¿Subir el salario mínimo destruye empleo?

Economistas de medios y lobbies neoliberales, analistas de empresas de trabajo temporal, portavoces de asociaciones patronales del campo y la ciudad y, por supuesto, los representantes de la extremada oposición al completo, con el Gobernador del Banco de España en cabeza, todos ellos están de acuerdo en que subir el salario mínimo es perjudicial porque destruye empleo. No es novedad, porque en su agenda de prioridades no figura intervenir para proteger los salarios bajos, aunque en el caso del PP sea un tanto contradictorio, porque este partido gobernaba cuando se decidieron las subidas del 8% en 2017 y del 4% en 2018.

Lo más curioso es que la propaganda antisubida no flaquea cuando la subida es pequeña, como la última del 1,6% en septiembre 2021 (un incremento que supondrá a sus beneficiarios quince euros más al mes en el salario bruto, cincuenta céntimos diarios aplicado sólo al último cuatrimestre del año), sino que arrecia con furia catastrofista. Como es previsible que pronto se decida la subida de 2022 y que será otra vez de pocos euros, me adelanto a la próxima embestida con un análisis recopilatorio de lo ocurrido en el empleo con subidas anteriores.

En tiempos de bulos y patrañas conviene verificar lo que se dice, aunque parezca cosa de sabios y proceda de púlpitos eminentes. También por si los profetas tuviesen razón, no vaya a ser que por el empecinamiento de no adherirse a la doctrina y por unos pocos euros que no nos afectan a los analistas fuese a malograrse la recuperación del empleo. Así pues, ahí va la comprobación de lo que dicen los números. No los modelos matemáticos de algunos expertos que, eliminando variable tras variable, imponiendo condición tras condición, torturando los datos hasta que confiesen profetizan el deseado futuro, sino los datos corrientes y molientes que cualquier curioso puede consultar en las fuentes estadísticas básicas del mercado laboral o en Internet. Lo que sigue es extenso porque el argumentario antisubida viene de largo, pero cada cual puede ir saltando hasta el final según su interés.

Prueba de verificación 1: ¿Está demostrado que subir el salario mínimo destruye empleo?

No lo está. Hay autores que sostienen que sí, otros que no y otros que el empleo no baja, sino que sube. Es el caso del último galardonado con el Nobel de economía, David Card, a quien el premio reconoce que, en vez de aplicar obsesivamente a los números un “y si ocurriera” a la carta, realizó estudios naturales de campo, recopilando directamente información de empresarios afectados por un notable incremento del salario mínimo en un estado norteamericano y descubriendo que allí contrataron más trabajadores que en el estado colindante no afectado por la subida. El hallazgo del flamante Nobel no es cosa de frikis. Ya en 2014 una larga lista de alrededor de 600 economistas de prestigio, entre ellos siete premios Nobel, escribieron una carta abierta al presidente Obama apoyando subidas del salario mínimo y explicando que el efecto previsible sería un impulso al empleo.

Por tanto, insistir en que subir el salario mínimo destruye empleo es una teoría desfasada. Según la opinión más reconocida y reciente de expertos economistas de prestigio no hay prueba de que las subidas del salario mínimo destruyan empleo, sino que hay evidencia de que lo impulsan.

A quien le siga chocando que subiendo salarios los empresarios se animan a contratar más no tiene más que pensar en esa lúcida explicación de que al dueño del bar le interesa que la gente tenga salario para gastar en el bar, aunque tenga que pagar un poco más a sus camareros. Así el negocio irá mejor y tal vez contrate más. Un economista explicaría que reforzar esos salarios bajos dinamiza la demanda interna a través del ciclo circular de la renta porque las familias con rentas salariales inferiores tienen más alta propensión al consumo, etc. pero todo eso puede resultar más aburrido.

Prueba de verificación 2: ¿Se ha demostrado que las subidas del SMI en España hayan destruido empleo?

En absoluto. Hay estudios con hipótesis restrictivas e irreales que utilizando modelos matemáticos predicen que “se podría haber creado más empleo”, pero fallan en el punto de partida. Ocurre que para establecer que un colectivo haya podido verse perjudicado por un tratamiento (subida del SMI) hay que compararlo con otro lo más parecido posible al que no se le haya aplicado el tratamiento y observar si ambos evolucionaron de manera diferente. Pero en el caso del SMI, obtener ese segundo colectivo es imposible, porque la subida se aplica obligatoriamente en todo el Estado. Se podría comparar entre CCAA afines si el SMI se aplicara por CCAA, lo que curiosamente defienden ahora los mismos que son partidarios de reforzar el estado central, pero hoy por hoy el ejercicio comparativo es imposible. Después echaremos un ojo a esos efectos regionales supuestamente perniciosos.

El caso es que, como de momento la subida del SMI se aplica a todos los afectados en España, los susodichos expertos los comparan con otros colectivos de no afectados, y ahí empiezan los problemas. Los convenios colectivos están bastante extendidos en España, afortunadamente, aunque la reforma laboral de 2012 pretendía que no lo estuviesen tanto. Pero los trabajadores que perciben el SMI no deben tener convenio, porque carecen de mejora alguna en su sueldo, lo que les convierte en un colectivo especial poco comparable. Ese colectivo especial tiene mayor concentración de inmigrantes, una población difícil de controlar en la EPA por las diferencias que se aprecian con el censo de población, de trabajadores del hogar, con el mismo problema y el añadido de que sus ocupados van en descenso desde largos años atrás, de jóvenes, cuya población es también más proclive a la migración, de trabajadores de ETT, donde se produce muy alta rotación contractual, etc. Y si además la subida es considerable ya es imposible ver nada, porque los estratos a comparar son conglomerados poco homogéneos, están demasiado lejos y son demasiado diferentes. En fin, que resultaría más sensato salir del laboratorio para buscar la verdad, como hace Card, o bien simplemente consultar los datos estadísticos, que proporcionan buena información cuando se quiere ver.

