Indicadores y fuentes estadísticas para el análisis de los mercados de trabajo

Introducción: La difi cultad de medir en Economía. CAPÍTULO 1 1 CAPÍTULO 1. Introducción: La difi cultad de medir en Economía 2 Introducción: La difi cultad de medir en Economía. CAPÍTULO 1 3 Actualmente, un importante número de investigadores y analistas económicos cuestionan seriamente la pertinencia y la calidad de la información económica de carácter cuantitativo ofrecida por los organismos estadísticos oficiales y privados encargados de su elaboración, y que es empleada en el análisis económico y la toma de decisiones. Las estadísticas económicas, y en especial las Cuentas Nacionales, que son el principal referente estadístico de la economía de un país y la representación oficial de la riqueza del mismo, adolecen de graves deficiencias que las invalidan como reflejo de la realidad económica que tratan de representar. No corresponde aquí entrar a detallar estas carencias, pero al menos procederemos a enumerarlas para dejar constancia de ellas1. La marginación de los problemas ambientales derivados de la actividad económica, el olvido del desigual reparto de la riqueza generada, la ignorancia de lo financiero, la ambigüedad e indefinición de los conceptos económicos que emplea y los criterios de valoración monetaria utilizados, cuestionan la validez y la pertinencia de la cuantificación que hoy se realiza en el campo económico. Por otra parte, un cúmulo de problemas técnicos, estadísticos e instrumentales, derivados del propio proceso de medición, vician de forma importante dicho proceso y nos hacen dudar, muy seriamente, de la fiabilidad, en cuanto a exactitud y precisión, de las estadísticas e indicadores económicos. Entre estos problemas destacan: la propia naturaleza no experimental de los hechos económicos, los errores derivados de los elementos –observador, cuestionario e informante– del proceso de medición, los problemas de agregación y los errores contables, la propagación de errores mediante las operaciones de cálculo, la influencia del factor tiempo y el inadecuado instrumental empleado por los economistas para analizar la complejidad, que como en el resto de disciplinas científicas, se da en Economía. Si añadimos los problemas derivados de la globalizada y cambiante actividad económica actual, donde a medida que se desregulan las economías se incrementan los intercambios, tanto financieros como de bienes y servicios, y los movimientos de personas y capitales; aumenta la imbricación de las empresas por la organización en redes; el sector primario se industrializa y la industria se terciariza; se amplían las transacciones invisibles, y la propia información, junto con la comunicación, adquieren un relevante valor económico2, comprenderemos la enorme dificultad para obtener medidas o estimaciones, exactas y precisas, del paro, el PIB, los precios, las operaciones financieras o cualquier concepto o aspecto económico. Obviamente, los economistas somos conocedores de estas deficiencias. Pese a ello, al igual que no cuestionamos las herramientas analíticas empleadas y la axiomática que sustenta la teoría económica, no nos preocupamos de estimar cuantitativamente los márgenes de error de las medidas económicas que realizamos, aduciendo para ello creencias tales como la compensación de los errores y la estabilidad de los sesgos en las medidas. Pero no considerar dichos márgenes de error impide la correcta contrastación empírica de la hipótesis y teorías, e incluso hace dudar del carácter científico de la Economía. En el ejercicio de la docencia, se pone en conocimiento de los alumnos cómo la acotada “realidad económica” que medimos por imperativos teóricos hace poco o nada relevante la información cuantitativa obtenida. En otras palabras, que la teoría sólo reconoce como “realidad económica” susceptible y necesaria de ser medida un restrictivo subconjunto de objetos susceptibles de ser apropiados, producidos y valorados. Dicha valoración se realiza en términos monetarios. Y que CAPÍTULO 1. Introducción: La difi cultad de medir en Economía 4 todo esto conlleva un olvido del ser humano y de la Naturaleza que cuestiona gravemente la capacidad explicativa de la realidad de la información cuantitativa obtenida. Asimismo, se les indica cómo la inexactitud y escasa fiabilidad de las estadísticas e indicadores económicos hace que muchos economistas señalen, como O. Morgenstern, que “... aun las cifras más ampliamente aceptadas suelen tener componentes de error de magnitudes insospechadas y, en consecuencia, hacen dudosos muchos análisis económicos que se aceptan corrientemente”. Ante esta información, la pregunta del alumno es inmediata: ¿Por qué y para qué seguimos midiendo en Economía en la forma en que lo hacemos? La respuesta, por parte de la doctrina económica convencional, es la siguiente: Se indica que pese a su inexactitud y escasa fiabilidad -que algunos reconocenlas actuales medidas que se realizan en Economía sirven adecuadamente como representación -poco clara, es verdady para conocimiento -escaso e inexactode la realidad. Pero, dada la complejidad de la realidad económica, se insiste en que es a lo más que podemos aspirar. Al menos, como en algunos casos su propio nombre señala, cumplen el papel de indicadores, orientando y ofreciendo indicios, anunciando o advirtiendo cómo y por dónde discurre la actividad económica. Se argumenta, metafóricamente, que ante la intensa oscuridad del escenario económico, fruto de la consustancial y fuerte incertidumbre que lo impregna, la débil luz de una vela -las medidas convencionalesresulta muy gratificante. Asimismo, se señala que aunque “el realismo de la medida en un nivel resulta discutible, el de sus variaciones lo es menos, en la medida en que las convenciones de registro están (relativamente) estabilizadas”. Es decir, que en la forma de empleo de las estadísticas económicas se justifica en parte la falta de realismo de éstas. Pero la porción de verdad que contienen estas argumentaciones queda menoscabada o desvirtuada por la realidad. Cotidianamente, observamos cómo la misma mano (poderideología-teoría) que sostiene la vela, dirige su débil resplandor sobre la parte del escenario que cree conveniente y, aún más, si lo que muestra no le es propicio –y por tanto, conveniente que se vea-, distorsiona mediante velos y encajes (manipulaciones) la imagen iluminada o, simplemente, apaga la vela. Metáforas aparte, con demasiada frecuencia se asiste al empleo engañoso y fraudulento de los datos y estadísticas mediante formas diversas. Amén de manipulaciones en los cálculos –a las que se harán referencia a lo largo de este texto para tratar de evitarlas– e interesadas interpretaciones de los indicadores para que éstos presenten una “realidad deseada”, se concretan a continuación, tomando como referencia la información fiscal de los últimos años, algunas de la estrategias de engaño más usuales (Fdez. Ordoñez, M.A, 2001): • Mientras se repite incesantemente la falsedad que se quiere imponer como verdad por medios de comunicación de alcance masivo, se desplazan, espacial o temporalmente, los datos correctos a informes y estudios a los que no accede la mayoría de los ciudadanos, o a revisiones posteriores, que pasan desapercibidas. Introducción: La difi cultad de medir en Economía. CAPÍTULO 1 5 Así, se dice y se repite que durante el quinquenio 1995-2000 ha bajado la presión fiscal en España. El informe de la OCDE muestra cómo, en dicho período, pasó del 32’8% del PIB en 1995 al 35’3% en 2000. • Se oculta o se manipula la información que contradice la “verdad” que se desea difundir. Según cuenta el autor citado, en un primer estudio realizado por el Ministerio de Hacienda sobre la repercusión por tramos de renta de la reforma fiscal de 1998, el aumento de la presión fiscal se había concentrado sobre las clases medias. Como dicho resultado no es electoralmente conveniente, el estudio no se difunde en estos términos y se reelaboran los cuadros y tablas estadísticas del mismo agrupando tramos de rentas altas y medias para que no pueda percibirse el carácter regresivo que propicia esta reforma fiscal. • No se elabora información sobre el asunto en cuestión que ponga en entredicho la idea que se quiere transmitir. Este secuestro de la información ha venido a denominarse “apagón estadístico”. Si no hay información, no hay necesidad de ocultarla, ni de manipularla. Se hace bastante difícil el conocimiento de la evolución en los últimos años de la cuestión fiscal. Los trabajos del Instituto de Estudios Fiscales sobre las fuentes tributarias de empleo, salarios y pensiones, empresas y las cuentas de las sociedades están paralizados, y el último panel de IRPF es de 1995. Obviamente, la instrumentalización política y económica de las estadísticas no es una novedad, ni es patrimonio de ningún poder o ideología3. En su libro Equívocos y falacias en la interpretación estadística, S.K. Campbell (1981) señala cómo durante la época estalinista, en la extinta U.R.S.S., la veracidad de las estadísticas se consideraba un lujo burgués, y las propias estadísticas, un instrumento al servicio de la revolución, utilizadas para la movilización y animación de la masa trabajadora en pos de los objetivos marcados en los planes económicos quinquenales. También O. Morgenstern (1970), en su libro Sobre la exactitud de las observaciones económicas, pone en boca de una primera figura europea (sic), encargada de la administración del Plan Marshall, la siguiente confesión: “Realizaremos cualquier estadística que creamos nos ayude a sacar a los Estados Unidos tanto dinero como podamos. Las estadísticas que no tengamos, pero que necesitemos para justificar nuestras demandas, las fabricaremos simplemente”. Más recientemente, hemos conocido cómo, ante el intento por parte del Pentágono de crear una Oficina de Información Estratégica para “intoxicar” a la prensa internacional, o en palabras del secretario de Defensa, Donald Rumsfeld, “para utilizar ocasionalmente el engaño táctico contra el enemigo”, varios miembros del Congreso estadounidense expresaron su oposición rotunda a la creación de dicha oficina argumentando que ello supondría desplazar hacia el Ejército una tarea, la desinformación, que siempre había recaído en el Departamento de Estado y en la CIA (El País, 26.02.2002). Item más, centrados en el ámbito económico, las habituales tergiversaciones y engaños han llevado a organizaciones como el Center for American Progress a la creación de una página web titulada “Afirmaciones frente a hechos”, donde confrontan sistemáticamente con la realidad las afirmaciones gubernamentales para tratar de corregir las frecuentes “distorsiones” de las informaciones oficiales. CAPÍTULO 1. Introducción: La difi cultad de medir en Economía 6 Los que, por razones profesionales, nos movemos en el apasionante y controvertido campo de la medición en Economía, sabemos lo arduo de esta tarea. Aun para el acotado campo de la realidad, que la teoría económica convencional señala como realidad económica necesaria y susceptible de ser medida, el conjunto de dificultades conceptuales, operativas e instrumentales que ya se ha señalado y que sería prolijo volver a enumerar, confieren carácter épico a la obtención de medidas económicas relativamente exactas y fiables. Igualmente, somos conscientes del buen hacer profesional y del abnegado, y nunca bien ponderado, esfuerzo de los profesionales y trabajadores de los servicios públicos estadísticos –generalmente, con escasa dotación presupuestaria– para la consecución de unas estadísticas económicas de calidad. Por ello, nos incomoda especialmente que “directrices y manipulaciones políticas” y actitudes poco adecuadas de determinados cargos públicos ensombrezcan el brillante trabajo de estos profesionales. Aunque queda claro nuestro rechazo a este tipo de prácticas fraudulentas, la importancia del tema requiere que se analicen con mayor detalle las importantes razones que justifican que, en Economía, se mida del modo en que lo hacemos. La primera y esencial de estas razones es que esta manera de medir justifica, da soporte y retroalimenta a la propia teoría económica que la fundamenta, así como a la ideología subyacente a la misma, contribuyendo con ello al mantenimiento del statu quo. Pues como reconoce, entre otras, una voz tan autorizada como la de J.A. Schumpeter, aunque traten de presentarlas como alejadas o independientes, la línea que separa la investigación científica en asuntos económicos y la ideología es prácticamente inexistente. Pero, sentada esta clara y fundamental premisa y, en cierta forma, ligadas a ella, intuimos otras razones de carácter operativo. Las medidas económicas son un instrumento nacido para conocer la realidad económica, tomar decisiones de actuación sobre ella y evaluar los resultados. Pero una vez impuesto y aceptado que las cifras económicas representan o, más exactamente, “son” la realidad económica, y siendo fácilmente accesible su manipulación contable, las estadísticas e indicadores económicos se emplean como justificadores idóneos de las políticas económicas implementadas, e incluso como genuinos instrumentos de política económica. Así, una rebaja, mediante cambios metodológicos “científicos” y “objetivos” en la tasa de variación del IPC es, en realidad, la aplicación de una política de rentas con unos claros beneficiarios, puesto que pensiones y salarios acusan dicha rebaja. Esta forma de manipulación es especialmente atractiva para los políticos, puesto que gracias a un “inmaculado” sistema técnico consiguen un importante ahorro para la Seguridad Social, mejoran el crecimiento, reducen el déficit… En la misma línea, y como detallamos más adelante, con algunos cambios o retoques en la definición de parado se consigue un importante objetivo de política económica: la reducción del desempleo. Esta función instrumental y justificadora de las estadísticas económicas viene facilitada porque, lejos del ideal de Popper de la ciencia como representación mental objetiva de la realidad y de validez universal, la ciencia realizada o aplicada, sobre todo en el campo económico y social, se acerca más al concepto de representación mental subjetiva de Khun, que la considera como una construcción social. Así, nos parece razonable pensar que existe una realidad física, que percibimos de una determinada forma por nuestros sentidos. Para conseguir explicarla o más Introducción: La difi cultad de medir en Economía. CAPÍTULO 1 7 exactamente, como señalan algunos autores, interpretarla, las teorías científicas de los físicos, mediante el lenguaje discursivo o numérico, elaboran una “realidad física” cuyo carácter objetivo y de construcción lingüística y social puede ser objeto de discusión. Pero en el ámbito de la Economía no existe una realidad económica sin comillas. Es la propia ciencia económica la que crea la “realidad económica”. Por ejemplo, al distinguir entre bienes libres, a los que excluye de dicha “realidad”, y bienes económicos. De forma más concreta, en la realidad física parece existir un fenómeno, que los humanos percibimos de una manera o forma determinada, al que los físicos denominan electricidad. Su existencia (objetiva) es independiente de que podamos denominarla, explicarla é, incluso, medirla. Por el contrario, en Economía, los conceptos y entes que se manejan no son independientes de la propia teoría económica que los produce. Así, por ejemplo, sucede con los precios, que dicha teoría emplea como expresión monetaria de la relación de intercambio y los supone determinados por el libre juego de la oferta y la demanda en el mercado, obviando otros factores que también los condicionan4. A diferencia de la electricidad u otras magnitudes físicas cuya existencia es independiente de que haya sido medida o cuantificada, los precios, que son una reducción a pura relación cuantitativa del valor de cambio, sólo existen cuando se les asigna la expresión numérica que dicta la teoría. Incluso los valores, que algunos confunden neciamente con aquéllos, también deben su existencia a la propia teoría económica, puesto que de los objetos o de los hechos no se derivan valores; los valores se eligen. Por ello, a nuestro juicio, la “realidad económica” es una mera construcción lingüística y social elaborada por la propia teoría económica. Es precisamente este carácter subjetivo y de construcción social de las definiciones, conceptos y medidas económicas lo que hace factible la instrumentalización política de las estadísticas e indicadores económicos, para distorsionar u ocultar la realidad y su utilización como instrumento político-económico para actuar sobre dicha realidad. Porque la acción de medir, como la de definir, nunca es inocente. Al emplear cierta definición o determinada medida, estamos realizando un pacto o convenio sobre la realidad que vamos a presentar. En Economía los conceptos y definiciones carecen del carácter de generalidad o uniformidad que poseen los conceptos empleados en otros campos científicos. Esto favorece que se cambien o empleen diferentes definiciones de un mismo concepto, con el objetivo de obtener cifras coincidentes con determinados intereses (políticos, publicitarios, económicos...), y permite un uso perverso de los indicadores y estadísticas económicas, al ser destinados a un uso diferente -ocultar, distorsionar o manipular la realidadal que motivó su creación -conocerla, para lo que, al parecer, no sirven. La medición en el mercado de trabajo es un campo especialmente abonado para el empleo de los convencionalismos en que se basan las medidas económicas con el fin de tergiversar la realidad en un determinado sentido. Aun sin llegar al keynesiano objetivo del pleno empleo, una alta ocupación, con buenas relaciones laborales y condiciones de trabajo, es la mejor garantía de la buena salud económica y social de un país, puesto que la principal fuente de ingresos y el nivel de vida de la mayor parte de sus habitantes es su propia fuerza de trabajo. Por ello, que las estadísticas laborales presenten CAPÍTULO 1. Introducción: La difi cultad de medir en Economía 8 un panorama aceptable de la realidad laboral sirve para convencer a la población de que las políticas implementadas son adecuadas y ayuda a mantener la estabilidad económica y social. Así, en lo que R. Passet (2001) considera la contribución más eficaz de Margaret Thatcher a la lucha contra el paro en su país, entre los años 1979 y 1997, el modo de cálculo del paro británico se modificó 32 veces, siempre en la dirección de reducir el número de parados. Tambien se pueden mencionar los progresos en la mejora de las cifras de paro de los Países Bajos por razón de la catalogación como inválidos5 de 800.000 personas, subterfugio mediante el cual, como señala la OCDE, el porcentaje de parados, que estaba oficialmente en el 6% en 1995, se habría situado en el 20%. La propia definición de ocupado propuesta por la OIT supone la convalidación de todo tipo de trabajo precario y permite ofrecer unas elevadas cifras de ocupación, o, como se explicitará más adelante, las modificaciones en la definición de parado constituyen la actuación política que en mayor medida ha reducido el número de desempleados en la Unión Europea. Es un lugar común la escasa fiabilidad que para gran parte de la población tienen las estadísticas, en general, y las estadísticas económicas, en particular. Esta falta de confianza es debida, en parte, a la falta de independencia y transparencia de los sistemas públicos de estadística. Ambas características, amén de ser importantes valores democráticos, generan una mayor confianza y credibilidad de los usuarios sobre las estadísticas que producen, y sirven como referentes para juzgar la calidad y el prestigio de dichos sistemas. Se atribuye a W. Churchill la maliciosa frase de que sólo creía en las estadísticas que él mismo falsificaba. Avanzar por la senda de la falta de independencia y transparencia solo conduce a que las estadísticas no sean creídas ni si quiera por los mismos que las elaboran. Por ello, junto con la perseverante defensa de su independencia, los organismos oficiales deben afanarse en ofrecer la más amplia y clara explicación posible de las metodologías y técnicas empleadas y sus efectos sobre los datos estadísticos que se obtienen. También se debe asumir, sin ningún tipo de complejo, los propios errores, así como manifestar las dudas y limitaciones que suscita la propia elaboración de información cuantitativa. Todo ello, acompañado de una total transparencia de todas las actuaciones. Estas normas de actuación consiguen que las estadísticas ganen credibilidad y son un buen camino para vencer el desconocimiento de la población sobre la información estadística. Pero la victoria sobre dicho desconocimiento también requiere un cierto esfuerzo formativo por parte de la población sobre estas cuestiones. Contribuir, modestamente, en esa formación es precisamente el objetivo que se pretende con el presente trabajo. Los usuarios de estadísticas, especialmente quienes trabajan con estadísticas laborales, encontrarán en el segundo capítulo de este texto un repaso de los principales instrumentos estadísticos y demográficos empleados en el análisis e investigación de los mercados de trabajo, detallando sus metodologías de elaboración, las limitaciones de su uso y la correcta interpretación de sus resultados. En el tercer capítulo, y siguiendo como guía un conjunto de indicadores señalados como claves por la Organización Internacional de Trabajo (OIT), se definen y describen la práctica totalidad de los indicadores –tanto de carácter demográfico como económico– que constituyen el núcleo o la base de la información cuantitativa de carácter laboral. Introducción: La difi cultad de medir en Economía. CAPÍTULO 1 9 Las diversas fuentes estadísticas que proporcionan información sobre los mercados de trabajo son el contenido del cuarto capítulo. Sobre cada una de ellas, se referencia su contenido, variables de interés, apuntes metodológicos, carencias y limitaciones, organismo productor y/o difusor de la información, así como la forma de acceso a dicha información. Debido a su importancia y frecuente uso en el estudio y la investigación laboral, a determinadas fuentes -en especial, la Encuesta de Población Activa (EPA), principal referente estadístico para estos análisis– se les dedica un tratamiento más detallado. Junto con información relativa a fuentes de carácter regional o internacional, este capítulo finaliza desglosando la información de carácter laboral que, sobre los mercados de trabajo español y andaluz, produce, recopila y difunde el IEA. La presente publicación se cierra con algunas aplicaciones prácticas que sirven para explicitar la forma en que puede ser utilizada la información ofrecida en los capítulos precedentes. Se indica la forma de acceder y obtener la información deseada y el manejo de dicha información mediante hojas de cálculo para la obtención de indicadores específicos para la investigación y estudio de los mercados de trabajo. El conjunto de la información esparcida en los diversos capítulos constituye, a nuestro juicio, un mínimo de conocimientos necesarios para abordar el análisis de los mercados de trabajo –al menos, de forma descriptiva– con ciertas garantías de éxito. Por ello, al ofrecer este trabajo recopilatorio, nuestro objetivo no es otro que ayudar en la tarea formativa sobre estadísticas laborales, tanto de los estudiantes de las diversas licenciaturas en ciencias sociales -para facilitarles sus estudios e investigaciones sobre los mercados de trabajo-, como del público en general, pues un correcto conocimiento sobre estas cuestiones ayudará a todos a ejercer la ciudadanía de forma más responsable y democrática. CAPÍTULO 2. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo 16 se conoce como Estadística Descriptiva, amén de que este tipo de herramientas estadísticas es el que con mayor frecuencia se encuentra en las investigaciones y trabajos publicados sobre los mercados de trabajo. 2.1.1. Homogeneidad: el problema de las definiciones La Estadística en general y, por tanto, la Estadística Económica, están estrechamente vinculadas con el problema de la medición, es decir, con asignar números a determinados comportamientos, propiedades, magnitudes y hechos. Esta forma amplia de entender la medida es propia de las ciencias sociales, donde con frecuencia aparecen conceptos no perfectamente delimitados, difíciles por tanto de definir, de límites borrosos o difuminados, que hacen que se confundan con otros conceptos, incluidos sus opuestos. La constante presencia de este tipo de conceptos, que Georgescu-Roegen denomina conceptos dialécticos, en el análisis de la realidad económica y social constituye la dificultad básica para establecer medidas en el mismo sentido que podemos hacerlo en el mundo de la física. Porque es fácil convenir que es imposible medir algo con sentido a menos que sepamos con precisión de qué se trata. Por esta razón, hemos considerado oportuno comenzar este apartado centrando nuestra atención en el problema de las definiciones. En el mundo de la Física y en otros campos científicos, los conceptos y definiciones poseen un carácter de generalidad o uniformidad del que carece la mayor parte de los conceptos económicos. En aquéllos, generalmente, las propiedades de “extensión” o “cantidad” son relevantes. Así, la tarea de medir e interpretar la medida del peso y la altura de una persona es bastante fácil, puesto que no existe problema en la definición de la propiedad a medir. Sin embargo, cuando se pretende medir la “pobreza” o el “desempleo”, o cualquier otro concepto de difícil delimitación –los calificados como dialécticos–, es esencial conocer qué entendemos por tal concepto, qué definición del mismo se va a utilizar. Así, por ejemplo, si se pretende calcular el desempleo, ¿a quien se considera desempleado o parado?, ¿se incluyen los estudiantes?, ¿y las amas de casas?, ¿incluimos a los subempleados?, ¿y a los que están temporalmente sin trabajo?... Esto favorece que se cambien o empleen diferentes definiciones de un mismo concepto, con el objetivo de obtener cifras coincidentes con determinados intereses (políticos, publicitarios, económicos,...), y permite un uso perverso de los indicadores y estadísticas económicas. Por que en el campo económico y social, la cuantificación “es también un producto social,(...), cargado de convencionalismos, estimaciones y ajustes relacionados con decisiones que implican un fuerte grado de subjetividad, y que sitúa a las cifras que se obtienen lejos de la “objetividad” que pueda atribuirse a la medición de magnitudes en las ciencias físicas, donde, a diferencia de lo que sucede en las ciencias sociales, lo medido, la unidad de medida y la relación entre la primera y la segunda existen en términos absolutos3”. (Delgado M. 1998). Es precisamente este carácter subjetivo y de construcción social de las definiciones, conceptos y medidas económicas lo que hace factible la instrumentalización de las estadísticas e indicadores económicos, porque la acción de definir, como la de medir, nunca es inocente. Contrariamente a lo que pueda parecer, está cargada de ideología y de valores, y al emplear cierta definición Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 2 17 o determinada medida, estamos realizando un pacto o convenio sobre la realidad que vamos a representar. Por ello, no es de extrañar que, en el cálculo de la “pobreza” o el “desempleo” de una determinada área geográfica, encontremos importantes diferencias en las “realidades” (cifras) ofrecidas por diversos organismos que han realizado la cuantificación. Estas importantes diferencias en las estimaciones tienen su principal fuente, la mayor parte de las veces, en las distintas definiciones de “desempleo” o “pobreza” utilizada por cada fuente. Lo que venimos señalando no sólo atañe a las definiciones; también revisiones, ajustes o cambios metodológicos consiguen que esa construcción lingüística y social que es la “realidad económica” pueda cambiar de forma importante. En mayo de 2005, España, gracias a diversas revisiones y ajustes en los cálculos efectuados por el Instituto Nacional de Estadística (INE), aparece como un país más rico en términos absolutos (40.000 millones de euros más de Producto Interior Bruto), con un millón más de empleos y un menor crecimiento de la productividad. Una nueva realidad que, unida al efecto estadístico derivado de la incorporación a la Unión Europea de países de menor nivel de renta, puede hacer que nuestro país pase de ser el país más beneficiado de la UE (en 2005, se prevé en 7.385 millones de euros el saldo favorable a España) a convertirse en contribuyente neto. La medición en el mercado de trabajo es un campo especialmente abonado para el empleo de los convencionalismos en que se basan las medidas económicas para tergiversar la realidad en un determinado sentido. Así, como ya señalábamos en la introducción, en lo que R. Passet (2001) considera la contribución más eficaz de Margaret Thatcher a la lucha contra el paro en su país, entre los años 1979 y 1997, el modo de cálculo del paro británico se modificó 32 veces, siempre en la dirección de reducir el número de parados. Los progresos en la mejora de las cifras de paro de los Países Bajos por razón de la catalogación como inválidos4 de 800.000 personas, subterfugio mediante el cual, como señala la OCDE, el porcentaje de parados, que estaba oficialmente en el 6% en 1995, se habría situado en el 20%. Para tratar de ejemplificar las cuestiones que venimos señalando vamos a centrar nuestra exposición en un breve análisis de las definiciones empleadas en la Encuesta de Población Activa y sus consecuencias. Comencemos por la definición de la población económicamente activa. “Es el conjunto de personas de unas edades determinadas que, en un período de referencia dado, suministran mano de obra para la producción de bienes y servicios económicos o que están disponibles y hacen gestiones para incorporarse a dicha producción. (...) Comprende todas las personas de 16 o más años que durante la semana de referencia (la anterior a aquella en que corresponde realizar la entrevista según el calendario) satisfacen las condiciones necesarias para su inclusión entre las personas ocupadas o paradas, según se define más adelante”. De dicha definición se derivan dos ambigüedades cuya resolución requiere la adopción de acuerdos o convenios. En primer lugar, ¿cuáles son los bienes y servicios económicos? El concepto de actividad económica es una construcción de la teoría económica, fruto a su CAPÍTULO 2. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo 18 vez de convenciones, que ha ido modificándose a lo largo del tiempo sin perder por ello su carácter ambiguo o borroso. Esta ambigüedad, que alcanza a la definición y los límites de la actividad económica, plantea dudas sobre qué actividades incluir, discernir qué actividades son productivas o improductivas o cómo clasificar o sectorizar las primeras. Ante ello, el ámbito que se establece en la encuesta es el de la producción de bienes y servicios que están dentro de los Sistemas de Cuentas Nacionales de las Naciones Unidas. Pero esta delimitación contable de lo económico no resuelve el problema. La necesidad, por parte de los contables, de conceptos “prácticos” que faciliten la obtención de sus contrapartidas cuantitativas, también requiere de singulares convenciones sujetas a interpretaciones y modificaciones espaciales y temporales. El uso, junto a los valores de mercado en términos monetarios, de precios administrativos o precios imputados permiten ampliar o reducir el campo del que se ocupa la contabilidad y, por ende, de lo económico. Todo ello genera desacuerdos y ambigüedades que se resuelven acudiendo a la subjetividad de los criterios metodológicos de organismos internaciones. Así, por ejemplo, en el terreno del autoconsumo, el sistema de Contabilidad Nacional elaborado por Naciones Unidas en 1986, indica incluir estos bienes “cuando su producción represente una proporción importante de la oferta total de dichos bienes de un determinado país”, mientras que anteriormente su criterio era el de incluirlos “cuando los ingredientes utilizados son productos primarios o se fabrican con materiales de producción propia o una parte de la producción se vende en el mercado”. En cuanto a los servicios producidos por cuenta propia, se establece que queden fuera de los límites de la producción. Con ello, el campo de la actividad económica se vio, a la vez, estrechado y ensanchado con la inclusión y exclusión de determinados bienes y servicios. En segundo término, ¿cómo se aprecia “estadísticamente” la disponibilidad? ¿Puede una persona estar disponible y no manifestarlo? ¿Qué objetividad ofrecen las condiciones exigibles a una persona para que se considere disponible para trabajar? ¿Qué gestiones concretas debe realizar para ser considerado como dispuesto a trabajar? La delimitación de la población activa que aparece en la EPA no le concede límites propios, sino que los hace depender de los que se dan en la encuesta para la población ocupada y parada. Así, la ambigüedad en cuanto a la inclusión en la población activa de determinados colectivos –estudiantes y amas de casa que desean trabajar, desanimados disponibles que dicen no estar buscando empleo, el trabajador de temporada que no busca trabajo fuera de ella, etc.– queda al albur de las convenciones –modificables espacial y temporalmenteestablecidas en las descripciones de población ocupada y parada de las que pasamos a ocuparnos. Población ocupada (o personas con empleo) Es la formada por todas aquellas personas de 16 o más años que durante la semana de referencia han tenido un trabajo por cuenta ajena o ejercido una actividad por cuenta propia, según las definiciones dadas a continuación. a) Son personas con trabajo por cuenta ajena o asalariadas todas las que entren en las siguientes categorías: - Trabajando: personas que durante la semana de referencia hayan trabajado incluso de forma esporádica u ocasional, al menos una hora a cambio de un sueldo, salario u otra forma de retribución conexa, en metálico o en especie. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 2 19 - Con empleo pero sin trabajar: personas que, habiendo ya trabajado en su empleo actual, estén ausentes del mismo durante la semana de referencia y mantengan un estrecho vínculo con él. La fuerza de este vínculo se determina de acuerdo con la creencia del entrevistado en reincorporarse o no a la empresa, y en la percepción o no de algún tipo de remuneración. - Las personas ausentes de su trabajo por enfermedad o accidente, conflicto laboral, suspensión disciplinaria de empleo y sueldo, vacaciones, licencia de estudios, licencia de maternidad u otra clase de licencia, ausencia voluntaria, desorganización temporal del trabajo por razones tales como mal tiempo o averías mecánicas, se consideran como personas con trabajo. - Las suspendidas o separadas de su empleo a consecuencia de una regulación del mismo se consideran asalariadas si el empleador les paga, al menos, el 50% de su sueldo o si van a incorporarse a su empleo en los próximos tres meses. - Los aprendices que hayan recibido una retribución en metálico o en especie y los estudiantes que hayan trabajado a cambio de una remuneración a tiempo completo o parcial se consideran como personas asalariadas y se clasifican como trabajando o sin trabajar sobre la misma base que las demás personas con trabajo por cuenta ajena b) Se considerarán personas con una actividad por cuenta propia todas las incluidas en las siguientes categorías: - Trabajando: las personas que durante el período de referencia hayan trabajado incluso de forma esporádica u ocasional, al menos una hora a cambio de un beneficio o de una ganancia familiar, en metálico o en especie. - Con trabajo pero sin trabajar: las personas que durante el período de referencia tenían que realizar algún trabajo a cambio de un beneficio o ganancia familiar, pero han estado totalmente ausentes del mismo por razones de enfermedad o accidente, vacaciones, fiestas, mal tiempo u otras razones análogas. La observación conjunta de las definiciones de población ocupada y parada pone de manifiesto varias cuestiones. Así, por ejemplo, el establecimiento en la EPA de los 16 años –edad mínima legalmente establecida en España para poder trabajar– como umbral mínimo para el cómputo como ocupado o parado excluye la posibilidad de la “existencia estadística” del trabajo infantil, y por tanto, de medir su importancia. No obstante, y aunque los resultados no se publican, los cuestionarios de la EPA recogen información sobre este tipo de trabajo. Pero la cuestión más importante y que conviene destacar, al observar comparativamente ambas definiciones, es el tratamiento claramente asimétrico que la EPA concede al empleo y al paro. CAPÍTULO 2. