Dimensiones e indicadores de calidad de vida laboral en el sector turístico andaluz: Un estudio comparativo entre el antes y el después de la COVID-19

Gestión y Desarrollo de Recursos Humanos Francisco Martín Alarcón Psicología Social MÁSTER UNIVERSITARIO DE: TÍTULO DEL TFM PRESENTADO POR: TUTORIZADO POR: DEPARTAMENTO DE: En Sevilla, 10 de 09 de 2023 Jose María León Rubio Dimensiones e indicadores de calidad de vida laboral en el sector turístico andaluz: Un estudio comparativo entre el antes y el después de la COVID-19 Resumen: Objetivo: Analizar el impacto que tuvo la pandemia por Covid-19 en el sector turístico de Andalucía, en lo relativo a la calidad de vida laboral de los trabajadores del mismo. Método: Se llevó a cabo un diseño descriptivo-comparativo basándonos en datos secundarios procedentes de la Encuesta de Condiciones de Vida. La selección de los datos se basó en tres criterios específicos, alineados con nuestro interés en analizar el impacto de la pandemia de Covid-19 en el sector turístico andaluz: El ámbito geográfico, siendo este la comunidad autónoma de Andalucía, el sector ocupacional fue el turístico y el rango de edad de la población encuestada, el cual comprende desde 16 a los 70 años de edad. Se utilizaron como indicadores de calidad de vida las siguientes variables: situación profesional, horas de trabajo, tipo de contrato, nivel de estudios, años trabajados de forma remunerada, variables de bienestar y salud, renta neta y prestaciones de carácter social. Muestra: Fue de 487 participantes (El 49,1% eran hombres y el 50,1% mujeres) con una edad media de 47,91 años y la desviación estándar (12,499) sugiere una variabilidad moderada en la edad de los participantes. Resultados: Se realizaron análisis de regresión múltiple para determinar el efecto de la pandemia y de las variables sociodemográficas o contextuales sobre los indicadores de calidad de vida laboral antes mencionados. Los resultados revelaron un efecto de la pandemia en función de la consecuencia de variables contextuales, lo que sugiere que hubo un efecto diferencial en función de las características de las personas encuestadas. Estos resultados se discuten en función de las teorías del capital humano y de la conservación de recursos. 2 Abstract: Objective: To analyze the impact of the Covid-19 pandemic on the tourism sector in Andalusia, specifically in therms of the quality of work life for its employees. Method: A descriptive-comparative design was employed using secondary data from the Living Conditions Survey. Data selection was based on three specific criteria aligned with our interest in assessing the impact of the Covid-19 pandemic on the Andalusian tourism sector: geographical scope (the autonomous community of Andalusia), occupational sector (tourism), and age range of the surveyed population (16 to 70 years old). The following variables were used as indicators of quality of life: employment status, working hours, type of contract, educational level, years of paid work, well-being and health variables, net income, and social benefits. Sample: The study included 487 participants (49.1% male and 50.1% female) with an average age of 47.91 years, and a standard deviation of 12.499, indicating moderate variability in participant ages. Results: Multiple regression analyses were conducted to determine the effect of the pandemic and sociodemographic/contextual variables on the aforementioned indicators of work life quality. The results revealed a pandemic effect contingent on contextual variables, suggesting a differential impact based on the characteristics of the surveyed individuals. These findings are discussed within the framework of human capital and resource conservation theories. 3 Contenido: 1. Introducción .............................................................................................................................. 4 1.1. Planteamiento del Problema....................................................................................... 4 1.2. Justificación del Estudio. ........................................................................................... 8 8 1.3. Delimitación del Alcance del Estudio en Comparación con los Trabajos del INE sobre Calidad de Vida ........................................................................................................... 14 1.4. Objetivos del Estudio ..................................................................................................... 19 2. Metodología ........................................................................................................................... 20 2.1. Diseño del estudio ........................................................................................................... 20 2.2. Descripción de las Variables del Estudio ..................................................................... 22 2.3. Descripción de la muestra .............................................................................................. 25 2.4. Plan de análisis ............................................................................................................... 26 3. Resultados .............................................................................................................................. 28 3.1. Análisis de las características de la muestra segmentada por Año de la Encuesta ... 28 3.2. Indicadores de calidad vida: análisis de regresión múltiple ....................................... 36 4. Discusión ................................................................................................................................ 50 4.1. Sobre el Enfoque Metodológico y sus Virtudes ........................................................... 50 4.2. Capital Humano y Generación de Edad ....................................................................... 51 4.3. Contratos Laborales en un Contexto de Crisis ............................................................ 51 4.4. Desigualdades en la Renta Neta y Prestaciones ........................................................... 51 4.5. Limitaciones y Futuras Líneas de Investigación .......................................................... 51 4.6. Implicaciones Prácticas .................................................................................................. 52 5. Conclusión/es ......................................................................................................................... 52 6. Referencias bibliográficas ............................................................................................... 54 4 1. Introducción 1.1.Planteamiento del Problema 1.1.1. Contexto general del sector turístico en Andalucía El sector turístico en Andalucía ha sido históricamente un pilar fundamental para el desarrollo económico y social de la región. La diversidad geográfica, la riqueza cultural y el clima favorable han contribuido a hacer de Andalucía uno de los destinos turísticos más atractivos de España y Europa. Sin embargo, la irrupción de la pandemia por COVID-19 ha tenido un impacto profundo y multidimensional en la industria, cuestionando la sostenibilidad y la calidad de vida laboral de quienes dependen de este sector (Cardenete, Delgado & Villegas, 2022). El turismo no solo es una fuente de ingresos, sino también un factor que influye en la calidad de vida laboral de miles de trabajadores en la región. La pandemia ha exacerbado las incertidumbres y ha precipitado una serie de crisis que han reconfigurado la dinámica laboral. Los patrones de viaje han experimentado cambios significativos, afectando la "resiliencia de viaje" y, por ende, el flujo de ingresos y la estabilidad laboral (Boto-García & Banos-Pino, 2021). Dadas las circunstancias, se hace imperativo investigar cómo la pandemia ha afectado específicamente la calidad de vida laboral en el sector turístico de Andalucía. Este estudio busca llenar el vacío en la literatura existente, proporcionando datos empíricos y análisis detallados que podrían ser fundamentales para la formulación de políticas y estrategias de recuperación. Dado que la calidad de vida laboral es un indicador complejo que abarca diversos aspectos, desde el bienestar físico y emocional hasta la satisfacción laboral y la estabilidad financiera (Abell, 1982; Adisa & Gbadamosi, 2019; Agrawal et al., 2021), este estudio tiene como objetivo proporcionar una visión comprensiva y multifacética de los desafíos y oportunidades que enfrenta el sector turístico en Andalucía en tiempos de pandemia. En resumen, el contexto general del sector turístico en Andalucía se encuentra en un punto de inflexión, lo cual justifica una investigación detallada sobre cómo la calidad de vida laboral se ha visto afectada y qué medidas podrían adoptarse para mitigar los impactos negativos y fomentar una recuperación sostenible. 