index.Rmd

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title: '"Las clases sociales en tiempos de movilización social: Identidad de clases y revitalización sindical en Chile (2009-2019)"'
subtitle: ".small[Ponencia Seminario Internacional Desigualdad y Movilidad Social en América Latina (DEMOSAL)]<br>"
author: "Pablo Pérez y Valentina Andrade <br>.tiny[FONDECYT N°11190229 'Determinantes institucionales y políticos del conflicto entre empresarios y trabajadores: los casos de Argentina y Chile en perspectiva comparada']"
date: ".tiny[`r format(Sys.Date(), '%d %B, %Y')`]"
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bibliography:
- https://github.com//valentinaandrade/class-identity-chile/raw/main/input/bib/paper-bibliography.bib
- https://github.com//valentinaandrade/class-identity-chile/raw/main/input/bib/packages.bib
biblio-style: apalike
lang: es-CL
---
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```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(comment=NA, prompt=FALSE, cache=FALSE, echo=TRUE, results='asis', message = F, warning = F)
summarytools::st_options(bootstrap.css     = FALSE,
           plain.ascii       = FALSE,   
           style             = "rmarkdown",
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summarytools::st_css()
library(ggplot2); library(sjPlot)
theme_set(theme_sjplot2())
options(knitr.kable.NA = 'No sabe/No responde', kableExtra.auto_format = FALSE)
```


```{r load, echo = F}
# 1. Cargar librarias
pacman::p_load(tidyverse, sjPlot, summarytools,kableExtra,
               magrittr, ggmosaic, texreg, 
               ggeffects)
#remotes::install_github(repo="haozhu233/kableExtra", ref="a6af5c0")
# 2. Cargar base de datos
rm(list = ls())
load(url("https://github.com//valentinaandrade/class-identity-chile/raw/main/data/issp-proc2.RData"))
issp <- issp19_09_99; remove(issp19_09_99)
issp <- issp %>%
  filter(year != '1999-01-01', !is.na(class)&!is.na(identity_r)&!is.na(union)& !is.na(typewrk)&!is.na(region)&!is.na(sex)&!is.na(age), !is.na(class))
```



## Motivación

<br>

- En la última década, Chile ha sido testigo de un **renacer** de la **movilización social** y **sindical**.

<br>

--
.content-box-red[

Preguntas clave:

- **¿Qué influencia tienen estos fenómenos sobre la identidad de clase?**

- **¿Ha cambiado esta identificación en el tiempo?**

]

---
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## Movilización social y sindical

<center>
<img src="https://github.com/valentinaandrade/strikes-chile/raw/main/output/graph/strikes-evolution-social-national.png" width="80%"/>
<center>

---
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## Revitalización huelga: carácter extralegal

<center>
<img src="https://github.com/fabrica-datos-laborales/class-identity-chile/raw/main/output/images/figure1.png" width="80%"/>
<center>

---
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.white[
# Hipótesis
]

.footnote.white[
FONDECYT N°11190229 **Determinantes institucionales y políticos del conflicto entre empresarios y trabajadores: los casos de Argentina y Chile en perspectiva comparada**]

---
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# Identidad de clase y posición de clase

- **Posición objetiva de clase** determina las probabilidades de que las personas se **identifiquen** una clase en particular .tiny[*(cf. Jackman y Jackman 1983; Hout 2008; Andersen y Curtis 2012; Oddsson 2018).*]


- Posiciones más desaventajadas social y económicamente tienen más probabilidades de identificarse como parte de una clase “baja” .tiny[*(Hout 2008; Elbert y Pérez 2018).*]

--

<br> 

> $H_1$: quienes se ubican en posiciones de clase trabajadora o de clase subordinada (por ejemplo, autoempleados del sector informal) tendrán mayor probabilidad de identificarse con la clase trabajadora que quienes se encuentran ubicadas en posiciones de clase “privilegiadas” (por ejemplo, empleadores, directores de empresa o gerentes de alto nivel)

---
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# Identidad de clase y afiliación sindical

- La participación en sindicatos juega un rol central en la conformación de conciencia y solidaridad de clase .tiny[(Fantasia, 1988; Dixon et al (2004))]

--

- Sindicalizados tienen muchas más probabilidades de participar en acciones políticas .tiny[(Kerrissey y Schofer, 2018)]


- Sindicalizados perciben mayores niveles de oposición de clases que quienes no lo están .tiny[(Wright, 1997; Ringqvist, 2021)]


--

> $H_2$: quienes están sindicalizados tendrán mayor probabilidad de identificarse con la clase trabajadora que quienes no lo están.

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# Identidad de clase y movilización en el tiempo

- Efecto del ascenso de la movilización social y el cuestionamiento a modelo neoliberal **sobre la identidad de clase trabajadora**

--

> $H_3$: la probabilidad de identificarse con la clase trabajadora en la última década será ser mayor que en la década  de 2000

<br>

---
# Interacción del auge movilización con <br>  la clase y sindicalización  

- La movilización debería haber reforzar el impacto positivo de ambas variables sobre la identificación con la clase trabajadora.

<br>

--


.pull-left[
> $H{4_1}$: el impacto positivo de ser de clase trabajadora o de clase subordinada sobre la identidad de clase trabajadora será mayor en la última década en comparación a la década del 2000

]


.pull-right[
> $H{4_2}$: el impacto positivo de la afiliación sindical sobre la identidad de clase trabajadora será mayor en la última década en comparación a la década del 2000

]

---
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.white[
# Datos y métodos
]

.footnote.white[
FONDECYT N°11190229 **Determinantes institucionales y políticos del conflicto entre empresarios y trabajadores: los casos de Argentina y Chile en perspectiva comparada**]

---
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# Datos y método

- **Datos**: encuesta ISSP, módulo Desigualdades Sociales (2009 y 2019, *n* = 2.808)

- **Método**: modelos de regresión logística función [*stats v3.6.2 glm* (*Fitting Generalized Linear Models*) del *software R*](https://github.com/fabrica-datos-laborales/class-identity-chile)

.content-box-red[
$$p(identity) = \beta_o + \beta_1\cdot class + \beta_3 \cdot unionization + \beta \cdot year + \beta_4 \cdot unionization\cdot class$$
]


---


## Identidad de clase 

- Autoidentificación de clase *“¿A cuál de los siguientes estratos sociales diría que pertenece Ud.?”*.

  - clase baja, clase trabajadora, clase media baja, clase media, clase media alta y clase alta.
  
- **Variable dicotómica** en donde *1 = “clase trabajadora”* (autoidentificación como “clase baja” y “clase trabajadora”

