Comprender las brechas raciales y de ingresos en los desplazamientos al trabajo después de COVID-19 –
La introducción de numerosas medidas de distanciamiento social en los Estados Unidos, combinada con la disminución voluntaria de la actividad en respuesta al brote de COVID-19, dio como resultado diferencias en los tipos de trabajo que se realizaban desde casa y los que no se realizaban desde casa. Los trabajadores de empresas que necesitaban más trabajo personal (por ejemplo, algunos pero no todos los trabajadores de la salud, el comercio minorista, la agricultura y la construcción) siguieron viniendo con regularidad. Por el contrario, los trabajadores de muchas otras empresas, como las de TI y finanzas, por lo general estaban en mejores condiciones de trabajar desde casa en lugar de desplazarse al trabajo todos los días. En esta publicación, queremos comprender si ha habido una brecha en la frecuencia de los desplazamientos al trabajo, independientemente de los ingresos o la raza, después del estallido de la pandemia. ¿Y cómo cambió esa diferencia, si es que cambió, a medida que la economía se recuperó lentamente? Utilizamos una fuente de datos única, SafeGraph, datos de teléfonos móviles, para identificar a los trabajadores que continúan viajando al trabajo con bajos ingresos en comparación con los de ingresos más altos y la mayoría minoritaria (MM) en comparación con otros condados.
Datos y antecedentes
En consonancia con uno anterior post, utilizamos datos de composición étnica y de ingresos a nivel de condado de las rondas 2014-18 de la Encuesta de la Comunidad Estadounidense para diferenciar entre condados de ingresos altos y bajos y MM y otros condados. Definimos los condados de bajos ingresos como aquellos que se encuentran en el cuartil inferior de la distribución ponderada por población del ingreso familiar medio. Definimos los condados MM como aquellos en los que al menos la mitad de la población son hispanos y / o negros no hispanos.
Para registrar las diferencias en el comportamiento al viajar al trabajo entre los distritos, utilizamos los datos de movilidad de teléfonos móviles agregados y anonimizados de SafeGraph. Estos datos determinan la ubicación nocturna típica de cada dispositivo móvil, conocida como el «hogar» del dispositivo. La movilidad posterior, que muestra el tiempo fuera de casa, se utiliza para determinar los patrones de trabajo a tiempo completo y parcial. Por ejemplo, un dispositivo que sale de casa a las 8 a. M. De lunes a viernes, va al mismo lugar todos los días de la semana y regresa a casa a las 6 p. M. Generalmente se codifica como perteneciente a un trabajador a tiempo completo, mientras que un dispositivo que funciona de 3 a 4 horas durante la jornada laboral en un lugar distinto de la ciudad de origen como trabajador a tiempo parcial. Utilizando datos hasta el 9 de enero de 2021, estamos investigando las diferencias en estas medidas en los distintos condados.
En la era previa a la pandemia, vemos a SafeGraph rastreando a las personas que trabajan tanto a tiempo completo como a tiempo parcial. Esto incluye todo tipo de trabajo, tanto el trabajo que debe realizarse en el trabajo como el trabajo que se puede realizar en casa si es necesario. Sin embargo, cuando llegó el COVID-19, la mayoría de los estados de EE. UU. Emitieron órdenes de vivienda y de permanencia en casa. Casi todas las profesiones e industrias que tenían la opción de trabajar desde casa cambiaron inmediatamente a esa actitud de tarea. En las industrias que requerían compromiso personal o tenían muy poca capacidad para trabajar desde casa, los trabajadores continuaban viniendo a tiempo completo o parcial. Los datos del teléfono celular de SafeGraph nos permiten identificar los patrones de trabajo desde casa y los desplazamientos al trabajo en los condados, tanto antes como después del brote pandémico. En el siguiente análisis usamos las diferencias en estos patrones entre los de bajos ingresos versus los de mayores ingresos y MM versus otros condados.
Diferencias en los desplazamientos al trabajo por ingresos
Pasando ahora a las diferencias en los desplazamientos al trabajo, medidas por la cantidad de dispositivos e ingresos a tiempo completo y parcial. En el siguiente gráfico, no vemos ninguna diferencia en la cantidad de dispositivos que funcionan a tiempo completo entre los países de ingresos bajos y los de ingresos altos en el período anterior a COVID y una disminución drástica en todos los dispositivos que comenzaron a funcionar a partir de la semana del 15 de 2020. Sin embargo, vemos que la disminución es mucho mayor en los países de ingresos más altos, lo que significa que más trabajadores en esos condados han podido trabajar desde casa. En contraste, los condados de menores ingresos vieron una disminución notablemente menor en los dispositivos en el lugar de trabajo, lo que sugiere que esos condados tenían más probabilidades de tener trabajadores que no podían trabajar desde casa y que continuaban conduciendo hasta el trabajo.
Debido a que nuestros datos se basan en datos móviles, los empleados que, voluntaria o involuntariamente, dejan sus trabajos y se quedan en casa se ven reflejados en la disminución del número de dispositivos que están en casa a tiempo completo. Cabe señalar que el empleo con salarios altos ha disminuido significativamente menos que el empleo con salarios bajos. Entonces, si este fuera el factor principal detrás de los patrones que se muestran a continuación, veríamos un patrón opuesto. Esto sugiere que es más probable que las diferencias en los desplazamientos entre países de ingresos bajos y altos se deban a las diferentes habilidades en la transición al trabajo desde casa.
