Visor de obras.

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Universitat Pompeu-Fabra

University of Rochester y Universitat Pompeu-Fabra

La tasa de desempleo ha sido uno de los problemas más acuciantes de la economía española en los últimos veinte años. A partir de que la economía entra en una profunda recesión, una vez agotado el período de expansión de la década de 1960, la tasa de desempleo se dispara hasta alcanzar un 22 % según datos de la Encuesta de Población Activa (EPA). La expansión económica del período 1986-1990 logra reducir la tasa de desempleo a un 16 %, pero la recesión de 1992-1994 la retorna a los niveles altos de la anterior recesión, alcanzando otra vez un máximo de 23%. En 1984 se introducen una serie de reformas a la legislación laboral, consistentes principalmente en una ampliación de las modalidades de contratación temporal. El presente estudio intenta cuantificar los efectos de dichas reformas sobre del nivel de rotación laboral y la volatilidad del empleo agregado.

A partir de la reforma, la figura de contrato temporal pasó a tener un rol protagónico en el mercado laboral. Se estima que el porcentaje de contratación temporal sobre el total de ocupados era de un 11 % antes de la reforma, pasando a un 16 % en 1987, 22 % en 1988, 27 % en 1989 y estabilizándose alrededor de un 30% de la población ocupada en años posteriores (véase Segura et al., 1991).

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El impacto de la contratación temporal sobre el mercado de trabajo ha sido analizado mediante la información de la Encuesta de Población Activa y del Instituto Nacional de Empleo por Bentolila y Dolado (1993a, 1993b, 1994) y por Carrasco (1995).

En este estudio se utiliza una fuente de información alternativa que permite obtener estimaciones más elaboradas sobre la creación y destrucción de empleo en España. Para construir las series de creación y destrucción de empleo se utiliza información sobre los registros de los afiliados a la Seguridad Social. Esta es una información estadística que ha sido muy poco explotada en España. La base de datos presenta información detallada sobre el historial de empleo de una muestra aleatoria representativa de los afiliados a la Seguridad, Social desde su informatización (Fichero Técnico de Afiliados a la Seguridad Social). La muestra ha sido restringida a los empleos creados o destruídos durante el período 1978-1992.

El historial de afiliación de los individuos de la muestra permite analizar la duración de sus empleos así como también la duración del período de transición entre dos empleos sucesivos. El fichero técnico incluye también variables demográficas (edad y sexo), niveles de cualificación en cada ocupación y las fechas en que se produjeron las altas (comienzo del emparejamiento trabajador y sexo), niveles de cualificación en cada ocupación y las fechas en que se produjeron las altas (comienzo del emparejamiento trabajador-empresa) y las bajas (destrucción del emparejamiento). Esta información permite evaluar los determinantes demográficos y efectos temporales (cielos, tendencias) sobre la duración de los empleos y los períodos sin empleo registrado. En particular, la información utilizada es ideal para analizar el impacto de la reforma de 1984 sobre la creación y la destrucción de empleo. Finalmente, el archivo cuenta también con información sobre el motivo de la baja (voluntaria, despido, pase a situación de pensionista), lo que permite analizar separadamente la destrucción de empleo según sus causas.

Dado que la base de datos se centra en el historial de individuos, no permite identificar los flujos de creación y destrucción de puestos de trabajo. Si un trabajador es reemplazado por otro, se habrá destruido y creado un nuevo emparejamiento sin cambios en el empleo del establecimiento respectivo. El análisis de la creación y destrucción de emparejamientos a puestos de trabajo ofrecen dos perspectivas complementarias para el estudio de los flujos de reasignación en el mercado laboral.

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Tanto el presente estudio, así como los análisis basados en la Encuesta de Población Activa y del Instituto Nacional de Empleo (e. g. Bentolila y Dolado 1993a, 1993b, 1994 y Antolín 1994, 1995), corresponden a la primer categoría, ya que se centran en las experiencias individuales. En contraste Gómez Salvador y Dolado (1995) presentan una descripción de los flujos brutos de creación y destrucción de empleo mediante la Central de Balances del Banco de España utilizando la metodología de Davis y Haltinwanger (1991). El presente artículo extiende los resultados obtenidos en García Fontes y Hopenhayn (19951), incluyendo un análisis de la creación de empleo.

El artículo comienza examinando la situación del mercado de trabajo a nivel agregado. A continuación se detalla la metodología utilizada para la construcción de las series de creación y destrucción y se presentan los resultados de las estimaciones de funciones de riesgo. Finalmente, sobre la base de estas estimaciones se obtienen tasas agregadas de creación y destrucción de empleos que se utilizan para un análisis de stock y flujos de empleo/desempleo. El apéndice al final del trabajo presenta una descripción detallada de la muestra utilizada y de los supuestos que se hacen para su análisis.

Las dos recesiones más recientes de la economía española corresponden a los períodos 1978-1985 y 1992-1994. En el Gráfico 1 representamos estos dos períodos mediante las tasas de crecimiento del PIB real, destacando los dos períodos de mayor caída del producto y de la ocupación.

Estos períodos de recesión generaron una alta tasa de desempleo. Sin embargo la tasa de desempleo a partir de 1978 ha tenido, dentro de un nivel absoluto muy alto, fluctuaciones muy importantes. Partiendo de un nivel inicial de aproximadamente 5 % en 1975, la tasa de desempleo va subiendo hasta alcanzar un 22 % en 1985, en sólo cinco años se reduce hasta un 16 %, y vuelve a subir hasta alcanzar un 23% a mediados de 1993. Estas fluctuaciones tan dramáticas del empleo agregado, que contradicen la visión de rigidez que se tiene sobre el mercado laboral español, pueden ser aún más pronunciadas si se estudian los flujos brutos en el mercado de trabajo.

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Para obtener una primera aproximación a estos flujos brutos se puede utilizar la información de duración del desempleo y los cambios en el empleo agregado proveniente de la Encuesta de Población Activa (EPA), de acuerdo a la metodología propuesta por la OECD (1990)¹⁰⁰. De esta manera se pueden estimar tasas de entrada y salida del paro. El Gráfico 2 permite apreciar la evolución de las series desestacionalizadas de las tasas de entrada y salida del paro estimadas mediante esta metodología. Se presentan los desvíos respecto a la tendencia de estas series. Cabe destacar que la tasa de salida del paro es mucho más volátil a partir de 1985. En García-Fontes y Hopenhayn (1995b) se analizan también los flujos brutos que se obtienen utilizando datos del Instituto Nacional de Empleo (demandas y colocaciones) y el panorama que se describe es similar.

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Estos datos de flujos brutos en el mercado de trabajo sugieren la necesidad de analizar en profundidad los determinantes del proceso de creación y destrucción de empleo. El resto del trabajo está dedicado a ello.

En esta sección se describe la construcción de las series y estimaciones de flujos de creación y destrucción de emparejamientos y se presentan los resultados de dichas estimaciones.

La información utilizada proviene del fichero de afiliados de la Seguridad Social. Este fichero contiene la historia de afiliaciones para una muestra representativa de individuos. Cada registro corresponde a una afiliación del individuo en una cuenta particular. Salvo algunas excepciones, distintos códigos de cuenta corresponden a distintas empresas, de modo que cada registro puede interpretarse como una instancia de empleo en una empresa particular, o lo que hemos denominado emparejamiento.