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo 20 Población parada o desempleada Se considerarán paradas a todas las personas de 16 o más años que reúnan simultáneamente las siguientes condiciones: - sin trabajo, es decir, que no hayan tenido un empleo por cuenta ajena ni por cuenta propia durante la semana de referencia. - en busca de trabajo, es decir, que hayan tomado medidas concretas para buscar un trabajo por cuenta ajena o hayan hecho gestiones para establecerse por su cuenta durante el mes precedente. - disponibles para trabajar, es decir, en condiciones de comenzar a hacerlo en un plazo de dos semanas a partir del domingo de la semana de referencia. Mientras que la ausencia de trabajo ha de ser total en la semana de referencia para ser considerado como parado, basta una hora de trabajo para ser computado como ocupado5. Dicha asimetría es fruto de las recomendaciones de la OIT. De ellas se deriva el criterio de un tiempo mínimo de una hora de trabajo durante la semana de referencia para ser considerado como ocupado. Este reducidísimo límite inferior para la consideración de ocupado se justifica por la necesidad de que el empleo total coincida con la producción agregada, lo que requiere incluir en el primero todo el tiempo de trabajo, por reducido que éste sea. Asimismo, dicho límite viene también determinado al definir el paro como situación de carencia total de trabajo. La laxitud de la definición de ocupado no sólo esconde el subempleo6 (colectivos que buscan empleo porque el que tienen les resulta insuficiente), sino que justifica “estadísticamente” todo tipo de trabajo precario o temporal resultante de los actuales modos de producción, de las nuevas reglamentaciones laborales o las desregulaciones del mercado de trabajo. Como consecuencia de esta blanda definición de ocupado, el concepto de pobreza que siempre se asoció a desempleo, ha pasado a ser “compañero de viaje” del empleo. Hoy, en los análisis del mercado de trabajo se emplea el concepto de “trabajadores pobres”7 (poors workers o travailleurs pauvres) –en su mayoría mujeres– y se calculan “tasas de empleo no pobre”. Asimismo, la Contabilidad Nacional, para tener una visión más adecuada del mercado de trabajo ha de utilizar conceptos como “puestos de trabajo equivalentes a tiempo completo”, e incluso la degradación de las condiciones laborales ha hecho nacer un nuevo paradigma: el de “trabajo decente” como sinónimo de trabajo digno y suficiente en calidad y cantidad. Paradójicamente, este nuevo concepto ha sido ideado por la OIT, que ha establecido la consecución del “trabajo decente” como su objetivo central. Pero incluso con la asimetría señalada, la cifra resultante de parados parece que no sería satisfactoria. Y así, para la consideración de parado, no basta la carencia total de trabajo; aún se requieren más condiciones: ha de estar disponible para trabajar y en busca de trabajo. La manifestación de esta disponibilidad para trabajar y la consideración de demandante de empleo precisa mencionar algún método de búsqueda considerado como “activo” o declarar haber encontrado un empleo en el que aún no se ha empezado a trabajar. Obviamente, la consideración como “activa” de cualquier forma de búsqueda de empleo queda a merced Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 2 21 de la subjetividad y los convencionalismos de las reglamentaciones en materia de estadísticas laborales y de los cambios metodológicos en la elaboración de las mismas. Pese a todas las cuestiones señaladas, las cifras de paro en la Unión Europea seguían siendo considerables a finales del pasado milenio. Item más, se avecinaba una nueva ampliación en la que se incorporaban a la UE países con alta tasas de desempleo. Ante ello, la reacción de la Comisión Europea lleva a pensar que decidió afrontar estos problemas con un maquillaje de las estadísticas. Puesto que no se puede cambiar la realidad, se cambian las estadísticas que la representa. Y así, los datos de la EPA, correspondientes al primer trimestre de 2002, presentan, por exigencias comunitarias, tres cambios conceptuales y metodológicos: junto al uso de nuevas proyecciones de población y la reponderación de los factores de elevación de la encuesta, se emplea una nueva definición de parado. Más exactamente, la definición formal de parado utilizada por la EPA –que es la definida por la Organización Internacional del Trabajo (OIT)– no varía, pero la aplicación del Reglamento Comunitario nº 1897/2000 endurece los requisitos anteriormente señalados para la consideración de desempleado. Así, en primer lugar, ya no basta con declarar que se ha encontrado un empleo en el que aún no se ha comenzado a trabajar, sino que se exige además que el plazo para comenzar a hacerlo sea inferior a tres meses. En segundo término, el anexo I punto 1 de dicho reglamento, referente a las formas de búsqueda de empleo, modifica el concepto de búsqueda “activa” eliminando métodos de búsqueda anteriormente válidos, como preparar oposiciones o estar a la espera de solicitudes anteriores o de una oposición. También, y más relevante por las importantes consecuencias numéricas que veremos a continuación, a las personas cuya única forma de búsqueda de empleo sea la inscripción en las oficinas de empleo públicas –Servicio Público de Empleo Estatal (SPEE), antiguo Instituto Nacional de Empleo (INEM), en el caso español– se les exige, para tener la consideración de parados, haber contactado con las oficinas de empleo públicas en las últimas cuatro semanas con el objetivo de buscar trabajo –en dicho anexo se especifica qué gestiones concretas se consideran buscar trabajo de forma activay no por finalidades puramente administrativas. De esta forma, una parte importante de las personas que hasta entonces se venían considerando como paradas pasan a ser consideradas como inactivas. Cuadro 1. De la antigua definición de paro a la nueva: Andalucía y España, 2001 y 2002 (cifras absolutas en miles de personas) Andalucía España Promedio 2001 Promedio 2002 Promedio 2001 Promedio 2002 Paro (definición antigua) 674’0 661’1 2.352’5 2.396’5 EXCLUSIONES Por haber encontrado empleo(1) 1’8 0’3 7’9 3’5 Relacionadas con la inscripción(2) 111’1 78’1 458’8 330’3 Relacionadas con otros métodos(3) 3’4 2’9 16’7 17’2 TOTAL EXCLUSIONES 116’3 81’3 483’4 351’3 Paro (definición nueva) 557’7 586’0 1.869’1 2.053’7 PORCENTAJE DE EXCLUSIONES 17’3% 11’3% 20’6% 14’7% Fuente: INE, microdatos de la EPA reponderada. Tabla elaborada y publicada en “Encuesta de Población Activa. Informe para Andalucía”. IEA 2002 (1) Excluidos por haber encontrado un empleo en el que van a empezar en un plazo superior a 3 meses y no buscar activamente empleo. (2) Excluidos por mencionar la inscripción en una oficina de empleo como único método de búsqueda y no haber tenido un contacto con la oficina en las últimas cuatro semanas “para encontrar trabajo”. (3)Excluidos por utilizar otros métodos que ya no se consideran “activos”. CAPÍTULO 2. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo 22 Aunque estos cambios, como anteriormente se señala, fueron puestos en práctica por el INE en el primer trimestre de 2002, dicho organismo modificó los cuestionarios de la EPA en 2001 para poder obtener registros tanto con la nueva como con la antigua “definición” de parado y poder así cuantificar el impacto del cambio. Esta estimación no es posible efectuarla para el año 2000 y anteriores, puesto que los cuestionarios de dichos años no permitían registrar ambas definiciones, por lo que no es posible estimar, para períodos anteriores a 2001, qué cifras de parados ofrecería la EPA empleando la nueva “definición”. Con las modificaciones de los cuestionarios, es posible obtener información comparativa para 6 trimestres: los 4 de 2001 y los 2 primeros de 2002. Los promedios de los trimestres de cada uno de estos años, para Andalucía y España, se ofrecen en el cuadro 1. Estos datos provienen de un estudio dirigido por L. Toharia, para el Instituto de Estadística de Andalucía, publicado en 2002 por este organismo. En ella pueden apreciarse las importantes consecuencias que estos cambios producen en las cifras de parados de Andalucía y España. Entre ellos cabe destacar la reducción de más de una quinta parte del total de desempleados (20’6%) en el año 2001 para el conjunto del Estado español (17’3% para Andalucía). Asimismo, se observa cómo el mayor número de exclusiones de las cifras de paro está relacionado con la inscripción en las oficinas de empleo, lo cual es fácilmente explicable. La primera causa de exclusión señalada –haber encontrado un empleo al que se incorporará más adelante– es poco relevante, puesto que esta vía para ser clasificado como parado es poco declarada en la EPA, de ahí que los cambios relacionados con ella sean poco relevantes cuantitativamente. Por el contrario, la inscripción en las oficinas de empleo es un método de búsqueda de singular importancia. Era el método “activo” más frecuentemente mencionado: 89’9% de los parados andaluces y el 85’4 de los españoles lo hacían en el cuarto trimestre de 2001. Pero aumenta dicha importancia en la medida en que es también el señalado con mayor frecuencia como única forma de búsqueda de empleo: el 28% de los parados andaluces y el 30’5% de los españoles. La información ofrecida en el cuadro 1 señala inequívocamente, a nuestro juicio, el cambio en la “realidad laboral” producido tanto en España como Andalucía por el nuevo reglamento comunitario. Como hemos señalado, uno de los cambios metodológicos fue el empleo de nuevas proyecciones de población. La fuerte intensidad del fenómeno migratorio ha hecho que dichas proyecciones hayan quedado obsoletas, pues las hipótesis en ellas empleadas subestimaron el volumen de inmigración real, según los datos ofrecidos por el INE en abril de 2004. Sin embargo, la correspondiente actualización poblacional se pospuso por el INE para 2005, pues dicha espera permitió conocer y explicar las causas de ciertas inconsistencias observadas en las nuevas estimaciones y que para dicho año se introdujeron nuevos cambios en la EPA que se analizarán con más detalle en el apartado dedicado a las fuentes estadísticas. De esta forma, se atenúan las dificultades que los sucesivos cambios de la EPA ocasionan a los usuarios, y se evitan reelaboraciones y revisiones de series históricas. Estos últimos comentarios nos permiten enlazar con una cuestión de especial importancia ligada al tema de las definiciones: la homogeneidad de las series estadísticas. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 2 23 En el quehacer estadístico es bastante frecuente el estudio de series temporales, conjuntos de observaciones para estudiar la evolución de una(s) variable(s) a lo largo del tiempo. En dichas series, muchas de las cuales obtienen su información de registros administrativos, con el transcurso del tiempo suelen cambiar las definiciones de los conceptos empleados o experimentan cambios metodológicos en su elaboración que rompen la homogeneidad de las series temporales. Dicha homogeneidad es necesaria para poder establecer correctamente comparaciones y su ruptura puede invalidar las series para ser empleadas en determinados análisis, o bien, si no somos conscientes de dichos cambios pueden llevarnos a conclusiones erróneas. La alerta ante la homogeneidad de las series ha de ser extremada cuando la información se ha obtenidos de registros administrativos. En estos casos los datos estadísticos son subproductos de dichos registros cuya finalidad no suele ser estadística, y aunque las definiciones y conceptos empleados pueden cambiar con frecuencia al estar sometidos al arbitrio del legislador, no existe preocupación alguna y no se realizan ningún tipo de acciones encaminadas a mantener la homogeneidad de las series históricas de dicho datos. Por el contrario, cuando los datos son elaborados por una institución oficial de estadística, sí existe preocupación por la homogeneidad de los datos, y es la propia institución la que realiza las reelaboraciones y revisiones oportunas para evitar, en lo posible, la pérdida de homogeneidad de las series históricas. En cualquier caso, en este proceso de reconstrucción de los datos históricos y en su utilización se ha de ser muy cauteloso. Por una parte, empleando técnicas de reconstitución y métodos de enlace de las series que no acentúen su ya de por sí carácter ficticio de series elaboradas con un único procedimiento de construcción y clasificación de los datos. Por otra, dejando constancia de las discontinuidades provocadas en las series por cambios en los conceptos y definiciones, puesto que estas rupturas han de ser tomadas en consideración, y ayudando a la interpretación de la evolución histórica del objeto de estudio. También las diversas definiciones de los conceptos en estudio empleadas por diferentes fuentes producen una falta de homogeneidad que resta un importante potencial operativo a los datos al impedir realizar correctamente comparaciones. Especial interés reviste esta falta de homogeneidad en el cálculo de algunas tasas y proporciones –al fin y al cabo, la división no es más que una comparación– cuando numerador y denominador no expresan conceptos homogéneos. Un caso paradigmático de un mal uso por falta de homogeneidad es la recientemente suprimida tasa de paro registrado, que publicaba el Instituto Nacional del Empleo (INEM). En el numerador de dicha tasa, que fue calificada por expertos como L. Toharia (2004) como una de las mayores aberraciones del nuestro sistema estadístico, aparecía el número de parados registrados en el INEM, mientras que el denominador lo constituía la población activa de la EPA. Así, numerador y denominador eran datos provenientes de distintas fuentes con metodologías y definiciones diversas, lo que, con independencia de otras perversas interpretaciones derivadas de la complementariedad de población ocupada y parada respecto a la población activa8, invalidaba la comparación y, por tanto, la tasa. CAPÍTULO 2. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo 24 2.1.2. Estimaciones y predicciones En una mesa redonda organizada por el Instituto Nacional de Estadística (INE), Jacob Ryten, por entonces director de la Oficina Estadística de Canadá, señalaba que: “Los usuarios de estadísticas deben conocer que la medición estadística no es precisa”. La veracidad de esta afirmación, del director de la oficina estadística oficial mejor valorada por la revista The Economist, descansa sobre el hecho de que, generalmente, las mediciones estadísticas son estimaciones, y éstas, por su propia naturaleza -toda estimación es una aproximacióncasi siempre tienen errores. En el mismo sentido, podemos señalar que, debidamente matizada, es incuestionable la veracidad de la siguiente afirmación: toda cifra estadística es “falsa”. Pues, incluso en las estadísticas censales con las que se pretende un conocimiento completo y exhaustivo de la población, sus cifras no dejan de ser una aproximación o estimación. Pero pese a su carácter de aproximación, más o menos acertada, dichas estimaciones constituyen, generalmente, unas guías aceptables para la toma de decisiones, si se actúa con la debida cautela. Esta cautela requiere que se tengan en cuenta ciertas reglas o criterios para un uso racional de dicha estimaciones. Así, es recomendable mostrar nuestro escepticismo ante cifras estadísticas que pretenden una precisión escrupulosa. La propia naturaleza imprecisa –ya señaladade dichas estimaciones es la que fundamenta nuestra desconfianza ante informaciones estadísticas que se presentan con una apariencia de exactitud que es realmente inalcanzable, amén de irrelevante, y con la que se pretende dar la impresión de un amplio conocimiento del tema tratado: El agua caída en el último otoño en la sierra Norte de Sevilla fue de 3.643.544’6 litros, de la que se logró embalsar 1.576.438’7 litros, que representa el 42’26662%. También debemos rechazar las estimaciones que se realizan partiendo de una medida o cifra no explicada, lo que ha de provocar nuestra desconfianza: El número medio de horas de trabajo perdidas por trabajador por diversas causas en una jornada laboral es de X. Al cabo de un año (300 días laborables) dicha pérdida alcanza 300 X horas, lo que extrapolado para el total de trabajadores de nuestro país (17.500.000) nos da un total de horas perdidas durante un año en España de 17.500.000 · 300 · X horas. La certeza de las cifras de días laborables y del número de trabajadores no ha de hacernos olvidar que la cifra final depende especialmente del escasamente confiable número medio de horas de trabajo perdidas por trabajador del que no se ofrece explicación alguna. Por último, no debemos olvidar que los errores de cualquier cifra (estimación) estadística se propagan mediante las operaciones de cálculos que con ella se realiza. Como es sabido, la mayor parte de los indicadores económicos son medidas indirectas, es decir, obtenidas mediante la aplicación a los datos primarios de determinados procedimientos de cálculo. Venimos señalando cómo estos datos primarios vienen ineludiblemente acompañados de errores, pero Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 2 25 como consecuencia de los cálculos efectuados con ellos para la obtención de indicadores, estos errores se propagan de diferentes formas. Pues bien, aunque seamos conscientes de los errores que acompañan a los datos primarios, parece ser que se olvidan las consecuencias que esto conlleva. No es preciso para ello que sean cálculos complejos o de elevado nivel matemático donde los métodos aproximativos de resolución o métodos iterativos de cálculo hacen que los errores de aproximación –truncamientos, redondeos, etc.– se vayan acumulando. La propagación de los errores en los datos primarios de las más simples operaciones aritméticas hace harto discutibles los resultados obtenidos. Trataremos de constatarlo para el cálculo de un indicador usual en Demografía: el saldo migratorio9. El crecimiento total de una población (P) o crecimiento demográfico entre dos momentos, t y t-1, es la suma algebraica del crecimiento natural o vegetativo –nacimientos (N) menos defunciones (D)– y del saldo migratorio –inmigraciones (I) menos emigraciones (E)-. Esto podemos expresarlo mediante la siguiente igualdad: Por lo que si deseamos obtener el saldo migratorio, basta con restar del crecimiento total o real el crecimiento natural o vegetativo. Es decir: Si existen algunas estadísticas cercanas a la realidad, éstas son las estadísticas censales, pues, como sabemos, con el censo se trata de obtener un conocimiento completo y exhaustivo de la población en estudio. Pese a ello, incluso dichas cifras no dejan de ser una aproximación o estimación. Diversas razones, que no creemos necesario explicitar, hacen que las cifras obtenidas con el censo de población no sean las cifras reales. De hecho, algunos organismos estadísticos establecen en un 5% el margen máximo de error tolerable en los datos del Censo para que éste sea aceptable. Por ello no deben extrañarnos las declaraciones, recogidas de la sección Andalucía del diario El País (8.11.2002), del estadístico J. Alcaide en un curso impartido en la Universidad de Cádiz: “(En este momento) No sabemos cuántos somos los españoles, podemos estar equivocándonos en un millón de personas, por lo que yo no pondría la mano en el fuego por una cifra estadística”10. Pues bien, como decía G. W. Leibniz, calculemos y no discutamos. Según los Censos de Población y Vivienda del INE de los años 1991 y 2001, la población total era de 39.433.942 habitantes y 40.847.371 habitantes, respectivamente. Por tanto, entre ambos momentos censales, el crecimiento total o real de la población española fue de 1.413.429 habitantes. Hemos obtenido, a partir de los datos del Movimiento Natural de la Población (INE), que el saldo vegetativo –nacimientos menos defunciones– en el período intercensal fue, salvo errores de cálculo, de 308.198 personas. Ello significa que, entre 1991 y 2001, el número de CAPÍTULO 2. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo 32 Media armónica ponderada PROMEDIOS: EJEMPLOS Media geométrica: Los incrementos salariales de los últimos cinco años en una determinada empresa han sido del 12%, 10%, 7%, 6% y 5%. Calcular el incremento medio de estos cinco años. Supongamos que el sueldo de un trabajador, previo a estos cinco años, es de 1 euro. El primer año su sueldo pasaría a 1’12 euros. El segundo año el sueldo anterior, de 1’12, hay que incrementarlo un 10%, es decir multiplicarlo por 1’10. Este nuevo sueldo (1’12 x 1’10) habrá que incrementarlo el tercer año un 7%, lo que lo transforma en (1’12 x 1’10 x 1’07) y así sucesivamente, de forma que al cabo de los cinco años el sueldo de 1 euro se habrá transformado en: 1’12 x 1’10 x1’07 x 1’06 x 1’05 = 1’4672 euros Si deseamos que al cabo de los cinco años hubiese obtenido dicho sueldo pero con un mismo incremento cada año que denominaremos x, tendríamos que multiplicar el sueldo inicial 1euro por (1+ x)5, es decir, (1 + x)5 = 1’4672 luego donde dicho incremento medio ha sido obtenido a partir de la media geométrica de los incremento sunitarios de cada año. Si, de forma incorrecta, hubiésemos calculado la media aritmética de los incrementos anuales, sobreestimaremos dicho incremento medio, que resultaría ser del 8%. Como ya se ha señalado de forma análoga, procederíamos para promediar tasas de inflación, tipos de interés, etc., cualquier magnitud que varíe de forma acumulativa. Media armónica: La productividad semanal de los trabajadores de una empresa es diversa según su experiencia, por lo que se hallan agrupados en 4 secciones de producción. Se dispone de la siguiente información: Secciones Productividad (Unidades por trabajador) Número de unidades producidas 1ª 2ª 3ª 4ª 1.200 600 450 300 36.000 6000 9.000 15.000 ¿Cuál es la productividad semanal media del conjunto de los trabajadores de la empresa? Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 2 33 Anteriormente se ha señalado la gran influencia que tiene una mayor o menor simetría de la distribución de los datos a la hora de elegir el promedio más adecuado para representar al conjunto de las observaciones. Dada la importancia de esta idea, trataremos de ilustrarla mediante un ejemplo similar al empleado por Campbell, S.K. en su libro “Equívocos y falacias en la interpretación de estadísticas”. “Una determinada empresa anuncia que el sueldo mensual medio de sus empleados es de 3.000 euros”. Si lo analizamos detenidamente, comprobaremos cómo este anuncio proporciona muy escasa información, e incluso puede inducirnos a obtener conclusiones equivocadas tales como que los empleados de dicha empresa disfrutan de un alto nivel salarial. Supongamos que en la empresa trabajan sólo diez empleados, de los que ocho de ellos reciben los siguientes salarios mensuales: 730, 770, 790, 790, 820, 830, 840 y 850 euros respectivamente. Con tales cantidades los promedios que obtenemos son los siguientes: Media aritmética: 800 euros ; Mediana13: 805 euros ; Moda: 790 euros Si fuese ésta la situación, no importaría mucho el promedio elegido, puesto que los tres son más o menos iguales y cualquiera de ellos puede considerarse representativo de los salarios de los trabajadores de dicha empresa. Pero tengamos ahora en cuenta un noveno trabajador, con categoría de capataz, cuyo sueldo mensual es de 2.600 euros. Ahora los anteriores promedios son: Media aritmética: 1.000 euros ; Mediana: 820 euros ; Moda: 790 euros Al tener en cuenta el sueldo del capataz, la media aritmética se distancia de los demás promedios. Ahora sólo un empleado, el capataz, tiene un sueldo superior a la media aritmética. Emplear dicha media como salario representativo de la empresa produce ya una distorsión de la realidad y, con ello, cierta desorientación. Supongamos, por último que el décimo trabajador considerado es el director general y propietario de la empresa que se ha asignado un sueldo mensual de 21.000 euros. En este caso: Media aritmética: 3.000 euros ; Mediana: 825 euros ; Moda: 790 euros Ahora la media aritmética coincide con el salario mensual medio de los trabajadores de dicha empresa que aparece en el anuncio, pero es evidente que dicho promedio no es nada representativo de la distribución salarial en la empresa y depende fundamentalmente de la consideración como trabajador del director y empresario de la misma. La forma en que esta empresa presenta la información sobre la distribución salarial en la misma tiene un claro efecto distorsionador. El autor del anuncio espera que, con independencia de las cifras, el usuario de la información suponga que los sueldos se distribuyen simétricamente alrededor del promedio como aparece en el gráfico 1.a. Pero, generalmente, los sueldos, al igual que las rentas, los ingresos familiares, el gasto de las familias, etc., suelen distribuirse de una forma asimétrica, tal como la que aparece en el gráfico 1.b. En esta situación, la media aritmética como salario representativo produce una gran desorientación. CAPÍTULO 2. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo 34 Gráfico 1.a Gráfico 1.b En otras ocasiones la media aritmética también produce un efecto desorientador, aunque de una forma diferente a la anteriormente señalada. Como hemos indicado, la media aritmética es una medida de tendencia central y cuando en las observaciones no existe dicha tendencia central su empleo tiene un valor dudoso. Por ejemplo, cuando la mayor parte de los valores de las observaciones o datos se concentran en los extremos de la distribución. Este tipo de distribuciones se pueden describir bien catalogándolas de bimodales (multimodales) o tratándolas como dos (o más) distribuciones diferentes. Ello ocurriría, por ejemplo, con una distribución de las edades de la población dependiente donde se incluyen los menores de 16 años y los mayores de 65 años. También podemos observarlo en la distribución salarial conjunta de trabajadores fijos y eventuales, o en la realizada por sexos. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 2 35 Es, pues, evidente que la forma de distribuirse los datos es fundamental para la validez y representatividad de un promedio. Esto nos lleva a considerar el concepto de dispersión, esto es, la mayor o menor diseminación de los datos alrededor del promedio. Para expresar la dispersión de los datos suelen emplearse medidas como el recorrido o la diferencia entre el mayor y menor valor de las observaciones. Obviamente, este indicador está muy influenciado por los valores extremos. Para evitarlo, suele emplearse el recorrido intercuartílico (diferencia entre el tercer y primer cuartil) o interdecílico (diferencia entre el noveno y primer decil). Otras medidas son la variancia, la desviación estándar o típica, la desviación media respecto a la mediana. Todas las anteriormente citadas son medidas de dispersión de carácter absoluto. Entre las de carácter relativo15, más apropiadas para establecer comparaciones entre la dispersión de diferentes distribuciones, están el coeficiente de disparidad o apertura y el coeficiente de variación. Las más empleadas son la variancia, la desviación estándar o típica, y el coeficiente de variación, cuyas fórmulas de cálculos son: Para todas las medidas señaladas, valores pequeños de las mismas indican poca dispersión de los valores de las observaciones alrededor del promedio y, por tanto, alta representatividad del mismo y viceversa. Es decir, las medidas de dispersión son medidas de la representatividad de los promedios. Por ello, todo promedio debe acompañarse de la correspondiente medida de dispersión que señale la mayor o menor representatividad del mismo. La ingeniosa frase, citada anteriormente, de los pollos que se comen Paco y Luis, es un claro ejemplo de la no consideración de la dispersión cuando se expresa un valor medio. Un salario medio de 5.000 unidades monetarias para dos empleados puede darse con 500 y 9.500 u.m, pero también con 4.500 y 5.500 u.m. Es obvio que sólo en el segundo caso, donde existe poca dispersión, ambos empleados verían representado sus salarios por el valor promedio. Si no conocemos la dispersión, que se diga que un valor de la variable sea superior al promedio –salvo que dicho promedio sea la mediana– sólo indica exactamente lo que dice: que dicho valor está por encima del promedio. Por ejemplo, un alumno que alardea de que su nota en Estadística es superior al promedio de la clase no señala que sea de los mejores de la clase, ni incluso que sea un buen estudiante. Sin conocer dicho promedio y la dispersión en torno el mismo, no podemos hacernos una idea de su nivel y de cómo está él en relación con los demás. Conviene estar alerta frente a comparaciones entre una única observación y un promedio, salvo que conozcamos con certeza que hay muy poca dispersión en los datos, pues el desconocimiento de la dispersión hace poco o nada informativas este tipo de comparaciones. Y como regla general, cuando no se especifica el tipo de promedio empleado, ni la forma en que se distribuyen las observaciones, hay que desconfiar de la información ofrecida: probablemente se esté usando el promedio para crear una impresión falsa. CAPÍTULO 2. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo 36 Antes de cerrar este apartado, señalaremos otra idea de interés para establecer comparaciones entre distribuciones de datos u observaciones. Hemos señalado cómo el coeficiente de variación –medida relativa de dispersión– nos permite comparar la representatividad de diversos promedios, pero ¿cómo proceder cuando deseamos comparar dos distribuciones, o algunos de los valores de las mismas? Para ello es preciso homogeneizar los valores a comparar, es decir, expresarlos en una misma escala. Existen diversas formas de reducir a una misma escala valores de diversas distribuciones mediante las medidas de posición (promedios) y de dispersión. Una de ellas, la más usual, es la que se conoce como tipificación. Con este proceso, consistente en restar a cada valor de la distribución su media aritmética y dividirlo por la desviación estándar, la variable original se transforma en una variable tipificada, caracterizada porque su media vale 0 y su variancia 1. Es decir, para tipificar la variable Xi y transformarla en la variable tipificada Z, los cálculos correspondientes son: Para ilustrar el uso de variables tipificadas exponemos el siguiente ejemplo: En una determinada empresa existen dos cuadrillas de trabajadores. En la cuadrilla A cada trabajador produce diariamente, por término medio, 8 piezas, con una desviación estándar de 4 piezas. En la cuadrilla B, la media por trabajador y día es de 10 piezas, con una desviación estándar de 2 piezas. Un nuevo trabajador produce 12 piezas diaria ¿en qué cuadrilla sería considerado más productivo? En ambas cuadrillas tendría igual consideración en cuanto a productividad. 2.1.4. Medidas de concentración: El índice de Gini y la curva de Lorenz En términos coloquiales, concentración y dispersión son términos antagónicos, es decir, cuando hay mucha concentración hay poca dispersión y viceversa. Por esta razón no se estudia, de forma expresa, en Estadística la concentración de los valores alrededor de un promedio, puesto que cuando analizamos la dispersión también estudiamos la concentración, entendida en su sentido coloquial. En Estadística, la concentración se analiza desde otro punto de vista. Así como la dispersión, desde el punto de vista estadístico, estudia la variabilidad de los datos, la mayor o menor diferencia entre sus valores o con algún valor central, lo que otorga a éste mayor o menor representatividad del conjunto, el término concentración se emplea en Estadística con un significado específico. Cuando se estudia la concentración, lo que se pretende poner de relieve es el mayor o menor grado de igualdad en el reparto del total de valores de la variable entre los elementos de la población en estudio. Las medidas de concentración son, por tanto, indicadores del mayor o menor grado de equidistribución de la variable. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 2 37 Este tipo de medidas tienen un valor especial en el ámbito económico, donde es de interés conocer cómo se distribuyen rentas, salarios, poblaciones, beneficios, etc., así como la evolución temporal o espacial de estas distribuciones. Por ejemplo, en un estudio sobre rentas, estaremos muy interesados en conocer si existe una mayor o menor igualdad en su reparto entre los elementos de la población, es decir, si están o no equitativamente distribuidas, si a lo largo del tiempo se tiende o no a una distribución más equitativa o comparar el grado de equidistribución entre diversas poblaciones. Por tanto, en Estadística se denomina “concentración” a la mayor o menor equidad en el reparto del total de los valores de la variable considerada. Por ejemplo, supongamos una distribución salarial entre n trabajadores cuyos salarios son: x1 ≤ x2 ≤ x3 ≤ ……. ≤ xn. Nuestro interés se centra en conocer hasta qué punto el total de la masa salarial (∑xi) está equitativamente repartida. Obviamente, toda la casuística que puede presentarse se encuentra entre estas dos posiciones extremas: a) Concentración máxima: Cuando uno de los trabajadores percibe el total de la masa salarial y los (n-1) restantes trabajadores no perciben nada. b) Concetración mínima o equidistribución: Cuando todos los trabajadores perciben el mismo salario. Para medir el grado de concentración de las diversas situaciones posibles se emplean, especialmente, dos indicadores16: el índice de Gini y la curva de Lorenz, cuyos conceptos y modos de cálculo desarrollaremos con el siguiente ejemplo: CAPÍTULO 2. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo 38 La distribución de los salarios mensuales, expresados en euros, en una determinada empresa se muestra en la tabla siguiente: Salarios mensuales (xi) Número de trabajadores (ni) 400 500 600 700 800 190 170 100 30 10 Total 500 Para la obtención de los indicadores deseados, esta información se presenta en la siguiente forma: Salarios (xi) Nº de trabajadores (ni) Volumen de salarios (nixi)Porcentajes acumulados Trabajadores (Pi) Vol. Salarios (Qi) 400 500 600 700 800 190 170 100 30 10 76.000 85.000 60.000 21.000 8.000 38 72 92 98 100 30’4 64’4 88’4 96’8 100’0 Total 500 250.000 --- ---- La tercera columna representa el volumen salarial percibido por los trabajadores con un determinado salario17. Las dos últimas columnas de la tabla anterior (Pi y Qi) son la expresión de las columnas segunda (nº de trabajadores) y tercera (volumen de salarios), convertidas en porcentajes y éstos acumulados. Por ejemplo, la segunda fila de esas dos columnas nos indica que el 72% de los trabajadores con menores sueldos se reparten el 64’4% del total de la masa salarial de la empresa. Con la información que aportan éstas dos columnas se elabora la denominada curva de concentración o curva de Lorenz. En ella, en el caso de equidistribución, a un porcentaje acumulado dado de trabajadores corresponderá idéntico porcentaje acumulado de la masa salarial; por ejemplo, al 20% de los trabajadores de menor salario corresponderá el 20% de la masa salarial. Así, como podemos observar en el grafico 2, el caso de equidistribución viene representado por la diagonal OT del cuadrado formado por los dos ejes de dicho gráfico, puesto que cualquier punto de dicha línea señala que a un determinado porcentaje acumulado de trabajadores corresponde idéntico porcentaje de la masa salarial. La representación en el gráfico de los valores Pi y Qi de las dos últimas columnas de la tabla (en el dibujo se ha hecho de forma continua) origina la curva de Lorenz. Su mayor o menor cercanía a la diagonal indicará poca o mucha concentración, es decir, un mejor o peor reparto en términos de equidad. En caso de equidistribución, la curva coincidirá con la diagonal. Para el otro caso extremo, cuando la concentración es máxima –un trabajador acapara toda la masa salarial– la curva transcurriría por el eje OPi y la paralela al eje OQi, la linea PiE. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 2 39 Gráfico 2: Curva de Lorenz Para la empresa de nuestro ejemplo, la correspondiente curva de Lorenz, que expresa un reparto bastante igualitario, viene representada en el siguiente gráfico nº 3. Gráfico nº 3 CAPÍTULO 2. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo 40 Para tratar este problema de la concentración desde una óptica numérica, en lugar de gráfica, se emplea el índice de Gini. El valor de dicho índice viene expresado por el cociente entre el área comprendida por la curva de Lorenz correspondiente y la línea de equidistribución y el área del triangulo rectángulo cuya hipotenusa es dicha diagonal. Las diversas fórmulas del índice de Gini empleadas tratan de representar este cociente o una aproximación del mismo. Estas fórmulas emplean las proporciones o los porcentajes acumulados. Así, entre las diversas expresiones de cálculo de este índice podemos citar como ejemplo de las primeras las siguientes: y expresadas en porcentajes acumulados: La fórmula de cálculo del índice empleada con mayor frecuencia y que suele encontrarse en los libros de texto, denominada como índice de Gini, es la expresada en primer lugar. Como puede comprobarse, es una expresión sencilla y permite un cálculo aproximado del índice. En algunos textos aparece denominada índice de concentración de Lorenz, cuando en realidad es la expresión que Gini denominó Razón de Concentración. Bajo cualquiera de sus diversas expresiones, el índice de Gini es un número abstracto que no depende de las unidades de medida empleadas. Sólo toma valores no negativos comprendidos entre 0 y 1. El primero de estos valores señala la existencia de equidistribución y un valor igual a 1 representa el máximo grado de concentración, cuando a un solo elemento de la población le corresponde el total a repartir. El índice de Gini, invariante ante cambio de escalas, pero no de origen, resume en una sola cifra la información facilitada por la curva de Lorenz. Como ésta, se encuentra definido de un modo objetivo y permite una representación e interpretación sencilla del grado de distribución entre la población del total considerado. Asimismo, ambos indicadores permiten las comparaciones espaciales, personales, sectoriales o temporales. Entre las limitaciones más destacables, señalaremos el hecho de que un mismo valor del índice puede estar asociado a estructuras de distribución muy diferentes, como puede apreciarse en el gráfico nº 4. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 2 41 Gráfico nº 4: Estructuras de reparto diferentes para un mismo valor del índice También es de resaltar que sus expresiones de cálculo no son descomponibles, es decir, no podemos obtener el valor del índice para una determinada población a partir de índices calculados para subpoblaciones de la misma. Esto supone un serio inconveniente desde el punto de vista operativo, puesto que la inclusión de nuevos elementos en la población obliga a efectuar de nuevo todos los cálculos y, asimismo, parece lógico que exista relación entre la desigualdad distributiva global y la de cada subgrupo. Para superar estos inconvenientes, han aparecido posteriormente otras medidas de desigualdad que se pueden consultar en los textos de Estadística. Sí dejaremos aquí constancia de otro estadístico asociado a esta característica de concentración: la mediala. Este indicador es, no sólo fonéticamente, un estadístico parecido a la mediana. Se diferencia de ella en que en lugar de aplicarse a las frecuencias (ni), como se hace con la mediana, se aplica al producto de los valores de la variable por sus respectivas frecuencias (xini). Este valor medialo, es un valor, por ejemplo, xj tal que: . Es decir, en nuestro ejemplo, el salario medialo es aquel tal que los obreros que ganan individualmente un salario inferior a él, ganan globalmente tanto como los obreros cuyo salario individual es superior a dicho salario medialo. De forma análoga a la mediala, puede definirse cuantiles respecto al producto “xini”. Continuando con el ejemplo con el que estamos ilustrando estos conceptos, el cálculo del índice mediante la fórmula que hemos señalado como la más empleada queda: confirmando la equitativa distribución salarial que ya señalaba la correspondiente curva de Lorenz. Para tratar de fijar estas ideas desarrollamos a continuación el siguiente ejemplo: CAPÍTULO 2. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo 48 Cuando dicha variación absoluta de la variable en el período t se desea obtener con respecto a un período inicial, período base o período cero, se tiene: Así, si disponemos de la siguiente serie temporal con los salarios semanales de una determinada categoría de operarios: Años Salarios 2001 180’5 2002 184’9 2003 190’2 2004 188’6 2005 193’7 Los incrementos anuales absolutos de la serie son: 4’4 5’3 -1’6 5’1 Si deseamos conocer cuál ha sido su variación anual absoluta media, calculamos la media aritmética de estos incrementos: 13’2/4 = 3’3. Ello viene a señalar que estos salarios han tenido un incremento medio anual de 3’3 euros. El cálculo del incremento absoluto medio a través demediante este método equivale a emplear únicamente los años extremos del período 2001-05. Efectivamente, si calculamos el incremento absoluto entre 2005 y 2001, dicho incremento es 13’2 euros que, dividido por 4, nos da el mismo incremento medio que el procedimiento anterior. Con esto se quiere señalar que esta forma de proceder sólo utiliza la información de la serie de forma aparente. En realidad, el resultado se basa exclusivamente en los años extremos y no sirve de nada la información de los años intermedios. Para emplear toda la información, lo que procede es ajustar a la serie de salarios una recta por mínimos cuadrados, y su pendiente o coeficiente de regresión será el incremento medio absoluto. La realización del ajuste mediante mínimos cuadrados excede el nivel de este texto, pero el lector interesado puede encontrarlo en cualquier manual de estadística. La variación absoluta viene expresada en las mismas unidades que la variable original. Un valor positivo de dicha variación entre dos momentos o períodos, tales como t y t+1 o entre el período t y el período inicial indica, que la serie evoluciona de forma creciente. Si, por el contrario, la variación absoluta es negativa, indica que la evolución, para el período que hayamos calculado la variación, es decreciente. Por ello, una característica importante de la variación absoluta es su signo, puesto que proporciona una valiosa información sobre la evolución de la serie. En cuanto a la cuantía de la variación, su importancia está mediatizada por el valor de la variable, como se trata de mostrar mediante el siguiente ejemplo: El número de trabajadores de la empresa A ha pasado de 200 a 220 entre dos años consecutivos. En el mismo intervalo de tiempo, el número de empleados de la empresa B pasa de 2.000 a 2.020. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 2 49 La variación absoluta del número de trabajadores en la empresa A es: La variación absoluta del número de trabajadores en la empresa B es: Como puede apreciarse, en ambos casos la variación absoluta es positiva e igual a 20 trabajadores, lo que señala una evolución creciente de ambas plantillas en igual cuantía. Sin embargo, es evidente que las evoluciones de las plantillas de ambas empresas no han sido idénticas. Para poder comparar dichas evoluciones de forma más correcta y precisa, es necesario eliminar las diferencias de escala, puesto que no es lo mismo pasar de 200 a 220 trabajadores, que hacerlo de 2.000 a 2.020 trabajadores. Estas diferencias de escala se eliminan relativizando las variaciones experimentadas por ambas plantillas. La variación relativa, también denominada tasa de variación (r), de una variable entre dos instantes o períodos de tiempo se define como el cambio experimentado por el valor de dicha variable entre ambos períodos con relación al período precedente o período base. Éstas son dos expresiones de variaciones relativas expresadas en tanto por uno, pero la forma habitual de presentarlas es en porcentaje o tanto por ciento, lo que se obtiene fácilmente con sólo multiplicar por 100 los resultados anteriores, así: Si obtenemos las variaciones relativas o tasas de variación de las plantillas de las empresas de nuestro problema, se tiene que: CAPÍTULO 2. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo 50 Ahora podemos apreciar que, expresadas en términos relativos, las variaciones de plantilla en ambas empresas no son iguales. La variación de plantilla de la empresa A es bastante significativa, lo que puede ser un indicador de importantes cambios en sus procesos de producción, mientras que en la empresa B la plantilla prácticamente permanece estable. La principal ventaja del empleo de tasas de variación es su carácter adimensional, es decir, que carece de unidades. Esto posibilita cualquier tipo de comparación de la evolución de series de datos u observaciones expresados en las más dispares unidades de medida. Otra forma de introducir el concepto de tasa de variación, que se deduce de las anteriores expresiones, es la siguiente: Esto indica que el valor de la variable en un determinado período es igual al valor de dicha variable en el período anterior más su variación absoluta entre ambos períodos o, de forma equivalente, que el valor de la variable en un determinado período es igual al valor de la variable en el período anterior multiplicado por su tasa de variación relativa incrementada en una unidad. Así, para las empresas de nuestro ejemplo, se tiene que: Como es fácilmente apreciable, la variación absoluta “presta” su signo a la variación relativa, es decir, que variaciones absolutas y relativas de un caso concreto tienen igual signo. Por ejemplo, si en el caso de la empresa A de nuestro ejemplo, entre los años t-1 y t, su plantilla hubiese pasado de 220 a 200 trabajadores, la variación absoluta hubiese sido: y la correspondiente tasa de variación sería: Se aprecia cómo para la variación absoluta sólo ha cambiado el signo. En el caso de la variación relativa o tasa de variación. Amén del signo, también ha cambiado el valor de la tasa de variación. Este resultado nos lleva, antes de continuar con otras propiedades de las tasas de variación, a hacernos algunas observaciones para evitar ciertos errores que se comenten con tasas de variación y porcentajes cuando se olvidan las peculiaridades del cambio porcentual: Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 2 51 a) Los cambios porcentuales no son reversibles: Por ejemplo, si el precio de un determinado artículo se duplica pasando de 25 a 50 euros, su aumento (tasa de variación o variación relativa) ha sido del 100%. Pero si, posteriormente, el precio vuelve a 25 euros, su descenso (tasa de variación o variación relativa, obviamente negativa) es sólo del 50%. La razón de que ello ocurra se explica porque aunque la magnitud del cambio fue la misma (25 euros), la magnitud base sobre la que se calcula la proporción o porcentaje se duplicó entre un caso y otro. b) Para las magnitudes que por naturaleza o definición son positivas no son posibles decrementos superiores al 100%. “En un artículo de Newsweek, se afirmaba que Mao Tse-Tung había reducido los salarios de algunos funcionarios del gobierno en un 300%. Un atento lector preguntó: ¿Qué queda del salario original para que aún lo pueda afectar, una vez se redujo en un 100%? Los editores admitieron que al cifra correcta era 66’7%”19. Si volvemos ahora al ejemplo de la serie de salarios anteriormente mostrado, las variaciones salariales podemos mostrarla ahora en forma de variaciones relativas y obtener un promedio de dichas variaciones. La forma más recomendable de calcular dicha variación relativa media es dividiendo la pendiente o coeficiente de regresión de la recta ajustada por un valor apropiado que represente los valores de la serie. El más apropiado es la media aritmética de los diversos salarios. Otra forma, menos adecuada, de obtener la tasa media de variación salarial, pero la única que podemos emplear aquí dado los datos disponibles, consiste en dividir la media aritmética de las variaciones absolutas por el promedio de la serie, es decir: (3’3/187’58) x 100 = 1’76%. Según este último cálculo, los salarios crecieron cada año un 1’76 por ciento del valor medio de los índices que se ha tomado como base o referencia. Las tasas hasta ahora señaladas no son las únicas que se calculan en el análisis económico. Al comienzo de este apartado, señalábamos la incorrección de la siguiente afirmación:”Al aumentar la producción diaria en 2’5%, el aumento semanal (seis días) de la producción resulta ser del 15%”. El error procede de olvidar que el aumento diario, al que se hace referencia, se produce de manera acumulativa; cada día se produce un 2’5% más que el día anterior. Es decir, el incremento se produce de forma análoga en la capitalización a interés compuesto, donde los intereses de un período se acumulan al capital inicial para también producir intereses en el CAPÍTULO 2. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo 52 período siguiente. En cambio, en la capitalización a interés simple, sólo produce intereses en cada período el montante inicial. Por ello, esta última capitalización produce un crecimiento lineal, mientras que la capitalización a interés compuesto produce un crecimiento exponencial. Este tipo de crecimiento o variación de manera acumulativa es bastante habitual en la actividad económica. Son frecuentes magnitudes que, a partir de un instante o período determinado –período base-, experimentan una variación o crecimiento acumulativo a una tasa constante o variable para cada período. Pero para analizar las variaciones de una serie mediante tasas acumulativas, en lugar de suponer una variación aritmética o lineal debemos adoptar el supuesto de variación geométrica o exponencial, y consecuentemente el promedio empleado será la media geométrica. Cuando la tasa de variación es constante, es decir, la misma en cada período, el cálculo del valor de la magnitud en el período final no presenta especial dificultad: basta emplear una fórmula análoga a la del interés compuesto. Así, siendo X0 el valor de la magnitud en el período inicial; k, la tasa de variación (constante) en tanto por uno, y n el número de períodos, el valor de la magnitud o variable al final de dichos n períodos es: Mayor dificultad se presenta cuando la tasa de variación no es constante, es decir, para cada período son diferentes en cantidad e, incluso, en el signo. Entonces, para obtener el montante al final de la sucesión de observaciones señaladas en (1), basta con tener en consideración que para cada par de períodos sucesivos se tiene: por lo que, por ejemplo, para obtener el montante al final del 2º período a partir del período inicial, sustituimos en la segunda de las expresiones anteriores X1 por su valor dictado por la primera expresión y obtenemos: y realizando sustituciones análogas de forma recurrente, obtendríamos que el montante al final de los n períodos es: donde cada uno de los factores (1 + rt) recibe el nombre de factor de variación unitaria del período t-ésimo. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 2 53 Especial interés reviste el caso de la evolución de una determinada variable a tasas de variación diversas planteado en los siguientes términos: sea la sucesión de observaciones señalada en (1) donde para cada período las correspondientes tasas de variación han sido diferentes en cantidad e, incluso, en signo. Como acabamos de mostrar, el valor final viene dado por la expresión (2). Pero, ¿sería posible hallar una tasa de variación constante que aplicada repetidamente a lo largo de dichos períodos nos produjera el mismo valor final Xn partiendo de su valor inicial X0? Dicha tasa, denominada tasa media de variación acumulativa y que denotaremos por rA, habría de cumplir la siguiente relación funcional: Puesto que de ambas formas se ha de alcanzar el mismo montante final, tenemos que: si dividimos ambos miembros de la anterior igualdad por X0 queda: y despejando rA, queda: Es decir, la tasa media de variación acumulativa se obtiene restando la unidad a la media geométrica de los factores de variación unitaria. Por tanto, se actúa de forma incorrecta si se obtiene la tasa media de variación de magnitudes que crecen de forma acumulativa calculando la media aritmética o la media geométrica de las tasas de variación de cada período. La obtención de la tasa media de variación acumulativa es la que hemos señalado anteriormente: calcular la media geométrica de los factores de variación unitaria y restarle la unidad. Con relativa frecuencia, el cálculo de las tasas de variación se realiza de forma aproximada basándose en ciertas relaciones funcionales, muchas de ellas basadas en las múltiples relaciones que las tasas de variación tienen con el número e, la base de los logaritmos neperianos. De hecho, este tipo de logaritmos juegan un singular papel en estos cálculos. Por ejemplo, puede comprobarse que dividiendo 0’7, que es, aproximadamente20, el logaritmo neperiano de 2, entre la tasa media de variación acumulativa, expresada en tanto por uno, se obtiene de forma aproximada el número de períodos que tarda en duplicarse el valor inicial de una variable que crece de forma acumulativa a dicha tasa constante de variación. Los cálculos serían: CAPÍTULO 2. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo 54 Puede comprobarse con estos ejemplos que la aproximación es aceptable: Pero la forma de cálculo más empleada es la obtención del valor de la tasa media de variación acumulativa a partir de la relación (3), de la forma: Esta forma de cálculo es equivalente a la anteriormente señalada, como podemos comprobar volviendo a nuestro ejemplo de la serie de salarios. Así, la media geométrica de los factores de variación unitaria es: Al valor de esta raíz, restaremos la unidad y tendremos la tasa media de variación acumulativa. Como puede apreciarse, ambas fórmulas son el mismo procedimiento de cálculo. El inconveniente de esta forma de proceder es que en dicho cálculo sólo intervienen los valores inicial y final de la variable, y no son tenidos en cuenta los diversos valores intermedios, aunque aparentemente así lo parezca en la primera formula de cálculo que expusimos para la tasa media de variación acumulativa. La forma de obtención de dicha tasa que evita este inconveniente es la realización del ajuste de una función no lineal (exponencial) a los valores de la variable en los diversos períodos. Estos ajustes mediante funciones no lineales se linealizan, para hacerlos más operativos, mediante la aplicación de logaritmos. Así, para el cálculo de las tasas de variación mediante ajuste de funciones a series temporales, donde el tiempo juega el papel de variable explicativa, se emplean los denominados modelos de crecimiento, que son un caso particular de una amplia casuística que permite, mediante la construcción de modelos econométricos, diversas medidas de variación de amplio uso en Economía. El nivel pretendido para este texto no permite profundizar más en estas cuestiones, pero el lector interesado puede acudir a los diversos manuales de Econometría. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 2 55 TASA MEDIA DE VARIACIÓN ACUMULATIVA: EJEMPLOS a) El comentario periodístico - “Al aumentar la producción diaria de una fábrica en un 2’5%, el aumento semanal (seis días) resultó ser del 15%” – es incorrecto. La producción semanal, dado el carácter acumulativo del aumento, se obtiene con los siguientes cálculos: Siendo P la producción de la fábrica antes de iniciarse la semana, el primer día la producción será: P + 0’025P = P (1 + 0’025), el segundo día: P (1 + 0’025) (1 + 0’025) = P (1 + 0’025)2, y así sucesivamente, por lo que al final de la semana (sexto día), la producción será: P (1 + 0’025)6, luego El porcentaje de incremento semanal de la producción fue del 15’97%. ............... b) En los últimos cinco años, las tasas de variación anuales del IPC han sido del 3’2%, 2’0%, 1’4%, 2’9% y 4’0%. ¿Cuál es la tasa media de variación del IPC correspondiente a dicho quinquenio? Aunque en este caso no es muy dispar, la media aritmética (2’7%) sobreestima el verdadero valor de la tasa media del quinquenio. ............... c) El salario base de un trabajador, que en el año 1987 era de 110.000 pesetas, asciende en 1992 a 150.000 pesetas. ¿Cuál es la tasa media anual de aumento acumulativo del sueldo base de dicho trabajador en esos cinco años? Una tasa media anual de aumento acumulativo del sueldo base del 6’4%. CAPÍTULO 2. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo 56 2.1.6 a). Estacionalidad y tasas de variación: tasas equivalentes En el análisis clásico de series temporales se supone que las variaciones de la variable estudiada responden a los efectos de cuatro componentes que pueden aislarse y analizarse separadamente. Estos componentes son: la tendencia, la estacionalidad, las variaciones cíclicas y las variaciones accidentales o residuales. El nivel pretendido para este texto hace que no entremos a estudiar con detalle las series temporales (ampliamente empleadas en el análisis económico), pero dada su especial relación con las tasas de variación dedicaremos este apartado a la componente estacional. La estacionalidad hace referencia a una serie de movimientos a corto plazo, entendiendo como tales aquéllos cuya duración es inferior al año, y que, en general, se adaptan a ciertas pautas regulares. Las causas de estas variaciones estacionales tienen carácter diverso, bien físico-natural (tiempo, clima,…) o institucional (fiestas, rebajas,…), siendo su principal característica la periodicidad. Esta periodicidad es la que posibilita la cuantificación de las variaciones estacionales e incluso su eliminación mediante un proceso conocido como desestacionalización, cuyo objetivo es reducir el efecto de las observaciones irregulares de carácter estacional. Cuando se analizan series temporales de observaciones de una variable es habitual encontrarse con valores anómalos (grandes o pequeños) para algunos períodos, lo que propicia que las correspondientes tasas de variación de dichos períodos tomen valores anormalmente altos o bajos, lo que puede hacernos pensar en cambios de tendencia o de ritmos en la serie. Cuando estos valores irregulares responden a causas estacionales (y también, en ocasiones, cuando se debe a causas accidentales), se conoce por experiencia que en lo períodos siguientes la serie recupera el nivel de sus valores habituales, por lo que se considera de interés corregir los efectos de estas observaciones anormales, produciendo un proceso de “suavización” de la serie. Ello se consigue mediante la aplicación de técnicas de alisado o mediante métodos de promediación de los valores de las observaciones de grupos de períodos. En las técnicas de alisado –que podemos considerar una variante de las los métodos de promediación– cada observación es reemplazada por un promedio ponderado –su alisado– de dicha observación y observaciones próximas. Mediante la ponderación, se concede más importancia a las observaciones más recientes. Es una técnica muy operativa que permite añadir al proceso de cálculo cualquier nuevo dato de forma inmediata, pero no abundaremos aquí en una explicación más detallada que el lector interesado puede encontrar en los correspondientes manuales. Nos limitaremos a explicar técnicas más elementales de suavizados de series de observaciones mediante promedios, concretamente mediante medias escalonadas y medias móviles. Las medias escalonadas son aquéllas que se calculan por conjuntos disjuntos consecutivos de observaciones, es decir, no existe ninguna observación común entre cada dos grupos de observaciones consecutivas para los que se ha calculado sus medias escalonadas. Por el contrario, las medias móviles se calculan con grupos de observaciones donde alguna(s) de éstas Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 2 57 son comunes. Tanto para las medias móviles como en las escalonadas, los valores obtenidos se asignan al momento central de período para el que se calculan. Mediante ambas formas de premediación, lo que se consigue es sustituir el dato correspondiente a un período concreto por el promedio de las observaciones de un número predeterminado de períodos. Cuanto mayor sea el número de observaciones que integran los promedios, mayor es el efecto “suavizador” de estas técnicas. Con objeto de aclarar estas ideas, presentamos a continuación diversas fórmulas de cálculo de promedios móviles y escalonados empleados para amortiguar el efecto estacional sobre las observaciones de una serie. Los cálculos directos de tasas de variación mensual, trimestral, cuatrimestral, semestral o anual, correspondientes a diciembre de un año t, concreto, expresadas en porcentaje serían: Los subíndices de cada tasa señalan el período mensual (1), trimestral (3), cuatrimestral (4), semestral (6) o anual (12) para el que se calcula. Si durante la obtención de estas tasas se observara algún efecto estacional, podemos “suavizarlo” empleando alguno de los promedios antes señalados. Así, si elegimos para ello medias escalonadas, las tasas de variación que pueden obtenerse son: Tasa de variación trimestral: Puede comprobarse cómo entre las dos medias escalonadas empleadas (cuyos valores se asignan al momento central del trimestre para el que se calculan) existen tres meses de diferencia. Tasa de variación cuatrimestral: Entre las dos medias escalonadas hay cuatro meses de diferencia. CAPÍTULO 2. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo 64 El ejemplo expuesto está basado en el indiscutible hecho de que es imposible que el PIB, o cualquier otro agregado económico, esté libre de errores. De cualquier forma, y para justificar los indicadores obtenidos, se argumenta que “aunque el realismo en un nivel resulta discutible, el de sus variaciones lo es menos, en la medida en que las convenciones de registro están (relativamente) estabilizadas”. Pero no puede afirmarse gratuitamente que los errores en los agregados –que se acepta que siempre existen– permanezcan constantes, cambien uniformemente en el tiempo o que no cambien sus signos. Pero estos supuestos son los que, implícitamente, se realizan cuando se emplean los valores y agregados que ofrecen las cuentas nacionales o cuando en el análisis econométrico se espera que los factores o causas aleatorias que sobrevaloran o minusvaloran los verdaderos valores reales se compensen. Pero esta esperanza, dado los conocimientos actuales, es por ahora una cuestión de fe, y la fe no es un criterio de validez científica. Lo observado en el ejemplo expuesto, como puede comprobarse con cualquier manual de teoría de errores, ocurre siempre que realizamos cualquier operación o cálculo con datos sujetos a errores. Es decir, lo que acabamos de expresar es aplicable a cualquier medida económica obtenida mediante las diversas operaciones de cálculo. En el apartado dedicado a las estimaciones se expuso un ejemplo de cómo estos errores en las magnitudes censales afectan al cálculo del saldo migratorio. Si se tiene en cuenta que la medida o indicador más empleado, el PIB per cápita, resulta de un cociente de PIB y población, merecen alguna reflexión los errores que pueden darse de la combinación de ambas cifras. En algunos casos, la magnitud de estos errores llega a invalidar, incluso, el carácter orientativo o indicativo, que es el único asumible para las cifras económicas. 2.1.7. Los números índices Las variaciones, tanto en el espacio como en el tiempo, que experimentan las magnitudes económicas (salarios, precios, producción, poblaciones,…) hacen que sean de especial interés efectuar comparaciones entre sus valores. En el apartado de ratios y proporciones, se señaló que el estudio de la variación de dos datos u observaciones de una serie temporal o transversal (espacial) puede hacerse por razón o cociente. Igualmente, se indicó que si dicha ratio o cociente se multiplica por cien, la razón entre ambas observaciones queda expresada en porcentaje. Pues bien, esta forma de resolver el problema del análisis de una serie temporal (o espacial) es la empleada con los números índices. Los números índices pueden ser simples o complejos. Con los índices simples se trata de estudiar las fluctuaciones de una sola variable en función de uno de sus valores, que se toma como término de comparación. Este término, que se toma como referencia, se hace igual a 100, por lo que los números índices no son más que la expresión en porcentaje de cada valor de la variable con respecto al valor de referencia. Este valor de referencia se denomina base. Así, siendo pt el precio de un artículo en el período t, y po el precio del mismo artículo en el Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 2 65 período base, tendremos que el correspondiente índice simple de precios tomará en el período t el valor: por lo que si dicho índice toma un valor, por ejemplo, 115, nos indica que el precio de ese artículo en el período t es un 15% superior al que tenía en el período base. De esta forma, se crea un indicador que permite percibir más claramente la evolución de la variable, así como su carácter adimensional; al eliminar la unidad de medida, facilita las comparaciones entre series expresadas en unidades de medida diferentes. Por ejemplo, nuestra serie temporal de salarios del anterior apartado expresada como números índices con base el año 2001 queda: Años Salarios (euros) Índice (base 2001=100) 2001 180’5 100’00 2002 184’9 102’43 2003 190’2 105’37 2004 188’6 104’48 2005 193’7 107’31 Dado que los números índices lo que consiguen son series relativas respecto a un elemento común (base) que se toma como comparación, es importante elegir como base un dato correspondiente a un período de tiempo (en series temporales) o a un área geográfica (en series transversales) considerado “normal”. Pero la gran utilidad de este tipo de indicadores aparece cuando se obtiene un índice que sintetice o resuma en una sólo cifra los cambios de un conjunto de variables relacionadas entre sí en algún sentido. Este tipo de índices se denominan índices sintéticos, compuestos o complejos25. Así, si deseamos analizar la evolución de varias variables –en el tiempo o el espacio– podemos elaborar un índice simple para cada una de ellas. Pero así como para cada variable el índice simple es único, si deseamos sintetizar o resumir estos índices simples existen diversas formas de hacerlo sin que podamos afirmar que una de ellas sea exacta. Debido a su operatividad, la forma más simple de resumir estos diversos índices simples es promediándolos. Pero dada la diversidad de promedios existentes, que se empleen o no ponderaciones, y las diversas magnitudes que pueden ser objeto de estudio26, la obtención de números índices complejos ofrece muchas soluciones. No nos detendremos aquí a explicar las diversas soluciones para el cálculo de índices complejos, ni los criterios o propiedades exigibles en orden a señalar la mayor o menor idoneidad de cada uno de ellos. Sólo haremos una breve referencia a los más habituales, señalaremos algunas de CAPÍTULO 2. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo 66 las dificultades y problemas en la construcción de números índices complejos, y finalizaremos este apartado definiendo de forma precisa algunos conceptos tratando de evitar determinados tipos de errores que se comenten con el uso de números índices. En la construcción de índices complejos, las más empleadas son las fórmulas o índices de Laspeyres (las ponderaciones empleadas corresponden al año base) o de Paasche (las ponderaciones corresponden al período para el que se calcula el índice). Ambos pueden expresarse como medias aritméticas ponderadas o como medias agregativas ponderadas. El primero de los citados, como mantiene las ponderaciones del período base, es más “barato”, es decir, requiere menos información. Así, sea pio y qio el precio y cantidad del artículo i en el período base, y pit y qit el precio y cantidad del artículo i en el período para el que se calcula el índice. Las fórmulas de Laspeyres y Paasche para índices complejos de precios, para un conjunto de n artículos, bajo la forma de medias agregativas ponderadas son las expresadas a continuación. Nótese cómo al ser un índice de precios las cantidades juegan el papel de ponderaciones: las cantidades del período base en el índice de Laspeyres y las cantidades del período para el que se calcula el índice en el de Paasche. Entre las dificultades que conlleva la construcción de índices complejos, hay que señalar la selección de variables que integrarán el índice: si estas variables se integran en grupos o subgrupos que nos permitan ofrecer, amén del índice general, otros índices complejos de grupos o subgrupos de variables. También se ha de elegir las fórmulas de cálculo y las ponderaciones a emplear, los lugares y tiempos de observación para la obtención de los datos, y el período o espacio base, es decir, el que sirve de referencia, para el que ya hemos indicado que ha de ser “normal” y no muy alejado de los períodos para el que se calcula el índice. Este tiempo o período base puede o no coincidir con el período al que corresponden las ponderaciones. Con referencia a la representatividad de un índice complejo, ésta puede ser considerada desde diversos puntos de vista. Uno de ellos puede ser atendiendo al número de variables consideradas, lo que también se denomina cobertura. Obviamente, a más cobertura, mayor representatividad del índice. Otra forma de considerar la representatividad es desde el punto de los promedios. Es decir, que como promedio que es todo número índice debería acompañarse de una medida de dispersión de los índices simples que se emplean en su cálculo, pues si éstos evolucionan de forma muy diferente el índice pierde representatividad. Esto no suele hacerse en la práctica por la mayor cantidad de cálculos que conlleva. Por último, también el índice pierde representatividad, particularmente cuando en su cálculo se mantienen las ponderaciones obtenidas en un período determinado (como ocurre con los índices de Laspeyres) a medida Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 2 67 que nos alejamos de dicho período. En estos casos se debe proceder a una nueva construcción del índice, aunque para tratar de evitarlo se recurre a lo que se denomina falsa cadena o paaschización del índice de Laspeyres. Otras cuestiones de interés relacionadas con los números índices son los cambios de base y los enlaces o empalmes de series de índices. En cuanto al cambio de base de unos índices ya calculados, que suele realizarse en ocasiones para facilitar comparaciones o interpretaciones, el procedimiento a seguir es bastante simple. Consiste en hacer igual a 100 la cifra correspondiente al período que se ha elegido como nueva base y transformar proporcionalmente la serie. Para ejemplificarlo, podemos servirnos de la serie de índices de salarios anteriormente obtenida con base el año 2001. Supongamos que deseamos expresar dicha serie, pero tomando como período o año base 2003. La nueva serie queda: Años Índice (base 2001=100) Índice (base 2003=100) 2001 100’00 94’90 2002 102’43 97’21 2003 105’37 100’00 2004 104’48 99’15 2005 107’31 101’84 Anteriormente, se ha señalado la conveniencia de proceder a la construcción de un nuevo índice cuando los cambios producidos convierten en obsoleto un índice por falta de representatividad. Esto crea el problema de la ruptura de la serie temporal definida por dicho índice. Para tratar de paliar este problema, el único recurso posible es proceder al empalme o enlace de la serie del índice “viejo” con la serie del nuevo índice. Por ejemplo, supongamos una serie de un determinado índice complejo con base el año 1992, cuya obsolescencia ha hecho necesario construir un nuevo índice –probablemente con nuevas variables o nuevas ponderaciones– en el año 2001 y sean sus correspondientes valores los que aparecen en el siguiente recuadro: Años Índice (base 1992=100) Índice (base 2001=100) 1999 156’4 **** 2000 160’6 **** 2001 165’5 100’0 2002 168’3 103’2 2003 171’7 105’3 2004 **** 109’1 2005 **** 112’6 El enlace puede realizarse obteniendo una sola serie con base 1992, o bien con base 2001. Para ello se igualan las dos series en el primer período para el que se dispone de dos índices en bases diferentes, es decir, 2001. Si lo que se desea es una sola serie con base 1992, entonces el 100 de 2001 hay que convertirlo en 165’5, lo que se consigue multiplicando por 1’655. Este número (1’655) es el que se emplea como factor de conversión o coeficiente de enlace por el que se multiplica toda la serie de base 2001 para obtener una sola serie con base 1992. CAPÍTULO 2. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo 68 De manera análoga, si se desea una sola serie de base 2001, la serie de base 1992 habrá que dividirla por 1’655. Aunque el procedimiento procura una práctica solución, no se debe olvidar que los períodos enlazados no son totalmente comparables entre sí, porque sus índices se han obtenido con distintas variables y diferentes ponderaciones. Asimismo, el índice complejo de la serie enlazada no es el resultado de la media ponderada de los índices simples que lo componen. Por último, haremos referencia a un tipo de error que se comete con frecuencia al tratar con números índices. Nos referimos a la confusión entre “cambio o variación porcentual” y “puntos porcentuales de cambio”. Intentaremos ilustrarlo con nuestra serie de evolución del salario semanal expresada en número índices. Años Salarios (euros) Índice (base 2001=100) 2001 180’5 100’00 2002 184’9 102’43 2003 190’2 105’37 2004 188’6 104’48 2005 193’7 107’31 Centrémonos en la columna de números índices. Si atendiendo a dicha serie se nos pregunta cúal ha sido la variación, en este caso incremento, porcentual de los salarios entre los años 2002 y 2003, la respuesta no es que dicha variación o incremento ha sido del 2’94%, diferencia entre el valor de los índices de dichos años. La variación porcentual se obtiene de la misma forma en que haríamos con los valores originales de los salarios, es decir: En otros términos, cuando se trata de índices el cambio o variación porcentual del valor del índice entre dos períodos, se obtiene de la misma forma que hemos indicado para cualquier magnitud o variable: se divide la diferencia de los valores del índice entre ambos períodos entre el valor del índice en el período inicial (de ambos períodos) o de referencia. El frecuente error en la respuesta a la pregunta planteada se debe, probablemente, a que muchos textos o informes señalan que entre 2002 y 2003 el índice se incrementó en 2’94 puntos porcentuales, que es una cuestión distinta. La obtención de los puntos porcentuales de cambio se calcula mediante la diferencia de los valores del índice (que, no olvidemos, es un porcentaje) en ambos períodos. Ambos conceptos, “cambio o variación porcentual” y “puntos porcentuales de cambio”, sólo coinciden, como puede comprobar el lector, cuando el período inicial o de referencia coincide con el período base para el que se elaboró la serie, o bien, un período donde el valor del índice Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 2 69 también es igual a 100. Por ejemplo, entre 2001 y 2003, el índice (y los salarios) crecieron un 5’37% o, equivalentemente, 5’37 puntos porcentuales. Por el contrario, cuando dicho período inicial o de referencia no reúne estas condiciones, ambos conceptos son totalmente diferentes. Sin embargo, con frecuencia la cifra que representa puntos porcentuales de cambio se suele interpretar, de forma equivocada, como si fuera un cambio porcentual. 