Veamos lo que ocurrió en España, un privilegiado escenario de pruebas entre 2017 y 2019, cuando se produjeron unas subidas del SMI de variada pero notable magnitud, como excepción a lo que venía siendo habitual desde el comienzo de la recuperación de la crisis 2008: en enero 2014 la subida del SMI fue nula, en 2015 subió el 0,5% y en 2016 un 1%; pero en 2017 subió el 8%, un 4% en 2018 y el 22,3% en 2019. Después llegó la pandemia y sería demasiado atrevido relacionar la evolución de las subidas del SMI con el empleo.

En G.1 se ha representado la evolución del PIB, de los ocupados y dentro de estos de los asalariados según la EPA, tomando como referencia el cuarto trimestre de 2016, antes de las subidas relevantes de enero 2017, 2018 y 2019 (representadas en la trama verde del fondo). Se puede observar que, tras las subidas del SMI, el empleo evolucionó sin alteraciones y por encima del crecimiento del PIB. Si se tiene en cuenta que el crecimiento del PIB fue perdiendo fuelle en 2018 y 2019 (se ve mejor en el gráfico G.15) y que sin embargo el del empleo mantuvo su fortaleza, se infiere que las mayores subidas del SMI no afectaron negativamente al empleo, sino que, por el contrario, pudieron haberlo favorecido.

Llevando a un eje más visible las series del PIB, de los asalariados y de los ocupados, en el gráfico G.2, donde se han incluido las rectas de regresión, es perfectamente claro que durante los tres años en que se produjeron las mayores subidas del SMI, el empleo en su conjunto creció por encima del PIB y que el empleo de los asalariados, más afectado a priori por las subidas del SMI, creció acelerando por encima del empleo en su conjunto.

Hay otra importante consideración que explica tan diferentes resultados entre el laboratorio y la realidad. Las graves limitaciones de los modelos predictivos de los expertos antisubidas sobre ese grupo especial poco comparable que es el de los perceptores del SMI, son todavía leves considerando lo restringido del colectivo que analizan. Sacar conclusiones considerando sólo a los ocupados y no los flujos de población y activos, muy variables en determinados estratos, puede llevar a errores de bulto, porque la subida podría empujar a algunos antes ocupados al paro, pero también incorporar al empleo a otros antes inactivos. En este caso se estarían valorando sólo los efectos parciales negativos, pero no los positivos.

En fin, que no se acaba de entender por qué hay que inventarse un modelo matemático explicativo cuyas conclusiones van en contra de la realidad de los datos estadísticos e insistir en que hay que creérselo, venga de donde venga.

Prueba de verificación 3: ¿Se ha demostrado que la política de devaluación salarial haya sido una buena política para el empleo en España?

Todo lo contrario. Se ha demostrado como un rotundo fracaso. En el gráfico G.3 se puede observar cómo durante la crisis 2008 se estuvo destruyendo empleo durante seis años, que cuando se empezaba a remontar se produjo una recaída en 2011 que duró tres años más, a mayor gloria del desembarco de los hombres de negro, y que sólo a partir de 2014 el empleo comenzó a crecer a un nivel positivo. Por los antecedentes estadísticos se diría que el empleo no empezó a remontar en 2014 a causa de las buenas políticas que se aplicaron sobre el mercado laboral para superar la crisis, sino a pesar de ellas. Entre 2007T4 y 2014T1 se destruyeron 3,8 millones de puestos de trabajo y el paro creció hasta los 6,3 millones de 2013T1, con una escalofriante tasa del 26,9%.

La recuperación a partir de 2014T1 tuvo además su lado oscuro. La tasa de temporalidad española, una anomalía dentro de la UE desde décadas atrás, volvió otra vez a crecer -durante las crisis sólo bajó por la mayor destrucción de empleo temporal- y la precariedad y pobreza laboral continuaron extendiéndose hasta que en el Gobierno vieron, por fin, que la política de exprimir a los de abajo no era rentable y empezaron a subir el SMI como señal de que había que virar hacia una política de crecimiento de las rentas salariales para reactivar el consumo y la demanda. En tiempos de Fátima Báñez y Luis de Guindos, por cierto. Se venía de una etapa de recortes impuesta por la troika, pero aplicada con sadismo clasista por el PP. Una de sus diputadas gritaba en diciembre 2012 en el Congreso un histórico “que se jodan” en alusión a lo que deseaba a los parados ante una nueva serie de recortes en sus prestaciones.

Como el mayor sufrimiento de los de abajo se demostró a la postre poco rentable para los de arriba, que perdían clientes, empezaron pues las subidas del SMI. Las dos primeras, hay que insistir, con el PP, un 8% en 2017 y el 4% en 2018. Ya con el PSOE, en 2019, bajo la presión de Podemos, se decidió acometer más en profundidad el problema social, derivado en obstáculo al crecimiento económico, y se decretó una subida del 22,3%, a la que siguió la del 5,5% del Gobierno de Coalición en enero 2020 y la última del 1,6% en septiembre 2021.

