En este artículo se caracteriza la distribución territorial del desempleo, la informalidad y la dependencia demográfica en Argentina a partir del Censo 2022 (INDEC). Se generan tabulados con RedatamX y visualizaciones en QGIS, desagregados por provincia y, cuando corresponde, por sexo y tipo de área. Los resultados muestran heterogeneidad marcada entre regiones, con mayores tasas de informalidad en el NOA/NEA y brechas de desempleo asociadas a estructuras etarias y a la participación laboral femenina. La incorporación del índice de dependencia (jóvenes y mayores) permite contextualizar la presión potencial sobre los mercados locales de trabajo y los sistemas de cuidado. La estandarización de cortes cartográficos y un pipeline reproducible RedatamX→CSV→QGIS facilitan comparaciones y replicabilidad. Se discuten limitaciones de calidad (no respuesta, definiciones operativas y clasificaciones territoriales) y se proponen usos para la planificación territorial y el diseño de políticas laborales y de cuidados focalizadas.

Contexto

La inserción en el mercado laboral constituye un aspecto clave para comprender las oportunidades y limitaciones que enfrentan las personas en el desarrollo de sus trayectorias de vida. En Argentina, el análisis de este fenómeno adquiere relevancia no solo por su impacto directo en los ingresos y la calidad de vida, sino también por su vínculo con desigualdades de género, edad y territorio. En este sentido, el Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas 2022 (en adelante Censo 2022) brinda una oportunidad única para observar, a escala nacional y provincial, la situación laboral de la población, permitiendo identificar patrones y brechas en distintos segmentos de la sociedad.

De este modo, el uso de la herramienta REDATAM ("REtrieval of DATa for Mall areas by Microcomputer") facilitó el procesamiento y posterior análisis de los microdatos censales, mediante la obtención de tabulados con gran rapidez, lo que permite el análisis exploratorio y comparativo entre provincias, departamentos o radios censales.

Asimismo, como todas las consultas realizadas se basan en filtros y sintaxis reproducibles, tiene un gran componente de replicabilidad y estandarización. Esto permite que distintos investigadores o instituciones puedan replicar exactamente los mismos tabulados, asegurando comparabilidad y transparencia en los análisis de una misma base de datos, abordando temas como mercado laboral (condición de actividad, categorías ocupacionales, sectores) y otras variables sociodemográficas (educación, migración, vivienda, NBI, etc.) con un nivel de detalle que no ofrecen los informes agregados.

A partir de la información procesada del Censo 2022, este trabajo se propone caracterizar el mercado laboral argentino mediante un conjunto de indicadores seleccionados: el Índice de Dependencia Potencial (IDP) y sus componentes, la tasa de desempleo según sexo y edad, y el porcentaje de personas ocupadas en condiciones de informalidad laboral y sus diferencias según sexo.

El análisis desagregado por provincia y sexo permitirá identificar las desigualdades territoriales y de género que atraviesan la inserción laboral en el país, aportando insumos para comprender los desafíos que enfrenta Argentina en materia de empleo, formalización e inclusión.

Objetivos

Analizar la distribución territorial del desempleo, la informalidad laboral y la dependencia demográfica en Argentina, con el fin de caracterizar las heterogeneidades provinciales y las brechas de género existentes a partir del procesamiento y visualización de los microdatos del Censo 2022.

Los objetivos específicos son: 

• Generar indicadores provinciales sobre la tasa de desempleo, el porcentaje de informalidad laboral y el porcentaje de jóvenes que no estudian ni trabajan, así como el Índice de Dependencia Potencial, desagregados por sexo, mediante el procesamiento de microdatos del Censo 2022 con Redatam.
• Cuantificar las brechas de género en las tasas de desempleo e informalidad laboral en cada provincia.
• Visualizar la distribución espacial de estos indicadores para identificar patrones de heterogeneidad regional.

Indicadores

• Índice de Dependencia Potencial (IDP) y sus componentes:

Expresa el número de personas en edades inactivas (0 a 14 años y 65 años y más) por cada 100 personas en edades activas (15 a 64 años).

