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¿Políticamente sintomático? Los efectos de la COVID-19 en las elecciones catalanas

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Iván Auciello Estévez y Pau Jovell Codina

Este martes se han celebrado elecciones en Madrid y tanto los resultados como la participación han sido notablemente distintos que en las anteriores elecciones. Lo mismo pasó, pero de forma distinta, en las elecciones catalanas celebradas el 14 de febrero de 2021, sólo unas semanas después del pico de la tercera ola de la COVID-19. La participación electoral fue notablemente inferior a la del 2017 (51,3% en comparación a 79,1%) y la más baja de la historia. Debido a ello el porcentaje de votos de los diferentes partidos sufrió grandes cambios que provocaron un cambio en el espectro político catalán. A pesar de que el contexto político había cambiado en comparación a las anteriores elecciones, las encuestas de predicción de participación se mantenían en niveles parecidos a los de 2017 hasta la irrupción de la Covid-19, cuándo empezó a disminuir el porcentaje de participación pronosticado por las encuestas.

En esta entrada estudiamos la relación entre la Covid-19 y los resultados electorales en Cataluña. Para estimar el efecto de la pandemia exploramos las diferencias en incidencia acumulada de Covid-19 a nivel municipal y lo comparamos con los resultados electorales controlando por variables económicas y demográficas (densidad de población y porcentaje de mayores de 65 años). Con todo ello hemos construido unos datos de panel a nivel municipal para los años 2017 y 2021, y hemos realizado las estimaciones mediante regresión lineal con efectos fijos de municipio y ponderado a la población de cada municipio.

El argumentario utilizado se sustenta tanto en la teoría económica como en artículos que analizan procesos electorales anteriores. Así, el modelo más utilizado de participación electoral, el de Riker and Ordeshook (1968) considera que la decisión de participar se basa en un coste-beneficio entre el beneficio expreso de votar (sentirse realizado, considerar que se cumple el deber cívico, etc.) y el coste que los individuos asocian a la participación. Este coste subió notablemente, ya sea por la sensación de que ir a votar implicaba mayor riesgo de contraer la enfermedad, cómo por los inconvenientes que causaron las medidas anti-covid. Por tanto, el aumento de los costes implicaría menos participación como demuestran diversos estudios empíricos, que encuentran que con pequeños aumentos en el coste la participación cae notablemente Aldrich, 1993. Suponemos que el aumento del coste es igual para todos (aunque podría haber diferencias por edad y, por ello, controlamos por el colectivo más vulnerable, los mayores de 65 años), lo que implicaría una caída de participación, pero también podría inducir a cambios en el resultado. Este cambio puede deberse a diferencias en el beneficio “sentimental” de votar entre los votantes de distintos partidos.

Otros análisis se basan directamente en la elección de partido. Según la teoría del voto “en retrospectiva”, el votante apoya o castiga a los partidos en el Gobierno, en respuesta a su actuación en una crisis como Key (1966). En contraste, según la teoría del voto “en prospectiva”, el individuo vota al partido que cree que lo hará mejor o, como argumentan Leininger y Schaub (2020), busca que coincidan el partido del gobierno regional y el del nacional para una gestión más óptima de la crisis.

1) Análisis sobre participación

Primero estudiamos el impacto de la Covid-19 la participación. Como podemos observar en los mapas, las zonas que presentan una mayor incidencia acumulada se observa un porcentaje más bajo de participación, en especial el área metropolitana de Barcelona. El análisis muestra que un aumento de 100 puntos de Incidencia Acumulada en los últimos 14 días está relacionado con una caída de 2,6 puntos porcentuales en la participación. Para entender la magnitud, en un municipio de 1.000 habitantes, 1 caso más en los últimos 14 días se traduce en un aumento de 100 puntos de incidencia acumulada (por cada 100.000 habitantes), por lo que estimamos que el efecto de la pandemia es bastante alto. Por otro lado, con el objetivo de capturar y entender el impacto de la segunda y tercera ola de Covid-19, hemos realizado el análisis con medidas de incidencia acumulada en el último mes y en los últimos 4 meses previos a las elecciones. Sin embargo, a medida que cogemos más tiempo, el efecto sobre la participación disminuye (1,3 y 0,4 puntos porcentuales respectivamente).

Con estos resultados, podemos inferir en que se trata de una relación causal: la Covid-19 se presenta como el único elemento de variación exógena entre municipios al comparar las elecciones del 2017 y las del 2021. Es cierto que el contexto político ha cambiado, mientras en el 2017 el marco de votación se centraba en el proceso independentista (lo que llevó al récord histórico de participación); en el 2021 el escenario que ha marcado las elecciones es la pandemia. Sin embargo, el detonante de este cambio de contexto (y la desatención sobre el proceso independentista) ha sido la irrupción del virus, tal y como se puede observar en el gráfico las predicciones de participación a las elecciones al Parlamento de Cataluña, las cuales caen con la entrada de la Covid-19. Este vínculo puede estar explicado por un aumento del coste de participación, ya que los votantes a la hora de ejercer el voto afrontan un riesgo de contagio. Estos resultados, están en línea con la teoría del votante miope, el cual tiende a tener en cuenta los episodios más cercanos a la elección en el momento de votar. En este caso, el votante miope está actuando de manera racional, ya que tienen en cuenta el riesgo en el momento de la votación (el riesgo real) más que en el riesgo de los últimos meses.

