La función de emparejamiento en el mercado de trabajo español

5 Revista de Economía Aplicada Número 48 (vol. XVI), 2008, págs. 5 a 35 E A LA FUNCIÓN DE EMPAREJAMIENTO EN EL MERCADO DE TRABAJO ESPAÑOL* PABLO ÁLVAREZ DE TOLEDO FERNANDO NÚÑEZ Universidad de Sevilla CARLOS USABIAGA Universidad Pablo de Olavide En este trabajo analizamos el proceso de emparejamiento existente en el Servicio Público de Empleo Estatal (INEM). Dicho organismo constituye un claro ejemplo de mercado donde las colocaciones en cada período emparejan a los flujos de nuevos demandantes de empleo y puestos vacantes con los correspondientes stocks al comienzo del mes. Esta dinámica de emparejamiento se conoce con el nombre de modelo stock-flow. Para contrastar el emparejamiento stock-flow frente al emparejamiento aleatorio se estiman, tratando el problema de la agregación temporal, diversas especificaciones de la función de emparejamiento durante el período 1978:01-2005:04. Previamente, ha sido necesario realizar ciertas intervenciones en las series utilizadas. Los resultados obtenidos, robustos temporal y geográficamente, están muy próximos al caso de emparejamiento stock-flow con trabajadores “en cola”. Dichos resultados invitan a potenciar las políticas activas del mercado de trabajo. Palabras clave: mercado de trabajo español, Servicio Público de Empleo Estatal (INEM), función de emparejamiento. Clasificación JEL: J63, J64. (*) Agradecemos las sugerencias de Juan F. Jimeno, dos evaluadores anónimos de esta revista, Luis Toharia, J. Ignacio García Pérez, Bárbara Petrongolo, Melvyn Coles, Pablo Antolín, Raquel Fonseca, y los asistentes a las presentaciones en el Centro de Estudios Andaluces (Grupo de Macroeconomía), el “VII Encuentro de Economía Aplicada”, el “XXIX Simposio de Análisis Económico” y las “VII Jornadas de Economía Laboral”. También agradecemos la información que nos han proporcionado, entre otros, Pilar Talamanca (Subdirección General de Informática y Estadística del INEM), el Servicio Andaluz de Empleo y el Servicio Catalán de Colocación. Por último, agradecemos la financiación recibida del Ministerio de Educación y Ciencia (Proyecto SEJ2006- 04803/ECON) y de la Junta de Andalucía (Centro de Estudios Andaluces: Proyectos 2004-ECO17 y ECOD1.05/033, CICE: Proyecto de Excelencia 01252, y PAI: Grupos SEJ-246 y TEP-134). Por supuesto, las carencias que persistan son de nuestra entera responsabilidad. L os estudios del mercado de trabajo a través del análisis de los flujos que en él se producen, utilizando modelos de búsqueda y emparejamiento, han tenido una creciente importancia en las últimas décadas1. En estos modelos, el emparejamiento en el mercado de trabajo se representa a través de una función de emparejamiento que proporciona el flujo de colocaciones durante un intervalo temporal dado como función, en su forma más simple, del número de trabajadores que buscan empleo y del número de puestos vacantes. Los supuestos habituales sobre la forma de la función de emparejamiento implican una relación negativa entre los stocks de desempleados y vacantes en el equilibrio estacionario, conocida como curva de Beveridge. En la literatura empírica, cuando se han estimado curvas de Beveridge en una primera fase, y funciones de emparejamiento más recientemente, ha sido habitual suponer que dicho emparejamiento se desarrolla de forma aleatoria –bajo este enfoque, el desempleo estructural tiene un importante componente de desempleo de búsqueda– y, además, rara vez se ha contrastado dicho carácter aleatorio frente a otro escenario alternativo2. Esto puede resultar sorprendente si se tiene en cuenta que existen determinados hechos empíricos que no son capturados por un emparejamiento de carácter aleatorio, como por ejemplo que los desempleados vean disminuir su tasa de emparejamiento a medida que aumenta la duración del desempleo. En este trabajo nos centramos en el enfoque del emparejamiento stock-flow3 –o mismatch4con información perfecta– como alternativa al emparejamiento aleatorio. Bajo el enfoque stock-flow, el proceso de emparejamiento en el mercado de trabajo tiene un cierto componente sistemático, derivado del hecho de que los desempleados tienen información completa sobre las vacantes disponibles y solicitan aquéllas para las que se ven aptos. Si tras una primera ronda de búsqueda un desempleado no consigue emparejarse con las vacantes que ha seleccionado del stock existente, en las siguientes rondas dirigirá su búsqueda hacia las nuevas vacantes que vayan entrando en el mercado. En cada ronda de emparejamiento aquellos trabajadores que permanecen sin emplearse lo están porque no existen vacantes adecuadas para ellos, dada la heterogeneidad existente en el mercado de trabajo5. El razonamiento sería análogo para el caso de las vacantes. Revista de Economía Aplicada 6 (1) Entre los trabajos que ofrecen una panorámica de esta amplia literatura, podemos mencionar los de Mortensen (1986), Blanchard y Diamond (1992), Burda y Wyplosz (1994), Davis et al. (1996), Davis y Haltiwanger (1999), Mortensen y Pissarides (1999), Pissarides (2000) y Davis et al. (2006). (2) Sobre los distintos modelos que aportan microfundamento a la función de emparejamiento y las estimaciones empíricas de la misma, puede consultarse el survey de Petrongolo y Pissarides (2001). (3) Como trabajos de referencia en este campo, cabe mencionar los de Coles (1994), Coles y Smith (1998), Coles y Muthoo (1998), Coles (1999), Coles et al. (2004), Coles y Petrongolo (2005), Gregg y Petrongolo (2005), Smith y Kuo (2005) y Andrews et al. (2006a, 2006b). Otros autores que han seguido esta línea son Kangasharju et al. (2004), Soininen (2005) y Dmitrijeva y Hazans (2006). (4) La existencia de mismatch en el mercado de trabajo español ha sido constatada en diversos estudios –véanse por ejemplo Antolín (1994), Dolado y Gómez (1997), Castillo et al. (1998), Sneessens et al. (1998), Balakrishnan y Michelacci (2001), Dolado et al. (2002) y Fonseca (2003). Contando con toda esa evidencia, este trabajo no pretende profundizar en el análisis del mismatch laboral en la economía española, sino analizar si dicho desajuste coexiste con información completa sobre el empleo. (5) En el caso de la economía española, podríamos pensar en la presencia de mismatch geográfico, por cualificación y por grupos de ocupación. Toda esta dinámica se puede plantear en términos de los niveles y de los flujos de entrada del desempleo y de las vacantes. Así, el stock de desempleados al comienzo de un período no se emparejará con el stock de vacantes al comienzo