```{r table1, echo=F}
z <- data.frame(identity_r = "Total (observaciones)", p_2009 = "1.253", p_2019 = "1.012") #Total
issp  %>% 
  group_by(year,identity_r) %>%
  tally(wt=FACTOR) %>% 
  mutate(p = round(n/sum(n),3)*100,
         identity_r = ifelse(identity_r == 1, "Clase Trabajadora","Otra clase (clase media o alta)"),year = lubridate::year(year), p = paste0(p,"%")) %>% pivot_wider(names_from = year, values_from = c(n,p)) %>% select(1,starts_with("p")) %>% bind_rows(z)  %>% 
  knitr::kable(digits = 3, row.names = F,  booktabs = T,
             col.names = c("Identidad de Clase", "2009", "2019"),
             caption = "<b>1</b>: Identificación de clase según año") %>%
            kableExtra::add_header_above(c("Variable dependiente" = 1, "Año" = 2)) %>% 
            kableExtra::kable_styling(latex_options = "hold_position")%>%
            kableExtra::kable_styling(bootstrap_options = "striped", full_width = F)%>%
            kableExtra::column_spec(1, width = "9cm") %>%
  kableExtra::footnote(general = "Fuente: Elaboración propia en base a ISSP 2009, y 2019. Datos ponderados", general_title = "")
```

---


## Posición de clase 

- La posición de clase fue medida a partir de una versión modificada de diez categorías del esquema de clases propuesto por Wright (1997). 

- Siguiendo investigaciones recientes .tiny[(Elbert y Pérez, 2018)] y estudios tradicionales sobre mercado del trabajo Latinoamericano .tiny[(Tokman, 2000)], construimos una categoría para identificar a los **autoempleados semi-calificados o no calificados**.

<small><small>
```{r table2, echo=F}
issp$class2 <- car::recode(issp$class, recodes = c('"1.Capitalists"="1.Empresarios";"2.Small employers"="2.Pequeños empleadores";"3.Petite bourgeoisie"="3.Pequeña burguesía formal";"4.Expert managers"="4.Expertos Directivos"; "5.Nonmanagerial experts"="5.Expertos sin autoridad"; "6.Skilled supervisors"="6.Supervisores calificados";"7.Unskilled supervisors"="7.Supervisoresno calificados";"8.Skilled workers"="8.Trabajadores calificados"; "9.Unskilled workers"="9.Trabajadores no calificados"; "10. Informal self-employed"="10.Autoempleados informales"'), as.factor=T,levels  = c("1.Empresarios", "2.Pequeños empleadores", "3.Pequeña burguesía formal", "4.Expertos Directivos", "5.Expertos sin autoridad", "6.Supervisores calificados", "7.Supervisoresno calificados", "8.Trabajadores calificados","9.Trabajadores no calificados", "10.Autoempleados informales"))
z <- data.frame(variables = "Total", valor = "(observaciones)",p_2009 = "1.253", p_2019 = "1.012") #Total
issp  %>% select(year,class2, union, FACTOR) %>%
  pivot_longer(!c(year, FACTOR), names_to = "variables", values_to = "valor") %>% 
  group_by(year,variables, valor) %>%
  tally(wt=FACTOR) %>% 
  mutate(p = round(n/sum(n),3)*100) %>% 
           mutate(year = lubridate::year(year),
                p = paste0(p,"%"),
                variables = ifelse(variables == "class2", "Posición de clase","Afiliación sindical")) %>% 
  pivot_wider(names_from = year, values_from = c(n,p)) %>% 
  select(1, 2,starts_with("p")) %>% bind_rows(z) %>%
  ungroup() %>% 
  filter(variables == "Posición de clase") %>% select(-1) %>% 
  knitr::kable(digits = 3, row.names = F,  booktabs = T,
             col.names = c("Posición de clase", "2009", "2019"),
             caption = "<b>2</b>: Predictores principales") %>%
            kableExtra::add_header_above(c(" " = 1, "Año" = 2)) %>% 
            kableExtra::kable_styling(latex_options = "hold_position") %>% 
            kableExtra::kable_styling(bootstrap_options = "striped", full_width = F)%>%
            kableExtra::column_spec(1, width = "9cm") %>%
  kableExtra::footnote(general = "", general_title = "Fuente: Elaboración propia en base a ISSP 2009, y 2019. Datos ponderados", footnote_as_chunk = F)
```
<small><small>
---
## Sindicalización  y año aplicación encuesta