5 1.1.2. Relevancia Económica y Social del Sector Turístico El turismo en Andalucía es indudablemente un pilar crucial tanto desde una perspectiva económica como social. Según el Informe Sobre la Situación del Turismo Andaluz de la Confederación de Empresarios de Andalucía en 2019, este sector contribuía con un 12,6% al Producto Interno Bruto (PIB) regional y era responsable del 13,2% del empleo total. Es notable que la mayoría de estas empresas son microempresas, que constituyen el 95,6% del tejido empresarial en el sector. Entre ellas, las más representativas son las dedicadas a la venta de bebidas. Además, la hostelería aportaba un 10,27% al PIB de Andalucía, consolidándose como el subsector más relevante dentro del turismo. Geográficamente, casi la mitad de las empresas turísticas se concentran en Sevilla y Málaga, y el 41% de las empresas hosteleras están situadas en el litoral de la región (Confederación de Empresarios de Andalucía, 2019). Más allá de los indicadores económicos, el turismo también sirve como un elemento de cohesión social y un vehículo para la preservación y difusión del patrimonio cultural andaluz. Las interacciones que se generan a través de esta industria enriquecen tanto a la comunidad local como a los visitantes, y ofrecen un financiamiento significativo para la conservación de sitios históricos y la promoción de las artes y la cultura. Sin embargo, la pandemia por COVID-19 ha ejercido una presión considerable sobre estos beneficios sociales. Las restricciones de viaje y el confinamiento han limitado el intercambio cultural y han planteado preguntas serias acerca de la sostenibilidad de los modelos turísticos actuales. La disminución del turismo también ha afectado la inversión en infraestructuras culturales y sociales, lo cual podría tener efectos duraderos en la calidad de vida de la población local (Boto-García & Baños- Pino, 2021). Por lo tanto, la relevancia multidimensional del sector turístico en Andalucía justifica una investigación exhaustiva sobre cómo la calidad de vida laboral ha sido afectada por la pandemia. Este estudio tiene como objetivo no solo evaluar el impacto económico, sino también entender cómo los cambios en este sector repercuten en el tejido social y cultural de la región. 6 1.1.3. Impacto de la pandemia por COVID-19 en el sector turístico La pandemia por COVID-19 ha supuesto un desafío sin precedentes para el sector turístico en todo el mundo, y Andalucía no ha sido la excepción. Según datos de la Encuesta de Coyuntura Turística de Andalucía, el número total de turistas en la comunidad experimentó una drástica reducción, pasando de más de 32 millones en 2019 a 13 millones en 2020 y 20 millones en 2021. Aunque los números se han recuperado ligeramente en 2022, alcanzando los 30 millones, aún no han vuelto a los niveles previos a la pandemia. Además, el número medio de días de estancia se ha reducido en un 22% entre 2019 y 2022, a pesar de un ligero aumento en el gasto medio diario por turista (Instituto de Estadística y Cartografía de Andalucía, 2023). Las pernoctaciones en apartamentos turísticos y hoteles también experimentaron disminuciones significativas, con un descenso del 49,54% y 8,76% respectivamente entre 2019 y 2022. Curiosamente, la ocupación en campings aumentó en un 20,3%, lo que podría indicar un cambio en las preferencias de alojamiento debido a la pandemia (Instituto Nacional de Estadística, 2019 y 2022). Las restricciones de movilidad, las medidas de confinamiento y las fluctuaciones en las tasas de infección han llevado a una disminución significativa en el número de turistas y, en consecuencia, en los ingresos generados por esta industria (Cardenete, Delgado & Villegas, 2022). Esta disminución no solo ha afectado a las grandes empresas y hoteles, sino también a una multitud de pequeños negocios y trabajadores autónomos que dependen del turismo para su subsistencia. La pérdida de ingresos y la incertidumbre sobre el futuro han llevado a una disminución en la calidad de vida laboral, exacerbando problemas ya existentes como la temporalidad laboral, la inestabilidad en el empleo y las condiciones de trabajo precarias (Boto-Garcia & Banos-Pino, 2021). Además del impacto económico directo, la pandemia ha tenido efectos secundarios que podrían tener implicancias a largo plazo. Por ejemplo, la falta de turistas ha llevado a una disminución en la inversión en infraestructuras turísticas y culturales, afectando no solo el atractivo de Andalucía como destino turístico, sino también su patrimonio cultural y social. Asimismo, la pandemia ha acelerado la adopción de tecnologías digitales en el sector, lo cual podría tener tanto efectos positivos como negativos en la calidad de vida laboral, desde mejoras en la eficiencia hasta posibles pérdidas de empleo debido a la automatización. 7 La comprensión de estos impactos múltiples y en ocasiones interconectados es esencial para cualquier esfuerzo que busque mitigar los efectos negativos de la pandemia y diseñar estrategias para la recuperación del sector. Por lo tanto, este estudio se propone explorar en profundidad el impacto de la pandemia por COVID-19 en la calidad de vida laboral en el sector turístico de Andalucía, con el objetivo de ofrecer recomendaciones basadas en datos empíricos que puedan servir de guía para políticas futuras. 1.1.4. Resumen del Planteamiento del Problema El sector turístico ha sido un componente crucial para el desarrollo económico y social de Andalucía. La región se beneficia de una diversidad geográfica, riqueza cultural y clima favorable, lo que la convierte en un destino turístico prominente. Sin embargo, la pandemia por COVID-19 ha planteado desafíos severos que han afectado la sostenibilidad del sector y la calidad de vida laboral de quienes en él trabajan. Este estudio busca investigar cómo la pandemia ha afectado la calidad de vida laboral en el sector, llenando un vacío en la literatura existente y ofreciendo una visión multifacética de los desafíos y oportunidades que enfrenta el sector en estos tiempos sin precedentes. El turismo es un pilar económico vital en Andalucía, contribuyendo significativamente al PIB regional y al empleo. La mayoría de las empresas en el sector son microempresas, y la hostelería se destaca como el subsector más importante. Además de su importancia económica, el sector turístico juega un papel crucial en la cohesión social y en la preservación del patrimonio cultural de la región. La pandemia ha ejercido presión sobre estos aspectos, afectando la inversión en infraestructura y planteando preguntas sobre la sostenibilidad de los modelos turísticos actuales. La pandemia ha tenido un efecto devastador en el turismo a nivel global, y Andalucía no ha sido una excepción. Los datos muestran una disminución drástica en el número de turistas y en las pernoctaciones en hoteles y apartamentos turísticos. Aunque la ocupación en campings ha aumentado, lo que podría reflejar un cambio en las preferencias de alojamiento, la pandemia ha exacerbado problemas laborales preexistentes y ha afectado la inversión en infraestructura turística y cultural. Además, la adopción acelerada de tecnologías digitales podría tener implicaciones tanto positivas como negativas para la calidad de vida laboral en el sector. 8 Dado el papel integral que desempeña el turismo en la economía y en el tejido social de Andalucía, y los desafíos sin precedentes planteados por la pandemia, existe una necesidad imperante de investigar cómo la calidad de vida laboral en el sector turístico se ha visto afectada. Este estudio busca abordar este tema desde una perspectiva multidimensional, con el objetivo de informar políticas y estrategias futuras para la recuperación del sector. En resumen, la situación actual del sector turístico en Andalucía representa un punto de inflexión que justifica una investigación exhaustiva sobre cómo la calidad de vida laboral se ha visto afectada por la pandemia y qué medidas podrían adoptarse para una recuperación sostenible. 1.2.Justificación del Estudio. 1.2.1. Brecha en la literatura existente La Calidad de Vida Laboral (CVL) ha sido una preocupación creciente para investigadores y profesionales en diversos campos (Stefana et al., 2021; Morilla- Luchena et al., 2021; Orgambídez et al., 2020). Sin embargo, existe una notable carencia de estudios que se centren específicamente en la CVL en el sector turístico en Andalucía, especialmente en el contexto de la pandemia de COVID-19. Las investigaciones previas en el ámbito global y nacional han examinado la CVL desde múltiples perspectivas, incluidos los factores sociodemográficos (Marcacine et al., 2019), las condiciones de trabajo (Noguchi et al., 2021), el bienestar mental (McFadden et al., 2022), y la autopercepción de la salud entre otros (Sanchez et al., 2019). Sin embargo, la literatura existente no ha abordado de manera suficiente cómo estos factores se aplican al sector turístico andaluz en un periodo tan excepcional como una pandemia global. El impacto de la COVID-19 en el turismo en Andalucía ha sido objeto de varios estudios (Cardenete et al., 2022; Florido-Benítez, 2021; Roson & van der Vorst, 2023). Estas investigaciones han abordado cuestiones económicas y ambientales, pero no han explorado en profundidad cómo la pandemia ha afectado la CVL de los trabajadores del sector. Esta omisión es especialmente significativa dado que el turismo es uno de los pilares económicos de Andalucía, y su resiliencia post-pandemia podría depender, en parte, de la CVL de sus empleados (Boto-Garcia & Banos-Pino, 2021; Villegas et al., 2022). 