L’atur, més enllà de LA DADA oficial

Introducció

Amb la publicació dels resultats de la EPA del 3r trimestre una de les dades que generen més interès és la taxa d’atur. En un escenari que tendeix a la recuperació i a situar-se als nivells anteriors a la crisi de la COVID-19, el nombre de persones aturades acostuma a interpretar-se com un indicador de l’èxit o fracàs d’aquesta recuperació.

No obstant, ja des de l’anterior crisi (2008-2013) el debat sobre si la definició oficial d’atur (establerta per la OIT i utilitzada a nivell internacional) és la més adequada per mesurar-ne l’impacte real o si és massa restrictiva, és molt present entre els investigadors del mercat laboral. Els dos principals fenòmens que l’actual definició d’atur no contempla són les persones que no busquen activament feina i l’atur a temps parcial (persones que treballen a temps parcial però voldrien treballar a temps complert). Amb l’explotació de les microdades de l’enquesta de la EPA podem dur a terme una aproximació per calcular l’impacte d’aquests dos fenòmens sobre la taxa d’atur, oferint-ne un càlcul alternatiu.  Això és el que ens proposem en aquest exercici.

En base als diferents indicadors d’atur proposats pel Bureau of Labor Stadístics (BLS) d’Estats Units i de forma similar a un article anterior de Raül Segarra a Agenda Pública (basat en una adaptació de Florentino Felgueroso) volem actualitzar els càlculs i percentatges d’aquests indicadors per adaptar-los a les últimes dades disponibles. D’aquesta manera, desglossarem les variables que volem explicar, ensenyarem en base a quines preguntes de la EPA podem extreure aquesta informació i mostrarem els càlculs utilitzats per obtenir les dades dels càlculs alternatius de la taxa d’atur aplicades al cas de Barberà del Vallès. L’objectiu final és que amb l’explicació metodològica qualsevol agent o administració pugui aplicar aquests càlculs a la seva realitat més propera.

Càlculs complementaris a la taxa d’atur

La definició oficial de persona aturada és aquella que no ha treballat com a mínim una hora la setmana de la entrevista (i que no té cap relació amb una activitat econòmica; vacances, baixa, etc.) però que ha buscat activament feina en les últimes quatre setmanes. Són persones que estarien disponibles per treballar en els propers 15 dies o persones que no treballen i s’incorporen a una ocupació en els propers tres mesos. Aquesta és la definició utilitzada per BLS com a U3. 

A partir de U3 ens centrem en els indicadors que BLS denominen com a U4, U5 i U6. La idea bàsica és anar incorporant nous col·lectius d’aturats que no es comptabilitzen en U3 per calcular una nova taxa d’atur.  En el cas de U4 i U5 els afegim tant al numerador com al denominador. U4 són els treballadors/es que tot i estar disponibles no busquen activament feina, perquè creuen que no la trobaran o treballadors/es que es troben en un ERO i que tot i tenir feina no treballen. També els podem categoritzar com a desanimats. L’U5 l’obtenim afegint a U4 aquells treballadors/es que no han buscat activament feina però es troben disponibles i declaren que voldrien treballar. Per últim U6 són aquelles persones que treballen a jornada parcial de forma involuntària, ja que declaren que voldrien treballar a jornada completa. Aquest últim col·lectiu es població ocupada per tant pel càlcul de la taxa d’atur U6 només els afegirem al numerador.

Les dades dins la EPA

 Juntament amb les principals dades de la EPA, l’INE publica les microdades extretes de les enquestes realitzades. Aquestes es poden descarregar en aquest enllaç. També s’hi pot trobar el qüestionari i l’explicació del disseny en el que es presenten les microdades.

Les variables que explotarem per calcular U4, U5 i U6 seran CCAA, PROV, NBUSCA, DESEA i PARCO2. Com a prèvia haurem de calcular la població de referència per cada província per poder comptar amb el denominador a l’hora d‘obtenir el percentatge de la població que forma part de cada col·lectiu.

CCAA i PROV són les variables territorials i fan referència a la Comunitat autònoma (09 per Catalunya) i a les quatre províncies (08 Barcelona, 17 per Girona, 25 per Lleida i 43 per Tarragona).