de dicho período, ya que ambos stocks coexistieron en la ronda correspondiente al período anterior y no formaron una colocación. El proceso de emparejamiento resultante consiste, por tanto, en que los stocks de desempleados y de vacantes al comienzo de un período intentarán emparejarse respectivamente con los flujos de nuevas vacantes y de nuevos desempleados correspondientes a ese período. Este hecho tiene importantes implicaciones sobre la utilización de la curva de Beveridge como herramienta para medir la eficiencia en el emparejamiento, ya que si los stocks de puestos vacantes y de desempleados no se emparejan entre ellos, sino con sus correspondientes flujos, dichos stocks pueden moverse de forma independiente sin que ello implique una variación en la eficiencia del mercado de trabajo. Por tanto, el no prestar atención a los flujos en el análisis del emparejamiento puede provocar una visión incorrecta de la efectividad del mismo. El propósito de este trabajo consiste en contrastar el enfoque del emparejamiento aleatorio frente a la alternativa stock-flow, utilizando para ello los datos que proporciona el Instituto de Empleo del Servicio Público de Empleo Estatal (INEM) sobre los niveles y los flujos de puestos vacantes y de demandantes de empleo6. En nuestra opinión, aparentemente este último enfoque permite explicar mejor determinados hechos observados en los datos administrativos, como por ejemplo que un alto porcentaje de las vacantes que se registran en las oficinas del INEM se cubren en los días siguientes a su registro, lo cual sugiere que para muchas vacantes las fricciones en el emparejamiento pueden ser insignificantes, o que la probabilidad de colocarse de los demandantes de empleo del INEM decrece con su duración en el desempleo. Los resultados obtenidos en este trabajo son importantes desde el punto de vista de la política del mercado de trabajo, especialmente en lo que se refiere al tratamiento del desempleo de larga duración. El resto del trabajo se estructura como sigue. En primer lugar, en la sección 1, ofrecemos una descripción de las series publicadas en la “Estadística de Empleo” del INEM, prestando especial atención a determinadas características que se observan en un primer análisis de las mismas; asimismo, algunas de estas series han sido intervenidas para corregir las anomalías que presentan. En la sección 2 se exponen las distintas especificaciones a que dan lugar las hipótesis alternativas de emparejamiento aleatorio y stock-flow, y el tratamiento del problema de agregación temporal que se presenta cuando se estiman variables de flujo en función de variables stock. En la sección 3 exponemos las estimaciones de la función de emparejamiento realizadas en el ámbito de las colocaciones gestionadas por las oficinas públicas de empleo y comentamos los resultados obtenidos. En la sección 4 planteamos posibles extensiones de nuestro análisis. Por último, en la sección 5, exponemos las principales conclusiones e implicaciones de nuestro trabajo. La función de emparejamiento en el mercado de trabajo español 7 (6) En los trabajos de Antolín (1994, 1997), Burda y Wyplosz (1994), Bell (1997) y Castillo et al. (1998) se realizan estimaciones de la función de emparejamiento para la economía española utilizando datos del INEM, pero en ninguno de ellos se contrasta la alternativa stock-flow. 1. LOSDATOSDELA“ESTADÍSTICA DE EMPLEO”DEL INEM El INEM publica mensualmente, en su “Estadística de Empleo”, datos para la economía española sobre demandas de empleo (por parte de los trabajadores), ofertas de puestos de trabajo (realizadas por empresas y organismos públicos) y colocaciones, aunque la cobertura en los dos primeros casos es sólo parcial, como explicaremos a continuación. Los datos sobre demandas y ofertas de empleo incluyen, respectivamente, los stocks de demandantes de empleo y de puestos pendientes al final de cada mes, así como los flujos de altas y bajas. La mayor parte de las bajas, tanto de demanda como de oferta, se debe a que se produce la colocación correspondiente, pero otra parte relevante se debe a otras causas como, por ejemplo, no haberse cumplido por el demandante la obligación de renovar la demanda en las fechas señaladas por la oficina o ser retirada la oferta por la empresa u organismo que la había presentado. Como sólo se consideran las demandas y las ofertas que se registran en las oficinas públicas de empleo7, falta una parte importante de los demandantes de empleo y de los puestos vacantes respecto al total de la economía, los no registrados. Los datos sobre colocaciones engloban dos tipos: colocaciones gestionadas y colocaciones comunicadas. Las primeras corresponden a ofertas de puestos vacantes que han sido registradas en las oficinas públicas de empleo y cuya cobertura han gestionado, dando lugar a las correspondientes bajas de oferta y de demanda por colocación gestionada. Por su parte, las segundas corresponden a puestos cuya cobertura no han gestionado y que son conocidas a través de las comunicaciones de contratación realizadas por los empleadores. Estas colocaciones dan lugar a la correspondiente baja de demanda por colocación comunicada, pero no a una baja de oferta, salvo que la oferta en cuestión estuviera previamente registrada en la oficina8. Entendemos que la serie de colocaciones totales es bastante fiable, dada la obligación legal que existe en España de comunicar las colocaciones a las oficinas públicas de empleo. Sin embargo, en las restantes series descritas hemos optado Revista de Economía Aplicada 8 (7) Conviene apuntar que la cifra de vacantes registradas o gestionadas no resulta representativa del volumen total de puestos vacantes que gestionan las oficinas cada mes, ya que para la mayoría de estas vacantes el alta y la baja se produce dentro del mismo mes, de modo que no llegan a formar parte del stock de vacantes pendientes. Además, la propia gestión del empleo que realizan las oficinas puede introducir sesgos en la cifra de vacantes; así, por ejemplo, la tardanza en la comunicación o el mecanizado de una colocación pueden hacer que un puesto vacante aparezca como pendiente un determinado mes aunque esté cubierto de hecho. (8) En el caso de que un puesto sea cubierto por un trabajador que no esté dado de alta en las oficinas en el momento de registrarse la colocación (ya sea colocación gestionada o comunicada) se crea un alta de demanda ad hoc para ese trabajador, a efectos de poder darle de baja por la correspondiente colocación. Estas altas de demanda ad hoc son bastante más frecuentes en el caso de