9 1.3.2. Marco conceptual En el ámbito del INE, la calidad de vida se aborda de una manera generalista, considerando el trabajo remunerado como una actividad que consume una gran parte del tiempo de una persona y que tiene un impacto significativo en su bienestar. Esta visión es amplia y abarca varios indicadores que miden tanto la cantidad como la calidad del empleo, sin necesariamente centrarse en aspectos específicos del bienestar laboral. Por otro lado, nuestro estudio adopta una definición más focalizada de la calidad de vida laboral (CVL), atendiendo específicamente al sector turístico en Andalucía. En este contexto, la CVL se entiende como un conjunto de condiciones, tanto objetivas como subjetivas, que contribuyen al bienestar de los empleados en su entorno laboral. Esta definición se deriva de un marco teórico que incorpora diversas perspectivas, desde la satisfacción en el trabajo hasta la seguridad laboral y las oportunidades de desarrollo profesional. El INE categoriza sus variables en dos grupos principales: cantidad y calidad. Los indicadores de cantidad abarcan tasas de empleo, paro y paro de larga duración, mientras que los indicadores de calidad se centran en condiciones económicas y psicológicas del trabajador, como salarios bajos y jornadas laborales largas. En contraste, nuestro estudio presenta un enfoque más multidimensional que se descompone en varios aspectos, incluidos factores sociodemográficos, laborales, de bienestar y salud, y económicos. Las variables laborales, por ejemplo, consideran la ocupación, la situación profesional, las horas de trabajo y el tipo de contrato, ofreciendo una visión más completa de lo que constituye la calidad de vida laboral en el sector turístico. Mientras que el INE ofrece una visión general que puede aplicarse a una amplia gama de sectores y poblaciones, nuestro estudio es notablemente más específico. Se centra en el sector turístico en Andalucía, permitiendo un análisis más detallado y contextualizado que es especialmente relevante para los actores y las políticas de este sector. Es primordial señalar que los trabajos del INE sobre la calidad de vida tienden a ser teóricamente asépticos. Esto quiere decir que no adhieren a un marco teórico específico que guíe la construcción y el análisis de sus indicadores (INE, 2023). Este enfoque tiene la ventaja de proporcionar una visión generalizable a diversos contextos, pero al mismo tiempo carece de un marco teórico para interpretaciones más profundas y contextualizadas. 16 En contraste, nuestro estudio se ancla en un marco teórico específico, que combina elementos de la teoría del capital humano (Becker, 1964) y la teoría de la conservación de recursos de Hobfoll (1989). La teoría del capital humano nos permite evaluar cómo aspectos como la educación y la experiencia laboral influyen en la calidad de vida laboral (Schultz, 1961; Becker, 1964). Mientras que la teoría de la conservación de recursos ofrece una lente para examinar cómo los individuos gestionan y protegen sus recursos psicológicos y emocionales en el entorno laboral (Hobfoll, 1989; Halbesleben, 2010). La incorporación de estos marcos teóricos a nuestro estudio permite una comprensión más matizada y contextualizada de la calidad de vida laboral, especialmente en el sector turístico de Andalucía. Esto se diferencia significativamente del enfoque más general y teóricamente neutro del INE. Este marco teórico enriquece nuestra investigación, permitiendo interpretaciones más profundas y ofreciendo una base más sólida para el diseño de políticas y estrategias efectivas (Wright & Cropanzano, 2000). En resumen, aunque los trabajos del INE sobre calidad de vida proporcionan un marco valioso y amplio, nuestro estudio aporta una especificidad y profundidad que son cruciales para entender la calidad de vida laboral en el sector turístico de Andalucía. Este nivel de detalle es particularmente valioso para la formulación de políticas y estrategias que aborden las necesidades y desafíos únicos de este sector. 1.3.3. Variables e indicadores Una de las maneras más efectivas de contrastar la relevancia y el enfoque de nuestro estudio con el trabajo más general del INE es examinar las variables e indicadores empleados por ambas investigaciones. A continuación, se presenta una cuadro comparativo que sintetiza las principales variables e indicadores utilizados en nuestro estudio y en el trabajo del INE sobre calidad de vida. En dicho cuadro, la primera línea de cada uno de los aspectos comparados hace referencia a este estudio, y la segunda a la Encuesta de Calidad de Vida del INE: Como se puede apreciar en este, nuestro estudio hace un énfasis particular en variables sociodemográficas y de bienestar, que no son abordadas de la misma manera en el trabajo del INE. Esto se debe a la inclusión de nuestro marco teórico, que nos permite explorar dimensiones más profundas de la calidad de vida laboral. 17 Variables contextuales Por otro lado, el INE emplea variables más generales que son útiles para un análisis macroeconómico, pero pueden no captar las complejidades y particularidades del sector turístico o de determinadas regiones. • Variables sociodemográficas • No se abordan con la misma profundidad • Ocupación, situación profesional, horas de trabajo, tipo de contrato, años trabajados de manera remunerada • Tasa de empleo, tasa de paro, tasa de paro de larga duración, empleo involuntario a tiempo parcial • Salud general, presencia de enfermedad o problema de salud crónico, limitaciones funcionales • No se abordan con especificidad • Renta neta, prestaciones por desempleo, jubilación, supervivencia, enfermedad, invalidez • Salarios bajos, jornadas largas, trabajo temporal • Sector turístico de Andalucía • Sin enfoque sectorial específico • Teoría del capita humano y teoría de la conservación de recursos • Asepsia teórica En resumen, la comparativa de variables e indicadores revela que mientras el INE se enfoca en indicadores laborales y económicos de alto nivel, nuestro estudio va más allá al explorar dimensiones sociodemográficas, de bienestar y de salud, enmarcadas en teorías específicas, para ofrecer un análisis más completo y contextualizado de la calidad de vida laboral en el sector turístico de Andalucía. 1.3.4. Ajuste Metodológico en el Análisis Estadístico: De la Descripción a la Causalidad El enfoque metodológico adoptado en este estudio focalizando en las condiciones de vida como indicadores de calidad de vida laboral se diferencia notablemente del llevado a cabo por el Instituto Nacional de Estadística (INE) sobre la calidad de vida, especialmente en el tratamiento estadístico de los datos. Una de las diferencias más significativas yace en el objetivo del análisis estadístico: mientras que el INE tiene un enfoque descriptivo, nuestro estudio busca establecer relaciones causales o predictivas. A continuación, se detallan estas diferencias clave: Marco teórico Sector de enfoque Variables económicas Variables de bienestar y salud Variables laborales 18 1.3.4.1. Enfoque Descriptivo vs. Causal/Predictivo El estudio del INE sobre calidad de vida se centra primordialmente en describir la distribución de distintos indicadores entre varios sectores o agregados de la población. Su objetivo es proporcionar un panorama detallado de las condiciones actuales sin necesariamente indagar en las relaciones subyacentes entre variables. En contraste, nuestro estudio está diseñado para encontrar relaciones causales o predictivas, especialmente en relación con la pandemia de COVID-19. No sólo queremos entender cómo han cambiado los indicadores de calidad de vida laboral, sino también por qué han cambiado, y qué variables contextuales pueden haber mediado o moderado estos cambios. 1.3.4.2. Enfoque Longitudinal Nuestro estudio examina las diferencias en la calidad de vida laboral antes y después del inicio de la pandemia. Este enfoque nos permite hacer inferencias más robustas sobre el impacto de la pandemia en la calidad de vida laboral en el sector turístico en Andalucía. 1.3.4.3. Variables Contextuales Además, incorporamos variables contextuales en nuestro análisis para entender cómo diferentes factores, como la edad, el sexo, y la ocupación, pueden haber influido en los efectos de la pandemia en los indicadores de calidad de vida laboral. Este enfoque multidimensional nos permite un análisis más profundo y matizado de los datos. 1.3.5. Resumen de la comparativa metodológica Este estudio busca situarse en el contexto de los trabajos más amplios del Instituto Nacional de Estadística (INE) en España sobre calidad de vida. A diferencia del enfoque generalista del INE, este estudio se centra en la calidad de vida laboral en el sector turístico de Andalucía. Al hacer esto, se busca ofrecer una visión más detallada y contextualizada, especialmente útil para políticas y estrategias en este sector. El estudio se ancla en teorías específicas como la teoría del capital humano y la teoría de la conservación de recursos de Hobfoll, en contraposición al enfoque teóricamente neutro del INE. Esto permite interpretaciones más profundas y contextualizadas. 