Mercado de Trabajo

Fedea publica hoy un trabajo de J. I. Conde-Ruiz (FEDEA y UCM), M. García (UCM y Washington University of St. Louis), L. Puch (UCM e ICAE) y J. Ruiz (UCM e ICAE) en el que se desarrolla una metodología para el seguimiento de la afiliación a la Seguridad Social durante la crisis del Covid-19.

Descargar documento

El punto de partida es un trabajo previo de los mismos autores en el que se desarrolla y estima un modelo estadístico de los flujos diarios de afiliación a la Seguridad Social. En el presente documento, el modelo se actualiza y reestima ampliando el período muestral hasta comienzos de marzo y se estima también una variante del modelo que incorpora la demanda diaria de electricidad como variable explicativa. El primer modelo se utiliza para construir una serie contrafactual o de referencia de afiliaciones “sin crisis” con la que comparar la serie observada de la misma variable con el fin de cuantificar el impacto de la crisis del Covid. El segundo se utiliza para realizar predicciones de la evolución de la afiliación en tiempo real teniendo en cuenta la evolución observada del consumo eléctrico, una variable que aporta mucha información sobre la evolución del nivel de actividad y empleo.

El análisis contrafactual se resume en el Gráfico 1 que aparece más abajo. En ausencia de la crisis sanitaria del Covid-19, el mes de marzo habría acabado con nivel de afiliación a la Seguridad Social superior al observado en unas 900.0000 personas, una cifra similar a la caída observada desde el pico de la serie de afiliación, el pasado 11 de marzo. Los autores concluyen, además, que la fuente principal de esa caída de la afiliación es la evolución de las altas, (esto es, el descenso de la nueva contratación más que el cambio en el perfil de despidos), que a su vez atribuyen en buena parte a la no renovación de los contratos temporales de corta duración que han ido venciendo durante el mes.

Gráfico 1: Afiliación observada en el mes de marzo vs. serie contrafactual “·sin crisis” (panel superior), y diferencia entre ambas (panel inferior).

El análisis en tiempo real que se ofrece para la primera mitad del mes de abril en base a los datos disponibles de consumo eléctrico sugiere que la caída de la afiliación se habría ralentizado durante este período. Los resultados se resumen en el Gráfico 2, donde se comparan tres series: i) la serie observada de afiliaciones (hasta final de marzo), ii) la predicción del modelo estimado utilizando los datos reales de consumo eléctrico (con el tramo correspondiente a abril en trazo continuo de color rojo) y iii) la predicción del modelo utilizando una demanda contrafactual de electricidad “sin crisis” basada en el consumo de años recientes.

Gráfico 2:Evolución de la serie diaria de afiliados desde enero de 2020 (trazo azul), la serie estimada (trazo discontinuo) y la predicción hasta el 16 de abril 2020 (trazo rojo) obtenida a partir de los datos diarios observados de demanda de energía eléctrica (en rojo). Se incluye el contrafactual (punteado) con demanda hipotética de energía eléctrica basada en ejercicios recientes.

Buscar

Categorías