2.1.7 a). El índice de precios de consumo (IPC) La inflación (deflación) es un fenómeno económico que se caracteriza por una subida (caída) persistente y generalizada de los precios de bienes y servicios. Su medida es un problema básico y de interés general en las economías actuales. Prácticamente todos los agentes que intervienen en la actividad económica están muy interesados en conocer la medida y evolución de la inflación. Trabajadores, empresarios, pensionistas o cualquier otro perceptor de rentas lo precisan para deflactar (deflacionar)27 el crecimiento monetario o nominal de sus salarios, rentas, ingresos o beneficios; los agentes de mercados financieros para conocer los tipos de interés reales y las expectativas de evolución de los tipos de cambios, y las autoridades económicas, para tratar de su control. El índice de precios de consumo (IPC), más concretamente su tasa de variación, es el indicador que se ha identificado como la representación oficial de la inflación. Mediante dicho indicador, se miden las tasas de inflación y, por ello, es de especial importancia su representatividad y fiabilidad. En nuestro país, todo el proceso de elaboración del IPC es llevado a cabo por el Instituto Nacional de Estadística (INE), que mensualmente publica la tasa de variación de dicho índice. Esta tasa muestra la variación de los precios de bienes y servicios que representa los hábitos de consumo de los hogares españoles. Este índice de precios de consumo (IPC) es un índice complejo ponderado cuyos primeros antecedentes se remontan a 1936, aunque el primer sistema de índices de coste de la vida, con una metodología definida, es de 1940. Bajo esta denominación se vino calculando hasta 1976, en que pasó a denominarse índice de precios de consumo. Desde el inicial de 1940 hasta el sistema actual IPC-2001, le han sucedido, contando este último, seis sistemas de índices con sus correspondientes cambios metodológicos. Los artículos cuyos precios se emplean para calcular el índice y sus correspondientes ponderaciones se obtienen a partir de la denominada “cesta de la compra”. Dicha cesta identifica una estructura de consumo de bienes y servicios representativos del consumo total y la importancia que cada uno de ellos tiene en dicho consumo, es decir, sus ponderaciones. Estos artículos suelen agruparse en subclases, clases, subgrupos y grupos para los que también se ofrece información. Estas agrupaciones, así como el número de artículos, han ido variando con el tiempo. En el sistema actual, los 484 artículos que componen la cesta de la compra se agrupan en 117 subclases, 80 clases, 37 subgrupos y 12 grandes grupos. CAPÍTULO 2. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo 70 El proceso de elaboración de la “cesta de la compra”, los bienes y servicios que la integran y su estructura de ponderaciones se obtenían, en los comienzos, de las Encuestas de Cuentas Familiares realizadas por el INE. Posteriormente, de una encuesta específica para este fin: la Encuesta Básica de Presupuestos Familiares. Y a partir del IPC de base 2001, de la Encuesta Continua de Presupuestos Familiares. Esta encuesta permite la revisión anual de la estructura de ponderaciones, así como la actualización anual de la composición de la cesta de la compra. Esto ha hecho posible que la formula actual de cálculo del índice sea un índice de Laspeyres encadenado, en lugar del índice Laspeyres de base fija que se venía empleando desde la base 1958. El IPC actual presenta también otras novedades, como la inclusión de los precios de rebajas, tratamiento específico de determinados artículos, mejoras técnicas en el tratamiento de precios (depuración, ajustes de calidad,…) y ampliación de la muestra de municipios y establecimientos. Se publican datos, para distintos niveles de desagregación funcional para España, las 17 Comunidades Autónomas y las 52 provincias. El tratamiento metodológico para los IPC de las Comunidades Autónomas es prácticamente el mismo, así como la cesta de la compra, con algunas especificaciones geográficas para ciertos artículos y sus ponderaciones, pero las diferencias resultantes son poco significativas. Pero realizado este breve apunte histórico y metodológico, lo que interesa señalar, en orden a evitar equívocos y errores en la interpretación del IPC, son las siguientes cuestiones. En primer lugar, que el objetivo fundamental del IPC es medir la evolución temporal del nivel de precios de los bienes y servicios de consumo que son adquiridos realmente por los hogares de un determinado territorio. Esto implica que el IPC: - No intenta medir ni conocer el nivel de precios de una economía, sino la evolución de ese nivel a lo largo del tiempo. Por ejemplo, no mide el precio del litro de gasolina, sino cómo evoluciona dicho precio entre dos períodos. - Se refiere a bienes y servicios consumidos finalmente por los hogares, por lo que se excluyen, por ejemplo, los bienes de inversión o los de consumo intermedio que no son adquiridos directamente por dichos hogares. Por ejemplo, la vivienda, que se considera un bien de inversión no se incluye entre los bienes a que se refiere el IPC. - Trata sobre artículos comprados realmente por los consumidores, por lo que queda excluido el autoconsumo, autosuministro y cualquier otro tipo de estimación mediante imputaciones. Otras características del IPC reseñables para evitar interpretaciones erróneas son: 1º) El IPC no es un índice de lo que cuesta vivir o un índice de gastos. El concepto de coste de la vida incluye dos variables: la estructura de consumo y los precios. Una familia o una persona puede, por diversas causas (paro, jubilación, ascensos) variar su estructura de consumo y Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 2 71 con ello su nivel de gastos sin que se hayan modificado los precios. O también puede ocurrir que manteniendo su estructura de consumo, aumente su nivel de gastos por cambios en los precios. Pues bien, el IPC sólo sirve para esta última situación, puesto que mide los cambios experimentados en los precios. 2º) El IPC mide una situación ideal conjunta y nunca una individual, por lo que no puede pedírsele que refleje nuestro perfil particular de consumo. 3º) El IPC no es una medida absoluta del nivel de precios. Es un indicador temporal que trata de reflejar la evolución del nivel de precios de los bienes y servicios de consumo a lo largo del tiempo, pero no es un indicador espacial que relacione unas áreas geográficas con otras y permita sacar conclusiones sobre si una provincia es más o menos cara que otra. Sí permite saber, para un período determinado, si en una provincia los precios han subido más que en otra. 4º) El IPC tiene su propia metodología, por lo que sus resultados no tienen por qué coincidir con los de otros indicadores con metodologías diferentes. 5º) La cesta de la compra-IPC es mucho más amplia que lo que popularmente se entiende por cesta de la compra. En la primera se incluyen, junto a los bienes y servicios de consumo diario, otros consumidos a más largo plazo: luz, teléfonos, automóviles, servicios financieros, productos informáticos, servicios de enseñanza, etc. De todas formas, muchas de las desconfianzas y recelos tienen su base en las actuaciones “incorrectas” o “manipulaciones interesadas” del IPC por parte de autoridades o instancias gubernamentales, dadas sus múltiples aplicaciones, puesto que entre las más comunes podemos citar: a) En el campo económico: Como deflactor (deflacionador) de los diversos agregados de la Contabilidad Nacional, mediante los índices de las diversas parcelas de consumo consideradas en el IPC. De forma coyuntural, su aplicación más conocidas: como estimador de la evolución de los precios y la inflación. Aunque esta última puede ser mejor medida mediante el deflactor (deflacionador) implícito de precios del PIB (al que haremos referencia más adelante), pero el retraso en su elaboración y su menor precisión técnica hace que sea el IPC el que cumple esta función para datos de coyuntura. Otra aplicación la encuentra en el campo financiero para el ajuste de los tipos de cambios. b) En el campo jurídico: Para actualizar y revisar los contratos de arrendamiento (bien mediante el índice general o el de la rúbrica viviendas de alquiler) o para determinar los intereses de las primas de seguros que son instrumentos financieros opacos fiscalmente. c) En el campo social: Se emplea directa o indirectamente en las negociaciones salariales, fijación de pensiones, etc. Así, se habla de magnitudes indiciadas para referirse a aquellas rentas u otras variables expresadas en dinero, que se hacen crecer porcentualmente al mismo ritmo CAPÍTULO 2. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo 72 que el IPC u otro índice de precios más apropiado. Para evitar el efecto inflacionario de una indexación continua, se incluyen en los convenios o contratos las denominadas cláusulas de ajuste, que hacen actuar la revisión salarial sólo cuando el IPC, o el índice en cuestión, supera un mínimo establecido. Como se señalaba al comienzo de este apartado, el indicador de inflación que se divulga no es el IPC como tal, sino su tasa de variación. Así, por ejemplo, no se dice que el valor del IPC, en un determinado momento, es 128’6, sino que la tasa de variación del IPC, en un período determinado, ha sido del 2’3%. Como ya se ha explicado, la tasa de variación de un índice entre dos momentos o períodos de tiempo determinados, t-k y t, expresada en porcentaje, se obtiene de modo siguiente. El INE suele publicar tres tasas de variación, expresadas en porcentaje, del IPC: a) La tasa de variación mensual del IPC, que mide el cambio que experimenta el índice con respecto al mes anterior. b) La tasa de variación interanual del IPC, que mide el cambio que experimenta el índice con respecto al mismo mes del año anterior. c) La tasa de variación acumulada del IPC, que mide la evolución agregada de la inflación con respecto a diciembre del año anterior, es decir, el cambio experimentado por el índice “en lo que va de año”. Para finalizar, señalaremos que el IPC no carece de limitaciones en cuanto indicador de la variación de los precios de consumo de un país. Junto al inconveniente que representa tener un ámbito restringido que no abarca la totalidad de los bienes consumidos, presenta otras limitaciones. Algunas de éstas, como la actualización de las ponderaciones, los ajustes por cambios de calidad en los artículos, aparición de nuevos productos y los errores por la sustitución de artículos o puntos de ventas, se tratan de corregir con la metodología empleada en la elaboración en el IPC-2001. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 2 73 2.1.7 b). La deflación estadística Una de las consecuencias inmediatas de la inflación es la pérdida de poder adquisitivo de la moneda, puesto que, como consecuencia del aumento de los precios, con la misma cantidad de dinero podemos adquirir menos bienes y servicios. Es decir, si con el transcurso de tiempo los precios aumentan, podemos señalar, de forma coloquial, que “1 euro de hoy tiene menos valor que 1 euro de un período anterior, en el sentido de que con aquél podemos adquirir menos bienes y servicios que con éste”. Pues bien, una de las aplicaciones de los índices de precios es su empleo para eliminar este efecto inflacionista sobre las variables expresadas en unidades monetarias, con el objetivo de que dichas unidades resulten homogéneas en el tiempo, es decir, tengan un poder adquisitivo constante. Dicha operación, en la que mediante un índice de precios apropiado se contrarresta el efecto de la inflación, homogeneizando, en el sentido indicado, las magnitudes expresadas en términos monetarios, se conoce con el nombre de deflactación (deflación) estadística. Por ello, para las series de magnitudes económicas valoradas en términos monetarios podemos distinguir estas dos situaciones: Cuando trabajemos con magnitudes correspondientes a diferentes instantes o períodos valoradas en unidades monetarias (a precios) de cada período, hablaremos de series de valores monetarios, series de valores dados en euros de cada año o serie de valores a precios corrientes. Como consecuencia de la variación de los precios con el transcurso del tiempo, estas magnitudes correspondientes a distintos períodos tendrán poderes adquisitivos diferentes. Luego para que estas magnitudes referidas a distintos instantes o períodos sean comparables, deberán ser valoradas a los mismos precios. Cuando trabajamos con magnitudes correspondientes a diferentes instantes o períodos valoradas en unidades monetarias (a precios) de un mismo período, hablaremos de series de valores “reales”, series de valores en euros de un año dado o valores a precios constantes. Para llevar a cabo el proceso de deflación estadística, puesto que se trata de corregir un efecto en términos relativos –la medida de la inflación o variación de los precios es una tasa de variación relativa– lo apropiado es proceder a un ajuste por cociente. Es decir, se divide la magnitud pecuniaria que se desea deflactar (deflacionar) por un índice de precios apropiado, expresado en tanto por uno. Así, a) Cuando hemos de deflactar (deflacionar) valores monetarios que son agregados en los que intervienen precios y cantidades, la forma correcta de obtener los valores deflactados (deflacionados) de dichos agregados debe cumplir, si es posible, las siguientes condiciones: 1º) Dividir el valor monetario del agregado por un índice de precios de Paasche, referido al período de tiempo considerado. Como puede comprobarse analíticamente las CAPÍTULO 2. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo 80 unitario o conceptos similares que juegan aquí, teóricamente, el papel de “precio” del factor trabajo. 2.1.9. Las representaciones gráficas Quizás no sea exagerado afirmar que el procedimiento empleado con más frecuencia para engañar con estadísticas, presentando una visión falseada o distorsionada de un conjunto de datos, sean las representaciones gráficas. Acuñando una nueva versión de una conocida máxima, se puede afirmar que “una imagen engaña más que mil palabras”. Cuando se habla de la representación gráfica de una serie, distribución o tabla estadística, se quiere hacer referencia a cualquier tipo de dibujo que permita ofrecer una visión general del fenómeno sometido a estudio, más fácil y rápidamente perceptible que la observación directa de los datos numéricos. Las representaciones gráficas son un instrumento eficaz para el análisis de estadísticas dado que ayudan tanto a resumir como a desglosar la información, permiten apreciar más claramente relaciones y regularidades entre las magnitudes representadas, e incluso, en ocasiones, permiten descubrir información oculta en la representación numérica. Su simplicidad, que no menoscaba su eficacia, quizá sea la razón de su poca consideración, recurriéndose a métodos más sofisticados que, la mayor parte de las veces, no aportan una mejora sustantiva al análisis. En cualquier caso, se ha de señalar que los gráficos son sólo un medio auxiliar de la investigación estadística, que ofrecen una primera visión de conjunto del fenómeno investigado. Pero “ver no es comprender”. Un análisis estadístico riguroso, que permita concluir relaciones y regularidades, es esencialmente numérico. Existen diversos tipos de representaciones gráficas según se trate de representar una o más variables, así como que éstas sean cuantitativas o cualitativas (atributos). En ambos casos, las gráficas pueden hacerse empleando un sistema geométrico de representación o mediante dibujos alusivos al fenómeno en estudio. Este último sistema es quizá menos riguroso y más fácilmente manipulable, pero el empleo de sistema geométricos, como la representación mediante un sistema cartesiano de ejes, no garantiza una rigurosa exactitud, ni impide manejos fraudulentos o engaños como el siguiente29: En el gráfico nº 5 se presenta la evolución del índice de precios de consumo entre los años 2001 y 2004. Simultáneamente, en el mismo gráfico, se representa la evolución de un índice del poder adquisitivo de la moneda. Como es sabido, ambos índices representan lo mismo, puesto que uno es el recíproco del otro -un aumento del IPC supone un descenso del poder adquisitivo–, por lo que bastaría con la representación de uno sólo de ellos. Su presentación conjunta parece tratar de convencer que, en los últimos años, el incremento de la inflación ha sido muy fuerte, puesto que la impresión que produce es que la inflación es doble de la real. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 2 81 Tabla 2. Representación gráfica de la evolución del IPC entre los años 2001 y 2004 Representación gráfica de la evolución del IPC entre los años 2001 y 2004 Años IPC Tasa de variación IPC 2001 100’000 **** 2002 103’538 3’5 2003 106’684 3’0 2004 109’927 3’0 Gráfico nº 5 En general, en las representaciones gráficas de tipo geométrico se suelen usar dos tipos de escalas: la escala aritmética y la escala logarítmica. Esta última se utiliza cuando se desea representar variaciones relativas o proporcionales, puesto que la diferencial del logaritmo neperiano de una variable es: δlnX = δX /X, que, presentado de forma equivalente en términos de variaciones finitas –el símbolo δ representa variaciones infinitesimales–, queda: ∆ ln X = ∆X/X, es decir una variación, en términos absolutos, en el logaritmo neperiano de una variable, representa una variación, en términos relativos, del valor de la variable. Por tanto, el empleo de escalas aritméticas o logarítmicas -se pueden emplear combinadas en un mismo gráfico, es decir, cada eje con una escaladependerá de si se desea presentar un cuadro de cambios absolutos o relativos. En los gráficos con representación mediante un sistema de ejes cartesianos, la manipulación más habitual, con el objetivo de conseguir la impresión deseada, se realiza manejando las escalas empleadas en los ejes del gráfico. Así, en el gráfico nº 6 se presenta la evolución del número trimestral de parados en el mercado de trabajo andaluz para el período 2002-04. En dicho gráfico, la escala empleada procura la impresión de que dicho número de parados ha permanecido prácticamente estable en dicho período, como puede también apreciarse observando solamente las cifras. Pues bien, tal como aparece la gráfica, ofrece la impresión CAPÍTULO 2. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo 82 de que el nivel de parados es alta y estamos interesados que no sea esa la imagen que perciba el usuario. En el gráfico nº 7, mediante lo que se denomina un truncamiento del eje vertical, obtenemos una impresión como la deseada. Conseguido con el truncamiento el primer objetivo, también podemos obtener una imagen de menor estabilidad de dicha tasa alargando la escala del eje vertical; ahora, gráfico nº 8, cada marca del eje vertical representa un punto en lugar de diez. Pero si se quiere dotar de un carácter más errático a las variaciones de la tasa de ocupación (gráfico nº 9), se comprime, de forma simultánea, la escala del eje horizontal. Actuando de forma inversa a la especificada, gráfico 10, se obtendría el efecto contrario con unas cifras de paro no ya estables, sino prácticamente estáticas. Como puede apreciarse, los anteriores gráficos se obtienen o representan al mismo conjunto de datos, pero la visión del fenómeno en estudio que ofrece cada uno de ellos es diferente. En cualquier caso, manipulaciones engañosas al margen, la escala adecuada (y el gráfico) depende en gran medida de la situación a la que se ha de aplicar y de los aspectos concretos que interesa analizar mediante el mismo. Gráfico nº 6. Evolución del número trimestral de parados en el mercado de trabajo andaluz para el período 2002-04 en diferentes escalas Gráfico nº 7 Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 2 83 Gráfico nº 8 CAPÍTULO 2. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo 84 Gráfico nº 9 Gráfico nº 10 Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 2 85 Un broker que negocia continuamente en tiempo real estará interesado en un gráfico que muestre la evolución de las cotizaciones minuto a minuto empleando una escala que permita apreciar estos movimientos. Por el contrario, un inversor interesado por la evolución a largo plazo, probablemente precise otro tipo de gráfico, pues no estará interesado por la evolución del indicador para períodos tan cortos de tiempo. Tras lo expuesto, es evidente que hemos de prestar atención a las escalas empleadas cuando analizamos un gráfico. El interés por transmitir determinada visión de la realidad, a través de la representación gráfica de un conjunto de datos, lleva, en ocasiones, a sofisticaciones como gráficos con “escala móvil”, es decir, representaciones en las que se emplean escalas diferentes en las diversas partes del gráfico. Y, por supuesto, no se debe prestar ninguna confianza a representaciones gráficas mediante ejes no marcados. En estos casos, donde incluso no podemos conocer la escala aplicada, con la gráfica se puede transmitir cualquier impresión que interese al autor de la misma. Especial atención, tanto para su interpretación como en su elaboración, merecen también aquellos gráficos que tratan de representar los valores numéricos mediante áreas o volúmenes. Nos referimos, especialmente, a los denominados histogramas (representaciones geométricas), aunque también se puede incluir aquí los pictogramas (dibujos alusivos al fenómeno en estudio). Lo ilustraremos con el siguiente ejemplo. Según datos de la EPA, en el cuarto trimestre de 2004, en Andalucía se contabilizaron, aproximadamente, 523.500 parados. Para el mismo trimestre, en Cataluña se estimó el número de desempleados en 281.100. Ello supone que el desempleo andaluz en términos absolutos es, aproximadamente, casi el doble (1’86) que el catalán. Si representamos erróneamente estos datos, empleando un cuadrado de una unidad de lado para el número de parados catalanes y otro cuadrado de 1’86 unidades de lado para los desempleados andaluces, la representación obtenida (gráfico nº 11) transmite la impresión, al ser el área del segundo cuadrado bastante más del doble que la del primero, de que el paro andaluz casi cuadriplica al catalán. Ello es así, porque visualmente se relaciona tamaño del paro con área del cuadrado, y el área del cuadrado representativo de los parados andaluces es (1’862)≈ 3’5 veces el área del correspondiente al desempleo catalán. Para realizar el gráfico de forma correcta y que ofrezca una impresión adecuada, el área que representa el paro andaluz debe ser 1’86 veces la correspondiente al cuadrado que representa el número de parados en Cataluña. Para ello, los lados del cuadrado representativo del paro andaluz deben tener una longitud de √1’86 ≈ 1’364 unidades, como en el gráfico nº 12. En el caso de los histogramas, la incorrección se evita haciendo que sean las áreas de los rectángulos construidos sobre cada intervalo, y no las alturas, proporcionales a la frecuencia del intervalo correspondiente. Tras lo expuesto, parece claro que hemos de ser bastante precavidos ante la información que se nos presenta mediante histogramas y pictogramas, especialmente estos últimos, que suelen elaborarse sin especial cuidado en las medidas empleadas. Ello provoca, intencionadamente o no, confusas e, incluso a veces, divertidas impresiones e interpretaciones. CAPÍTULO 2. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo 86 Gráfico nº 11: Representación incorrecta Gráfico nº 12: Representación correcta 2.2. Instrumentos demográficos para el análisis de los mercados de trabajo La población es una variable fundamental en el análisis económico. En cierto sentido, podemos afirmar que la población está en el origen –como factor de producción– y en el final –como unidad de consumo– de la actividad económica. Por otra parte, dada la importancia, ya señalada, de las medidas de carácter relativo para establecer comparaciones, muchas magnitudes económicas se presentan relacionadas con la población, dando lugar a indicadores económicos específicos: renta per cápita o por habitante, productividad, etc. En este texto se centra la atención, especialmente, en el papel de la población como factor productivo, como soporte físico indispensable para la existencia de fuerza de trabajo. Interesa el conocimiento no sólo de la población, sino también de los factores que determinan su evolución porque en el estudio de los mercados de trabajo se centra gran parte de la atención en el análisis de los procesos poblacionales que están estrechamente relacionados con el proceso de reproducción de la fuerza de trabajo. Todas estas cuestiones no sólo justifican que se dedique este apartado a comentar determinados conceptos e indicadores demográficos, sino que son la razón por la que el nuevo sistema europeo de cuentas (SEC-95) pone un énfasis especial en la relación existente entre población y empleo. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 2 87 2.2.1. Principales conceptos demográficos En un sentido estricto, la Demografía es la ciencia (social) que se dedica al estudio estadístico de las poblaciones humanas. Desde un punto de vista más global, alcanza un ámbito más extenso, analizando aspectos económicos, culturales, sociológicos, urbanísticos, etc., de dichas poblaciones. En estos casos, la Demografía adquiere una dimensión multidisciplinar, produciéndose un solapamiento enriquecedor con otras disciplinas. Para el estudio cuantitativo de las poblaciones, la Demografía emplea una serie de variables, denominadas variables demográficas, así como un conjunto de indicadores, especialmente, tasas. Con ambos instrumentos realiza estudios, especialmente dinámicos, de las poblaciones. En este apartado, nuestro objetivo se limita a reseñar una especie de glosario de términos demográficos, con sus correspondientes definiciones, que nos permita su correcto uso en nuestra tarea de análisis de la actividad laboral. Como en otras disciplinas, en Demografía se distinguen las magnitudes según hagan referencia a un instante o a un período de tiempo. Así, se distingue entre: Stock o efectivo: Magnitud o cantidad que hace referencia a un instante o momento del tiempo. Para una población concreta, el stock o efectivo viene expresado por el número de personas existentes en un momento dado. El ejemplo más clásico es la cuantificación que realiza el censo de población. Flujo: Magnitud o cantidad que hace referencia a un período o intervalo de tiempo. Los flujos poblacionales básicos vienen dados por los nacimientos, defunciones y migraciones. Un ejemplo de flujo es el número de nacimientos acaecidos en nuestro país en el último año. En general, los flujos de nacimientos y fallecimientos, así como los de “la menos natural de las variables demográficas” –los matrimonios– se ofrecen en las estadísticas del movimiento natural de la población (MNP) obtenidas de las inscripciones en el Registro civil. Conceptos demográficos relacionados con stocks poblacionales son: Población total: Número total de personas residentes en un país o un área geográfica determinada. Cohorte: Conjunto de personas que entran a formar parte de un conjunto poblacional observable, dentro de un mismo período de tiempo. Por ejemplo, los licenciados en un mismo curso académico, los jubilados en un mismo año, etc. Por lo tanto, los componentes de una cohorte son “homogéneos” sólo en lo que a la variable tiempo se refiere, pero esencialmente son heterogéneos. Generación: Es un caso particular de cohorte. Se habla de generación cuando el conjunto poblacional observable es el total de la población y el suceso que produce la entrada en la misma es el nacimiento, verbigracia, nacidos en un año determinado. CAPÍTULO 2. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo 88 Entre los flujos poblacionales básicos conviene detallar las características específicas de uno de ellos: Movimientos migratorios: Su suceso característico es la migración, entendiendo por tal, el desplazamiento de una persona desde un lugar hacia otro. En cualquier caso, el concepto de migrante no es tan claro y definitivo como los de nacido o fallecido, lo que hace más difícil la cuantificación de estos flujos. Así, en un período concreto de tiempo, un solo migrante puede realizar varias migraciones. También, la distancia o la división administrativa del territorio que se considere, determinan la catalogación de los elementos de un flujo migratorio, lo que nos lleva a distinguir entre Emigración e Inmigración, y para cada caso podemos también diferenciar entre Interior o Exterior. Si atendemos al tiempo, podemos señalar las migraciones como definitivas o temporales, pudiéndose clasificar esta últimas en migraciones de larga duración, de temporada, e incluso, en sentido estricto, podemos hablar de migraciones diarias. Las estadísticas de flujos migratorios se suelen obtener de los padrones de población, así como diversas estadísticas que ofrecen determinadas instituciones relacionadas con el fenómeno migratorio. A partir del concepto de flujo, aparece un conocido indicador demográfico: Saldo: Es la diferencia algebraica, para un período de tiempo dado, entre dos flujos de igual naturaleza y de sentido contrario. Los más empleados son: Saldo natural o vegetativo: Diferencia entre los nacimientos y las de funciones ocurridas en el transcurso de un período de tiempo: ∆N = N –D Saldo migratorio: Diferencia entre el número de inmigrantes y el número de emigrantes durante un determinado período de tiempo: SM = I - E A partir de ambos saldos, podemos determinar lo que se denomina: Crecimiento total de una población, crecimiento real o crecimiento demográfico: Es la diferencia entre dos stocks poblacionales en diferentes instantes de tiempo: ∆R = Pt – Pt-1 o, equivalentemente, la suma algebraica del saldo (o crecimiento) vegetativo y el saldo (o crecimiento migratorio). Lo que expresado de forma analítica nos da la siguiente ecuación: Crecimiento real = Saldo natural + Saldo migratorio ∆R = ∆N + SM (Pt – Pt-1) = (Nt-1, t – Dt-1, t) + (It-1, t - Et-1, t) Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 2 89 Como puede apreciarse, es una ecuación contable o de balance, aunque debido a las deficiencias de las estadísticas difícilmente se cumple en la realidad. Esta ecuación demográfica podemos también expresarla de la siguiente forma: Pt = Pt-1 + (Nt-1, t – Dt-1, t) + (It-1, t - Et-1, t) lo que nos permite apreciar cómo el aumento o la disminución de la población en un intervalo de tiempo es el resultado de tres procesos: nacimientos, defunciones y migraciones. Así, por ejemplo, entre el año 2004 y 2005, la población de un país varía del siguiente modo: Población a 1 de enero de 2004 + Nacimientos, en 2004 - Defunciones, en 2004 + Inmigrantes, durante 2004 - Emigrantes, durante 2004 ------------------------------------- = Población a 31 de diciembre de 2004 (o a 1 de enero de 2005) Todas estas expresiones nos permiten cuantificar, para cada caso concreto, los conceptos indicados. Pero esta cuantificación no es siempre posible. Ya comentamos cómo las deficiencias estadísticas impiden, normalmente, que la ecuación de balance demográfico se verifique en la realidad. Los datos demográficos, como toda medida estadística, no están exentos de errores. Como ya se ha señalado en apartados anteriores, incluso los censos, que se pretenden exhaustivos, no dejan de ser estimaciones. Asimismo, se ha señalado cómo los errores de los datos iniciales se propagan a través de los cálculos con ellos realizados. Cuando las incorrecciones conllevan un grado de error aceptable, no se puede decir que las variaciones o saldos anteriores sean, en sentido estricto, una medida cuantitativa, sino que se convierten en indicaciones o estimaciones, como sucede con toda cifra estadística. Obviamente, si el grado de error de los datos es tan elevado que deforma la realidad, se ha de ser consciente de que lo obtenido ni son medidas, ni indicadores, ni estimaciones. Para cerrar este apartado, señalaremos que, como en otras ciencias sociales, los análisis en Demografía pueden ser sincrónicos (transversales) o diacrónicos (longitudinales). Pero no se puede olvidar en ambos tipos de análisis que los fenómenos demográficos no se presentan aislados unos de otros porque siempre se producen interferencias y perturbaciones entre ellos. Así, toda población expuesta a cualquier fenómeno demográfico también lo está a la muerte, por lo que dicho fenómeno demográfico no puede analizarse «en estado puro». Para una población dada, se define como suceso perturbador aquél cuyo suceso característico impide o hace aumentar la aparición del suceso en estudio. Por ejemplo, si estamos estudiando el suceso demográfico nupcialidad, la mortalidad lo perturba impidiéndolo, mientras que la inmigración hace aumentar su aparición. Por ello, el estudio de un fenómeno demográfico concreto requiere eliminar la influencia de los restantes. Obviamente, en el análisis demográfico existen métodos para eliminar estos efectos perturbadores, pero su estudio escapa al nivel pretendido para este texto. CAPÍTULO 2. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo 96 La segunda razón, es que la mortalidad de los hombres es, en todos los tramos de edad (salvo excepciones) superior a la de las mujeres. A esto hay que añadir algunas curiosidades como, por ejemplo que, para la población total, históricamente se observa un incremento de la proporción de mujeres con la “modernización” de los siglos XIX y XX, como si éstas resultasen más beneficiadas por la disminución de la mortalidad y la transformación en dichos siglos de las causas de muerte: mejoras en el parto, menor incidencia de las “enfermedades sociales” (alcohol, tabaco), etc. Por el contrario, la proporción de mujeres es más baja en países donde sufren discriminación. También (en algunos casos conjuntamente), por la especialización productiva del país o región: es abrumadora la mayoría de hombres en los países productores de petróleo. La combinación de estas dos causas hace que en los primeros tramos de edad sean mayores los efectivos poblacionales masculinos y, por el contrario, en los tramos de edad altos sean las mujeres las que predominan, dándose un cierto equilibrio en los tramos de edad centrales, la etapa reproductiva. En términos analíticos, el indicador empleado para estudiar la proporción por sexo en una población, y su evolución es el índice de masculinidad o sex ratio: número de hombres por cada 100 mujeres. Pero ésta y otras características de la estructura de una población y su evolución se pueden obtener de la observación de las pirámides de población. Mediante dicha observación, pueden deducirse diversas características de una población; así: - El carácter “joven” –base de la pirámide anchao “envejecido” –base de la pirámide estrechade la población. - Caracterizar a una población, por ejemplo, para los países desarrollados presenta una forma casi cilíndrica, con un leve abultamiento en el tramo de población adulta y poca población joven. Para los catalogados como países en desarrollo, la gráfica sí adopta forma piramidal, con numerosa población joven; los efectivos disminuyen con la edad y la cumbre de la pirámide suele ser estrecha. Los países de inmigración o emigración presentan desproporción entre los sexos (más hombres que mujeres, o viceversa), predominio de adultos y bases anchas testigo de una fecundidad elevada. - Los efectos sobre la población de determinados acontecimientos como guerras, epidemias, etc., que hacen de las pirámides un reflejo de la historia de la población. Así, las pirámides de perfiles muy entrecortados hablan de una agitada historia de dicha población. - También permiten detectar las anomalías debidas a declaraciones erróneas de la edad, ausencias, atracción o repulsión a determinados dígitos al declarar la edad (por ejemplo, suelen abundar las edades terminadas en 0 y en 5). Para corregir o eliminar estas irregularidades se emplean métodos de suavizado empleando el índice de Myers, para el caso de edades, o el índice compuesto de Naciones Unidas, para datos poblacionales agrupados quinquenalmente. - El proceso de envejecimiento de una población, como puede apreciarse comparando la pirámide representativa de la población sevillana en 2002, gráfico nº 15, con el anterior. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 2 97 En este sentido, conviene señalar que el envejecimiento de una población –en Demografía se dice que una población envejece cuando la proporción de viejos aumenta con el tiempo– a diferencia del de las personas, no es una consecuencia biunívoca del paso del tiempo. Aunque es difícil señalar cúal de los dos fenómenos demográficos lo hace de forma más determinante, las causas del envejecimiento de una población son la mortalidad y la fecundidad. El envejecimiento poblacional puede ser debido a una baja en la fecundidad o en la mortalidad, o combinaciones diversas de aumentos y bajas en una u otra. Cuando es consecuencia de una baja fecundidad, se denomina envejecimiento por la base; cuando lo es por una baja mortalidad, envejecimiento por la cumbre. Generalmente, los indicadores, usualmente empleados para caracterizar el grado de envejecimiento de una población, son: - El índice de envejecimiento: Es la proporción de población igual o mayor de 65 años en la población total, expresado en porcentaje. Índice de envejecimiento = (Población ≥ 65 años / Población total) x100 - El índice de vejez: Es el cociente entre la población igual o mayor de 65 años entre la población menor de 15 años, expresado en porcentaje. Es decir, número de personas mayores por cada cien jóvenes. Índice de vejez = (Población ≥ 65 años / Población < 15) x100 Gráficos 14 y 15: Pirámides de población de la provincia de Sevilla 1981 y 2002 1981 CAPÍTULO 2. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo 98 2002 Fuente: Censos de Población y Padrón Municipal de Habitantes (INE). Elaboración propia. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 2 99 Notas al pie 1 Citado por Campbell, S.K. (1981). 2 Similares consejos se pueden encontrar en los textos de experimentados estadísticos españoles, como el profesor A.G. Barbancho. 3 Al menos a escala newtoniana, pues a escalas infinitamente grandes o pequeñas tras la teoría de la relatividad y la física cuántica, las medidas físicas pierden dicho carácter absoluto. 4 Al hilo de este ejemplo, señalaremos que también la siniestralidad laboral es un campo donde las convenciones y el subjetivismo de las definiciones y clasificaciones produce importantes modificaciones de la “realidad” que se ofrece. Muchas de las invalideces temporales que se notifican como lesiones o enfermedades comunes tienen un origen laboral. Desde hace tiempo, los sindicatos reivindican un nuevo cuadro de enfermedades profesionales que sustituya al actual, que fue redactado hace más de 20 años. 5 De esta manera, el hijo de la vecina de un compañero de la Universidad de Málaga (J. Torres, 2002), al que éste encarga la limpieza de su automóvil una vez al mes – tarea en la que emplea algo más de una hora – a cambio de dos entradas de cine para él y su novia, constará como ocupado a pesar de que no realiza ningún otro tipo de actividad laboral. 6 En la XVI Conferencia Internacional de Estadísticos del Trabajo (1998) se hicieron recomendaciones relativas a la medición del subempleo y a las situaciones de empleo inadecuado, pero como se señala en la misma EPA aún no se ha decidido aplicar estas recomendaciones. La falta de desarrollo de las definiciones y los métodos necesarios para describir y computar estas situaciones es la justificación que se esgrime. 7 Como toda definición de pobreza, ésta también es convencional. Así, por ejemplo, el Instituto Nacional de Estadística y Estudios Económicos de Francia (INSEE) establece el umbral del 50% de ingreso medio; investigadores como R. Passet, dos terceras partes del salario medio; otros investigadores, salarios inferiores al salario mínimo legalmente establecido,... 8 Como es sabido, la población activa es la suma de ocupados y parados. Pero la población activa de la EPA no es la suma de los ocupados de la EPA y los parados registrados por el INEM, que es lo que se está suponiendo al actuar de esta forma. Esto implica que, al calcular de esta manera la “tasa de paro registrado”, se está diciendo implícitamente que la parte de activos de la EPA que no son parados registrados por el INEM son ocupados. Es decir, se confunde disminución de paro registrado con creación de empleo o viceversa. 9 Este ejemplo es una versión actualizada del empleado en su libro Población, empleo y paro por el profesor A.G. Barbancho (1982). 10 No se piense que estas declaraciones son desproporcionadas. En un reciente programa televisivo de una emisora local sevillana, el entrevistado, dirigente vecinal de un barrio marginal de la capital andaluza, respondía así a la pregunta del entrevistador: “En este barrio viven unas 1.200 personas, de las que sólo 800 están censadas”. En el mismo sentido, basta comparar las cifras de población del censo con las que se obtienen a partir de las actualizaciones padronales. 11 De hecho, existe una fórmula general de obtención de promedios que suele presentarse bajo el concepto de “media de orden m”, que el lector interesado puede encontrar en muchos manuales de Estadística. 12 Existen otras medidas de posición con significado análogo a la mediana denominadas cuantiles. Los más usuales son los cuartiles, deciles y centiles o percentiles, que se definen como aquellos valores que, una vez ordenado el conjunto de las observaciones en orden creciente, dividen a dicho conjunto en cuartas partes, décimas partes o centésimas partes. Así, el primer cuartel es un valor superior al 25% de los datos e inferior al 75% restante; el cuarto decil es superior al 40% de los datos e inferior al 60% restante; el vigésimo percentil supera al 20% del conjunto CAPÍTULO 2. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo 100 de observaciones y es inferior al 80%. Como es fácil intuir, el segundo cuartel, el quinto decil y el quincuagésimo percentil coinciden con el valor mediano. 13 Si el número de observaciones es par, el valor mediano se obtiene como promedio de los dos valores centrales 14 En general, las medidas de carácter relativo son las apropiadas para establecer comparaciones. Así, por ejemplo, es más correcto comparar rentas per cápita que rentas absolutas para establecer comparaciones entre diversos ámbitos geográficos. 15 Generalmente, las variables se expresan con mayúsculas y sus valores con minúsculas. 16 Existen otras medidas e indicadores de concentración o desigualdad de más reciente aparición que tratan de soslayar los inconvenientes de éstos. La elección de los dos indicadores que se señalan se justifica por ser los más populares y de uso más frecuente. 17 En el caso de valores salariales dados por intervalos, los volúmenes salariales correspondientes a cada intervalo puede ser obtenidos a partir de los datos originales (cuando sea posible), lo que aportaría valores exactos o se obtienen empleando las marcas de clase (valores centrales de los intervalos), lo que origina errores de agrupamiento. En sentido estricto, para las fórmulas de cálculo del índice de Gini, que veremos posteriormente, deberían utilizarse distribuciones de frecuencias unitarias. El no hacerlo así produce subestimaciones del grado de concentración, pero el análisis de estas cuestiones escapa al nivel pretendido en este texto. 18 S.K.Campbell, op.cit. 19 S.K.Campbell, op.cit. 20 El valor del logaritmo neperiano de 2 es 0’6931. 21 “¿Qué medimos en Economía? Rodríguez Sosa, V. Revista Desde el sur nº 16 y17. 2004. 22 Sobre estas cuestiones puede consultarse el excelente manual, “La Economía en evolución” Naredo, J.M (2003). Siglo XXI de España Editores S.A. 3ª edición. actualizada. 23 Ver “La falsa medida de la economía” Esteve Mora, F. (1997). Revista Ekonomiaz nº 39. 24 Esta indiferencia de la teoría económica convencional por los errores a diferencia de otras disciplinas como la Física, que siendo consciente de su carácter inherente a la medida los ha incorporado a la teoría, es una de las razones que invalidan el carácter científico de la Economía. 25 El principal problema que tratan de resolver estos números índices es obtener una expresión cuantitativa que represente a un conjunto de variables o agregados elementales y heterogéneos que no pueden medirse en unidades físicas comunes. Conviene señalar ya que este problema de la conmensurabilidad no ha encontrado una forma totalmente válida de resolución. 26 En Economía, generalmente, precios, cantidades o valores (precios × cantidad). 27 El Diccionario de la Real Academia Española de la Lengua sólo recoge los términos deflactar y deflactores para hacer referencia a la operación (deflación estadística) consistente en eliminar el efecto de la inflación o subida de los precios de las magnitudes expresadas en términos monetarios y a los indicadores empleados en dicha operación. Sin embargo, autores como A.G. Barbancho (1988) razona y defiende como más correctos los términos deflacionar y deflacionadores, derivados de deflación. Indica que deflactar es un anglicismo, derivado del verbo inglés to deflate. En recuerdo y homenaje al profesor A.G. Barbancho, así como en defensa de su tesis, hemos decidido que en el presente trabajo aparezcan ambas acepciones, aunque, por respeto a la Real Academia, aparecen los términos deflactar y deflactores de forma preferente. Instrumentos estadísticos y demográfi cos para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 2 101 28 Probablemente, la homogeneización del consumo, consecuencia de la globalización, facilite este objetivo. 29 Ejemplos similares se encuentran en Equívocos y falacias en la interpretación de estadísticas, Campbell, S.K. (1981). 30 En éste y el siguiente apartado, se intentan expresar de forma resumida las características de los principales instrumentos analíticos y gráficos empleados en el análisis demográfico, expresadas en la tercera edición, revisada, de dicho texto. 31 El esquema o diagrama de Lexis es una representación gráfica de las dos dimensiones del tiempo que se consideran en demografía, como fecha (horizontal) y como duración (vertical). Ambas se representa por semirrectas unidas por su origen en ángulo recto y en el cuadrante formado por ambas las abscisas son las fechas y las ordenadas las duraciones o edades. Las semirrectas paralelas al eje de abscisas de denominan líneas de aniversario y las paralelas al eje de ordenadas que representan un fecha isocronas. La trayectoria vital de una persona se representa por una semirrecta, denominada línea de vida, que forma ángulo de 45º con el eje de abscisa. 32 Generalmente se calculan por períodos anuales. Cuando el período de cálculo es superior al año hay que dividir por el número de años empleados. 33 En Demografía, también puede jugar este papel una magnitud-flujo tipo A, por ello se consideran tasas las señaladas con los números 2 y 3. 34 La población a mitad del período y la población media son equivalentes si la población varia linealmente en el tiempo. 35 Dentro de la precisión con que se habla de tasas en Demografía, también se distingue según el denominador se un flujo tipo A o un stock. Así, cuando es un flujo tipo A, si en el denominador está el flujo inicial, la tasa se llama cociente o probabilidad; si está el flujo “medio”, tasa en sentido estricto; si es el flujo final, relación. Cuando el denominador es un stock, si es el inicial, cociente prospectivo; si es el medio, tasa en diferencia de milésimas; si es el final, relación final. 36 En el tipo 1, aunque el denominador es un flujo F, sus dimensiones temporales quedan eliminadas al dividir por un flujo con idénticas dimensiones. Sólo puede considerarse como tasa, pues permanecería como cociente con dimensión temporal, cuando las dimensiones temporales de los dos flujos que forma el cociente no tienen las mismas dimensiones temporales, pero no es frecuente el empleo de este tipo de cociente. 37 Todas las medidas de natalidad y fecundidad sólo tienen en cuenta –salvo imposibilidad estadística– a los nacidos vivos. Tasas e indicadores específi cos de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 3 103 CAPÍTULO 3. Tasas e indicadores específi cos de los mercados de trabajo 104 Tasas e indicadores específi cos de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 3 105 Desde un punto de vista metodológico, los diversos instrumentos –saldos, tasas, proporciones, porcentajes, promedios, índices, gráficos, etc.– explicitados en el capítulo anterior, constituyen arsenal suficiente para abordar un análisis descriptivo, de bastante contenido, de los mercados de trabajo1 y para interpretar, de forma correcta, cualquier informe, estudio o análisis de este tipo que se nos presente. Obviamente, un análisis en profundidad de las causas subyacentes a los avatares de los mercados de trabajo y la explicación de los cambios en su funcionamiento escapa no sólo al ámbito de la Demografía, sino incluso al de la propia Economía, convirtiéndose en una tarea multidisciplinar. Pero, siendo de conscientes que la batería de instrumentos analíticos aportados en el capítulo anterior permiten al lector realizar sus propios análisis, en éste se trata de presentar un conjunto básico de conceptos e indicadores que gozan de la aceptación general, a nivel nacional o mundial, por venir sancionado su uso por los principales organismos y expertos en materia laboral. Como se señala varias veces a lo largo del presente texto, las medidas que se obtienen son consecuencias ineludibles de las definiciones e indicadores que se adoptan. Estos indicadores, conceptos y definiciones son frutos de acuerdos y convenios entre los diferentes agentes sociales, en los que el poder juega un papel esencial. Todo ello hace a “la medición del mercado de trabajo, como en general a la cuantificación de lo social, un producto cargado de ideología, convencionalismos, estimaciones y ajustes relacionados con decisiones que implican un fuerte grado de subjetividad (…)” (M. Delgado, 2002). Las medidas y datos no se obtienen, se construyen; y asimismo, la realidad que representan es, en gran medida, una construcción social. El grupo básico de indicadores que a continuación se explicitan son los señalados por el principal organismo internacional en materia laboral, la Organización Internacional del Trabajo (OIT). A ellos se añaden los empleados en la principal fuente estadística de mercado de trabajo español, la Encuesta de Población Activa (EPA), que, asimismo, están adaptados a la normativa de dicho organismo supranacional. Es decir, conceptos y definiciones que se emplean en la elaboración de estos indicadores están basados en la normativa emanada de la OIT e internacionalmente aceptada. De forma previa a la presentación de este catálogo de indicadores, y al igual que se hizo en el anterior capítulo, se explicitan algunas consideraciones de interés, fruto de la experiencia de reputados expertos2, que deben ser tenidas en cuenta en el manejo de estos instrumentos de análisis. 3.1.- Consideraciones generales El tratamiento de la información de los mercados de trabajo, donde la “mercancía” es la fuerza de trabajo y cuyo precio es el salario, requiere una especial atención por las insuficiencias y peculiaridades de las estadísticas de este singular mercado. Éste es tan singular, que la mayor parte de los análisis y previsiones de la población que en él intervienen y que constituyen su oferta –una oferta producida de forma harto singular-, suelen con frecuencia pecar de unilaterales, CAPÍTULO 3. Tasas e indicadores específi cos de los mercados de trabajo 112 De forma análoga a la actividad, se define la conocida como tasa de ocupación o empleo. - Tasa de ocupación o empleo: Es el cociente entre el total de ocupados y la población de 16 o más años. Expresada en porcentaje queda: En cuanto a la desagregación, tanto conceptual como territorial, con la que se ofrecen estos indicadores, valen los comentarios realizados para las tasas de actividad. 3.2.3.- Estatus en el empleo (Status in employment) Se establecen tres categorías o formas de estar ocupado dentro del empleo total: trabajadores asalariados o personas con trabajo por cuenta ajena; trabajadores autónomos o personas con una actividad por cuenta propia, y ayudas familiares o trabajadores familiares no remunerados. Estos últimos son considerados por la EPA, junto con los profesionales independientes y miembros de cooperativas que trabajan en las mismas, como personas que ejercen una actividad por cuenta propia. De esta manera, y teniendo en cuenta el estatus en el empleo, la EPA, que lo denomina situación profesional en el empleo, descompone el total de ocupados en los grupos señalados en la siguiente relación analítica: Ocupados = Ocupados por cuenta ajena +Ocupados por cuenta propia Pero esta clasificación mediante el estatus ocupacional, permite establecer en la EPA, y así aparecen expresadas en su metodología, otras relaciones analíticas con referencia a la población activa o fuerza de trabajo, Fuerza de trabajo asalariado = Personas con empleo asalariado + Personas en busca de un empleo asalariado Fuerza de trabajo no asalariado = Personas con trabajo por cuenta propia + Personas en busca de un trabajo por cuenta propia Fuerza de trabajo total = Fuerza de trabajo asalariado + Fuerza de trabajo no asalariado En cuanto a la población desempleada o parada, Parados totales = Parados que buscan un empleo asalariado +Parados que quieren establecerse por su cuenta La OIT recomienda y calcula indicadores, de forma conjunta y para cada sexo, que presentan los efectivos de cada una de las tres categorías como porcentaje sobre el total de ocupados. A modo de ejemplo, se expresa el más conocido o de uso más frecuente. Tasas e indicadores específi cos de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 3 113 Tasa de salarización o asalarización o tasa de asalariados: Cociente, expresado en porcentaje, entre el número de trabajadores por cuenta ajena y el total de ocupados. Su complementario mide la proporción o porcentaje de empleo autónomo. Ambas pueden calcularse como tasas específicas para subpoblaciones, según sexo, sector de actividad, regiones, etc. Dentro de los trabajadores por cuenta propia, la OIT recomienda distinguir entre los que tienen o no trabajadores a su cargo, pero datos con esta clasificación no están disponibles para todos los países. Por el contrario, nuestra EPA permite la obtención de mayor desagregación de los indicadores de estatus, puesto que distingue hasta 7 situaciones profesionales distintas tras la última modificación en 2005, en la que desaparecen las franquicias. Anteriormente, consideraba 10 situaciones profesionales, distinguiendo entre trabajadores por cuenta propia con o sin empleados, además de diferenciarlos según trabajen con o sin empresa en franquicia. En cuanto a los asalariados, diferencia los que lo son en el sector público y en el privado, y los distingue tanto por tipos de contratos como por duración de los mismos. También la EPA tiene en cuenta la situación en el empleo atendiendo a los que denomina ocupación. En los cuestionarios se especifica hasta el nivel de la Clasificación Nacional de Ocupaciones (CNO) a tres dígitos. Sin embargo, en las publicaciones se distingue entre directivos, técnicos, trabajadores especializados, artesanos,… y así, hasta 10 “ocupaciones” diferentes. 3.2.4.- Ocupación o empleo por sectores (Employment by sector) Los indicadores señalados por la OIT para este apartado son la expresión en porcentaje de la ocupación en cada sector sobre la ocupación total. A estos efectos se divide la ocupación en tres grandes sectores: agricultura, industria y servicios. Así, para el caso del sector agrícola, Para el análisis de las tendencias con una información más desagregadas, se ofrecen tablas con información detallada del empleo según el catalogo de la Clasificación Industrial Internacional Estándar (ISIC-2 de 1968 e ISIC-3 de 1990). En el caso de la EPA, se considera también el sector de la construcción y se ofrece, asimismo, un amplio desglose por ramas de actividad (hasta 93 ramas) según la Clasificación Nacional de Actividades Económicas (CNAE-93 a tres dígitos) CAPÍTULO 3. Tasas e indicadores específi cos de los mercados de trabajo 114 3.2.5.- Trabajadores a tiempo parcial (Part-time workers) Los indicadores de este apartado se centran en las personas cuyo total de horas de trabajo es inferior a las establecidas para el trabajo a tiempo completo. Se representa, fundamentalmente, la proporción o porcentaje de este tipo de trabajadores sobre el empleo total. El principal inconveniente, especialmente para la comparación de los indicadores de este apartado, reside en la no existencia de un acuerdo internacional sobre el número mínimo de horas semanales que constituyen el tiempo completo y el tiempo parcial. La EPA basa la distinción en la apreciación del interesado, pero teniendo en cuenta que el trabajo a tiempo parcial siempre debe ser igual o inferior a 35 horas habituales semanales, y el trabajo a tiempo completo ha de ser igual o superior a 30 horas habituales a la semana. La falta de acuerdo señalada hace que estos indicadores se determinen por cada economía, por lo que las comparaciones requieren de supuestos y estimaciones especiales. Se recomienda el cálculo de, al menos, dos medidas: Indicador de empleo a tiempo parcial (part-time employment rate): Proporción de trabajadores a tiempo parcial sobre el total de ocupados. Expresado en porcentaje queda, Proporción que puede también obtenerse sobre la población asalariada. Tasa de feminización del empleo a tiempo parcial: Porcentaje de mujeres sobre el total de trabajadores a tiempo parcial. 3.2.6.- Horas de trabajo (Hours of work) Ya se señaló, en las consideraciones generales sobre los indicadores del mercado de trabajo, el empleo de la unidad de tiempo como unidad de medida. La unidad de tiempo generalmente elegida es la hora de trabajo. Es aconsejable la mayor información posible sobre horas trabajadas, puesto que dicha información siempre es oportuna para un mejor análisis de la productividad y de los costes laborales unitarios, indicadores empleados para el estudio de la competitividad de un país. Usualmente son, al menos, tres las medidas que sugiere la OIT para obtener una visión de conjunto del tiempo dedicado a lo que económicamente se considera trabajo: Tasas e indicadores específi cos de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 3 115 - Número de personas ocupadas que trabajan, habitualmente, un número de horas semanales pequeño. Se considera pocas de horas de trabajo menos de la mitad del número de horas semanales de la mayoría de los trabajadores. Generalmente, 20 horas o menos. - Número de personas ocupadas que trabajan, corrientemente, un número de horas superior al horario de trabajo “normal”. La jornada “normal” de trabajo suele ser de 40 horas, pero este límite, como el señalado para el caso de pocas horas de trabajo, difiere según países. - Número medio anual de horas trabajadas por persona. Se recomienda que en su cálculo se tengan en cuenta todos los trabajadores y que se ofrezca conjunta y por sexo. En la EPA se ofrecen diversas tablas donde, según diversas variables de clasificaciones, se ofrece dicho número medio de horas trabajadas, distinguiendo entre horas de trabajo habituales y efectivas. A partir de 2005, también se pregunta por las horas pactadas. En relación con las horas de trabajo y como guía de la calidad de vida en el trabajo, conviene no olvidar indicadores sobre horas extraordinarias, tanto las realizadas que suelen expresarse en cifras absolutas o con respecto al número de asalariados a tiempo completo como las no contabilizadas o no pagadas. En ambos casos las cifras resultantes son buenos indicadores de las condiciones de trabajo. 3.2.7.- Empleo sumergido (Informal sector employment) El cálculo de indicadores sobre este tipo de empleo es bastante difícil, puesto que esta forma de ocupación adopta formas muy diversas y suele ser opaca estadísticamente. Por ello, se recurre a procesos de estimación con una gran diversidad de definiciones y metodologías, lo que dificulta la armonización necesaria para poder efectuar comparaciones. Así, entre otros, encontramos información sobre empleo sumergido basados en una definición del mismo que sigue las recomendaciones de la XVII Conferencia Internacional de Estadísticos del Trabajo (CIET) y las del denominado grupo DELHI5 (grupo de expertos en estadísticas del sector informal). Existen también datos basados en definiciones específicas de cada país, tanto a nivel general como para empresas pequeñas y microempresas (small or micro-enterprises) y pueden encontrarse además cifras sobre este tipo de empleo según una definición armonizada por la oficina regional de la OIT para América Latina y Caribe. Se indica que, al menos, se obtenga -o se estime por métodos indirectos, dadas las dificultades inherentes a la cuantificación del “empleo sumergido”- el porcentaje que dicho empleo sumergido supone sobre el total de la ocupación. CAPÍTULO 3. Tasas e indicadores específi cos de los mercados de trabajo 116 Es decir, el cociente, expresado en porcentaje, entre el número de personas ocupadas en la economía sumergida o informal y el número total de ocupados. De todas formas, reiteramos la cautela en el uso o comparación de indicadores de este tipo, puesto que, por la propia naturaleza del empleo sumergido, su cuantificación es bastante artificiosa, obtenida de forma indirecta y con metodologías muy diversas. 3.2.8.- Desempleo o Paro (Unemployment) Los indicadores de desempleo son los que suscitan un mayor interés, tanto para los poderes públicos como para la sociedad en general. De hecho, suele ser el principal referente para calificar los resultados de las estrategias y políticas económicas implementadas por los Gobiernos, y su evolución determina importantes aspectos de la vida económica y social de un país (clima social, cobertura de prestaciones, políticas de empleo, etc.). Como muestra de su importancia, es la cuestión a la que el programa KILM dedica más apartados. En este primero se hace referencia al desempleo en un sentido general, como proporción de la población activa. Este mismo indicador es el que en la EPA se denomina tasa de paro, que se ofrece junto con otras tasas de paro específicas. - Tasa de paro: Es el cociente entre el número de parados y el de activos. Expresado en porcentaje queda, - Tasas específicas de paro: La tasa específica de paro para un intervalo de edad determinado es el cociente entre el número de parados y el número de activos, de edades comprendidas entre los extremos del intervalo. Porcentualmente, se expresa como: Generalmente, se calcula conjuntamente para ambos sexos, y para cada uno de ellos, por separado. Los intervalos suelen ser quinquenales o decenales. La EPA ofrece una cuantiosa información de los parados y activos mediante tablas, clasificadas, amén por sexo y edad, por diversas variables de interés (estado civil, nivel de formación, tiempo de búsqueda de empleo,…). Ello permite la desagregación de la tasa de paro en diversas tasas específicas. Algunas de ellas se citan en los siguientes apartados, que permiten dotar de mayor calado a los análisis y estudios sobre el importante fenómeno del desempleo. Tasas e indicadores específi cos de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 3 117 3.2.9.- Desempleo o paro juvenil (Youth unemployment) La tasa de paro juvenil, como porcentaje de la fuerza de trabajo joven, es la primera de las tasas específicas de desempleo a las que se hace referencia en el apartado anterior. - Tasa de desempleo juvenil: Cociente, expresado en porcentaje, entre el número de parados de 15-24 años y el número de activos del mismo intervalo de edad. Como se aprecia, se calcula para el grupo de edad de 15 a 24 años, junto otras medidas relacionadas con el paro juvenil, todas ellas en forma conjunta y por sexo. - Ratio o razón de la tasa de desempleo juvenil sobre la tasa de desempleo adulto. - Paro o desempleo juvenil como proporción (o porcentaje) del paro o desempleo total. - Paro o desempleo juvenil como proporción (o porcentaje) de la población joven. Aunque la EPA obtiene alguna información para la población de 14 y 15 años, la información publicada se refiere a la población de 16 o más años. Si se han de emplear datos de la EPA, el intervalo de población joven queda modificado, puesto que en nuestro país la edad legal mínima para trabajar es de16 años, que también señala el límite de la enseñanza obligatoria. 3.2.10.- Desempleo o Paro de larga duración (Long-term unemployment) Estas medidas están relacionadas con la duración del tiempo que una persona se encuentra desempleada y buscando empleo. Generalmente, se considera como paro de larga duración el de las personas cuyo período de búsqueda de empleo es un año o más. Es ésta una situación socialmente delicada, pues genera para el trabajador, con independencia de que soporte o no cargas familiares, falta de ingresos de cualquier tipo (salarios, rentas de protección,…) e, incluso en ocasiones, descenso en la denominada “empleabilidad” del parado. No parece prestarse CAPÍTULO 3. Tasas e indicadores específi cos de los mercados de trabajo 118 igual atención a los desempleados de corta duración, que se cataloga como una situación, en cierto sentido, favorable o positiva, bien por permitir el reciclaje de los trabajadores o por facilitar a las empresas ajustar su empleo a la demanda. Para la contabilización y análisis de estas situaciones, dos son las medidas propuestas: - Tasa de desempleo de larga duración: Cociente, expresado en porcentaje, entre el número de desempleados de larga duración y la población activa o fuerza de trabajo. - Tasa de incidencia del desempleo de larga duración: Es el porcentaje de desempleados de un año o más sobre el total de desempleados. Aunque, como se ha señalado, el límite de catalogación de paro de larga duración es normalmente un año en la EPA se encuentran tablas de parados clasificados por tiempo de búsqueda de empleo, lo que permite obtener tasas específicas de paro en función de dicho tiempo de búsqueda. 3.2.11.- Desempleo o paro según nivel de estudios (Unemployment by educacional attainment) El nivel de estudios suele ser una de las variables de clasificación habitualmente empleadas en las tablas estadísticas de información sobre activos, ocupados y desempleados. Generalmente, suelen ser cinco los niveles de estudio considerados por la OIT: Menos de 1 año, inferior al nivel primario, primario, secundario y terciario. Para cada uno de ellos, sugieren obtener tasas de paro específicas, Así como el porcentaje que representan los parados con un determinado nivel de estudios sobre el total de parados. Por ejemplo, porcentaje de parados con nivel primario de estudios, Tasas e indicadores específi cos de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 3 119 También se considera apropiada, la obtención de una ratio o razón entre la tasa de paro de un nivel de estudios dado y la tasa de paro. Este indicador permite conocer si el desempleo en la población con un determinado nivel de estudios es superior o inferior a la tasa de paro de la economía, según dicha ratio sea o no superior a la unidad. Para ilustrarlo, y siguiendo con la población desempleada con estudios primarios, En la EPA se pueden encontrar datos para calcular todos estos indicadores con algo más de desagregación según la CNED 2000 –aunque la EPA sólo publica 6 niveles de estudio–, así como índices análogos, atendiendo a otras variables de clasificación empleadas en esta encuesta (nivel de formación alcanzado, sector de estudios,…). 3.2.12.- Subempleo en relación con el tiempo (Time-related underemployment) En la XVI Conferencia Internacional de Estadísticos del Trabajo, celebrada en Ginebra en octubre de 1998, se aprobó una resolución relativa a la consideración y medida del subempleo y las situaciones de empleo inadecuadas. Respecto a éstas últimas, se consideró como tales aquellas “situaciones laborales que limitan las capacidades y el bienestar de los trabajadores, respecto a una situación de empleo alternativa”. La falta de una definición más concreta y operativa, y de métodos y técnicas estadísticas adecuadas para su medición, ha limitado bastante la aparición de indicadores de estas situaciones. Pese a ello, países como España pueden cuantificar distintas categorías de ocupado con empleo inadecuado, dado que el cuestionario EPA contiene preguntas adecuadas para ello, pero no lo hacen. Las categorías consideradas de empleo inadecuado lo son en relación con la utilización insuficiente de las competencias profesionales, los ingresos o con horarios de trabajo excesivos. En cuanto al subempleo por insuficiencia de horas –denominado anteriormente “subempleo visible” (visible underemployment)-, se consideró que “existe cuando las horas de trabajo de una persona ocupada son insuficientes en relación con una situación de empleo alternativo que esta persona desea desempeñar y esta disponible para hacerlo”. Por tanto, se consideran encuadrados en esta categoría los ocupados que, en el período de referencia, desean trabajar más horas y lo buscan activamente, están disponibles para hacerlo y han trabajado menos de un límite de horas determinado en función de circunstancias nacionales. Pese a la intención homogeneizadora o armonizadora de esta resolución, existen diversas definiciones nacionales de subempleo. Entre otras, - Los denominados “trabajadores a tiempo parcial involuntario”; son aquéllos que trabajan a tiempo parcial o menos horas del tiempo completo y alegan razones involuntarias para esta situación. CAPÍTULO 3. Tasas e indicadores específi cos de los mercados de trabajo 120 - Aquéllos cuyas horas habituales de trabajo están por debajo de un cierto nivel y desean trabajar horas adicionales. - Aquéllos cuyas horas habituales de trabajo están por debajo de un cierto nivel y buscan activamente trabajar horas adicionales. Dos son los ratios propuestos para cuantificar la situaciones de ocupados que trabajan menos horas de las deseadas. - Tasa de subempleo: Cociente, expresado en porcentaje, del número de desempleados entre el total de la población activa o fuerza de trabajo. - Porcentaje de subempleo: Proporción, expresado en porcentaje, de los subempleados sobre el empleo total. La información facilitada por la EPA, que sólo hace referencia al subempleo por insuficiencia de horas, permite al lector interesado la obtención de otros indicadores específicos, pues en dicha encuesta los considerados como subempleados aparecen clasificados por diversas variables de interés: sexo, grupos de edad, nivel de formación alcanzado, estudios terminados, sectores económicos y situación profesional. Respecto a los anteriores indicadores, conviene matizar el carácter subjetivo de los mismos, en el sentido de que la consideración de subempleado deriva de la declaración del entrevistado de estar dispuesto o querer trabajar más horas, estando trabajando un número de horas por debajo de ciertos límites establecidos atendiendo a diversas circunstancias. Se puede obtener también una medida menos subjetiva, en el sentido indicado, contabilizando como subempleados a los trabajadores que no desarrollan una jornada convencional o estándar. Así, se dispone de un indicador de la infrautilización por el sistema productivo de la fuerza de trabajo (potencialmente) disponible. 3.2.13.