19 En cuanto a las variables, mientras el INE se centra en indicadores laborales y económicos de alto nivel, este estudio incorpora dimensiones adicionales como aspectos sociodemográficos, de bienestar y salud. Esto se hace para ofrecer un análisis más completo y contextualizado de la calidad de vida laboral en el sector turístico de Andalucía. El enfoque metodológico también difiere significativamente. Mientras que el INE tiene un enfoque descriptivo, este estudio busca establecer relaciones causales o predictivas. Además, incorpora un análisis longitudinal para examinar el impacto de la pandemia en la calidad de vida laboral, así como variables contextuales que puedan haber influido en este impacto. En resumen, aunque el INE ofrece un marco descriptivo valioso para comprender la calidad de vida en un sentido amplio, nuestro estudio aporta una capa adicional de complejidad al buscar relaciones causales o predictivas. Esta orientación hacia la causalidad no sólo enriquece nuestra comprensión de los cambios en la calidad de vida laboral, sino que también ofrece un fundamento más sólido para políticas públicas y estrategias de intervención. Estas especificidades en el enfoque metodológico hacen que nuestro estudio sea una contribución única y complementaria a los informes descriptivos generados por el INE. Dado que el planteamiento del problema y la justificación del estudio han establecido un marco en el que se contextualiza la importancia de analizar la calidad de vida laboral en el sector turístico en Andalucía, especialmente en el contexto de la pandemia por Covid-19, es imperativo establecer objetivos claros y precisos para guiar la investigación. Estos objetivos no sólo proporcionan dirección y enfoque al estudio, sino que también sirven como criterios para evaluar su éxito y aplicabilidad en la formulación de políticas y estrategias para el sector. 1.4. Objetivos del Estudio 1.4.1. Objetivo Principal El objetivo principal de este estudio, tal como se refleja en el título, es realizar un análisis y comparación de la calidad de vida laboral en el sector turístico andaluz, utilizando como puntos de referencia el año anterior a la pandemia por Covid-19 (2019) y el año inmediatamente posterior (2020). 20 1.4.2. Objetivos Secundarios 1. Análisis Pre-pandemia: Realizar un análisis de los datos sobre calidad de vida laboral en el sector turístico andaluz antes de la pandemia por Covid-19. 2. Análisis Post-pandemia: Llevar a cabo un análisis de los datos de calidad de vida laboral del sector turístico andaluz una vez finalizada la pandemia por Covid-19. 3. Identificación de Cambios: Identificar y analizar los cambios que se han producido en la calidad de vida laboral durante los años de la pandemia hasta la actualidad. 4. Evaluación de Factores: Evaluar posibles factores que puedan haber contribuido, tanto directa como indirectamente, a los cambios observados en la calidad de vida laboral. 5. Estrategias generales de Mejora: Elaborar una serie de estrategias para la mejora de la calidad de vida laboral en el sector turístico andaluz, basadas en las conclusiones obtenidas en este estudio. Estas estrategias estarán orientadas tanto a las empresas del sector como a las autoridades competentes. Al abordar estos objetivos, este estudio aspira a llenar un vacío en la literatura y ofrecer insights prácticos que puedan ser utilizados para mejorar la calidad de vida laboral en el sector turístico en Andalucía. 2. Metodología 2.1. Diseño del estudio 2.1.1. Tipo de diseño Se llevó a cabo un diseño descriptivo comparativo basándonos en datos secundarios procedentes de la Encuesta de Condiciones de Vida (ECV). Este instrumento estadístico se ha empleado desde 2004 por el Instituto Nacional de Estadística (INE) y está armonizado para todos los países de la Unión Europea. Su implementación permite un seguimiento detallado de temas como la pobreza, la desigualdad y el bienestar social, factores especialmente pertinentes para nuestro estudio. La selección de los datos se basó en tres criterios específicos, alineados con nuestro interés en analizar el impacto de la pandemia por COVID-19 en el sector turístico andaluz: 1. Ámbito Geográfico: Todas las entrevistas seleccionadas para el análisis fueron realizadas en la comunidad autónoma de Andalucía, un área geográfica con un alto impacto turístico. 21 2. Sector Ocupacional: Se incluyeron respuestas de individuos cuya "Ocupación Actual" fue catalogada por los entrevistadores del INE en alguna de las siguientes categorías vinculadas al sector turístico. Estas categorías están definidas según la última versión de la Clasificación Internacional Uniforme de Ocupaciones (CIUO), también conocida como ISCO-8 por sus siglas en inglés (International Standard Classification of Occupations), desarrollada por la Organización Internacional del Trabajo (OIT): - Dirección de empresas de servicios de alojamiento y gastronomía (1411). - Recepcionistas de hoteles (4221). - Agentes de viajes (4224). - Guías de turismo (5113). - Cocineros (5120). - Camareros (5131). - Conductores de taxis y vehículos de alquiler (8322). 3. Rango de Edad: Se delimitó la edad de los entrevistados a un máximo de 70 años para focalizar el estudio en una población laboralmente activa y potencialmente más afectada por las condiciones del mercado laboral durante la pandemia. 2.1.2. Unidades de análisis Las unidades de análisis son los individuos que forman parte de las muestras ECV de los años 2020 y 2021 y que cumplen con los siguientes criterios: (1) residencia en Andalucía, (2) empleo en el sector turístico según las categorías específicas relacionadas de la Clasificación Internacional Uniforme de Ocupaciones (CIUO, o ISCO-8 por sus siglas en inglés), y (3) una edad máxima de 70 años 2.1.3. Muestreo La mencionada encuesta tiene su período base en el año 2013 y se centra en la población que reside en viviendas familiares principales. A nivel nacional, la ECV recolecta datos de alrededor de 13.000 hogares y 35.000 personas. No obstante, para este estudio se ha trabajado con una submuestra que cumple con los criterios geográficos y ocupacionales antes mencionados. Se emplea un diseño de muestreo bietápico con estratificación en las unidades de primera etapa. Las unidades de primera etapa son las secciones censales, y las de segunda etapa son las viviendas familiares principales. 22 La recogida de datos se efectúa primordialmente a través de entrevistas personales, complementadas con registros administrativos para construir un perfil más completo sobre los ingresos del hogar. Este enfoque mixto no solo robustece la fiabilidad de los datos de ingresos, sino que también permite una evaluación retrospectiva de las condiciones económicas de los entrevistados, dado que los ingresos considerados para el análisis corresponden al año natural previo a la entrevista. 2.2. Descripción de las Variables del Estudio Se han seleccionado múltiples variables que contribuirán a una evaluación cuantitativa y cualitativa del objetivo de investigación, que no es otro que comparar la calidad de vida laboral de individuos que trabajan o han trabajado en el sector turístico en Andalucía, antes y después de la pandemia por COVID-19. Las variables se categorizan según distintos aspectos sociodemográficos, laborales y de bienestar. A continuación, se presenta una descripción exhaustiva de cada una de ellas: 2.2.1. Variables Sociodemográficas: 1. Año de la Encuesta: Año en que se realizó la encuesta. Es una variable ordinal con dos niveles, 2020 y 2021. Esta variable actúa como un factor explicativo al permitir el análisis longitudinal de la evolución de diversos indicadores relacionados con la calidad de vida. 2. Edad: Este parámetro indica la edad del participante en años en el momento de la encuesta. Aunque originalmente se diseñó como una variable de escala, su alta variabilidad condujo a su transformación en una variable ordinal. Esta última está estructurada en cuatro niveles, cada uno correspondiente a un cuartil de la escala original. Esta reconfiguración facilita el análisis al permitir la desagregación de los datos en distintas cohortes etarias. 3. Sexo: Sexo del encuestado, nominal con dos categorías: hombre y mujer. 4. Estado Civil: Estado civil del participante. Variable nominal con cuatro categorías: soltero, casado, divorciado/separado y viudo. Originalmente, las categorías de divorciado y separado eran independientes, pero dada su baja frecuencia se fusionaron. 5. Estudios: Nivel de educación alcanzado. Es una variable ordinal que oscila desde la educación primaria hasta la universitaria. Se recodificaron las categorías originales porque muchas de ellas representaban un porcentaje inferior al 5% de la muestra total. 23 Esta variable es considerada un indicador del capital humano y, como tal, se ha incluido entre los indicadores de calidad de vida. 2.2.2. Variables Laborales: 1. Ocupación: Ocupación laboral del encuestado. Variable nominal con cuatro categorías que incluyen gerentes, recepcionistas, camareros y conductores, entre otros. En concreto, se fusionaron las siguientes categorías de CIUO: Recepcionistas de hoteles (4221) y Agentes de viajes (4224), Guías de turismo (5113), Cocineros (5120) y Camareros (5131). Manteniendo como categorías independientes las demás mencionadas. 2. Situación Profesional: Situación profesional actual del participante. Variable nominal con tres estados: trabajando, parado y otra situación. La tercera de estas categorías fusiona muchas de las categorías originales que incluyen jubilados, personas con incapacidad laboral permanente, etc. Las dos primeras categorías de esta variable son consideradas indicadores de calidad de vida, por lo que se crearán variables auxiliares que indiquen si el encuestado trabaja o no, previamente excluiremos la tercera de las categorías. 3. Horas de Trabajo: Número de horas trabajadas por semana en el trabajo principal. Variable de escala que refleja la intensidad laboral. 