Como se veía en G.1 y G.2, se observa también en G.3 que las fuertes subidas del trienio 2017-2019 no afectaron negativamente al crecimiento del empleo, sobre todo teniendo en cuenta que, como se ha comentado, en 2018 y 2019 la coyuntura internacional venía ralentizando el PIB (de nuevo G.15). A partir de la pandemia es difícil valorar si la subida del 5,5% en 2020 pudo tener algún efecto sobre el empleo, pero se ve claramente que la política de evitar el despido tras la crisis de la COVID, en vez de facilitarlo como en la etapa del PP, ha sido espectacularmente positiva.

En el tercer trimestre de 2021, sólo siete trimestres después del inicio de la crisis por la pandemia ya había 64.100 ocupados más que antes (en 2019T4). El balance de la crisis anterior fue que en 2019T4, antes de la COVID, había 751.000 ocupados menos que en 2007T4. Después de doce años ¡48 trimestres! el empleo estaba todavía muy lejos del nivel previo a la crisis 2008.

En suma, las políticas de devaluar los salarios y facilitar el despido aplicadas para salir de la crisis 2008 tuvieron un efecto nefasto sobre el empleo. No se puede saber si otras políticas hubieran tenido mejor resultado, porque eso sería entrar en la misma ciencia-ficción que aquí se cuestiona, pero lo que es indudable es que el efecto de aquella política sobre el empleo fue desastroso desde un punto de vista cuantitativo, sin entrar siquiera en los efectos cualitativos, como la pobreza y precariedad en que sumieron a buena parte de los asalariados, lo que se comenta a continuación. Por otro lado, a toro pasado sí se puede afirmar con rotundidad que la política de evitar los despidos durante la crisis de la COVID ha sido extraordinariamente positiva.

La nueva crisis por la pandemia ha confirmado que es difícil predecir el futuro, con las subidas del SMI o con cualquier otra cosa. Es igualmente azaroso revisar el pasado para predecir lo que habría podido ser, pero lo que es claro es que no se debería distorsionar o inventar el pasado. Tomar lecciones de lo ocurrido y no persistir en el discurso de los errores parece de cajón. Relevantes personajes foráneos que antes recetaban austeridad están en ello, pero en España, a los predicadores de la devaluación salarial, parece que les cuesta rectificar.

Prueba de verificación 4: ¿Las subidas del SMI han sido efectivas para paliar la pobreza y la precariedad laboral?

A la vista de los datos estadísticos que miden la desigualdad salarial, rotundamente sí. Como se observa en G.4, donde se representa la evolución de los salarios por deciles (tramos de la población asalariada ordenada en 10 porciones según su salario) desde que hay datos disponibles y hasta antes de la crisis COVID. Se observa que el 50% de los asalariados de abajo pagó la factura de la crisis 2008 en relación inversa a su nivel de ingresos, que los asalariados del 20% de abajo quedaron descolgados abandonados a su suerte y que al 10% con salario más alto le fue invariablemente mejor que a los demás. También se observa que a partir de las subidas del SMI se intensifica la convergencia de los salarios de abajo con los demás, que desde que empieza la recuperación del empleo en 2014 evolucionaban demasiado lentamente del nivel al que habían caído.

A la vista del gráfico G.4, hay indicios muy sólidos de que las subidas del SMI entre 2017 y 2019 fueron una herramienta muy útil en la lucha contra la pobreza y la precariedad salarial, que desde la crisis 2008 y hasta 2014 habían evolucionado a niveles extremos. 

Prueba de verificación 5: ¿Se ha demostrado que subir el SMI haya destruido más empleo de jóvenes y de mayores de 45 años en España?

Esta vez va a ser que no. Este argumento recurrente del Gobernador, que se ha extendido como la pólvora, tiene poco fundamento sobre los datos estadísticos reales. El estudio con microdatos en el que basa su afirmación es un nuevo ejercicio de “lo que podría haber pasado” bajo llamativos supuestos teóricos. Por ejemplo, en el caso de los jóvenes es especialmente desacertado efectuar el seguimiento de la población ocupada antes de la subida del SMI sin tener en cuenta lo que podría estar ocurriendo con el resto de la población potencialmente activa, porque en esas edades es cuando la decisión de estudiar o trabajar es más variable. Podría ser que el hecho de percibir mejor sueldo anime a los jóvenes hacia el empleo, que parece ser lo que ocurrió según la EPA.

Percibir mejor salario es un incentivo para transitar hacia el empleo -parece lógico- y puede serlo también para la contratación -si el trabajo está devaluado no se valora-. Lo que está claro es que si faltan trasportistas bajarles el sueldo no es la mejor receta, y que tampoco lo es si se quiere evitar que los jóvenes emigren a otros países, como ocurrió masivamente entre 2008 y 2014 en la crisis anterior. Pero vayamos a los datos observando la tasa de empleo, que, a diferencia del estudio del BDE, no sólo tiene en cuenta el comportamiento de los que estaban en la actividad, sino también el de los que deciden entrar.

En el gráfico G.5 se representa la evolución de la tasa de empleo total (porcentaje de ocupados sobre la población en edad de trabajar), la de los jóvenes, de 16 a 24 años, y la de los de 45 y más años. Se observa claramente que antes de la subida, en verde, las tasas subían de manera similar en los tres grupos. Sin embargo, a raíz de la primera subida en el SMI (los primeros trimestres de las tres subidas de 2017, 2018 y 2019 van en azul oscuro) la tasa de empleo de los jóvenes acelera de manera llamativa su variación (la tasa subió desde el 20,4% de 2016T4 hasta el 25,6% en 2017T3). Tras las subidas siguientes no se produjo ese efecto tan vistoso, pero lo que está claro es que todo a lo largo de las mayores subidas del SMI la tasa de empleo de los jóvenes evolucionó mejor (en 2016T4 la tasa era el 20,4% y en 2019T4 el 25%) que la tasa de empleo total. La tasa de 45 y más años, donde las transiciones entre la actividad y el empleo pueden ser también más intensas, también subió (37,6% en 2016T4 y 41% en 2019T4) más que la tasa global (48% y 50,6% respectivamente). Tras la mayor subida, en enero 2019, y hasta el último trimestre antes de la pandemia (en rojo), las tasas en cuestión evolucionaron también considerablemente mejor que la tasa total, a pesar de la ralentización del PIB.