las colocaciones comunicadas, lo cual explica que exista una alta correlación entre las altas de demanda y este tipo de colocaciones en el período de nuestro análisis –este mecanismo automático de altas de demanda ha desaparecido con la entrada en vigor del Sistema de Información de los Servicios Públicos de Empleo. En el caso de las ofertas de puestos vacantes, por el contrario, no se crean altas de oferta ad hoc para las colocaciones comunicadas, y si la oferta del puesto correspondiente se hubiese dado de alta, se da de baja por otras causas. por realizar ciertas correcciones para garantizar su representatividad a lo largo del período analizado (1978:01-2005:04)9. Por el lado de las demandas de empleo, hemos realizado una intervención en la serie de altas de demanda consistente en restar en cada mes a la serie publicada el total de colocaciones comunicadas. Esta operación se realiza porque, como comentamos anteriormente, la mayoría de altas de demanda asociadas a las colocaciones comunicadas tienen un carácter artificial, por lo que no afectan al proceso de emparejamiento correspondiente a las colocaciones gestionadas10. Por el lado de las vacantes, hay que tener en cuenta que el proceso de traspaso de competencias en materia de políticas activas de empleo desde el INEM hacia el Servicio Catalán de Colocación, que se inicia en 1998, ha provocado cier- to desajuste en el tratamiento estadístico de la información que remite este último a la base de datos corporativa del INEM, al menos hasta la entrada en vigor del Sistema de Información de los Servicios Públicos de Empleo (SISPE)11. Así, desde abril de 1998, las estadísticas que ofrece el INEM para Cataluña presentan un crecimiento del stock de vacantes gestionadas que no se corresponde con la realidad y que afecta de manera importante a la serie nacional –véase el gráfico 1. El INEM ha realizado un ajuste estadístico interno para corregir este problema en los datos de Cataluña consistente en incrementar notablemente la estadística de bajas de oferta por otras causas para Cataluña a partir del mes de agosto de 199912. Dicho incremento parece realizarse con especial intensidad en dicho mes y, a menor escala, en el mes de junio de 2001, provocando una reducción significativa en el nivel de vacantes gestionadas para Cataluña –observándose sendos picos en la serie en 1999:07 y en 2001:05. A pesar de estos ajustes internos, en nuestra opinión, la serie del stock de vacantes gestionadas para Cataluña continúa permaneciendo sobredimensionada; así, en el período 1999:08-2005:04 representa en promedio el 46% del resto de España, mientras que este promedio era del 12% entre 1995:01 y 1998:03. Para solucionar estos problemas que presentan los datos de Cataluña, y que repercuten en las series nacionales, hemos realizado una intervención por tramos La función de emparejamiento en el mercado de trabajo español 9 (9) Un análisis detallado de los datos de empleo del INEM y de los problemas que presentan, así como de las medidas encaminadas a corregir dichos problemas, puede encontrarse en Álvarez de Toledo et al. (2003). (10) Esto es sólo aproximado, porque si el trabajador correspondiente a una colocación comunicada estuviese ya registrado no daría lugar a un alta ad hoc, y habría estado sometido al proceso de emparejamiento durante cierto tiempo. Por otro lado, esta intervención afecta también a las series de altas de demanda en Madrid y Andalucía, comunidades autónomas que analizaremos en la sección 3 con el objetivo de medir la estabilidad geográfica de nuestras estimaciones. (11) El SISPE, que entró en vigor el 3 de mayo de 2005, integra la información relativa a las políticas activas de empleo y a las prestaciones por desempleo de los Servicios Públicos de Empleo, estatales y autonómicos. A partir de esa fecha la estadística de empleo del INEM sigue la nueva metodología SISPE, produciéndose la correspondiente ruptura en las series de empleo. Es de esperar que los problemas apuntados en dichas series desaparezcan con la nueva metodología. (12) Así, las bajas de oferta por otras causas para Cataluña representan en promedio el 326% de dicha serie en el resto de España en el período 1999:08-2005:04, mientras que este promedio era del 12% entre 1995:01 y 1999:07. temporales sobre la serie del stock de vacantes gestionadas, que ha permitido corregir los picos anómalos que hemos detectado y el sobredimensionamiento que presenta en los últimos años. La intervención afecta asimismo, aunque en menor medida, a las series de altas y de bajas por otras causas de los puestos ofrecidos. En cuanto a la serie de vacantes gestionadas de Cataluña, hemos construido una serie intervenida que coincide con la publicada sólo hasta 1998:03. En los períodos 1998:04-1999:08 y 2001:01-2001:06, con el objetivo de suavizar los picos encontrados, proponemos una serie intervenida obtenida mediante el producto en cada mes del valor real del resto de España en ese mes por el ratio “vacantes gestionadas de Cataluña (valor intervenido) / vacantes gestionadas del resto de España” correspondiente al mes inmediatamente anterior a cada tramo (o sea, 1998:03 y 2000:12 respectivamente). Por su parte, en los períodos 1999:09-2000:12 y 2001:07-2005:04, la serie intervenida se obtiene aplicando en cada mes la tasa de crecimiento de la serie real de vacantes gestionadas de Cataluña correspondiente a ese mes al valor intervenido del mes anterior. Finalmente, una vez que se ha corregido la serie de vacantes para Cataluña, se obtiene la nacional sumando a la de Cataluña la del resto de España. Como puede observarse en el gráfico 1, donde sólo se representan las series durante el período al que afecta la intervención (1998:01-2005:04), la sencilla intervención realizada consigue corregir notablemente las series de vacantes gestionadas de Cataluña y España. Revista de Economía Aplicada 10 Gráfico 1: VACANTES GESTIONADAS PENDIENTES. 