4. Contrato: Tipo de contrato laboral. Variable ordinal con dos categorías: contrato fijo de duración indefinida y contrato temporal de duración determinada. Actúa también como un indicador de calidad de vida. 5. Años trabajados de manera remunerada: Este parámetro denota el número total de años que el encuestado ha estado empleado de forma remunerada, sirviendo como un indicador cuantitativo de su experiencia laboral. Aunque inicialmente se conceptualizó como una variable de escala, su amplia variabilidad en análisis preliminares condujo a su reconfiguración como una variable categórica ordinal. Esta versión transformada está dividida en cuatro niveles, cada uno correspondiente a un cuartil de la distribución original de la variable. Dado que la experiencia laboral es un componente crucial del capital humano, esta variable también puede actuar como un marcador de la calidad de vida del individuo. 24 2.2.3 Variables de Bienestar y Salud: 1. Salud general: Estado general de salud del encuestado. Variable nominal con cuatro categorías: muy bueno, bueno, regular y malo/muy malo. Originalmente estas dos últimas categorías son independientes, pero las hemos fusionado porque las respuestas a estas representaban menos del 5% de la muestra total. Por otra parte, se recodificó de manera que la categoría más alta representara el mejor nivel de salud. Actúa en el estudio como un indicador de calidad de vida, junta con las demás variables de este apartado, pues todas representan un componente esencial de esta, el bienestar y la salud. 2. Presencia de enfermedad o problema de salud crónico. Variable ordinal con dos niveles: sí y no. Se recodificó para que la categoría más alta se alienase con su enunciado. 3. Limitaciones funcionales: Grado en que la salud ha limitado las actividades diarias en los últimos 6 meses. Variable ordinal con tres categorías: gravemente limitado; limitado, pero no gravemente, y nada limitado. Igual que en la anterior variable, se recodificó para que la categoría más alta concordase con su enunciado. 2.2.4. Variables Económicas: 1. Renta Neta: Ingresos netos del encuestado en el año anterior a la encuesta. Variable de escala que refleja el poder adquisitivo. 2. Desempleo: Prestaciones por desempleo recibidas en el año anterior a la encuesta. Variable de escala. 3. Jubilación: Prestaciones por jubilación recibidas en el año anterior. Variable de escala. 4. Supervivencia: Prestaciones por supervivencia recibidas en el año anterior. Variable de escala. 5. Enfermedad: Prestaciones por enfermedad recibidas en el año anterior. Variable de escala. 6. Invalidez: Prestaciones por invalidez recibidas en el año anterior. Variable de escala. Los dos primeros indicadores económicos (renta neta y prestaciones por desempleo) son esenciales para entender el bienestar económico general. Su comparación diacrónica, antes y después de la pandemia, permitirá establecer cómo las circunstancias excepcionales han influenciado este aspecto de la calidad de vida laboral. Por ello, funcionan como indicadores de calidad de vida. 25 A pesar de las variaciones observadas en los datos descriptivos respecto a las ocupaciones laborales entre 2020 y 2021, la prueba de chi-cuadrado con un valor de 2 = 6,428 (p = 0,093) indica que estos cambios no son estadísticamente significativos con relación al año de la encuesta. 3.1.2.2. Situación Profesional En cuanto a la situación profesional, la proporción de individuos "Trabajando" se mantuvo estable, siendo del 65,3% en 2020 y del 66,3% en 2021. También se observa una ligera, aunque no significativa, elevación en la categoría "Parado" del 13,5% al 16,1%. La categoría "Otra situación" disminuyó ligeramente del 21,2% al 17,6%. Los datos descriptivos y la prueba de chi-cuadrado están en sintonía en lo que respecta a la situación profesional. Con un valor de chi-cuadrado igual a 1,311 (p = 0,519), no hay evidencia suficiente para sugerir que la situación laboral haya experimentado cambios significativos entre 2020 y 2021. 3.1.2.3. Tipo de contrato Hubo un incremento significativo en contratos fijos de duración indefinida del 72,8% al 84,0%, y una disminución también estadísticamente significativa de los contratos de duración determinada (v. Tabla 3). 32 Tabla 3. Características laborales de la muestra por Año-Encuesta Año de encuesta 2020 2021 Total Recuento % de N columnas Recuento % de N columnas Recuento % de N columnas Ocupación actual o última Gerentes de hoteles, restaurantes , comercios y otros servicios 17a 5,9% 5a 2,5% 22 4,5% Recepcionist as hotel, Agentes de viaje, etc. 99a 34,4% 87b 43,7% 186 38,2% Camareros, Cocineros, Guías turísticos, etc. 109a 37,8% 67a 33,7% 176 36,1% Conductores de vehículos y operadores de otros equipos 63a 21,9% 40a 20,1% 103 21,1% Total 288 100,0% 199 100,0% 487 100,0% Situación profesional Trabajando 188a 65,3% 132a 66,3% 320 65,7% Parado 39a 13,5% 32a 16,1% 71 14,6% Otra situación 61a 21,2% 35a 17,6% 96 19,7% Total 288 100,0% 199 100,0% 487 100,0% Tipo de contrato Contrato fijo de duración indefinida 171a 72,8% 89b 84,0% 260 76,2% Contrato temporal de duración determinada 64a 27,2% 17b 16,0% 81 23,8% Total 235 100,0% 106 100,0% 341 100,0% Años trabajados < 15 años 88a 31,0% 59a 30,9% 147 30,9% 15-23 años 64a 22,5% 41a 21,5% 105 22,1% 24-30 años 60a 21,1% 42a 22,0% 102 21,5% > 30 años 72a 25,4% 49a 25,7% 121 25,5% Total 284 100,0% 191 100,0% 475 100,0% Nota: los valores de la misma fila y subtabla que no comparten el mismo subíndice son significativamente 1. Las pruebas se ajustan para todas las comparaciones por parejas dentro de una fila de cada subtabla más interna utilizando la corrección Bonferroni. Se aprecia una congruencia entre el análisis descriptivo y la prueba de chicuadrado en lo que concierne al tipo de contrato. La prueba de chi-cuadrado con un valor igual a 5,056 (p = 0,025), indica que hay un cambio estadísticamente significativo en el tipo de contrato en relación con el año de la encuesta. 3.1.2.4. Años de Experiencia Laboral En términos de años trabajados, es notable la estabilidad en la distribución de la experiencia laboral entre los dos años. Los porcentajes se mantienen bastante consistentes a través de las categorías, desde aquellos con menos de 15 años de experiencia laboral hasta aquellos con más de 30 años. Esta uniformidad es estadísticamente significativa y sugiere que la variable de años trabajados está bien equilibrada en el tiempo. 33 Tal estabilidad en la experiencia laboral añade un nivel de rigor al estudio, ya que cualquier cambio en los indicadores de calidad de vida laboral podría interpretarse con mayor confianza como resultado de factores temporales y no como una variación en la composición de la muestra en términos de experiencia laboral. Este aspecto es especialmente relevante al considerar que la experiencia laboral es un componente integral del capital humano y puede servir como un indicador indirecto de la calidad de vida. Además, esta consistencia en los años trabajados permite una mayor fiabilidad en las comparaciones longitudinales, dado que los efectos de la experiencia laboral en la calidad de vida se mantendrán constantes, facilitando así la identificación de otros factores que puedan influir en los resultados del estudio. Sin embargo, cabe destacar que hay variaciones en otros aspectos laborales, como el tipo de ocupación y la situación profesional, que pueden tener implicancias en la interpretación de los resultados y que deben considerarse en análisis posteriores. En resumen, la estabilidad en la variable de años trabajados añade una capa adicional de fiabilidad al estudio, permitiendo una interpretación más precisa de las fluctuaciones en los indicadores de calidad de vida laboral entre los años examinados. 3.1.2.5. Horas semanales trabajadas En el contexto de nuestro estudio, se llevó a cabo la prueba U de Mann-Whitney para evaluar la igualdad de distribuciones entre dos muestras independientes porque la variable evaluable (horas semanales trabajadas) no se ajustó a la distribución normal, aunque se estandarizó. El estadístico U obtenido fue de 11,662, acompañado de un error estándar de 729,997 y un estadístico de prueba estandarizado de 0,268. Hay que señalar que la significancia asintótica bilateral fue de 0,788. Este valor p, que supera el umbral convencional de 0,05 para determinar la significancia estadística, nos lleva a no rechazar la hipótesis nula. En términos más claros, este resultado sugiere que no existen diferencias estadísticamente significativas entre las distribuciones de las dos muestras evaluadas. La implicación práctica de este hallazgo es doble. Por un lado, la ausencia de significancia estadística podría interpretarse como una evidencia que respalda la equivalencia entre los dos grupos en relación con la variable de interés. Por otro lado, este resultado proporciona una base sólida para afirmar que las diferencias observadas en las muestras no son suficientemente grandes como para ser consideradas significativas en el contexto de esta investigación. 34 Este hallazgo es especialmente relevante para nuestro estudio, ya que establece que ciertas variables evaluadas mantienen una homogeneidad a través de los grupos, lo cual es crucial para la interpretación y validez de los resultados subsiguientes. 