Cada registro contiene información sobre la fecha de alta y de baja de la afiliación correspondiente¹⁰¹. Esto permite determinar con bastante   —210→   precisión la duración de dicho empleo. La fecha de baja de la afiliación corresponde al momento en que termina dicho emparejamiento, lo que denominamos fecha de destrucción del emparejamiento¹⁰². El registro también indica el motivo de la baja (e. g. voluntaria, por despido o pase a situación de retiro), lo que permite discriminar los procesos de terminación de emparejamiento según su causa.

La comparación de registros sucesivos permite determinar el tiempo de transición entre las afiliaciones correspondientes. Lamentablemente el archivo no contiene información sobre la situación del trabajador durante dicho período, quien pudo haber estado en el paro, inactivo, o en un empleo no registrado. Hecha esta salvedad, dicha información permite analizar los determinantes de la duración de este período de transición entre dos empleos registrados sucesivos, lo que denominamos duración del reempleo.

Los procesos de duración del emparejamiento y duración del reempleo pueden ser analizados formalmente con modelos estadísticos de duración. El fichero técnico cuenta con información demográfica de los afiliados (sexo y edad) y sobre el nivel de cualificación correspondiente a cada registro. Esto permite evaluar el impacto de estos componentes sobre los procesos de duración y así controlar en parte la heterogeneidad de la muestra de afiliados. La inclusión de las variables temporales (fecha calendaria de creación y destrucción del emparejamiento) en el análisis permite evaluar el impacto de tendencias, ciclos y los cambios de legislación laboral sobre los procesos de duración. En la sección siguiente se describe en detalle el modelo estadístico de duración utilizado.

En esta sección proponemos un modelo estadístico de la creación y destrucción de los emparejamientos trabajador empresa. Para el análisis nos hemos restringido a los emparejamientos ocurridos entre 1978 y julio de 1993. Dada la importancia de las censuras, es decir los emparejamientos cuya fecha de terminación no se conocen, un modelo apropiado   —211→   es el modelo de Cox (1972). Se trata de un modelo de riesgos proporcionales, que se utiliza habitualmente para estimar semiparamétricamente el efecto de variables explicativas sobre el tiempo de sobrevivencia en modelos de duración. En nuestro caso el tiempo de sobrevivencia refiere a la duración del período de transición entre emparejamientos o a la duración del emparejamiento entre un trabajador y una empresa.

El modelo se puede especificar formalmente de la siguiente manera: Sea T una variable aleatoria no-negativa que representa la duración de la incidencia de un individuo dentro de una población homogénea. La función de riesgo h(t) especifica la tasa de riesgo instantánea en el momento t. Suponiendo que T es una variable continua, h(t) será igual a:

donde f(t) es la función de densidad de T y S(t) = Pr(T > t) es la función de sobrevivencia.

El tiempo de duración de la incidencia de un trabajador se supone que sigue su propia función de riesgo, hi(t), que se expresa como:

hi(t) = h (t | z)h0 (t)ezi b

donde h0(t) es una función de riesgo marco no especificada, zi es un vector de variables explicativas para el individuo i y b es un vector de parámetros de regresión desconocidos y comunes para todos los individuos asociados con las variables explicativas. El método propuesto por Cox se basa en maximizar una función de verosimilitud parcial que elimina la función de riesgo base no especificada h0(t) y tiene en cuenta las duraciones censuradas.

También es posible introducir variables explicativas dependientes del tiempo, o sea variables explicativas cuyo valor puede variar para ciertos individuos en forma temporal. Estas variables nos permitirán recoger los cambios en los riesgos estimados para cada grupo de individuos a lo largo del ciclo económico¹⁰³.

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Las variables explicativas utilizadas en el estudio son la edad del trabajador en el momento de destrucción del emparejamiento (EDAD), una variable ficticia que toma valor 1 para sexo masculino y 0 para femenino, y otras cuatro variables ficticias que recogen el nivel de cualificación (QUAL1, QUAL2, QUAL3, QUAL4). En el Apéndice se presenta una explicación detallada de la construcción de estas variables. En los modelos estimados se omite la variable ficticia correspondiente al sexo femenino, la variable de cualificación QUAL4 (cualificación baja) y no se incluye una constante.

Por último se introducen variables dependientes del tiempo. Se trata de un conjunto de variables ficticias que toman el valor 1 en el trimestre de referencia y 0 fuera de este trimestre (QUAR0-QUAR62). Estas variables ficticias permiten recoger las variaciones cíclicas en las tasas de riesgo.

El modelo a estimar en definitiva adopta la siguiente forma:

hi (t) = h0 (t) eaSEXO + bEDAD + giQUALi + diQUARi

donde hi (t) será o bien el riesgo de terminación de un período de ausencia de empleo entre emparejamientos, que denominaremos creación, o bien el riesgo de terminación de un emparejamiento, o destrucción. La función h0(t) es una función base de riesgo arbitraria y no especificada. El método de Cox permite eliminar esta función base de riesgo. Por lo tanto no se especifica un modelo completo para la función de riesgo suponiendo que la función de base entra multiplicativamente y es común a todos los individuos de la población. La inferencia estadística sobre los parámetros estimados se puede realizar en forma semiparamétrica, sin especificar supuestos adicionales sobre la función de riesgo (véase Lancaster, 1990, páginas 249-250)¹⁰⁴.

En esta sección se presentan los resultados de la estimación de las tasas de riesgo de creación y destrucción de emparejamientos mediante el modelo de riesgos proporcionales.

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Los resultados de la estimación en el caso de reempleo para las variables no dependientes del tiempo se presentan en el Cuadro 1, desglosando las incidencias en que el empleo anterior terminó en baja voluntaria de los casos en que la incidencia anterior terminó en despido. La interpretación del parámetro de edad es la siguiente: Sean a1 y a2 dos edades tales que a1 > a2. Para una duración determinada, t, la diferencia de riesgo entre estas dos edades, suponiendo las demás variables explicativas constantes, sería:

=eb(a1-a2)

donde b es el parámetro estimado para la edad. Si b es positivo entonces la tasa de riesgo aumenta con la edad y si es negativa disminuye. Se observa en este caso que la edad disminuye la probabilidad de reempleo para los trabajadores que tuvieron baja voluntaria en el empleo anterior. En términos cuantitativos esta probabilidad se reduce en 1 % por cada año transcurrido. En contraste, el efecto de la edad sobre el reempleo de trabajadores despedidos es prácticamente nulo.

			Cualificación
Período	Edad	Sexo	Alta	Media Alta	Media Baja
Bajas	-0,01105	0,38	0,28	0,36	0,26
Voluntarias	(0,00)106	(0,03)	(0,05)	(0,04)	(0,03)
Bajas por	0,00	0,12	0,01107	0,10	0,09
Despido	(0,00)	(0,01)	(0,20)	(0,02)	(0,02)

La interpretación del parámetro asociado al sexo es un poco diferente, porque en este caso se trata de una variable ficticia. En el caso de bajas voluntarias, se observa que la tasa de reempleo es 46% más alta (e0.38) para los hombres. Este resultado puede estar relacionado con el hecho de que muchas mujeres pasan a la inactividad al terminar un   —214→   empleo voluntariamente. La diferencia en las tasas de reempleo se reduce considerablemente al considerar reempleos posteriores a un despido, siendo sólo 13% más elevadas para los hombres.