1998:01-2005:04 Por el lado de la serie de bajas de oferta por otras causas, el escaso peso de dicha serie para Cataluña en el total nacional –un 5% de media en el período que a nuestro entender está exento de anomalías para esta serie (1978:01-1996:08)– Fuente: Elaboración propia. nos ha llevado a corregir directamente la serie nacional. En esta intervención utilizamos nuevamente como referencia la serie del resto de España. En el período 1978:01-1996:08, la serie intervenida coincide con la serie publicada de bajas de oferta por otras causas para España; mientras que en el período 1996:09-2005:04, la serie intervenida se obtiene mediante el producto en cada mes del valor real del resto de España en ese mes por uno más el ratio medio de “bajas de oferta por otras causas de Cataluña / bajas de oferta por otras causas del resto de España” correspondiente al período 1978:01-1996:08. Finalmente, la serie nacional intervenida de altas de oferta se obtiene a partir de su relación con las vacantes gestionadas y las bajas de oferta13, utilizando las series intervenidas de las mismas, y asumiendo la serie publicada de colocaciones gestionadas. Una característica interesante que se extrae del análisis conjunto de las series del INEM –véase el gráfico 214– es que existe una elevada correlación contemporánea entre los flujos mensuales de colocaciones gestionadas (componente principal del flujo de salida de las vacantes gestionadas) y los flujos de altas de oferta y de altas de demanda (flujos de entrada, respectivamente, a los stocks de vacantes gestionadas y de demandas de empleo). Dichas correlaciones –0,997 en el caso de las vacantes y 0,85 en el caso de las demandas– son superiores a los coeficientes de correlación observados entre el flujo de colocaciones y los stocks de puestos vacantes y de demandas de empleo –0,785 y 0,085 respectivamente15. Todo esto induce a pensar que para explicar las colocaciones gestionadas cada mes es necesario atender no sólo a los stocks de vacantes gestionadas y de demandas de empleo al comienzo del mes sino también a los flujos de altas de oferta y de demanda a lo largo del mismo. Por otra parte, puede observarse que el número de colocaciones gestionadas dentro de cada mes supera con creces habitualmente el número de vacantes al comienzo del mismo, por lo que la mayor parte de las colocaciones gestionadas cada mes están cubriendo vacantes generadas a lo largo del mismo. Así, se observa un comportamiento diferenciado entre aquellas vacantes que se dan de alta cada mes y se van cubriendo con rapidez –que son la mayoría–, y las que van pasando al stock de pendientes y se cubren más lentamente o terminan dándose de baja por otras causas. En el caso de los demandantes de empleo, a diferencia de lo que ocurre con las vacantes, tanto el stock como el flujo de nuevos demandantes superan ampliamente el total de colocaciones en cada período, por lo que dichas colocaciones podrían formarse con demandantes de ambos grupos. Sin embargo, la mayor correlación relativa que se observa entre los flujos, indica que una parte de los nuevos demandantes en cada período consigue formar una colocación dentro del mismo16. La función de emparejamiento en el mercado de trabajo español 11 (13) La identidad empleada es la siguiente: Vacantes gestionadas en t-1 + Altas de oferta en t≡ Colocaciones gestionadas en t + Bajas de oferta por otras causas en t + Vacantes gestionadas en t. (14) En este gráfico se representa sólo una parte (1995:01-2005:04) del período total que hemos analizado, para que pueda visualizarse mejor el grado de correlación existente. Para el resto del período se deducen conclusiones análogas. Las series de vacantes gestionadas y de altas de oferta y de demanda son las corregidas mediante el análisis de intervención expuesto en esta sección. (15) Dichas correlaciones han sido calculadas para el período total analizado y con las series intervenidas de vacantes y de altas de oferta y de demanda. (16) Esta dinámica se corresponde con el hecho observado en la economía española de que la probabilidad de encontrar empleo de un trabajador desempleado se reduce conforme más tiempo lleve en esa situación –véanse por ejemplo Antolín (1997), Alba-Ramírez (1999) y Bover y Gómez (2004). Revista de Economía Aplicada 12 2. FUNCIÓN DE EMPAREJAMIENTO:AGREGACIÓN TEMPORAL Y ENFOQUE STOCK-FLOW Los datos del INEM anteriormente descritos permiten plantear la estimación de una función de emparejamiento que estime el flujo de colocaciones (Mn) durante cada mes nen función de los stocks al comienzo del mes de trabajadores en busca de empleo (Un) y de puestos vacantes (Vn), pero también en función de los flujos a lo largo del mes de nuevos demandantes (un) y de nuevas vacantes (vn). En esta sección presentaremos, de forma sintética, las distintas especificaciones que estimaremos en la sección siguiente. La función de emparejamiento convencional proporciona el flujo de colocaciones en función exclusivamente de los stocks iniciales. Así, si se adopta la forma funcional Cobb-Douglas, se obtiene: Gráfico 2: DEMANDANTES DE EMPLEO,VACANTES GESTIONADAS,ALTAS DE DEMANDA Y DE OFERTA Y COLOCACIONES GESTIONADAS. ESPAÑA. 1995:01-2005:04 [1] MUV nnn = ααα 012 Como se ha expuesto en la sección anterior, el número de colocaciones gestionadas cada mes en las oficinas públicas de empleo (flujo de salida) es bastante alto en relación al número de vacantes pendientes a comienzos del mismo (stock inicial), superándolo muchos meses. Esta situación apunta a un problema de agregación temporal; problema que se presenta cuando se estiman en tiempo discreto variables flujo en función de variables stock. Así, las colocaciones gestionadas cada mes corresponden no sólo a las vacantes y los trabajadores en busca de empleo pendientes a comienzos del mismo, sino también al flujo de nuevas vacantes y de nuevos trabajadores durante ese período. En este sentido, podemos incorpo- Fuente: Elaboración propia. La función de emparejamiento en el mercado de trabajo español 13 rar a la función de emparejamiento convencional los flujos de nuevas vacantes y nuevos trabajadores en busca de empleo17: (17) Especificaciones similares a ésta se encuentran en Coles y Smith (1998) y Dmitrijeva y Hazans (2006). Un tratamiento más amplio del problema de agregación temporal se encuentra en Burdett et al. (1994), Petrongolo y Pissarides (2001), Coles y Petrongolo (2005) y Gregg y Petrongolo (2005). Además, en estos tres últimos trabajos se distinguen los casos de emparejamiento aleatorio y stock-flow. (18) Para un mayor detalle sobre la obtención de estas funciones, tanto en el caso de emparejamiento aleatorio como en el caso stock-flow, véanse Coles y Petrongolo (2005) y Gregg y Petrongolo (2005). [2] MUVuv nnnnn = ααααα 01234 Si consideramos un proceso de emparejamiento aleatorio, los flujos de nuevas vacantes y nuevos trabajadores en busca de empleo no se diferencian de los stocks correspondientes, salvo en el tiempo que han estado sometidos al proceso de emparejamiento. De este modo, si los trabajadores se emparejan a la tasa λ ny las vacantes a la tasa µ n, se obtienen las siguientes funciones de emparejamiento agregadas temporalmente18: [3] MU e nnn =− () − 