Por tanto, la realidad de los datos es tozuda, no hay indicios de que las notables subidas del SMI hayan destruido empleo entre los jóvenes de 16 a 24 años ni tampoco entre los trabajadores de 45 y más años, sino todo lo contrario. Las subidas pudieron haber impulsado el empleo en esos tramos de edad, claramente entre los jóvenes. Por otro lado, efectuar un análisis sobre el empleo sin tener en cuenta la evolución de la pirámide de población ni las transiciones entre la actividad y el empleo, como hace el Banco de España, puede ofrecer resultados contrarios a la realidad.

Prueba de verificación 6: ¿Subir el SMI destruye empleo entre las PYMES?

Esta idea, la favorita de CEPYME, se demuestra igualmente discutible. No sería extraño a priori que se detectara que el ritmo de creación de empleo de las empresas con menos trabajadores hubiese ralentizado respecto al de las grandes coincidiendo con las mayores subidas del SMI, porque, como se observa en el gráfico G.6, esa es exactamente la tendencia en el medio y largo plazo (datos de la estadística de Empresas inscritas en la Seguridad Social hasta el último dato de noviembre 2021). Dicho proceso significa que el tamaño de las empresas españolas, en cuanto a su número de trabajadores, crece, lo que entre economistas suele considerarse un fenómeno positivo. Por tanto, una ralentización en la creación de empleo de las PYMES coincidente con subidas del SMI no podría adjudicarse de primeras a un efecto negativo provocado por las subidas.

Pero es que, ni siquiera obviando la decaída continuada de las empresas pequeñas en favor de las grandes, existe fundamento para sostener que las subidas del SMI hayan destruido empleo entre las PYMES. En G.7. se observa que las subidas del SMI durante el trienio 2017-2019, en la etapa más homogénea de crecimiento económico y cuando se produjeron las mayores subidas del SMI, no parecen haber perturbado la evolución del número total de trabajadores de las PYMES (consideradas como tales las de menos de 250 trabajadores).

Por tanto, a la vista de los datos estadísticos no hay indicios de que las subidas del SMI hayan afectado más negativamente a las PYMES. Y se puede añadir que las políticas aplicadas tras la pandemia por el Gobierno de coalición han obtenido un buen resultado en cuanto al mantenimiento del empleo en las PYMES.

Todas las PYMES, excepto las de uno y dos trabajadores, han despegado con fuerza tras la pandemia, como se observa en G.6, aunque no puedan competir con las mayores empresas, cuyo crecimiento está siendo espectacular. En noviembre 2021, las empresas en su conjunto tenían 238.992 trabajadores más que en el mismo mes antes de la pandemia, noviembre 2019. Una cifra que refleja el empuje extraordinario de las empresas más grandes, las de más de 500 trabajadores, que han ganado 251.502 trabajadores, por encima del crecimiento total.

Prueba de verificación 7: ¿Subir el SMI destruye empleo en el sector agrícola?

Esto es verdaderamente difícil de verificar, sobre todo porque el empleo en el sector agrícola ha venido creciendo por debajo del empleo total desde el inicio de la recuperación de 2014 y porque su fluctuación es muy intensa, como se puede ver en G.8. En todo caso, para tranquilidad de los preocupados por el empleo agrícola, el dato de 2021T3 ya estaba por encima de su nivel previo a la pandemia en 2019T3.

Pero con los datos publicados en la EPA se puede afinar un poco más. Por ejemplo, los empresarios del sector de la fresa y frutos rojos de Huelva vienen elevando sus quejas al Gobierno en el sentido de que sus costes laborales están subiendo considerablemente por las subidas del SMI, lo que tiene visos de ser cierto por el perfil de sus trabajadores y porque la subida acumulada desde diciembre 2016 hasta hoy alcanza un 47,3%, y que esas subidas vienen amenazando al empleo en el sector, lo que ya no parece tan creíble por los indicios estadísticos.

En G.9 se representa cómo varió el empleo en 2019, tras la mayor subida del 22,3% en enero 2019, respecto a los datos del año anterior, muy estacionales, durante los trimestres de la campaña de la fresa, el primero y segundo del año. Ahí se observa que, si la ocupación del sector agrícola bajó en el primer semestre un 0,4% a escala nacional, en Huelva subió un notable 24,5%. Si hubiese a priori una relación entre la subida del SMI en enero de ese año y el comportamiento del empleo agrícola en Huelva durante los meses de la campaña de la fresa, sería en el sentido de que la subida favoreció considerablemente el empleo en el sector. Y se observa además que el crecimiento del empleo agrícola en Huelva se animó tras la subida conforme avanzaba la campaña, registrando una subida del empleo del 31,1% en el segundo trimestre.

Por tanto, de nuevo, sobre los datos estadísticos no se detecta que las subidas del SMI hayan provocado pérdidas de empleo en el sector agrícola. Si acaso, en determinados sectores podrían haber impulsado claramente el empleo.

