Foto de Mauricio Centurión
Las estadísticas sirven para saber dónde, realmente, estamos parados. Es inevitable que nuestras percepciones, mal que nos pese, estén sesgadas por nuestro entorno. Quien saca la mano de un recipiente con agua a 10 °C y la pone en uno con agua a 25 °C percibirá que la última está caliente. Quien saca la mano de un recipiente con agua a 40°C y la pone en el que contiene agua a 25 °C la percibirá fría. Sólo quién tenga un termómetro podrá saber que el segundo recipiente tiene agua a 25 °C, y tal vez acordar que está tibia. Lo que tenemos son percepciones que —a ciencia cierta— no sabemos cuánto se condicen la realidad. Lo mismo pasa con la información referida al mundo social (pobreza, educación, trabajo, vulnerabilidades, inseguridad, etc.). En nuestro querido país suelen faltar termómetros y no nos queda otra que manejarnos con percepciones.
El Ministerio de Trabajo, a través de su Observatorio de Empleo y Dinámica Empresarial (OEDE), presenta datos del trabajo agrario asalariado registrado. A esto habrá que sumarle, en los próximos meses, un mapa dinámico de trabajo agrario bonaerense elaborado por el Ministerio de Desarrollo Agrario, y la escasa, esporádica y muchas veces indirecta información proveniente de los Censos. Si bien “peor es nada”, como dice el refrán, esta información es —cuando menos— insuficiente para pensar seriamente cualquier desarrollo de políticas públicas o realizar un diagnóstico de determinado proceso social.
Los datos estadísticos, así como los autos o los aviones, son objetos construidos a partir de “materia prima” existente. Después, según cómo estén construidos y quién y cómo los utilice, serán constructivos, dañinos o inservibles. Si deseamos que un dato estadístico sea útil, debemos esperar tres cosas: que sea creíble (nivel de confianza), que sea preciso (margen de error) y que sea el resultado de una correcta operacionalización (que realmente mida lo que queremos medir).
Si se pretende estudiar la pobreza a nivel nacional y sólo se toma una muestra del barrio de Puerto Madero en CABA, o de alguna villa miseria, esa información no será representativa de todo el territorio nacional, no será confiable. Si el muestreo es de todo el país, pero en menos casos de lo que sugieren las ecuaciones diseñadas para tal fin, los datos tendrán un alto margen de error y tampoco será responsable utilizarlos. La última cuestión es más compleja porque involucra una definición conceptual (en este caso qué es la pobreza) y otra operacional (cómo se mide). No todos estamos de acuerdo en los límites superiores de la pobreza y los inferiores de la clase media. Y aun suponiendo que ya acordamos criterios conceptuales, hay que ver cómo los medimos, cómo los operacionalizamos.
¿Para qué queremos estadísticas de trabajo agrario (y de la vida social de los agro territorios)? Para intentar desarrollar políticas tendientes a mejorar la calidad de vida de quienes viven allí. Muchos, de buena fe, asegurarán que “más o menos” ya se sabe lo que ocurre con el sector agropecuario, basando sus argumentos en indicadores indirectos y en el sentido común. Y otros, con los mismos métodos, estarán seguros exactamente de todo lo contrario.
Esquemáticamente, podemos decir que hay dos modelos productivos y culturales que se disputan el mundo simbólico, político, organizativo y productivo del agro. Uno es el que promueve la siembra directa y la agricultura de precisión, el modelo de los agronegocios. Quienes defienden este modelo, sostienen que la siembra directa es conservacionista (porque protege a los suelos de la erosión), que aumenta la producción y la productividad (con los beneficios “obvios” para la balanza comercial del país y para un mundo que duplica su población cada 30 años), que genera riquezas en los territorios y que —si bien expulsa productores— capta cada vez más mano de obra en actividades que antes no se asociaban al agro o ni existían (como la industria del software y los servicios cada vez más especializados de biólogos, agrónomos, contadores, etc.). En oposición a este modelo, están quienes sostienen que el modelo de los agronegocios genera cada vez más pobreza y concentración, que es nocivo para la salud, que expulsa mano de obra y que atenta contra la soberanía alimentaria.