2) Análisis de partidos

Las elecciones nos han brindado un gran cambio en el espectro político, como se puede observar en el gráfico. Es por ello, que no hemos podido abarcar otras elecciones, ya que no eran comparables entre ellas. Hemos agrupado los partidos políticos en grupos ideológicos e identitarios. Los grupos se dividen de la siguiente forma:

– Izquierda independentista: ERC y CUP

– Derecha independentista: JUNTSXCAT y PDECAT

– Izquierda no independentista: PSC y PODEMOS

– Derecha no independentista: PP, Cs y VOX

Por un lado, hemos realizado el análisis del grupo independentista y no independentista, el grupo que llega a las elecciones en el cargo (la coalición independentista) y la oposición respectivamente. Los resultados muestran que la pandemia tiene un efecto positivo en el porcentaje de voto de los partidos independentista y negativo para el grupo no independentista. Dicho efecto puede ser considerado como un voto en retrospectiva, que muestra una cierta aprobación por parte de los votantes independentistas a cómo el gobierno regional ha gestionado la pandemia.

Por otro lado, en el análisis de los grupos divididos en identitarios e ideológicos, encontramos que el grupo con el coeficiente positivo más alto es la Izquierda no independentista. Este comportamiento, está asociado al voto en prospectiva. Con la llegada de Salvador Illa (Ministro de Sanidad durante la pandemia) como candidato del PSC, el partido se ve reforzado y termina como ganador de las elecciones. La Izquierda no independentista es la coalición al cargo del gobierno central en el momento de las elecciones, por lo que el efecto positivo del Covid-19 puede ser considerado como un intento de alinear la estrategia de recuperación tras la pandemia en Cataluña con la de España.

Otra explicación a estos resultados, vinculando con la explicación de la participación, es que existan diferencias en el deber cívico entre los votantes de los diferentes partidos. Estos deberes cívicos sobresalen especialmente en momentos de crisis o desastres naturales (e.g. pandemias).

En conclusión, nuestros resultados sugieren que la COVID-19 tuvo un resultado significativo en las elecciones catalanas que se tradujo en una relación negativa entre el virus y la participación. Por el contrario, la relación es positiva entre la Incidencia Acumulada y el voto de los partidos independentistas y el grupo de izquierda no independentista. Sería interesante realizar este análisis con las elecciones a la Comunidad de Madrid, ya que todo apunta a que los resultados serían muy diferentes. Ahora hay una mejor situación epidemiológica que parece no haber afectado a los costes de participación, lo que se ha traducido en la participación más alta histórica en la Comunidad. Por otro lado, parece que se cumple la teoría retrospectiva ya que ha habido un gran apoyo al gobierno en el cargo, y parece que hay un cierto acuerdo entre los votantes sobre la gestión de la pandemia. Sin embargo, por ahora, esto solo son suposiciones a la espera de un estudio que las pueda refutar o confirmar.


Iván Auciello y Pau Jovell son estudiantes del máster en Economía en la Barcelona Graduate School of Economics. Iván se graduó en Economía en la Universidad Carlos III y Pau en la Universitat Pompeu Fabra.»

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Evidencia internacional sobre el impacto de la COVID-19 en las perspectivas académicas y laborales de los estudiantes universitarios

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Por Jaime Arellano-Bover y Marta Martínez Matute

La pandemia de COVID-19 ha trastocado todos los niveles de la educación alrededor del mundo. La educación superior no ha sido menos y, durante la primavera del 2020, todo tipo de universidades tuvieron que tomar difíciles y complejas decisiones de cara a vaciar sus campus y organizar la docencia de forma online. Todo esto acompañado de la incertidumbre acerca de cómo y cuánto sufrirían sus estudiantes y si, quizás, una fracción de estos universitarios abandonarían sus estudios a raíz de esas dificultades. Comparados con estudiantes más jóvenes, los universitarios no solo vieron dañado su aprendizaje. Aquellos que se encontraban más cerca de graduarse temieron por sus perspectivas laborales próximas y a largo plazo (con razón). Además, con restricciones financieras en el hogar, problemas en el mercado de trabajo y hermanos pequeños sin colegio, muchos universitarios afrontaron nuevas responsabilidades en casa.