- Tasa de inactividad (Inactivity rate) En los indicadores básicos recomendados por al OIT para el caso de la inactividad, se centra el interés en los inactivos que quieren trabajar, pero no están actualmente buscando empleo. La consideración de inactivo se concede a los que no son empleados a los desempleados que no buscan activamente empleo. Suele integrar a cuidadores de otros miembros familiares, jubilados, enfermos o discapacitados, escolarizados en algún nivel, los que piensan que no hay trabajo para ellos (desanimados) y los que, simplemente, no quieren trabajar. Tasas e indicadores específi cos de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 3 121 En un sentido general, los económicamente inactivos representan la proporción de población que no está considerada fuerza de trabajo o población activa, es decir, que la suma de activos e inactivos darían la población total. Sin embargo, se considera sólo la población en edad de trabajar. Así, en la EPA se define a la población económicamente inactiva como el conjunto de “todas las personas de 16 o más años, no clasificadas como ocupadas ni paradas ni población contada aparte durante la semana de referencia”. Engloba en dicha población a las personas que se ocupan del hogar, estudiantes, jubilados o prejubilados, personas que reciben alguna pensión distinta de la de jubilación o prejubilación, las que realizan sin remuneración trabajos sociales, los incapacitados para trabajar y otras situaciones de personas que no ejercen actividad económica alguna (beneficiarios de ayudas públicas o privadas, rentistas). Todo este conjunto poblacional aparece subdividido en la EPA en diversos grupos: - Los activos potenciales, personas sin trabajo y disponibles para trabajar que no buscan empleo por diversas razones. Entre estas personas, aquéllas que no buscan empleo, habiéndolo o no buscado antes, por que creen que no lo encontrarán, constituyen el colectivo de desanimados. - Las personas sin trabajo y no disponibles para trabajar que no buscan empleo por diferentes razones. - Las personas sin trabajo, estén o no disponibles para trabajar, que no buscan empleo por otras razones diversas de las anteriores. Por analogía con la actividad, se puede definir para los inactivos indicadores similares: - Tasa global de inactividad: Cociente entre el número de inactivos y la población total. - Tasa de inactividad: Cociente entre el total de inactivos y la población de 16 o más años. - Tasas específicas de inactividad: Para un intervalo determinado, la tasa específica de inactividad vendrá dada por el cociente entre el número de inactivos y la población correspondiente al intervalo. En concreto, la OIT recomienda un determinado indicador para la inactividad. Dicho indicador es la tasa específica para la población del intervalo 25-54 años, que son las edades para las que es más probable la participación activa en el mercado de trabajo, y constituye una población formada y no proclive a la jubilación. CAPÍTULO 3. Tasas e indicadores específi cos de los mercados de trabajo 128 como el capital, el desarrollo tecnológico, técnicas de organización de la producción, etc., y que el cálculo se está efectuando en un momento concreto y con una capacidad productiva determinada. Por ello, no hay que olvidar, que la productividad aparente del trabajo es un indicador aproximado de la eficiencia en el empleo del factor trabajo, puesto que es un indicador basado en un solo factor productivo. Es decir, se le está asignando a dicho factor variaciones en la producción que probablemente se deban a otros factores productivos. Insistimos, pues, en que la productividad del factor trabajo está condicionada por la eficiencia en la aplicación del resto de factores productivos. Una forma de tener en cuenta la influencia de otros factores sobre la productividad del factor trabajo es mediante el cálculo de determinados indicadores que miden el stock de capital (total, productivo, privado o público) por ocupado o algunos indicadores de formación del factor humano que se han referenciado en el apartado correspondiente. Como el centro de atención de nuestro análisis es el trabajo, no volveremos a ocuparnos de las cuestiones señaladas, pero es de interés que quede constancia de las mismas. Para el cálculo de la productividad aparente del trabajo, la producción total se representa por un agregado de producción (PIB o VAB) y, como ya hemos señalado anteriormente y pese a su heterogeneidad, la unidad de trabajo más apropiada para el análisis es la hora de trabajo. Empleando dicha unidad, la expresión de la productividad (aparente) del trabajo queda: señalando el tiempo de trabajo empleado en fabricar un producto. Si empleamos el trabajador como unidad de trabajo, nos queda: Como se deduce de su formula de cálculo, la productividad puede aumentar como consecuencia de un incremento del numerador, pero también como consecuencia de un descenso en el denominador. Pero como señala J. Serrano, (2004), “los aumentos de productividad a costa del empleo no tienen sentido ni económico ni social”. De hecho, la productividad suele aumentar en los periodos de recesión, como consecuencia del aumento del paro, y disminuir en los períodos de auge por el incremento del empleo. La Contabilidad Nacional ofrece un indicador de la productividad aparente del trabajo por ocupado. Se calcula mediante el cociente entre el PIB a precios y PPC constante de 1995 y el número de ocupados obtenido a partir de las Cuentas Nacionales. Tasas e indicadores específi cos de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 3 129 Si se reordenan estas fórmulas de la productividad aparente del trabajo, obtenemos que: PIB o VAB “real” = Nº de horas de trabajo x Productividad del trabajo PIB o VAB “real” = Nº de trabajadores x Productividad del trabajo y, dado que tanto el número de horas trabajadas o el número de trabajadores representan la ocupación o empleo, se puede expresar que: PIB o VAB “real” = Ocupación o Empleo x Productividad del trabajo la producción real puede aumentar debido a un incremento del empleo o a que para un determinado nivel de empleo se genere más producción. Más aún, crecimientos en el PIB “real” superiores a los incrementos del empleo serán debidos a crecimientos de la productividad. Del mismo modo, un aumento del PIB “real” superior al de la productividad llevará consigo aumentos de la ocupación. En otras palabras, existe una cierta relación de las variaciones del empleo con el diferencial entre el PIB y la productividad aparente del trabajo. También, admitiendo que el PIB “real” de una economía es su renta “real”, un aumento de dicha producción real, como consecuencia de mejoras en la productividad, salvo que las condiciones de reparto deriven hacia otros colectivos la renta generada, significaría mayor renta a repartir entre los empleados o las horas de trabajo; es decir, permitiría un aumento de los salarios “reales” y, con ello, del nivel de vida de los trabajadores. Por último, los aumentos de productividad tienen un efecto antiinflacionista, en el sentido de que contrarrestan o absorben las subidas de los salarios nominales. Pero la argumentación teórica de ello requiere el empleo de un nuevo concepto: el coste laboral unitario (CLU). De forma genérica, estos costes se definen como: por lo que vienen a representar el coste laboral total por unidad de producto. El numerador de este cociente podemos expresarlo como el producto del coste laboral medio por hora de trabajo por el número de horas de trabajo, es decir, y dividiendo numerador y denominador por el número de horas de trabajo, nos queda que: donde el denominador es la producción por hora de trabajo, es decir, la productividad. CAPÍTULO 3. Tasas e indicadores específi cos de los mercados de trabajo 130 Dado que el salario es el componente básico de los costes laborales totales, podemos identificar el numerador del CLU con el coste salarial. De esta forma del cociente anterior, podemos razonar en los siguientes términos: si los salarios por hora crecen más deprisa que la productividad (el numerador crece más que el denominador), aumentarán los costes laborales unitarios; si los salarios por hora suben menos que la productividad, los costes laborales unitarios disminuirán; si salarios y productividad aumentan en la misma tasa, los costes laborales totales no variarán. Así, aunque las causas de la inflación son diversas (la oferta monetaria, la política fiscal, las expectativas, etc.) la relación expresada entre salarios nominales y productividad ayuda a comprender cómo los incrementos de productividad contrarrestan las subidas de los salarios nominales. Por lo tanto, contribuyen a moderar los incrementos de los costes laborales unitarios y, en última instancia, de los precios de los productos. De hecho, el CLU suele emplearse como un índice de competitividad, por su repercusión sobre los precios. Como se puede apreciar, son múltiples las diversas combinaciones que se pueden dar entre los distintos conceptos (y sus variaciones) que intervienen en el cálculo del CLU. Por ello, los valores y evolución del CLU deben interpretarse teniendo en cuenta sus componentes. Con objeto de tener una visión global que nos ayude a ver las consecuencias de los cambios en cualquiera de dichos componentes, se presenta el esquema (nº 1) adjunto. En él aparecen los diferentes conceptos que integran el cálculo del CLU. Asimismo, se aprecia su lugar en los diversos cocientes que se realizan en el proceso de obtención del CLU, lo que permite conjeturar el efecto de sus variaciones. Por ejemplo, manteniéndose constantes el resto de componentes, un aumento en la producción conlleva un incremento de la productividad y, por tanto, un descenso del CLU, lo que hace aumentar su margen respecto al precio. Esto puede significar un aumento del beneficio o la posibilidad de bajar precios y aumentar la competitividad. De la misma forma, con la visión de dicho esquema podemos conjeturar las diversas consecuencias de variaciones en cada componente, así como los efectos de cambios, en proporciones diferentes, en cada uno de ellos. Pero dada la importancia que el concepto de coste laboral unitario juega en la economía laboral, merece que le dediquemos algunas líneas más. En primer lugar, señalaremos que para su cálculo también se emplea como unidad al trabajador o asalariado en lugar de la hora de trabajo. Así, con la simbología empleada por J.I. Palacio, et al. (2004), si llamamos S al total de los costes laborales (que suele representarse por un agregado de la Contabilidad Nacional, la Remuneración de Asalariados), A al número de trabajadores asalariados que dan lugar a dichos costes, X la producción o valor añadido y O a número de ocupados, tenemos que: Tasas e indicadores específi cos de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 3 131 donde siendo s (S/A) el coste laboral por asalariado y x (X/O) la productividad, podemos apreciar, como hemos referido antes, que el coste laboral unitario (CLU) establece una relación entre el coste laboral por trabajador (o por hora de trabajo), que es una magnitud monetaria, y la productividad que, aunque es una magnitud real, se calcula en términos pecuniarios. Pero, dado el carácter de magnitud real de la productividad, ello requiere, al menos, que venga expresada a precios constantes –lo que impropiamente se denomina en términos reales– para eliminar el efecto de la inflación. Para tratar de obtener el CLU en términos “reales” se requiere deflactar (deflacionar), tanto el valor de los costes laborales totales como el del valor añadido. Si el deflactor (deflacionador) empleado es el mismo en ambos casos, el CLU no varía. Emplear, si es posible, deflactores (deflacionadores) diversos para los costes laborales y el valor añadido, lo que sería una deflación estadística correcta, es descartado por algunos autores, pues a su juicio supone introducir heterogeneidad en las magnitudes comparadas, amén de que indican que el carácter esencialmente monetario del agregado costes laborales impide reducirlo a términos reales. Pero estas salvedades pueden ser esgrimidas para la mayor parte de la valoración monetaria que se hace en economía y, especialmente, en el caso de la deflación mediante índices complejos. La relación establecida por el CLU puede ser leída de forma diversa si designamos por l a la proporción que representan los costes laborales en la producción o valor añadido total (S/X) CAPÍTULO 3. Tasas e indicadores específi cos de los mercados de trabajo 132 y a la proporción de asalariados sobre el total de ocupados (A/O), la denominada tasa de asalarización. Entonces, el coste laboral unitario se puede expresar de la siguiente forma: por lo que el CLU podemos expresarlo como la proporción que representa el coste laboral en el valor añadido total, que en el caso de agregados como el PIB, donde no todos los ocupados son asalariados, es necesario multiplicar por la inversa de la tasa de asalarización. Siguiendo a los autores antes señalados, la interpretación del CLU como un indicador de la proporción que corresponde a los costes laborales en el valor añadido propicia el siguiente razonamiento. Si se supone el valor añadido (X) integrado sólo por los costes laborales (S) y los beneficios (B), un incremento en el CLU implica que la proporción del valor añadido destinada a coste laborales (S/X) aumenta a costa de la proporción de valor añadido correspondiente a los beneficios; e, inversamente, un descenso en el CLU supone que son los beneficios los que ganan mayor peso relativo. Para verlo analíticamente, si como hemos señalado, X = S + B, dividiendo ambos miembros de esta igualdad por el valor añadido, tenemos que: donde k (B/X), representa la proporción o peso relativo que corresponde a los beneficios o excedente bruto empresarial. Pero como ya se ha señalado, en todo este tipo de razonamientos y conjeturas se ha de ser muy cauteloso y, aparte de tener presente que muchas veces se parte de supuestos teóricos discutibles, es conveniente, antes de cerrar conclusiones, analizar por separado la evolución de cada uno de los componentes que intervienen en el CLU. La información sobre el CLU podemos obtenerla del Índice de Costes Laborales que, adaptado a los criterios de Eurostat, elabora el Instituto Nacional de Estadística (INE) y al que ya hemos hecho mención en el anterior apartado. Junto con los valores del CLU en forma de números índices, también se ofrecen sus tasas de variación que tienen una mayor aplicación práctica. 3.2.19.- Flujos del mercado de trabajo (Labour market flows) Es conocido que la explicación de un stock poblacional en un momento cualquiera requiere información sobre los flujos que se han dado desde una situación anterior. Por ello, se pretende obtener y ofrecer información de la situación en un momento determinado comparándola, generalmente, con la situación del año anterior, pero también describir los flujos que han propiciado el cambio, pues a una misma situación final se ha podido llegar de formas distintas y con flujos diversos. Tasas e indicadores específi cos de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 3 133 De ahí el interés por el conocimiento del número de personas que han cambiado de trabajo o han entrado o salido del empleo, del desempleo o del mercado laboral. Interesa conocer los valores absolutos de estos efectivos y también valores relativos de las transiciones efectuadas. En especial, interesa conocer la que se denomina tasa de reintegración, que señala la proporción o porcentaje de transiciones del paro al empleo sobre el total de desempleados de la situación precedente. En nuestro país esta información puede obtenerse de la Estadística de Flujos de la Encuesta de Población Activa. El objetivo de esta información es poder realizar análisis longitudinales de los cambios producidos en colectivos específicos dentro del mercado laboral. Esto se obtiene mediante una explotación especial de los ficheros de la EPA. La variable de estudio son los cambios producidos en relación con la actividad clasificados por edad, sexo, estado civil, estudios, nacionalidad, relación con la actividad, características del empleo y tipo de actividad. Para la obtención de esta información se emplean dos procedimientos. Uno de ellos consiste en incluir en el cuestionario preguntas que permitan obtener información sobre la situación de residencia y respecto a la actividad un año antes. Con ello se obtiene información sobre migración y la rotación que se produce en el mercado laboral durante el año. El segundo procedimiento consiste en utilizar la parte común de la muestra de un trimestre a otro para poder hacer un seguimiento de los cambios. Ambos métodos presentan algunos inconvenientes. Para el primero de ellos, dichos inconvenientes son la limitación de preguntas para no recargar el cuestionario y los errores derivados de los posibles cambios de informantes. En cuanto al segundo, están constituidos por las pérdidas de información derivadas de las incidencias en las viviendas y las personas, la inutilización de la parte de la muestra que ha de eliminarse en el enlace y el uso de factores de elevación diferentes en los diversos trimestres. 3.2.20.- Pobreza y distribución de la renta (Poverty and income ditribution) La mayor parte de la población obtiene sus ingresos o medios de vida como contraprestación a su fuerza de trabajo. Por ello, los análisis distributivos tienen especial interés como medio de comprobar los efectos que sobre la distribución de la renta tiene el funcionamiento del mercado de trabajo. Este tipo de estudio se ocupa también del estudio de la pobreza como condicionante del desarrollo económico. El interés por la pobreza tiene una antigua tradición estadística, pero tras la bancarrota económica de 1929, el desempleo desplaza a la pobreza –con la que se asociacomo principal objeto estadístico y se convierte en una de las mayores preocupaciones de los Gobiernos. Pero la laxitud de la definición de ocupado no sólo esconde situaciones de “subempleo” o “empleo inadecuado” (colectivos que buscan empleo porque el que tienen les resulta insuficiente), sino que justifica “estadísticamente” todo tipo de trabajo precario o temporal resultante de los actuales modos de producción, de las nuevas reglamentaciones laborales o las desregulaciones del mercado de trabajo. Como consecuencia de esta blanda definición de ocupado, el concepto CAPÍTULO 3. Tasas e indicadores específi cos de los mercados de trabajo 134 de pobreza, que siempre se asoció a desempleo, ha pasado a ser compañero de viaje del empleo. Hoy, en los análisis del mercado de trabajo se emplea el concepto de “trabajadores pobres” (poors workers) (travailleurs pauvres) –en su mayoría mujeres– y se calculan “tasas de empleo no pobre”. Asimismo, la Contabilidad Nacional, para tener una visión más adecuada del mercado de trabajo ha de emplear conceptos como “puestos de trabajo equivalentes a tiempo completo”, e incluso la degradación de las condiciones laborales ha hecho nacer un nuevo paradigma: el de “trabajo decente” como sinónimo de trabajo digno y suficiente en calidad y cantidad. Paradójicamente, este nuevo concepto ha sido ideado por la OIT, que ha establecido la consecución del “trabajo decente” como su objetivo central. Justificada la estrecha relación de distribución de la renta y mercado de trabajo, la OIT propone el estudio cuantitativo de la desigualdad distributiva mediante un indicador clásico: el índice de Gini. Asimismo, muestra su preocupación por que se distinga en dichos estudios entre las áreas rural y urbana, y hace especial hincapié en el análisis de la pobreza. Para ello propone líneas de pobreza internacionales de 1 o 2 dólares al día. Esta definición de pobreza, como toda definición, es convencional y determina el resultado cuantitativo de la investigación, como cualquier otra definición de las empleadas en países con cierto grado de desarrollo económico. Así, por ejemplo, el Instituto Nacional de Estadística y Estudios Económicos de Francia (INSEE) establece como umbral el 50% del ingreso medio; investigadores como R. Passet, dos terceras partes del salario medio; otros investigadores, salarios inferiores al salario mínimo legalmente establecido, etc. Junto a estudios e investigaciones específicas de organismos públicos o privados, la cuentas nacionales y, particularmente, la Encuesta Continua de Presupuestos Familiares son en nuestro país las principales fuentes estadísticas para recoger información sobre distribución de la renta. También el Banco de España, a partir de la base de datos SESPROS (Sistema Europeo de Estadísticas Integradas de Protección Social), publica algunos indicadores de distribución de renta, como el gasto social (sanidad, seguridad social y vivienda) por habitante, que desglosa en gasto en sanidad por habitante, gasto en prestaciones sociales por habitante y gasto en vivienda (ayudas al alquiler o compra de vivienda) por habitante. 3.3.- Otros indicadores de interés En los anteriores apartados de este capítulo, y como se señaló al comienzo del mismo, se han referenciado el conjunto de indicadores básicos para el análisis de los mercados de trabajo. Representa un conjunto de indicadores de interés que ofrecen una información cuantitativa relevante para numerosos estudios e investigaciones. Mas una observación reflexiva de estos indicadores parecen mostrar un fuerte sesgo económico de los mismos. Es sabido que conceptos como eficiencia o productividad son necesarios en una estrategia de crecimiento, pero ello no debe hacer olvidar el contenido ético de la actividad económica que hace necesario tener en cuenta conceptos de seguridad, protección social, equidad y dignidad. En otros términos, parece como si en la OIT existiese una mayor preocupación por los aspectos económicos que por los aspectos sociales de los mercados de trabajo. Así, sorprende que en este núcleo fundamental o Tasas e indicadores específi cos de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 3 135 corazón (core set) de indicadores laborales no aparezca ninguno relacionados con aspectos de los mercados de trabajo tales como la inmigración laboral, temporalidad, siniestralidad, niveles de protección y dependencia, o conflictividad. Es cierto que plantear algunas de estas cuestiones puede parecer utópico para la situación que existe en los mercados laborales de muchos países y por la información disponible de estos apartados, pero si de lo que se trata con el conjunto de indicadores recomendados es precisamente un mejor conocimiento de la situación de dichos mercados laborales, no se encuentra razón alguna para tratar de conseguir que se contemplen indicadores referentes a las cuestiones señaladas. Por ello, se cree conveniente ofrecer aquí, al menos, la información disponible en nuestro país sobre estas facetas del mercado laboral, así como algunos de los indicadores empleados en la información que sobre estos temas ofrecen organismos públicos y privados. 3.3.1.- Inmigración laboral El trabajo es un ámbito fundamental para la inclusión social de los inmigrantes. Dicha inclusión sigue un proceso en el que marginalidad, precarización, estabilización laboral o cambios en los mercados laborales ofrecen dimensiones diversas para comprender, analizar y afrontar los importantes desafíos que supone el fenómeno migratorio. Por ello es conveniente establecer un sistema de información que permita un correcto y continuo conocimiento de la inmigración laboral. En la parcela de la información cuantitativa, se pueden aplicar al ámbito laboral algunos de los indicadores genéricos empleados en el estudio de las migraciones. Así, junto a las proporciones de población autóctona y extranjera en el mercado laboral, se establecen o pueden emplearse otros índices o indicadores. El de uso más frecuente es la tasa de migración neta, que se define como el cociente, expresado en tanto por mil, entre el saldo migratorio y la población media del período considerado. Junto a este indicador, pueden también emplearse otros como: Presión inmigratoria: Porcentaje que representa la población extranjera sobre la población total. De forma análoga, puede obtenerse para el ámbito deseado la proporción o porcentaje que representan los trabajadores extranjeros sobre potencial de activos, población activa o población ocupada. Índice de aloctonía laboral: Por analogía al índice de aloctonía, que señala la proporción de nacidos fuera del territorio donde residen, pueden establecerse índices análogos que presenten la proporción de nacidos fuera del territorio, país, región o localidad donde trabajan. Para hacerlo más operativo, puede definirse como proporción de residentes fuera del territorio, país, región o ciudad donde trabajan. CAPÍTULO 3. Tasas e indicadores específi cos de los mercados de trabajo 136 Índice de movilidad: Es un indicador equivalente a una tasa global de migraciones. Se obtiene mediante la relación por cociente entre el total de migraciones y la población media del período considerado. Índice de atracción: Cociente entre los flujos de entrada en un determinado país, región, actividad o sector económico, y la población o la ocupación media del período en estudio. También para áreas más pequeñas se pueden obtener índices de movilidad interna (entre municipios) y tasas de cambios de domicilio. Estos índices de movilidad interna tienen actualmente especial importancia, al menos en nuestro país, donde el fuerte proceso de suburbanización6 -consecuencia directa del sistema económico y alentado por el encarecimiento de la viviendaha elevado de forma importante las migraciones interiores y de corta distancia, constituyendo el elemento explicativo más relevante de este tipo de migraciones. Para la obtención de datos que permitan el cálculo de los diversos índices planteados, existen en nuestro país diversas fuentes estadísticas de carácter laboral: la Encuesta de Población Activa, los extranjeros afiliados a la Seguridad Social en situación de alta laboral, los permisos de trabajo a extranjeros (no comunitarios) del Ministerio de trabajo y Asuntos Sociales, el movimiento laboral registrado (demandas y contrataciones de extranjeros). También se obtiene importante información sobre migraciones de otras fuentes estadísticas poblacionales de carácter general como Censos y Padrones. En cualquier caso, todas las fuentes señaladas ofrecen una información parcial de la migración laboral. También sobre algunos aspectos concretos, como los procesos de selección de la mano de obra inmigrante, se han realizado estudios por parte de organismos como el colectivo IOÉ (encargado por la OIT en 1995), pero la trascendencia e importancia del tema quizá requiera de una encuesta o investigación –elaboradas por organismos oficialesespecífica para el fenómeno migratorio, y en especial, en su aspecto laboral. Ello permitiría conocer con detalle el paisaje sociolaboral que dibujan los nuevos flujos migratorios, saber de las diferencias sectoriales, ocupacionales o territoriales, analizar situaciones de marginalidad o de discriminación laboral e incluso, elaborar una completa etnoestratificación del mercado laboral. 3.3.2.- Temporalidad En apartados anteriores se ha hecho referencia al concepto de “trabajo decente”, establecido por la OIT como referente u objetivo a conseguir en la implementación de las políticas de empleo. De forma sucinta se puede definir el trabajo decente como aquél suficiente en calidad y cantidad. Pero en relación con este nuevo concepto, es de interés preguntarse por lo sucedido en los últimos tiempos, con referencia a la actividad laboral, para que haya sido necesario plantear este reciente paradigma de “trabajo decente” ¿Qué niveles alcanza la degradación de la actividad laboral para que se hayan incrementado –incluso en países “desarrollados”– realidades dominadas por el desempleo, la inseguridad laboral o la marginación hasta el extremo de hacer Tasas e indicadores específi cos de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 3 137 preciso este nuevo concepto? Probablemente, no es ajena a ello la supremacía alcanzada en el escenario económico por doctrinas que consideran el trabajo como un simple factor productivo olvidándose de su dimensión humana. Teorías económicas que catalogan el contrato indefinido, así como a los sindicatos, como “imperfecciones” del mercado de trabajo. Como se ha señalado, calidad y cantidad son los ingredientes esenciales del “trabajo decente”. Anteriormente, se ha hecho referencia a la cantidad al tratar, entre otros, el desempleo o el subempleo por insuficiencia de horas. Aquí se trata la cantidad en referencia a la duración de la contratación, es decir, de los contratos temporales por contraposición a la contratación indefinida. Un tipo de contrato, los temporales, que suele ser generado de inseguridad en el trabajo e inestabilidad en los ingresos de los trabajadores y produce, a su vez, quejas empresariales sobre la escasa implicación con la empresa y la falta de profesionalidad –no ha tiempo para demostrar la primera y adquirir la segunda– de los trabajadores. Como indicadores de la temporalidad en el empleo, pueden emplearse cifras absolutas como el número de asalariados bajo contratación temporal. Estas cifras pueden desglosarse por duración del contrato y clasificarse por sexo, grupos de edad o sectores económicos. Las características productivas de algunos de estos sectores económicos –agricultura, construcción, restauración y hosteleríalo hacen más proclives a un alto grado de contratación temporal. Como indicador de carácter relativo, se usa la denominada tasa de temporalidad en el empleo, que expresa la proporción o porcentaje que representa la contratación temporal sobre la contratación total. Es de interés observar no sólo los valores del indicador para un área determinada y un período concreto, sino también su evolución temporal y su comparación entre diferentes áreas o sectores económicos. De forma complementaria, se puede obtener la tasa de estabilidad en el empleo como cociente entre el número de trabajadores con contrato fijo sobre el total de trabajadores. En actividades económicas con un alto grado de temporalidad, se ha de ser precavido ante los probables sesgos en el cálculo de estas tasas. 3.3.3.- Accidentes laborales y enfermedades profesionales Aunque nos centraremos en el análisis de la accidentalidad laboral, indicadores similares pueden obtenerse para el apartado de enfermedades profesionales. Los datos referentes a este apartado precisan de alguna matización, puesto que con relativa frecuencia se suelen confundir enfermedades profesionales y lesiones de origen laboral con lesiones y enfermedades comunes. Esta confusión, que provoca que las cifras presenten una visión distorsionada de la realidad, es frecuentemente denunciada por los agentes sociales –especialmente, los sindicatos– reivindicando un cuadro de enfermedades profesionales realista y claramente definido. Los accidentes laborales, al igual que las enfermedades profesionales, suelen clasificarse por su gravedad, según produzcan o no la baja laboral del accidentado, así como si producen algún tipo de incapacidad (temporal o permanente), e incluso si es causa de muerte del trabajador. Para los accidentes de trabajo se distingue también entre los ocurridos durante la jornada de trabajo CAPÍTULO 3. Tasas e indicadores específi cos de los mercados de trabajo 144 Fuentes estadísticas para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 4 145 CAPÍTULO 4. Fuentes estadísticas para el análisis de los mercados de trabajo 146 Fuentes estadísticas para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 4 147 4.1.- Introducción: Formas de observar una población La Estadística es una disciplina que utiliza recursos matemáticos para organizar y resumir una gran cantidad de datos obtenidos de la realidad, e inferir conclusiones con respecto a ellos. El conjunto de datos de los que se ocupa un estudio estadístico se llama población1. Así, en una primera fase, el análisis estadístico de un determinado hecho o fenómeno da lugar a un conjunto de datos u observaciones. Si estos datos expresan la evolución temporal del fenómeno en estudio reciben el nombre de observaciones temporales, y un conjunto de dichas observaciones constituyen una serie temporal. Por lo tanto, una serie temporal está constituida por un conjunto de observaciones sobre un determinado fenómeno, un solo objeto económico, un elemento de la población o una variable en varios momentos o períodos de tiempo. Los períodos o momentos para los que se toman las observaciones pueden ser días, meses, años, etc. Por ejemplo, las cifras de parados en la provincia de Sevilla en los últimos 25 años constituyen una serie temporal. Cuando los datos están referidos al mismo momento o período de tiempo, se denominan observaciones transversales. Por lo tanto, una serie de corte transversal es un conjunto de observaciones de varios objetos económicos, elementos o variables referidos a un mismo momento de tiempo. Por ejemplo, las cifras de parados de las 17 Comunidades Autónomas en el tercer trimestre del año 2005 constituyen una serie de corte transversal. En ambos tipos de datos, pero especialmente en los de series temporales, una cuestión a tener muy en cuenta es la homogeneidad de los datos. Principalmente en los datos procedentes de registros administrativos, es frecuente que se cambie la definición o la metodología del fenómeno estudiado, lo que hace perder la homogeneidad de la serie, es decir, que las cifras en distintos períodos no representan exactamente el mismo concepto. Otra característica, más frecuente en las series temporales, es la dependencia entre observaciones. Es más probable la existencia de dependencia entre los datos de una serie temporal, como por ejemplo la población de un municipio en dos instantes consecutivos de tiempo, que entre observaciones de carácter transversal. El uso conjunto de ambos enfoques, temporal y transversal, da lugar a lo que se conoce como una serie de datos combinados. Dichas series están constituidas por un conjunto de datos u observaciones sobre diversos objetos económicos, elementos o variables en diferentes momentos de tiempo. Por ejemplo, una serie de datos con las cifras anuales de parados en las 17 Comunidades Autónomas en los últimos 25 años. Un caso particular de las series de datos combinados son los datos de panel, que están formados por observaciones o datos sobre los mismos objetos económicos, elementos o variables en diferentes momentos de tiempo. Cuando unos datos de panel contienen observaciones para todos los elementos, objetos o variables para todos los períodos, se dice que la serie de panel está balanceada. En el caso contrario, se dice que está desbalanceada. Cualquiera de los tipos de datos señalados requiere la observación de la población para obtenerlos. Las formas de observar la población son muy diversas, pudiéndose establecer una clasificación en función de en qué se fije la atención. De este modo, se pueden contemplar las siguientes formas: CAPÍTULO 4. Fuentes estadísticas para el análisis de los mercados de trabajo 148 1. Atendiendo a la fuente, la observación se clasifica en directa o indirecta. • Observación directa: es aquélla en la que se tiene un contacto directo con los elementos o caracteres en los que se presenta el fenómeno que se pretende investigar, y en la que los resultados obtenidos se consideran datos estadísticos originales. Ejemplo: una serie temporal de los costes laborales de una determinada empresa, elaborada por su departamento de personal. • Observación indirecta: es aquélla en la que la persona que investiga utiliza datos estadísticos ya conocidos en una investigación anterior, o datos observados por un tercero (persona o entidad), con el fin de deducir otros hechos o fenómenos. Por ejemplo, si un investigador para estudiar la evolución de la población femenina de un determinado sector económico en cierta localidad en los últimos diez años recurre a los datos de la EPA. 2. Según la periodicidad, puede ser continua, periódica o circunstancial. • Observación continua: es aquélla que se lleva a cabo de un modo permanente. Ejemplo: el Padrón Continuo. • Observación periódica: es la que se realiza a través de intervalos de tiempo constantes. Estos intervalos o períodos pueden ser semanas, meses, trimestres, años, etc. Por ejemplo, el Censo de Población. • Observación circunstancial: es la que se efectúa de forma ocasional o esporádica. Es una observación realizada más por una necesidad momentánea que de carácter regular o permanente. Ejemplo: Encuesta Sociodemográfica 1991. 3. Atendiendo a la cobertura, la observación puede ser exhaustiva, parcial o mixta. • Observación exhaustiva o completa: cuando la observación se efectúa sobre la totalidad de los elementos de la población. Ejemplo: Censo de Población. • Observación parcial: Debido a diversas causas -coste, tiempo, etc.-, con relativa frecuencia no es posible observar todos los elementos de la población. En estos casos la solución es observar una parte de la población, e inferir de dicha observación sus características de la misma. Esta observación parcial, siguiendo al profesor García Barbancho, puede realizarse de dos formas, según la forma de selección de la parte de población observada. “La parte seleccionada es una subpoblación cuando los elementos que la integran reúnen unas características especiales que no se presentan en los restantes elementos”. Esta forma de observación parcial –que permite una reducción de tiempo y costerequiere que los elementos de la población no tengan igual importancia dentro del conjunto. Por ejemplo, algunas estadísticas, para analizar una característica del empleo en un determinado ámbito geográfico, seleccionan sólo empresas de gran tamaño (más de 100 trabajadores). De esta Fuentes estadísticas para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 4 149 forma, con un reducido porcentaje de elementos de la población, se cubre un alto porcentaje de las características que se desean estudiar. “La parte seleccionada es una muestra si los elementos que la componen no reúnen ninguna característica especial que los distinga de los restantes y si con esa parte se persigue representar a toda la población y estudiarla a través de dicha muestra”. Las condiciones requeridas son que los elementos de dicha muestra sean seleccionados de forma aleatoria y que ésta sea representativa. Un ejemplo de este tipo de observación es la Encuesta Trimestral de Coste Laboral. • Observación mixta: es la que combina los dos tipos anteriores de observación, la exhaustiva y la parcial. Este tipo de observación se utiliza cuando determinados caracteres de la población que se consideran básicos o estructurales se observan exhaustivamente, y el resto, mediante una muestra; o bien cuando la población es muy grande. Por ejemplo, en la Encuesta de Formación Profesional Continua, la observación es exhaustiva para las empresas de más de 250 trabajadores, debido a su importancia en número de trabajadores y en formación, y parcial para el resto. 4.2.