Dummy terciario o universitario
completo
-0.0446 -0.0401
(0.0301)
(0.0269)
Dummy vive solo/a
0.0124
0.000900
(0.0374)
(0.0325)
Dummy vive con amigos/as
-
0.121
-
0.164*
(0.0917)
(0.0892)
Dummy vive en pareja sin hijos
0.0395
0.0352
(0.0339)
(0.0288)
Dummy vive en pareja con hijos
0.0299
0.00852
(0.0393)
(0.0347)
Dummy vive sin pareja con hijos
-
0.0107
-
0.0564
(0.0550)
(0.0529)
Personas por ambiente
-
0.00641
-
0.00654
(0.0258)
(0.0217)
Dummy sector público
0.0768***
0.0148
(0.0246)
(0.0218)
Dummy tercer sector
-
0.0316
0.0123
(0.0577)
(0.0476)
Observaciones
1,533
(1)
1,533
(2)
Nota: Para el tipo de tecnología utilizado a diario en el trabajo, la categoría de base es el uso de herramientas
informáticas (computadoras). Para el sexo, la categoría de base es el sexo masculino. Para el máximo nivel
educativo alcanzado, la categoría de base de referencia es el posgrado o superior (incompleto o completo).
Para el tipo de hogar, la categoría de base la componen personas que comparten vivienda con uno o más
familiares. Para el tipo de sector, la categoría de base es el sector privado. Efectos marginales computados en
los valores promedio de las variables con excepción del efecto de las variables dummy donde el coeficiente
indica el paso del valor 0 al 1. Errores estándares entre paréntesis.
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
29
Nivel educativo. Como se indicó al principio del capítulo, el nivel educativo resultó ser un
gran predictor de trabajo remoto. Las personas ocupadas con estudios secundarios tienen
31,4% menos de chances de teletrabajar que aquellos con estudios de posgrado o superiores.
Un fenómeno menos marcado, pero igualmente significativo, se da entre aquellos con
universitario incompleto (7,3% menos de chances de teletrabajar que aquellos con estudios de
posgrado).
Tipo de ocupación según tecnología. De la misma manera, existe una fuerte correlación
entre el tipo de tecnología utilizada a diario en el trabajo y la adopción de modos de empleo a
distancia, donde aquellos que operan maquinarias o equipos electromecánicos tienen 40,7%
menos de chances de teletrabajar que aquellos que manejan sistemas informáticos y donde
aquellos que declaran utilizar instrumentos simples o “la habilidad física o intelectual” en sus
empleos tienen un 8,4% menos de probabilidades de haberse pasado a sistemas remotos que
aquellos que utilizan principalmente computadoras.
Tipo de sector. Tomando como base la situación en el sector privado, el pasaje al teletrabajo
ha sido más marcada en el sector público (7,7% más de chances de adoptar una modalidad de
empleo remoto), mientras que no se observan efectos significativos en el caso del tercer
sector, es decir, las ONG, fundaciones y otras entidades de la sociedad civil. En este caso
puede observarse que las diferencias sectoriales desaparecen hacia noviembre 2020, lo que
sugiere que el pasaje al teletrabajo tendió a balancear las diferencias entre sectores
preexistentes.
Género. El sexo femenino resulta un factor estadísticamente significativo para explicar el
pasaje al teletrabajo, con un 6.4% de probabilidad mayor que el sexo masculino. Sin
embargo, hacia noviembre, la estimación de la segunda especificación no detecta diferencias
significativas entre aquellos que adoptaron modalidades remotas, lo que sugiere que el
movimiento al teletrabajo balanceó la desigualdad entre los sexos cuando todo lo demás se
mantiene constante. Cabe recordar que estos resultados no necesariamente se extrapolan a la
población que no es de referencia, por lo que no refieren necesariamente a la población de
30
menores estudios y, por ende, a muchos de los empleos precarios sin derechos laborales ni
acceso a la protección social donde las mujeres se encuentran sobrerrepresentadas.32
Edad. Otros estudios han planteado una correlación entre la edad y la adopción de trabajo
remoto (Brynjolfsson et al, 2020), pero no parece ser el caso en la Ciudad cuando se ajusta
por el efecto de las demás variables.33
Situación socioambiental. De igual manera, la composición de los integrantes del hogar, que
parecía cobrar algún sentido en la comparación entre personas en pareja con hijos o sin hijos
cuando se ajustaba por nivel educativo, al sumar más variables a la regresión pierde potencia
explicativa y no se observan efectos significativos. Tampoco se observan efectos
significativos del número de personas por ambiente en la adopción de prácticas de trabajo a
distancia.
32 Según Díaz Langou y Caro Sachetti (2020), las mujeres, “sobrerrepresentadas en el mundo de los servicios
que requiere una mayor cercanía”, tienen menos posibilidades de teletrabajar. Por otra parte, y en base a
estimaciones en seis países de la región y otras naciones europeas y norteamericanas, Azuara, Bustelo y Suaya
(2020) aseguran que antes de la pandemia “se evidenciaban rezagos importantes en cuanto al uso y acceso de las
tecnologías TIC para las mujeres, una barrera relevante para la realización de teletrabajo”. Así y todo, agregan,
las mujeres tienen mayor probabilidad de realizar trabajo remoto ya que suelen estar involucradas en tareas
administrativas “que requieren menos trabajo manual y uso de equipamiento específico” (cfr. Hatayama, Viollaz
y Winkler, 2020).
33 En su estudio para Estados Unidos, Chen y Munnnell (2020) tampoco encontraron diferencias significativas
en el acceso al teletrabajo según edad.
31
Desigualdad espacial
El pasaje al teletrabajo no fue uniforme en todo el territorio de la ciudad, según surge de las
comparaciones entre el período pre-pandemia (febrero de 2020) y la situación durante la
misma (noviembre de 2020).
Más de la mitad de los empleos realizados por ocupados con estudios secundarios o
superiores estaban localizados en el microcentro porteño o CBD, y es allí donde se observa
una mayor desconcentración por efecto de aquellas actividades que dejan de realizarse de
manera presencial. De acuerdo con la encuesta realizada para este estudio, el pasaje al
teletrabajo en los nueve barrios que podrían considerarse parte del CBD34 fue el siguiente:
Barrio donde está
ubicada la empresa u
organismo
% de los puestos de trabajo que
se desarrollaban de manera
remota hacia febrero 2020
% de los puestos de trabajo que
se desarrollaban de manera
remota hacia noviembre 2020
Puerto Madero
6,8
93,0
Retiro
20,1
88,0
San Nicolás
2,3
86,3
Recoleta
16,6
85,9
Balvanera
4,1
81,8
Monserrat
1,6
80,2
0,0
76,9
Constitución
18,1
65,1
San Cristóbal
2,7
60,5
CUADRO 13. Porcentaje de puestos de trabajo que se desarrollan de manera remota en barrios del CBD.
Fuente: elaboración propia.
En los mapas que siguen se observa este menor nivel de actividad en el área central. Los
gráficos 1 al 4 ubican los puntos en el espacio, mientras que los 5 y 6 ilustran el cálculo de
34 Si bien el centro urbano no puede considerarse “como una entidad espacial definida de una vez y para
siempre” (Castells, 2006), el Plan Urbano Ambiental afirma que “esquemáticamente, el Área Central es la zona
comprendida por el triángulo que conforman las tres grandes Terminales Ferroviarias: Retiro al norte, Once al
oeste y Constitución al sur”.
32
densidad de estos puntos mediante la función Kernel Density Estimation (Botev et al, 2010),
que ilustran la función de densidad de probabilidad (en este caso de puestos de trabajo de
empleados que hacían su trabajo de manera presencial) a partir de un número finito de
observaciones.
GRÁFICOS 1 y 2. Localización de los puestos de trabajo de empleados que realizaban su trabajo de manera
presencial en febrero (izquierda) y noviembre (derecha) de 2020.
GRÁFICOS 3 y 4. Localización de los puestos de trabajo de empleados que realizaban su trabajo de manera
presencial en febrero (izquierda) y noviembre (derecha) de 2020. Puntos agrupados en bins.
33
GRÁFICOS 5 y 6. Localización de los puestos de trabajo de empleados que realizaban su trabajo de manera
presencial en febrero (izquierda) y noviembre (derecha) de 2020. Estimación de densidad mediante Kernel
Density Estimation.
Los gráficos 7 y 8 muestran en mayor detalle el efecto desconcentrador que el pasaje hacia
modos remotos produjo en el CBD entre febrero y noviembre de 2020, en especial en el
corredor corporativo de Retiro, Puerto Madero, San Nicolás y Monserrat.
35
GRÁFICOS 7 y 8. Localización de los puestos de trabajo de empleados que realizaban su trabajo de manera
presencial en febrero (izquierda) y noviembre (derecha) de 2020. Detalle del área central.
35
Desde hace décadas, buena parte de las actividades comerciales, financieras y políticas del área central se
concentran en el corredor corporativo Retiro-Catalinas-Microcentro-Puerto Madero (cfr. Ciccolella, 1999)
34
La contracara de este proceso lo integraron aquellos hogares cuyos integrantes comenzaron a
realizar trabajo remoto durante la pandemia. El pasaje al teletrabajo entre los ocupados con
estudios secundarios o superiores en los cinco barrios más poblados de la Ciudad36 fue el
siguiente:
Barrio donde vive el
trabajador
% de la población que trabaja de
manera remota hacia febrero
2020
% de la población que trabaja
de manera remota hacia
noviembre 2020
Balvanera
13,0
87,1
Flores
3,7
84,1
Caballito
4,2
81,8
Recoleta
16,0
79,8
Palermo
23,6
78,3
CUADRO 14. Porcentaje de puestos de trabajo que se desarrollan de manera remota en los cinco barrios
más poblados de la Ciudad de Buenos Aires.
Fuente: elaboración propia.
En los gráficos que se detallan a continuación puede observarse el incremento del número
hogares donde se realiza trabajo remoto entre el período de base y la situación durante la
pandemia.