Examinamos ahora el efecto de los niveles de cualificación. Considerando que hemos omitido la variable ficticia para el nivel de cualificación bajo, los coeficientes estimados para las variables de cualificación nos indican las diferencias entre el nivel correspondiente al coeficiente estimado y el nivel de cualificación baja. Por ejemplo en el caso de bajas voluntarias el coeficiente estimado para el nivel de cualificación alta es 0,28, lo que significa que la tasa de reempleo para este grupo es 32% más elevada (e0,28) que la correspondiente a trabajadores de baja cualificación. En general se observa que la duración del período sin empleo registrado, tras un retiro voluntario, es sustancialmente mayor para los trabajadores de menor nivel de cualificación. Esto podría ser explicado por una mayor duración en el paro o una mayor probabilidad de pasar a la inactividad o un empleo no registrado. En contraste, para el caso de bajas por despido la diferencias encontradas para los distintos niveles de cualificación son sustancialmente menores o no significativas.

En los Gráficos 3 y 4 se presenta la evolución de las variables ficticias dependientes del tiempo. Esta información se presenta mediante la   —215→   representación gráfica de los valores estimados de las tasas de riesgo (risk-ratios, que se calculan como la función exponencial evaluada en el valor estimado de los coeficientes). Estas tasas de riesgo deben interpretarse como la estimación del riesgo relativo entre diferentes grupos, en este caso los grupos de riesgo se definen de acuerdo a la fecha de entrada a un período de ausencia de emparejamiento.

Puede observarse que la tasa de reempleo para trabajadores que se retiraron voluntariamente de su empleo anterior es marcadamente procíclica. En contraste, los trabajadores despedidos muestran tasas relativamente constantes -a un nivel muy bajo- hasta 1984. Tras la reforma, dicha tasa aumenta de manera sostenida.

A continuación se analiza la duración de los emparejamientos trabajador empresa. Tal como en el caso anterior, nos centramos en el análisis de destrucción de emparejamientos por baja voluntaria o despido.

En el Cuadro 2 se presentan los resultados de las estimaciones. Puede observarse que la probabilidad de destrucción de emparejamientos se reduce considerablemente con la edad del individuo. Es importante destacar que la variable considerada es la edad del individuo y no la antigüedad en el puesto (captada en la función de riesgo base). El   —216→   efecto positivo sobre la duración de los emparejamientos es mucho más pronunciado en el caso de bajas voluntarias. La probabilidad de baja voluntaria es 27% más alta para los hombres que las mujeres, En contraste, la probabilidad de despido es 11% menor. Comparando con los datos de reempleo, se desprende que los hombres presentan un grado sustancialmente más elevado de rotación voluntaria y, en contraste, las mujeres tienen un mayor grado de rotación involuntaria. Finalmente, puede observarse que, en ambos casos, el riesgo de terminación de un emparejamiento se reduce con el nivel de cualificación.

			Cualificación
Período	Edad	Sexo	Alta	Media Alta	Media Baja
Bajas	-0,03108	0,24	-0.45	-0.48	-0.19
Voluntarias	(0,00)109	(0,02)	(0,03)	(0,03)	(0,021
Bajas por	-0,01	-0,12	-0,58	0,49	-0.24
Despido	(0,00)	(0,01)	(0,02)	(0,02)	(0,01)

Los Gráficos 5 y 6 presentan los componentes cíclicos. La tasa de riesgo por baja voluntaria del segundo trimestre de 1981, que es la mínima que se observa en la muestra, es la mitad que la tasa de riesgo del cuarto trimestre de 1990, que es la máxima de la muestra. Puede observarse que las tasas de riesgo de los emparejamientos que se rompen voluntariamente son marcadamente procíclicas. En contraste, las tasas correspondientes a despidos son levemente anticíclicas, con un elevado componente estacional.

En resumen, las estimaciones del modelo de riesgo proporcional en base al archivo de afiliados de la Seguridad Social se han utilizado para analizar el carácter cíclico de la creación y destrucción de emparejamientos según el motivo de la separación. A fin de captar el componente cíclico se han incluido en las estimaciones variables ficticias (dummies) para cada trimestre de los años 78 al 92. Los Gráficos 3, 4, 5 y 6 presentan gráficas de los efectos temporales para bajas voluntarias y despidos, respectivamente, Las principales características observadas son las siguientes: i) la rotación laboral voluntaria (tanto creación como destrucción) es marcadamente procíclica; ii) Las tasas de reempleo de trabajadores despedidos son constantes   —217→   hasta 1984 y luego muestran una tendencia marcadamente creciente, iii) los despidos muestran un comportamiento moderadamente anticíclico. Cabe destacar, como se observará más adelante, que el riesgo de destrucción de emparejamientos por despido aumentó significativamente después de 1984.

  —218→  

El análisis de la sección anterior indica que el mercado de trabajo se comporta de forma distinta a partir de mediados de la década de 1980, sugiriendo que la introducción de las reformas en el mercado de trabajo ha tenido importantes efectos tanto en la tasa de creación como en la de destrucción de empleos. En esta sección se presentan funciones de riesgo base estimadas separadamente para el período anterior y posterior a la reforma. La comparación de estas funciones permite obtener una descripción detallada de los efectos de la reforma laboral sobre los procesos de destrucción de emparejamientos y reempleo. El análisis de esta sección se limita al caso de trabajadores despedidos.

En el Gráfico 7 presentamos el análisis de sobrevivencia para los períodos de transición entre empleos para antes y después de las reformas de 1984. Las funciones de sobrevivencia indican la probabilidad (como función del tiempo, medido en trimestres), de que un trabajador despedido aún no haya encontrado reempleo formal. Se puede apreciar con claridad que dicha probabilidad es sustancialmente mayor para aquellos trabajadores despedidos antes de 1984. Por ejemplo, la probabilidad de que un trabajador despedido se encuentre sin un nuevo empleo formal después   —219→   de dos años, es casi el doble antes de la reforma que con posterioridad a ella. Esta evidencia se corresponde con la reducción en la duración del paro a partir de la reforma laboral, observada por varios autores.

El Gráfico 8 presenta las funciones de sobrevivencia correspondiente a emparejamientos producidos antes y después de 1984. En este caso, las probabilidades de sobrevivencia de un emparejamiento son también mucho mayores con anterioridad a la reforma. Esto no es casual, ya que la reforma flexibilizó considerablemente la normativa de despidos al expandir el marco de aplicación de contratos temporales.

Las estimaciones muestran claramente que el mercado laboral cambió considerablemente tras la reforma laboral, lo que se vio reflejado en tasas de creación y destrucción de emparejamientos mucho más elevadas. El efecto neto, fue positivo en una primera etapa, reduciéndose el paro de más del 20% al 16%. Sin embargo, tras la recesión de 1992 la tasa de paro creció rápidamente hasta alcanzar un nuevo record. Una posible explicación de este fenómeno es que, en presencia de tan elevadas tasas de destrucción, el empleo agregado se vuelve muy sensible a cambios en la tasa de creación de empleos. El siguiente modelo sencillo de stock-flujo permite apreciar este efecto.

  —220→  

Sea A la población activa total, E(t) la población ocupada en t y D(t) la población activa en situación de paro. Supongamos que la tasa de salida del paro es lt y la tasa de salida de la situación de empleo gt. La evolución del stock de parados viene dada por la siguiente ecuación

D(t) = gtE (t) - ltD(t)

(1)

y teniendo en cuenta que

E(t) = A - D(t)

la ecuación 1 puede escribirse como

(t) = ltA - (gt + lt) D(t)

(2)

Resulta útil considerar el caso en que gt = g y lt = l son constantes. En tal caso, la situación estacionaria se obtienen haciendo D(t) = 0. Esto implica una tasa de desempleo:

(3)

Dividiendo ambos lados de la ecuación 2 por A(g + l), obtenemos

(4)

donde es la tasa de paro en la economía. Esta ecuación implica que la velocidad con que el sistema se ajusta a su nivel estacionario de paro depende de la suma de intensidades de reasignación.