Per calcular U4 ens fixem en la variable NBUSCA. Aquesta pregunta pels motius per els que la persona no busca feina i entre elles trobem “01 No hi ha una feina adequada disponible” i “02 Es troba afectat/da per un ERO”. És la suma de les dues la que ens permet estimar el percentatge de població de U4.

U5 es calcula en base a DESEA. Aquesta pregunta a persones que no han buscat activament feina si desitjarien treballar. La resposta afirmativa esta codificada com a “1”, la negativa com a “6”. En el cas que ens ocupa ens interessen les respostes afirmatives. Un detall important és que les persones que ja han manifestat en NBUSCA que no busquen feina perquè creuen que no la trobaran també desitgen treballar per tant s’han de restar als “1” de DESEA ja que sinó doblaríem resultats.

Per últim PARCO2 interroga sobre els motius pels quals la persona té una jornada parcial. Entre elles trobem “05 No haver pogut trobar feina a jornada completa”. Per tant es troben en aquesta situació de forma involuntària o obligada.

Càlculs sobre la taxa d’atur

Un cop hem acotat d’on obtenim la informació podem calcular el percentatge de persones que es troben en cada situació. Per simplicitat i conveniència considerem com a denominador la població total del territori sobre el que volem calcular el percentatge. Amb les dades de l’EPA podem fer-ho a nivell de comunitat autònoma i a nivell de província. Podríem optar per un altre denominador, com la població potencialment activa. Només cal fer dues consideracions al respecte. En primer lloc que dins la població escollida hi estiguin inclosos els col·lectius que volem incorporar a la taxa d’atur. No podríem considerar la població inactiva per calcular U4 i U5 ja que U6 no esta inclosa en la mateixa categoria i necessitem que el denominador sigui comú perquè els percentatges siguin comparables. En segon lloc, cal mantenir la coherència entre aquest denominador i el que agafem al calcular les mesures alternatives de l’atur sobre un cas real. Si hem creat el percentatge de U4 en base a la població potencialment activa de la EPA al calcular el nombre de persones desanimades al municipi “X” hem d’utilitzar la població potencialment activa del municipi, no cap altre dada. En el nostre exemple hem utilitzat els casos totals del territori que consta a la EPA i la població a 1 de gener de l’últim any disponible pel territori, Barberà del Vallès en el nostre cas.

Els percentatges de cada indicador d’atur per territori es mostren en la taula següent.

La manera d’interpretar les dades és la següent: a la província de Barcelona el 0,47% de la població total es troba desanimada, el 1,65% no busca feina però desitja treballar i el 2,16% treballa a jornada parcial de forma involuntària.

Si apliquem els càlculs pel cas concret de Barberà del Vallès obtenim les següents dades:

*Com a nota prèvia cal considerar que l’exercici inclou nous grups com a aturats però alguns d’aquests treballen. De U4 hi ha una part que són ocupats però es troben en un ERO mentre que en U6 hi ha persones ocupades a temps parcial. Per tant, més enllà de parlar d’aturats/des, seria més convenient parlar de població subocupada o ocupada per sota de les seves possibilitats (especialment en el cas de l’aportació de U6). Desenvoluparem aquests matisos més endavant.

Al formar part de la província de Barcelona hem calculat els resultats de Barberà del Vallès en base a aquest territori. Com es pot veure en la taula, hem calculat la població aturada que aporta cada col·lectiu i l’increment de la taxa d’atur. Per obtenir U3 hem calculat la taxa d’atur dividint la població aturada entre la població activa (població afiliada resident més la població aturada). A partir d’aquest moment hem calculat l’increment que cada col·lectiu aporta a la taxa d’atur en base a aplicar els percentatges sobre el total de la població de Barberà del Vallès (població a 1 de gener de 2021) començant per U4. Desprès de calcular la població desanimada (156 persones) hem sumat l’aportació del col·lectiu al numerador i al denominador per calcular la taxa d’atur U4. Amb U5 hem seguit el mateix procediment però amb U6 només hem incorporat l’aportació del col·lectiu al numerador (la població aturada), ja que aquest col·lectiu es troba dins la població afiliada resident.

