La brecha de los datos en África (y III): Dinámicas laborales

En ausencia de oportunidades profesionales, Jerome, uno de los protagonistas de Las Cosas, prefiere vagar sin rumbo en el Sfax tunecino poscolonial, antes que asumir la enorme diferencia entre su nuevo mercado laboral y el parisino. Aunque es solo un ejemplo de las innumerables y notorias habilidades de Georges Perec para retratar la movilidad social de su época como una sucesión de etapas en la vida de sus personajes, en la que estos tomaban decisiones basadas en su hastío personal, nos permite también aprender de una obsesión de Perec. Su batalla contra la entonces nueva cultura homogeneizante del marketing, tendente a la reducción de las particularidades y a la constante negación del cambio laboral, no parece haber hecho mella en la ciencia de los datos en Africa, empeñada en obviar las nuevas necesidades metodológicas que la realidad del continente exige.

Nada mejor que un par de botones de muestra: por un lado, la dificultad de explicar las enormes diferencias en las cifras de consumo entre las encuestas a los hogares y las estadísticas nacionales sobre la renta (priorizar las encuestas sobre el consumo como base para estimar la vulnerabilidad, en lugar de sobre los activos, mucho más fáciles de completar y bastante más fiables en los deciles bajos de renta, parece bastante arriesgado). Por otro, el auténtico fiasco de las cruciales encuestas sobre fertilidad, sobrevalorando durante años las tasas nacionales (a pesar de evidencias de lo contrario), hasta el punto de reforzar la percepción errónea de que las políticas públicas sobre salud reproductiva en este continente habían fracasado.

En el campo de la dinámica laboral africana, tan extraordinariamente cambiante y compleja como la movilidad social, e intrincada con ella, nos encontramos con una precariedad estadística similar a la que ya vimos sobre la distribución espacial. Aspectos críticos de la realidad laboral como la evolución del trabajo infantil, de los desplazados (y refugiados) o del trabajo femenino, han sido tradicionalmente infravalorados. Esto les impide abrirse un hueco entre las grandes transformaciones pendientes del continente, porque entre otras cosas, la agenda social es incapaz aún de argumentar la solidez de los datos que sustentan sus propuestas. La información obtenida en los equivalentes a nuestras EPA (encuestas de población activa) o padrones municipales, por no hablar de las encuestas a empresas, es en general tan limitada que a nadie debería sorprender que las políticas públicas basadas en ellas debieran considerarse como viciadas de origen. Y no hablamos solo de bases estadísticas producidas a nivel local, o generadas por los propios estados de manera autónoma, sin el concurso de la comunidad internacional. Las del propio ILOSTAT ilustran tendencias certeras únicamente en periodos decenales o más amplios, y no consiguen capturar estas dinámicas con la suficiente precisión para ser útiles.

El hecho de que las definiciones sobre trabajo formal o informal encierren mucha más complejidad en el contexto africano, debido en primer lugar a esa difícil comprensión occidental de la transición entre rural y urbano, es uno de los factores que ayudan a explicar esta precariedad. A esto se le debe sumar la extraordinaria pujanza de la fuerza laboral en áreas rurales en países como Etiopía, Kenia o Uganda, que pasa en su mayor parte desapercibida en las encuestas. La elaboración fiable de las mismas se convierte en un quebradero de cabeza para los expertos, que generalmente se acaba zanjando mediante dos opciones igualmente sesgadas:

O bien se infravalora el trabajo asalariado del mundo rural africano (al ser básicamente informal), tal y como demuestran estudios recientes ligados a la SOAS londinense sobre el desempeño de encuestas como los LSMS (Living standards Measurements Surveys) auspiciados por el Banco Mundial. O directamente no se considera el trabajo informal, ni urbano ni rural, cuyos datos se evitan en investigaciones relevantes por falta de consistencia. Un ejemplo de esto es el reciente e interesante hallazgo (aquí) sobre la dicotomía entre empresas más grandes que exhiben un desempeño de productividad superior, pero sin apenas expansión del empleo, y pequeñas empresas que absorben empleo, pero sin crecimiento de su productividad, algo que lamentablemente el estudio solo puede aplicar al mercado formal. En todo caso, esta doble vía conduce a resultados análogos: sesgos prácticamente irreversibles en la adopción de políticas de mejora de la productividad y de creación de empleo en el continente.