- Diversidad de las fuentes estadísticas: censos, encuestas, registros administrativos y estadísticas de síntesis contable Las diversas formas de observar la población que se acaban de comentar dan lugar a distintas fuentes estadísticas. Se denomina censo a las investigaciones estadísticas sobre los caracteres estructurales y más estáticos de la población, o cuando se realiza la observación de manera exhaustiva. Se emplea el término encuesta cuando la investigación se realiza por muestreo2, y generalmente se utiliza para investigaciones de tipo coyuntural. A menudo, los datos u observaciones de un análisis estadístico no se obtienen a partir de la observación directa de las características del fenómeno en estudio, sino a través de la constancia de la ocurrencia de estas características o propiedades mediante su registro, generalmente por parte de la Administración, dando lugar a los denominados registros administrativos. Éstos pueden definirse como la información anotada en libros, documentos u otro tipo de soporte de información de carácter público, y custodiados por la Administración, para dejar constancia ante autoridad competente (fedatario público) de determinados actos y datos señalados por normas jurídicas o administrativas. A partir de ellos se obtienen estadísticas como el Movimiento Laboral Registrado, Datos Estadísticos sobre Población Extranjera en España, etc. En estos casos es conveniente analizar la homogeneidad de los datos, ya que la finalidad de estos registros administrativos no suele ser estadística, y las definiciones y conceptos que manejan suelen cambiar frecuentemente al estar sometidos al arbitrio del legislador. Otra de las formas de producir estadísticas origina lo que se denomina estadísticas de síntesis contable, cuya relación con la información empírica no es siempre tan directa –se les llama estadísticas secundarias porque se elaboran a partir de otras estadísticasy transparente como las fuentes anteriores. Este tipo de estadísticas tratan de hacer compatible informaciones CAPÍTULO 4. Fuentes estadísticas para el análisis de los mercados de trabajo 150 estadísticas diversas, presentando la realidad económica de una forma coherente subordinándola a determinados conceptos teóricos contables. La situación actual de la producción estadística muestra que todos estos sistemas de producción son importantes, cada uno responde a procesos de trabajo diferentes y, en parte por dicha razón, tienen limitaciones y prestaciones claramente diferenciadas. Por lo general, se puede decir las encuestas por muestreo que son la forma de producción predominante que usan los diferentes organismos productores de estadísticas. No obstante, los restantes sistemas no se pueden calificar de marginales, ya que todos ellos tienen una presencia relevante. 4.3.- Criterios de valoración de las fuentes estadísticas Una valoración de la oferta estadística que ofrecen los diversos sistemas estadísticos públicos y privados de cualquier ámbito se suele hacer basada en los principios básicos para la estadística pública señalados por la ONU y el código de buenas prácticas en las estadísticas europeas adoptado por el Comité del Programa Estadístico de la UE del 24 de Febrero de 2005. De una forma sintética, podemos realizarla conforme a los siguientes criterios: a. Relevancia o pertinencia: La fuente debe proporcionar información sobre lo que verdaderamente interesa, es decir, debe proporcionar un fiel reflejo de la realidad económica. Ya se han señalado anteriormente cuestiones relativas a la relevancia de la información económica. En este sentido, convendría hacer referencia a la escasez de datos disponibles para la aplicación de nuevos enfoques en economía que tratan de complementar las medidas de carácter monetario con medidas de carácter físico relativas a energía y materiales empleados. b. Calidad: La información que se ofrece debe ser fiable, es decir, contener reducidos márgenes de error, para que los resultados que de ella se deriven sean congruentes. Ya se ha señalado en el capítulo introductorio la dificultad de la obtención de datos exactos y fiables en economía. Quizás por ello, la evaluación de la calidad de la información para quien se dedica al estudio del mercado de trabajo español es sumamente importante. No obstante, el análisis de la calidad de las fuentes es una parcela poco cultivada entre los estudiosos y estudiosas de la economía española. Dicha calidad está ligada, entre otras, a una cuidada elaboración metodológica que permita medir de manera consecuente a lo largo del tiempo. Por ello, la exigencia de una mayor preocupación por la calidad de los datos que se utilizan en análisis e investigaciones, amén de mejorar esto, dotaría de mayor consideración científica a la economía. También, estrechamente ligado al tema de la fiabilidad, se puede hacer referencia a dos cuestiones de interés. En primer término, la fiabilidad justifica la diversidad de fuentes en términos de complementariedad y abona la existencia conjunta de la información primaria y la de síntesis contable, pues ambas son complementarias en Fuentes estadísticas para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 4 151 términos de su fiabilidad. La primera goza de una fiabilidad derivada de su relación directa con la realidad, mientras que la información contable carece de esa relación directa, pero ofrece una información más coherente. En segundo lugar, está la cuestión de la independencia. En cualquier caso, es de interés la separación entre el supervisor y lo supervisado. Así, resulta conveniente que el organismo encargado de elaborar las estadísticas goce de independencia respecto a los asuntos sobre los que versan éstas, reduciéndose los conflictos de intereses que surgen cuando una persona u organismo supervisa su propio desempeño. En la realidad, pese a la supuesta independencia de que gozan los organismos que elaboran las estadísticas, es poco probable que los Gobiernos u otras instituciones proporcionen libre y públicamente datos comprometedores o poco acordes a sus intereses. Por ello se ha de ser muy cautos y cuidadosos con los datos ofrecidos, así como con otro tipo de cuestiones que persiguen manipular la información: los retrasos en la publicación de los datos, la ausencia de información, los cambios metodológicos, etc. Éstas, y otras cuestiones anejas a los datos estadísticos permiten al observador atento descubrir pautas previsibles y sistemáticas de manipulación informativa. Algunas de estas cuestiones que pueden alertar ante una posible ocultación o tergiversación de información son las siguientes: o La ausencia de datos sobre un fenómeno conocido. o La interrupción súbita de una serie o de una cierta estadística. o Cambios metodológicos: Como el observado recientemente en la EPA. o Demasiada perfección: Todo dato económico tiene fluctuaciones y variaciones aleatorias. o Saltos bruscos en otras categorías de datos. c. Cantidad: Es de especial interés disponer de información con el mayor grado de desagregación posible, tanto en detalle conceptual, cuanto en desagregación territorial. La disponibilidad de abundante información con un óptimo detalle conceptual y suficiente desagregación territorial permitirá ser minuciosos en los análisis y realizar éstos a cualquier escala territorial. d. Oportunidad: La información debe ser actual y puntual. Lo primero es necesario para no demorar excesivamente los análisis y estudios. La puntualidad facilita la organización de los trabajos, y su exigencia a los órganos que elaboran las estadísticas impide una cierta forma de manipulación consistente en adelantar o demorar informaciones según sus conveniencias. Por lo general, es muy difícil que puntualidad, detalle conceptual y desagregación territorial se hallen en niveles satisfactorios en una misma estadística. Así, la que enfatiza mucho en uno de estos aspectos ha de hacerlo en detrimento de los restantes; es decir, la que intenta llegar al máximo en puntualidad, no puede ofrecer al mismo tiempo un gran detalle conceptual y fuerte CAPÍTULO 4. Fuentes estadísticas para el análisis de los mercados de trabajo 152 desagregación territorial; o la que consigue la suficiente desagregación territorial y un importante detalle conceptual es a cambio de ofrecer los datos con mayor retraso. Por ejemplo, los datos de coyuntura, en los que es muy apreciada su puntualidad, lo paga a veces con una pobre aproximación territorial y un limitado detalle conceptual. En el lado contrario, los censos de población, de gran valor por su alta desagregación territorial, no son tan potentes en el detalle conceptual y en la puntualidad. Esto no significa que una estadística muy valorada en uno de estos aspectos tenga que ser necesariamente deficiente en los otros. Lo que se quiere señalar es que, salvo excepciones, existe una cierta relación de complementariedad (trade-off) entre estas tres características de una estadística, es decir, la ganancia en una de ellas suele acarrear pérdidas en otra. Esta complementariedad entre puntualidad y cantidad de información es otra justificación de la diversidad de fuentes, la cual es positiva en la medida en que se traduce en una complementariedad de la información. La existencia de esta diversidad permite a los investigadores de la realidad social tener estrategias de aproximación a adaptadas a las diferentes ópticas empleadas en la investigación. 4.4.- El acceso y uso de las fuentes estadísticas En los apartados anteriores se ha hecho referencia a la necesidad, así como a la importancia, del uso de datos estadísticos en los análisis empíricos de la realidad social y económica. Como se ha puesto de manifiesto, aunque estos datos, en ciertas ocasiones, no ofrecen la posibilidad de dar respuestas concluyentes, pueden contribuir a la realización de preguntas fundamentales. En este sentido, el uso que debe hacerse de las estadísticas ha de ser no excesivo –ya que por sí solas no lo explican todo-, suficiente –se deben obtener todos aquellos datos relevantes cuya elaboración o búsqueda sea factibley correcto –los datos no deben sesgarse en determinados sentidos según el interés de quien los utilice-. La información estadística es de gran valor, tanto por su precisión numérica como porque hace posible la utilización de técnicas analíticas como los modelos estadísticos y econométricos. Sin embargo, existen múltiples aspectos de la realidad que no se pueden cuantificar y que necesitan para estudiarlos una base empírica cualitativa. Por eso, en cualquier análisis e investigación, además de las fuentes estadísticas, se deben usar también fuentes bibliográficas y documentales, que constituyen el complemento imprescindible para el conocimiento y análisis de la realidad económica. Las fuentes bibliográficas son los libros y artículos científicos que traten de la materia de estudio a la que se esté haciendo referencia. Las fuentes documentales, igual que las anteriores, tampoco poseen carácter estadístico, aunque pueden ocasionalmente contener datos de este tipo. Su origen puede ser muy diverso, y en muchos casos expresan los intereses concretos de grupos políticos, económicos o sociales, o del propio Estado. Entre ellas se incluyen las normas jurídicas reguladoras de las distintas instituciones y políticas públicas, las normas, usos, hábitos, etc., de carácter económico y social, pudiéndose incluir también las fuentes hemerográficas. Fuentes estadísticas para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 4 153 La variedad de fuentes bibliográficas y documentales es muy amplia y su aprovechamiento, difícil, ya que suele tratarse de información interesada que se debe tratar de manera crítica y con conocimiento claro de los agentes sociales que la elaboran y del contexto histórico en que se sitúa cada publicación. Ciñendo el análisis a las fuentes estadísticas y, concretamente, a la información estadística que proporcionan, se trata a continuación de conocer las formas y métodos de hacer un uso correcto y eficaz de la misma, actuando con la cautela de quien conoce sus limitaciones. Se trata seguidamente de ofrecer una panorámica general de los diversos organismos productores de las publicaciones o fuentes estadísticas más usuales. Algunas de dichas fuentes estadísticas se analizarán con detalle y se indicará la forma de acceso a las mismas, mientras que para la mayor parte sólo se señalará su existencia y el organismo encargado de su elaboración. Es conveniente, siempre que sea posible, utilizar las fuentes estadísticas originales, por lo que es necesario tener un adecuado conocimiento de las distintas fuentes. En la práctica, a veces por comodidad3, y otras veces porque se prefiere una interpretación o explicación de la realidad, en lugar de su descripción, se trabaja a partir de los datos elaborados por otros investigadores. Si en estos casos no se presta atención al estado original de la información, el análisis que se realiza partiendo de estos datos estará sesgado por la elaboración que se había realizado previamente. También hay que decir que no debe utilizarse ninguna fuente estadística sin un análisis crítico previo de su contenido, su fiabilidad y su idoneidad para el estudio del fenómeno concreto que se pretenda analizar. En la actualidad, la utilización del gran arsenal estadístico disponible en España es muy escasa. Se estima que sólo se utiliza el 10% del patrimonio estadístico existente. Con la finalidad de cambiar esta situación, hace algunos años se publicó el Directorio de Fuentes de la Información de la Economía Española -que algunos denominaron “primer callejero de la economía española”-. Sin embargo, dada la rapidez con que cambian las fuentes, debido a las crecientes necesidades de información, entre otras, esta publicación puede utilizarse sólo como base, pues ha quedado bastante obsoleta en algunos aspectos, por no haberse realizado las oportunas actualizaciones, debiendo complementarla con informaciones más recientes. Una información actualizada puede obtenerse a partir de los servidores que ofrecen información sobre los organismos que elaboran estadísticas: • http://www.economiaindustrial.com/estadisticas. htm • http://www.fuentesestadisticas.com/Servidores.2.htm • http://recursosgratis.com/servicios/servidores_estadisticos/ • http://www.ine.es/serv/estadist.htm • http://www.juntadeandalucia.es/intitutodeestadistica/ieagen/enlaces.htm CAPÍTULO 4. Fuentes estadísticas para el análisis de los mercados de trabajo 256 Por asalariado57 se entiende toda persona que, mediante acuerdo, trabaja para otra unidad institucional residente y recibe una remuneración. Los asalariados incluyen a los siguientes: las personas (obreros, empleados, personal directivo, personal doméstico y personas que realizan una actividad productiva remunerada en el marco de un programa de empleo) ligadas a un empleador por un contrato de trabajo; los funcionarios civiles y otros empleados de las Administraciones Públicas cuyas condiciones de trabajo están reguladas por el derecho público; las fuerzas armadas; los ministros de culto, si les paga directamente una Administración Pública o una institución sin fines de lucro; los propietarios de sociedades y cuasisociedades si trabajan en estas empresas; los estudiantes que tienen un compromiso formal de contribuir con parte de su trabajo al proceso de producción de una empresa a cambio de una remuneración y/o una formación; los trabajadores a domicilio, si existe un acuerdo explícito por el que se le remunera según el trabajo realizado; los trabajadores discapacitados, si existe una relación formal o informal con el empleador; las personas empleadas por agencias de empleo temporal, que deben incluirse en la rama de actividad de la agencia que las emplea y no en la de la empresa para las que trabajan realmente. También se consideran asalariadas las personas que temporalmente no trabajan, siempre que tengan un vínculo laboral formal. Se incluyen las personas que temporalmente no trabajan debido a una enfermedad o accidente, vacaciones, huelga o cierre patronal, permiso para formación, permiso de maternidad o paternidad, reducción de la actividad económica, etc. Los trabajadores autónomos se definen como los propietarios o copropietarios de las empresas no constituidas en sociedad en que trabajan (excluidas las clasificadas como cuasisociedades), siempre que no desarrollen al mismo tiempo y a título principal un trabajo asalariado (en cuyo caso se clasifican como asalariados). Su remuneración constituye renta mixta. Los trabajadores autónomos incluyen también: las ayudas familiares no remuneradas; los trabajadores a domicilio cuyos ingresos dependen del valor de los productos obtenidos en el proceso de producción del que son responsables; los trabajadores cuya producción se destina por completo al consumo final propio y a la formación de capital por cuenta propia. Se incluyen los trabajadores que se dedican a actividades de voluntariado no remuneradas cuando dichas actividades producen bienes (por ejemplo, la construcción de viviendas). Empleo y residencia. Siguiendo la metodología de la contabilidad nacional, los resultados de la actividad de las unidades de producción sólo se pueden comparar con el empleo si éste engloba tanto a los residentes como a los no residentes que trabajan para las unidades de producción residentes. Por ello, el empleo también comprende a los trabajadores fronterizos y los trabajadores temporeros no residentes; los miembros de las fuerzas armadas nacionales estacionadas en el resto del mundo; el personal nacional de bases científicas nacionales establecidas fuera del territorio geográfico del país; el personal diplomático nacional en misión en el extranjero; los miembros de las tripulaciones de barcos de pesca y otros buques, de aeronaves y plataformas flotantes explotados por unidades residentes; y los asalariados locales de organismos de Administraciones Públicas situados fuera del territorio económico. Sin embargo, en el empleo no se incluyen los residentes que son trabajadores fronterizos o temporeros que trabajan en otro territorio económico; los nacionales miembros de las tripulaciones de barcos de pesca y otros buques, aeronaves y de plataformas flotantes explotados Fuentes estadísticas para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 4 257 por unidades no residentes; los asalariados locales de organismos de Administraciones Públicas extranjeras situados en el territorio geográfico del país; el personal de las instituciones comunitarias europeas y de las organizaciones civiles internacionales situadas en el territorio geográfico del país; los militares que trabajan en organizaciones militares internacionales situadas en el territorio geográfico del país y el personal nacional de bases científicas extranjeras establecidas en el territorio económico. Para poder transformar los conceptos utilizados generalmente en las estadísticas de población activa (concepto de empleo nacional), el SEC establece que figuren por separado los antiguos militares de reemplazo58; los residentes que trabajan para unidades de producción no residentes59; los no residentes que trabajan para unidades de producción residentes60; los trabajadores residentes que viven permanentemente en una institución; los trabajadores residentes cuya edad es inferior a la considerada en las estadísticas de población activa. DESEMPLEO. Según las directrices de la OIT (Decimotercera Conferencia Internacional de Estadísticos del Trabajo), los “parados” comprenden todas aquellas personas que han superado una determinada edad y se hallaban en el período de referencia “sin trabajo61”, “disponibles para trabajar62” y “buscando trabajo63”. Las tasas de desempleo representan el porcentaje de los parados sobre la población económicamente activa, y se calculan generalmente por grupos de sexo/edad, y en ocasiones se cruzan con otras variables demográficas como el estado civil, la cualificación profesional o la nacionalidad. PUESTO DE TRABAJO. Se define como un contrato explícito o implícito entre una persona y una unidad institucional residente, para realizar un trabajo a cambio de una remuneración durante un período definido o indefinido de tiempo. Este concepto difiere del que se ha definido anteriormente como empleo en los siguientes aspectos: - Incluye el segundo, tercer, etc., puesto de trabajo ocupado por la misma persona, que pueden desempeñarse o bien de forma sucesiva, uno a continuación del otro durante el período de referencia (normalmente una semana), o bien en paralelo. - Excluye a las personas que no trabajan temporalmente, pero que tienen “un vínculo formal con su puesto de trabajo”, por ejemplo, “una garantía de reincorporación al trabajo”. Este tipo de acuerdo entre un empleador y una persona en suspensión temporal de empleo o en permiso de formación no se considera un puesto de trabajo en el SEC. Puestos de trabajo y residencia. Un puesto de trabajo en el territorio económico del país es un contrato explícito o implícito entre una persona (que puede ser residente en otro territorio económico) y una unidad institucional residente en el país (importancia de la residencia de la unidad institucional). TOTAL DE HORAS TRABAJADAS. Representa la cifra global de horas efectivamente trabajadas como asalariado o trabajador autónomo durante el período contable, en el ámbito de las actividades productivas que se incluyen dentro de la frontera de la producción. Es la medición del insumo de trabajo que se prefiere en el SEC. De hecho, el SEC recomienda que para la medición apropiada del cálculo de la productividad se utilice el total de horas trabajadas en lugar del cómputo de personas. CAPÍTULO 4. Fuentes estadísticas para el análisis de los mercados de trabajo 258 Según las normas establecidas por la OIT (Décima Conferencia Internacional de Estadísticos del Trabajo), el total de horas efectivas incluye las horas de trabajo efectivas realizadas durante la jornada normal; las horas trabajadas además de las correspondientes a la jornada normal de trabajo, que por lo general se pagan a una tasa superior a la habitual (horas extraordinarias); el tiempo dedicado en el lugar de trabajo a tareas tales como la preparación de dicho lugar, la preparación y limpieza de herramientas, los trabajos de reparación y mantenimiento y la elaboración de recibos, facturas, etc.; los tiempos muertos pasados en el lugar de trabajo en situación de espera o disponibilidad a causa de la falta temporal de trabajo, averías de la maquinaria o accidentes, etc.; el tiempo correspondiente a períodos cortos de descanso en el lugar de trabajo. No obstante, no se incluyen las horas pagadas pero no trabajadas, tales como las vacaciones, festivos o bajas por enfermedad; las interrupciones para comidas; las horas empleadas en los trayectos entre el domicilio y el lugar de trabajo (excepto los organizados durante la jornada de trabajo). En muchas encuestas de empresas se registran las horas pagadas, no las trabajadas, teniéndose que estimar las horas trabajadas por cada grupo de puestos de trabajo utilizando la información disponible sobre permisos pagados, etc. A los fines del análisis del ciclo empresarial puede ser útil ajustar el total de horas trabajadas adoptando un número estándar de días laborables por año. EQUIVALENCIA A TIEMPO COMPLETO. Es igual al número de puestos de trabajo equivalentes a tiempo completo. Se define como el total de horas trabajadas dividido por la media anual de las horas trabajadas en puestos de trabajo a tiempo completo en el territorio económico64. Dado que la duración de un puesto de trabajo a tiempo completo se ha modificado a lo largo del tiempo y que difiere de una rama de actividad a otra, se deben utilizar métodos que establezcan, para cada grupo de puestos de trabajo, la proporción media y el número medio de horas de trabajo en puestos de trabajo de menor duración que el de tiempo completo65. INSUMO DE TRABAJO ASALARIADO A REMUNERACIÓN CONSTANTE. Mide los insumos de trabajo asalariado del período corriente valorados a los niveles de la remuneración de los puestos de trabajo asalariados durante un determinado período de referencia. Este concepto tiene como finalidad reflejar las modificaciones en la composición del factor trabajo. Por ejemplo, muestra los deslizamientos de los trabajadores con remuneraciones bajas hacia los trabajadores con remuneraciones altas. Para que el análisis sea eficaz, deberá realizarse por ramas de actividad. La remuneración de los asalariados a precios corrientes dividida por el insumo de trabajo asalariado a precios constantes da como resultado un índice de precios implícito de la remuneración comparable con el índice de precios implícito de los empleos finales. Fuentes estadísticas para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 4 259 4.8.5. Siniestralidad y relaciones laborales En este epígrafe se ha agrupado una serie de estadísticas referentes a la siniestralidad y las relaciones laborales, todas ellas dependientes del Ministerio de Trabajo y Asuntos Sociales. Estas estadísticas se obtienen de registros y actos administrativos, con la colaboración de los organismos responsables en las Comunidades Autónomas que tienen transferidas funciones en la materia. Los resultados de estas estadísticas se pueden obtener en las publicaciones monográficas de cada tema (Estadística de Regulación de Empleo, Estadística de Convenios Colectivos, Estadística de mediación, arbitraje y conciliación, Estadística de accidentes de trabajo, Estadística de huelgas y cierres patronales), a través del Boletín de Estadísticas Laborales, Anuario de Estadísticas Laborales y Asuntos Sociales, Banco de datos de Series Laborales y, a petición del usuario o en Internet, en la dirección: www.mtas.es. - Estadísticas de Regulación de Empleo66 Obtiene y difunde datos agregados relacionados con las medidas de regulación de empleo obtenidas de los expedientes de dichas regulaciones resueltos en primera instancia. Cuando se presenta un expediente que afecta a centros de diferentes provincias o con efecto en diferentes meses, se contabiliza estadísticamente un expediente por provincia y mes. Si el expediente tiene varios efectos, se imputa a aquél que afecte a mayor número de trabajadores. Su clasificación por ramas de actividad se hace según la CNAE-93 a dos dígitos. También aparecen clasificaciones por efectos del expediente, causas alegadas y tamaño de las empresas. Su publicación, mensual y anual, se hace con desagregación provincial para las variables básicas. La fuente básica de información es la ficha estadística que debe ser cumplimentada mensualmente, con información relativa a cada expediente de Regulación de Empleo terminado y que produce efectos en el mes de referencia de los datos, por las Comunidades Autónomas, las Áreas de Trabajo y Asuntos Sociales de las Delegaciones del Gobierno en Ceuta y en Melilla, o la Dirección General de Trabajo del MTAS, dependiendo de la autoridad laboral a la que compete su resolución. Dichas fichas son remitidas a la Subdirección General de Estadísticas Sociales y Laborales, en donde, previa depuración y tratamiento informático, se elabora la estadística. La materia investigada son los expedientes de regulación de empleo presentados por las empresas o por los representantes legales de los trabajadores para solicitar la suspensión o extinción de las relaciones de trabajo o la reducción de jornada por causas económicas, técnicas, organizativas, de producción o de fuerza mayor, o por extinción de la personalidad jurídica del contratante. A partir de las fichas estadísticas, se obtiene información del número de expedientes de regulación de empleo y de las empresas y los trabajadores afectados por éstos. Los datos que se ofrecen se refieren exclusivamente a expedientes resueltos en primera instancia. La información recogida en la mayor parte de los cuadros se refiere a expedientes autorizados; en aquéllos en que se ofrece información adicional sobre CAPÍTULO 4. Fuentes estadísticas para el análisis de los mercados de trabajo 260 expedientes no autorizados y desistidos se indica expresamente esta circunstancia. Se denominan “expedientes pactados” aquéllos que se presentan con acuerdo previo entre la empresa y los representantes legales de los trabajadores. La plantilla o tamaño de la empresa se corresponde con el total de trabajadores de la empresa o centro de trabajo, dependiendo de quien presente el expediente. Cuando un sólo expediente incluye varios efectos, se imputa a aquél que afecta al mayor número de trabajadores. Las jubilaciones anticipadas se consideran, estadísticamente, como extinciones67. En el caso de que un mismo expediente autorizado tenga efectos sobre trabajadores en diferentes meses, se contabiliza, estadísticamente, un expediente por cada mes. Cuando se presenta un expediente que afecta a varios centros de trabajo radicados en provincias diferentes, se considera, estadísticamente, un expediente por provincia. Este hecho afecta a los expedientes resueltos por la Dirección General de Trabajo o por las autoridades laborales de las Comunidades Autónomas pluriprovinciales. Las tablas de datos se agrupan en tres apartados perfectamente diferenciados: el primer apartado está compuesto por un amplio conjunto de tablas estadísticas con datos referentes al total de expedientes (cualquiera que sea la Autoridad Laboral que los haya resuelto); el segundo apartado contiene un conjunto más reducido de tablas con datos básicos referentes a los expedientes resueltos por la Dirección General de Trabajo; en el tercero las tablas se refieren a los expedientes resueltos por las autoridades laborales de las Comunidades Autónomas, de Ceuta y de Melilla. En cuanto a la clasificación geográfica, se ha optado por ofrecer a nivel provincial las variables consideradas básicas, proporcionando información más detallada a nivel de Comunidades Autónomas. La clasificación por ramas utilizada se ha obtenido agregando aquellas divisiones de la CNAE-93 que tienen poca entidad, y es la misma que se utiliza generalmente en las publicaciones de la Subdirección General de Estadísticas Sociales y Laborales; la correspondencia entre esta clasificación y la CNAE-93 se recoge en el Anexo. En cuanto a la clasificación geográfica, se ha optado por ofrecer a nivel provincial las variables consideradas básicas, proporcionando información más detallada a nivel de Comunidades Autónomas. - Estadísticas de Convenios Colectivos de Trabajo. Obtiene y difunde anual y mensualmente resultados agregados de la negociación colectiva según el año de inicio de los efectos económicos de los convenios. La fuente de información para su elaboración es la “hoja estadística” que se debe cumplimentar por las comisiones negociadoras una vez firmados los convenios. Contiene información sobre convenios vigentes, trabajadores y empresas afectadas, aumento salarial pactado y revisado, jornada laboral pactada, convenios y trabajadores afectados por cláusulas especiales (horas extraordinarias, complementos de prestaciones sociales, formación, salariales, jubilación, etc.). Fuentes estadísticas para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 4 261 Los datos se ofrecen desagregados según los ámbitos funcional, sectorial y territorial. En el ámbito funcional se diferencia entre “convenios de empresa” y “convenios de otro ámbito”, distinguiéndose en ambos tipos entre los que afectan a una sola provincia (provinciales), a más de una provincia perteneciente a una misma Comunidad Autónoma (autonómicos) y a más de una provincia perteneciente a más de una Comunidad Autónoma (interautonómicos). En el ámbito sectorial se ofrecen los datos por sector de actividad económica, por secciones de actividad económica, siguiendo la CNAE-93 y, a nivel más desagregado, según la clasificación utilizada generalmente por la Subdirección General de Estadísticas Sociales y Laborales en sus publicaciones68. En el ámbito territorial los datos se ofrecen, generalmente, a nivel autonómico, desagregándose a nivel provincial aquéllos que se consideran básicos. A efectos estadísticos, además de los convenios firmados, se recogen las revisiones de carácter anual que se realizan para aquellos convenios cuya vigencia es superior al año. También se contiene información de los pactos de eficacia limitada y convenios extraestatutarios. - Estadísticas de Mediación, Arbitraje y Conciliación. Se refiere a las conciliaciones y mediaciones entre empresarios y trabajadores que se realizan ante los servicios administrativos correspondientes, como vía previa de tratamiento de conflictos con la intención de evitar las demandas ante los órganos judiciales sociales. Los servicios administrativos competentes a estos efectos son las Unidades de Mediación, Arbitraje y Conciliación de la Dirección General de Trabajo del MTAS, y los órganos equivalentes de las Comunidades Autónomas. No se recogen en este apartado las conciliaciones y las mediaciones resueltas por los organismos de carácter no administrativo, integrados básicamente por las organizaciones empresariales y sindicales, y creados en los últimos años en las Comunidades Autónomas para la solución extrajudicial de los conflictos69. Tampoco se recogen las resoluciones de conflictos que lleva a cabo el Servicio Interconfederal de Mediación y Arbitraje (SIMA), organismo no administrativo aunque tutelado por el MTAS, que desarrolla el Acuerdo sobre Solución Extrajudicial de Conflictos (ASEC), para la mediación en grandes conflictos colectivos. A partir de la información procedente de las fichas estadísticas que cumplimentan mensualmente las Unidades de Mediación, Arbitraje y Conciliación dependientes de la autoridad laboral de cada Comunidad Autónoma con competencias en la materia y la Dirección General de Trabajo del Departamento, se elaboran y publican mensual y anualmente datos agregados de las mediaciones y conciliaciones, tanto individuales como colectivas. Con algunas deficiencias derivadas del envío de algunos documentos incompletos por parte de algunas Comunidad Autónoma, se contabilizan las conciliaciones individuales y colectivas, las mediaciones, empresas y trabajadores afectados y cantidades acordadas por conciliaciones. Aparecen clasificadas por forma y resultados de su resolución70, motivación de la reclamación y por ramas de actividad y con desagregación provincial. CAPÍTULO 4. Fuentes estadísticas para el análisis de los mercados de trabajo 262 - Índice General de Huelgas y Cierres Patronales. Elabora y difunde mensual y anualmente información relacionada con las huelgas y cierres patronales de que se haya tenido conocimiento, exista o no constancia administrativa de su convocatoria, excepto las denominadas huelgas de celo, las de duración inferior a una hora, las “no productivas” (estudiantes, consumidores, etc.), y las de colectivos sin derecho a huelga, como los militares. La información procede de los cuestionarios estadísticos que cumplimentan, para cada una de las huelgas o cierres patronales, las unidades administrativas competentes de las Comunidades Autónomas y la Dirección General de Trabajo del MTAS, según el ámbito territorial de convocatoria del conflicto. Este conjunto de información es remitido mensualmente a la Subdirección General de Estadísticas Sociales y Laborales del Departamento, para la elaboración de la correspondiente estadística. Además, al no existir obligación formal, por parte de las empresas, de comunicar a la autoridad laboral el número de trabajadores participantes en las huelgas, las autoridades laborales provinciales consiguen dicha información a través de la consulta directa a las empresas, la consulta a las organizaciones patronales y sindicales, o bien, haciendo seguimiento de las huelgas mediante encuestas. La “unidad huelga” se asocia a la unidad de convocatoria, con independencia de su ámbito territorial, sectorial y temporal, y su carácter continuo o discontinuo. Se consideran huelgas desarrolladas en el año todas las que han tenido incidencia a lo largo del mismo, con independencia de su momento de inicio o terminación. Los datos ofrecidos, con desagregación provincial, hacen referencia a huelgas, cierres patronales, centros de trabajo y trabajadores convocados e implicados, participantes y jornadas no trabajadas y días de duración. Estos datos se clasifican por ramas de actividad (CNAE-93 a dos dígitos), por el ámbito territorial (municipal, comarcal, provincial, autonómico o nacional), por ámbito sectorial (uno o varios centros de una empresa, de todos los centros de una empresa, del conjunto de empresas de un grupo, de sector o general), por clase de convenio y por motivación. - Estadísticas de Accidentes de Trabajo y Enfermedades Profesionales. Su obtención y difusión es mensual, trimestral y anual, y con desagregación provincial, de los datos sobre accidentes de trabajo y enfermedades profesionales trascritos de los originales de los partes de accidente de trabajo, relación de altas o fallecimientos de los accidentados y relación de accidentes de trabajo ocurridos sin baja médica. Las principales variables de estudio son los accidentes de trabajo, las enfermedades profesionales, las jornadas no trabajadas y la gravedad del accidente, clasificándose dichas variables en función de la actividad económica, gravedad del accidente, consecuencias y causas del mismo, tipo de enfermedad profesional y ocupación del trabajador. Las estadísticas de accidentes de trabajo y enfermedades profesionales las elabora el Ministerio de Trabajo y Asuntos Sociales. Por otra parte, Eurostat publica datos Fuentes estadísticas para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 4 263 estadísticos de interés que pueden ser consultadas on-line. También informa del número de accesos a la Web del INSHT y del resto de sitios Web que alberga en su servidor. Entre los