En este contexto y dada la dimensión global del fenómeno, en la primavera del 2020 un grupo de investigadores del que formamos parte creó la Global COVID-19 Student Survey (Encuesta Global de Estudiantes COVID-19, o GC19SS por sus siglas en inglés). El principal objetivo de la GC19SS es medir, a escala internacional, cómo los estudiantes universitarios han lidiado con esta crisis sin precedentes en sus vidas. En la primavera de 2020 y a contrarreloj, escribimos el cuestionario, lo tradujimos a varios idiomas y conseguimos los permisos administrativos necesarios para poner la encuesta en marcha. Entre abril y julio 2020 distribuimos la encuesta por e-mail a todos los estudiantes de 28 universidades (en su mayoría grandes universidades públicas) en Estados Unidos, España, Australia, Italia, Austria, Suecia y México. Esta labor fue posible gracias al esfuerzo y coordinación de un numeroso grupo de investigadores (¡somos 43 en total!). De las 28 universidades incluidas en la encuesta, 14 son de Estados Unidos, 5 de España, 3 de Australia, 2 de Suecia, 2 de Austria, 1 de Italia y 1 de México.[1] En un documento de trabajo reciente (aquí) presentamos los resultados principales de esta primera ola de la encuesta. Nuestra intención es volver a encuestar a los mismos jóvenes pasado un tiempo para analizar cómo han evolucionado sus vidas.

La encuesta pregunta sobre tres aspectos fundamentales en las vidas de los universitarios durante la pandemia: la situación académica presente y futura, su salud y bienestar (incluyendo a sus familias) y las percepciones que tienen sobre su futura vida laboral. Las preguntas relacionadas con el mercado laboral tratan sobre pérdidas de empleo y programas de prácticas, preferencias sobre condiciones positivas en un trabajo futuro, disposición a aceptar condiciones negativas en un trabajo futuro y expectativas de salario a los 30 y 45 años. Las preguntas relacionadas con el proceso educativo tratan sobre el aprendizaje actual, tiempo dedicado al estudio y futuros planes educativos. Finalmente, las preguntas de salud tratan sobre incidencia COVID-19 y salud mental.

La Figura 1 resume de manera concisa los resultados en las áreas de mercado laboral, educación y salud. El mensaje principal de la figura es que la pandemia ha afectado gravemente a toda una generación de estudiantes universitarios alrededor del mundo. Un 26% de los encuestados tuvo al menos un familiar que perdió su empleo, un 56% de los que tenían planeadas prácticas durante el verano 2020 las perdieron y un 37% de los que tenían una oferta de trabajo la perdieron. En cuanto a los estudios, un 12% abandonó al menos una de sus asignaturas, un 41% tenía dudas sobre si volvería a la universidad en otoño de 2020 y un 83% se resintió de la falta de contacto con otros estudiantes o con profesores. En cuanto a salud, un 7% de los encuestados dieron positivo en un test COVID-19 bien ellos mismos o bien un familiar (recuerden que en primavera 2020 la disponibilidad de tests era muy baja), un 31% dijo haber perdido un conocido o familiar a causa de COVID-19 y un 87% dijo estar preocupado por su salud o la de sus familiares.

Figura 1. Resumen de resultados en las tres áreas de la encuesta (de izquierda a derecha): mercado laboral, educación y salud

Nota: Cada barra muestra el porcentaje de estudiantes (combinando todos los países) que afirma lo siguiente (de izquierda a derecha): un miembro de mi familia ha perdido su trabajo, he perdido unas prácticas de verano (porcentaje sobre los que tenían prácticas planeadas), he perdido una oferta de empleo (porcentaje sobre los que tenían una oferta de empleo); he abandonado al menos una de mis asignaturas, tengo dudas sobre volver a la universidad en otoño 2020, encuentro difícil la falta de contacto con estudiantes o profesores; he dado positivo en un test COVID-19 bien yo mismo o bien un familiar, un conocido o familiar ha fallecido a causa de COVID-19, estoy preocupado por mi salud o la salud de mi familia.

En el documento de trabajo mostramos las respuestas para muchas más preguntas dentro de cada una de las tres áreas. Presentamos los resultados de manera desagregada acorde a cuatro dimensiones: país de la universidad, renta de los padres[2], género y, para los estudiantes de EE.UU., raza/etnia. La motivación para fijarnos en estas dimensiones es el carácter internacional de la encuesta e investigaciones que muestran cómo la pandemia ha afectado de manera desproporcionada a trabajadores y hogares de ingresos bajos (aquí), de manera diferente a mujeres y hombres (aquí) y a distintos grupos raciales en EE.UU. (aquí y aquí). A continuación, describimos dos resultados adicionales, uno en el área de educación y otro en el área del mercado laboral. El primero muestra diferencias entre países y el segundo muestra diferencias entre estudiantes de familias más y menos pudientes.

La Figura 2 muestra, por separado para cada país, cuán comunes han sido ciertos desafíos que los universitarios han tenido que afrontar para proseguir con sus estudios durante la pandemia. Por ejemplo, entre los encuestados en España, un 29% tuvo problemas con recursos informáticos o con internet, un 46% sufrió la falta de acceso a bibliotecas, un 61% echó a faltar un lugar silencioso donde estudiar, un 54% acrecentó sus responsabilidades familiares y un 76% acusó la falta de contacto con otros estudiantes o con profesores.