36 El número de respuestas por barrio solo permite resultados ajustados por nivel educativo para Palermo,
Almagro, Belgrano, Caballito, Recoleta, Villa Crespo, Villa Urquiza, Balvanera, Flores y Núñez. El resto de los
barrios no cuenta con información suficiente en todos los niveles educativos considerados para extraer
conclusiones generalizables; en estos casos se ofrece un acercamiento impresionista a partir de la
georreferenciación de los datos de la muestra (n=1610).
35
GRÁFICOS 9 y 10. Localización de las viviendas de empleados que realizaban su trabajo de manera remota en
febrero (izquierda) y noviembre (derecha) de 2020.
GRÁFICOS 11 y 12. Localización de las viviendas de empleados que realizaban su trabajo de manera remota
en febrero (izquierda) y noviembre (derecha) de 2020. Puntos agrupados en bins.
36
GRÁFICOS 13 y 14. Localización de las viviendas de empleados que realizaban su trabajo de manera remota
en febrero (izquierda) y noviembre (derecha) de 2020. Estimación de densidad mediante Kernel Density
Estimation.
La ubicación de los hogares donde se teletrabajaba hacia febrero de 2020 (gráficos 9, 11 y
13) permiten advertir dos áreas de la Ciudad donde el fenómeno del trabajo remoto ya era
incipiente incluso antes de la pandemia:
Partes de Palermo, Almagro, Villa Crespo, Recoleta y Balvanera, en la zona que va de
las avenidas Scalabrini Ortiz al oeste hasta Pueyrredón al este, y de Santa Fe al norte
y Corrientes al sur.
Áreas de Belgrano y Colegiales, en la zona delimitada entre las avenidas Juramento,
Cramer, Luis María Campos y Federico Lacroze.
Tras la irrupción de la pandemia, a estos hogares donde ya se trabajaba de manera remota se
le suman otras áreas de la ciudad (gráficos 10, 12 y 14), en particular:
Una porción del barrio de Villa Urquiza, en las inmediaciones de la estación de tren
General Urquiza y de la cabecera “Juan Manuel de Rosas - Villa Urquiza” de la línea
B de subte.
El resto de Belgrano y Colegiales y partes de Núñez, por lo que casi la totalidad de la
Comuna 13 (Belgrano, Colegiales, Núñez) comienzan a desarrollarse patrones
espaciales coincidentes con una fuerte concentración de puntos de trabajo remoto.
37
Una “expansión” hacia el oeste de la concentración ya advertida en Palermo,
Almagro, Villa Crespo, Recoleta y Balvanera, incluyendo la zona que rodea al Parque
Centenario, buena parte del barrio de Caballito y un área del barrio de Flores.
A continuación, se ilustra la adopción de modalidades de trabajo remoto en los cinco barrios
más poblados de la Ciudad.
GRÁFICOS 15 y 16. Localización de las viviendas de empleados que realizaban su trabajo de manera remota
en febrero (izquierda) y noviembre (derecha) de 2020. Detalle del barrio de Palermo.
GRÁFICOS 17 y 18. Localización de las viviendas de empleados que realizaban su trabajo de manera remota
en febrero (izquierda) y noviembre (derecha) de 2020. Detalle del barrio de Caballito.
38
GRÁFICOS 19 y 20. Localización de las viviendas de empleados que realizaban su trabajo de manera remota
en febrero (izquierda) y noviembre (derecha) de 2020. Detalle del barrio de Flores.
GRÁFICOS 21 y 22. Localización de las viviendas de empleados que realizaban su trabajo de manera remota
en febrero (izquierda) y noviembre (derecha) de 2020. Detalle del barrio de Recoleta.
39
GRÁFICOS 23 y 24. Localización de las viviendas de empleados que realizaban su trabajo de manera remota
en febrero (izquierda) y noviembre (derecha) de 2020. Detalle del barrio de Balvanera.
En los gráficos 25-34 se observa cómo fue el pasaje al teletrabajo en aquellos barrios con
mayor incremento interanual en los niveles de facturación comercial hacia septiembre de
2020 según el informe de CEP-XXI anteriormente citado. Nótese que la menor presencia de
puntos responde al hecho de que la muestra ofrece escasos resultados en estos barrios (ya de
por sí mucho menos poblados que Palermo, Caballito, Flores, Recoleta y Balvanera).
GRÁFICOS 25 y 26. Localización de las viviendas de empleados que realizaban su trabajo de manera remota
en febrero (izquierda) y noviembre (derecha) de 2020. Detalle del barrio de Agronomía.
40
GRÁFICOS 27 y 28. Localización de las viviendas de empleados que realizaban su trabajo de manera remota
en febrero (izquierda) y noviembre (derecha) de 2020. Detalle del barrio de Villa Luro.
GRÁFICOS 29 y 30. Localización de las viviendas de empleados que realizaban su trabajo de manera remota
en febrero (izquierda) y noviembre (derecha) de 2020. Detalle del barrio de La Paternal.
41
GRÁFICOS 31 y 32. Localización de las viviendas de empleados que realizaban su trabajo de manera remota
en febrero (izquierda) y noviembre (derecha) de 2020. Detalle del barrio de Villa Soldati.
GRÁFICOS 33 y 34. Localización de las viviendas de empleados que realizaban su trabajo de manera remota
en febrero (izquierda) y noviembre (derecha) de 2020. Detalle del barrio de Villa Lugano.
Por último, los gráficos 35-42 ilustran la adopción de modalidades de trabajo remoto en otros
cuatro barrios de interés. Se observa en particular una mayor concentración de prácticas de
trabajo a distancia en tres barrios:
Núñez, en especial en el área cerca de Cabildo y Monroe y en torno a la estación
Núñez del ramal ferroviario Retiro-Tigre.
Villa Crespo, en particular en los alrededores de la estación Malabia de la línea B de
subterráneos.
42
Colegiales, en la zona que abarca de las calles Virrey del Pino al oeste, Ramón Freire
al sur, Jorge Newbery al este y la avenida Cabildo al norte, en especial en las
cercanías de la estación Colegiales de los ramales Suárez y Mitre del ferrocarril Mitre.
GRÁFICOS 35 y 36. Localización de las viviendas de empleados que realizaban su trabajo de manera remota
en febrero (izquierda) y noviembre (derecha) de 2020. Detalle del barrio de Núñez.
GRÁFICOS 37 y 38. Localización de las viviendas de empleados que realizaban su trabajo de manera remota
en febrero (izquierda) y noviembre (derecha) de 2020. Detalle del barrio de Colegiales.
43
GRÁFICOS 39 y 40. Localización de las viviendas de empleados que realizaban su trabajo de manera remota
en febrero (izquierda) y noviembre (derecha) de 2020. Detalle del barrio de Villa Crespo.
GRÁFICOS 41 y 42. Localización de las viviendas de empleados que realizaban su trabajo de manera remota
en febrero (izquierda) y noviembre (derecha) de 2020. Detalle del barrio de Boedo.
A partir de la información de la muestra, y al menos de modo impresionista, se advierte cierta
potencialidad para la consolidación de nuevos subcentros en Palermo, Caballito, Flores,
Recoleta
37
, Núñez, Colegiales y Villa Crespo. Es razonable suponer que los trabajadores a
37
El caso de Recoleta es interesante ya que combina una desconcentración de lugares físicos de trabajo con una
fuerte concentración de ocupados que pasaron a trabajar desde sus viviendas. Queda por investigar si la fuerte
caída en los niveles de actividad, circulación y facturación comercial observada en esta y otras áreas vinculadas
al CBD podrían verse parcialmente compensada por una mayor actividad por parte de los teletrabajadores que
viven en el barrio.
44
tiempo completo38 que dejan de asistir diariamente al microcentro pueden comenzar a realizar
(al menos una parte de) los consumos que antes realizaban al interior del CBD en las
cercanías de su hogar. Esto, a su vez, podría alentar comportamientos estratégicos por parte
de negocios que -en sus intentos por vender más- siguen a la concentración del consumo
potencial (Alegría, 2017).
Cabe destacar que estas son apenas pistas a partir de un mapeo directo de datos de la muestra,
que deberán cotejarse con otros estudios con un volumen más representativo de casos.
Preferencias y razones
Como se indicó, el análisis hasta aquí descrito ilustra dos momentos puntuales, los cuales se
toman como sinónimos de una situación de base pre-pandemia (febrero de 2020) y otra donde
recién comenzaba a salirse de un escenario de “cuarentena flexible” para avanzar hacia un
esquema de “distanciamiento obligatorio” (noviembre de 2020). Esto quiere decir que este
segundo escenario no puede –ni debe– ser tomado como representativo del efecto de largo
plazo de la pandemia sobre los modos de empleo en la Ciudad.
Con el objetivo de aportar algunas pistas a futuro, el cuestionario incluyó también una serie
de preguntas vinculadas a los motivos por los cuales los trabajadores volverían o no a un
esquema presencial en el largo plazo. Es importante destacar que estas respuestas son apenas
indicios de las preferencias de los ocupados en la Ciudad al momento de la encuesta (entre
enero y febrero de 2021), que deberán profundizarse mediante estudios específicos.
Imagine que cede la pandemia del Covid-19 y se levantan todas las
restricciones vinculadas al ASP
O y al DISPO. Usted preferiría...
%
Continuar trabajando de manera presencial como hasta ahora
8,5
Dejar de trabajar de manera remota (desde el hogar) y regresar al lugar de
trabajo
6,3
Continuar trabajando de manera remota (desde el hogar) tal como comencé a
hacer durante la pandemia
22,2
38 El 86,2% de los participantes de la encuesta declararon trabajar 35 horas o más por semana.
45
Continuar trabajando de manera remota (desde el hogar) tal como estaba
haciendo antes de la pandemia
7,1
Una combinación entre trabajo remoto y trabajo presencial
49,9
Mi empleador es el que toma la decisión / Mi trabajo no se puede realizar de
manera remota
5,9
CUADRO 15. Preferencias de modalidad de empleo de cara a la post-pandemia (n = 1584)
Fuente: elaboración propia.