Prueba de verificación 8: ¿Subir el SMI destruye empleo en sectores de baja productividad?

El argumento afirmativo proviene de un estudio de expertos de la empresa de trabajo temporal Randstad. Habría sido extraordinario que una ETT no hubiese encontrado al diablo de los salarios mínimos en sectores de baja productividad, donde aplican salarios lo más bajo posible para obtener mejor negocio. Veremos con datos si lo que afirman es cierto, pero antes unos comentarios.

La productividad puede ser un recurso socorrido de expertos bien pagados por sus opiniones que igual vale para un roto que para un descosido. Como el asunto es un tanto enrevesado, quienes no son economistas desconectan enseguida dejando el campo libre a esos expertos, que se explayan en sus tesis, sin saber frecuentemente por dónde se andan, proporcionando a la prensa liberal titulares muy productivos, pero no para el empleo.

Hablar de productividad, la cantidad de producto en relación con los recursos que se utilizan (trabajo y capital, principalmente) tiene todo el sentido cuando se comenta de la industria, un sector básico para el desarrollo económico. Con el empleo de máquinas y tecnología y organizando bien la empresa industrial se puede incrementar mucho la producción, lo que permite ser más competitivo con el exterior, tener mejor estructura productiva y finalmente obtener mayor riqueza que, si se reparte, lo más difícil de conseguir, contribuye al progreso y al bienestar de todos. El aumento de la productividad permite, por ejemplo, sostener sin problema las pensiones futuras, cosa que suelen olvidar los economistas liberales cuando alertan de que no será posible pagarlas. Si hubiera que pagar hoy las pensiones con lo que se producía hace 50 años sería imposible, desde luego, pero la economía china, inmersa en un proceso acelerado de industrialización, tampoco parece ser hoy lo que era entonces. En resumen ¡bravo pues, por empeñarse en aumentar la productividad en la industria!

Pero otra cosa es hablar de la productividad y medirla en sectores que no sean industriales. Medir la productividad del sector sanitario, por ejemplo, es muy complejo y difícil, para empezar por la dificultad de valorar el propio producto más allá de las convenciones contables. Se puede producir mucho en sanidad y emplear muchos recursos en ella, pero que el sistema de salud sea un desastre porque deje sin atención a buena parte de sus ciudadanos, sea caro, ineficiente, etc., como es el caso de EEUU. Otro ejemplo, uno de los sectores con más alta productividad aparente es el financiero. Con dinero que ni siquiera hace falta que esté dentro del flujo productivo -a menudo procede de rentas acumuladas en el pasado, es decir patrimonio- se puede aumentar mucho la producción con poca gente. O sea que si todos trabajásemos vendiendo derivados financieros ganaríamos mucha productividad, aunque viviríamos en una sociedad un tanto extraña.

Referido a los sectores de baja productividad que señala Randstad Research, ¿cómo se mide o se aumenta la productividad de alguien que cuida ancianos en una residencia privada, que limpia habitaciones en un hotel o que sirve comidas en un restaurante en hora punta? ¿Se debe presionar a esos trabajadores para que produzcan más, es decir, que atiendan más ancianos, limpien más habitaciones o saquen los platos más deprisa, aunque estén ya sobrecargados de trabajo? Y si esto ya fuese imposible ¿habría entonces que bajarles el sueldo? Tales pretensiones de tan aguerridos consejeros podrían devenir contraproducentes para los empresarios que piquen el anzuelo, porque si decae la calidad del servicio, lo que sería previsible, la competencia podría sacarlos del mercado. Salvo que haya mucha gente desesperada, dispuesta a trabajar por muy poco y dejarse la salud en el trabajo, que es la sinopsis argumental de los antisubidas: hay que trabajar más por menos, no se cansan de decir. Los de abajo mayormente, que no yo, deberían apostillar.

Empeñarse en empujar la productividad a través de bajadas reales de los salarios suele ser un despropósito en cualquier sector, pero también mal negocio, porque los trabajadores mal pagados tienen poco incentivo en aumentar la productividad de la empresa. La presión sobre los salarios hacia abajo para aumentar la productividad aplicada al sector servicios puede resultar ya delirante, como hemos visto, pero además es un auténtico drama aplicado como política económica.

Según datos de la última encuesta de estructura salarial de EUROSTAT, el salario medio en 2018 en jornada a tiempo completo en Dinamarca era 5.005 euros al mes, en Francia era 2.946 euros y en España 2.145 euros. Dinamarca tenía en 2020 al 18,1% de sus ocupados trabajando en la sanidad y los servicios sociales, Francia al 14,5% y España al 9,2%. ¿No hay que potenciar esos sectores en España porque tienen menos productividad que los chiringuitos financieros? ¿Y cómo se potencian los sectores deseables para la sociedad, aunque no lo sean tanto para los de arriba, bajando el salario mínimo? ¿Alimentando la pobreza laboral? ¿Si el empleo bajara en esos sectores que señala Randstad, lo que sería negativo, podría estar subiendo la productividad (menos camareros más estresados sirviendo las mismas copas), lo que sería positivo? No hay que olvidar que durante la crisis 2008 creció la productividad por la destrucción de empleo, principalmente temporal.

En fin, que dejar en el aire la amenaza de la pérdida de empleo en sectores de baja productividad por las subidas del SMI puede acabar en un laberinto de difícil salida: aumento de productividad por destrucción de empleo, que ya no sabemos si es favorable o desfavorable, y vuelta la burra al trigo. Todo este galimatías sobre la productividad en el sector servicios, vista la confusión que genera, podría resultar rentable a los intereses de una ETT, pero es menos comprensible que el Gobernador del Banco de España se haya subido entusiasta también a ese carro.