1 λ [4] MV e nnn =− () − 1 µ donde los trabajadores en busca de empleo equivalentes (U –n) y las vacantes equivalentes (V –n) se definen como: [5] UUu e e nnn n n n n =+ −+ − − − λ λ λ λ 1 ()1 [6] VVv e e nnn n n n n =+ −+ − − − µ µ µ µ 1 ()1 Estos valores son “equivalentes” en el sentido de que ponderan los nuevos flujos de trabajadores y vacantes teniendo en cuenta que han estado sometidos menos tiempo al proceso de emparejamiento. Así, con un λ n ≈0 (los trabajadores se emparejan de forma muy lenta) resulta: U –n= Un+ 0,5 un; de forma que cada trabajador del nuevo flujo, que habrá estado sometido por término medio la mitad del mes al proceso de emparejamiento, pondera la mitad que uno que ya estaba desde el principio (aunque prácticamente todos, unos y otros, seguirían a final de mes buscando empleo debido a la gran lentitud del proceso de emparejamiento). En algunas estimaciones de la sección siguiente se utilizarán los valores U –n= Un + 0,5 uny V –n=Vn+ 0,5 vncomo aproximaciones. A partir de las ecuaciones [3] y [4] obtenemos: [7] La especificación de las funciones [3] y [4] se completa explicitando la dependencia de las tasas λ ny µ nde otras variables. Como ambas están relacionadas U –n(1 – eλ n) = V –n(1 – eµ n) Teniendo en cuenta esos resultados, en la columna 3 se simplifica radicalmente la especificación anterior, dejando únicamente el flujo de nuevas vacantes como variable explicativa. El valor estimado del coeficiente para dicho flujo sigue muy próximo a la unidad (1,03) y es altamente significativo, sin que se rechace la hipótesis de que es igual a 1 mediante el contraste de Wald (valor-p = 0,18). El ajuste muy alto se mantiene. Por su parte, en la columna 4 se impone α4= 1. Se obtiene una estimación del coeficiente α0 algo inferior a la unidad (0,89), manteniéndose el ajuste muy alto, lo que puede interpretarse de una forma muy simple como que las colocaciones gestionadas cada mes corresponden en su mayor parte al flujo de nuevas vacantes durante dicho mes, que se cubren por tanto rápidamente, mientras que otra pequeña parte de dicho flujo corresponde a vacantes que terminarán causando baja por otras causas26. Esta interpretación es similar al resultado de trabajadores “en cola” que se obtiene posteriormente en otras estimaciones más estructuradas. 3.2. Estimaciones de la función de emparejamiento que tratan el problema de la agregación temporal El cuadro 2 recoge las estimaciones obtenidas en aquellas especificaciones de la función de emparejamiento que tratan de forma estructurada el problema de la agregación temporal27. Las columnas 5 a 7 corresponden a distintas especificaciones para el caso de emparejamiento aleatorio. En la columna 5, de acuerdo con lo expuesto en la sección 2, se estiman los parámetros θ =( α 0, α 1, α 2) de la función de emparejamien- to [10] con λ ndada por [9] y, paralelamente, se obtienen los valores de las 4 incógnitas (U –n,V –n, λ n,y µ n) resolviendo numéricamente un sistema de 4 ecuaciones –[5], [6], [7] y [9]28. Los valores estimados de los coeficientes de los trabajadores y las vacantes equivalentes en la ecuación [9], que proporciona la tasa de emparejamiento, resultan ser no muy distintos de -1 y 1 respectivamente (-1,10 y 1,17 son sus estimaciones puntuales). Esto implica, de forma aproximada, que el flujo de emparejamientos depende únicamente, y de forma proporcional, de las vacantes equivalentes, y que el número de trabajadores equivalentes (que incluye tanto el stock pendiente como el nuevo flujo ponderado) no afecta a este flujo pero, al repartirse los emparejamientos entre ellos aleatoriamente, la tasa resulta inversamente proporcional (es decir, se expulsan unos a otros al competir por las escasas vacantes). Por otro lado, los valores medios obtenidos de las tasas de emparejamiento de los trabajadores Revista de Economía Aplicada 20 (26) En esta interpretación, el stock Vnse compone de vacantes que terminarán causando baja por otras causas. La posibilidad de que formen parte de este stock vacantes que se cubren en períodos posteriores llevaría a una especificación más amplia, con retardos. (27) Obsérvese que las ecuaciones estimadas en las columnas 2, 3 y 4 del cuadro 1, al incluir los flujos de nuevas vacantes y nuevos trabajadores en busca de empleo, pueden considerarse una forma de tratar, en una primera aproximación, el problema de agregación temporal que se plantea al estimar la ecuación (1) con datos discretos. Pero a diferencia de estas especificaciones sencillas, las correspondientes al cuadro 2 tratan el problema de la agregación temporal de la forma más estructurada correspondiente a los dos modelos de emparejamiento, aleatorio y stock-flow, que se desarrollaron en la sección 2. (28) Un análisis más pormenorizado del método de estimación empleado puede consultarse en Álvarez de Toledo et al. (2004, apéndice 2). La función de emparejamiento en el mercado de trabajo español 21 Cuadro 2: ESTIMACIONES DE LA FUNCIÓN DE EMPAREJAMIENTO QUE TRATAN EL PROBLEMA DE LA AGREGACIÓN TEMPORAL ESPAÑA. 1978:01-2005:04 Emparejamiento Emp. aletorio Emparejamiento stock-flow aleatorio vs. stock-flow Especificación 5 6 7a8 9 10 11 12a13 14 15a α0(constante) 0,59 1,98 1,23 0,95 2,03 1,42 1,42 1,05 0,99 0,41 1,13 0,73 3,19 0,09 0,87 1,84 1,13 1,14 0,07 1,09 0,64 0,09 α1(U –n) -1,10 -1,19 -1,07 -1,08 -1,14 -1,09 -1,09 -1,07 -1,14 -1,13 -1,14 0,08 0,11 0,04 0,07 0,07 0,06 0,06 0,03 0,07 0,09 0,03 α2(V –n) 1,17 1,21 1-07 0,53 0,33 0,04 0,05 0,04 0,07 0,06 α3(un) α4(vn) 0,56 0,79 1,07 1,07 1,07 1,15 1,19 1,14 0,06 0,05 0,03 0,03 0,03 0,04 0,07 0,03 pn0,02 0,02 0,02 0,02 0,01 0,01 0,01 0,01 β0(constante) 1,13 2,68 0,30 3,04 5,96 0,05 β1(V –n) 0,70 0,68 0,79 0,18 0,15 0,06 β2(un)-0,81 -0,85 0,08 0,05 t -41,60 -51,71 -45,47 -32,02 -39,59 -38,71 -38,84 -37,08 -42,23 -43,76 -36,99 15,14 19,00 15,75 11,64 13,39 14,25 14,28 13,49 16,77 18,04 12,41 t20,41 0,51 0,42 0,32 0,38 0,36 0,36 0,34 0,38 0,38 0,34 0,14 0,17 0,14 0,10 0,12 0,12 0,12 0,11 0,13 0,13 0,11 Nota: Datos mensuales desestacionalizados con Tramo-Seats. Variable dependiente: colocaciones gestionadas por las oficinas públicas de empleo. Método de estimación: mínimos cuadrados no lineales. Errores estándar en cursiva. a. Se imponen rendimientos de escala constantes en el emparejamiento. b. Test de Wald. Valor crítico al 5% de significación: χ2(1) = 3,84. En las especificaciones de las columnas 13 y 14 el contraste de rendimientos de escala se realiza para λ ny pn. c. Estadístico ADF para la especificación sin constante ni tendencia. Valor crítico al 5% de -1,94. Revista de Economía Aplicada 22 Cuadro 2: ESTIMACIONES DE LA FUNCIÓN DE EMPAREJAMIENTO QUE TRATAN EL PROBLEMA DE LA AGREGACIÓN TEMPORAL ESPAÑA. 