II.- Componentes de la tasa de paro en los países de la Eurozona, 2003-2023

En un artículo anterior (https://economistasfrentealacrisis.com/tasa-de-paro-y-nivel-de-empleo/) se sentaron las bases del presente trabajo. Se trata de analizar los componentes de la tasa de paro en el ámbito de los países de la Eurozona durante un período de 21 años, de 2003 a 2023 y, en particular, las diferencias en el tiempo y entre países de la propensión al paro (PP), es decir de la proporción de no ocupados que figuran como parados en las encuestas de Fuerza de Trabajo de EUROSTAT. A partir de la constatación de que, para un mismo nivel de empleo, esta propensión varía mucho de un país a otro, nos proponemos analizar la tasa de paro en dos componentes: el primero, que se puede atribuir al nivel de empleo, es la tasa que, para un nivel de empleo dado, se observaría si la propensión al paro fuera la misma en todas las instancias países/años, el segundo es la parte de la tasa de paro que puede explicarse por diferencias existentes en la propensión al paro (PP).

Para ello, procedemos a una estandarización de la tasa de paro, aplicando a la tasa de no ocupación (TNO), indicador del nivel de empleo, una PP promedia para ese nivel. En un Anexo técnico se detalla el proceso que aquí solo vamos a resumir. En primer lugar, se estima el promedio de la PP para cada nivel de la TNO mediante regresión exponencial[1] de la PP sobre la TNO, para cada sexo por separado y para el conjunto, con los datos anuales de los países de la Eurozona, para los años 2003 a 2023 (Gráfico 1).

Como se observa en ese gráfico, los puntos correspondientes a las mujeres se sitúan en niveles más altos de la TNO (menor nivel de empleo) y por debajo del valor promedio de la PP, representado por la curva de regresión. Las mujeres muestran una menor tasa de empleo y también, para un mismo nivel de empleo, una menor propensión al paro que los hombres.

Aplicando la PP promedio, estimada mediante la ecuación de regresión, para el nivel de la TNO observado en cada año/país, calculamos una tasa de paro en ausencia de diferencias de propensión al paro. A este indicador le llamamos TPw, o tasa de paro atribuible al nivel de empleo. Es obvio que esta última tasa depende del promedio elegido y por consiguiente de la población que se analiza (en este caso los países de la Eurozona) y carece de valor absoluto. Debe tomarse, simplemente, como una etapa en el proceso de comparar las tasas de paro de los países entre ellos.

En el Cuadro 1 siguiente, figuran los resultados (ambos sexos) en tres años característicos para los ocho países más poblados de la Eurozona (que representan algo más del 85% de la población total). Los valores correspondientes a 2023 (último año disponible) se han representado en el Gráfico 2.

En el año 2007, cuando la tasa de paro alcanza en España el mínimo del período analizado, la componente atribuible al nivel de empleo (TPw) es inferior a la tasa de paro (TP) en Alemania, España, Países Bajos y Portugal, lo que significa que, en estos países, la propensión al paro es superior al promedio. La mayor propensión al paro en España, por ejemplo, explica un 11% de la tasa de paro del año 2007. En otros países (Bélgica, Francia, Grecia e Italia), la componente de la PP es negativa, es decir que la propensión al paro ese año en esos países es inferior al promedio utilizado. El caso más extremo es el de Italia: su tasa de paro hubiera más que duplicado la efectivamente observada si la propensión al paro fuese equivalente al promedio. La razón por la que Italia tiene una tasa de paro inferior a la de España (6,1% y 8,2% respectivamente) se debe exclusivamente a la diferencia en la propensión al paro, muy inferior en Italia. Con la PP promedia, la tasa de paro (TPw) sería del 7,3 % en España y del 13,3% en Italia. Este esquema se acentúa considerablemente en 2013 (máximo en España de la tasa de paro). La tasa estandarizada (TPw) sería del 15,3%. El 26,1% observado se alcanza por una propensión al paro muy superior a la media (más del 40% de la tasa de paro se explica por esta diferencia de propensión al paro). En ese año, la tasa de paro de Italia es menos de la mitad de la de España (12,1% frente al 26,1%), a pesar de que el nivel de empleo en Italia es inferior al de España, por lo que la TPw, de 16,4%, es superior a la equivalente española de 15,3%. La gran diferencia entre Italia y España se explica exclusivamente por la diferencia de propensión al paro en las dos poblaciones. Para una PP igual en los dos países, la tasa de paro en Italia sería siempre superior a la de España.

En el Gráfico 2 está representada la situación de los ocho países en 2023. Destaca el único valor positivo significativo del efecto PP, que se da en España, siendo negativo en cinco de los demás países y solo muy ligeramente positivo en Países Bajos y Portugal. La máxima diferencia es con Italia, repitiéndose aquí el esquema de 2007 y 2013: la menor tasa de paro en Italia se debe exclusivamente a su reducida propensión al paro. España tiene la tasa de paro más elevada de los ocho países, pero si consideramos la tasa atribuible al nivel de empleo (TPw), resulta comparable a la de Bélgica o Francia y netamente por debajo del de Grecia e Italia. Destacamos, en el Gráfico 3, a modo de resumen, los dos modelos extremos que representan España e Italia. En España, la más elevada propensión al paro sitúa la tasa de paro por encima de la que correspondería a su nivel de empleo, mientras en Italia su reducida propensión al paro sitúa la tasa de paro por debajo de la que resultaría de su nivel de empleo^[2].