Figura 2. Porcentaje de encuestados, por separado para cada país, que dice haber sufrido diferentes dificultades para proseguir sus estudios durante la pandemia

Nota: Cada barra representa uno de los países de la encuesta y cada panel una dificultad diferente (de izquierda a derecha y de arriba abajo): insuficientes recursos informáticos o problemas de internet, recursos bibliotecarios insuficientes, falta de un lugar silencioso donde estudiar, mayores responsabilidades familiares, falta de contacto con otros estudiantes o profesores.

La Figura 3 muestra cuántos universitarios están más dispuestos, como consecuencia de la pandemia, a aceptar ciertas condiciones negativas en futuros puestos de trabajo tras su graduación. La figura muestra información por separado para estudiantes con padres de menor y mayor renta. Por ejemplo, entre los estudiantes cuyos padres están en el quintil inferior de la distribución de la renta en su país, un 32% mencionó que la pandemia ha hecho que estén más dispuestos a trabajar a tiempo parcial, otro 32% declaró estar más dispuestos a trabajar en un puesto para el que están sobrecualificados, un 18% a hacer prácticas sin remuneración y un 16% a trabajar cobrando el salario mínimo. Resulta llamativo observar que el porcentaje de estudiantes que está dispuesto a aceptar estas condiciones disminuye en función de los ingresos paternos (excepto para prácticas sin remuneración). Éste es un patrón que encontramos en muchas preguntas.

Figura 3. Porcentaje de los encuestados, combinando todos los países, que dice que como consecuencia de la pandemia están más dispuestos o mucho más dispuestos a aceptar ciertas condiciones negativas en futuros trabajos tras graduarse

Nota: Cada barra representa un grupo de estudiantes en base al quintil de la distribución de la renta en su país al que pertenecen sus padres. Cada panel representa una característica distinta (de izquierda a derecha y de arriba abajo): trabajo a tiempo parcial, trabajo para el que está sobrecualificado, prácticas sin remuneración, trabajo cobrando el salario mínimo.

Otras preguntas sobre el mercado de trabajo esconden, además, grandes diferencias en función de las demás dimensiones que analizamos. Por ejemplo, el porcentaje de cancelación de ofertas de trabajo entre los estudiantes encuestados fue particularmente alto en España (58%) y en el caso de estudiantes pertenecientes a hogares de rentas más bajas (56%), frente al promedio combinando países del 37%. En el caso de la cancelación de prácticas, también la proporción de estudiantes que sufrieron la cancelación de sus programas de prácticas fue mayor en España (60%), Estados Unidos (58%) y Suecia (51%), existiendo también una mayor proporción de mujeres (55%) afectadas con respecto a los hombres (51%).

Ahora que gracias a las vacunas parece que estamos dejando atrás lo peor de la pandemia (al menos en los países más ricos), hay que mantener en cuenta que muchos de los daños causados serán persistentes. El aprendizaje, las perspectivas laborales y el bienestar emocional de los (ahora) universitarios son ejemplos de aspectos vitales que tienen el potencial de presentar consecuencias negativas a largo plazo. El primer paso para poder ayudar y resolver estos problemas es entenderlos y cuantificarlos. Ésta es la motivación de la GC19SS y esperamos que este trabajo sea el primero de varios documentos utilizando estos datos que contribuyan a nuestro entendimiento. Os mantendremos informados.»

[1] Los acuerdos administrativos necesarios para implementar la encuesta no nos permiten revelar la identidad de las universidades.

[2] Una virtud de la encuesta es que preguntamos a los estudiantes sobre la renta de sus padres de una manera que es comparable entre países, usando puntos de referencia que son percentiles comunes de la distribución de la renta en cada país.

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La insoportable gravedad del empleo temporal

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Antonia Díaz (@AntoniaDiazRod)

El pasado 12 de Abril participé en un ciclo de conferencias organizadas por el Observatorio Social de La Caixa junto con Agenda Pública y coordinado por Jordi Sevilla, en torno a los efectos de la COVID-19. El vídeo de esa jornada se puede ver aquí. La pregunta que me planteó Marc López cuando me invitó a participar fue ¿cómo afecta la COVID-19 a la desigualdad en España? La pregunta tiene múltiples dimensiones. Pero, como macroeconomista, elegí la dimensión que, a mi entender, tiene múltiples consecuencias; tanto sobre la desigualdad como en crecimiento agregado. En este post voy a resumir mi intervención en aquella jornada.

Y es que creo que muchas disfuncionalidades de este país tienen su origen en la elevada temporalidad del empleo. También creo que debe ser la prioridad política número uno: ¿por qué hay tanta temporalidad? Otra forma de refrasear la pregunta es ¿por qué las empresas no quieren contratar trabajadores fijos? Hay una abundante literatura que muestra que temporalidad y baja productividad están correlacionados; por eso, si tenemos el objetivo de aumentar la productividad, debemos entender primero las causas de la temporalidad. La prioridad del Gobierno, antes que revertir la reforma laboral de 2013 debe ser poner aquellas condiciones para reducir la temporalidad en el medio plazo. Pero, antes de hablar de posibles causas y remedios, me gustaría hablar de las consecuencias de la temporalidad.