Tiene como objetivo medir la presión que ejercen los grupos etarios dependientes sobre la población en edad potencialmente activa.

En tal sentido, mide la relación entre la población dependiente (niñas/os de 0 a 14 años + adultos mayores de 65 años y más) respecto de la población en edad de trabajar (15 a 64 años).

Si se obtiene como resultado un valor alto, esto indica que hay más personas que dependen económicamente de cada trabajador potencial.

Se lo suele descomponer en:

• Índice de niñez o juventud: (N 0-14 / N 15-64 * 100)

Expresa el número de personas de 0 a 14 años por cada 100 personas en edad activa (15 a 64 años).

Tiene como objetivo conocer el peso relativo de la población infantil respecto a la población económicamente activa. Por lo tanto, mide la relación entre la población de 0 a 14 años y la población de 15 a 64 años.

• Índice de adultos mayores: (N 65+/ N 15-64 * 100)

Expresa el número de personas de 65 años y más por cada 100 personas en edad activa (15 a 64 años).

Tiene como objetivo analizar la carga que implica la población envejecida sobre la población económicamente activa. En tal sentido, mide la relación entre la población de 65 años y más y la población de 15 a 64 años.

Si se obtiene como resultado un valor alto, esto refleja un proceso de envejecimiento poblacional, con más adultos mayores dependientes por cada persona en edad de trabajar.

• Porcentaje de jóvenes que no estudian ni trabajan (NINI): 

Expresa el porcentaje de jóvenes en edad típica (15 a 24 años) que no participan ni en el sistema educativo ni en el mercado laboral.

Tiene como objetivo identificar a los jóvenes en situación de vulnerabilidad social y laboral.

Si se obtiene como resultado un valor alto, esto refleja una mayor exclusión del sistema educativo y laboral en ese grupo etario, lo que se asocia a riesgo de precariedad y exclusión social.

• Tasa de desempleo según sexo y edad: La tasa de desempleo expresa el nivel de desocupación entre la población económicamente activa. Se calcula como el cociente entre la población de 15 años y más que no está trabajando y busca trabajo y la población económicamente activa de 15 años y más (ocupados más desocupados). Posibles desagregaciones:

  Desagregación por edades: Edades (e), 15-24; 25-34; 35-44; 45-59; 60 y más años, sexo (s). 

  

  Para el cálculo de las brechas por sexo: se dividió la tasa de desempleo de las mujeres por la tasa de desempleo de los varones en cada grupo de edad y provincia. 

  
• Porcentaje de personas ocupadas informales (15 a 64 años): Expresa el número de personas en edad de trabajar (15 a 64 años) ocupadas cuyo empleador no les realiza aportes a la jubilación o protección social y tampoco lo hacen por sí mismos por cada 100 personas ocupadas en edad de trabajar. Se puede descomponer por sexo para analizar las brechas de formalidad entre géneros y por categoría ocupacional. 

Análisis de Resultados

Índice de Dependencia Potencial y la proporción de jóvenes que no estudian ni trabajan 

El Índice de Dependencia Potencial (IDP) y la proporción de jóvenes que no estudian ni trabajan (NINI) constituyen indicadores clave para aproximarse al análisis de la inserción laboral. El IDP refleja la relación entre la población potencialmente dependiente (niños, adolescentes y personas mayores) y la población en edad de trabajar, lo que permite dimensionar la presión que enfrenta la población activa para sostener económicamente a la inactiva. Por su parte, la medición de los NINI visibiliza un segmento de jóvenes que, al no participar en el sistema educativo ni en el mercado laboral, enfrenta barreras significativas para su inclusión social y económica. Considerados conjuntamente, estos indicadores ofrecen una mirada complementaria sobre las oportunidades y limitaciones que presenta el mercado laboral y su capacidad para absorber e integrar a la población en edad de trabajar.