```{r continuacion, echo = F}
issp  %>% select(year,class2, union, FACTOR) %>%
  pivot_longer(!c(year, FACTOR), names_to = "variables", values_to = "valor") %>% 
  group_by(year,variables, valor) %>%
  tally(wt=FACTOR) %>% 
  mutate(p = round(n/sum(n),3)*100) %>% 
           mutate(year = lubridate::year(year),
                p = paste0(p,"%"),
                variables = ifelse(variables == "class2", "Posición de clase","Afiliación sindical")) %>% 
  pivot_wider(names_from = year, values_from = c(n,p)) %>% 
  select(1,2,starts_with("p")) %>% bind_rows(z) %>%
  ungroup() %>% 
  filter(variables != "Posición de clase") %>% select(-1) %>% 
  knitr::kable(digits = 3, row.names = F,  booktabs = T,
             col.names = c("Sindicalización", "2009", "2019"),
             caption = "<b>2</b>: Predictores principales (continuación)") %>%
            kableExtra::add_header_above(c(" " = 1, "Año" = 2)) %>% 
            kableExtra::kable_styling(latex_options = "hold_position") %>% 
            kableExtra::kable_styling(bootstrap_options = "striped", full_width = F)%>%
            kableExtra::column_spec(1, width = "9cm") %>%
  kableExtra::footnote(general = "", general_title = "Fuente: Elaboración propia en base a ISSP 2009, y 2019. Datos ponderados", footnote_as_chunk = F)

```


---

## Controles sociodemográficos