La montaña rusa del ciclo económico

Para poner en contexto las fluctuaciones que sufre el empleo temporal en España es conveniente mirar a la Figura 1. El primer panel muestra la tasa de crecimiento interanual del PIB (VA), el empleo total y las horas trabajadas. En el gráfico aparece la desviación típica de esas tasas de crecimiento desde 1996 hasta 2019. En España, como ya sabemos, el PIB y el empleo se mueven de forma muy similar. De las peculiaridades del ciclo económico ya hablamos en este este post de Nada es Gratis. Básicamente allí se decía que muchas de las características cíclicas de nuestra economía se explican por el comportamiento del sector inmobiliario. El primer panel de la Figura 1 muestra, también, que las fluctuaciones observadas en el PIB y en el empleo hasta 2019, inclusive, parecen nimias en comparación con el efecto brutal de la COVID-19. De esto, también hablamos aquí. En esta crisis, es la primera vez que el empleo (en azul) cae menos que las horas (en rojo) y el PIB (en negro). Esto se debe al uso masivo de los ERTEs. El segundo panel muestra la tasa de crecimiento interanual del PIB (en negro), empleo (azul), asalariados con contrato indefinido (en verde) y el empleo temporal (en rojo). La desviación típica de la tasa de crecimiento del empleo temporal (hasta 2019) es del 8.34%, solo ligeramente menor a la caída interanual del PIB en 2020. Si miramos la Tabla 1 vemos que en el segundo trimestre de 2020 la tasa de crecimiento interanual del empleo temporal fue del –21.12%. Esta cifra es casi idéntica a la del primer trimestre de 2009, durante lo más

Figura 1: Tasa de crecimiento interanual del PIB, empleo y horas. Elaboración propia. INE.

negro de la Gran Recesión. Así que la primera conclusión que sacamos es que los trabajadores temporales siempre viven en tiempos de pandemia. Para ellos, el año 2020 ha sido similar al 2009. Esta atroz incertidumbre que todos hemos vivido durante este año es la que viven los trabajadores que encadenan un contrato temporal tras otro. La Tabla 1 muestra que el sector importa; Servicios acumula alrededor del 70% de los empleos temporales, pero la tasa de temporalidad varía de un sector a otro. Por ejemplo, es muy alta en agricultura (54.89% en 2020T2) y en construcción. Las fluctuaciones son brutales.

Tabla 1: Algunas características cíclicas del empleo temporal. Elaboración propia. INE.

Y las preguntas son: ¿Cuál es el impacto sobre la productividad agregada de esta rotación tan tremenda de los trabajadores? Porque, como Cabrales, Dolado y Mora (2017) muestran, los trabajadores temporales reciben menos formación en el trabajo. ¿Cuántos puntos de la tasa de paro media se deben a la tremenda rotación de trabajadores? Porque lo que sí sabemos es que la enorme fluctuación del empleo en España se debe, fundamentalmente, a los vaivenes del empleo temporal. Deberíamos poder responder estas preguntas a la hora de pensar las políticas para luchar contra la temporalidad.

La desigualdad en España es, en primera instancia, un problema del mercado de trabajo

Esto debe ser obvio para todos. Voy a decirlo de nuevo: Una tasa de paro del 20% significa que el 20% de las personas en edad de trabajar tienen una renta laboral antes de impuestos y transferencias igual a cero. En las Cuentas Nacionales, las rentas laborales son alrededor del 55-60% del PIB y, según la Encuesta Financiera de las Familias, las rentas laborales son alrededor del 80% de la renta total. Es decir, ese 20% en paro no tiene prácticamente ningún colchón financiero. La Tabla 2 muestra, para todas las olas disponibles de la Encuesta Financiera de las Familias, su renta laboral media (por persona) y el coeficiente de Gini, para todas las familias y solo para aquellas familias con la/el cabeza del hogar empleada. Obviamente, el índice de Gini es mayor cuando se tiene en cuenta a las familias con la/el cabeza desempleada. Pero lo que también es muy interesante es que la desigualdad laboral fluctúa notablemente con el ciclo. Esto no debe sorprendernos teniendo en cuenta que el tiempo medio de desempleo en España ronda el año. Por cierto, la desigualdad de rentas laborales en España es de las más altas de Europa. ¿Cuánto contribuye la temporalidad a esa desigualdad? García-Pérez, Marinescu y Vall (2019), utilizando datos de la Seguridad Social española, analizaron el impacto de la reforma de 1984. Por ejemplo, a lo largo de 27 años de carrera en el mercado laboral, las pérdidas de ingresos anuales para los trabajadores que empiezan su carrera encadenando contratos temporales ascienden al 7.3%. Esto tiene que tener un impacto importante sobre la desigualdad cuando más del 20% de la fuerza laboral trabaja con contratos temporales.