Pero, a lo que vamos, para verificar la aseveración de Randstad, referida al comercio y la hostelería, se han consultado los datos de empleo asalariado del año posterior a la mayor subida, la de 2019, ya que ambos sectores, por dar su empleo mayores bandazos, deberían haber respondido contundentemente a una subida de nada menos que el 22,3% en el SMI desde enero.

En el gráfico G.10 se observa que, tras la subida en enero de aquel año, el empleo asalariado en la hostelería y el comercio (secciones I y G de la CNAE) subió el 3,6% en ambos casos, bien por encima del aumento del total sectorial (2,4%). Por tanto, sobre los datos estadísticos reales, si no hay indicios de que las subidas del SMI hubiesen afectado negativamente al empleo en su conjunto, es todavía menos probable que la supuesta destrucción de empleo por nuevas subidas se hubiese concentrado específicamente en la hostelería y el comercio.

Hay que resaltar que la vigorosa subida del empleo asalariado en 2019 se produjo tras una subida del 22,3% en el SMI desde enero, y que Randstad Research vaticina que si en 2022 el SMI subiera un 5,3% se produciría una destrucción de empleo de 130.000 puestos de trabajo hasta 2023.  Estaría bien que sus expertos publicaran las predicciones de destrucción de empleo de su modelo aplicadas sobre 2019, para comparar con la subida real ocurrida aquel año y reírnos un rato, por no llorar visto el nivel de su análisis. En fin, que el titular sobre los efectos destructivos sobre el empleo en sectores de baja productividad no es para tomarlo en serio.

Como resumen, de nuevo para no variar, sobre los datos estadísticos, las subidas del SMI no tuvieron un efecto negativo sobre el empleo en los sectores de baja productividad, comercio y hostelería, sino positivo, si es que alguna vez hubiese tenido sentido efectuar tal análisis expositivo.

Prueba de verificación 9: ¿Subir el SMI desplaza a los trabajadores hacia el empleo sumergido?

Aventurarse a una declaración así, esta vez por el presidente de la CEOE, sin dato alguno que la sustente, parece como mínimo sorprendente. Hay pocos estudios en España sobre el alcance de la economía sumergida y menos aún sobre el empleo. El grueso de la primera, la economía sumergida, no es del tipo “fontanero propone pagar arreglo sin IVA”, aunque esta sea la imagen que los expertos neoliberales nos meten en la cabeza, sino la colosal ocultación y desviación de fondos de las élites hacia el fraude fiscal, los paraísos fiscales y la corrupción.

Respecto al alcance de lo segundo, el empleo sumergido, ocurre una distorsión similar. Se dice que el empleo sumergido es muy alto en España, pero habría que matizar. Se sabe que hay trabajadores autónomos que no cotizan por todo lo que les correspondería y empresarios que pagan parte del salario en negro, ya sea sistemáticamente o en compensación por horas trabajadas de más para ahorrarse en impuestos y cotizaciones, pero tener a alguien trabajando en negro parece algo más exótico y exclusivo de determinados sectores. Ese tipo de fraude no es fácil de llevar a cabo, porque, afortunadamente, hay una autoridad laboral que vigila y sanciona para que eso no ocurra, aunque, desgraciadamente, con menos medios que en otros países. Justificar que la subida del salario mínimo, la última de quince euros brutos al mes, empuja a los empresarios a saltarse la ley contratando en negro sería propio de un país tercermundista, lo que conviene verificar por si acaso.

Uno de los sectores en los que se considera que el empleo sumergido puede tener mayor peso es el del personal doméstico en los hogares -el 86% mujeres, según la EPA 2021T3-, que correspondería a la actividad “T” que a los efectos es la rama 97 de la Clasificación Nacional de Actividades Económicas (CNAE), porque en la 98 la EPA no detecta ocupados. Hay que mirar pues en “Actividades de los hogares como empleadores de personal doméstico, rama 97 o sección T.

La medición del empleo según la EPA proviene de la información suministrada por los encuestados incluidos cada trimestre en una muestra, mientras que el registro de Afiliación a la Seguridad Social recopila mensualmente las situaciones de cotización obligatoria. La diferencia entre los datos de ambas fuentes estadísticas permitiría detectar a priori si se producen situaciones de irregularidad laboral, en este caso entre el personal doméstico de los hogares. Hay que andarse con prudencia, porque la magnitud de la diferencia podría tener su origen en factores muy diversos, no sólo relacionados con la distinta recogida de información y metodología de ambas fuentes. Sin embargo, cuando ambas metodologías hayan permanecido estables, un cambio en la evolución de la diferencia puede ser sintomático de que haya podido verse afectada por algún suceso relacionado. En el caso que nos ocupa, si tras una subida del SMI hubiese crecido la brecha entre los datos de ambas fuentes podría estar creciendo el empleo sumergido. Para verificarlo, disponemos, como se viene insistiendo, de un periodo valioso para el análisis: observar lo que ocurrió tras la subida de 2019, cuando se produjo la subida del 22,3%, muy superior al 1,6% de septiembre 2021 que ha desatado el polémico argumento, y hasta la irrupción de la pandemia, pues ésta introduce factores que dificultan la interpretación de los efectos de cada variable.