Si se descuentan aquellos que mantuvieron su modalidad de empleo antes y durante la
pandemia (es decir, quienes venían trabajando remoto y continuaron haciéndolo o quienes
venían trabajando de manera presencial y continuaron haciéndolo), existe una mayoría de
personas que elegiría para el largo plazo una combinación entre ambos esquemas39, seguido
por quienes comenzaron a trabajar desde el hogar por estos meses y parecen haber abrazado
el modo remoto. Una porción minoritaria preferiría dejar de teletrabajar y regresar a sus
puestos de trabajo.
Una segunda pregunta hizo foco específicamente en los motivos de aquellas personas que, a
pesar del masivo pasaje al modo remoto, preferirían regresar al puesto de trabajo o seguir
trabajando de manera presencial (en caso de que lo vinieran haciendo antes de la pandemia).
¿Por qué quiere continuar trabajando de manera presencial o volver al lugar de
trabajo?
(Respuesta múltiple)
%
Me gusta separar el trabajo de mi vida doméstica
64,5
El tipo de trabajo que realizo se hace mejor de manera
presencial
58,9
Me gusta socializar con mis compañeros de trabajo
47,1
Mi hogar es muy pequeño/incómodo/poco espacioso como para hacer el
trabajo de manera remota
23,6
La pandemia me hizo dar cuenta de que el trabajo remoto no funciona o no me
gusta
20,7
Me gusta viajar desde y hacia el trabajo todos los días
18,9
39 Una encuesta de 15.000 casos en Estados Unidos sobre la vida post-pandemia concluyó que el empleado
promedio preferiría trabajar desde su hogar la mitad de los días (Barrero, Bloom y Davis, 2020)
46
En mi hogar no cuento con tecnologías adecuadas como para poder hacer (o
hacer mejor) el trabajo de manera remota
17,5
CUADRO 16. Motivos por los cuales se prefiere la modalidad de trabajo presencial (n = 216)
Fuente: elaboración propia.
Esta última pregunta admitía múltiples respuestas. Entre las razones ofrecidas para preferir un
esquema de presencialidad para el largo plazo se destacan la separación entre trabajo y vida
doméstica y la percepción de que el tipo de trabajo actual se realiza mejor bajo una
modalidad presencial.
47
Conclusiones y recomendaciones
Es posible que al día siguiente de un acontecimiento que ha conmocionado, destruido en parte o
renovado la estructura de una sociedad, comience otro período. Pero sólo nos daremos cuenta más
tarde, cuando, en efecto, una sociedad nueva haya sacado de ella misma nuevos recursos y se haya
propuesto otros fines.
Maurice Halbwachs, La memoria colectiva
(1950)
A lo largo de este estudio se ha estudiado y graficado el pasaje al trabajo remoto entre los
ocupados que viven y trabajan en la Ciudad de Buenos Aires a partir de la pandemia del
Covid-19, la cual produjo una suerte de ensayo obligado sobre posibles cambios en la
estructura monocéntrica tan arraigada en la ciudad.
A partir de un cuestionario autoadmitido en el que se preguntaba por un momento
inmediatamente anterior a las medidas de aislamiento social y otro nueve meses posterior, se
encontró que antes de la irrupción de la pandemia buena parte de los empleos realizados por
ocupados con estudios secundarios o superiores estaban localizados en el microcentro
porteño o CBD, y que fue allí donde se observó una mayor desconcentración por efecto de las
actividades que dejaron de realizarse de manera presencial para evitar la propagación de los
contagios. Este efecto fue particularmente marcado en el corredor corporativo de Retiro,
Puerto Madero, San Nicolás y Monserrat, donde para noviembre de 2020 más del 80 por
ciento de los puestos ocupados por trabajadores con dichos niveles educativos se estaban
realizando de manera remota.
En paralelo, el mapeo de los resultados de la muestra con la ubicación de los hogares de las
personas ocupadas que comenzaron a trabajar de manera remota sugirió algunas tendencias
sobre aquellas áreas de la ciudad donde comienza a observarse un mayor nivel de actividad
entre semana, destacándose los barrios de Palermo, Caballito, Flores, Recoleta, Núñez,
Colegiales y Villa Crespo.
48
Este progresimo “vaciamiento” de actividades en el CBD y su desplazamiento hacia
subcentros barriales coincide en buena parte con los hallazgos del Ministerio de Desarrollo
Productivo sobre niveles de facturación durante la pandemia (CEP-XXI, 2020). También va
en línea con el análisis que el urbanista Greg Clark realizó sobre los impactos del Covid-19
en las grandes ciudades, al asegurar que “es posible que mayores niveles de teletrabajo
terminen siendo positivos para centros barriales más pequeños que para el centro, dado que
podrían adquirir las características de mini-CBDs” (Clark, 2020).
En cuanto a posibles variables que limiten el pasaje a modos de empleo remoto pueden
señalarse el nivel educativo y el tipo de tecnología utilizado en el trabajo. Efectivamente,
existe una fuerte correlación entre la educación y la posibilidad de teletrabajar, y entre el tipo
de ocupación según tecnología y las chances de continuar realizando el mismo trabajo en una
modalidad a distancia.
El análisis multivariado arrojó que los trabajadores cuyo máximo nivel de estudios alcanzado
es el nivel secundario (incompleto o completo) tienen 31,4% menos de probabilidades de
teletrabajar que aquellas personas ocupadas con estudios de posgrado o superiores, al tiempo
que aquellos con universitario incompleto como máximo nivel alcanzado tienen 7,3% menos
de chances de trabajar a distancia. Al mismo tiempo, aquellos que operan maquinarias o
equipos electromecánicos teletrabajaban 40,7% menos que aquellos que trabajan a diario con
computadoras, mientras que aquellos que utilizan instrumentos simples o “la habilidad física
o intelectual” a diario en sus trabajos cuentan con 8,4% menos de probabilidades de adoptar
esquemas de empleo remoto.
Como se indicó al inicio de este estudio, la continuidad de la pandemia provocada por el
nuevo coronavirus coloca a nuestras sociedades frente a la oportunidad única de encarar un
número de reconfiguraciones urbanas que podrían atender problemas de larga data, uno de los
cuales es el fuerte modelo monocéntrico de la Ciudad de Buenos Aires. Un análisis del efecto
desconcentrador del CBD y, en especial, de la emergencia de posibles subcentros por efecto
de una mayor actividad comercial, recreativa y de servicios entre semana en otros barrios de
la Ciudad podría brindar algunas pistas sobre cómo los gobiernos y el sector privado pueden
contribuir a desarrollar un entorno urbano policéntrico que se asemeje a la “ciudad de los 15
minutos” y otros modelos que promuevan una ciudad más habitable.
49
Futuras líneas de investigación
Una vez desarrollado este estudio, se han descubierto líneas de investigación con las que se
podrían profundizar y ampliar el espectro del fenómeno. A continuación, se enumeran
algunas de ellas:
Impacto desigual en centros comerciales de cercanía. Un fenómeno por explorar de cara al
posible surgimiento de los nuevos subcentros es el tipo de consumidor que prefigura el nuevo
perfil del teletrabajador en la Ciudad de Buenos Aires, asumiendo que esta práctica será más
común entre la población ocupada de mayor nivel educativo y, por ende, de mayores
ingresos40. Dice Sassen (2000) que entre los sectores profesionales de altos ingresos se
incrementa
la demanda de bienes y servicios que con frecuencia no se producen en masa
ni se venden a través de puntos de venta masivos. La producción
personalizada, las pequeñas tiradas, los artículos especiales y los platos
finos generalmente se producen con métodos que requieren mucha mano de
obra.
Con este tipo de productores personalizados, “la proximidad a las tiendas es mucho más
importante”, lo que implica que si un gran número de profesionales deja de acudir al CBD a
realizar sus tareas y en cambio consume bienes y servicios en las cercanías, cabría esperar
algún tipo de efecto en los niveles de actividad de algunos de estos comercios en barrios (no
todos).41
Años antes de la irrupción de la pandemia, el Gobierno de la Ciudad realizó un análisis de los
principales ejes comerciales del territorio porteño, identificando diferentes zonas en el centro,
norte, oeste y sur de la ciudad (GCBA, 2016b). En lo inmediato, y a partir de los datos
elaborados por el Ministerio de Desarrollo Productivo de la Nación, la zona centro parece ser
la más afectada por estos nuevos patrones de movilidad y consumo mientras que otros ejes,
40 Se toma aquí el máximo nivel educativo alcanzado como un proxy del nivel de ingresos. Para un análisis de la
relación entre educación e ingresos en Argentina, ver Galassi y Andrada (2011)
41 Sassen pide no confundir a los nuevos trabajadores de altos ingresos con “el núcleo de residentes ricos”. En el
caso de los primeros, su nivel de ingresos disponible no alcanza para convertirlos en grandes inversores, pero sí
para generar una expansión significativa de la demanda de bienes y servicios de alto valor. El nivel de ingresos
disponible entre los integrantes de este estrato dependerá “del estilo de vida y las pautas demográficas, como el
aplazamiento de la maternidad y el aumento del número de hogares con doble ingreso” (Sassen, Op. Cit)
50
en especial al norte y al oeste, podrían verse beneficiados. Sin embargo, hacen falta estudios
específicos que aborden específicamente este efecto.
GRÁFICO 43. Ejes comerciales de la Ciudad.
Fuente: Dirección General de Estadística y Censos (GCBA, 2016B)
Limitantes del teletrabajo y sus efectos en el largo plazo. Si bien los hallazgos del estudio
responden satisfactoriamente a las preguntas planteadas, queda por dilucidar si esta tendencia
efectivamente se mantendrá en el mediano y largo plazo, es decir, cuántos de quienes pueden
teletrabajar en la Ciudad efectivamente pasarán a hacerlo de manera permanente. Esto es así
porque además de descontar los empleos que “requieren críticamente de la interacción física
para ser llevados a cabo”
42
existen al menos dos maneras mediante las cuales el pasaje al
modo remoto en empleos teletrabajables termine siendo un proceso relativo más que
absoluto: que en ciertos rubros se continúe valorando la proximidad física (y que
42
Cfr. Albrieu (2020)
51
eventualmente vuelva a imponerse en ellos la modalidad presencial)43 y/o que se popularicen
esquemas mixtos donde aquellos que teletrabajan lo hagan únicamente algunos días a la
semana.