La información contenida en las funciones de sobrevivencia hace posible asignar valores a los parámetros g y l. A continuación se describe el procedimiento. Si hd(t) es el riesgo de que un emparejamiento empezado hace t períodos y que aún persiste, se destruya con despido, la probabilidad de seguir empleado después de t períodos está dada por

y la densidad de despidos en t viene dada por

  —221→  

En un estado estacionario, la tasa de destrucción de emparejamientos satisface:

(5)

Véase que la tasa de destrucción se expresa como una media ponderada de las tasas de riesgo de destrucción por despido. Usando esta definición, obtenemos

(6)

De la misma manera si hc(t) es la probabilidad de salir de una situación de ausencia de emparejamiento, utilizando un razonamiento similar podemos escribir la tasa de creación l como:

(7)

A fin de aplicar este modelo empíricamente, es necesario identificar las funciones hd(t) y hc(t). Existen tres motivos de destrucción de emparejamiento: el despido, las bajas voluntarias y las bajas por pase a situación de retiro. Por otra parte existen dos motivos por los cuales un trabajador puede salir de la situación de ausencia de emparejamiento: la creación de un nuevo emparejamiento o el pase a situación de pensionista. Las funciones de riesgo de despido han sido estimadas a partir de la muestra de afiliados. Para el caso de destrucción de emparejamientos, el incorporar las bajas voluntarias como riesgo adicional supondría equipararlas a las correspondientes a despido. Hay dos motivos claros por los cuáles han de ser tratadas de manera diferente. En primer lugar, son bajas que normalmente tienen un alta asociada y que no involucran pasar por el paro. En segundo lugar, es posible que estas nuevas altas tengan menor riesgo de despido que las correspondientes a un trabajador que ingresa al mercado de trabajo o que ha sido previamente despedido. En ausencia de mayor información, trataremos a las nuevas altas como si fueran continuación del emparejamiento anterior. Con esta definición,   —222→   dichas bajas no formarían parte de la función de riesgo utilizada en el cálculo. De la misma manera consideramos a las situaciones de desempleo por renuncia voluntaria del empleo anterior.

En cuanto a las bajas por retiro, a fin de simplificar el análisis y evitar la necesidad de tener en cuenta la edad de los individuos en cada emparejamiento, supondremos que hay una tasa exógena s de pase a retiro y que en el estado estacionario analizado los retiros totales se compensan con entradas nuevas a la población activa, permaneciendo así esta última constante. El valor de s utilizado es tal que la duración media antes del retiro es 40 años (160 trimestres). El riesgo de retiro se supondrá entonces independiente del riesgo de despido. Estos supuestos tienen por objetivo simplificar el análisis pero es factible introducirlos en un modelo expandido. Es importante tener en cuenta que por todo lo expuesto, los resultados que presentamos a continuación no han de interpretarse como estimaciones precisas sino más bien como una indicación de órdenes de magnitud.

Teniendo en cuenta las bajas por despido y pase a situación de retiro, las ecuaciones 6 y 7 pueden reescribirse así:

donde , utilizando como intervalo de tiempo unitario el trimestre y donde la función hd(t) corresponde a la función de riesgo de despido estimada para el caso de destrucción de emparejamientos, y hc(t) corresponde a la función de riesgo de salida de una situación de ausencia de emparejamiento por despido, o creación de emparejamientos por despido. Dado que la función ha sido estimada sólo para los primeros 30 trimestres de un emparejamiento, hacemos un supuesto para la destrucción a partir de los 30 trimestres que explicamos más abajo.

Finalmente es necesario aproximar la integral de las funciones de sobrevivencia S(t) ajustadas para la tasa de retiro exógena y para cada uno de los casos (reempleo o destrucción) utilizando la información de las funciones de sobrevivencia estimadas. Si la estimación se realiza   —223→   hasta el período T, separamos la función de sobrevivencia como sigue:

	Emparejamientos		Ausencia de Empleo
	Esperanza de Vida	Tasa de destrucción	Esperanza de Vida	Tasa de destrucción
Antes de 1984	55,0	1,8%	16,0	6,2%
Después de 1984	21,0	4,8%	7,3	13,8%

Para el primer sumando utilizamos la siguiente aproximación:

donde St, son las tasas de sobrevivencia estimadas para cada uno de los períodos.

Para t ≥ T tomamos h(t) = h(T), por lo que

En definitiva la aproximación que utilizamos es:

Para h(T) hemos utilizado un promedio de los últimos cinco períodos.

De esta manera podemos estimar las esperanzas de vida de un emparejamiento o de una situación de ausencia de emparejamiento para antes y después de la reforma de 1984. En el Cuadro 3 presentamos los resultados obtenidos. Los resultados indican un aumento extraordinario en las tasas de destrucción de emparejamientos y de reempleo, mostrando el tremendo grado de aumento de la intensidad de reasignación.   —224→   Esto sugiere que la presencia de contratos temporales agrega un componente muy elevado de volatilidad al empleo agregado en España.

La evidencia proveniente de la EPA o del INEM indica un aumento de la tasa de rotación en el mercado de trabajo español a partir de la reforma en la legislación introducida en 1984. Esta mayor volatilidad del empleo neto sólo puede ser causada por una mayor volatilidad de las tasas de creación o destrucción de empleo.

En este artículo hemos documentado las características de los procesos de destrucción de empleos y de reempleo mediante el análisis de datos de la Seguridad Social. Estos datos han sido poco explotados para el análisis del mercado de trabajo. En base a registros en la Seguridad Social de una muestra aleatoria de afiliados hemos construido incidencias de emparejamiento y ausencia de emparejamiento para el período 1978 - julio de 1993. Nuestro análisis sugiere que tanto las tasas de destrucción como de reempleo aumentaron considerablemente a partir de la reforma. En particular, la elevada tasa de destrucción de emparejamientos hace que el empleo agregado se vuelva muy sensible a cambios en la creación de nuevos empleos.

El análisis presentado es preliminar y puede ser mejorado en muchos aspectos. En particular, se ha analizado cada emparejamiento aisladamente. El análisis simultáneo de todos los emparejamientos de un trabajador permitirá introducir heterogeneidad no observada en el análisis estadístico.

Nos hemos limitado también a un análisis puramente estadístico descriptivo de los flujos de creación y destrucción. Esto no constituye un buen sustituto del análisis de modelos microeconómicos y macroeconómicos para evaluar el impacto de las reformas sobre el comportamiento individual y agregado. Esperamos que nuestro análisis sea un punto de partida para la formulación de hipótesis que sirvan de guía para el diseño de dichos modelos.

La base de datos utilizada proviene de una muestra aleatoria del   —225→   Fichero Técnico de la Seguridad Social extraída en julio de 1993 para el Centro de Estudios Avanzados en Economía de la Universidad Carlos III.

La muestra original corresponde a unos 700.000 afiliados, y se detallan todas las incidencias de altas y bajas en la Seguridad Social de cada uno de estos trabajadores. La información que se utiliza es el sexo, el grupo de tarifa de cotización, la fecha de nacimiento, el motivo de alta o baja, el régimen de cotización, y el código de la cuenta de cotización (empresa, INEM o pensionista). A partir de esta muestra general se extrajo una muestra aleatoria y se depuraron las incidencias para tener en cuanta únicamente emparejamientos de estos trabajadores con empresas concretas. Así se eliminaron todas las incidencias de bajas por enfermedad, períodos de cotización por parte del INEM (que corresponde a períodos en que el trabajador está cobrando el Seguro de Desempleo y otros) e incidencias de trabajadores autónomos (mediante el grupo de tarifa y el régimen de cotización).

