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Efectos de calendario en la contratación laboral y en los despidos

de J. Conde-Ruiz, M. García, L. Puch y J. Ruiz-Andújar

Hoy es el día. La Seguridad Social publica los datos de afiliación en el mes de mayo. Mayo es un mes bueno, pero no todos los meses son iguales. El Gráfico 1 muestra la evolución reciente de la serie diaria de afiliados. Todos los años del mes de Julio en adelante el número de afiliados a la Seguridad Social deja de aumentar. En el gráfico se observan además las caídas en la afiliación de fin de verano y fin de año, y si nos fijamos más, las caídas de fin de mes cada mes. ¡Mucho movimiento!

Gráfico 1. Numero diario de afiliados en alta a la Seguridad Social (i.e., el stock diario)

Y es que la evolución de la afiliación es el resultado de importantes flujos laborales (contrataciones, despidos, entradas y salidas del mercado de trabajo). Además, es por todos conocido que el mercado de trabajo en España presenta una peculiaridad notable: una excesiva rotación laboral. Excesiva hasta el punto que cada año se registran en la Seguridad Social flujos de altas en el empleo que son 1.5 veces el tamaño del stock de ocupados; el año pasado se contabilizaron 27.95 millones de altas. Lo mismo ocurre con las bajas en el empleo, 27.53 millones en 2017, y es por lo que a pesar del altísimo flujo de altas en la Seguridad Social, la afiliación ha crecido despacio (al 2,34% anual desde 2012), para alcanzar los 18,33 millones de afiliados a fin de 2017. Algo similar ocurre con la firma de contratos de trabajo (es decir, excluyendo las altas de autónomos), y cada año se crean contratos por encima del número de asalariados existentes.

Pero el análisis de los flujos laborales conduce a resultados diferentes en función de la frecuencia temporal con la que se observan los datos. Habitualmente este tipo de análisis se abordan con datos trimestrales o anuales, pero cuanto mayor es el periodo (menor frecuencia), mayor es el número de flujos que dejan de observarse (los que se producen al interior del periodo considerado).

En un artículo reciente hemos analizado los flujos laborales del mercado de trabajo español con la mayor frecuencia posible: datos diarios. A partir de una nueva base de datos que combina los disponibles en los registros de la Seguridad Social con los de contratos registrados en el SEPE, analizamos la evolución diaria de las altas y las bajas en la Seguridad Social y el detalle diario de cómo contratan las empresas. A continuación presentamos algunos resultados y nuestra interpretación de los mismos.

Los hechos

El Gráfico 2 muestra los flujos diarios de creación y destrucción de empleo durante 2016 y 2017 (para el resto de años, ver el artículo). El perfil de cada mes parece la “Etapa Reina del Tour de Francia” y las diferencias entre los distintos meses del año tampoco se quedan cortas. Cabe destacar varios fenómenos que resultan sorprendentes.

Gráfico 2. Altas y bajas (millones) en el empleo en la Seguridad Social: 2016 y 2017El efecto lunes y el efecto viernes. Si cada día se dan de alta y de baja en la Seguridad Social cerca de 100.000 trabajadores en promedio anual, resulta que los lunes se producen el doble, tanto de altas como de bajas; los viernes, un 20% más de bajas que cualquier otro día no lunes (Tabla 1). Conviene aclarar, sin embargo, que los fines de semana no son días de registro en la Seguridad Social, por lo que cabe esperar que algunas altas y bajas del fin de semana se anticipen al viernes, o se apilen el lunes. Así, toda la actividad en altas y bajas que se produce durante el fin de semana o en festivo, se registra típicamente el primer día laborable posterior. Esto explica en parte que los lunes tengan no sólo mucha creación (altas), sino también mucha destrucción (bajas) de empleo agregado.

Tabla 1. Altas y bajas a la Seguridad Social por día de semana.