¿Quiénes tienen razón? No podemos estar seguros porque faltan datos. Ambos infieren a partir de indicadores indirectos y/o faltos de continuidad en el tiempo. El modelo agronegocios, el modelo hegemónico en la Argentina de las últimas 3 décadas, expulsa productores (las explotaciones son cada vez menos y de mayor superficie y estos datos existen a partir de los CNA), pero también es cierto que el sector demanda empleos (como en rubro informática) que hace tres décadas era impensable. Hoy, hay aplicaciones hasta para manejar tractores y drones que controlan el estado de los cultivos (cuando no se lo hace mediante fotos satelitales). Pero no hay datos representativos del conjunto que zanjen esta discusión. No sólo no existe la información, sino que hay discusiones acerca de si quien desarrolla un software que se aplica en el campo puede ser considerado mano de obra demandada por el sector o no. Esta disputa en torno a la ponderación de indicadores se da en varias o en todas las dimensiones de la disputa. Es verdad que el glifosato (el herbicida estrella, sin el cual es impensable este modelo productivo) es mucho más inocuo que los que se utilizaban desde el fin de la 2da Guerra hasta la aparición de los transgénicos. Pero no es menos cierto que se usa mucho, muchísimo, pero muchísimo, más que los anteriores. Hay quienes denuncian una cantidad creciente de casos de personas con cáncer. Los contraargumentos son —entre otros— que el glifosato “bien utilizado” según muestran los ensayos de laboratorio es un producto de baja toxicidad. Además, no hay datos sistematizados de los enfermos oncológicos por localidad y responsabilizan por ellos a otros cambios ambientales.
En esta línea, según datos del ETC GROUP de 2017, Diego Montón, en el Diccionario del Agro Iberoamericano, revela que los campesinos son los principales proveedores de alimentos para más del 70% de la población mundial produciendo con menos del 25% de los recursos (agua, suelo, combustibles, etc.). En contraste, la cadena alimentaria agroindustrial utiliza más del 75% de los recursos, genera las principales emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) y provee de comida a menos del 30% de la población mundial.
Denunciado este vacío nacional de información ¿qué es lo que hay? Bueno… los Censos Nacionales captan los asalariados en las explotaciones, pero no los de las empresas que realizan gran parte del trabajo productivo (siembra, cosecha, pulverizaciones, etc.), amén de que sólo hay datos de 1988, 2002 y 2018 (por problemas serios en su relevamiento, los del Censo Nacional Agropecuario (CNA) 2008 no suelen utilizarse). Los CNPV (Censos Nacionales de Población y Vivienda) también son bastante defectuosos para relevar el trabajo agrario y se realizan, con suerte, cada 10 años.
Diego Montón, en el Diccionario del Agro Iberoamericano, revela que los campesinos son los principales proveedores de alimentos para más del 70% de la población mundial produciendo con menos del 25% de los recursos (agua, suelo, combustibles, etc.)
Los datos del Observatorio de Empleo y Dinámica Empresarial (aun considerando la poca desagregación de información y que sólo releva trabajo registrado) son lo más útil y serio que tenemos. Respecto a las remuneraciones, en diciembre de 2021 (último mes publicado), de las 56 ramas de actividad consideradas para medir esta dimensión, el OEDE daba cuenta de que el sector agrario estaba en los últimos lugares: en el 53, los empleados del sector de Agricultura, ganadería y pesca y en el 54, los empleados en Silvicultura y extracción de madera. Sólo estaban peor los asalariados del sector de la enseñanza, en el lugar 55, y los empleados de hotelería y restaurantes, en el 56. De las 14 ramas de actividad que el OEDE considera para medir la cantidad de empleados, empezando por la que menos mano de obra demanda (la pesca), el sector de Agricultura, ganadería, caza y silvicultura está en el sexto. En 2020, esta rama declaró 345.947 empleos registrados, el 5,60% del total de todos los asalariados registrados del sector privado. Según la misma fuente, de las 14 ramas de actividad consideradas, entre 2007 y 2020, el empleo registrado total (a nivel nacional) creció el 10,63% y el demandado por el sector Agricultura, ganadería, caza y silvicultura “sólo” un 5,6%. Respecto a la cantidad de empresas, en 2019, de los 14 sectores considerados, el de Agricultura, ganadería, caza y silvicultura registra el 10,25% del total (58.975). Sólo registran más empresas el sector Actividades inmobiliarias, empresariales y de alquiler (19,61%) y Comercio y Reparaciones (28,34%). Entre 1996 y 2019, considerando todos los sectores, la cantidad de empresas creció un 40,95%, la de Agricultura, ganadería, caza y silvicultura 3,02%.
