Este trabajo analiza la segmentación estructural de la población en Argentina durante el período 2003-2019, con el objetivo de identificar perfiles sociales de vulnerabilidad que condicionan el acceso al empleo y a empleos de calidad, pensando en la segmentación estructural como una situación previa a la segmentación laboral. Se busca generar evidencia útil para orientar políticas públicas más precisas.
Se aplica aprendizaje no supervisado (clustering K-means) sobre microdatos de la Encuesta Anual de Hogares Urbanos (EAHU) para construir perfiles estructurales de individuos, basados en variables sociales y demográficas, excluyendo resultados laborales. Estos perfiles se caracterizan mediante un Índice de Vulnerabilidad Social (IVS) y se proyectan sobre la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) mediante aprendizaje supervisado (árboles de decisión), lo que permite analizar trayectorias individuales a lo largo del tiempo y observar si existen barreras de movilidad.
En esta línea, los resultados evidencian la existencia de perfiles estructurales diferenciados y de barreras de movilidad entre ellos, lo que sugiere una segmentación persistente en el corto plazo. Estos hallazgos refuerzan la necesidad de seguir explorando los vínculos entre desigualdades estructurales y trayectorias laborales, con miras a contribuir al diseño de políticas públicas más focalizadas y efectivas.
Autoras: Lourdes Martina Albornoz Felicitas Ibazeta
Directora: María Florencia Correa Deza