Tant en termes absoluts com relatius veiem que és la població a jornada parcial involuntària la que més fa augmentar la taxa d’atur. Aquest fet es troba en coherència amb l’augment de la jornada parcial d’ençà de l’anterior crisi. Tot i això, més enllà d’entrar en balls de xifres si que volem finalitzar amb algunes consideracions.

Reflexions finals

En primer lloc existeix un debat sobre la idoneïtat de l’actual definició d’atur. Per una banda aquesta deixa fora a certs col·lectius, sobretot aquelles persones que no busquen activament feina (sigui pel motiu que sigui) i tampoc quantifica el que s’anomena la infrautilització de la força de treball. Tot i això, es cert que els criteris aplicats per l’INE són els mateixos que estableix la OIT i són els que gaudeixen d’un consens a nivell internacional. A més també són els que s’utilitzen a la resta de països i per tant els que ens permeten fer comparatives.

Tot i que el debat no està resolt i més enllà de prendre partit per una o altre opció el més interessant és preguntar-se que és el que es vol mostrar i llavors utilitzar el millor indicador.

Si volem assenyalar aquelles persones que fan esforços manifestos per trobar feina U3 és la millor opció. En canvi si volem assenyalar totes aquelles persones que voldrien treballar i no tenen feina U5 ens ofereix una aproximació més realista al fenomen. Per últim, U6 ens pot donar una eina per mesurar la precarietat del mercat laboral. U6 ens mostra el grau en el que un mercat laboral prioritza la quantitat (i per tant una menor taxa d’atur) que la qualitat de la contractació laboral. No obstant tampoc acaba de semblar del tot idoni comptar tots els treballadors parcials involuntaris com a aturats. Per saber el pes real d’hores de treball infrautilitzades s’hauria de comptar només la part de jornada que falta fins arribar a la jornada completa com si es tractes d’aturats/des a temps complert. Precisament aquesta estadística la va publicar el Ministeri de Treball Francès al 2017.

Un interès genuí de l’estudi del mercat laboral consisteix en saber quina part de la població té el desig de treballar (ja sigui en una nova feina o més hores). Per saber en quina mesura el mercat laboral pot absorbir aquest volum potencial de força de treball seria necessari incorporar en les estadístiques oficials els desanimats que no es troben en un ERO (inclús els que tot i trobar-se en un ERO sabem del cert que acabaran sense feina), els que desitgen treballar tot i no buscar-ho activament i les hores de treball que falten de totes aquelles persones que es troben en una jornada parcial involuntària. En aquest cas, a nivell terminològic potser seria més adequat parlar de taxa de subocupació o infraocupació que de taxa d’atur tal i com la coneixem avui en dia.

L’exercici més rellevant, més enllà de veure si la taxa d’atur U6 puja més o menys respecte a la taxa oficial, és posar de manifest que hi ha certs col·lectius que existeixen però es troben invisibilitats en les estadístiques oficials de l’atur. Esperem que amb aquest exercici haguem donat algunes eines per fer-los visibles per si es considera necessari implementar polítiques públiques al respecte.

La teva valoració d'aquest article: 
Mitjana de valoració: 5 (3 votes)
Fes clic al següent botó per enviar-ho per WhatsApp
Introducció

Amb la publicació dels resultats de la EPA del 3r trimestre una de les dades que generen més interès és la taxa d’atur. En un escenari que tendeix a la recuperació i a situar-se als nivells anteriors a la crisi de la COVID-19, el nombre de persones aturades acostuma a interpretar-se com un indicador de l’èxit o fracàs d’aquesta recuperació.

No obstant, ja des de l’anterior crisi (2008-2013) el debat sobre si la definició oficial d’atur (establerta per la OIT i utilitzada a nivell internacional) és la més adequada per mesurar-ne l’impacte real o si és massa restrictiva, és molt present entre els investigadors del mercat laboral." data-share-imageurl="http://www.perfilciutat.net/sites/default/files/images/blog/persones.jpg">

Volem saber que en penses...

Sigues el primer en escriure un comentari