Tabla 2: Renta laboral por persona, media y coeficiente de Gini. Encuesta Financiera de las Familias.

La duración tan larga del desempleo (y el periodo durante el que se encadenan contratos temporales) implica que los trabajadores soportan lo que los economistas llamamos un gran “riesgo permanente”, que es la forma técnica de decir que mis perspectivas a medio plazo se ponen muy negras cuando me despiden. Que el riesgo que las familias soportan sea permanente tiene consecuencias en sus patrones de consumo y ahorro. Si el riesgo es transitorio se tiende a ahorrar en épocas de vacas gordas, para prevenir. En cambio, si el riesgo es permanente en épocas de vacas gordas se hace una fiesta (es decir, se pide prestado) y se aprietan el cinturón (ahorran, lo que pueden) cuando hay vacas flacas. Es decir, las familias que soportan riesgos transitorios aumentan su ahorro cuando la economía va bien y lo contrario cuando va mal. Las familias que soportan riesgo permanente hacen lo contrario. De esto ya hablé aquí. Esto explica, por ejemplo, que el ahorro de las familias sea contracíclico en vez de procíclico y tiene consecuencias agregadas sobre la evolución del ahorro agregado. Además, sospecho que este riesgo permanente no se sufre de igual manera en todo el espectro laboral. Lo sufren más los trabajadores con menor nivel educativo. Esta diferencia de riesgo laboral implica un diferente comportamiento ahorrador que amplifica las desigualdades.

El impacto demográfico

Pero, además, la temporalidad es un enorme cuello de botella para los jóvenes. Bentolila, Felgueroso, Jansen y Jimeno (2021) estiman que en 2019, la mediana del salario mensual real de los jóvenes entre 18 y 35 años era menor que en 1980, con caídas que van desde el 26% para aquellos con edades entre 30 y 34 años hasta el 50% para los de 18 a 20 años. Para un análisis más detallado véase este informe de ISEAK. El efecto sobre la emancipación de los jóvenes y sobre la natalidad es enorme. Como botón de muestra veamos la tabla 2. En 2002, los menores de 35 años constituían el 46.51% de la población. Los hogares con cabezas menores de esa edad eran el 18.18% de los hogares. En 2017 la brecha ha aumentado: 37.55% versus 8.85. Y es que independizarse y formar una familia en este país es un lujo al alcance de pocos.

Tabla 3: Composición demográfica. Distribución de hogares y población. Encuesta Financiera de las Familias y EPA.

¿Y por qué tanta contratación temporal?

La primera respuesta es que hay tanta porque puede haberla, porque la legislación lo permite. Nuestra tasa de temporalidad es escandalosamente alta en todos los sectores de nuestra economía. Es particularmente doloroso ver que esa tasa supera el 20% en las Administraciones Públicas (Gov), Educación y que en Sanidad es casi el doble que la media de la Eurozona. Esto se hace porque se puede. Porque, si hay que recortar gastos, es más fácil hacerlo en personal. Es especialmente escandalosa la práctica en Educación y Sanidad: despidos veraniegos para no pagar la Seguridad Social. Así no hay manera de tener servicios públicos de calidad, ni de tener una perspectiva de carrera profesional. El otro sector donde la temporalidad es escandalosamente alta es en la Construcción, donde más que dobla la media de la Eurozona. De este sector también hablé en este post.

Figura 2: Tasa de temporalidad por sectores en España y en la Eurozona. Eurostat.

La construcción es el sumidero de los trabajadores con baja cualificación. En aquel post comparaba la estructura del empleo del sector en Alemania, Francia, España e Italia. Tenemos un sector escorado a poner, simplemente, un ladrillo sobre otro (de ahí que nos entusiasme derribar edificios). Y para ese trabajo, ni se necesita cualificación ni formación. Y si la legislación permite la temporalidad y se puede reducir costes, pues miel sobre hojuelas. Y es que hasta en Información y Comunicaciones superamos la media de la Eurozona. ¿Y esto por qué? Porque se puede. La Figura 3 esta basada en la Tabla 27 del Informe Anual Laboral de 2019.

Figura 3: Empresas que prevén aumento de plantilla, por tipo de ocupación y contrato. Encuesta Anual Laboral 2019. Ministerio de Trabajo y Economía Social.