A partir de los resultados se distinguen perfiles provinciales con combinaciones específicas de estructura demográfica y exclusión juvenil. Un primer grupo, integrado por Formosa, Santiago del Estero, Salta y Misiones, combina una alta carga juvenil (más de 38 niños por cada 100 adultos activos) con elevados porcentajes de jóvenes que no estudian ni trabajan, lo que implica una doble presión sobre los sistemas educativo y laboral. En el extremo opuesto, CABA y La Pampa presentan índices de juventud más bajos y reducida exclusión juvenil, evidenciando mayor integración de los jóvenes y una estructura más envejecida. 

Un tercer conjunto, conformado por Buenos Aires, Córdoba y Mendoza, se ubica en valores cercanos al promedio nacional en ambos indicadores, mientras que las provincias de la Patagonia como Tierra del Fuego y Santa Cruz, muestran baja carga demográfica y niveles moderados de exclusión juvenil, condicionados en parte por su dispersión territorial y particularidades de acceso a oportunidades.

A nivel regional se observan contrastes significativos.  Al respecto, la región Norte presenta los indicadores más críticos vinculados a una alta carga de población joven con elevados porcentajes de NI-NI. Esta situación evidencia la necesidad de políticas integrales de empleo juvenil, capacitación técnica y fortalecimiento de la educación secundaria y superior.

La región del Centro del país muestra valores cercanos al promedio nacional, lo que indica una integración relativa de los jóvenes al mercado laboral y al sistema educativo, aunque se debe monitorear los segmentos más vulnerables de estas jurisdicciones.

Por último, la región Patagónica presenta una carga demográfica baja y con una exclusión juvenil moderada; sin embargo, la dispersión territorial y la menor densidad poblacional dificultan el acceso a oportunidades, lo que resalta la necesidad de políticas que mejoren la conectividad, transporte y acceso a programas de empleo y educación.

Distribución territorial de jóvenes NINI e índice de carga juvenil (IDJ)
Fuente: elaboración propia en base al Censo de población hogares y viviendas 2022 del INDEC.

Desempleo

Otro indicador relevante para el análisis del mercado laboral es la tasa de desocupación, la cual se define como el cociente entre la población desocupada —personas que no tienen empleo y que manifiestan disponibilidad y búsqueda activa de trabajo— y la población económicamente activa. Al respecto el gráfico 1 muestra que existen grandes diferencias según grupos de edad y sexo. Los jóvenes presentan tasas que duplican y hasta triplican las del resto de los grupos de edad. Al mismo tiempo existen diferencias por sexo las mujeres muestran en todas las edades tasas más elevadas que los varones. 

Gráfico 1: Tasa de desempleo por sexo y edad. Argentina. Año 2022 

Fuente: elaboración propia en base al Censo de población hogares y viviendas 2022 del INDEC. 

Teniendo en cuenta estas diferencias, a continuación, se analiza la brecha de desempleo por grupo de edad. La misma se calcula obteniendo las tasas de desempleo específicas para el grupo por sexo y edad al interior de este calculando la razón entre la tasa de desempleo de las mujeres y la de los varones por rango etario.

La brecha de desempleo entre varones y mujeres presenta variaciones significativas según los grupos de edad y las jurisdicciones del país. En el grupo de 15 a 20 años, la brecha es relativamente baja en comparación con los demás tramos etarios. Esto sugiere que, en esta etapa de la vida, las diferencias entre varones y mujeres en la probabilidad de estar desempleados son menores, probablemente porque el desempleo juvenil afecta de manera más intensa a ambos sexos.

En el caso de los adultos jóvenes de 21 a 35 años, se observa un incremento importante de la brecha, alcanzando los valores más altos en varias provincias del norte y del centro. Este patrón indica que las mujeres enfrentan mayores desventajas en el acceso al empleo en comparación con los varones, lo que puede vincularse con tensiones entre inserción laboral, maternidad temprana y responsabilidades de cuidado.