En cuanto a la valoración de la proximidad física, Glaeser asegura que “la tecnología ha
revolucionado la manera de la que somos capaces de vivir y trabajar virtualmente, pero no
puede reemplazar las ventajas de esta proximidad física” (citado en Kneeshaw, 2014). En el
mismo sentido, Martínez y Short aseguran que
las ciudades, al menos algunas de ellas, sobrevivirán a la pandemia por las
mismas razones que sobrevivieron al teléfono, a internet y a los ataques
terroristas. Existen poderosas fuerzas económicas en juego. La aglomeración
en las ciudades ofrece grandes beneficios económicos. (Martínez y Short,
2021)
Por lo tanto, concluye otro investigador, “es muy probable que el teletrabajo decaiga en
empresas que requieran innovación y que aumente en compañías dedicadas al procesamiento
de datos más rutinario” (Bertraud, 2018). En cualquier caso, coincidimos con Batty en que a
pesar de la popularización del trabajo remoto “el rol de la distancia está cambiando, no
desapareciendo; y ciertamente no está perdiendo importancia” (Batty, 2018).
En cuanto a los esquemas mixtos, la evidencia disponible hasta el momento permite
visualizar algunas tendencias futuras. En abril de 2021, tras procesar unos 30 millones de
pedidos de cambios de dirección al servicio postal de los Estados Unidos durante 2020, el
New York Times concluyó que la pandemia del nuevo coronavirus parece haber tenido un
impacto muy limitado en los patrones migratorios: en otras palabras, las ciudades que venían
ganando población antes de la pandemia continuaron haciéndolo, y lo mismo ocurrió con
aquellas urbes que venían perdiendo residentes44, y no se verificó un masivo “éxodo de las
ciudades”. Sin embargo,
43 En 2013, la empresa tecnológica Yahoo obligó a sus empleados a presentarse en la oficina en lugar de trabajar
a distancia, como venían haciendo desde un año atrás. “Algunas de nuestras mejores decisiones y perspectivas
provienen de discusiones en los pasillos y en la cafetería o de reuniones de equipo improvisadas”, explicó la
compañía en una nota. Para una mirada crítica sobre las experiencias de trabajo remoto en Estados Unidos, ver
Streitfeld (2020).
44 De manera similar, Aaron Renn consideró que las personas que dejan las ciudades “están yendo hacia lugares
que aparecen como atractores de talento, y no hacia algún pequeño pueblo” (Renn, 2020)
52
algunos de los cambios propios de la era de la pandemia podrían perdurar. Y
los mercados laborales locales en torno a ciudades como Nueva York y San
Francisco podrían ampliarse para incluir pueblos más periféricos,
comunidades satélite desde las que no tendría sentido un viaje diario, pero sí
un viaje semanal. (Kolko, Badger y Bui, 2021)
En efecto, Batty (2020) cree que “muchas de las personas que se adaptaron al trabajo remoto
[durante la pandemia] podrían continuar haciéndolo al menos durante parte de la semana45.
Esquemas mixtos que combinen presencialidad con teletrabajo en amplias capas de la
población ocupada46 podrían producir efectos urbanos duraderos en áreas como el transporte
y los usos del suelo en la Ciudad de Buenos Aires y su área metropolitana47, algo que podría
analizarse en futuros estudios.
¿Creación de nuevos subcentros o mera dispersión? Un aspecto no tratado hasta el
momento, y que sin dudas podría darle otra dimensión al fenómeno estudiado, es que una
mayor potencialidad de trabajo remoto no redunde en nuevos subcentros sino en empleos
dispersos (Alegría, 2017) o en una mayor dispersión urbana en general como consecuencia de
un mayor “desprestigio” de la ciudad tradicional (Jurado, 2020).
Por motivos de simplicidad en el análisis, el instrumento utilizado en este estudio se dirigió
específicamente a personas que viven y trabajan en la Ciudad de Buenos Aires, si bien se
estima que casi la mitad de los trabajadores que cumplen tareas en la Ciudad viven en el Gran
Buenos Aires (CEM, 2020). Cabe preguntarse, pues, si algunos de los subcentros que podrían
estar emergiendo como consecuencia de quienes dejan de acudir de lunes a viernes al
microcentro no lo estarán haciendo en áreas más bien alejadas de la Ciudad, algo que sin
dudas este estudio no logra (ni pretende) captar. Es posible, en efecto, que entre ciertos
45 Para un análisis de los diferentes tipos de teletrabajadores según la frecuencia del trabajo a distancia, ver
Gajendran y Harrison (2007)
46 Se recuerda que un porcentaje significativo de quienes contestaron la encuesta para este trabajo dijeron que
tras el levantamiento de las restricciones a la circulación preferirían adoptar un esquema que combine
presencialidad y virtualidad.
47 Se estima que el 60 por ciento de los viajes en América Latina son viajes al estudio y al trabajo. “Va a ser
difícil cambiar [estos flujos a partir de la pandemia], salvo una porción de ellos que podrán ser sustituidos por el
teletrabajo. El 40 por ciento [del total restante de viajes] podrían ser alterados por el desarrollo de nuevas
centralidades.” (Rodríguez, 2020)
53
grupos de edad, en especial adultos mayores o aquellos que cuentan con la posibilidad de
trabajar de manera remota, la pandemia haya incrementado su preferencia hacia ofertas de
vivienda en áreas suburbanas, periurbanas o rurales (Bereitschaft y Scheller, 2020). De todas
formas, los estudios al respecto son muy escasos y ninguno hasta el momento ha abordado en
profundidad la situación en Buenos Aires y su área metropolitana, algo que sin dudas apunta
a direcciones productivas para futuras investigaciones.
54
Referencias
Albrieu, R. (2020) “Evaluando las oportunidades y los límites del teletrabajo en Argentina en
tiempos del COVID-19”, Buenos Aires, CIPPEC
Albrieu, R., Ballesty, M., De la Vega, P. et. al (2020) “Hacia una economía de baja
proximidad física”, Buenos Aires, CIPPEC
Alegría, T. (2017) “Modelo de Subcentros Intraurbanos. Teoría y pruebas para Tijuana y San
Diego”, en Fitch Osuna, J. M., Escobar Ramírez, A. y Marmolejo Duarte, C. Ciudad y
territorio: ciudad compacta vs. ciudad dispersa. Visiones desde México y España,
Universidad Autónoma de Nuevo León
Allen, T.D., Golden, T.D., y Shockley, K.M. (2015) “How effective is telecommuting?
Assessing the status of our scientific findings”, Psychological Science in the Public
Interest, 16
Álvarez Insúa, J.L. (2016) De la ciudad densa a la ciudad compacta. Condiciones e
indicadores de ocupación territorial en la Ciudad de Buenos Aires (tesis de maestría),
Universidad Torcuato Di Tella
Anas, A. y Kim, I. (1996) “General Equilibrium Models of Polycentric Urban Land Use with
Endogenous Congestion and Job Agglomeration”. Journal of Urban Economics, N°
40
Azuara, O., Bustelo, M. y Suaya, A. (2020) “COVID-19 incrementa las brechas de género en
el mercado laboral”, Factor Trabajo [blog], Banco Interamericano de Desarrollo, 12-
10-2020
Barrero, J.M., Bloom, N. y Davis, S.J. (2020) “Why Working From Home Will Stick”,
University of Chicago, Becker Friedman Institute for Economics Working Paper No.
2020-174
Barrett, P., Chen, S. y Li, N. (3 de febrero de 2021) “COVID’s Long Shadow: Social
Repercussions of Pandemics”, IMFblog [blog]
https://blogs.imf.org/2021/02/03/covids-long-shadow-social-repercussions-of-pandemics/
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Anexos
ANEXO 1. Comparación muestra vs. universo al nivel de barrios
Población total según barrio.
Ciudad de Buenos Aires. Año 2010
Población de la encuesta
(respuesta a la pregunta"¿En qué barrio vive?")