1978:01-2005:04 (continuación) Emparejamiento Emp. aletorio Emparejamiento stock-flow aleatorio vs. stock-flow Especificación 5 6 7a8 9 10 11 12a13 14 15a t30,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 AR(1) 1,14 1,10 1,15 0,80 0,72 0,53 0,53 0,53 0,77 0,76 0,77 0,06 0,06 0,06 0,07 0,07 0,06 0,06 0,06 0,07 0,07 0,07 AR(2) -0,18 -0,14 -0,19 0,14 0,20 0,12 0,12 0,12 0,17 0,14 0,17 0,06 0,06 0,06 0,07 0,06 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 AR(3) 0,08 0,08 0,08 -0,10 0,07 0,07 0,07 0,08 AR(4) 0,17 0,17 0,17 0,14 0,06 0,06 0,06 0,06 ∑(AR) 0,96 0,96 0,96 0,94 0,92 0,90 0,90 0,90 0,93 0,94 0,94 medias muestrales λn0,03 0,03 0,04 0,03 0,03 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 pn0,09 0,14 0,08 µn1,85 3,23 1,64 0,18 0,18 0,71 0,57 qn0,80 0,80 0,64 0,65 R2ajustado 0,998 0,996 0,998 0,999 0,999 0,998 0,998 0,998 0,999 0,999 0,999 Rend. Esc. Ctes.b0,70 0,02 0,08 0,22 0,15 0,15 0,02 (λn) 0,342 (λn) 0,245(pn) 0,911 (pn) Residuos ADFc-5,78 -17,55 -17,69 -6,64 -18,07 -17,92 -17,92 -17,92 -17,88 -17,82 -17,93 Nota: Datos mensuales desestacionalizados con Tramo-Seats. Variable dependiente: colocaciones gestionadas por las oficinas públicas de empleo. Método de estimación: mínimos cuadrados no lineales. Errores estándar en cursiva. a. Se imponen rendimientos de escala constantes en el emparejamiento. b. Test de Wald. Valor crítico al 5% de significación: χ2(1) = 3,84. En las especificaciones de las columnas 13 y 14 el contraste de rendimientos de escala se realiza para λ ny pn. c. Estadístico ADF para la especificación sin constante ni tendencia. Valor crítico al 5% de -1,94. Fuente: Elaboración propia. La función de emparejamiento en el mercado de trabajo español 23 y de las vacantes son, respectivamente, 0,03 y 1,8529. El alto ajuste obtenido (R2 ajustado de 0,998) es similar al apuntado anteriormente con una función de emparejamiento convencional que incorpore los flujos de nuevas vacantes. Por último, indicaremos que no se rechaza la hipótesis de rendimientos de escala constantes. La columna 6 es una aproximación de la especificación anterior, donde se estiman los parámetros θ =( α 0, α 1, α 2) de la función de emparejamiento [11] con λ ndada por [9], pero donde la aproximación U –n= Un + 0,5 uny V –n= Vn+ 0,5 vn evita tener que resolver paralelamente el sistema de ecuaciones que aparecía en dicha especificación. Los coeficientes estimados de los trabajadores y las vacantes equivalentes en la ecuación [9] (-1,19 y 1,21, respectivamente) son muy similares a los obtenidos en la estimación anterior, así como el valor medio obtenido de la tasa de emparejamiento de los trabajadores (0,03)30. En este caso, el ajuste obtenido resulta ligeramente inferior (R2ajustado de 0,996), y tampoco se rechaza la hipótesis de rendimientos de escala constantes. La columna 7 recoge una reestimación de la especificación correspondiente a la columna 5, pero imponiendo la hipótesis de rendimientos de escala constantes. Comparando con dicha columna, el coeficiente estimado ahora para la relación entre vacantes y trabajadores equivalentes en la ecuación [9] es algo más próximo a la unidad; cambian algo los valores medios obtenidos de las tasas de emparejamiento de los trabajadores y de las vacantes, especialmente el segundo (0,04 y 3,23); y se mantiene el elevado ajuste. Las columnas 8 y 9 permiten contrastar la hipótesis stock-flow frente a la de emparejamiento aleatorio. En la columna 8 se contrasta el efecto de incluir el flujo de nuevas vacantes como variable adicional en la especificación correspondiente a la columna 5, estimándose ahora los parámetros θ =( α 0, α 1, α 2, α 4) de la ecuación [23]. Bajo la hipótesis de emparejamiento aleatorio esto no debería suponer ningún valor explicativo adicional. Sin embargo, el ajuste se eleva (R2ajus- tado de 0,999) y el coeficiente del flujo de nuevas vacantes (0,56) resulta significativo, reduciéndose el valor estimado del de las vacantes equivalentes (0,53)31 y manteniéndose aproximadamente el de los trabajadores equivalentes. Todo ello nos lleva a prestar atención a la hipótesis alternativa stock-flow. Por último, indicaremos que los valores medios obtenidos de las tasas de emparejamiento de los trabajadores y de las vacantes son similares a los obtenidos en la columna 5 (0,03 y 1,64), y que sigue sin rechazarse la hipótesis de rendimientos de escala constantes. La columna 9 corresponde a una especificación que engloba los casos de emparejamiento aleatorio y stock-flow. Se estiman los parámetros θ =( α 0, α 1, α 2, α 4,pn) (29) Los valores medios de sus inversas, 1/ λ ny 1/ µ n, corresponderían a las duraciones esperadas (en meses) respectivas si los flujos de salida de los stocks de demandantes de empleo y vacantes fuesen sólo las colocaciones gestionadas. La existencia, tal como hemos expuesto en la sección 1, de bajas por otras causas y de colocaciones comunicadas, hace que no sea válida sin más esta interpretación. (30) En este caso, al no resolverse el sistema de ecuaciones mencionado, no se obtiene la tasa de emparejamiento de las vacantes ( µ n). (31) Este resultado contrasta con el obtenido por Coles y Petrongolo (2005) para el Reino Unido, ya que en ese trabajo el stock de vacantes deja de ser significativo una vez que se incluye el flujo de nuevas vacantes como variable explicativa del flujo de colocaciones. Revista de Economía Aplicada 24 (tratando pncomo un parámetro constante) de la función de emparejamiento [22] con λ ndada por [23] y utilizando la aproximación U –n= Un+ 0,5 uny V –n= Vn+ 0,5 vn. En el caso de emparejamiento aleatorio obtendríamos los coeficientes α 4 = 0 y α 2 > 0, sucediendo a la inversa en el caso stock-flow. Además, en el caso de emparejamiento aleatorio pn = 0, mientras que en el caso stock-flow pn> 0, salvo en el caso extremo de trabajadores “en cola” en que también se cumple pn= 0. En nuestra estimación obtenemos un resultado mixto, aunque próximo al caso extremo stock-flow con trabajadores “en cola”, ya que ambos coeficientes, el de las vacantes equivalentes (0,33) y el del flujo de nuevas vacantes (0,79) resultan significativos, aunque es bastante mayor el segundo, mientras que el valor estimado de pnresulta bastante próximo a 0 (0,02) aunque significativo32. El elevado ajuste y el valor medio de la tasa de emparejamiento de los trabajadores son similares a los obtenidos en el caso anterior. Por último, tampoco se rechaza la hipótesis