Entre los adultos de 36 a 50 años, la brecha continúa siendo elevada, con provincias que registran relaciones superiores a 2, lo que significa que las mujeres tienen más del doble de probabilidad de estar desempleadas que los varones. Esto refleja la persistencia de desigualdades de género incluso en edades centrales de la vida laboral, cuando se esperaría mayor estabilidad en el empleo.

Finalmente, en el grupo de 51 a 65 años la brecha se reduce respecto a los tramos previos, aunque persisten diferencias notables en provincias como La Rioja, Catamarca y La Pampa. En este segmento, la menor incidencia general del desempleo contribuye a acotar la magnitud de las brechas, aunque no logra eliminarlas por completo.

En conjunto, los resultados muestran que las brechas de género en el desempleo son más marcadas en los grupos de 21 a 50 años y se expresan con mayor fuerza en determinadas provincias del norte y centro del país. Esto sugiere que las desigualdades de género en el mercado laboral argentino no solo tienen un componente etario, sino también territorial, lo que refuerza la necesidad de un análisis que combine ambas dimensiones.

Se observan rvalores de brecha más bajos para la franja de 15 a 20 años mientras que, entre provincias destacan La Rioja, Catamarca y La Pampa por registrar las mayores brechas.

Argentina: brecha de desempleo por sexo, por provincia

Fuente: elaboración propia en base al Censo de población, hogares y viviendas 2022 del INDEC.

Informalidad

El análisis del porcentaje de trabajadores ocupados en condiciones de informalidad permite identificar la magnitud y características de un fenómeno que impacta directamente en la calidad del empleo y en el acceso a derechos laborales y de seguridad social. El examen de este indicador según sexo revela diferencias significativas en la inserción laboral, asociadas a desigualdades estructurales y a la segregación ocupacional por género, que condicionan las oportunidades y la estabilidad en el mercado de trabajo.

El porcentaje de ocupados informales por provincia, muestra grandes diferencias regionales. Las provincias del norte del país son las que mayor porcentaje de trabajadores informales tienen superando el 50% sobre el total de trabajadores. En el otro extremo se encuentran las provincias del Sur:  Santa Cruz y Tierra del Fuego juntamente con la Ciudad de Buenos Aires, en donde el porcentaje de informalidad es menor al 28,6%.

En cuanto a la brecha entre varones y mujeres, es posible mencionar que la proporción de varones en situación de informalidad laboral supera a las mujeres en todas las provincias. Sin embargo, esta proporción puede estar relacionada con la mayor cantidad de varones en edad laboral. Por otro lado, se encuentran situaciones de paridad en la Ciudad de Buenos Aires, posiblemente debido a una proporción similar de personas en edad laboral, y en Tierra del Fuego, donde la formalidad laboral es mayor al resto del país.

Reflexiones finales

Los resultados del Censo 2022 permiten generar diagnósticos laborales valiosos, mostrando cambios importantes respecto al Censo 2010, como el aumento del cuentapropismo, la expansión del teletrabajo y la persistencia de la informalidad en distintos sectores.

El análisis por regiones evidencia fuertes brechas territoriales y de género. Las provincias del Centro (CABA, Buenos Aires, La Pampa y Córdoba) se diferencian del resto de la región por presentar menores niveles de exclusión juvenil, sin embargo, con desigualdades significativas entre varones y mujeres. La Patagonia muestra indicadores similares en dependencia e inactividad juvenil, con mejores niveles en cuanto a la informalidad, aunque persiste la brecha de género. Por último, la región Norte presenta los indicadores más críticos, combinando alta dependencia potencial, elevada inactividad juvenil e informalidad laboral, junto con mayores brechas de género.

Estos hallazgos ponen de relieve la potencialidad del Redatam para generar indicadores replicables y georreferenciados, facilitando la identificación de patrones y disparidades a nivel provincial y regional. Contar con dicha información resulta en un insumo clave para orientar políticas de empleo e inclusión, adaptadas a las necesidades específicas de cada territorio y así promover la formulación de políticas públicas más efectivas y equitativas.