A fines de abril, cuando los estados comenzaron a reabrir (a partir del 24 de abril), vemos una recuperación en los trabajadores de tiempo completo que se desplazan al trabajo, que es más rápida en los condados de bajos ingresos. Esto sugiere que los trabajadores que viven en países de bajos ingresos dependen más de ocupaciones que requieren desplazamientos al trabajo. Desde finales de junio, vemos una ligera tendencia a la baja tanto para los países de ingresos bajos como para los de ingresos altos antes de un fuerte repunte cerca de la temporada navideña. Si bien no tenemos evidencia definitiva, una posible explicación es que la mayor demanda de venta minorista y servicios durante las vacaciones requirió que más empleados estuvieran físicamente en el trabajo. Según esta hipótesis, el mayor repunte en los condados de mayores ingresos podría reflejar un aumento más fuerte de la demanda en estos condados. El posterior descenso corresponde al retorno del mayor ritmo de actividad durante las vacaciones.
Si observamos el comportamiento a tiempo parcial, vemos una tendencia similar. Las diferencias entre los condados de bajos ingresos y otros condados solo se harán evidentes una vez que ocurra la pandemia, y es más probable que los trabajadores de los condados de ingresos más altos trabajen desde casa. Es interesante que el empleo a tiempo parcial en ambos condados mostró una leve tendencia al alza después de la recuperación, mientras que el empleo a tiempo completo mostró una leve tendencia a la baja a partir de julio. Esto podría indicar un cambio de los viajes diarios al trabajo a tiempo completo a los viajes a tiempo parcial para algunos trabajadores en la segunda mitad del año. En relación con el gráfico de tiempo completo, el aumento y la consiguiente disminución del trabajo a tiempo parcial durante la temporada navideña no son tan pronunciados.
Diferencia en los desplazamientos al trabajo por raza
En términos de las diferencias raciales que se muestran a continuación, vemos menos diferencias generales entre MM y otros condados a medida que avanza la pandemia. Incluso antes del colapso del empleo a tiempo completo, vemos una pequeña brecha entre MM y otros condados a principios de marzo, posiblemente debido al hecho de que muchas empresas de los círculos mayoritarios y no minoritarios ya han comenzado a trabajar desde casa antes de que se produjeran los cierres. anunció. Los condados de MM tienen menos probabilidades de hacer tal transición y, como muestra el gráfico, también hay menos disminución en el equipo para los empleados de tiempo completo. Tanto MM como otros condados mostraron un patrón similar de recuperación, aunque los retornos al trabajo son más altos en los condados de MM, lo que sugiere que los trabajos realizados por los trabajadores en esos condados tienen más probabilidades de ser trabajos que requieran desplazamientos y menos adecuados para trabajos remotos. Al igual que en el gráfico anterior, según los ingresos, vemos un fuerte aumento y posterior caída alrededor de las vacaciones, que es más fuerte para los grupos mayoritarios y no minoritarios. La tendencia alcista de las festividades reduce temporalmente la brecha entre los dos tipos de condados y luego reabre la brecha.
En comparación con los resultados de tiempo completo presentados anteriormente, el empleo a tiempo parcial muestra diferencias significativamente menores entre MM y otros distritos en el curso de la pandemia.
Conclusión
Este artículo tuvo como objetivo proporcionar un análisis de alta frecuencia de las diferencias en el comportamiento de los desplazamientos entre los trabajos a tiempo completo y a tiempo parcial. Encontramos diferencias importantes en este comportamiento entre los condados, que difieren según los ingresos y la demografía. Aunque todos los condados vieron una fuerte caída en la movilidad al comienzo de la pandemia, que fue acompañada por una fuerte caída en los desplazamientos al trabajo, seguida de una recuperación parcial posterior, los condados con bajos ingresos y, en menor medida, los paisajes de MM vieron más desplazamientos a trabajo Tiempo de pandemia. La diferencia en los desplazamientos entre estas zonas y el resto del país disminuyó temporalmente durante los principales períodos de demanda del año, como la temporada de vacaciones. Nuestros hallazgos coinciden en que las comunidades de bajos ingresos, de mayoría negra e hispana son menos capaces de reemplazar el trabajo en el hogar por el trabajo fuera del hogar, lo que se suma a su muy alta susceptibilidad al COVID 19.
Datos del gráfico
Ruchi Avtar es analista de investigación senior en el Grupo de Investigación y Estadísticas del Banco de la Reserva Federal de Nueva York.
Rajashri Chakrabarti es economista senior del Grupo de Investigación y Estadísticas del Banco.
Maxim Pinkovskiy es economista senior del Grupo de Investigación y Estadísticas del Banco.
Para citar esta publicación:
Ruchi Avtar, Rajashri Chakrabarti y Maxim Pinkovskiy, «Comprender las brechas raciales y de ingresos en los desplazamientos al trabajo después del COVID-19», Banco de la Reserva Federal de Nueva York , 9 de febrero de 2021, https://libertystreeteconomics.newyorkfed.org/2021/02/understanding-the-racial-and-income-gap-in-commuting-for-work-following-covid-19.html.
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