Comuna y Barrio Población
X% del
total Comuna y Barrio
# de
respuestas
Y% del
total X% - Y%
Total 2890151
100.00%
Total 2444
100.00%
0.00%
Comuna 1 Comuna 1
Constitución 44107
1.53%
Constitución 16
0.65%
0.87%
Monserrat 39914
1.38%
Monserrat 41
1.68%
-0.30%
Puerto Madero 6726
0.23%
Puerto Madero 4
0.16%
0.07%
Retiro 65413
2.26%
Retiro 19
0.78%
1.49%
San Nicolás 29273
1.01%
San Nicolás 28
1.15%
-0.13%
San Telmo 20453
0.71%
San Telmo 28
1.15%
-0.44%
Comuna 2 Comuna 2
Recoleta 157932
5.46%
Recoleta 152
6.22%
-0.75%
Comuna 3 Comuna 3
Balvanera 138926
4.81%
Balvanera 109
4.46%
0.35%
San Cristóbal 48611
1.68%
San Cristóbal 35
1.43%
0.25%
Comuna 4 Comuna 4
Barracas 89452
3.10%
Barracas 40
1.64%
1.46%
Boca 45113
1.56%
Boca 13
0.53%
1.03%
Nueva Pompeya 42695
1.48%
Nueva Pompeya 8
0.33%
1.15%
Parque Patricios 40985
1.42%
Parque Patricios 22
0.90%
0.52%
Comuna 5 Comuna 5
Almagro 131699
4.56%
Almagro 190
7.77%
-3.22%
Boedo 47306
1.64%
Boedo 54
2.21%
-0.57%
Comuna 6 Comuna 6
Caballito 176076
6.09%
Caballito 204
8.35%
-2.25%
Comuna 7 Comuna 7
64
Flores 164310
5.69%
Flores 86
3.52%
2.17%
Parque Chacabuco 56281
1.95%
Parque Chacabuco 34
1.39%
0.56%
Comuna 8 Comuna 8
Lugano 126374
4.37%
Lugano 11
0.45%
3.92%
Villa Riachuelo 14084
0.49%
Villa Riachuelo 2
0.08%
0.41%
Villa Soldati 46779
1.62%
Villa Soldati 5
0.20%
1.41%
Comuna 9 Comuna 9
Liniers 44132
1.53%
Liniers 23
0.94%
0.59%
Mataderos 64436
2.23%
Mataderos 24
0.98%
1.25%
Parque Avellaneda 53229
1.84%
Parque Avellaneda 14
0.57%
1.27%
Comuna 10 Comuna 10
Floresta 37575
1.30%
Floresta 29
1.19%
0.11%
Monte Castro 33623
1.16%
Monte Castro 11
0.45%
0.71%
Vélez Sarsfield 35081
1.21%
Vélez Sarsfield 10
0.41%
0.80%
Versalles 13822
0.48%
Versalles 6
0.25%
0.23%
Villa Luro 32502
1.12%
Villa Luro 14
0.57%
0.55%
Villa Real 13419
0.46%
Villa Real 5
0.20%
0.26%
Comuna 11 Comuna 11
Santa Rita 33325
1.15%
Santa Rita 15
0.61%
0.54%
Villa del Parque 55273
1.91%
Villa del Parque 46
1.88%
0.03%
Villa Devoto 66521
2.30%
Villa Devoto 41
1.68%
0.62%
Villa Gral Mitre 34713
1.20%
Villa Gral Mitre 25
1.02%
0.18%
Comuna 12 Comuna 12
Coghlan 18604
0.64%
Coghlan 20
0.82%
-0.17%
Saavedra 50295
1.74%
Saavedra 49
2.00%
-0.26%
Villa Pueyrredón 39654
1.37%
Villa Pueyrredón 30
1.23%
0.14%
Villa Urquiza 91563
3.17%
Villa Urquiza 122
4.99%
-1.82%
Comuna 13 Comuna 13
Belgrano 126831
4.39%
Belgrano 205
8.39%
-4.00%
Colegiales 52551
1.82%
Colegiales 69
2.82%
-1.00%
Nuñez 51949
1.80%
Nuñez 82
3.36%
-1.56%
Comuna 14 Comuna 14
65
Palermo 225970
7.82%
Palermo 253
10.35%
-2.53%
Comuna 15 Comuna 15
Agronomía 13912
0.48%
Agronomía 14
0.57%
-0.09%
Chacarita 27761
0.96%
Chacarita 43
1.76%
-0.80%
Parque Chas 17489
0.61%
Parque Chas 22
0.90%
-0.30%
Paternal 19717
0.68%
Paternal 21
0.86%
-0.18%
Villa Crespo 81959
2.84%
Villa Crespo 130
5.32%
-2.48%
Villa Ortuzar 21736
0.75%
Villa Ortuzar 20
0.82%
-0.07%
ANEXO 2. Ficha metodológica
Técnica de investigación: cuestionario autoadmitido semiestructurado, con preguntas de
múltiples opciones y preguntas abiertas
Universo: población ocupada de entre 18 y 64 años, residentes de la Ciudad Autónoma de
Buenos Aires, que desarrollan sus tareas en la Ciudad Autónoma en Buenos Aires y que
mantuvieron el mismo empleo entre febrero y noviembre de 2020
Muestra: 2.511 casos brutos o 1.981 casos netos (excluyendo los resultantes del filtro o
screening). En 1.610 casos se contó con información geográfica suficiente para mapeo y en
1.533 casos con información suficiente para estimación de modelo Probit
Fecha de recolección de respuestas: del 20 de enero al 20 de febrero de 2021
ANEXO 3. Modelo de encuesta
Q1. ¿En qué calle vive?
Ejemplo: Bulnes, Colombres, Av. del Libertador
Respuesta abierta
Pase a Q2
Q2. ¿Cuál es la altura de la calle en la que vive?
No tiene que dar una respuesta precisa: si vive en Bulnes 2438 5° D puede escribir “Bulnes
2438” o “Bulnes 2400”. Recuerde que esta pregunta es solo con fines estadísticos.
Respuesta abierta
66
Pase a Q3
Q3. ¿En qué barrio vive?
Opción múltiple
Agronomía
Almagro
Balvanera
Barracas
Belgrano
Boedo
Caballito
Chacarita
Coghlan
Colegiales
Constitución
Flores
Floresta
La Boca
La Paternal
Liniers
Mataderos
Monte Castro
Monserrat
Nueva Pompeya
Núñez
Palermo
Parque Avellaneda
Parque Chacabuco
Parque Chas
Parque Patricios
Puerto Madero
Recoleta
Retiro
Saavedra
San Cristóbal
San Nicolás
San Telmo
Vélez Sársfield
Versalles
Villa Crespo
Villa del Parque
67
Villa Devoto
Villa General Mitre
Villa Lugano
Villa Luro
Villa Ortúzar
Villa Pueyrredón
Villa Real
Villa Riachuelo
Villa Santa Rita
Villa Soldati
Villa Urquiza
Pase a Q4
Q4. Si lo compara con febrero de 2020, usted en noviembre de 2020 vivía…
Opción múltiple
En el mismo hogar o vivienda Pase a Q4
En un hogar o vivienda diferente (se mudó a otro lugar dentro o fuera de la Ciudad de
Buenos Aires) → Página de descalificación
Pase a Q5
Q5. ¿Trabaja actualmente?
Si está ocupado pero de vacaciones, de licencia o suspendido/a, igualmente marque “Sí
Opción múltiple
Sí → Pase a Q6
No → Página de descalificación
Q6. En febrero de 2020, previo a la declaración de la pandemia del Covid-19, usted…
Opción múltiple
Trabajaba de manera presencial en la empresa/organismo → Pase a Q8
Trabajaba de manera remota (desde el hogar) → Pase a Q7
Trabajaba mayormente en la calle / No tenía una oficina o lugar fijo de trabajo → Página de
descalificación
Q7. ¿Qué equipos utilizaba en febrero de 2020 para el trabajo remoto?
68
Si utilizaba más de un equipo, por favor marque el que más utilizaba para hacer su trabajo
Opción múltiple
PC de escritorio
PC portátil / Notebook / Netbook
Teléfono celular
Dispositivo ad hoc
Pase a Q8
Q8. Usted trabaja en el sector...
Opción múltiple
Público Pase a Q11
Privado → Pase a Q9
Tercer sector / Otros → Pase a Q10
Q9. ¿En qué tipo de empresa trabaja?
Opción múltiple
Sociedad Anónima (S.A.)
Sociedad de Responsabilidad Limitada (S.R.L.)
Otras sociedades (sociedades comandita, sociedades de capital e industria, sociedades de
hecho, sucursales de empresas extranjeras, etc)
Personas físicas (empresas unipersonales o sociedad anónima unipersonal)
Emprendimiento informal
No sabe
Pase a Q11
Q10. ¿En qué tipo de organización trabaja?
Opción múltiple
ONG
Cooperativa
Otra institución sin fines de lucro
Pase a Q11
69
Q11. ¿A qué se dedica o qué produce su empresa, institución o emprendimiento?
Opción múltiple
A. Actividades agropecuarias
B. Actividades extractivas
C. Actividades industriales
D. Energía
E. Agua y saneamiento
F. Construcción
G. Comercio
H. Transporte y almacenamiento
I. Gastronomía y hotelería
J. Información y comunicaciones
K. Servicios financieros
L. Servicios inmobiliarios
M. Servicios científicos y técnicos
N. Actividades administrativas y de apoyo
O. Administración pública
P. Enseñanza
Q. Salud y servicios sociales
R. Arte, cultura y deporte
S. Servicios personales
T. Servicios domésticos
Pase a Q12
Q12. ¿Cuántas personas trabajan en su empresa/organismo?
Opción múltiple
Entre 1 y 10
Entre 11 y 50
Entre 51 y 200
Entre 201 y 1000
Más de 1.000
Pase a Q13
Q13. Usted trabaja…
Opción múltiple
Menos de 35 horas por semana
Entre 35 y 45 horas por semana
70
Más de 45 horas por semana
Pase a Q14
Q14. ¿Su empleo está registrado?
Es decir, recibe descuentos jubilatorios, de obra social, accede a un recibo de sueldo, recibe
aguinaldo, etc.
Opción múltiple
No
Pase a Q15
Q15. ¿En qué calle está ubicada la empresa/organismo en el que trabaja?
Ejemplo: Maipú, Bartolomé Mitre
Si trabaja de manera remota o en el mismo lugar que reside, vuelva a ingresar la calle de su
hogar.
Respuesta abierta
Pase a Q16
Q16. ¿Cuál es la altura de la calle en la que trabaja?
No tiene por qué ser una respuesta precisa: si trabaja en Maipú 974 2° C puede escribir “974”
o “900”. Recuerde que esta pregunta es solo con fines estadísticos.
Si trabaja de manera remota o en el mismo lugar que reside, vuelva a ingresar la altura de su
hogar.
Respuesta abierta
Pase a Q17
Q17. ¿En qué barrio está ubicada la empresa/organismo en el que trabaja?
Opción múltiple
Agronomía
Almagro
Balvanera
Barracas
Belgrano
Boedo
71
Caballito
Chacarita
Coghlan
Colegiales
Constitución
Flores
Floresta
La Boca
La Paternal
Liniers
Mataderos
Monte Castro
Monserrat
Nueva Pompeya
Núñez
Palermo
Parque Avellaneda
Parque Chacabuco
Parque Chas
Parque Patricios
Puerto Madero
Recoleta
Retiro
Saavedra
San Cristóbal
San Nicolás
San Telmo
Vélez Sársfield
Versalles
Villa Crespo
Villa del Parque
Villa Devoto
Villa General Mitre
Villa Lugano
Villa Luro
Villa Ortúzar
Villa Pueyrredón
Villa Real
Villa Riachuelo
Villa Santa Rita
Villa Soldati
Villa Urquiza
Pase a Q18
72
Q18. ¿Cómo definiría su tipo de ocupación?