Con ese fin, se han obtenido, por un lado, los datos de ocupados de la EPA en la rama 97 de la CNAE, y, por otro, los agregados de los afiliados del Régimen General y del Régimen Especial de Trabajadores Autónomos en esa rama 97 más los afiliados en el Sistema Especial para Empleados de Hogar. Con dichos datos se ha elaborado el gráfico G.11, donde se observa que en los catorce meses siguientes a la mayor subida del SMI (el 22,3% en enero 2019) la brecha entre los datos de afiliación y EPA disminuyó, lo que se deriva de que el empleo medido con los datos de afiliación bajó menos (la tendencia del empleo en el sector ya era descendente mucho antes de las subidas) que el de la EPA (en el gráfico G.12). De estos datos se deduce que el empleo sumergido en el sector más sospechoso de concentrarlo, el servicio doméstico, bajó claramente coincidiendo con la mayor subida del SMI de la historia.

Por tanto, sobre los datos estadísticos posteriores a la mayor subida del SMI en España, no hay indicios de que una subida del SMI pueda tener como efecto esperable un aumento del empleo sumergido, sino en sentido contrario, una disminución del empleo sumergido.

Prueba de verificación 11: ¿Las subidas generalizadas del SMI han perjudicado al empleo en aquellas Comunidades Autónomas con salarios más bajos?

La respuesta afirmativa a este otro argumento ha sido aireada también por el presidente de la CEOE, haciéndose eco, hay que decirlo, de otro apartado del último estudio del Banco de España. El argumento de los antisubidas agita esta vez la revuelta regional: subir el salario mínimo por igual perjudica a los trabajadores de las regiones con salarios más bajos. O sea, divide y vencerás.

Los datos del BDE son de nuevo discutibles, porque se llega a la citada conclusión afirmativa por una línea de regresión, que representa la relación lineal entre la proporción de perceptores del SMI en las provincias y la evolución del empleo entre 2019 y 2018, dibujada sobre una nube de puntos que más parece enjambre de abejas apedreado que tendencia. La dispersa nube pretende confirmar otra sobre las CCAA que pinta más clara tendencia, pero con datos débiles por escasos. Con la metodología aplicada podría ser, por ejemplo, que lo que se está detectando es que cuando la economía se ralentiza, lo que ocurrió en 2019 (véase el gráfico G.15), quienes primero lo notan son los que tienen salario inferior, estén donde estén, en lo que a priori se puede estar de acuerdo.

Un segundo y más serio problema del citado análisis es que de nuevo nos encontramos con que sólo se toma en cuenta, con microdatos de afiliación, la evolución de los que estaban ocupados antes de la subida sin tener en cuenta lo que ocurrió con la población de activos que no estaban entonces en la muestra, pero que pudieron entrar al empleo posteriormente a la subida. Sorprende este tipo de análisis en los que no se tiene en cuenta la famosa destrucción creativa, porque si unos pocos dejaron de estar empleados, a costa de que otros más hubiesen encontrado un empleo que antes ni se habían planteado tener, habría de reconocerse que el efecto global fue positivo, que es la madre del cordero explicativa de por qué los antisubidas vislumbran, con sus complejos modelos, una destrucción de empleo que con tozudos datos reales estadísticos fue claramente creación, en todos los ámbitos y variables que se quieran analizar, al menos hasta ahora.

Pero aceptando el envite del gráfico de los expertos del BDE -y también sin olvidar que los datos publicados no nos pueden aportar una orientación sobre lo que pudo ocurrir entre los activos con un nivel salarial habitualmente bajo y que esto es crucial-, se puede, sin embargo, observar, aunque sólo sea con los datos de ocupación, qué es lo que ocurrió con el empleo en esos niveles salariales por CCAA sin necesidad de microdatos. Pero parecería más interesante aplicarlo no sólo a la fase de ralentización del PIB, en 2019, como hace el Banco de España, sino a lo largo del trienio completo en el que ocurrieron las tres subidas importantes del ciclo homogéneo pero decreciente del PIB, el 8% en 2017, el 4% de 2018 y el 22,3% de 2019, que, en el conjunto del periodo, entre 2019 y 2016, vino a suponer una subida total del 37,4%.

Para observar si las subidas hubiesen podido afectar negativamente a las CCAA con un mayor porcentaje de asalariados con retribución inferior, se ha calculado el porcentaje de los trabajadores que tenía cada Comunidad Autónoma en los tres primeros deciles de salarios en 2016 (en jornadas a tiempo completo para mejor comparar con el SMI) por un lado, y la variación del empleo entre 2019T4 (antes de la COVID) y 2016T4 (antes de las subidas del SMI). En ambas series se ha calculado la diferencia respecto al promedio total para relacionar la evolución del empleo con la proporción de trabajadores con salarios bajos en cada Comunidad Autónoma, lo que se representa en G.13, con un método similar al del Banco de España, pero sobre la base de datos publicados y sobre el trienio completo.

La conclusión que se obtiene del gráfico G.13 y de la recta de regresión, reconociendo que los datos no son ajustados, pero desde luego más que los del estudio del Banco de España sobre la variación del empleo en 2019 por provincias, es que las CCAA con más trabajadores de bajos salarios, presuntamente más afectadas por las subidas del SMI, registraron mayor crecimiento del empleo, o que cuanto mayor fue la proporción de trabajadores afectados por las subidas del SMI más intensa fue la creación de empleo durante el periodo de las mayores subidas anterior a la pandemia.

Habría de tenerse en cuenta, por tanto, que establecer diferentes salarios mínimos por regiones, como propone alguno, podría tener efectos contraproducentes, en particular en aquellas regiones con mayor proporción de afectados por las subidas a escala nacional. Al margen de que no se entiende que por confirmar un extravagante experimento teórico sin base real alguna se promueva la disputa regional tomando como rehenes a los de abajo. Parece que con tal de que no suba lo más mínimo el salario mínimo todo vale.

