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Automatización, polarización laboral e igualdad socioeconómica / Universidad Complutense de Madrid, Juan Gabriel Rodríguez, Raquel Sebastián ; con el apoyo técnico del Departamento de Economía de la Fundación Cotec, Aleix Pons y Josep Bosch

Contributor(s): Publication details: Madrid : Cotec, Abril 2022Description: 72 p. : il., gráf. ; 1 documento PDFContent type:
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Summary: Este proyecto permite medir cuantitativamente la incidencia de la automatización en el mercado laboral español y en otros países europeos durante el periodo 1998-2020. Se ofrecen resultados por comunidades autónomas y por las variables sexo, nivel de estudios y tipo de contrato de trabajo, que permiten analizar el impacto de la automatización sobre la desigualdad socioeconómica. El trabajo incorpora un análisis de los efectos de la pandemia de la covid-19 sobre la polarización y estudia la relación entre la polarización real experimentada por los trabajadores y la percepción del riesgo de automatización de sus puestos de trabajo, a partir de los datos de la Encuesta Cotec de percepción social de la innovación. Los principales resultados del estudio son: 1) En las dos últimas décadas, se ha experimentado un claro proceso de polarización laboral en España como consecuencia de la automatización: se ha generado empleo neto en los extremos de la distribución salarial (salarios bajos y altos), al tiempo que se ha destruido empleo en el centro de esta, correspondiente a trabajos vinculados a la realización de tareas rutinarias (nivel salarial medio). Todas las comunidades autónomas españolas han experimentado polarización laboral, pero con distinta intensidad 2) Por sexo, el colectivo que mayor polarización laboral ha experimentado son los hombres, ya que las mujeres han experimentado un crecimiento positivo del volumen de empleo en todos los tramos de la distribución salarial. 3) Por nivel de formación, la automatización ha premiado a los trabajadores con mayor nivel educativo y ha perjudicado a los trabajadores con un nivel educativo intermedio, dirigidos a ocupar los empleos con salarios más bajos. Por otro lado, se observa que se reduce significativamente la presencia de los trabajadores sin formación.
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Informes CDO Colección digital Acceso libre online pdf 1000020177275

Proyecto seleccionado en la Convocatoria PIA de Cotec 2019

Este proyecto permite medir cuantitativamente la incidencia de la automatización en el mercado laboral español y en otros países europeos durante el periodo 1998-2020. Se ofrecen resultados por comunidades autónomas y por las variables sexo, nivel de estudios y tipo de contrato de trabajo, que permiten analizar el impacto de la automatización sobre la desigualdad socioeconómica.

El trabajo incorpora un análisis de los efectos de la pandemia de la covid-19 sobre la polarización y estudia la relación entre la polarización real experimentada por los trabajadores y la percepción del riesgo de automatización de sus puestos de trabajo, a partir de los datos de la Encuesta Cotec de percepción social de la innovación.
Los principales resultados del estudio son:
1) En las dos últimas décadas, se ha experimentado un claro proceso de polarización laboral en España como consecuencia de la automatización: se ha generado empleo neto en los extremos de la distribución salarial (salarios bajos y altos), al tiempo que se ha destruido empleo en el centro de esta, correspondiente a trabajos vinculados a la realización de tareas rutinarias (nivel salarial medio). Todas las comunidades autónomas españolas han experimentado polarización laboral, pero con distinta intensidad
2) Por sexo, el colectivo que mayor polarización laboral ha experimentado son los hombres, ya que las mujeres han experimentado un crecimiento positivo del volumen de empleo en todos los tramos de la distribución salarial.
3) Por nivel de formación, la automatización ha premiado a los trabajadores con mayor nivel educativo y ha perjudicado a los trabajadores con un nivel educativo intermedio, dirigidos a ocupar los empleos con salarios más bajos. Por otro lado, se observa que se reduce significativamente la presencia de los trabajadores sin formación.

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