Mapeando el futuro de los trabajadores agrícolas
Una mirada completa a las tendencias de la fuerza laboral agrícola global desde 2000 hasta 2100.
Naia Ormaza-Zulueta, Steve Miller, Zia Mehrabi
― 9 minilectura
Tabla de contenidos
- Entendiendo la Fuerza Laboral Agrícola
- Recolección de datos y Metodología
- Por qué Importa los Datos
- El Impacto del Cambio Climático
- Llenando los Vacíos en los Datos Existentes
- Usando Modelos Avanzados para Proyecciones
- Diferentes Escenarios para el Futuro
- Diferencias Regionales Significativas
- Cambios en la Dinámica Laboral para 2100
- La Importancia de los Datos Subnacionales
- Preparándose para Desafíos Futuros
- Mirando Adelante: Oportunidades para Investigación y Política
- Conclusión
- Fuente original
- Enlaces de referencia
Los trabajadores agrícolas son la columna vertebral de nuestros sistemas alimentarios. Son los que cultivan, transportan y procesan la comida que comemos todos los días. Sin embargo, saber exactamente cuántos son y dónde están alrededor del mundo ha sido un verdadero desafío. Ahí es donde entra este nuevo dato.
Este informe desglosa la distribución de los trabajadores agrícolas a nivel global desde el año 2000 hasta 2100, proporcionando una instantánea de esta fuerza laboral vital y lo que podemos esperar en los próximos años.
Entendiendo la Fuerza Laboral Agrícola
Empecemos con lo básico. La fuerza laboral agrícola incluye a cualquier persona en edad de trabajar que contribuya al sector agrícola, que no solo incluye la agricultura, sino también actividades en silvicultura y pesca. Si lo piensas, este grupo de personas juega un papel enorme en la seguridad alimentaria global.
Imagina un mundo donde todos decidieron dejar de comer. No solo las tiendas de comestibles se irían a la quiebra, sino que millones de trabajadores agrícolas se quedarían sin trabajo. Por eso, conocer el comportamiento de esta fuerza laboral y dónde trabaja es crucial para planificar nuestras necesidades alimentarias futuras.
Recolección de datos y Metodología
Recolectar datos sobre trabajadores agrícolas no es tan fácil. Varias organizaciones han estado recopilando fragmentos de información sobre el empleo agrícola a lo largo de los años, pero hasta ahora, nunca ha habido una fuente completa que nos dé una vista detallada de la fuerza laboral.
Este conjunto de datos se basa en modelado empírico detallado, que combina factores socioeconómicos como el Producto Interno Bruto (PIB), cifras de población y uso de tierras agrícolas en múltiples regiones y décadas. Divide las cosas en pequeños cuadrados, o cuadrículas, de aproximadamente 10 kilómetros por 10 kilómetros en el ecuador. Esto ayuda a crear una imagen más clara de dónde están concentrados los trabajadores agrícolas.
Por qué Importa los Datos
Tener acceso a datos de alta resolución sobre trabajadores agrícolas significa que podemos abordar muchos desafíos urgentes como el Cambio Climático y la seguridad alimentaria. Cuando entendemos cuántas personas trabajan en la agricultura y dónde están, podemos tomar mejores decisiones y políticas sobre la producción y distribución de alimentos.
Considera la pandemia de COVID-19, que interrumpió las cadenas de suministro y la producción agrícola debido a las restricciones de movimiento. Entender la dinámica de la fuerza laboral puede ayudar a crear mejores estrategias para manejar tales crisis en el futuro.
El Impacto del Cambio Climático
El cambio climático ya está afectando a los trabajadores agrícolas en todo el mundo. El aumento de las temperaturas lleva a problemas de salud como el agotamiento por calor, y esto es particularmente preocupante en regiones como el sur de Asia. A medida que aumentan las temperaturas, la productividad disminuye, amenazando los medios de vida y obligando a las personas a migrar en busca de mejores condiciones laborales.
Este no es solo un problema para el sur de Asia. Países de todo el mundo están sintiendo el calor—literalmente. Desde España hasta Indonesia y Nigeria, el aumento de las temperaturas está impactando a las fuerzas laborales agrícolas, haciendo crucial estudiar estas dinámicas de cerca.