Mujeres y hombres

Para un mismo nivel de empleo, existen grandes diferencias entre hombres y mujeres, tanto en la tasa de paro como en las componentes analizadas (Gráfico 1). Los cuadros 2 y 3 recogen el análisis de la tasa de paro, respectivamente para hombres y para mujeres, mostrando las tres componentes definidas: TPw, ligado al nivel de empleo, TPpps, representativo de la diferencia atribuible al género y TPppi, representativo de la situación específica de cada país/año (ver Anexo técnico).

En el cuadro 2 se puede comprobar que, para los hombres, el efecto género es siempre positivo: la propensión al paro de los hombres es, en promedio, superior al promedio de ambos sexos, para todos los niveles de empleo. A la inversa, el efecto género es negativo entre las mujeres, para todos los niveles de empleo. La diferencia, expresada aquí en porcentaje de la tasa de paro, representa la distancia entre la PP promedia ajustada para cada sexo con la ajustada para el conjunto de ambos sexos, en el nivel de empleo de cada país/año (ver Anexo técnico para el paso de las diferencias de la PP a diferencias de tasas de paro y en componentes que suman 1). Finalmente, según que la propensión al paro efectivo de cada sexo/país/año se sitúe por encima o por debajo de la media para ese sexo, el efecto atribuible al país (TPppi) será respectivamente positivo o negativo. Tomemos, como ejemplo, los datos correspondientes a 2023 de España e Italia. Entre los hombres, la tasa de paro de España (10,7%) es netamente superior a la de Italia (6,8%). Eliminando el efecto de la propensión al paro (calculando una tasa de paro con la PP promedia de la Eurozona para los hombres) la tasa de paro que refleja el nivel de empleo (TPw) es inferior en España: 6,2% frente a 6,9% en Italia. En los dos países, el efecto género aumenta la TPw en una proporción muy cercana. Una vez incluido este efecto, la tasa de paro de Italia sigue siendo superior a la de España. Sin embargo, el efecto de la propensión al paro específico de cada país es fuertemente negativo en Italia y algo positivo en España. Italia presenta una reducida tasa de paro, a pesar de un bajo nivel de empleo, porque se compensa con una también baja propensión al paro. En España, con un mayor nivel de empleo, se observa una tasa de paro superior a la de Italia porque la propensión al paro es netamente más elevada.

Entre las mujeres (Cuadro 3), el efecto ligado al género es siempre negativo (la propensión media de las mujeres es siempre inferior a la media para ambos sexos). Retomando el ejemplo de España e Italia en 2023, vemos que, entre las mujeres, la tasa de paro es también significativamente más elevada en España (13,9% frente a 8,8% en Italia). Pero, en este caso también, el paro atribuible al nivel de empleo se dispara en Italia (23,6% frente a 13,5% en España) y solo una muy baja propensión al paro, efecto género y efecto país, ambos negativos, contribuyen a reducir fuertemente la tasa teórica correspondiente a un nivel de empleo muy reducido.

Conclusión

Hemos visto la importancia que tiene la propensión al paro en el nivel de la tasa de paro, que no está exclusivamente ligada al nivel de empleo. Esta propensión depende, en parte, de la composición del grupo de “no ocupados” formado por los parados y los inactivos. Entre estos últimos figuran los que sufren de alguna incapacidad permanente, los jubilados y otros pensionistas, los estudiantes y los (las) que se dedican a tareas del hogar. La escolarización, así como las reglas de la jubilación y de las pensiones, varían de un país a otro y constituyen, por tanto, uno de los determinantes de la propensión al paro, en el centro de la articulación entre el sistema productivo para el mercado y el sistema de la reproducción social. La encuesta sobre la población activa (EPA) solo se interesa por el mundo del mercado y relega a los inactivos a un limbo al que no llegan las estadísticas. En un próximo artículo analizaremos como influye la composición de los inactivos en la propensión al paro, en los casos de Italia y España, con datos de los respectivos Institutos de Estadísticas de cada país, ya que EUROSTAT no publica prácticamente ningún desglose de las personas fuera del mercado de trabajo, como ahora llama a los inactivos.