3.1.3. Características de bienestar y salud por Año de la Encuesta Los resultados de la Tabla 4 presentan una visión panorámica de la evolución de distintas dimensiones de la salud, que incluyen el estado de salud general, la presencia de problemas de salud y el grado de limitaciones funcionales, en los años 2020 y 2021. Tabla 4. Salud y bienestar por Año-Encuesta Año de encuesta 2020 2021 Total Recuento % de N columnas Recuento % de N columnas Recuento % de N columnas Estado de Salud General Malo/Muy Malo 12 a 4,2% 6 a 3,0% 18 3,7% Regular 56 a 19,4% 39 a 19,6% 95 19,5% Bueno 168 a 58,3% 117 a 58,8% 285 58,5% Muy bueno 52 a 18,1% 37 a 18,6% 89 18,3% Problemas de salud No 177 a 61,5% 138 a 69,3% 315 64,7% Sí 111 a 38,5% 61 a 30,7% 172 35,3% Limitaciones funcionales Nada limitado 228 a 79,2% 154 a 77,4% 382 78,4% Limitado pero no gravemente 52 a 18,1% 35 a 17,6% 87 17,9% Gravemente limitado 8 a 2,8% 10 a 5,0% 18 3,7% Nota: los valores de la misma fila y subtabla que no comparten el mismo subíndice son significativamente 1. Las pruebas se ajustan para todas las comparaciones por parejas dentro de una fila de cada subtabla más interna utilizando la corrección Bonferroni. 3.1.3.1. Estado de Salud General Se observa una distribución bastante uniforme en el estado de salud general entre los años. En ambas fases de la encuesta, más de la mitad de los participantes informaron un estado de salud 'Bueno' (58,3% en 2020 y 58,8% en 2021). Las categorías 'Malo/Muy Malo' y 'Regular' también se mantuvieron relativamente estables. Esto podría interpretarse como una señal de que el estado general de salud no ha experimentado cambios drásticos en el período de tiempo considerado. 3.1.3.2. Problemas de Salud En lo que respecta a la presencia de problemas de salud, se observa una disminución ligera pero notable del 38,5% en 2020 al 30,7% en 2021. Aunque esta diferencia no se señala como estadísticamente significativa en la tabla, podría merecer una investigación adicional para entender las dinámicas subyacentes. 35 3.1.3.3. Limitaciones Funcionales En cuanto a limitaciones funcionales, la mayoría de los encuestados en ambos años reportaron no estar limitados (79,2% en 2020 y 77,4% en 2021). Las categorías 'Limitado pero no gravemente' y 'Gravemente limitado' muestran también una estabilidad temporal. 3.1.3.4. Importancia de la Estabilidad en las Variables Es crucial subrayar la importancia de la estabilidad en estas variables a lo largo del tiempo, especialmente si se consideran como control en análisis posteriores. La consistencia a lo largo del tiempo añade robustez a los hallazgos y facilita la interpretación de los cambios en otras variables de interés. En resumen, los datos sugieren que no hay diferencias significativas en las dimensiones de la salud evaluadas entre 2020 y 2021. Este hallazgo podría ser un indicativo de la resiliencia de la población estudiada o de la efectividad de intervenciones sanitarias y sociales en mitigar el impacto de factores adversos en la salud durante este período. 3.1.4. Características económicas por Año de la Encuesta La Tabla 5 presenta un análisis comparativo de diferentes tipos de renta y prestaciones para los años 2020 y 2021 utilizando la prueba U de Mann-Whitney. Es pertinente notar que las puntuaciones Z se han estandarizado, lo que facilita la comparación entre diferentes tipos de ingresos y prestaciones. Tabla 5. Prueba U Mann-Whitney Renta y prestaciones por Año de Encuesta Año de encuesta 2020 2021 Media Desviación estándar Media Desviación estándar u estandarizad o p Puntuación Z: Renta neta monetaria 0,08881 1,10963 -0,12852 0,80110 -1,94800 0,05100 Puntuación Z: Prestacione s por desempleo -0,19899 0,86510 0,28799 1,10851 6,38600 <,001 Puntuación Z: Prestacione s por jubilación -0,01504 0,90616 0,02176 1,12406 -0,08400 0,93300 Puntuación Z: Prestacione s por supervivenci a -0,02529 0,83645 0,03660 1,19922 0,12100 0,90400 Puntuación Z: Prestacione s por enfermedad -0,02881 0,88523 0,04169 1,14705 1,10900 0,26700 Puntuación Z: Prestacione s por invalidez 0,06851 1,18327 -0,09915 0,63904 -2,02600 0,04300 36 3.1.4.1. Renta Neta Monetaria En el caso de la renta neta monetaria, se observa una ligera diferencia entre los dos años, pero el valor p de 0,051 está justo en el umbral de la significancia estadística al nivel del 5%. Esto sugiere que podría haber una diferencia marginal en la renta neta monetaria entre los dos años, aunque no es lo suficientemente fuerte como para afirmarlo categóricamente. 3.1.4.2. Prestaciones por Desempleo En contraste, las prestaciones por desempleo muestran una diferencia significativa (p < 0,001) con un valor de U estandarizado de 6,386. Este resultado indica que hay cambios substanciales en las prestaciones por desempleo entre los dos años estudiados. 3.1.4.3. Otros Tipos de Prestaciones Para las otras categorías de prestaciones (jubilación, supervivencia, enfermedad e invalidez), los valores p son considerablemente más altos que 0,05, lo que sugiere que no hay diferencias estadísticamente significativas entre los años 2020 y 2021 para estas variables. 3.1.4.4. Prestaciones por Invalidez Cabe destacar que, en el caso de las prestaciones por invalidez, el valor p es de 0,043, lo que indica que hay una diferencia significativa entre los dos años, aunque el efecto es más moderado en comparación con las prestaciones por desempleo. 3.1.4.5. Síntesis En resumen, los resultados sugieren que las prestaciones por desempleo y, en menor medida, las prestaciones por invalidez son las únicas que muestran cambios significativos entre los años 2020 y 2021. Estas diferencias podrían estar reflejando cambios en las condiciones económicas o políticas que afectan a estos dos tipos de prestaciones en particular. La estabilidad en las otras formas de renta y prestaciones podría interpretarse como una señal de que las condiciones subyacentes para estos ingresos se han mantenido más o menos constantes durante el período considerado. 3.2. Indicadores de calidad vida: análisis de regresión múltiple Dada la singularidad del contexto pandémico y su impacto potencialmente disruptivo en la calidad de vida, este estudio opta por profundizar en la influencia específica del 'Año de la Encuesta' sobre los indicadores seleccionados de calidad de vida. 37 Aunque una exploración más amplia de variables adicionales podría ofrecer un modelo más holístico, la urgencia de comprender los efectos inmediatos y específicos de la pandemia de COVID-19 justifica una focalización en esta variable temporal. Las ventajas de este enfoque serían: 1. Especificidad y Pertinencia: Este enfoque permitirá un análisis riguroso del impacto directo que la temporalidad pandémica ha tenido sobre los indicadores de calidad de vida laboral, lo cual es coherente con los objetivos primarios de esta investigación. 2. Claridad Interpretativa: Un número reducido de variables facilitará la interpretación de los resultados, permitiendo que se destaque claramente la influencia del Año de la Encuesta. 3. Poder Explicativo: Este método tiene el potencial de revelar si el Año de la Encuesta actúa como una variable explicativa robusta, lo cual podría ser un hallazgo significativo en el contexto de las fluctuaciones observadas en la calidad de vida durante el período pandémico. 4. Economía de Recursos: Este enfoque, al ser más delimitado, permite una optimización de los recursos disponibles, tanto en términos de tiempo como de capacidad analítica. Por tanto, se realizarán análisis de regresión múltiple para cada uno de los indicadores de calidad de vida en los que se ha observado una variación significativa en función del Año de la Encuesta. Estos modelos buscarán determinar la capacidad explicativa de esta variable en comparación con otros factores demográficos y laborales incluidos en el estudio. 3.2.1. Nivel de estudios (Capital humano). 3.2.1.1. Variable dependiente y factores predictores La variable independiente fue el nivel de estudios, variable considerada un componente del capital humano y, por tanto, un indicador de calidad de vida. En concreto, la categoría que se tomó como referencia fue la “orientación y formación profesional” que incluye no solo la formación profesional reglada, sino también la orientación y formación impartida por las empresas a los trabajadores. En el contexto de este estudio, que tiene como objetivo primordial analizar la Calidad de Vida Laboral en el sector turístico de Andalucía antes y después de la pandemia por COVID-19, la elección de la categoría de Formación Profesional (FP) como referencia en el análisis se justifica por múltiples razones. 