En el Cuadro A.1 se describen los emparejamientos y sus principales características de la muestra restringida Los emparejamientos incluidos corresponden aproximadamente a 15.000 trabajadores durante el período 1973-1992. Dado que los datos anteriores a 1978 no son completos, hemos agrupado a todos los emparejamientos anteriores a esta fecha en un solo grupo. En el caso de emparejamientos se indica el motivo de baja (terminación del emparejamiento), mientras que en el caso de ausencia de emparejamientos se indica el motivo de salida del emparejamientos anterior (no se incluye baja por pase a situación de pensionista, porque en estos casos el trabajador se retira del mercado de trabajo). En ambos casos se incluye el número de incidencias censuradas por la derecha (aquellas que al cierre de la muestra no habían terminado).

Las variables explicativas se construyen de la siguiente manera:

Edad: Es la edad del trabajador en el momento de entrada a un período sin emparejamiento o destrucción del emparejamiento.

Sexo: Es una variable ficticia que toma el valor 1 si el trabajador es hombre y 0 si es mujer.

Quall-Qual4: Variables que describen la cualificación del trabajador Quall recoge los grupos de tarifa 1 (Ingenieros, licenciados y afiliados), 2 (Ingenieros técnicos, peritos, ayudantes titulados y asimilados) y 3 (Jefes administrativos y de taller y asimilados). QUAL2 recoge los grupos de tarifa 4 (Ayudantes no titulados y asimilados), 5 (Oficiales administrativos y asimilados) y 6 (Subalternos y asimilados). QUAL3 recoge los   —226→   grupos de tarifa 7 (Auxiliares administrativos y asimilados) y 8 (Oficiales de primera y segunda asimilados). Y por último QUAL4 recoge los grupos de tarifa 9 (Oficiales de tercera y especialistas y asimilados), 10 (peones y asimilados), 11 (trabajadores de 17 años) y 12 (trabajadores menores de 17 años).

	Emparejamientos		Ausencia de Emparejamientos
Descripción incidencia:
Baja por Despido	32.213	(55,9%)	20.720	(70,9%)
Baja Voluntaria	14.716	(25,6%)	6.110	(20,9%)
Baja Pensionista	870	(1,4%)
Censurado	9.814	(17,0%)	2.274	(8,1%)
Sexo:
Hombres	38.703	(67,1%)	19.063	(65,3%)
Mujeres	18.956	(32,9%)	10.141	(34,7%)
Cualificación:
Alta	5.954	(10,3%)	2.811	(9,6%)
Media Alta	7.793	(13,5%)	3.645	(12,5%)
Media Baja	16.133	(28,0%)	8.118	(27,8%)
Baja	27.779	(48,2%)	14.630	(50,1%)

Quar0-Quar62: Trimestre de referencia del emparejamiento. Corresponde a la fecha de entrada al desempleo o de destrucción del emparejamiento. Esta es una variable explicativa dependiente del tiempo, que intenta recoger la variación cíclica de las tasas de riesgo de destrucción de los emparejamientos.

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The analysis of data for the Spanish labor market, coming from Encuesta de Población Activa, EPA (Survey of Active Population EPA), or Instituto Nacional de Empleo, INEM (National Institute of Employment), shows an increase in the variability of job creation and destruction flows starting around 1985, a fact that may be possibly associated with the extension of temporary job legislation and other reforms introduced in the labor market in 1984. Using data from the Fichero Técnico Seguridad Social (Technical File of Social Security) we analyze and quantify cyclical changes and structural differences in job creation and destruction before and after the reforms. We present estimations that suggest that the level of labor rotation would have doubled after the reform of 1984.

OCDE

Este es un trabajo muy instructivo e interesante que viene a mejorar nuestro conocimiento sobre el funcionamiento del mercado de trabajo   —228→   español y, en particular, del problema del desempleo en España. Los resultados obtenidos verdaderamente ayudan a entender lo que ha pasado en el mercado de trabajo español en la última década y media, con especial énfasis en la reforma laboral de 1984. Es de agradecer la utilización de una base de datos importante a la hora de analizar la problemática del empleo: los Registros de los Afiliados a la Seguridad Social. Base de datos que, como indican los autores, está poco explotada y dispone de información muy valiosa, y espero que en el futuro inmediato muchos investigadores hagan uso de ella.

El trabajo utiliza una muestra aleatoria de los Registros de la Seguridad Social, donde se tienen el historial laboral de los individuos con altas y bajas. Así en cada momento de tiempo se tiene los individuos que están de alta en la Seguridad Social, al estar trabajando, y los individuos que están de baja (habiendo estado en alta en un momento anterior). Los autores entonces construyen dos series: una serie de duración de emparejamientos y otra serie de duración de ausencia de emparejamientos. La última serie es sólo en el caso de períodos entre emparejamientos. Seguidamente, mediante un modelo de duración, suponiendo riesgos proporcionales, pasan a estudiar las tasas de riesgo. Así calculan la tasa o probabilidad de que un emparejamiento termine (destrucción de emparejamientos), y la tasa a la que períodos entre emparejamientos finalizan (creación de emparejamientos cuando hubo un emparejamiento previo: reempleo).

Calculadas las funciones de riesgo y haciendo uso de las variables ficticias dependientes del tiempo, introducidas en el proceso de estimación, presentan la evolución temporal de estas tasas de riesgo (Figuras 3 a 6). De ellas cabe destacar, primero, el comportamiento marcadamente pro-cíclico de la tasa a la que un emparejamiento termina y de la tasa a la que períodos entre emparejamientos finalizan, en los casos de baja voluntaria. Segundo, la tasa de terminación de períodos entre emparejamientos de trabajadores que fueron despedidos es creciente a partir de 1984. Y, en tercer lugar, la tasa de destrucción de emparejamientos cuando la causa de la terminación es por despido presenta un comportamiento moderadamente anti-cíclico.

Finalmente, los autores realizan un análisis de las funciones de sobrevivencia, separando esta entre los períodos anterior y posterior a la reforma laboral de 1984, para analizar el impacto de la reforma sobre la volatilidad del empleo. Los autores comprueban que esta volatilidad a crecido tras la reforma.

  —229→  

Ahora paso a comentar ciertos aspectos menores del artículo que requieren cierta matización desde mi punto de vista. La terminología y el uso de ciertos conceptos en el trabajo pueden llevar a cierta confusión sobre lo que realmente tienen y analizan. En el artículo se utiliza indistintamente los conceptos de creación y destrucción de empleo (página 1, párrafo 4; título sección 3), creación y destrucción de emparejamientos (página 2, párrafo 2; página 6, párrafo 2; página 8, párrafo 3), y destrucción de emparejamientos y reempleo (títulos de las secciones 3.2.1 y 3.2.2). Hubiera sido importante haber mantenido una consistencia en la terminología usada. Igualmente, una clarificación de lo que realmente tienen y de lo que realmente analizan hubiera sido esencial. Desde mi punto de vista la terminología más adecuada hubiera sido referirse a lo que realmente tienen en su base de datos y a lo que realmente calculan, esto es, tienen series de duración de emparejamientos y de duración de períodos entre emparejamiento y calculan las tasas de destrucción de emparejamientos y de reempleo.