de rendimientos de escala constantes. Las columnas 10 a 15 corresponden a distintas especificaciones para el caso de emparejamiento stock-flow. En la columna 10, de acuerdo con lo expuesto en la sección 2, se estiman los parámetros θ =( α 0, α 1, α 4,pn)(tratando pncomo un parámetro constante) de la función de emparejamiento [21] con λ ndada por [19] y, paralelamente, se obtienen los valores de las 5 incógnitas (U –n,V –n, λ n, µ ny qn) resolviendo numéricamente un sistema de 5 ecuaciones –[12], [13], [14], [15] y [19]. El principal resultado que obtenemos es que el emparejamiento está próximo al caso extremo stock-flow con trabajadores “en cola”, ya que de nuevo el valor estimado de pnes bastante próximo a 0 (0,02). Por tanto, casi todos los trabajadores se encuentran en el lado largo del mercado (fracción 1 – pn), por lo que deben esperar la llegada de nuevas vacantes, de las que la fracción qn(con media muestral 0,8) se empareja inmediatamente a medida que llega. Los coeficientes de los trabajadores equivalentes y del flujo de nuevas vacantes en la ecuación [19], que proporciona la tasa de emparejamiento, resultan no muy distintos de -1 y 1 (-1,09 y 1,07 respectivamente), lo que implica, de forma aproximada, que el flujo de emparejamientos depende únicamente, y de forma proporcional, del flujo de nuevas vacantes, compitiendo los trabajadores por las escasas vacantes. El valor medio de la tasa de emparejamiento para los trabajadores es 0,02. En el otro segmento, mucho más reducido que el primero, se emparejarían las fracciones complementarias pnde trabajadores y 1 – qnde vacantes, siendo en este caso los primeros los que se emparejan inmediatamente y las segundas las que deben esperar33. En este segmento el valor medio de la tasa de emparejamiento de las vacantes es 0,1834. (32) Según este valor del coeficiente pn, tan sólo el 2% de los nuevos demandantes de empleo conseguiría emparejarse a través de las colocaciones gestionadas por el INEM en su primer mes de búsqueda. Este coeficiente aumenta algo en las siguientes especificaciones, correspondientes al emparejamiento stock-flow. (33) El modelo stock-flow es obviamente una aproximación a la realidad, que no considera aspectos como: a) vacantes que entran a final de mes y no da tiempo a tramitar, ya que en la realidad no se cubren inmediatamente como en el segmento I del modelo; b) vacantes que no llegan a cubrirse y terminan dándose de baja por otras causas, tal como se describió en la sección 1. (34) Los valores medios de (1-pn)/ λ ny (1-qn)/ µ ncorresponderían a las duraciones esperadas (en meses) respectivas si los flujos de salida de los stocks de demandantes de empleo y vacantes fuesen La función de emparejamiento en el mercado de trabajo español 25 Por último, apuntaremos que el ajuste obtenido es ligeramente inferior al de las columnas 8 y 9 (stock-flow frente a emparejamiento aleatorio) y similar al de la columna 5 (emparejamiento aleatorio). La columna 11 recoge una aproximación a la especificación anterior, donde se estiman los parámetros θ =( α 0, α 1, α 4,pn)de la función de emparejamiento [22] con λ ndada por [19], evitando con el uso de U –n= Un+ 0,5 uny V –n= Vn+ 0,5 vn tener que resolver paralelamente el sistema de ecuaciones que aparecía en dicha especificación35; por su parte, la columna 12 recoge también una reestimación de dicha especificación, pero imponiendo la hipótesis de rendimientos de escala constantes. Como puede observarse, los resultados obtenidos apenas difieren. En la columna 13 consideramos una especificación más general de pnque el valor constante supuesto en la columna 10, permitiendo que varíe con las condiciones del mercado (de forma similar a λ n) según la ecuación [20]. De acuerdo con lo expuesto en la sección 2, se estiman los parámetros θ =( α 0, α 1, α 4, β 0, β 1, β 2)de la función de emparejamiento [21] con λ ndada por [19] y pndada por [20] y, paralelamente, se obtienen los valores de las 6 incógnitas (U –n,V –n, λ n, µ n,qn y pn) resolviendo numéricamente un sistema de 6 ecuaciones –[12], [13], [14], [15], [19] y [20]. Los coeficientes estimados para la ecuación [20] del stock de vacantes equivalentes (0,7) y del flujo de nuevos trabajadores (-0,81) resultan significativos y con el signo esperado, volviendo a mejorar ligeramente el ajuste (R2ajustado de 0,999). Además, el valor medio de pn(0,09) está menos próximo a 036. Por su parte, la columna 14 recoge una aproximación de esta especificación, donde se estiman los parámetros θ =( α 0, α 1, α 4, β 0, β 1, β 2)de la función de emparejamiento (22) con λ ndada por (19) y pndada por (20), evitando con el uso de U –n= Un+ 0.5 un y V –n= Vn+ 0.5 vn tener que resolver paralelamente el sistema de ecuaciones. Las especificaciones correspondientes a las columnas 13 y 14 presentan rendimientos de escala constantes en los stocks y en los flujos, por lo que en la columna 15 se vuelve a estimar la especificación de la columna 13, pero imponiendo rendimientos de escala constantes. Como puede observarse, los resultados obtenidos en las columnas 14 y 15 apenas difieren de los de la columna 13. 3.3. Estabilidad temporal y geográfica Adicionalmente, con el objetivo de comprobar la estabilidad temporal y geográfica de los parámetros estimados, el cuadro 3 recoge la reestimación de algunas de las especificaciones más relevantes de los cuadros 1 y 2 para distintos subperíodos y para ciertas comunidades autónomas. En concreto, las especificaciones sólo las colocaciones gestionadas. Como ya hemos señalado, la existencia de bajas por otras causas y de colocaciones comunicadas hace que no sea válida esta interpretación. (35) Esta especificación también puede obtenerse de la columna 9 (que engloba los casos de emparejamiento aleatorio y stock-flow) considerando α 2 = 0 (caso stock-flow puro). Al no resolverse el sistema de ecuaciones mencionado, no se obtienen la tasa de emparejamiento de las vacantes ( µ n), ni la fracción de las nuevas vacantes que se empareja inmediatamente (qn). (36) A diferencia del caso español, para la economía del Reino Unido el valor de pnse encuentra comprendido entre 0,4 y 0,5 –véanse Coles et al. (2004), Coles y Petrongolo (2005) y Gregg y Petrongolo (2005). Revista de Economía Aplicada 26 Cuadro 3: ESTIMACIONES DE LA FUNCIÓN DE EMPAREJAMIENTO. ESTABILIDAD TEMPORAL Y GEOGRÁFICA Estimaciones convencionales Especificación 2 España España 1978:01- 1992:01- 1991:12 2005:04 Andalucía Madrid α0(constante) 2,96 0,00 7447,85 0,02 1,70 0,00 11060,53 0,03 α1(Un) -0,24 0,83 -0,78 0,22 0,08 0,26 0,13 0,07 α2(Vn) 0,01 0,13 