diversos informes que el INSHT elabora sobre las estadísticas de AT y EP se encuentra el de la descripción del Sistema Nacional de Notificación y Registro de los AT y EP. El INSHT desarrolla periódicamente encuestas de ámbito nacional, con el fin de determinar y analizar una gran cantidad de factores relativos a las condiciones de trabajo: Encuesta Nacional de Condiciones de Trabajo. Otro informe relacionado con el análisis estadístico es el estudio denominado Análisis de la mortalidad por Accidentes de Trabajo en España (2002). La información sobre accidentes de trabajo y enfermedades profesionales que se reflejan en las estadísticas oficiales se refiere a los trabajadores afiliados a aquellos regímenes que sí cubren dicha contingencia profesional. Dichos regímenes, obligados a presentar la documentación base de estadísticas, son los siguientes: • Régimen General de la Seguridad Social • Régimen Especial de la Minería y del Carbón • Régimen Especial Agrario • Régimen Especial del Mar Los hechos notificables se distinguen por: • El modo: - A.T. que cause baja médica - A.T. que no causa baja médica - Altas o fallecimientos de accidentados - Recaídas • El origen: - Los acontecidos dentro del centro de trabajo - Los que tienen consideración de in itinere (accidentes que se producen en el trayecto desde el domicilio al centro de trabajo y viceversa) De las variables que figuran en el parte de accidente, las que se tienen en cuenta a efectos de los estudios de Seguridad y Salud Laboral son los siguientes: • Lugar del accidente • Actividad económica de la empresa • Ocupación del trabajador • Forma del accidente • Agente material del accidente CAPÍTULO 4. Fuentes estadísticas para el análisis de los mercados de trabajo 264 • Descripción de la lesión • Parte del cuerpo lesionada • Grado de la lesión Para poder obtener información objetiva de los datos sobre siniestralidad laboral, se les aplica una serie de índices estadísticos, calculados según las recomendaciones de la XVIª Conferencias Internacionales de Estadísticos del Trabajo de la OIT: Índice de incidencia Accidentes en jornada de trabajo con baja x 100.000 Afiliados a Regímenes de la Seguridad Social con la contingencia de accidente de trabajo específicamente cubierta Índice de frecuencia Accidentes en jornada de trabajo con baja x 1.000.000 Afiliados a Regímenes de la Seguridad Soc. con la contingencia de accidente de trabajo cubierta x horas medias por trabajador efectuadas anualmente Índice de gravedad Jornadas no trabaj. por los accidentes en jorn. de trabajo con baja x 1.000 Afiliados a Regímenes de la Seguridad Social con la contingencia de accidente de trabajo cubierta x horas medias por trabajador efectuadas anualmente Duración media de las bajas Jornadas no trabajadas por los accidentes en jornada de trabajo con baja Accidentes en jornada de trabajo con baja El sujeto obligado a la notificación del accidente es el empresario, que normalmente lo tramita a la Entidad Gestora. A partir de aquí, el parte sigue una trayectoria regulada legalmente. Esquemáticamente, seguiría el siguiente diagrama: Fuentes estadísticas para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 4 265 Fuente: Orden de 16 de diciembre de 1987; B.O.E. del 29 de diciembre de 1987 Las principales especificaciones con respecto al sistema de notificación nacional con el de otros países europeos son: • Se consideran accidentes de trabajo aquellas enfermedades tales como los infartos, derrames cerebrales, etc., siempre que tengan lugar dentro de la jornada laboral o durante el trayecto del domicilio al centro de trabajo. Las mismas se recogen en el parte de accidente dentro de las variables “agente” y “forma” como PATOLOGÍAS NO TRAUMÁTICAS. Los accidentes de trabajo se notifican al día siguiente de haberse producido: Primer día de baja. • En el sistema de compensación de la Seguridad Social existe una gestión diferenciada de las contingencias de carácter profesional. El MTAS ofrece a través de su sitio Web datos estadísticos sobre los accidentes de trabajo y enfermedades profesionales: • Anuario de Estadísticas Laborales y de Asuntos Sociales - MTAS • Estadística de Accidentes de Trabajo - MTAS • Boletín de estadísticas laborales - MTAS • Encuesta de Calidad de Vida en el Trabajo - MTAS También se puede consultar on-line Eurostat (Instituto de Estadística de la Comisión Europea). ATE. Accidentes de trabajo y enfermedades profesionales. Accidentes de Trabajo. Por primera vez desde que se implantó la notificación electrónica de los documentos de accidentes de trabajo a través del Sistema Delt@, establecido por Orden TAS/ 2926/2002, de 19 de noviembre, por la que se establecen nuevos modelos para la notificación CAPÍTULO 4. Fuentes estadísticas para el análisis de los mercados de trabajo 272 • Fondo Social Europeo71. En este apartado se ofrece información sobre las concesiones de ayudas a España por parte del Fondo Social Europeo (FSE) –beneficiarios72, finalidad, importe-. La fuente de información es la Unidad Administradora del Fondo Social Europeo, que facilita a la Subdirección General de Estadísticas Sociales y Laborales datos relativos a las concesiones de ayudas a España por parte del Fondo Social Europeo. A partir del año 2000, la nueva estructura reglamentaria establece una simplificación de las actuaciones y la concentración de las acciones estructurales en sólo tres objetivos. El Fondo Social Europeo participa en los tres objetivos, haciéndolo de forma exclusiva en el Objetivo 3, y con la colaboración de los restantes Fondos Estructurales (FEDER, FEOGA) en los Objetivos 1 y 2. Las Comunidades Autónomas se clasifican como zonas de Objetivo 1 y zonas fuera del Objetivo 1. Las acciones cofinanciadas por los Fondos se encuadran básicamente en los denominados Marcos Comunitarios de Apoyo73 (MCA) u Objetivos Estructurales. A partir del año 2000, los Marcos Comunitarios también se simplifican, disponiéndose, en el caso concreto de España, de: o MCA para las regiones encuadradas en el Objetivo 1 (Andalucía, Asturias, Canarias, Cantabria, Castilla-La Mancha, Castilla y León, Comunidad Valenciana, Extremadura, Galicia y Murcia). o MCA para el Objetivo 3 (adaptación y modernización de las políticas y sistemas de educación, formación y empleo). o 7 Documentos Únicos de Programación, a través de los cuales se conforma el Objetivo 2, dirigidos a zonas determinadas de las siete regiones fuera de Objetivo 1 (Aragón, Baleares, Cataluña, Madrid, Navarra, País Vasco y La Rioja). Asimismo, las actuaciones se articulan en torno a nueve de los denominados ejes prioritarios, según la finalidad de las ayudas: - Inserción y reinserción ocupacional de los desempleados. - Refuerzo de la capacidad empresarial. - Refuerzo de la estabilidad en el empleo y adaptabilidad. - Refuerzo de la educación técnico-profesional. - Refuerzo del potencial humano en investigación, ciencia y tecnología. - Participación de las mujeres en el mercado de trabajo. - Integración en el mercado de trabajo de las personas con especiales dificultades. - Apoyo de iniciativas locales de generación de empleo. - Asistencia técnica. Fuentes estadísticas para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 4 273 No obstante, también existen acciones fuera de los Marcos Comunitarios de Apoyo. Éstas comprenden las Subvenciones Globales de los Fondos Estructurales y las Iniciativas Comunitarias en acciones de especial interés para la Comisión. A partir del año 2000, sólo existe una Iniciativa Comunitaria (EQUAL74). Durante los años 2000 y 2001 no se concedieron ayudas en concepto de Iniciativas Comunitarias, ya que su vigencia efectiva se produjo en el año 2002. • Apoyo a la creación de empleo. (No aparece en el índice del Anuario 2004). Obtención y difusión de datos agregados sobre beneficiarios e importes de las ayudas de los programas de apoyo a la creación de empleo. La información que se ofrece corresponde a los Programas de actuación establecidos por el Ministerio de Trabajo y Asuntos Sociales en esta materia, que procede, según el programa, de las Comunidades Autónomas con gestión transferida y de la Subdirección General de Promoción de Empleo del Servicio Público de Empleo Estatal (SPEE-INEM). La publicación es anual y con nivel de desagregación provincial. • Encuesta de Calidad de Vida en el Trabajo (ECVT). La ECVT es una investigación por muestreo dirigida a ocupados, con la finalidad de investigar la calidad de vida del ocupado en su trabajo, y obtener, por una parte, una información de carácter objetivo sobre las situaciones reales de las actividades que se producen en el entorno de trabajo, y por otra, una información de tipo subjetivo sobre las percepciones personales que los trabajadores ocupados tienen de sus condiciones y relaciones laborales. Esta encuesta se viene realizando desde 1999 por la Subdirección General de Estadísticas Sociales y Laborales del MTAS. La información se obtiene a partir de una muestra de 6.020 trabajadores ocupados. El diseño muestral se realiza teniendo en cuenta tres variables: Comunidad Autónoma, tramo de tamaño del municipio y número de habitantes en cada sección censal. Las dos primeras variables se utilizan como variables de estratificación, mientras que la tercera interviene en la fase de selección de la muestra. El tipo de muestreo fue trietápico, con estratificación de unidades de primera etapa, considerando cada Comunidad Autónoma como una población independiente. Las unidades de muestreo de la primera etapa fueron las secciones censales; las viviendas familiares fueron las unidades de muestreo de segunda etapa, y la población ocupada mayor de 16 años las unidades de muestreo de la tercera etapa. La muestra se renueva anualmente en un tercio de las unidades de primera etapa, secciones y a todas las unidades de segunda y tercera etapa, con un método de selección de las nuevas unidades análogo al de la selección inicial. El ámbito geográfico de esta encuesta es todo el territorio nacional, excepto Ceuta y Melilla; y su ámbito poblacional, los trabajadores ocupados de 16 y más años que residen en viviendas familiares. Se investiga la calidad de vida del ocupado en su trabajo, medida mediante una serie de índices, tanto en su actividad como en el entorno familiar, CAPÍTULO 4. Fuentes estadísticas para el análisis de los mercados de trabajo 274 así como su nivel de satisfacción con el mismo, la situación real de éste y sus datos socioeconómicos. • Encuesta de Formación Profesional Continua (EFPC). La Encuesta de Formación Profesional Continua75 (EFPC) es una investigación por muestreo dirigida a las empresas. Su objetivo principal es el conocimiento del número de empresas que realizan actividades formativas destinadas a sus trabajadores, los participantes en dichas actividades y los recursos dedicados a éstas, así como las características principales tanto de la propia formación como de las empresas que la proporcionan y los trabajadores que la reciben. Adicionalmente, la encuesta proporciona información sobre las empresas que no han impartido formación tanto en lo referente a las características de esas empresas como a las razones por las que no lo han hecho. La metodología de la encuesta se ha elaborado siguiendo las directrices de Eurostat con la participación de los Estados miembros, debiendo ser aplicada de forma homogénea en todos los países. El directorio utilizado en la encuesta es el “Fichero de Empresas Inscritas en la Seguridad Social76”. El marco lo constituyen las unidades de este directorio que pertenecen al ámbito investigado por la encuesta. La unidad a investigar es la empresa, definida como una organización sometida a una unidad rectora constituida con objeto de ejercer en uno o varios lugares una o varias actividades de producción de bienes y servicios, y que coincide con las normas establecidas por la reglamentación comunitaria relativas a las estadísticas de empresas. Incluye todo el territorio nacional, con excepción de Ceuta y Melilla. El ámbito poblacional lo integran las empresas con cinco o más asalariados. En cuanto al ámbito sectorial, se investiga exclusivamente el sector no agrario, excluyéndose, asimismo, del sector servicios las siguientes actividades: Administración Pública, Defensa Nacional, Seguridad Social, Actividades sanitarias, Veterinarias y de Servicios Sociales, Educación, Hogares que emplean personal doméstico y Organismos extraterritoriales. La información sobre la Formación Profesional Continua, así como la referente a horas trabajadas y al coste laboral neto, está referida al conjunto del año 1999. El número de trabajadores de la empresa se refiere a la situación a 31 de diciembre de 1999, a excepción de aquellas empresas con fuertes fluctuaciones en el empleo, cuyo dato es el promedio de los 12 meses del año. Incluye a los trabajadores por cuenta ajena por los que la empresa tiene obligación de cotizar a la Seguridad Social, quedando excluidos, por tanto, los presidentes y miembros del Consejo de Administración, siempre que no sean retribuidos por otro motivo laboral. También incluye a los trabajadores cuya retribución se debe exclusivamente a comisiones; los trabajadores que se encuentren realizando el Servicio Militar obligatorio o la Prestación Social Sustitutoria; los socios de cooperativas que no tengan la consideración de trabajadores por cuenta ajena, y los trabajadores que prestan sus servicios en la empresa, pero pertenecen a otra empresa (Cesión de trabajadores). Asimismo, a los efectos de esta Encuesta, sólo se incluirá a aquellos trabajadores que tienen una relación puramente Fuentes estadísticas para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 4 275 laboral con la empresa, y no una relación mixta laboral-formativa. Por tal motivo se excluyen los trabajadores con contratos de prácticas, formación o aprendizaje. La información sobre las principales variables estimadas se ofrece generalmente desagregada según la ocupación del trabajador, la actividad económica, el tamaño de la empresa. No se ofrecen resultados desagregados territorialmente, dado que, por un lado, el diseño muestral no permite obtenerlos con un nivel de fiabilidad aceptable, y por otro, al ser la unidad de investigación la empresa, le restaría significación a los mismos. Se realiza un muestreo estratificado, siendo las unidades muestrales las empresas pertenecientes al ámbito de la encuesta que figuran en el Fichero de empresas inscritas a la Seguridad Social, anteriormente mencionado. Los estratos utilizados han sido 80, definidos por los cruces de 20 agrupaciones de actividades económicas y por 4 tramos de tamaño, que fueron determinados por Eurostat. La muestra teórica77 está formada por unas 17.300 empresas (7,5% del marco poblacional) siendo exhaustiva para las aproximadamente 2.600 empresas con más de 250 trabajadores, dada su gran importancia en número de trabajadores y en formación78. Por actividad económica, unas 8.300 empresas pertenecen al sector industrial; unas 1.200, a la construcción, y 7.200, al sector servicios. • Encuesta de Formación Profesional Ocupacional (EFPO). La información que se ofrece se refiere a los cursos de Formación Profesional Ocupacional integrados en el Plan Nacional de Formación e Inserción Profesional (Plan FIP) y a los alumnos que participaron en los cursos, así como a los alumnos que realizaron cursos en Escuelas-Taller, Casas de Oficios y Talleres de Empleo. Los datos referidos a los cursos del Plan FIP gestionados por las Comunidades Autónomas con funciones transferidas en esta materia proceden de la información individualizada que cada Comunidad Autónoma transmitió a una base de datos, residente en el Servicio Público de Empleo Estatal (SPEEINEM), y creada, fundamentalmente, para gestionar la justificación de las ayudas para formación procedentes del Fondo Social Europeo y para la obtención de la estadística. Los datos referentes a los cursos del Plan FIP gestionados por el SPEE-INEM son obtenidos por este Organismo mediante la explotación de la Base de Datos de Formación Ocupacional constituida para gestionar esta materia. La información de base de ésta procede de la Ficha de Curso de Formación Ocupacional, que es cumplimentada por el docente del curso y que contiene información individualizada referida al curso y a los alumnos que participaron en éste. Esta información es transmitida directamente a la citada Base de Datos desde las Direcciones Provinciales del SPEE-INEM. Los datos referidos a alumnos formados en Escuelas Taller, Casas de Oficios y Talleres de Empleo79 proceden del SPEE-INEM, de la Unidad de Coordinación de Escuelas Taller y Programas Especiales. Los cursos de Formación Profesional Ocupacional integrados en el Plan FIP son impartidos por el Servicio Público de Empleo Estatal (SPEE-INEM), directamente o a través de sus Centros Colaboradores, por otros centros homologados y por las CAPÍTULO 4. Fuentes estadísticas para el análisis de los mercados de trabajo 276 Comunidades Autónomas que tienen funciones transferidas en esta materia, y que son, a 31 de diciembre del año 2003, todas, con excepción del País Vasco, Ceuta y Melilla. Estos cursos, eminentemente prácticos, tienen como principal finalidad la formación de los trabajadores para su adaptación a una profesión o actividad laboral determinada, no estando sujetos a los horarios y fechas de los calendarios escolares, ya que son independientes de la formación profesional reglada gestionada por el Ministerio de Educación y Cultura. La información relativa a los “cursos” del Plan FIP se refiere a los cursos terminados en el período de referencia. Los “alumnos participantes” se corresponden con los que han completado su formación en cursos terminados en el período de referencia, y los “alumnos formados” son los que han completado su formación y han sido evaluados positivamente. Las especialidades profesionales objeto de los cursos se clasifican en grupos afines bajo la denominación de familias profesionales. 4.10.-Otras fuentes estadísticas internacionales para analizar los mercados de trabajo En cuanto a la información internacional sobre los mercados de trabajo, se puede acudir a los diversos estudios e informes sobre el mercado laboral que realiza la OIT y, en particular, a su “Anuario de Estadísticas Laborales de la OIT”. También existe información de interés en el amplio catálogo de publicaciones sobre estos temas de la OCDE, que se puede encontrar en la dirección de Internet: http://www.oecd.org/publications/catalog. Para información sobre mercado de trabajo en la UE, Eurostat ofrece, entre otras, la Encuesta Comunitaria de Fuerza de Trabajo y el Panel de Hogares de la Unión Europea (PHOGUE), fuente de información estadística para el análisis de las condiciones de vida de la población europea y su evolución en el tiempo a partir de un panel fijo (varios años consecutivos) de 85.000 hogares de la UE, de los que 8.000 corresponden a España. Se da entrada en la muestra a las personas que se incorporan a los hogares existentes y se sigue a las que lo han abandonado, o al hogar en su conjunto, si cambian de residencia dentro del territorio de la UE. También hay más información disponible en las diversas publicaciones y en la página web de dicho organismo. A continuación, se ofrece información más detallada de las fuentes procedentes de estos organismos internacionales: 4.10.1.- OCDE / OECD En www.oecd.org en estadísticas (find / Statistics), trabajo (by topics / Labour), se encuentran las publicaciones y documentos de la OCDE sobre aspectos relacionados con el mercado laboral. Se distingue, por un lado, las estadísticas laborales (Labour Statistics), y por otro, las estadísticas sobre desempleo (Unemployment Statistics). Fuentes estadísticas para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 4 277 Labour Statistics (Estadísticas laborales) • Statistics, Data and Indicators80 (5) - “Civilian Employment”, esta publicación, que se presenta como un índice para la mayoría de los países de la OCDE, se obtiene a partir de investigaciones por muestreo sobre la fuerza de trabajo. La fuente es “Main Economic Indicators” (updated monthly). - “Hourly earnings for Manufacturing”, también utiliza como fuente “Main Economic Indicators”. Ofrece información sobre ganancias por hora correspondientes al total de ganancias medias ajustadas estacionalmente, en la industria, por empleado y hora, incluyendo pagas extra y suplementos. - “Labour Force Statistics – Data” - “Labour Force Statistics – Indicators” - “OECD Employment Outlook 200581 - Statistical Annex”. Ofrece tablas sobre ratios de desempleo estandarizados en 27 países de la OCDE, ratios de empleo/población, ratios de actividad y desempleo, por sexo, grupos de edad, por nivel educativo, etc. • Manuals, Sources and Methods82 (2) - “OECD Main Economic Indicators: Explanatory Notes”: Principales indicadores económicos de la OCDE: Notas explicativas. - “Labour Force Statistics - Methodological Notes”: Notas metodológicas relativas a la publicación de la OCDE “Labour Force Statistics 1983-2003 - 2004 Edition”. Unemployment Statistics (Estadísticas de desempleo) • Statistics, Data and Indicators (4) - “OECD Standardised Unemployment Rates”: ofrece el número de personas desempleadas como un porcentaje de la fuerza de trabajo. La fuente es “OECD Main Economic Indicators (updated monthly)” - “OECD Employment Outlook 2005”: Ofrece tablas de ratios estandarizados de desempleo en 27 países de la OCDE. - “Wages, costs, unemployment and inflation - EO77 Annex Tables”: ofrece un anexo estadístico de tablas en Excel procedentes de OECD Economic Outlook. Incluye tablas de compensación por empleado en el sector empresarial, productividad del trabajo en el sector empresarial, etc. Por otro lado, es interesante la publicación “OECD Main Economic Indicators (MEI)” (con los principales indicadores económicos), en la que aparece, junto a los datos, información metodológica, recomendaciones y directrices internacionales de estadística. Presenta estadísticas comparativas, que proporcionan una visión de los recientes desarrollos económicos internacionales a través de la presentación de un amplio número de indicadores económicos a corto plazo para los países miembros de la OCDE, y algunas áreas y países no miembros seleccionados. Es una publicación mensual, disponible en papel, en CD Rom y on-line. Entre la información que comprende hay publicaciones de estadísticas de la fuerza de trabajo. CAPÍTULO 4. Fuentes estadísticas para el análisis de los mercados de trabajo 278 En Main Economic Indicators aparecen las definiciones y fuentes por países y temas. Así, para España y para Trabajo (Labour) aparece la siguiente información: SPAIN / LABOUR Employment (empleo) Ofrece datos referidos al número de personas de 16 o más años que hayan trabajado al menos una hora durante la semana de referencia, o que si han estado ausentes de su empleo, siguen manteniendo un fuerte apego a éste. Los datos se adecuan a las definiciones de la OIT. La población la componen las personas que viven en los hogares cubiertos por la encuesta. Se excluyen las personas que vivan en hospitales, hoteles, conventos y otros establecimientos colectivos. Los datos proceden de los resultados de la EPA (quarterly household Labor Force Survey) realizado por el INE. Unemployment (desempleo) Los datos se refieren a las personas desempleadas registradas en el INEM que estén disponibles inmediatamente para un trabajo. Por tanto, los datos proceden de los registros del INEM. Los datos mensuales se refieren al último día del mes. Los datos anuales y trimestrales son medias de los datos mensuales. Labour compensation (indemnizaciones laborales) • Ganancias por hora: todas las actividades, 2000 = 100 Los datos corresponden al total de ganancias brutas, en efectivo o en especie, pagadas a los trabajadores antes de las deducciones de impuestos o de la Seguridad Social. Incluye el sueldo base, los suplementos, los pagos por horas extras, pagos extraordinarios y pagos aplazados. No se incluyen los pagos que no sean parte de los salarios, tales como las indemnizaciones o subsidios. Los datos cubren todas las ramas de actividad económica, excepto agricultura y Administración Pública (actividades de las ramas de la C a la K de ISIC Rev.3). Antes de 2001 los datos se obtenían a través del estudio trimestral “Encuesta de Salarios”, llevada a cabo por el INE, que investigaba a unos 10.500 centros. Desde 2001, el estudio “Índice de Costes Laborales” (que investiga 19.000 centros) reemplaza a la “Encuesta de Salarios”. Este cambio, como ya se vio en el apartado correspondiente, se produjo para conseguir unificar las medidas estándar de Eurostat usadas para medir los costes laborales en los Estados miembros. La ganancia por hora se calcula dividiendo el total de ganancias mensuales por persona en nómina por el número total de horas trabajadas. Los datos corresponden al total de ganancias brutas, en efectivo o en especie, pagadas a los trabajadores antes de las deducciones de impuestos o de la Seguridad Social. Incluye el sueldo base, los suplementos, los pagos por horas extras, pagos extraordinarios y pagos Fuentes estadísticas para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 4 279 aplazados. No se incluyen los pagos que no sean parte de los salarios, tales como las indemnizaciones o subsidios. Los datos cubren la industria y excluyen la construcción. Desde 2001, el estudio “Índice de Costes Laborales” (que investiga 19.000 centros) reemplaza a la “Encuesta de Salarios”. Los datos históricos son revisados desde 1981 en adelante. La fuente utilizada es el Instituto Nacional de Estadística (INE). Labour - other (otros) • Vacaciones no cubiertas Datos referidos a vacaciones de trabajo efectivas o pendientes, notificadas al INEM y que permanecen sin cubrir al final del mes. Recuento administrativo de datos. Los datos mensuales se refieren al final del mes. Los datos anuales y trimestrales son medias de los mensuales. Fuente: Instituto Nacional de Empleo, INEM. • Horas de trabajo mensual, horas Horas mensuales efectivamente trabajadas durante el proceso de producción por los trabajadores (horas normales y extras). Los datos cubren todas las ramas de actividad económica, excepto agricultura y Administración Pública (actividades de las ramas de la C a la K de ISIC Rev.3). Los datos se obtienen de las nóminas. El cambio producido en 2001 afecta en la misma medida que se ha visto en el apartado referente a ganancias por hora. Los datos se miden al final del mes y los datos difundidos representan la media mensual para el trimestre. El estudio proporciona estimaciones para: ganancias medias por hora trabajada; ganancias medias por trabajador y mes; y número medio de horas trabajadas por trabajador y mes. Fuente: Instituto Nacional de Empleo, INEM. • Conflictos laborales: días perdidos Los datos se refieren al número total de días perdidos durante el mes debidos a huelgas. Los datos cubren todas las huelgas y cierres patronales superiores a una hora por personas trabajando en actividades productivas (por ejemplo, no se incluyen las de estudiantes, consumidores, etc.), y que tengan derecho legal a huelga (es decir, no se incluyen las fuerzas armadas o la policía). El MTAS recoge los datos de sus delegaciones regionales y de los Gobiernos regionales para compilar el total de figuras. Las huelgas (o partes de huelgas) que duren menos de un día de trabajo se convierten a equivalente a tiempo completo. Los datos se adecuan a las líneas fijadas por la OIT. Los datos anuales y trimestrales son la suma de los mensuales. Fuente: Ministerio de Trabajo y Seguridad Social, España. CAPÍTULO 4. Fuentes estadísticas para el análisis de los mercados de trabajo 280 4.10.2.- EUROSTAT • Labour Force Survey (Encuesta de la Fuerza de Trabajo): La Encuesta de Fuerza de Trabajo (EFT) es una investigación por muestreo dirigida a viviendas familiares que se elabora anualmente en todos los Estados de la Unión Europea siguiendo una metodología común establecida por EUROSTAT y acordada conjuntamente por este Organismo y los expertos nacionales de los Estados miembros. Las oficinas centrales de estadística de los Estados miembros se responsabilizan de seleccionar la muestra, preparar los cuestionarios, dirigir las encuestas a los hogares y remitir los resultados individualizados a EUROSTAT, que se encarga de procesar dicha información y obtener los resultados finales. El Reglamento CE nº 577/98 del Consejo, de 9 de marzo de 1998, regula la elaboración por los Estados miembros de una encuesta continua de población activa, cuyas semanas de referencia deben estar distribuidas uniformemente a lo largo del año para proporcionar resultados trimestrales y anuales. Sin embargo, la EFT de 2002 estableció como período de referencia el segundo trimestre del año, con la finalidad de mantener la homogeneidad con publicaciones anteriores y armonizar las semanas de referencia en los Estados miembros, ya que cinco Estados (Alemania, Austria, Francia, Italia y Luxemburgo) no han adaptado sus encuestas al reglamento y no disponen todavía de una encuesta continua. Los datos de los encuestados se refieren a su situación laboral en una semana determinada de dicho período de referencia. En España, esta encuesta se corresponde con la EPA del segundo trimestre de cada año. El Reglamento CE nº 1897/2000 de la Comisión, de 7 de septiembre de 2000, estableció una nueva definición de desempleo totalmente compatible con las directrices de la OIT y que permite mejorar la comparación de datos dentro de la Unión Europea, sin perjuicio de que su introducción por los Estados miembros pueda suponer una ruptura con los datos de períodos precedentes. La nueva definición del desempleo no se aplicó completamente en 2001 por parte de Alemania, Austria, Grecia, Irlanda, Italia y Suecia, ni en 2002 por parte de Irlanda, Italia, Austria y Suecia. Los conceptos y definiciones utilizados en la EFT se basan en los adoptados por la OIT en su XIII Conferencia Internacional de Estadísticos del Trabajo, celebrada en 1982. En líneas generales son los siguientes: - Se consideran personas ocupadas aquéllas de 15 años y más que durante la semana de referencia realizaron un trabajo remunerado o con el fin de obtener un beneficio, y aquéllas que no estaban trabajando pero tenían un empleo del que se encontraban temporalmente ausentes. Se incluyen los trabajadores familiares. - Los parados son aquellas personas de 15 a 74 años, ambos inclusive, que no trabajaron por cuenta ajena o cuenta propia durante el período de referencia, que habían buscado trabajo activamente durante las cuatro semanas que precedieron a la entrevista y estaban disponibles para trabajar en un plazo de dos semanas. Fuentes estadísticas para el análisis de los mercados de trabajo. CAPÍTULO 4 281 - La población activa se define como el conjunto de personas ocupadas y paradas. - La tasa de actividad se define como la proporción de la población activa respecto de la población de 15 años y más. - La tasa de ocupación se define como la proporción de las personas ocupadas respecto de la población de 15 años y más. - La tasa de paro se define como la proporción de las personas paradas respecto de la población activa. Las tasas de actividad y ocupación para menores de 65 años y las tasas de paro para menores de 25 años se han obtenido ajustando las definiciones anteriores a los correspondientes colectivos poblacionales según tramos de edad, es decir, 15 a 64 años y 15 a 24 años, respectivamente. En la publicación de EUROSTAT: The European Union labour force survey. Methods and definitions. 2001, puede obtenerse una información más detallada sobre la metodología de la EFT y las definiciones. Asimismo, en las publicaciones de resultados anuales de la EFT, editadas por EUROSTAT, también se ofrece información al respecto, como “The European Labour Force Survey: Main Characteristics of the National Surveys”, 2005. A partir de 2001 los datos de paro de España se ajustan a la definición de desempleo establecida en el Reglamento CE nº 1897/2000 de la Comisión, de 7 de septiembre de 2000, correspondiéndose los datos de la EFT para España con los revisados por el Instituto Nacional de Estadística para adaptar los datos de la Encuesta de Población Activa (EPA) a la nueva metodología EPA-2005. Las tasas de paro homogeneizadas, definidas como la proporción de parados respecto de la población activa civil, son obtenidas como sigue: los datos correspondientes a la Unión Europea y a cada Estado miembro son facilitados directamente a la OCDE por EUROSTAT, en tanto que los de los restantes países son obtenidos por la OCDE aplicando un criterio común a los datos facilitados por los propios países. Los datos sobre Índices de Precios al Consumo se corresponden, para cada país, con los Índices de Precios al Consumo Armonizados (IPCA) obtenidos por los mismos aplicando la metodología común, establecida por EUROSTAT y recogida en el Reglamento del Consejo nº 2494/95. El índice para el conjunto de la Unión Europea y para la Unión Monetaria se obtiene como media ponderada de los índices de cada país. La información sobre ingresos y gastos de protección social en los países de la Unión Europea, ha sido obtenida siguiendo la metodología del Sistema Europeo de Estadísticas Integradas de Protección Social (SEEPROS), versión 1996. Un resumen de esta metodología puede verse en las “Fuentes y Notas Explicativas” del apartado Cuentas Integradas de Protección Social en términos SEEPROS (CPS) del Anuario, e información más detallada en la publicación de EUROSTAT ESSPROS Manual 1996. CAPÍTULO 4. Fuentes estadísticas para el análisis de los mercados de trabajo 288 Los correspondientes organismos estadísticos de cada Comunidad Autónoma ofrecen información en sus páginas en Internet y mediante diversas publicaciones. Entre éstas cabe citar: “Mercat de Treball. Ampliació de resultats anuals de l’enquesta de Població Activa,”del, Institut d’Estadistica de Catalunya; “Estadísticas de Mercado de Traballo. Anuario”, del Instituto Gallego de Estadística; “Empleo y Paro en Canarias”, del Instituto Canario de Estadística; “Quaderns d’Estadística. La Població en relatió amb l’Activitat” y “Estadístiques Laborals. Anuari”, del Instituto Balear de Estadística; “Estadístiques d’Ocupació” y “Monografies de Treball”, de la Consejería de Trabajo y Asuntos Sociales de la Generalitat Valenciana, y la “Encuesta de Población en relación con la actividad”, del Instituto Vasco de Estadística, que realiza una “EPA propia”. El Institut d’Estadistica de Catalunya viene elaborando y publicando regularmente estadísticas sobre el mercado de trabajo por medio de planes de tabulación propios a partir de los ficheros proporcionados por los organismos productores de los datos de base. Además, ha hecho un importante esfuerzo para poner a disposición de los usuarios series históricas tan largas como permite la homogeneidad de las fuentes. La principal publicación sobre la materia del Institut es “Mercat de Treball. Ampliación de resultats anuals de l’enquesta de Població Activa”. Es una publicación periódica anual que incluye información detallada de la EPA en Cataluña. La serie está disponible desde 1988. Desde 1994 la publicación también contiene resultados por hogares acerca de los principales colectivos poblacionales (población total, activa, ocupada, asalariada, etc.). El contenido es de elaboración propia por medio de un plan de tabulación diseñado oportunamente, aplicado a los ficheros de las sucesivas encuestas trimestrales EPA. El Instituto Galego de Estadística, además de la elaboración de un Boletín Trimestral de Coyuntura, de un Anuario (Galicia en cifras) y de mantener una base de datos accesible desde el exterior, que contiene series estadísticas con datos referentes al mercado de trabajo, ofrece dos publicaciones específicas sobre esta materia de elaboración propia a partir de diversas fuentes, una de ellas, muy completa, de periodicidad anual, y otra trimestral referida en exclusiva a la EPA. “Estadísticas de Mercado de Trabajo” es un volumen anual de elaboración propia que ofrece una detallada información estadística sobre el mercado de trabajo en Galicia. Sus fuentes principales son la EPA, de la que obtienen resultados mediante un plan específico de tabulación; el Movimiento Laboral Registrado; la Encuesta de Coyuntura Laboral; la Estadística de Regulación de Empleo; La Estadística de Convenios Colectivos; La Estadística de Huelgas y Cierres Patronales y la Estadística de Accidentes de Trabajo y Enfermedades Profesionales; también recoge datos del Anuario de Estadísticas Laborales del MTAS. El Instituto Vasco de Estadística, Eustat acometió la tarea de realizar una encuesta denominada “Encuesta sobre la Población en Relación con la Actividad (PRA)”, en la que todas las fases son de elaboración propia. Su principal objetivo es la producción de información estadística continua sobre la participación de la población en las distintas actividades en el ámbito de la Comunidad y cada uno de sus Territorios históricos. En la PRA se ha optado por una muestra probabilística continua, es decir, un panel que se va renovando continuamente. La muestra actual consta de 3.750 viviendas al trimestre (un total de 11.500 individuos) y una rotación de un sexto de un [Document text truncated for crawler view.]