Afortunadamente, nuevas metodologías para medir algunas variables del sector informal se empiezan a abrir camino, como se está haciendo en Tanzania mediante iniciativas muy interesantes. El establecimiento de un sistema nacional de identificación de actividades, la formulación de planes integrales de uso del suelo y el mantenimiento de un banco de datos de registro de empresas basado en transacciones son avances en la buena dirección. Todas son opciones que ayudan a comprender mejor el mercado del empleo periurbano y rural, especialmente importante cuando hablamos de políticas agrícolas, donde debería ser obvio que una mejor asignación de recursos pasa por asumir como precondición la existencia de encuestas fiables, transparentes y suficientemente certeras sobre el número y condición de los trabajadores involucrados en las diferentes actividades del sector en una determinada zona. De otra manera, seguiremos siendo incapaces de proporcionar evidencia racional suficiente para el establecimiento de políticas agrícolas nacionales,

En cualquier caso, mejorar la información sobre el empleo en Africa, obliga también a cambiar la percepción de que las prioridades del desarrollo pasan por calcular los umbrales de pobreza que una sociedad puede o quiere tolerar, en vez de intentar medir dónde y cómo se crean amplios abanicos de oportunidades para un mayor número de gente a costes asumibles. Asumamos, por tanto, que no es lo mismo afirmar que alguien es pobre atendiendo a unos determinados parámetros, susceptibles de ser modificados atendiendo a diferentes intereses (transparentes u ocultos, igual da) que tener una idea certera de cómo reducir la pobreza. Para esto, hay que tener claro cómo evolucionan las dinámicas de empleo y de ocupación de un determinado territorio. Esto sí es clave, porque da innumerables pistas sobre las dinámicas económicas. Dicho de otro modo, lo importante no es la medición de parámetros que puedan considerarse estáticos, sin influencia directa en la medición del desarrollo (al menos no en un mundo sin prejuicios). Por ejemplo, el nº de mujeres cabezas de familia o el nº de personas en la unidad familiar, porque estos factores juegan un papel menor de lo que nos hace creer la percepción mayoritaria, fuertemente aireada por cuestiones ideológicas. ¡Y en muchos casos, un papel contrario al esperado! Las encuestas y capturas estadísticas más interesantes para hacer seguimiento de los procesos de desarrollo son las que están hechas sobre “lo que se mueve” y sobre lo que impacta más directamente en las personas a la hora de conseguir rentas: la capacidad de desplazarse para conseguir trabajo asalariado o para realizar otro tipo de actividades económicas.

Lamentablemente, los esfuerzos actuales parecen concentrarse más en obtener fotos fijas de parámetros fácilmente consumibles por la hipersensibilizada opinión pública europea. Tampoco ha ayudado hasta ahora, como veíamos, la excesiva tendencia al sometimiento de la estadística y el análisis predictivo a variados intereses, por encima del de erigir las bases de datos más útiles para fundamentar las decisiones económicas. Todo esto hace que la información actual disponible, tanto sobre ocupación del territorio como los relativos a la actividad laboral, sea una permanente fuente contaminada que invalida a posteriori el enorme esfuerzo realizado por los equipos económicos nacionales y sus respectivos asesores internacionales.

Si ya Georges Perec en Las Cosas adelantaba la importancia que la ciencia de recopilación de datos iba a adquirir en la sociedad desarrollista europea de los primeros 60, más de medio siglo después es momento de tomarse en serio una disciplina que capture visiones más fidedignas de las sociedades africanas en sus diferentes ámbitos, sociales, espaciales, laborales y económicos. Va en ello una probable mejora de las políticas públicas relacionadas con el crecimiento económico en el continente, aspecto este señalado repetidamente como clave en la consecución de mejores y más sostenidos niveles de bienestar en la mayoría de los países del continente. Y es que uno de los reveladores aprendizajes en esta época de coronavirus que nos ha tocado vivir es la necesidad de tener buenos datos para poder tomar decisiones políticas informadas.

 

1 comentario a “La brecha de los datos en África (y III): Dinámicas laborales

  1. Gustavo Woltmann
    26/03/2021 de 19:55

    hay que acortar esa brecha, no es un trabajo para nada facil.
    Gustavo Woltmann

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