Prueba de verificación 11: ¿La subida del SMI reduce el empleo de los trabajadores con menos cualificación?

Revisando el argumentario de los antisubidas casi se me pasa esta sentencia, no vayan a decir que me la salto porque los datos demuestren que sí, porque tampoco va a haber suerte. Hechas las verificaciones oportunas recomiendo apostar de nuevo al no.

La frase afirmativa procede otra vez de los expertos de la ETT Randstad, que andan tan preocupados por los trabajadores de menos formación explicando la amenaza que se cierne sobre ellos, que tal vez hasta consigan sumarlos a su campaña antisubida. No quiero pensar que, para llegar a la conclusión de que subir el SMI reduce el empleo de los trabajadores con menos cualificación, los expertos de Randstad se hayan fijado exclusivamente en la evolución de los ocupados para descubrir que la cifra de los que tenían menos formación bajó. Porque entonces deberían haber investigado también los activos y haberse preguntado cuál es la causa de que también encuentren menos con baja formación. Con ambas referencias habrían llegado a la sencilla conclusión de que hay menos ocupados con baja formación porque, para bien, cada vez hay menos activos con baja formación en España.

En el último trimestre de 2016, antes del ciclo de mayores subidas del SMI, había 38,6 millones de personas en España en edad de trabajar, con 16 o más años, según la EPA. Tres años más tarde, en 2019T4, la cifra había subido hasta los 39,4 millones, 842.400 personas más, por ser más preciso. Los que estuvieron ocupados, en ese ciclo más o menos homogéneo de grandes subidas del SMI, pasaron de ser 18,5 millones en 2016T4 a los 20 millones de 2019T4. Sin embargo, los ocupados con baja formación (entendido como el agregado de los analfabetos, los de estudios primarios incompletos, los que tienen educación primaria y la primera etapa de educación secundaria, según la clasificación de la EPA) pasaron de ser 6,3 millones en 2016T4 a 6,4 millones en 2019T4, una subida en el empleo muy inferior al resto. Sobre esta cifra hay que valorar que la población mayor de 16 años en edad de trabajar con estudios bajos pasó de ser 19,5 millones en 2016T4 a 18,7 millones en 2019T4, una bajada que refleja el mencionado aumento continuado del nivel de formación. Quiere decirse con todo esto que para saber si a los de formación más baja les fue peor o mejor en el empleo, es imprescindible considerarlos en relación con su población -como para valorar la evolución del empleo por tramos de edad, que se verificaba en la prueba 5, había que tener en cuenta la evolución de la pirámide de población-, o sea, que hay que utilizar la tasa de empleo.

Por tanto, veamos lo que ocurrió con la tasa de empleo (porcentaje de ocupados sobre la población en edad de trabajar, en el famoso periodo de mayores subidas del SMI con similar coyuntura económica, entre 2016T4 y 2019T4) de los ocupados según su formación, que se ha llevado al gráfico G.14.

Y en G.14 se puede observar que a los perfiles con estudios más bajos les fue mucho mejor que al resto, a los que tampoco les fue mal, como al empleo en su conjunto. La tasa de empleo de la población con más baja formación subió el 5,7% en el periodo de análisis, 3,4 veces la subida del empleo entre los de estudios medios y 2,5 veces más que la de los altos.

Por tanto, otra vez toca decir que no hay indicios estadísticos de que las subidas del SMI hayan provocado destrucción de empleo entre los trabajadores de más baja formación, sino todo lo contrario: hay serios indicios de que las subidas impulsaron el empleo en esos niveles de formación.

Prueba de verificación N: ¿Hay alguna otra desgracia sobre el empleo que pueda adjudicarse a cualquier otra subida, pasada o por venir, sea grande o pequeña, del salario mínimo? 

Vista la persistencia de los antisubidas, me atrevo a pronosticar que próximamente, cuando se anuncie la subida de 2022, habrá nuevos y graves temores sobre el futuro del empleo flotando en el ambiente y en las portadas de muchos diarios.

Y también me arriesgo a predecir, sin soporte de modelos matemáticos, he de reconocer, que, siendo las profecías sobre la destrucción de empleo cada día más difíciles de sustentar, surgirán nuevas calamidades argumentales, como que las subidas del SMI son sin duda culpables de la inflación. Por adelantarme y no tener que estar todo el día dedicado a desmentir bulos y patrañas, he elaborado un último gráfico G.15 donde se observa que, por lo ocurrido con las cuantiosas subidas del SMI entre 2016 y 2019, sostener tal cosa sería sencillamente ridículo. En el mundo real ocurrió que cuanto más subió  el SMI más bajó el IPC, curioso ¿no?

RESUMEN GENERAL: a pesar de la insistencia de algunos expertos y representantes de instituciones privadas y públicas españolas en que las subidas del salario mínimo en España han destruido empleo de manera total o parcial, sobre los datos estadísticos reales no existe fundamento alguno que avale o justifique tal conclusión. Por el contrario, hay evidencia de que las subidas del salario mínimo han impulsado la creación de empleo en todos los ámbitos.

COROLARIO: vistos los importantes desafíos que debe afrontar España a la salida de la pandemia, sería deseable evitar polémicas estériles sobre cuestiones sin fundamento, como los supuestos efectos perjudiciales en el empleo de las subidas del SMI, para centrarse en acordar por consenso la estrategia social, laboral, económica y política del país en el medio y largo plazo, una misión de la máxima prioridad para la gran mayoría de los españoles demasiado tiempo postergada por las élites.