Opción múltiple
Ocupaciones sin operación de maquinaria, equipos y sistemas (solo instrumentos simples y/o
la habilidad física o intelectual, o se ejecuta directamente la producción de un bien o la
prestación de un servicio)
Ocupaciones con operación de maquinaria, equipos o sistemas electromecánicos
Ocupaciones con operación de equipos y/o sistemas informatizados (computadoras)
Pase a Q19
Q19. Hacia febrero de 2020, antes de la llegada de la pandemia del Covid-19, usted se
dirigía al trabajo…
Si utilizó más de un medio de transporte marque únicamente el que le haya demorado más
tiempo
Opción múltiple
En automóvil particular
En automóvil compartido (carpooling con otros integrantes de la empresa/organismo)
En colectivo/autobús/combi/micro
En tren
En subte
En bicicleta
A pie / caminando
Trabajaba de manera remota (desde el hogar)
Pase a Q20
Q20. Ya entrada la pandemia del Covid-19, en noviembre de 2020, usted…
Si hace una combinación entre ambas modalidades, marque la que realiza la mayor cantidad
de días cada semana
Opción múltiple
Trabajaba de manera presencial en la empresa/organismo
Trabajaba de manera remota (desde el hogar)
Pase a Q21
Q21. ¿Qué equipos utilizaba en noviembre de 2020 para el trabajo remoto?
73
Si utilizaba más de un equipo, por favor marque el que más utilizaba para hacer su trabajo
Opción múltiple
PC de escritorio
PC portátil / Notebook / Netbook
Teléfono celular
Dispositivo ad hoc
Pase a Q22
Q22. Hacia noviembre de 2020, usted se dirigía al trabajo…
Si utilizó más de un medio de transporte marque únicamente el que le haya demorado más
tiempo
Opción múltiple
Trabajaba de manera remota (desde el hogar)
En automóvil particular
En automóvil compartido (carpooling con otros integrantes de la empresa/organismo)
En colectivo/autobús/combi/micro
En tren
En subte
En bicicleta
A pie / caminando
Pase a Q23
Q23. Imagine que cede la pandemia del Covid-19 y se levantan todas las restricciones
vinculadas al Aislamiento Social, Preventivo y Obligatorio (ASPO) y al Distanciamiento
Social, Preventivo y Obligatorio (DISPO). Usted preferiría…
Opción múltiple
Continuar trabajando de manera presencial como hasta ahora Pase a Q25
Dejar de trabajar de manera remota (desde el hogar) y regresar al lugar de trabajo Pase a
Q24
Continuar trabajando de manera remota (desde el hogar) tal como comencé a hacer
durante la pandemia Pase a Q27
Continuar trabajando de manera remota (desde el hogar) tal como estaba haciendo antes
de la pandemia → Pase a Q27
Una combinación entre trabajo remoto y trabajo presencial → Pase a Q27
Mi empleador es el que toma la decisión / Mi trabajo no se puede realizar de manera
remota Pase a Q27
74
Q24. Le gustaría volver al lugar de trabajo…
Opción múltiple
4 o más días por semana / todos los días
2 o 3 días por semana
1 vez por semana o algunas veces por mes
Pase a Q25
Q25. ¿Por qué quiere continuar trabajando de manera presencial o volver al lugar de
trabajo?
(Marque todas las que corresponda)
Opción múltiple con varias respuestas
Me gusta separar el trabajo de mi vida doméstica
Me gusta viajar desde y hacia el trabajo todos los días
Me gusta socializar con mis compañeros de trabajo
Mi hogar es muy pequeño/incómodo/poco espacioso como para hacer el trabajo de manera
remota
En mi hogar no cuento con tecnologías adecuadas como para poder hacer (o hacer mejor) el
trabajo de manera remota
El tipo de trabajo que realizo se hace mejor de manera presencial
La pandemia me hizo dar cuenta de que el trabajo remoto no funciona o no me gusta
Pase a Q26
Q26. ¿Qué tendría que suceder para que usted prefiera trabajar de manera remota?
(Marque todas las que corresponda)
Opción múltiple con varias respuestas
Una nueva pandemia / mayor riesgo de contagio si acudo al lugar de trabajo
Vivir en un hogar más grande/cómodo/espacioso
Tener acceso a tecnologías adecuadas como para poder hacer (o hacer mejor) el trabajo de
manera remota
Cambiar mi trabajo por otro que se pueda hacer mejor de manera remota
Nada de lo anterior va a cambiar mi preferencia por trabajar de manera presencial
Pase a Q27
75
Q27. Género
Opción múltiple
Masculino
Femenino
Otro / Prefiero no responder
Pase a Q28
Q28. Indique su edad
Pregunta de barra de deslizamiento numérica
Pase a Q29
Q29. ¿Cuál es su mayor nivel educativo alcanzado?
Opción múltiple
Primaria o inferior (incompleta o completa)
Secundaria (incompleta o completa)
Terciario o universitario incompleto
Terciario o universitario completo
Posgrado o superior (incompleto o completo)
Pase a Q30
Q30. ¿Usted es...?
Opción múltiple
Propietario de la vivienda y el terreno en el que vive
Propietario de la vivienda solamente
Inquilino o arrendatario de la vivienda
Ocupante por pago de impuestos / ocupante gratuito / ocupante de hecho / En sucesión / otros
Pase a Q31
Q31. Incluyéndose a sí mismo, ¿cuántas personas viven en su hogar?
Opción múltiple
1
2
76
3
4
5
6
7
8 o más
Pase a Q32
Q32. ¿Cuántos ambientes o habitaciones tiene el hogar para uso exclusivo?
No incluya cocina, baño, pasillos, lavadero, garaje ni ambientes compartidos con otros
hogares
Opción múltiple
0
1
2
3
4
5 o más
Pase a Q33
Q33. ¿Cómo definiría a su tipo de hogar?
Opción múltiple
Vivo solo/a
Vivo con uno/a o más amigos/as
Vivo con mi pareja sin hijos
Vivo con mi pareja y uno/a o más hijos/as
Vivo sin pareja con uno/a o más hijos/as
Vivo con uno o más familiares
Fin de la encuesta
77
ANEXO 4. Resumen de resultados de la encuesta
Q1. ¿En qué calle vive?
Respondidas 2461
Salteadas 50
Q2. ¿Cuál es la altura de la calle en la que vive?
Respondidas 2462
Salteadas 49
Q3. ¿En qué barrio vive?
% de respuestas Respuestas
Agronomía 0.57% 14
Almagro 7.77% 190
Balvanera 4.46% 109
Barracas 1.64% 40
Belgrano 8.39% 205
Boedo 2.21% 54
Caballito 8.35% 204
Chacarita 1.76% 43
Coghlan 0.82% 20
Colegiales 2.82% 69
Constitución 0.65% 16
Flores 3.52% 86
Floresta 1.19% 29
La Boca 0.53% 13
La Paternal 0.86% 21
Liniers 0.94% 23
Mataderos 0.98% 24
Monte Castro 0.45% 11
Monserrat 1.68% 41
Nueva Pompeya 0.33% 8
Núñez 3.36% 82
78
Palermo 10.35% 253
Parque Avellaneda 0.57% 14
Parque Chacabuco 1.39% 34
Parque Chas 0.9% 22
Parque Patricios 0.9% 22
Puerto Madero 0.16% 4
Recoleta 6.22% 152
Retiro 0.78% 19
Saavedra 2.0% 49
San Cristóbal 1.43% 35
San Nicolás 1.15% 28
San Telmo 1.15% 28
Vélez Sársfield 0.41% 10
Versalles 0.25% 6
Villa Crespo 5.32% 130
Villa del Parque 1.88% 46
Villa Devoto 1.68% 41
Villa General Mitre 1.02% 25
Villa Lugano 0.45% 11
Villa Luro 0.57% 14
Villa Ortúzar 0.82% 20
Villa Pueyrredón 1.23% 30
Villa Real 0.2% 5
Villa Riachuelo 0.08% 2
Villa Santa Rita 0.61% 15
Villa Soldati 0.2% 5
Villa Urquiza 4.99% 122
Respondidas 2444
Salteadas 67
Q4. Si lo compara con febrero de 2020, usted en
noviembre de 2020 vivía…
% de respuestas Respuestas
En el mismo hogar o vivienda 87.69% 2115
79
En un hogar o vivienda diferente (se mudó a otro lugar
dentro o fuera de la Ciudad de Buenos Aires) 12.31% 297
Respondidas 2412
Salteadas 99
Q5. ¿Trabaja actualmente?
% de respuestas Respuestas
97.92% 2069
No 2.08% 44
Respondidas 2113
Salteadas 398
Q6. En febrero de 2020, previo a la declaración de
la pandemia del Covid-19, usted…
% de respuestas Respuestas
Trabajaba de manera presencial en la
empresa/organismo 87.62% 1791
Trabajaba de manera remota (desde el hogar) 9.54% 195
Trabajaba mayormente en la calle / No tenía una
oficina o lugar fijo de trabajo 2.84% 58
Respondidas 2044
Salteadas 467
Q7. ¿Qué equipos utilizaba en febrero de 2020 para
el trabajo remoto?
% de respuestas Respuestas
PC de escritorio 19.05% 36
PC portátil / Notebook / Netbook 74.6% 141
Teléfono celular 6.35% 12
Dispositivo ad hoc 0.0% 0
Respondidas 189
Salteadas 2322
80
Q8. Usted trabaja en el sector...
% de respuestas Respuestas
Público 30.6% 605
Privado 64.8% 1281
Tercer sector / Otros 4.6% 91
Respondidas 1977
Salteadas 534
Q9. ¿En qué tipo de empresa trabaja?