En la terminología comúnmente utilizada (Blanchard y Diamond. 1990; Burda y Wyplotz, 1994; Davis y Haltinwanger, 1990, 1992, entre otros) se distingue entre los flujos de puestos de trabajo («job flows») y los flujos de trabajadores («workers flows»). Los primeros incluyen los flujos de creación, creación de nuevos puestos de trabajo (vacantes y emparejamientos entre trabajadores y nuevos puestos de trabajo) y los flujos de destrucción, que es cuando el puesto de trabajo desaparece. Mientras que los flujos de trabajadores incluyen los flujos de salida del desempleo, Uout (flujos del desempleo al empleo y a la inactividad, UE+UN), los flujos de entada en el desempleo, Uin (flujos al desempleo desde el empleo y la inactividad, EU+NU). También se incluyen en los flujos de trabajadores, los flujos de salida del empleo, Eout, o separaciones, S, que se componen de los flujos del empleo al desempleo, EU, a la inactividad, EN, y los flujos empleo-empleo, EE (entendidos como individuos que van de un puesto de trabajo o empleo a otro sin pasar por el desempleo o la inactividad). Y, finalmente, los flujos de entrada en el empleo, Ein, o colocaciones, H, que se componen de los flujos al empleo del desempleo, UE, de la inactividad, NE, y los flujos empleo-empleo.

Los flujos de colocaciones son flujos de creación de emparejamientos, las cuales pueden provenir de la creación de nuevos puestos de trabajo, y de la ruptura de un emparejamiento, en la que el puesto de trabajo no se destruye y se empareja con otro trabajador. Los flujos de separaciones son flujos de destrucción de emparejamientos, que pueden   —230→   provenir de la destrucción de un puesto de trabajo o simplemente de la terminación de un emparejamiento en la que el puesto de trabajo no se destruye.

En esta terminología comúnmente aceptada los conceptos de creación y destrucción de empleo se refieren a empleo como puestos de trabajo. Los autores no siguen esta terminología y en la página 2 (párrafo 2) indican que «dado que la base de datos se centra en el historial de individuos, no permite identificar los flujos de creación y destrucción de puestos de trabajo». Así pues, cuando los autores hablan de creación y destrucción de empleo, la palabra empleo debe entenderse como individuos que tienen un puesto de trabajo, es decir, que están empleados. Es decir, están hablando de Ein y/o colocaciones y de Eout y/o separaciones. Probablemente hubiera sido mejor usar los términos de creación y destrucción de emparejamientos, como hacen otras veces en el texto.

Además, existe un problema adicional con la creación de emparejamientos, ya que no incluye realmente todos los emparejamientos o colocaciones. Los autores disponen de una serie de duración de períodos entre emparejamientos, por lo que cuando calculan la tasa o probabilidad de que el período entre emparejamientos, por lo que cuando calculan la tasa o probabilidad de que el período entre emparejamientos termine no obtienen la tasa de creación de emparejamientos ya que su serie no recoge los individuos que entran por primera vez a trabajar, pues estos nunca tuvieron un emparejamiento anterior¹¹⁰. En realidad calculan la tasa de reempleo. Los autores, también utilizan el término tasa de reempleo, que es más adecuado desde mi punto de vista, pero por todo el texto lo identifican con creación de empleo o creación de emparejamientos.

En resumen, los autores tienen una serie de duración de emparejamientos y calculan la tasa de riesgo de que el emparejamiento termine, por lo que obtienen la tasa de destrucción de emparejamientos. Igualmente, con la serie de duración de períodos entre emparejamientos calculan la tasa de reempleo, que es una parte de la creación total de emparejamientos o de las colocaciones totales, pues no incluye los emparejamientos o colocaciones de individuos que no han trabajado anteriormente. Finalmente, cabría preguntarse si sus series recogen los individuos que pasan de un puesto de trabajo a otro rompiendo un emparejamiento y creando otro.

  —231→  

Con respecto al modelo y al proceso de estimación, los autores estiman el modelo de duración desglosando entre las incidencias por baja voluntaria y por despido. Hubiera sido de agradecer la presentación de un test que indicara que los datos apoyan dicho desglose (por ejemplo un test de la tasa de verosimilitud), ya que, aunque de los resultados finales se desprende que este sería el caso, en el proceso de estimación probablemente decidieron este desglose una vez realizado un test que lo apoyara. En el texto se indica que no se incluye una constante en los modelos estimados sin presentar ninguna justificación. ¿Es esto debido a la función de riesgos escogida?

En la literatura sobre los modelos de duración hay una amplia discusión sobre la selección o especificación de la función de riesgo y de los efectos que diferentes especificaciones pudieran tener en los resultados (Lancaster, 1979; Lancaster and Nickel, 1980; Narendranathan and Steward, 1991, 1993; y Ridder, 1987). En el artículo no hay ninguna referencia a los posibles problemas de la especificación escogida (modelos de riesgos proporcionales en los que la función de riesgo es separable), excepto la nota 5. Igualmente no se presenta ningún test de contraste de especificación.

Los resultados indican que la probabilidad de reempleo no es diferente entre un individuo con un alto nivel de cualificación y un individuo de bajo nivel de cualificación, en el caso de baja previa por despido. Luego, los individuos con alto nivel de cualificación, al ser despedidos llevan consigo una imagen o estigma (Qué hay de malo con alguien tan preparado que es despedido?) tan negativo que les iguala en su probabilidad de reempleo a aquellos individuos con un bajo nivel de cualificación.

El resultado de que la probabilidad de destrucción de emparejamientos se reduce considerablemente con la edad (3% por año) es un resultado que viene a confirmarse por el hecho de que los contratos temporales son principalmente de gente joven (y mujeres) y además producen una mayor rotación laboral, por lo que la duración de un emparejamiento aumentará con la edad (esto es, la probabilidad de destrucción se reducirá con la edad).

En el texto, se indica que las mujeres tienen un mayor grado de rotación involuntaria. Esta afirmación, en base a los Cuadros 1 y 2 parece errónea, pues la tasa de reempleo es un 13% mayor para los hombres (Cuadro 1) y la tasa de destrucción de emparejamientos es un 13% mayor para las mujeres (Cuadro 2).

  —232→  

En el cálculo de las funciones de sobrevivencia y de las esperanzas de vida de un emparejamiento y de un período entre emparejamientos antes y después de la reforma, es una lástima que la base de datos utilizada no permita distinguir entre contratos temporales y contratos permanentes, pues probablemente son los primeros los que han incrementado la volatilidad del empleo y reducido las esperanzas de vida.

Los autores restringen el análisis a los casos de trabajadores despedidos sin argumentar las razones de su elección. En los casos por baja voluntaria es donde se da el comportamiento marcadamente pro-cíclico, tanto en la destrucción de emparejamientos como en el reempleo, y son el 25% y el 21% de las incidencias (Cuadro A.1).

Se concluye en el artículo que la elevada tasa de destrucción hace que el empleo agregado se vuelva muy sensible a cambios en la tasa de creación de nuevos empleos. En el Cuadro 3, la tasa de destrucción de emparejamientos es claramente menor que la tasa de reempleo. Además, el reempleo es sólo una parte de la creación de emparejamientos.

Al final de la sección 4 no se discute sobre las implicaciones de la mayor volatilidad. ¿Ha reducido el desempleo de larga duración? o, sin embargo, esa mayor volatilidad se centra en ciertos grupos (por ejemplo, individuos que participan por primera vez, individuos que se mueven de empleo a empleo)?