Incluso para cargos de directivos de empresa la ampliación de plantilla se hace, en un 30%, con contratos temporales. La brecha de temporalidad aumenta a medida que disminuye la cualificación del puesto de trabajo. Y la pregunta sigue siendo, ¿por qué hay tanta temporalidad? ¿Por qué las empresas encuentran beneficiosa una rotación tan alta? ¿Por qué es mejor esa rotación que invertir en formar trabajadores? ¿Por qué esa perspectiva de corto plazo? Entiendo que la temporalidad sea superior en sectores (o actividades dentro de los sectores) con bajo valor añadido. Tomemos como ejemplo la Construcción. Pero, ¿por qué el sector se especializa en esas actividades de poco valor añadido? Se puede aducir que falta formación. Entiendo que se refieren a Formación Profesional. ¿Cuántas empresas del sector tienen acuerdos con centros de FP? Y qué fue primero, ¿el huevo o la gallina? Por ejemplo, en la provincia de Alicante, el sector de la Construcción, durante el boom inmobiliario, tuvo un efecto depredador de medio ambiente y de actividades alternativas, e impulsó el abandono escolar en pos de los salarios inflados del boom.

Figura 4: Porcentaje de temporalidad por sector y tamaño de empresa. INE.

¿Difieren las empresas en temporalidad según de tamaño? Mirando la Figura 4 parece que sí. Si esto es así, es un dato que hay que tener en cuenta a la hora de limitar el recurso a trabajos temporales. Un documento de trabajo del Banco de España de 2015 muestra que las empresas pequeñas tienen peor acceso a financiación y a crédito comercial que las empresas grandes. No solo eso, sino que el periodo medio de cobro supera significativamente al de las grandes. El gráfico 5 del documento muestra que, en 2013, (la mediana) las empresas grandes cobran a 40 días a sus clientes y pagan a proveedores a 50 días. En cambio, las pymes cobran a 50 días y pagan a 50 días. La diferencia es más amplia en las empresas con más actividad. En ese caso, las grandes pagan a 80 días y cobran a 60 días. Las pymes pagan y cobran casi a 100 días. ¿Qué empresa pequeña puede resistir cobrar a 3 meses? Así no hay manera de pagar nóminas de contratos indefinidos. Es decir, para las empresas con acceso financiero limitado (las pymes), el empleo temporal es una forma de hacer frente a las fluctuaciones económicas. Pero eso, además, es la pescadilla que se muerde la cola porque la temporalidad dificulta planificar el negocio y una estrategia de crecimiento empresarial. Por ultimo, ¿por qué no crecen las pymes? La Comisión Europea, en un informe sobre la pequeña empresa en la UE, señala varios problemas para el crecimiento empresarial en España: Fallos del mercado único, una menor ayuda activa a las empresas pequeñas (en particular, peor acceso a concursos públicos), y el mal funcionamiento del crédito comercial. Por último, el documento de trabajo del BdE mencionado arriba sugiere que las grandes empresas usan los plazos del crédito comercial para barrer la competencia emergente.

En conclusión

Creo que, efectivamente, hay que controlar y luchar contra el abuso del empleo temporal. Ayer Nacho Conde, Juanjo Dolado, Sara de la Rica y Juan Francisco Jimeno apuntaron posibles medidas en un estupendo debate. Creo, además, que hay que luchar contra las malas prácticas de las grandes empresas que intentan eliminar competencia con cualquier instrumento. Un reforzamiento de las leyes para luchar contra impagos y retrasos en el crédito comercial debe ir de la mano con una reforma que dificulte el uso de contratos temporales. También, mejorar el mercado único – habrá que explicárselo a los consejeros de Economía de las Comunidades Autónomas. En cuanto al informe de la Comisión Europea, me llama la atención la diferencia en acceso a concursos públicos que es muy bajo en España. Quizá habrá que empezar a hacer pliegos de concursos mejor detallados. De forma más general diré que las reformas hay que pensarlas con una visión de equilibrio general; si se toca una pata suele ser necesario tocar otras para que el artefacto no se desmorone.

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Autor: Antonia Díaz

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Covid-19 y natalidad

Publicada

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Por Libertad González y Sofía Trommlerová

Desde hace un tiempo, el INE viene proporcionando estimaciones mensuales de defunciones y nacimientos casi a tiempo real, lo que ha permitido analizar por ejemplo la mortalidad asociada al covid-19 con bastante celeridad (ver aquí). Hoy les hablamos de los datos de nacimientos, ahora que han transcurrido 15 meses desde el inicio de la pandemia, lo que ya permite estudiar cómo han evolucionado los embarazos y partos desde entonces.

Durante el confinamiento estricto de la primavera de 2020, se especuló en los medios (a veces medio en broma) sobre la posibilidad de que el encierro domiciliario disparara los embarazos. Sin embargo, en épocas de crisis económica la natalidad suele caer. En marzo-junio de 2020 se combinaron además varios factores inéditos: la severidad de la primera ola de la pandemia, con miles de infecciones y muertes semanales; el estado de alarma y las restricciones que aparejó, y la paralización de la actividad económica, con muchas personas afectadas por los ERTEs. A estos factores objetivos se sumó una gran incertidumbre sobre la evolución de la pandemia, que provocó estrés, miedo y angustia en la población. El primer estado de alarma terminó en junio de 2020, y el verano fue relativamente tranquilo, hasta que el otoño trajo la segunda ola y la declaración del segundo estado de alarma en octubre.