% de respuestas Respuestas
Sociedad Anónima (S.A.) 43.35% 548
Sociedad de Responsabilidad Limitada (S.R.L.) 18.28% 231
Otras sociedades (sociedades comandita, sociedades de
capital e industria, sociedades de hecho, sucursales de
empresas extranjeras, etc) 12.42% 157
Personas físicas (empresas unipersonales o sociedad
anónima unipersonal) 12.34% 156
Emprendimiento informal 1.5% 19
No sabe 12.1% 153
Respondidas 1264
Salteadas 1247
Q10. ¿En qué tipo de organización trabaja?
% de respuestas Respuestas
ONG 27.52% 30
Cooperativa 16.51% 18
Otra institución sin fines de lucro 55.96% 61
Respondidas 109
Salteadas 2402
Q11. ¿A qué se dedica o qué produce su empresa,
institución o emprendimiento?
% de respuestas Respuestas
A. Actividades agropecuarias 0.79% 15
81
B. Actividades extractivas 0.21% 4
C. Actividades industriales 2.84% 54
D. Energía 1.68% 32
E. Agua y saneamiento 0.63% 12
F. Construcción 2.37% 45
G. Comercio 7.16% 136
H. Transporte y almacenamiento 1.16% 22
I. Gastronomía y hotelería 2.26% 43
J. Información y comunicaciones 20.53% 390
K. Servicios financieros 8.42% 160
L. Servicios inmobiliarios 0.53% 10
M. Servicios científicos y técnicos 7.74% 147
N. Actividades administrativas y de apoyo 3.42% 65
O. Administración pública 15.63% 297
P. Enseñanza 10.26% 195
Q. Salud y servicios sociales 7.32% 139
R. Arte, cultura y deporte 4.0% 76
S. Servicios personales 2.95% 56
T. Servicios domésticos 0.11% 2
Respondidas 1900
Salteadas 611
Q12. ¿Cuántas personas trabajan en su
empresa/organismo?
% de respuestas Respuestas
Entre 1 y 10 14.72% 279
Entre 11 y 50 16.88% 320
Entre 51 y 200 16.98% 322
Entre 201 y 1000 18.67% 354
Más de 1.000 32.75% 621
Respondidas 1896
Salteadas 615
82
Q13. Usted trabaja…
% de respuestas Respuestas
Menos de 35 horas por semana 13.88% 261
Entre 35 y 45 horas por semana 70.33% 1323
Más de 45 horas por semana 15.79% 297
Respondidas 1881
Salteadas 630
Q14. ¿Su empleo está registrado?
% de respuestas Respuestas
86.79% 1623
No 13.21% 247
Respondidas 1870
Salteadas 641
Q15. ¿En qué calle está ubicada la
empresa/organismo en el que trabaja?
Respondidas 1693
Salteadas 818
Q16. ¿Cuál es la altura de la calle en la que trabaja?
Respondidas 1662
Salteadas 849
Q17. ¿En qué barrio está ubicada la
empresa/organismo en el que trabaja?
% de respuestas Respuestas
Agronomía 0.49% 8
Almagro 3.41% 56
Balvanera 5.12% 84
Barracas 2.31% 38
Belgrano 5.18% 85
83
Boedo 0.61% 10
Caballito 2.62% 43
Chacarita 1.1% 18
Coghlan 0.55% 9
Colegiales 1.46% 24
Constitución 2.19% 36
Flores 1.22% 20
Floresta 0.55% 9
La Boca 0.49% 8
La Paternal 0.37% 6
Liniers 0.18% 3
Mataderos 0.49% 8
Monte Castro 0.37% 6
Monserrat 8.71% 143
Nueva Pompeya 0.37% 6
Núñez 3.17% 52
Palermo 8.89% 146
Parque Avellaneda 0.12% 2
Parque Chacabuco 0.43% 7
Parque Chas 0.06% 1
Parque Patricios 3.78% 62
Puerto Madero 3.41% 56
Recoleta 5.36% 88
Retiro 8.22% 135
Saavedra 1.58% 26
San Cristóbal 1.34% 22
San Nicolás 14.25% 234
San Telmo 3.29% 54
Vélez Sársfield 0.12% 2
Versalles 0.18% 3
Villa Crespo 2.19% 36
Villa del Parque 0.43% 7
Villa Devoto 0.91% 15
Villa General Mitre 0.18% 3
Villa Lugano 0.43% 7
84
Villa Luro 0.06% 1
Villa Ortúzar 0.79% 13
Villa Pueyrredón 0.37% 6
Villa Real 0.18% 3
Villa Riachuelo 0.0% 0
Villa Santa Rita 0.06% 1
Villa Soldati 0.43% 7
Villa Urquiza 2.01% 33
Respondidas 1642
Salteadas 869
Q18. ¿Cómo definiría su tipo de ocupación?
% de respuestas Respuestas
Ocupaciones sin operación de maquinaria, equipos y
sistemas (solo instrumentos simples y/o la habilidad
física o intelectual, o se ejecuta directamente la
producción de un bien o la prestación de un servicio) 26.89% 444
Ocupaciones con operación de maquinaria, equipos o
sistemas electromecánicos 1.76% 29
Ocupaciones con operación de equipos y/o sistemas
informatizados (computadoras) 71.35% 1178
Respondidas 1651
Salteadas 860
Q19. Hacia febrero de 2020, antes de la llegada de la
pandemia del Covid-19, usted se dirigía al trabajo…
% de respuestas Respuestas
En automóvil particular 11.36% 186
En automóvil compartido (carpooling con otros
integrantes de la empresa/organismo) 0.67% 11
En colectivo/autobús/combi/micro 36.35% 595
En tren 3.6% 59
En subte 28.83% 472
En bicicleta 4.58% 75
A pie / caminando 8.98% 147
Trabajaba de manera remota (desde el hogar) 5.62% 92
Respondidas 1637
85
Salteadas 874
Q20. Ya entrada la pandemia del Covid-19, en
noviembre de 2020, usted…
% de respuestas Respuestas
Trabajaba de manera presencial en la
empresa/organismo 19.06% 311
Trabajaba de manera remota (desde el hogar) 80.94% 1321
Respondidas 1632
Salteadas 879
Q21. ¿Qué equipos utilizaba en noviembre de 2020
para el trabajo remoto?
% de respuestas Respuestas
PC de escritorio 19.28% 253
PC portátil / Notebook / Netbook 75.76% 994
Teléfono celular 4.73% 62
Dispositivo ad hoc 0.23% 3
Respondidas 1312
Salteadas 1199
Q22. Hacia noviembre de 2020, usted se dirigía al
trabajo…
% de respuestas Respuestas
Trabajaba de manera remota (desde el hogar) 66.56% 1063
En automóvil particular 8.77% 140
En automóvil compartido (carpooling con otros
integrantes de la empresa/organismo) 1.19% 19
En colectivo/autobús/combi/micro 9.64% 154
En tren 0.5% 8
En subte 4.45% 71
En bicicleta 3.69% 59
A pie / caminando 5.2% 83
Respondidas 1597
Salteadas 914
86
Q23. Imagine que cede la pandemia del Covid-19 y
se levantan todas las restricciones vinculadas al
Aislamiento Social, Preventivo y Obligatorio
(ASPO) y al Distanciamiento Social, Preventivo y
Obligatorio (DISPO). Usted preferiría…
% de respuestas Respuestas
Continuar trabajando de manera presencial como hasta
ahora 6.68% 106
Dejar de trabajar de manera remota (desde el hogar) y
regresar al lugar de trabajo 7.3% 116
Continuar trabajando de manera remota (desde el
hogar) tal como comencé a hacer durante la pandemia 21.73% 345
Continuar trabajando de manera remota (desde el
hogar) tal como estaba haciendo antes de la pandemia 5.35% 85
Una combinación entre trabajo remoto y trabajo
presencial 54.03% 858
Mi empleador es el que toma la decisión / Mi trabajo
no se puede realizar de manera remota 4.91% 78
Respondidas 1588
Salteadas 923
Q24. Le gustaría volver al lugar de trabajo…
% de respuestas Respuestas
4 o más días por semana / todos los días 64.71% 77
2 o 3 días por semana 28.57% 34
1 vez por semana o algunas veces por mes 6.72% 8
Respondidas 119
Salteadas 2392
Q25. ¿Por qué quiere continuar trabajando de
manera presencial o volver al lugar de trabajo?
(Marque todas las que corresponda)
% de respuestas Respuestas
Me gusta separar el trabajo de mi vida doméstica 65.9% 143
Me gusta viajar desde y hacia el trabajo todos los días 16.13% 35
Me gusta socializar con mis compañeros de trabajo 50.69% 110
Mi hogar es muy pequeño/incómodo/poco espacioso
como para hacer el trabajo de manera remota 23.04% 50
87
En mi hogar no cuento con tecnologías adecuadas
como para poder hacer (o hacer mejor) el trabajo de
manera remota 17.51% 38
El tipo de trabajo que realizo se hace mejor de manera
presencial 61.75% 134
La pandemia me hizo dar cuenta de que el trabajo
remoto no funciona o no me gusta 19.35% 42
Respondidas 217
Salteadas 2294
Q26. ¿Qué tendría que suceder para que usted
prefiera trabajar de manera remota?
(Marque todas las que corresponda)
% de respuestas Respuestas
Una nueva pandemia / mayor riesgo de contagio si
acudo al lugar de trabajo 38.14% 82
Vivir en un hogar más grande/cómodo/espacioso 17.21% 37
Tener acceso a tecnologías adecuadas como para poder
hacer (o hacer mejor) el trabajo de manera remota 19.07% 41
Cambiar mi trabajo por otro que se pueda hacer mejor
de manera remota 25.12% 54
Nada de lo anterior va a cambiar mi preferencia por
trabajar de manera presencial 35.35% 76
Respondidas 215
Salteadas 2296
Q27. Género
% de respuestas Respuestas
Masculino 43.67% 690
Femenino 55.44% 876
Otro / Prefiero no responder 0.89% 14
Respondidas 1580
Salteadas 931
Q28. Indique su edad
Promedio 37.2
88
Respondidas 1578
Salteadas 933
Q29. ¿Cuál es su mayor nivel educativo alcanzado?