Para terminar, en el Apéndice se indica: «Así se eliminaron todas las incidencias de bajas por enfermedad, períodos de cotización por parte del INEM (que corresponde a períodos en que el trabajador está cobrando el Seguro de Desempleo y otros». De esta frase se desprende que eliminan las bajas de individuos que pasan al desempleo recibiendo subsidios por desempleo. Claramente, esto no puede ser el caso, por lo que esta frase conduce a muchas dudas y posibles malas interpretaciones. Me imagino que se refieren a períodos de alta en que el trabajador cobra subsidios y está dado de alta (¿en el INEM?).

Blanchard. J. O. and Diamond, P., 1990. The Cyclical Behaviour of the Gross Flows of U. S. Workers, Brookings Papers on Economic Activity, 2, 85-155.

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  —233→  

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Lancaster, T., 1979; Econometric Methods for the Duration of Unemployment, Econometrica, 51 (6), 161-76.

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Ridder, G., 1987, The Sensitivity of Duration Models to Misspecified Unobserved Heterogeneity and Duration Dependence, University of Amsterdam, Department of Actuarial Science and Econometrics, mimeo.

Universidad del País Vasco

Recientemente ha habido un interés creciente por la dinámica de los flujos de puestos de trabajo y de los flujos de trabajadores, con un especial énfasis en sus características cíclicas. El principal objetivo de estos trabajos es entender el funcionamiento del mercado de trabajo descomponiendo los cambios en los niveles de empleo y de paro en creación y destrucción de puestos de trabajo y examinando sus variaciones a lo largo del ciclo económico.

Este artículo contribuye a esta línea de investigación estudiando la rotación de trabajadores en el mercado de trabajo español. Los trabajos sobre el caso español tienen una importancia especial porque en las dos últimas décadas el mercado de trabajo español ha sufrido grandes cambios estructurales e institucionales. Otro mérito de este artículo es que usa una base de datos microeconómica y los métodos microeconométricos apropiados, evitando, por tanto, los problemas de agregación usuales en los análisis de datos macroeconómicos. También distingue entre abandonos voluntarios, despidos y jubilaciones en las salidas del empleo y por la causa de terminación del empleo anterior (esto es, abandonos voluntarios y despidos) en las entradas al empleo. Estas distinciones son importantes porque la motivación de cada tipo de separación puede ser diferente y, por tanto, conducir a una visión menos precisa   —234→   cuando se agrupan todas las separaciones. En consecuencia, pienso que este artículo se ocupa de un tema importante y el enfoque es apropiado.

Los autores estiman las tasas de riesgo de colocaciones y separaciones entre trabajadores y empleadores utilizando datos de los registros administrativos de la Seguridad Social. Las observaciones de la muestra se construyen para cada período de empleo y cada período de desocupación. Los trabajadores de la muestra experimentan, como media, algo más de cuatro períodos de empleo. Por tanto, la muestra basada en los períodos de empleo incluye una alta proporción de empleo temporal, y produce una sobrerrepresentación de trabajadores con contratos temporales. Los autores no tienen en cuenta este hecho.

La principal conclusión del artículo es que el mercado de trabajo español es más dinámico desde 1985, lo que se manifiesta en el aumento de colocaciones y separaciones, que se deben fundamentalmente a la mayor flexibilidad que permiten los contratos temporales.

Para evaluar los resultados de los autores, es útil comenzar con una descripción del mercado de trabajo español antes y después de 1984. Antes de 1984, la mayoría de los contratos de trabajo eran contratos indefinidos con altos costes de despido. Por el contrario, desde 1984 la mayoría de los nuevos contratos (más del 90%) han sido temporales con una duración máxima de tres años y con bajos costes de despido. Además, la probabilidad de que un contrato temporal se convierta en indefinido parece ser extremadamente baja. Dados estos hechos, podemos suponer razonablemente que el mercado de trabajo antes de mediados de los ochenta estaría caracterizado por bajas tasas de colocaciones y de separaciones que se derivan de los altos costes de despido, mientras desde mediados de los ochenta estaría caracterizado por altas tasas de colocaciones y de separaciones, que se derivan de la existencia de una alta proporción de trabajadores con contratos temporales y de los bajos costes de despido asociados a estos contratos.

Los resultados están basados en modelos de duración del re-empleo y de la destrucción de la relación laboral. La variable de interés principal es la que captura el comportamiento cíclico. Se espera que esta variable muestre las tasas de riesgo para cada año una vez desconectado el efecto de la duración (que se captura por las tasas de riesgo en el escenario base). En este artículo, la variable cíclica se representa mediante el año en el cual comienza el período de empleo o de desocupación. Bajo mi punto de vista, un conjunto de variables ficticias que representan el año de inicio del período no pueden capturar los efectos del ciclo económico,   —235→   puesto que captura, en su lugar, el efecto del tipo de contrato y de la duración. Esto es, los contratos que comenzaron antes de la reforma son probablemente indefinidos y los que comenzaron después de la reforma son, en su mayoría, temporales. El conjunto de variables ficticias temporales adecuado debería representar el año en cada período, independiente de la duración del período de empleo. El valor de estas variables es uno para el año en que se produce el reempleo o la separación y cero hasta entonces.

A la hora de interpretar el efecto cíclico hemos de ser cuidadosos por la confusión de tal efecto con los efectos del aumento de los contratos temporales durante el período 1985-92. En este período la economía y el empleo crecieron, pero también creció la proporción de trabajadores con un contrato temporal. En estas circunstancias debe ser difícil separar estos dos efectos. Creo que podría ser útil incluir la proporción de contratos temporales en cada período como variable explicativa o examinar separadamente las características de la rotación de los trabajos temporales y de los indefinidos para obtener una mejor medida de los efectos cíclicos. Por supuesto, en este caso, habría que considerar que la evolución de cada tipo de contrato con respecto al ciclo económico es endógena.

Otra cosa que los autores deberían desarrollar es la discusión sobre la literatura en este campo y la comparación cuidadosa de sus resultados con los obtenidos en otros trabajos referidos a otros países. En el tema que se analiza en este artículo, es importante comparar los resultados sobre distintos países, teniendo en cuenta, al mismo tiempo, las diferencias estructurales entre los mercados de trabajo de tales países. Esto ayuda a mejorar las interpretaciones y a evaluar el grado de acierto de las diversas teorías existentes.

Finalizaré con varias sugerencias. En primer lugar, el análisis más adecuado para entender el funcionamiento del mercado de trabajo sería examinar los flujos de trabajadores y de puestos de trabajo simultáneamente. Algunos estudios recientes han mostrado que la relación entre la dinámica de ambos tipos de flujos es más compleja de lo que se había pensado. Por tanto, cuando se mira sólo a un tipo de flujo, me temo que corremos el peligro de obtener una visión equivocada, lo que puede ser peor que no tener ninguna visión. No sé si hay bases de datos que contengan ambos tipos de flujos. Sin embargo, estoy seguro de que es posible combinar varias bases de datos con este propósito.

En segundo lugar, dada la extensión de la base de datos utilizada en   —236→   este trabajo, creo que los autores deberían extender su análisis, por ejemplo, realizando estimaciones separadas para cada grupo de edad y sexo. Creo que esto podría ser útil porque hay un número no despreciable de flujos desde y hacia inactividad y porque las razones de estos flujos pueden ser diferentes por edades y sexo. Además, los flujos desde y hacia la inactividad tienen su comportamiento cíclico propio y diferente al de otros flujos. En este sentido, el artículo podría haber sido más informativo si se hubiera centrado en una muestra de trabajadores varones en edad de trabajar.