```{r tabla3, echo = F}
#2808
z <- data.frame(variables = c("Edad", "Total"), valor = c("(en años)", "(observaciones)"),  p_2009 = c("M=46.5    SD=17.1","1.253"), p_2019 = c("M = 49.9    SD=17.21", "1.012")) #estadisticas edad
issp  %>% select(year,typewrk, sex, region, FACTOR) %>%
  pivot_longer(!c(year, FACTOR), names_to = "variables", values_to = "valor") %>% 
  group_by(year,variables, valor) %>%
  tally(wt=FACTOR) %>% 
  mutate(p = round(n/sum(n),3)*100) %>% 
         mutate(year = lubridate::year(year),
         p = paste0(p,"%"),
         variables = ifelse(variables == "region", "Region",
                    ifelse(variables == "sex", "Sexo", "Sector de empleo"))) %>% 
  pivot_wider(names_from = year, values_from = c(n,p)) %>% 
  select(1,2,starts_with("p")) %>% bind_rows(z) %>% 
  knitr::kable(digits = 3, row.names = F,  booktabs = T,
             col.names = c("Variable independiente", "Respuesta", "2009", "2019"),
             caption = "<b>3</b>: Controles sociodemográficos") %>%
            kableExtra::add_header_above(c(" " = 2, "Año" = 2)) %>% 
            kableExtra::kable_styling(latex_options = "hold_position") %>% collapse_rows(columns = 1:2) %>% 
            kableExtra::kable_styling(bootstrap_options = "striped", full_width = F)%>%
            kableExtra::column_spec(1, width = "9cm") %>%
  kableExtra::footnote(general = "Fuente: Elaboración propia en base a ISSP 2009, y 2019. Datos ponderados", general_title = "")
```

---
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.white[
# Resultados
]


.footnote.white[
FONDECYT N°11190229 **Determinantes institucionales y políticos del conflicto entre empresarios y trabajadores: los casos de Argentina y Chile en perspectiva comparada**]

```{r model,echo= F}
# 4. Estimar modelo -------------------------------------------------------
# Predictores categóricos

issp$class<- as_factor(issp$class) # Clase
issp <- within(issp, class <- relevel(class, ref = "9.Unskilled workers"))

issp$year<- as.character(issp$year) # Year
issp$year<-  as_factor(issp$year)
issp$year<-  fct_rev(issp$year)
issp$sex<-  as_factor(issp$sex) # Sex
issp$union<-  as_factor(issp$union) # Union
issp <- within(issp, union <- relevel(union, ref = "No"))

#issp$typewrk<-  as_factor(issp$typewrk) # Union

# Modelos sustantivos
m00 <- glm(identity_r~ 1,data = issp,family = "binomial", weights = FACTOR)
m01 <- glm(identity_r~ class + union +year  + typewrk + sex + age + region,data = issp,family = "binomial", weights = FACTOR)
m02 <- glm(identity_r~ class +  union+ year  + typewrk + sex + age + region + year*class,data = issp,family = "binomial", weights = FACTOR)
m03 <- glm(identity_r~ class  + union + year + typewrk + sex + age + region + year*union,data = issp,family = "binomial", weights = FACTOR)

# Modelos anexos
# Modelos sustantivos
m00_w <- glm(identity_w~ 1,data = issp,family = "binomial", weights = FACTOR)
m01_w <- glm(identity_w~ class + union +year  + typewrk + sex + age + region,data = issp,family = "binomial", weights = FACTOR)
m02_w <- glm(identity_w~ class +  union+ year  + typewrk + sex + age + region + year*class,data = issp,family = "binomial", weights = FACTOR)
m03_w <- glm(identity_w~ class  + union + year + typewrk + sex + age + region + year*union,data = issp,family = "binomial", weights = FACTOR)