% de respuestas Respuestas
Primaria o inferior (incompleta o completa) 0.0% 0
Secundaria (incompleta o completa) 4.2% 66
Terciario o universitario incompleto 27.75% 436
Terciario o universitario completo 41.12% 646
Posgrado o superior (incompleto o completo) 26.93% 423
Respondidas 1571
Salteadas 940
Q30. ¿Usted es...?
% de respuestas Respuestas
Propietario de la vivienda y el terreno en el que vive 26.29% 412
Propietario de la vivienda solamente 21.12% 331
Inquilino o arrendatario de la vivienda 42.31% 663
Ocupante por pago de impuestos / ocupante gratuito /
ocupante de hecho / En sucesión / otros 10.27% 161
Respondidas 1567
Salteadas 944
Q31. Incluyéndose a sí mismo, ¿cuántas personas
viven en su hogar?
% de respuestas Respuestas
1 24.78% 388
2 37.93% 594
3 18.65% 292
4 15.52% 243
5 2.68% 42
6 0.32% 5
7 0.13% 2
89
8 o más 0.0% 0
Respondidas 1566
Salteadas 945
Q32. ¿Cuántos ambientes o habitaciones tiene el
hogar para uso exclusivo?
% de respuestas Respuestas
0 3.2% 50
1 12.29% 192
2 35.28% 551
3 29.07% 454
4 14.85% 232
5 o más 5.31% 83
Respondidas 1562
Salteadas 949
Q33. ¿Cómo definiría a su tipo de hogar?
% de respuestas Respuestas
Vivo solo/a 24.34% 380
Vivo con uno/a o más amigos/as 2.05% 32
Vivo con mi pareja sin hijos 29.72% 464
Vivo con mi pareja y uno/a o más hijos/as 19.54% 305
Vivo sin pareja con uno/a o más hijos/as 6.47% 101
Vivo con uno o más familiares 17.87% 279
Respondidas 1561
Salteadas 950
90
ANEXO 5. Principal equipo utilizado para el trabajo remoto antes y durante la pandemia
Equipo % de trabajadores febrero
2020
% de trabajadores noviembre
2020
PC
de escritorio
26,1
24,7
Notebook
63,3
68,8
Teléfono celular
7,6
5,6
Dispositivo ad hoc
0,0
0,8
n = 187
n = 1309
Respuestas a la pregunta “¿Qué equipos utilizaba en febrero/noviembre de 2020 para el trabajo remoto? Si
utilizaba más de un equipo, por favor marque el que más utilizaba para hacer su trabajo”. Resultados ajustados
por nivel educativo.
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It is impossible to predict the future spatial structure of cities from our current models of location and travel behaviour for the forces that have previously determined where people locate, have been turned on their heads by the pandemic. The only way we can explore such an uncertain future is to build hypothetical cities on which we are able to experiment with different urban futures. Here we build a hypothetical, symmetric, monocentric city which we proceed to lockdown by moving 80 percent of its workers to work from home. We then illustrate how we can relax this situation, letting the city return to a new equilibrium and showing how changes in our travel behaviour can lead to very different forms of future city. We argue that only through hypothetical simulations can we explore this future effectively and we point to where we have applied the model to London.
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Pandemics have shaped the way cities are planned and configured. Throughout history, cities have evolved to solve problems of sanitation, hygiene, and health access while providing space and opportunities for the urban dwellers. COVID-19 will have significant implications in the way cities are planned. This recent crisis highlights a number of issues. This paper looks at the context for the pandemic and then reviews studies and debates in four areas: transformations in the configuration of public spaces, transportation, urban connectivities, and urban economies. This pandemic, like other similar episodes in the past, is forcing us to rethink the nature of urban space and may be an opportunity to plan for safer, more sustainable cities.
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The socio-economic impacts on cities during the COVID-19 pandemic have been brutal, leading to increasing inequalities and record numbers of unemployment around the world. While cities endure lockdowns in order to ensure decent levels of health, the challenges linked to the unfolding of the pandemic have led to the need for a radical re-think of the city, leading to the re-emergence of a concept, initially proposed in 2016 by Carlos Moreno: the “15-Minute City”. The concept, offering a novel perspective of “chrono-urbanism”, adds to existing thematic of Smart Cities and the rhetoric of building more humane urban fabrics, outlined by Christopher Alexander, and that of building safer, more resilient, sustainable and inclusive cities, as depicted in the Sustainable Development Goal 11 of the United Nations. With the concept gaining ground in popular media and its subsequent adoption at policy level in a number of cities of varying scale and geographies, the present paper sets forth to introduce the concept, its origins, intent and future directions.
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The spread of COVID-19 and implementation of “social distancing” policies around the world have raised the question of how many jobs can be done at home. This paper uses skills surveys from 53 countries at varying levels of economic development to estimate jobs’ amenability to working from home. The paper considers jobs’ characteristics and uses internet access at home as an important determinant of working from home. The findings indicate that the amenability of jobs to working from home increases with the level of economic development of the country. This is driven by jobs in poor countries being more intensive in physical/manual tasks, using less information and communications technology, and having poorer internet connectivity at home. Women, college graduates, and salaried and formal workers have jobs that are more amenable to working from home than the average worker. The opposite holds for workers in hotels and restaurants, construction, agriculture, and commerce. The paper finds that the crisis may exacerbate inequities between and within countries. It also finds that occupations explain less than half of the variability in the working-from-home indexes within countries, which highlights the importance of using individual-level data to assess jobs’ amenability to working from home.
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Este artículo pretende aportar al conocimiento del teletrabajo para el caso argentino, prestando especial atención a la perspectiva de una multiplicidad de actores que tienen intereses distintos sobre él, incluso contrapuestos si se toma en consideración la dicotomía capital-trabajo. Con base en una metodología cualitativa se elaboró, por un lado, un análisis de fuentes para dar cuenta de lo que algunos actores específicos de la órbita estatal y de los medios masivos de comunicación sostienen sobre esta modalidad laboral. Por otro lado, se efectuaron once entrevistas en profundidad a teletrabajadores del Área Metropolitana de Buenos Aires (amba) entre el 2013 y el 2017. A partir del cruce de estas dos fuentes de información, se cotejaron discursos muy distintos que abren un serio interrogante sobre el optimismo con que la mayoría de las veces se considera a esta nueva modalidad laboral. Para aportar al conocimiento del teletrabajo, se muestra la manera como este es comprendido por el Ministerio de Trabajo, Empleo y Seguridad Social (mteyss) de Argentina a través del Programa de Promoción del Empleo en Teletrabajo (propet) y por algunos periódicos de circulación nacional como Clarín y La Nación. Este ejercicio evidencia que una mirada demasiado optimista aglutina sus puntos de vista. Flexibilidad, libertad, creatividad, horizontalidad son algunas de las características que, desde su perspectiva, constituye la realidad laboral de los teletrabajadores. Sin embargo, a partir de las entrevistas se encontró que existe una gran brecha entre lo que los actores mencionados afirman sobre el teletrabajo y lo que ocurre en el día a día laboral de los teletrabajadores. Pues estos reconocen algunos beneficios de esta modalidad laboral pero también muchos perjuicios: falta de referentes jerárquicos claros a quiénes dirigirse, objetivos de trabajo difusos, separaciones difíciles entre el ámbito laboral y el hogar son algunos de los más evidentes. Es necesario recalcar que este texto constituye una primera indagación exploratoria realizada con un grupo de entrevistas reducido, razón por la cual las conclusiones son de índole muy preliminar.
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Se presentan en este artículo las transformaciones en la red urbana argentina en los últimos 20 años, a partir de los datos censales del INDEC (1991, 2001 y 2010). Se pretende demostrar algunos cambios en el patrón de distribución de las ciudades en ese período y detenernos en la forma actual de la red urbana argentina, reconociendo que esta es resultado de un proceso histórico de conformación y no de la coyuntura política, económica y de la sociedad actual. Se realiza una revisión y modificación a las clásicas categorías poblaciones de Vapñarsky y Gorojovsky (1990) debido a que, desde la década de los noventa, ha crecido la cantidad de aglomeraciones de tamaño intermedio y se han diversificado y, además, porque existen dos ciudades que exceden el millón de habitantes: Aglomerados Gran Córdoba y Gran Rosario las cuales, hasta ese año, formaban parte de la categoría de ATIs.
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Evaluating the economic impact of “social distancing” measures taken to arrest the spread of COVID-19 raises a fundamental question about the modern economy: how many jobs can be performed at home? We classify the feasibility of working at home for all occupations and merge this classification with occupational employment counts. We find that 37% of jobs in the United States can be performed entirely at home, with significant variation across cities and industries. These jobs typically pay more than jobs that cannot be done at home and account for 46% of all US wages. Applying our occupational classification to 85 other countries reveals that lower-income economies have a lower share of jobs that can be done at home.
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This paper investigates the formation of employment sub-centers from a new perspective of heterogeneity in agglomeration economies. Using highly granular commercial and residential land-use data (2001-2011) in Chicago, we measure how the locations of jobs, population, quality-of-life amenities, and transportation networks shape specific and heterogenous sub-centers. First, the results suggest that the CBD as it was traditionally defined is no longer the primary source of agglomeration externalities for the new economic sectors; sub-centers with sector-specific positive agglomeration externalities have stronger correlations with new commercial establishments. Secondly, residents appear to give the highest weight to quality-of-life amenities in choosing where to live. Both trends imply dis-incentives for CBD agglomeration. These findings connect the heterogeneous production theories with land use planning and urban design, through new empirical insights into how urban sub-centers grow. Furthermore, we put forward a method for forecasting of future sub-center growth through measuring changes in the probability of commercial development, and discuss its practical implications for planning and design in Chicago.