Por último, otro aspecto interesante que debería ser investigado en mayor detalle utilizando esta base de datos sería medir el grado en el que la rotación está concentrada en ciertos grupos de trabajadores. Pienso que este aspecto tiene una relevancia especial para la política económica.

Samuel Bentolila señala que dada la heterogeneidad que ofrecen los datos de tipo microeconómico, sería interesante explorar algunas cuestiones como el comportamiento según características familiares, si el trabajador cobra o no subsidio de desempleo, o si poseía o no un contrato fijo. Las diferencias de comportamiento entre sectores pueden ser importantes e interesantes, tal como sugieren resultados de otros trabajos en temas similares, y también, aunque en menor medida si se han incorporado los sectores, las diferencias regionales. Cuestiona pues por qué estos aspectos no se han analizado.

También comenta que los patrones cíclicos coinciden en el tiempo en algunos casos con el cambio de régimen, lo que puede llevar a que el cambio en el nivel de empleo del estado estacionario sea distinto al comportamiento en la transición; el período de ajuste, si la empresa no tiene la proporción de trabajadores temporales que desea, puede estar marcado por una período de alto despido de trabajadores fijos y fuerte contratación temporal, muy por encima del valor de largo plazo. Es probable pues que la estimación del elemento cíclico sufra problemas de identificación.

Antoni Zabalza comenta que la coincidencia en el tiempo de la puesta en práctica de los nuevos contratos y la fase expansiva de la economía española dificultan identificar el impacto de cada uno de estos   —237→   aspectos, y cuestiona si los cambios observados son debidos no tanto a la introducción de los nuevos contratos como al momento expansivo de la economía.

Francisco Pérez pregunta si la base de datos permitiría estudiar posibles comportamientos cíclicos diferenciados según niveles de cualificación.

Miguel Ángel García Cestona comenta que si la base de datos permitiera identificar empleos del sector público y privado sería de gran interés introducir este nivel de análisis en el trabajo, dado que en este período una parte importante de la creación de empleo proviene del sector público, y éste puede responder en menor medida a una flexibilización del mercado laboral.

Omar Licandro sugiere que los modelos de vintage (generaciones de capital) pueden ser muy adecuados para captar la asimetría que se observa en la destrucción rápida y la creación lenta de empleo. En recesiones se destruyen empleos poco productivos, mientras que la creación está asociada a capital más productivo que necesita poca contratación. Pregunta si se han detectado asimetrías en las funciones de riesgo en la parte expansiva y contractiva del ciclo. También cuestiona si las empresas destruyen y crean empleo en bloque o si cada empresa lo hace de forma estocástica.

Juanjo Dolado señala que el salto en la tasa de salida a los 36 meses debería ser más espectacular de lo que se observa. Al respecto Samuel Bentolila comenta que en general los contratos temporales no se apuran.

Hugo Hopenhayn agradece especialmente el trabajo de los comentaristas e inicia sus respuestas dirigiéndose a Namkee Ahn. Comenta la imposibilidad de extender el trabajo a un estudio de creación y destrucción de puestos de trabajo y no de emparejamientos, dado que solo se dispone de una muestra aleatoria del historial de trabajadores, siendo imposible seguir la evolución de puestos de trabajo enlazados. La proporción de emparejamientos con tipo de contrato temporal es muy alta, no porque el número de trabajadores temporales esté sobre representado respecto a su proporción en la población, sino porque los emparejamientos temporales son previsiblemente más numerosos que los puestos de trabajo temporales. La probabilidad de observar un emparejamiento que corresponda a un trabajador temporal es por lo tanto mucho más alta que la media de trabajo temporal en la población. Sin embargo es cierto que la muestra tiene algunos sesgos, como es la mayor   —238→   presencia de emparejamientos recientes, que tienden a tener mayor proporción de contrato temporal, y en ese sentido podría haber una sobre representación de trabajo temporal.

No parece posible separar el componente cíclico del de ajuste de las empresas. La sugerencia de analizar de forma separada el trabajo temporal y el permanente no se puede llevar a cabo directamente por carecer de esa variable. Se podrían intentar métodos indirectos controlando por sector o región.

En respuesta a los comentarios de Pablo Antolín, Hopenhayn empieza comentando que no se ha trabajado con altas y bajas en lugar de tasas de riesgo, ni se ha trabajado con un modelo binario en lugar de un modelo de duración por problemas de sesgos de selección. Un modelo binario no tendría en cuenta que en la muestra hay una sobre representación de emparejamientos recientes, lo que llevaría a sobreestimar las tasas de destrucción.

Considera acertada la sugerencia de realizar contrastes de ratios de verosimilitud para justificar la división del análisis según los factores de destrucción.

También admite que dada la elevada incidencia de bajas voluntarias, el análisis ha sido demasiado simplista; de hecho se dispone de suficiente información para calcular tasas de riesgo de nuevos emparejamientos condicionales a que el emparejamiento anterior hubiera terminado en baja voluntaria versus despido, y es una sugerencia de gran interés.

Respecto a las observaciones de Bentolila, Hopenhayn comenta que se han explotado todos los aspectos de heterogeneidad disponibles en el Fichero de Afiliados, que no son muchos. La dificultad de explotar otras características de las empresas es que éstas aparecen en otro fichero, las Cuentas de Cotización, pero este fichero no es histórico, es decir sólo incluye las empresas operativas en julio de 1993, y no recoge las empresas que fueron cerrando a lo largo del período analizado, por lo que para una parte importante de la muestra no se puede obtener esa información adicional. Lamentablemente tampoco se puede averiguar si un trabajador está cobrando subsidio de desempleo, aspecto que sería muy interesante. La identificación de la región es más sencilla dado que el propio código identificador de empresa contiene esa información, pero el sector tampoco aparece en la base de datos con la que se ha trabajado.

El problema de identificación del ciclo versus cambio de régimen en los contratos, comentado por Bentolila y también por Zabalza, es de difícil solución. Se han intentado separar los dos efectos incluyendo   —239→   tanto una serie de variables ficticias correspondientes a cada trimestre como también una variable ficticia común a todos los períodos posteriores a 1984. Si el ajuste hubiera sido instantáneo, entonces la serie de variables ficticias habría de capturar los efectos cíclicos. Sin embargo, si el ajuste fuese gradual, el procedimiento no se justificaría. En tal caso poco se podrá decir en ausencia de un modelo que imponga más estructura.

En respuesta al comentario de Pérez, Hopenhayn comenta que la ciclicalidad de distintos niveles de cualificación se podría analizar, aunque hay que tener en cuenta que el trabajador puede variar su nivel de cualificación.

Hopenhayn comenta que la sugerencia de García-Cestona de analizar de forma separada empresas privadas y públicas sería muy interesante, pero tampoco se puede realizar pues esa información no aparece en la muestra utilizada.

Hopenhayn está de acuerdo con Licandro del interés y utilidad en general de los modelos de generaciones de capital, aunque duda que el fenómeno de creación y destrucción de emparejamientos en períodos tan cortos tenga mucho que ver con los ajustes de capital de las empresas, sino más bien con perturbaciones idiosincráticas. De hecho los resultados indican que creación es más volátil que destrucción, al menos en el período más reciente, y ello no se correspondería con la predicción de modelos de generaciones de capital.

En cuanto al comentario de Dolado sobre el salto que se debería observar en los 36 meses, Hopenhayn observa que el aumento es de un 7%, que en términos relativos es un cambio importante pues pasa de 5% a 12%. Añade que la probabilidad de llegar a los 36 meses es muy baja, y que se podría pensar que una parte importante de los que llegan ya han pasado la prueba de la temporalidad.