En este trabajo hemos visto que la tasa de paro no está solo ligada al mundo del empleo remunerado, como se cree implícitamente. Por esa razón, conviene actuar en dos direcciones. La primera consiste en integrar mejor el conocimiento del mundo del trabajo remunerado y el de la reproducción o del cuidado. Ya no existe una separación neta entre los dos y las personas, las mujeres y en menor medida (aunque creciente) los hombres, ejercen su actividad en los dos mundos. Las encuestas de uso del tiempo miden la dedicación a todo tipo de actividades, aunque de forma impefecta y sin la periodicidad adecuada. Un progreso estadístico considerable consistiría en unir la encuesta sobre la población activa a una encuesta sobre uso del tiempo (al menos una vez al año). Nos permitiría obtener una visión mucho más realista de un mundo en el que no existen “inactivos”. La segunda vía sería “desacralizar” la tasa de paro, separando los elementos que la ligan al mercado de trabajo, en la línea de lo realizado en estos artículos, de otros factores sociales estructurales o coyunturales, o dando más protagonismo estadístico a las variaciones de la tasa de empleo.

ANEXO TÉCNICO

Cálculo de la tasa de paro atribuible al nivel de empleo (TPw) y del efecto PP (TPpp)

Hemos analizado la tasa de paro como el resultado de dos determinantes: la tasa de no ocupación (TNO), porcentaje de la población que no se considera ocupada según criterios de la EPA, y la propensión al paro (PP) un nuevo indicador que representa el porcentaje de los no ocupados que se considera desempleado. Se expresa la tasa de paro (TP) en función de la TNO y de la PP mediante la siguiente ecuación:

Siendo s el sexo, x el grupo de edad e i el país o región. En este artículo nos centramos en el grupo de 15 y más años, en el que se define la tasa de paro que EUROSTAT publica cada trimestre, por lo que prescindimos del subíndice x. Cuando se trate de datos para el conjunto de ambos sexos, se prescinde también del subíndice s. Los datos son las medias anuales publicadas por EUROSTAT.

De esta manera, podemos constatar que, para un mismo nivel de empleo, la propensión al paro, y por tanto la tasa de paro resultante, variaba considerablemente de un país a otro, en el seno de la eurozona que analizamos (ver Gráfico 1 en el texto del artículo).

Para medir el impacto de los componentes, se ha calculado un promedio de la propensión al paro en dicha Eurozona para cada nivel de la TNO, mediante regresión exponencial, utilizando los datos de la TNO y de la PP de todos los países de la Eurozona para todos los años entre 2003 y 2023, ambos inclusives, para ambos sexos reunidos. El resultado aparece en el gráfico citado anteriormente.

Las curvas de regresión, que en el gráfico aparecen en trazo discontinuo, promedia la relación entre la TNO (indicador del nivel de empleo) y la PP.

La ventaja de este método es que resuelve la dificultad de comparar las tasas de paro de dos países en un año dado, si estos tienen niveles de empleo muy dispares.

Los valores promedios de la PP (PPm) se obtienen mediante la ecuación de regresión. En este caso:  para el conjunto de los dos sexos.

A partir de la propensión al paro, obtenida de la ecuación de regresión, se calcula el número de parados mediante la fórmula:

La tasa de paro atribuible al nivel de empleo (con una propensión al paro igual para un mismo nivel de empleo para todos los datos año t/país i) se calcula como:

El denominador es la población activa que corresponde a la tasa de paro TPw.

La diferencia de TPw con la tasa de paro (TP)[3] se atribuye a diferencias en la propensión al paro:

[1] Despreciando una muy pequeña diferencia debida a la variación de la población activa cuando varía el paro.

Finalmente se puede expresar cada uno de estos efectos como porcentaje de la tasa de paro:

Efecto nivel de empleo:

Efecto propensión al paro:

Siendo la suma de los dos efectos igual a 1 (o a 100%).

El efecto ligado al nivel de empleo es siempre positivo. El que está ligado a las diferencias en la propensión al paro es incremental, y lleva signo positivo, cuando la PP de ese país/año es superior al promedio de la Eurozona, tal como se ha definido anteriormente. En ese caso, la tasa de paro ligada al nivel de empleo es inferior a la tasa de paro observada (TP): la diferencia en la proporción al paro incrementa la tasa de paro. En el caso contrario, el efecto PP será decremental y llevará signo negativo.

Los cálculos anteriores se aplican a la población sin distinción de sexo. Al desglosar los datos por esta variable fundamental, calculamos, además de una TPw (tasa ligada al nivel de empleo) para cada sexo, de la misma manera que se ha hecho para el conjunto, utilizando como referencia la PPm para ambos sexos. Para comparar las propensiones al paro distinguimos, por una parte, la diferencia entre el promedio para cada sexo (mediante regresión exponencial de los datos de cada sexo por separado) y el promedio general y por otra la diferencia entre el valor observado de la PP y el valor promedio del sexo correspondiente. El primero mide el efecto medio ligado a las diferencias de género y el segundo el específico del año/país considerado.

Se calculan los correspondientes efectos dividiendo las tasas parciales anteriores por la tasa de paro observada en cada instancia de sexo/país/año (reflejados en los cuadros 2 y 3 del artículo).

[1] Tras haber utilizado la regresión lineal, una serie de simulaciones nos han conducido a preferir la regresión exponencial (ver Anexo técnico)

[2] Hay que subrayar que la comparación entre dos países es independiente del promedio de la PP utilizado.

[3] Despreciando una muy pequeña diferencia debida a la variación de la población activa cuando varía el paro.