38 Relevancia en el Sector Turístico: Primero, es importante destacar que la Formación Profesional tiene una relevancia especial en el sector turístico. Las competencias técnicas y prácticas que se adquieren en este tipo de formación son altamente valoradas en el sector, lo que hace que sea una categoría significativa para el análisis. Cambios Temporales Significativos: Los datos preliminares muestran que la proporción de individuos con FP experimentó un incremento notable desde el año 2020 al 2021, un período que coincide con la pandemia de COVID-19. Este cambio sugiere que la categoría de FP podría ofrecer insights particulares sobre cómo la crisis sanitaria ha influido en la formación y, por ende, en la calidad de vida laboral. Adaptabilidad y Resiliencia: La FP suele enfocarse en habilidades prácticas y directamente aplicables, que son especialmente valoradas en períodos de incertidumbre económica y laboral como el que ha generado la pandemia. Implicaciones para el Empleo: Las competencias adquiridas a través de la FP son directamente transferibles a las necesidades laborales del sector turístico, lo que podría tener implicaciones en la calidad de vida laboral durante el período de recuperación económica. Interés en la Evolución Temporal: Finalmente, al utilizar la FP como categoría de referencia, este estudio permite un análisis más profundo de la evolución temporal de la formación en el sector turístico, lo cual es crucial para entender los efectos a largo plazo de la pandemia en la calidad de vida laboral. Por todas estas razones, se considera que la elección de la Formación Profesional como categoría de referencia es la más apropiada para los objetivos y el contexto de esta investigación. En cuanto a los factores predictores, en este modelo fueron los siguientes: - Edad (transformada en categorías según percentiles de la escala). - Sexo - Estado Civil - Ocupación Actual o Última - Año de la Encuesta 39 3.2.1.2. Validez del Modelo - Logaritmo de la verosimilitud -2: El valor es de 549,471 para el modelo final, en comparación con 857,102 para el modelo solo con la intersección. Esto señala una mejora significativa en la capacidad del modelo para explicar la variabilidad en los datos. - Pruebas de la razón de verosimilitud: El valor del chi-cuadrado es de 307,631 con 40 grados de libertad y un p-valor < 0,001. Esto indica que el modelo es estadísticamente significativo en comparación con un modelo nulo. Tabla 6. Análisis de regrsión múltiple del nivel de estudios. Estimaciones de parámetro Estudios a B Desv. Error Wald gl Sig. Exp(B) confianza para Exp(B) inferior superior Hasta primaria Intersección -0,409 0,916 0,199 1 0,655 [Sexo=1] 0,213 0,522 0,166 1 0,684 1,237 0,444 3,442 [Sexo=2] 0 b 0 [Ocupación actual o última=1] -1,784 1,228 2,110 1 0,146 0,168 0,015 1,865 [Ocupación actual o última=2] -1,858 0,797 5,430 1 0,020 0,156 0,033 0,744 [Ocupación actual o última=3] 0,846 0,571 2,197 1 0,138 2,330 0,761 7,131 [Ocupación actual o última=4] 0 b 0 [Estado 0,212 0,853 0,062 1 0,803 1,237 0,233 6,576 [Estado -0,098 0,711 0,019 1 0,890 0,907 0,225 3,655 [Estado Civil=3] 0 b 0 [Edad=1] -3,653 0,795 21,133 1 0,000 0,026 0,005 0,123 [Edad=2] -1,909 0,721 7,003 1 0,008 0,148 0,036 0,610 [Edad=3] -1,152 0,641 3,224 1 0,073 0,316 0,090 1,111 [Edad=4] 0 b 0 [Año de encuesta=20 20] 1,982 0,460 18,560 1 0,000 7,254 2,945 17,868 [Año de encuesta=20 21] 0 b 0 Primera Etapa Secundaria Intersección 1,065 0,670 2,529 1 0,112 [Sexo=1] 0,059 0,365 0,026 1 0,872 1,061 0,519 2,168 [Sexo=2] 0 b 0 [Ocupación actual o última=1] -1,215 0,799 2,316 1 0,128 0,297 0,062 1,419 [Ocupación actual o última=2] -1,323 0,486 7,404 1 0,007 0,266 0,103 0,691 [Ocupación actual o última=3] 0,540 0,443 1,488 1 0,223 1,716 0,720 4,090 [Ocupación actual o última=4] 0 b 0 [Estado Civil=1] -0,187 0,615 0,092 1 0,761 0,829 0,248 2,771 [Estado Civil=2] -0,713 0,539 1,749 1 0,186 0,490 0,171 1,410 [Estado Civil=3] 0 b 0 [Edad=1] -1,772 0,474 13,989 1 0,000 0,170 0,067 0,430 [Edad=2] -0,120 0,441 0,074 1 0,786 0,887 0,374 2,105 [Edad=3] 0,013 0,468 0,001 1 0,977 1,014 0,405 2,537 [Edad=4] 0 b 0 [Año de encuesta=20 20] 1,425 0,332 18,462 1 0,000 4,158 2,171 7,966 [Año de encuesta=20 21] 0 b 0 40 (La tabla es tan extensa que continúa en la siguiente página) Segunda Etapa Secudaria Intersección -18,744 0,896 438,110 1 0,000 [Sexo=1] -0,451 0,464 0,945 1 0,331 0,637 0,256 1,582 [Sexo=2] 0b 0 [Ocupación actual o última=1] -1,009 1,026 0,967 1 0,325 0,365 0,049 2,722 [Ocupación actual o última=2] 0,425 0,623 0,466 1 0,495 1,530 0,452 5,185 [Ocupación actual o última=3] 0,728 0,606 1,442 1 0,230 2,071 0,631 6,791 [Ocupación actual o última=4] 0b 0 [Estado Civil=1] 0,172 0,774 0,050 1 0,824 1,188 0,261 5,416 [Estado Civil=2] -0,267 0,673 0,157 1 0,691 0,765 0,204 2,866 [Estado Civil=3] 0b 0 [Edad=1] -2,347 0,617 14,473 1 0,000 0,096 0,029 0,321 [Edad=2] 0,244 0,533 0,210 1 0,647 1,277 0,449 3,625 [Edad=3] 0,080 0,570 0,020 1 0,888 1,083 0,354 3,311 [Edad=4] 0b 0 [Año de encuesta=20 20] 20,462 0,000 1 770254042,60 770254042,60 770254042,60 [Año de encuesta=20 21] 0b 0 Universitaria Intersección -0,657 0,735 0,798 1 0,372 [Sexo=1] -0,439 0,339 1,674 1 0,196 0,645 0,332 1,254 [Sexo=2] 0b 0 [Ocupación actual o última=1] 1,129 0,748 2,279 1 0,131 3,093 0,714 13,403 [Ocupación actual o última=2] 1,388 0,513 7,329 1 0,007 4,008 1,467 10,951 [Ocupación actual o última=3] 0,936 0,525 3,179 1 0,075 2,550 0,911 7,135 [Ocupación actual o última=4] 0b 0 [Estado Civil=1] 0,576 0,611 0,889 1 0,346 1,779 0,537 5,896 [Estado Civil=2] -0,438 0,553 0,628 1 0,428 0,645 0,218 1,907 [Estado Civil=3] 0b 0 [Edad=1] -1,203 0,441 7,441 1 0,006 0,300 0,126 0,713 [Edad=2] 0,274 0,441 0,385 1 0,535 1,315 0,554 3,123 [Edad=3] 0,303 0,456 0,440 1 0,507 1,354 0,553 3,311 [Edad=4] 0b 0 [Año de encuesta=20 20] 1,694 0,324 27,277 1 0,000 5,441 2,881 10,275 [Año de encuesta=20 21] 0b 0 a. La categoría de referencia es: Orientación y FP. b. Este parámetro está establecido en cero porque es redundante. 41 El estudio ofrece una base sólida para futuras investigaciones y para la formulación de políticas destinadas a abordar estas desigualdades. Se recomienda llevar a cabo estudios longitudinales y cualitativos para profundizar en las causas subyacentes de estas disparidades. 3.2.3.2. Modelo de regresión de la prestación de desempleo El presente análisis de regresión multivariante tiene como objetivo discernir los factores determinantes de las prestaciones por desempleo en el sector turístico de Andalucía. Este modelo complejo incorpora diversas variables, como la ocupación, edad, año de la encuesta, género, experiencia laboral, tipo de contrato y nivel de educación. Las métricas resumidas del modelo son las siguientes: - R: 0,296 - R2: 0,087 - R2 ajustado: 0,053 - Error estándar de la estimación: 1,0275 Estos indicadores sugieren que el modelo es capaz de explicar aproximadamente el 8,7% de la variabilidad en las prestaciones por desempleo. El modelo es estadísticamente significativo con un valor F de 2,569 y un nivel de significancia de 0,003. En lo que respecta a los coeficientes (v. Tabla 9), observamos que las variables más significativas son: - Año de la Encuesta (2021): Este coeficiente sugiere que el año 2021 tiene un impacto considerable en las prestaciones por desempleo. - Experiencia Laboral (Puntuación Z: Años trabajados remuneradamente): La experiencia laboral muestra una correlación positiva con las prestaciones por desempleo. - Tipo de Contrato (Contrato temporal de duración determinada): Este tipo de contrato también se asocia de manera significativa con las prestaciones por desempleo. 48 Tabla 9. Regresión prestación desempleo. Coeficientes a Modelo Coeficientes no estandarizados Coeficientes estandarizad os t Sig. B Desv. Error Beta 1 (Constante) -0,258 0,202 -1,279 0,202 Ocupacion= 0,255 0,365 0,039 0,697 0,486 Gerentes de hoteles, restaurantes , comercios y otros servicios Ocupacion= 0,054 0,149 0,024 0,360 0,719 Camareros, Cocineros, Guías turísticos, etc. Ocupacion= 0,045 0,185 0,017 0,243 0,808 Conductores de vehículos y operadores de otros equipos Puntuación -0,097 0,099 -0,087 -0,972 0,332 Z: Edad AñoEnc=202 0,558 0,138 0,244 4,030 0,000 1.0 Sexo=Mujer 0,033 0,138 0,016 0,240 0,811 Puntuación 0,249 0,107 0,222 2,325 0,021 Z: Años trabajados remunerada mente Contrato=Co 0,444 0,152 0,179 2,932 0,004 ntrato temporal de duración determinada Estudios=Ha -0,010 0,253 -0,002 -0,038 0,970 sta primaria Estudios=Se -0,018 0,196 -0,006 -0,094 0,925 gunda Etapa Secudaria Estudios=Or -0,129 0,199 -0,045 -0,650 0,516 ientación y FP Estudios=Un -0,123 0,169 -0,057 -0,731 0,465 iversitaria a. Variable dependiente: Puntuación Z: Prestaciones por desempleo El modelo revela que ciertos factores como el año de la encuesta, la experiencia laboral y el tipo de contrato tienen un impacto significativo en las prestaciones por desempleo en el sector turístico de Andalucía. Sin embargo, la capacidad explicativa del modelo es limitada, lo que sugiere la necesidad de incorporar más variables o realizar análisis adicionales para mejorar la comprensión del fenómeno. Este análisis puede servir como una base inicial para políticas de intervención y para futuras investigaciones académicas. 49 3.2.3.3. Modelo de regresión de la prestación por invalidez El análisis de regresión que nos ocupa tiene como objetivo identificar los factores que influyen en las prestaciones por invalidez en el sector turístico de Andalucía. El modelo utiliza un conjunto de variables que incluyen ocupación, edad, año de la encuesta, género, experiencia laboral, tipo de contrato y nivel educativo. Las métricas globales del modelo son: - R: 0,283 - R2: 0,080 - R2 ajustado**: 0,046 - Error estándar de la estimación: 0,8642 Estos resultados sugieren que el modelo es capaz de explicar aproximadamente el 8% de la variabilidad en las prestaciones por invalidez. La prueba ANOVA indica que el modelo es estadísticamente significativo, con un valor F de 2,329 y un nivel de significancia de 0,007. Los coeficientes más destacados en términos de significancia estadística son (v. Tabla 10): Tabla 10. Modelo de regresión de las prestaciones por invalidez. Coeficientes. a Modelo Coeficientes no estandarizados Coeficientes estandarizad os t Sig. B Desv. Error Beta 1 (Constante) 0,300 0,118 2,542 0,011 Puntuación 0,286 0,083 0,309 3,462 0,001 Z: Edad AñoEnc=202 -0,226 0,114 -0,118 -1,980 0,049 1.0 Sexo=Mujer -0,222 0,102 -0,126 -2,165 0,031 Puntuación -0,204 0,090 -0,217 -2,273 0,024 Z: Años trabajados remunerada mente Contrato=Co -0,112 0,125 -0,054 -0,893 0,373 ntrato temporal de duración determinada Estudios=Ha -0,409 0,212 -0,115 -1,931 0,054 sta primaria Estudios=Se -0,198 0,159 -0,081 -1,243 0,215 gunda Etapa Secudaria Estudios=Or -0,141 0,161 -0,058 -0,871 0,385 ientación y FP Estudios=Un -0,087 0,130 -0,048 -0,671 0,503 iversitaria a. Variable dependiente: Puntuación Z: Prestaciones por invalidez 50 - Edad (Puntuación Z: Edad): Un incremento en la edad se asocia positivamente con las prestaciones por invalidez. - Año de la Encuesta (2021): Este coeficiente negativo sugiere que las prestaciones por invalidez han disminuido en el año 2021 en comparación con otros períodos. - Género (Mujer): Ser mujer parece estar asociado negativamente con las prestaciones por invalidez. - Experiencia laboral (Puntuación Z: Años trabajados remuneradamente): Este coeficiente negativo indica que más años de trabajo están asociados con menores prestaciones por invalidez. El modelo arroja luz sobre varios factores que tienen un impacto significativo en las prestaciones por invalidez en el sector turístico de Andalucía. No obstante, la capacidad explicativa del modelo es modesta, lo cual sugiere la posibilidad de introducir más variables o efectuar análisis complementarios para una mayor comprensión del fenómeno bajo estudio. Estos hallazgos podrían servir como base para futuras investigaciones y para el diseño de políticas públicas enfocadas en este ámbito. 