Los nacimientos mensuales reflejan con retraso el resultado de decisiones tomadas por las mujeres y las familias meses antes. Si una persona decide intentar quedarse embarazada hoy, sólo observaremos el resultado de esa decisión en los datos de nacimientos como mínimo 9 meses después. Si una mujer interrumpe su embarazo hoy (digamos, a las 8-12 semanas de embarazo), esto se verá reflejado en una caída en los nacimientos 6-7 meses después. Por tanto, cualquier cambio en el comportamiento a partir del 15 de marzo de 2020 aparecerá en los datos de nacimientos a partir de agosto-septiembre de 2020 (si procede de cambios en el número de abortos) o diciembre de 2020 (si procede de cambios en el número de embarazos llevados a término).

Es difícil predecir la duración del impacto de la pandemia sobre la natalidad, dado que se trata de un shock bastante duradero, pero cuya intensidad ha ido variando a lo largo de los meses. Como una primera aproximación descriptiva, calculamos el cambio porcentual en el número de nacimientos mensuales (por millón de mujeres) con respecto al mismo mes del año anterior, a nivel nacional. La figura 1 muestra la evolución desde principios de 2020.

Figura 1. Cambio en partos mensuales respecto al mismo mes del año anterior, en % (España), mayo 2020 a abril 2021

A mediados del año pasado, la natalidad se encontraba en tendencia a la baja, como muestran los números negativos de los primeros meses. No se observa ningún cambio significativo en los meses de agosto a octubre, lo cual nos hace pensar que en marzo y abril de 2020 no se produjo un cambio importante en el número de interrupciones voluntarias del embarazo. Sin embargo, observamos una caída drástica en el número de niños nacidos en diciembre y enero, que se correspondería con una caída en el número de nuevos embarazos iniciados en marzo y abril. En estos dos meses nacieron un 18-20% menos niños que en diciembre y enero de 2019-20. Es curioso cómo en febrero de 2021 se observa una vuelta a cifras “normales”, mientras que en marzo y abril de 2021 el número de nacimientos de hecho supera a las cifras de marzo y abril del año anterior (en un 4%). Es decir, en mayo de 2020 el número de nuevos embarazos ya había vuelto a su nivel “esperado”, y durante el verano de 2020 se iniciaron más embarazos de los que predeciría la tendencia, lo que puede indicar una recuperación procedente de los embarazos retrasados en primavera.

Nos llama la atención la brevedad de la caída de la natalidad asociada al covid-19, que parece haber durado sólo dos meses. Esto hace pensar que no fue la crisis económica el detonante, sino más bien el miedo y la incertidumbre sufrida durante las primeras semanas de la ola inicial de la pandemia y el estado de alarma. El verano trajo un optimismo quizá no enteramente justificado, que hizo que la natalidad volviera a las cifras pre-pandemia en seguida e incluso pronto las superara.

Este patrón temporal se repite además de manera muy similar en todas las regiones. Las figuras 2, 3 y 4 muestran las cifras para las tres Comunidades Autónomas más pobladas (Andalucía, Cataluña y Madrid). En los tres casos se observa una caída parecida en diciembre y enero, y una recuperación total a partir de febrero.

Figura 2. Cambio en partos mensuales respecto al mismo mes del año anterior, en % (Comunidad de Madrid), mayo 2020 a abril 2021

Figura 3. Cambio en partos mensuales respecto al mismo mes del año anterior, en % (Cataluña), mayo 2020 a abril 2021

Figura 4. Cambio en partos mensuales respecto al mismo mes del año anterior, en % (Andalucía), mayo 2020 a abril 2021

En la figura 5 mostramos el mapa por Comunidades, con la diferencia porcentual entre el número de nacidos por 1.000 mujeres respecto al mismo mes del año anterior. El color verde indica tasas de crecimiento positivas, y el rojo negativas. Diciembre y enero muestran un color rojo intenso en todo el territorio, mientras que marzo y abril se han vuelto verdes casi en todas las regiones.

Figura 5. Cambio en partos mensuales (por millón de mujeres) respecto al mismo mes del año anterior (en %), por ccaa

En conjunto, en diciembre y enero se produjeron casi 10.000 nacimientos menos de los esperados (los que pensamos que se habrían producido en ausencia del covid-19), mientras que en marzo y abril hubo casi 4.000 “de más”. Está por ver cómo continuará la evolución de la natalidad en los próximos meses, y en particular, si la segunda ola y el segundo estado de alarma a partir de octubre de 2020 dará lugar a una segunda caída en los nacimientos 9 meses después, es decir, a partir de julio de este año. Seguiremos informando.

Libertad González

Libertad González

Libertad González es profesora de Economía en la Universidad Pompeu Fabra. Doctora por la Universidad de Northwestern, trabaja en las áreas de Economía Laboral y Economía Pública, con intereses en temas relacionados con la familia: fertilidad, divorcio, oferta laboral femenina, y efectos de políticas públicas.

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Publicado originalmente en: Ir a la fuente
Autor: Libertad González

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