Llenando los Vacíos en los Datos Existentes
A pesar de la urgencia de estos problemas, los datos existentes sobre trabajadores agrícolas han sido a menudo limitados. Los estudios suelen centrarse en los rendimientos de los cultivos sin considerar el impacto en la fuerza laboral misma. Esto significa que muchos detalles importantes sobre cómo el cambio climático y otros choques afectan a los trabajadores agrícolas han pasado desapercibidos.
Ahora, este nuevo conjunto de datos busca llenar esos vacíos. Al detallar la distribución de los trabajadores agrícolas de 2000 a 2100, los investigadores pueden entender mejor cómo interactúan diferentes peligros con la fuerza laboral.
Usando Modelos Avanzados para Proyecciones
El conjunto de datos se creó usando técnicas de modelado avanzadas que permiten hacer predicciones basadas en factores socioeconómicos. El enfoque aquí es entender cómo podría cambiar la fuerza laboral agrícola a lo largo de los años, así como los factores que influyen en esos cambios.
Un punto clave de este conjunto de datos es su alineación con las Rutas Socioeconómicas Compartidas (SSPs), que son escenarios que ayudan a entender los posibles cambios futuros en las condiciones socioeconómicas. Al usar estas rutas, los investigadores pueden hacer suposiciones más educadas sobre cómo evolucionará la fuerza laboral agrícola.
Diferentes Escenarios para el Futuro
Los investigadores han generado proyecciones a lo largo de varios escenarios diferentes (o SSPs) para explorar posibles caminos futuros para los trabajadores agrícolas. Esto significa que el conjunto de datos puede ayudar a los formuladores de políticas e investigadores a entender lo que podría suceder en diferentes contextos económicos y sociales.
Por ejemplo, algunos escenarios predicen un aumento en los trabajadores agrícolas en ciertas regiones debido al crecimiento de las poblaciones, mientras que otros pronostican disminuciones significativas en áreas más desarrolladas a medida que la urbanización continúa. El conjunto de datos proporciona una forma de visualizar estas posibilidades y prepararse para ellas.
Diferencias Regionales Significativas
El conjunto de datos revela notables diferencias regionales en las proyecciones de la fuerza laboral agrícola. Por ejemplo, bajo un escenario llamado SSP2, se espera que el sur de Asia y África subsahariana vean aumentos en sus fuerzas laborales agrícolas para 2050. En contraste, se proyecta que Asia oriental y partes de Europa enfrentarán disminuciones a medida que más personas se muden a las ciudades.
Esta variabilidad es importante. Refleja las complejidades de cómo diferentes regiones se están desarrollando y adaptando a los cambios socioeconómicos. Mientras algunas regiones se vuelven más urbanas, otras continúan dependiendo en gran medida de la agricultura.
Cambios en la Dinámica Laboral para 2100
A medida que miramos más hacia el futuro, para el año 2100, las tendencias se vuelven más evidentes. Mientras que ciertas regiones pueden seguir viendo aumentos en los trabajadores agrícolas, otras podrían experimentar disminuciones dramáticas. Por ejemplo, se espera que el número de trabajadores agrícolas en países como China e India disminuya significativamente debido a la urbanización y cambios económicos.
Por otro lado, los países de África subsahariana aún pueden ver un aumento, ya que la agricultura sigue siendo un pilar de sus economías. Estas dinámicas destacan los desafíos y oportunidades que enfrenta la fuerza laboral agrícola en todo el mundo.
La Importancia de los Datos Subnacionales
El conjunto de datos no solo es valioso a nivel nacional. Tener acceso a datos subnacionales—información desglosada en regiones más pequeñas—facilita entender los desafíos y oportunidades específicas que enfrentan diferentes comunidades.
Por ejemplo, mientras que una región en un país podría ver una disminución en los trabajadores agrícolas debido a la urbanización, otra área puede estar experimentando crecimiento debido a aumentos poblacionales o inversiones económicas en la agricultura. Este nivel de detalle puede ayudar a crear políticas dirigidas que aborden las necesidades locales.
Preparándose para Desafíos Futuros
Una de las razones por las que este conjunto de datos es tan importante es que proporciona una base para abordar los desafíos futuros en la agricultura. Con el cambio climático, cambios económicos, y cambios poblacionales a la vista, tener una comprensión completa de la fuerza laboral agrícola permitirá una mejor planificación y asignación de recursos.