4. Discusión El presente estudio ha buscado abordar de manera rigurosa el impacto de la pandemia de COVID-19 en la Calidad de Vida Laboral en el sector turístico de Andalucía, utilizando indicadores múltiples y análisis estadísticos complejos. Los hallazgos aportan una base sólida para la comprensión de los múltiples factores que inciden en la calidad de vida laboral, desde el capital humano hasta la naturaleza de los contratos laborales, pasando por la renta neta y las prestaciones por desempleo e invalidez. En esta sección, se busca sintetizar, interpretar y discutir estos resultados en el contexto de la literatura existente, así como subrayar sus implicaciones prácticas y teóricas. 4.1. Sobre el Enfoque Metodológico y sus Virtudes Antes de adentrarnos en los resultados específicos, es pertinente reconocer que la elección del enfoque metodológico, centrado en el 'Año de la Encuesta', brinda una lente focalizada para entender el impacto temporal específico de la pandemia. Esta decisión metodológica se justifica en la necesidad imperante de comprender los efectos disruptivos de la crisis sanitaria en el ámbito laboral, y resulta especialmente relevante dado el carácter dinámico y sensible del sector turístico a factores externos. 51 4.2. Capital Humano y Generación de Edad Los hallazgos relacionados con el capital humano, específicamente la Formación Profesional (FP), resaltan la importancia de este tipo de formación en el sector turístico. La menor probabilidad de acceder a oportunidades de formación en individuos más jóvenes podría interpretarse como una manifestación de precariedad laboral generacional. Este fenómeno, en el que los trabajadores más jóvenes se encuentran en una situación de desventaja, ha sido explorado en investigaciones previas (Cahill et al, 2015), y podría tener implicaciones significativas en el desarrollo de políticas laborales inclusivas. 4.3. Contratos Laborales en un Contexto de Crisis Los resultados en torno al tipo de contrato sugieren una correlación positiva entre la experiencia laboral acumulada y la probabilidad de poseer un contrato de duración indefinida. Este hallazgo puede estar alineado con la teoría del "capital humano" (Becker, 1964), donde los empleados con una mayor acumulación de habilidades y competencias disfrutan de una mayor seguridad laboral. Asimismo, la disminución en la probabilidad de tener un contrato temporal en 2021 podría reflejar un efecto de ajuste en el sector ante la crisis sanitaria, posiblemente conduciendo a una reducción en la contratación de empleados temporales. 4.4. Desigualdades en la Renta Neta y Prestaciones Los resultados respecto a la renta neta ponen en evidencia desigualdades ocupacionales, de género y de edad, corroborando hallazgos previos en la literatura (Blau & Kahn, 2017; Neumark & Postlewaite, 1998) Este fenómeno requiere una atención especial, en tanto que la desigualdad salarial pueda tener efectos a largo plazo en la calidad de vida de los trabajadores. Por otro lado, el impacto del año 2021 en las prestaciones por desempleo e invalidez podría estar relacionado con las políticas de emergencia implementadas en respuesta a la pandemia, aunque esto requeriría de investigaciones adicionales para confirmar esta hipótesis. 4.5. Limitaciones y Futuras Líneas de Investigación Es crucial señalar que, aunque los modelos son estadísticamente significativos, su capacidad explicativa varía. Esto sugiere que hay factores adicionales, no examinados en este estudio, que podrían ofrecer una comprensión más completa de la calidad de vida laboral en el sector turístico. 52 Futuras investigaciones podrían beneficiarse de un enfoque más holístico que incluya variables psicosociales, condiciones laborales más específicas o incluso factores macroeconómicos. 4.6. Implicaciones Prácticas Las evidencias aquí presentadas deberían servir como un llamado a la acción para los formuladores de políticas, especialmente en lo referente a la formación profesional y las desigualdades en el empleo. La creación de políticas laborales que mitiguen estas desigualdades podría tener un impacto significativo en la calidad de vida de los trabajadores del sector turístico, que ya de por sí se enfrenta a retos considerables debido a la pandemia. 5. Conclusión/es La investigación llevada a cabo para la realización de este trabajo pone de manifiesto una serie de inferencias que a continuación detallaremos. En primer lugar, se sostiene la existencia de una gran diferencia entre las distintas ocupaciones existentes en el sector, siendo el puesto de gerente un cargo con mejores condiciones laborales que otros como cocinero, camarero o recepcionista, los cuales poseen una menor calidad de vida laboral. Esto se refleja en aspectos como la retribución (un gerente cobra más que un camarero o un recepcionista). A continuación, un factor que cobra gran relevancia y que resulta fundamental para determinar las condiciones laborales del empleado es la edad, ya que los trabajadores más jóvenes poseen una menor retribución ya que poseen una formación menor. Esta desigualdad se refleja también en el género, siendo las mujeres las que poseen en general una remuneración menor. Es importante que se apliquen políticas que mejoren la situación de estos colectivos para reducir la desigualdad existente en el sector en estos ámbitos. Otro aspecto fundamental es el aumento de la contratación indefinida frente a la temporal, habiéndose producido un incremento de un 11,2% de la primera en detrimento de la segunda en el año 2021 con respecto al año anterior. Esto puede ser un efecto de la modificación de los contratos temporales a contratos fijos discontinuos. 53 Además, cabe destacar la importancia del nivel de formación recibido y la experiencia en el sector. Resulta esencial para poseer una mejor calidad de vida laboral tener años de experiencia en el sector y una mayor formación, ya que los datos avalan que este perfil de trabajadores obtiene una retribución mejor, tienen un mayor porcentaje de contratos indefinidos y por tanto, se encuentran en una situación menos precaria que aquellos menos formados o con una experiencia menor en el sector. Este hecho se ha hecho notar entre los años 2020 y 2021, produciéndose un incremento considerable de un 24,6% en la formación profesional de los empleados. Para finalizar y en consonancia con el objetivo principal del trabajo, se sostiene que la calidad de vida laboral ha mejorado en algunos aspectos como la formación profesional de los trabajadores y el tipo de contratación de los mismos. No obstante, sería importante aplicar medidas que ayuden a corregir las desigualdades existentes dentro del sector turístico andaluz, en aspectos relevantes como la retribución (Reducir la brecha de género y edad) y la igualdad de oportunidades laborales y en la formación de los jóvenes con respecto al resto de la población activa. Este estudio contribuye de manera significativa al cuerpo de conocimiento existente sobre la calidad de vida laboral en el sector turístico, especialmente en el contexto andaluz y en un periodo tan crítico como lo ha sido la pandemia de COVID- 19. Los hallazgos, aunque focalizados, ofrecen un panorama complejo y matizado que puede servir de base para futuras investigaciones y políticas laborales más equitativas y eficaces. 54 6. Referencias bibliográficas: Adisa, T., & Gbadamosi, G. (2019). Regional crises and corruption: the eclipse of the quality of working life in Nigeria [Article]. Employee Relations, 41(3), 571-591. https://doi.org/10.1108/ER-02-2018-0043 Becker, G. S. (1964). Human Capital Theory. Columbia, New York. Blau, F. D., & Kahn, L. M. (2017). The Gender Wage Gap: Extent, Trends, and Explanations. Journal of Economic Literature, 55(3), 789–865. Boto-Garcia, D., & Banos-Pino, J. (2021). Deep habits and travel resilience after COVID-19 [Article|Early Access]. Tourism Economics, Article ARTN 13548166211052139. https://doi.org/10.1177/13548166211052139 Cahill, K. E., Giandrea, M. D., & Quinn, J. F. (2015). 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