Estos datos sugieren que el sector agropecuario, respecto al empleo, no sería un ejemplo a seguir. Concentra el 10,25% de las empresas, pero sólo el 5,60% de los trabajadores y estos son los que peores remuneraciones (al menos en blanco) perciben: en diciembre de 2021, en promedio, $97.580, contra $184.179,75 de los del sector alimentos, $289.870,56 del sector automotores o $529.704,45 del sector Extracción de minerales metalíferos. O sea, en promedio, la mitad de mano de obra por empresas que el total general y muy mal paga.
En Las Cosechas Son Ajenas y en un trabajo posterior, Sobre la Tierra, junto a Diego Fernández (economista de la UBA e investigador del CONICET), el Dr. En Ciencias Sociales de la UBA e investigador del CONICET Juan Manuel Villulla, presenta evidencia de que el agronegocio, al menos para el sector asalariado, es poco favorable.
Según datos de un relevamiento realizado por el autor de esta nota, en el partido de Balcarce en diciembre de 2019, el sector agrario tenía al 87,8% de sus trabajadores registrados (y casi en su totalidad percibían una parte de sus ingresos en negro). En comparación, el sector privado no agropecuario sólo registraba el 64,7% de sus trabajadores. Respecto a la ocupación por género, esta misma encuesta reveló que de la PEA masculina el 20,4% se empleaba en el sector agropecuario, mientras sólo lo hacía el 9,8% de la femenina. Recordemos que para esta encuesta se consideró sector agropecuario, además de a los empleados “a campo”, a empleados administrativos de empresas del sector, profesionales que prestan servicios, comerciantes especializados, etc. Al medir el índice de bienestar psicológico, el 14,6% de quienes estaban vinculados al sector agropecuario presentaban un bajo nivel y el 9,8% correspondió a la opción Ns/Nc. Entre quienes desarrollaban sus actividades en el sector privado no agropecuario, el 11,8% presentaba un bajo desempeño en el test y 2,9% Ns/Nc. Y finalmente, quienes mejor rendimiento obtuvieron fueron los empleados del sector estatal entre los que sólo un 5,1% presentó bajos niveles de bienestar psicológico y 6,3% Ns/Nc.
Para cerrar, un último dato. En diciembre de 2019, el partido de Balcarce tenía al 51,1% de su población por debajo la línea de pobreza (mientras que, en el total país, sólo los principales conglomerados urbanos medidos por el INDEC arrojaban el 43,5%). Durante ese año, el agro balcarceño produjo más de USD 96 millones de ganancias y ocupó al 13,6% de la PEA (el sector estatal al 26,2%, el sector privado no agrario al 45,0% y 4,3% trabajaba en más de un sector). Si las ganancias del sector agropecuario fueran repartidas en partes iguales, todos los hogares tendrían ingresos para superar la línea de pobreza en un 50%.
La carencia de datos estatales, sistematizados, de alcance nacional, accesibles y sostenibles en el tiempo son los cimientos de cualquier discusión política seria. Hasta que podamos construirlos, sólo podemos impulsar acciones confiando en datos parciales, percepciones de oficio y buenas intenciones. Siempre acomodados (de modo más o menos consciente) por nuestras visiones éticas, estéticas y políticas.