0,18 0,02 0,04 0,04 0,04 0,02 α3(un) 0,03 0,10 0,07 -0,09 0,06 0,03 0,06 0,03 α4(vn) 1,15 1,09 0,84 1,14 0,06 0,09 0,09 0,03 t 14,57 10,33 2,30 -13,24 7,28 6,20 1,01 3,66 t2-0,03 0,12 0,03 0,03 t30,00 0,00 AR(1) 0,62 0,71 0,81 0,39 0,07 0,09 0,06 0,06 AR(2) 0,28 0,36 -0,05 0,09 0,07 0,06 AR(3) -0,08 0,06 0,08 0,06 AR(4) -0,13 0,23 0,06 0,06 ∑(AR) 0,62 0,99 0,97 0,64 R2ajustado 0,982 0,998 0,990 0,997 Rend. Esc. Ctes.b1,30 10,38 39,14 12,00 Residuos ADFc-14,14 -12,95 -18,33 -18,23 Nota: Véase la nota del cuadro 2. La función de emparejamiento en el mercado de trabajo español 27 Cuadro 3: ESTIMACIONES DE LA FUNCIÓN DE EMPAREJAMIENTO. ESTABILIDAD TEMPORAL Y GEOGRÁFICA (continuación) Estimaciones que tratan el problema de la agregación temporal (emparejamiento stock-flow) Especificación 10 España España 1978:01- 1992:01- 1991:12 2005:04 Andalucía Madrid α0(constante) 3,15 0,00 95,77 1,41 1,77 0,00 136,15 1,41 α1(U –n) -1,25 -0,40 -1,47 -1,09 0,06 0,26 0,10 0,08 α2(V –n) α3(un) α4(vn) 1,20 1,17 1,07 1,07 0,07 0,08 0,10 0,03 Pn 0,01 0,03 0,01 0,00 0,01 0,01 0,01 0,01 β0(constante) β1(V –n) β2(un) t 13,58 13,28 2,53 -14,42 7,65 7,75 1,10 3,84 t2-0,05 0,13 0,04 0,03 t30,00 0,00 AR(1) 0,61 0,53 0,77 0,45 0,06 0,08 0,06 0,06 AR(2) 0,21 0,38 -0,04 0,10 0,07 0,06 AR(3) 0,06 -0,07 0,08 0,10 0,07 0,06 AR(4) 0,20 -0,12 0,22 0,09 0,06 0,06 ∑(AR) 0,61 1,00 0,97 0,71 Medias muestrales λn0,01 0,03 0,01 0,03 pn µn0,04 0,18 0,08 0,00 qn0,66 0,72 0,81 0,85 R2ajustado 0,982 0,998 0,989 0,997 Rend. Esc. Ctes.b1,13 11,07 11,84 0,05 Residuos ADFc-14,14 -13,03 -18,34 -18,45 Nota: Véase la nota del cuadro 2. Revista de Economía Aplicada 28 Cuadro 3: ESTIMACIONES DE LA FUNCIÓN DE EMPAREJAMIENTO. ESTABILIDAD TEMPORAL Y GEOGRÁFICA (continuación) Estimaciones que tratan el problema de la agregación temporal (emparejamiento stock-flow) Especificación 14 España España 1978:01- 1992:01- 1991:12 2005:04 Andalucía Madrid α0(constante) 5,93 0,00 127,94 0,02 10,24 0,00 318,92 0,03 α1(U –n) -1,51 -0,19 -1,60 -0,82 0,10 0,36 0,13 0,10 α2(V –n) α3(un) α4(vn) 1,45 1,34 1,18 1,13 0,17 0,16 0,19 0,03 β0(constante) 0,39 1,33 0,68 0,00 0,83 3,90 3,28 0,03 β1(V –n) 0,85 0,78 0,70 5,09 0,16 0,21 0,33 1,62 β2(un) -0,89 -0,87 -0,82 -4,75 0,11 0,06 0,13 1,60 t 12,11 1,76 -9,96 6,29 0,93 3,43 t2-0,05 0,09 0,02 0,03 t30,00 0,00 AR(1) 0,80 0,80 0,83 0,42 0,05 0,11 0,06 0,06 AR(2) 0,19 0,34 0,01 0,11 0,07 0,06 AR(3) -0,24 -0,20 0,06 0,12 0,06 0,06 AR(4) 0,24 0,25 0,08 0,06 ∑(AR) 0,80 0,98 0,97 0,74 Medias muestrales λn0,01 0,02 0,01 0,02 pn0,07 0,16 0,07 0,00 µn qn R2ajustado 0,984 0,998 0,990 0,997 Rend. Esc. Ctes.b0,159 (λn) 5,583 (λn) 3,908 (λn) 7,477 (λn) 0,047 (pn) 0,177 (pn) 0,087 (pn) 0,077 (pn) Residuos ADFc-13,51 -12,39 -18,26 -18,20 Nota: Véase la nota del cuadro 2. Fuente: Elaboración propia. estimadas han sido las que se corresponden con la columna 2 del cuadro 1 y con las columnas 10 y 14 del cuadro 237. Hemos considerado dos subperíodos bien diferenciados en lo que se refiere al comportamiento del flujo de colocaciones (1978:01-1991:12 y 1992:01-2005:04)38, y hemos empleado los datos de dos comunidades autónomas que se caracterizan por un diferente grado de eficiencia en el proceso de emparejamiento (Andalucía y Madrid)39, como ponen de manifiesto los trabajos de Dolado y Gómez (1997) y Antolín (1999)40. En este análisis de estabilidad temporal y geográfica, se observa que en todas las estimaciones el coeficiente del flujo de nuevas vacantes permanece cercano a 1, mientras que los valores medios de los parámetros pny λ npermanecen cercanos a 0 y el del parámetro qntoma valores superiores a 0,66. Estos resultados reproducen, de forma aproximada, los obtenidos para el conjunto de la economía española en el período completo analizado41. En conjunto, nuestro análisis apunta a que la parcela del mercado de trabajo donde el INEM intermedia se muestra próxima al caso extremo stock-flow con trabajadores “en cola”. 4. POSIBLES EXTENSIONES El análisis de la función de emparejamiento propuesto en este trabajo puede ser ampliado al menos en dos direcciones. Desde una perspectiva macroeconómica, podríamos intentar estudiar dicha función para el total de la economía española; en cuyo caso, los datos sobre los stocks y los flujos que ofrece el INEM serían insuficientes, al representar sólo a los puestos vacantes y a los trabajadores registrados en las oficinas públicas de empleo. Otra posibilidad, sería adoptar un enfoque microeconómico, consistente en emplear datos individuales sobre las colocaciones para analizar las características de las vacantes y de los trabajadores que las generan. La función de emparejamiento en el mercado de trabajo español 29 (37) La especificación correspondiente a la columna 2 del cuadro 1 es la más general de las que hemos denotado como funciones de emparejamiento convencionales. Las columnas 10 y 14 del cuadro 2 corresponden a especificaciones que tratan el problema de la agregación temporal para el caso de emparejamiento stock-flow, que es el que nuestro análisis muestra como más plausible; la primera suponiendo pnconstante y la segunda considerando una especificación más general de pn. (38) En todas nuestras estimaciones se rechaza la hipótesis nula de estabilidad estructural (al 1% de significación) en la función de emparejamiento entre ambos subperíodos, mediante los contrastes de Chow de predicción y de breakpoint. (39) La utilización de la estadística de empleo del INEM debe realizarse con cautela cuando se desciende a nivel regional. Hasta la entrada en vigor del SISPE, algunas series, como por ejemplo la de colocaciones comunicadas o la de vacantes gestionadas, han presentado problemas en algunas comunidades autónomas. A pesar de esto, los resultados que obtenemos para Madrid y Andalucía coinciden en general con los obtenidos con las series nacionales. (40) Estos trabajos sitúan a Andalucía entre las comunidades con un proceso de emparejamiento menos eficiente, mientras que Madrid se sitúa en el grupo de comunidades con mayor eficiencia. (41) El coeficiente más inestable, tanto entre ambos subperíodos (a nivel nacional) como entre ambas comunidades, es el del stock de demandantes, ya sea el inicial o el equivalente. Destacan asimismo los coeficientes del stock de vacantes equivalentes (5,09) y del flujo de nuevos trabajadores (-4,75) en la expresión con pnvariable para el caso de Madrid (especificación 14), al alejarse bastante de los registrados en Andalucía y España; aunque el signo que muestran es el correcto, siendo además el valor medio del porcentaje pnmuy próximo a cero.