Por ejemplo, imagina una sequía repentina que afecta la producción de alimentos. Al saber dónde están los trabajadores agrícolas, los gobiernos pueden responder más rápida y eficazmente, brindando asistencia o creando políticas que apoyen a los más afectados.
Mirando Adelante: Oportunidades para Investigación y Política
El conjunto de datos abre una variedad de posibilidades de investigación en áreas como la eficiencia laboral, la salud de los trabajadores y la resiliencia climática. Al integrar proyecciones de fuerza laboral con datos climáticos, los investigadores podrían evaluar los futuros impactos del cambio climático en la productividad agrícola y la salud de los trabajadores.
Además, el conjunto de datos puede guiar a los formuladores de políticas a entender las demandas del mercado laboral e identificar áreas críticas para la intervención. Por ejemplo, si las proyecciones muestran una reducción en los trabajadores agrícolas debido a la exposición al calor, se podrían tomar medidas para mejorar las condiciones laborales o diversificar la fuerza laboral en otros sectores.
Conclusión
Los trabajadores agrícolas son actores clave en nuestro sistema alimentario global, y entender su distribución y los cambios futuros es esencial para lograr la seguridad alimentaria y la estabilidad económica. Este nuevo conjunto de datos proporciona una herramienta poderosa para investigadores y formuladores de políticas, ayudando a llenar vacíos en nuestro conocimiento y permitiendo decisiones más informadas ante los cambios en curso.
Ya sea que el futuro esté lleno de desafíos u oportunidades, una cosa es segura: saber dónde están nuestros trabajadores agrícolas y cómo podrían evolucionar sus roles nos ayudará a todos a estar un poco más tranquilos, sabiendo que nuestro suministro de alimentos está en buenas manos—o al menos en las manos de algunas personas dedicadas que trabajan duro en los campos. ¡Como dicen, "Sin agricultores, no hay comida!"
Fuente original
Título: Geographic distribution of the global agricultural workforce every decade for the years 2000-2100
Resumen: Agricultural workers play a vital role in the global economy and food security by cultivating, transporting, and processing food for populations worldwide. Despite their importance, detailed spatial data on the global agricultural workforce have remained scarce. Here, we present a new gridded dataset that maps the global distribution of agricultural workers for every decade over the years 2000-2100, distributed at 0.083$\times$0.083 degrees resolution, roughly $\sim$10km$\times$10km at the Equator. The dataset is developed using an empirical modeling framework relying on generalized additive mixed models (GAMMs) that integrate socioeconomic variables, including gross domestic product per capita, total population, rural population size, and agricultural land use. The predictions are consistent with Shared Socio-economic Pathways and we distribute full time series data for all SSPs 1 to 5. This dataset opens new avenues for future research on labour force health, productivity and risk, and could be very useful for developing informed, forward-looking strategies that address the challenges of climate resilience in agriculture. The dataset and code for reproducing it are available for the user community [publicly available on publication at DOI: 10.5281/zenodo.14443333].
Autores: Naia Ormaza-Zulueta, Steve Miller, Zia Mehrabi
Última actualización: 2024-12-23 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2412.15841
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.15841
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.
Gracias a arxiv por el uso de su interoperabilidad de acceso abierto.
Enlaces de referencia
- https://explore.data.abs.gov.au/
- https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/lfst_r_lfe2en2/default/table?lang=en
- https://www.ibge.gov.br/en/statistics/multi-domain/science-technology-and-innovation/20620-summary-of-indicators-pnad2.html?=&t=microdados
- https://www150.statcan.gc.ca/t1/tbl1/en/cv.action?pid=1410037901
- https://bancodatosene.ine.cl/
- https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/mercado-laboral/mercado-laboral-por-departamentos/mercado-laboral-por-departamento-historicos
- https://www.inegi.org.mx/programas/enoe/15ymas/#datos_abiertos
- https://www.bea.gov/data/employment
- https://doi.org/10.5281/zenodo.14443333
- https://ilostat.ilo.org/data/data-explorer/
- https://english.moa.gov.cn/overview/201910/t20191009_296610.html