El estudio propone la adaptación del Índice de Calidad del Empleo (ICE) tomando como base la metodología empleada por Farné-OIT (2003), para la comparación entre unidades territoriales para Uruguay. Se trabaja con un diseño transversal a partir de datos secundarios, ECH-INE (2019). El mencionado índice se construye sobre el supuesto de la multidimensionalidad del concepto calidad del empleo, y surge de operacionalizarlo a través de cuatro dimensiones: ingreso, seguridad social, estabilidad y tiempo de trabajo. Las mismas se formalizan en un índice sumatorio ponderado que, a partir de criterios teóricos y de la técnica de Análisis de Componentes Principales (PCA), asigna pesos diferenciales a las variables. La aplicación del ICE (2019) dio como resultado que, en el total del país, un 64,1% de las personas ocupadas (en ocupación principal) alcanza el umbral de un empleo de calidad, definido en 57 puntos. Sin embargo, ese dato esconde significativas diferencias entre ámbitos sub-nacionales, como por ejemplo los 19 puntos porcentuales que separan a Colonia de Rivera (67,2% y 48,1% respectivamente). Por otro lado, el comportamiento territorial de la calidad del empleo permitió construir agrupamientos de departamentos, mediante la técnica de conglomerados jerárquicos, obteniéndose cuatro grupos. Al analizar los datos agrupados, nuevamente se constatan significativas diferencias: el agrupamiento 1 (Cerro Largo, Soriano, Artigas y Rivera) presenta un 49,2% de personas ocupadas que alcanzan el umbral de calidad del empleo definido, en tanto para el agrupamiento 4 (Maldonado y Colonia) este valor asciende a 72,1%, diferencias que se mantienen si los datos se analizan desagregados por niveles de calidad. Además de probar ser una medida válida para informar sobre la desigualdad territorial de la calidad del empleo, lográndose resultados consistentes con otras medidas similares, el ICE también evidenció su capacidad para captar con mayor precisión ese fenómeno, en tanto que, cuando se lo mide multidimensionalmente, en la mayoría de los departamentos, el porcentaje de personas ocupadas que no alcanzan el umbral es superior en más de 10 puntos porcentuales a cuando se lo mide a través una variable unidimensional como lo es la informalidad laboral.

This study proposes adapting the Job Quality Index (JQI), building upon the methodology used by Farné-OIT (2003) to compare Uruguay territorial units. We applied a cross-sectional design from secondary data, ECH-INE (2019). The JQI is built assuming the multidimensionality of the concept of job quality, and is generated from four dimension: income, social security, stability, and work time. These dimensions were formalized in a weighted sum index that, based on theoretical criteria and Principal Component Analysis (PCA), assigns differential weights to each variable. The result of the application of the JQI (2019) for the entire country shows that 64.1% of employees (with one main occupation) were above the job quality threshold, set at 57 points. However, this global result hides significant subnational differences, like 19 percentage points separating Colonia from Rivera (67.2 % and 48.1%, respectively). Due to the territorial behavior of the job quality, it was possible to cluster individual departments into four groups, using the hierarchical clustering technique. Cluster analysis confirmed significant differences. In cluster 1 (Cerro Largo, Soriano, Artigas, and Rivera), 49.2% of employees reached the job quality threshold, while in cluster 4 (Maldonado, and Colonia) this value rose to 72.1%. These differences remained when disaggregated data were analyzed by quality levels. Besides being a valid measure to inform about territorial differences in job quality and achieving consistent results with similar measures, the JQI captured the phenomenon more accurately. The value obtained here is 10 points higher than the one obtained when labor informality is evaluated as unidimensional variable.