Fortalecimiento de la inspección del trabajo en Santa Fe. Detección de los determinantes del trabajo no registrado y regularizado (2012-2015)

CARNÉ, MARTÍN; TREVIGNANI, VIRGINIA; MURUAGA, FERNANDO

Organización Internacional del Trabajo

Lugar: Buenos Aires; Año: 2017 p. 97

978-92-2-330941-1

Es importante que el Estado sea eficaz en las tareas vinculadas con la inspección del trabajo, para garantizar el cumplimiento de la normativa laboral y promover el trabajo decente. Una importante herramienta para contribuir a mejorar la focalización de las tareas de inspección (para un uso más eficiente de los recursos disponibles) es la identificación de los determinantes de la detección de empleo no registrado y regularizado. En este trabajo se construye un modelo de regresión logística binaria para una muestra de empresas inspeccionadas, con el objetivo de conocer qué atributos de las unidades de producción explican en mayor medida el aumento de la probabilidad de detectar empleo no registrado y su posterior regularización. Los puntajes obtenidos por estos modelos para la muestra, son imputados al universo de las empresas de la Provincia de Santa Fe en Argentina (scoring) durante el período 2012-2015, lo cual permite predecir la probabilidad de ocurrencia de un evento de interés, en este estudio: la detección del empleo no registrado y su posterior regularización en función de un conjunto de atributos de las empresas. La novedad metodológica de este estudio consiste en la utilización de registros administrativos del empleo registrado (SIPA-AFIP) y de las inspecciones (SIMTySS), que son fusionados para esta indagación. Las conclusiones se orientan a reforzar las inspecciones en las localidades del aglomerado Gran Rosario y de los departamentos del sur provincial, focalizando en las empresas de menor tamaño y de reciente constitución, que se dedican a actividades como la producción de alimentos, bebidas y tabaco, la construcción y los servicios de alojamiento y comidas, tareas que emplean en mayor medida mano de obra joven.