# 5. Presentacion
labs01 <- c("Intercepto", "1. Empresarios", "2.Pequeños empleadores",
            "3.Pequeña burguesía formal", "4.Expertos Directivos",
            "5.Expertos sin autoridad", "6.Supervisores calificados",
            "7.Supervisores no calificados", "8.Trabajadores calificados",
            "10.Autoempleados informales", "Sindicalizado", "2019", "Empleado sector privado (ref: Público)",
            "Mujer (ref:Hombre)", "Edad (en años)", "Region No RM (ref: Metropolitana)",
            "1. Empresarios- 2019", "2.Pequeños empleadores-2019", "3.Pequeña burguesía formal-2019", "4.Expertos managers-2019", "5.Expertos sin autoridad-2019", "6.Supervisores calificados-2019", "7.Supervisores no calificados-2019", "8.Trabajadores calificados-2019", "10.Autoempleados informales-2019",
            "Sindicalización-2019")
```
---

**Tabla 4.** Determinantes de la identidad de clase trabajadora en Chile, 2009 – 2019
<small><small><small><small><small><small>
```{r tabmodel0, echo = FALSE, results = "asis"}
# Tablas------
htmlreg(l = list(m01,m02,m03),
        groups = list(" " = 1,"<b>Posición de clase</b> (ref: 9.Trabajadores no calificados)" = 2:10,
                      "<b>Sindicalización</b> (ref: No)" = 11,
                      "<b>Años</b> (ref: 2009)" = 12,
                      "<b>Controles sociodemográficos</b>" = 13:16,
                      "<b>Interacciones</b>" = 17:26),
        custom.model.names = c("Modelo 1","Modelo 2","Modelo 3"),
        caption= "",
        caption.above = "Tabla 3. Determinantes de la identidad de clase trabajadora en Chile, 2009 – 2019",
        include.aic = F,
        include.bic = F,
        include.pseudors = TRUE,
        custom.gof.rows = list("Pseudo R$^{2}$" = c("00.946","0.1066","00.953")), 
        custom.note = "$^{***}$ p < 0.001; $^{**}$ p < 0.01; $^{*}$ p < 0.05 <br> Errores estándar entre paréntesis \n**Nota**: Para identidad de clases se utilizó una recodificación restrictiva, esto es, considerando solo de 'clase trabajadora' a quienes indicador ser de 'Clase Trabajadora' y 'Clase baja'")
```
<small>
<small>
<small>
<small><small><small>
---
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<img src="https://github.com/valentinaandrade/class-identity-chile/raw/main/output/images/figure3-en.png" width="90%"/>


**Figura 3**: Probabilidad de identificación con la clase trabajadora para cada clase social, situación de sindicalización y año. *Fuente*: ISSP (2009-2019). Datos ponderados

---
background-image: url("assets/logo/logo.png")
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<img src="https://github.com/valentinaandrade/class-identity-chile/raw/main/output/images/figure4-en.png" width="90%"/>

**Figura 4**: Probabilidad de identificación con la clase trabajadora según clase y año.*Fuente*: ISSP (2009-2019). Datos ponderados

---
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<img src="https://github.com/valentinaandrade/class-identity-chile/raw/main/output/images/figure5-en.png" width="90%"/>

**Figura 5**: Probabilidad de identificación con la clase trabajadora según sindicalización y año. *Fuente*: ISSP (2009-2019). Datos ponderados

---

class: fdl-black center middle
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.white[

# Conclusiones
]


.footnote.white[
FONDECYT N°11190229 **Determinantes institucionales y políticos del conflicto entre empresarios y trabajadores: los casos de Argentina y Chile en perspectiva comparada**]
---
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# Conclusiones

<br>

.content-box-gray[
Quienes pertenecen a la clase trabajadora tienen mayores probabilidades de identificarse con dicha clase
]

--

.content-box-gray[
Sin embargo, *contrario nuestras hipótesis*, los análisis no indican que la identidad de clase trabajadora se refuerce como resultado de la afiliación sindical, ni que ella haya aumentado significativamente en la última década
]

--

.content-box-gray[
¿Qué explicación podemos dar a esto?
]

.content-box-red.small[
1. Sindicalización aún restringida (grandes empresas, contratos permanentes, etc.)

2. Identidad de clase trabajadora fuerte incluso en 2009 .tiny[(e.g., Elbert y Pérez, 2018)]

3. Datos de 2019 obtenidos *antes* de octubre de ese año]

---
class: fdl-black
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.white[
# ¡Gracias!
]
.pull-left[.pull-down[

.white[**Pablo Pérez Ahumada** - Investigador principal]

<a href="mailto:pperez@uahurtado.cl">
.white[`r icons::icon_style(icons::fontawesome("paper-plane"), fill = "white")` pperez@uahurtado.cl]
</a>

<a href="https://fabricadedatoslaborales.cl/">
.white[`r icons::icon_style(icons::fontawesome("link"), fill = "white")` https://fabricadedatoslaborales.cl]
</a>

<a href="http://github.com/fabrica-datos-laborales">
.white[`r icons::icon_style(icons::fontawesome("github"), fill = "white")` @fabrica-datos-laborales]
</a>

]]

.pull-right[.pull-down[

.white[**Valentina Andrade** - Asistente de investigación]

<a href="mailto:valentinaandrade@uchile.cl">
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<a href="valentinaandrade.netlify.app">
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<a href="https://github.com/valentinaandrade">
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]]

[Descargar presentación en PDF](https://github.com/fabrica-datos-laborales/demosal2021/raw/main/output/perez-andrade-demosal2021.pdf)

.footnote.white[
FONDECYT N°11190229 **Determinantes institucionales y políticos del conflicto entre empresarios y trabajadores: los casos de Argentina y Chile en perspectiva comparada**]