Aunque el patrón sea conocido, es imposible no verse sorprendido por la mera inspección de los datos agregados que manejamos. Más aún, observamos que si el efecto lunes o el efecto viernes coinciden con el principio o el final de mes, la cosa se dispara (Tabla 2). Por ejemplo,  el 1 de Julio de 2013 (lunes), se registraron 387.714 altas; el 30 de Septiembre de 2016 (viernes), 288.176 bajas. El 1 de Agosto de 2016 (lunes) fueron 306.325 altas y 362.682 bajas. Estas cifras son de un orden magnitud de un día cualquiera… pero en EEUU (una economía 10 veces el tamaño de la nuestra).

Tabla 2. Creación y Destrucción cuando lunes y viernes son principio o fin de mes

Para profundizar en el análisis, hemos estimado los “efectos de calendario” en las altas y las bajas utilizando técnicas de series temporales. La Tabla 1 del artículo muestra que el modelo estima que el efecto directo de un lunes por ser lunes, (es decir, teniendo en cuenta otros efectos, por ejemplo, da igual el mes o qué pasó “ayer”), es que se dan de alta un 8% más de trabajadores y se destruyen cerca de un 7% más que en media. Además mostramos que todo lo que pasa con las altas y bajas en la Seguridad Social (esto es, autónomos incluidos) se amplifica si miramos a los nuevos contratos que registra el SISPE (sin autónomos). Esto ocurre porque los (¿falsos?) autónomos aumentan cuando disminuyen los contratos, y viceversa, por lo que los efectos de calendario en las altas son más suaves que en los contratos, para los que estimamos que un lunes se contrata un 10% más que cualquier otro día (resto de efectos incluidos).

El efecto mes. El análisis de series temporales permite también medir los efectos de calendario asociados a principio y fin de mes, así como los efectos en distintos meses. Desde luego, la interacción entre el principio y el final de la semana con el principio y el final de cada mes es clave, como ya apuntaba la Tabla 2. Además, nuestros resultados sugieren que a medida que el año avanza, y especialmente de semana santa a octubre, ocurre que cuanto mayor es la destrucción de empleo al final de un mes, mayor también es la creación de empleo a principio del mes siguiente, en lo que parece una concatenación de contratos institucionalizada. ¿Qué lógica económica puede haber detrás de todos estos efectos de calendario?

Explicando lo inexplicable

Los efectos de calendario y su variación en el tiempo pueden tener varios orígenes.

El ciclo económico.

En el artículo obtenemos evidencia sobre la importancia del ciclo económico para la magnitud de los efectos de calendario. Para ello nos fijamos en la variación diaria de la afiliación a la Seguridad Social. En estos datos observamos dos regímenes diferentes. En uno (“normal”), la afiliación crece (es decir, la variación de afiliados toma un valor positivo, lo que ocurre en la mayor parte de nuestra muestra). En el otro (“malo”), las afiliaciones disminuyen a final de mes, casi siempre en los meses que van de mayo a octubre. La duración media del régimen “normal” es de 37 días (esto es, dos meses laborables), lo que es consistente con que sólo se produzcan caídas en la afiliación a fin de mes durante 6 meses (los que van de mayo a octubre), y que los otros 6 meses sean de crecimiento positivo medio. Sin embargo, la duración media del régimen “malo” es de 1.2 días, ya que ese régimen sólo dura el fin de mes, cuando éste se produce.

Lo más sorprendente es que estimamos que la probabilidad de cambio de régimen aumenta en la fase expansiva del ciclo económico. Cuanto más crece la economía, más “malo” es el fin de mes. Si la economía mejora, las empresas tienen menos incertidumbres y podrían contratar de una forma más estable o con contratos de mayor duración. Pero esto no pasa. Cuando la economía mejora, ocurre lo contrario, es decir, hay mayor destrucción neta a fin de mes. ¿Esto por qué ocurre? Sin duda el “régimen malo” tiene que ser un fracaso de la legislación laboral, o fraude, o las dos cosas a la vez, quizá favorecidos por las peculiaridades de nuestro modelo productivo (¡turismo!).

La composición sectorial

Es por esto que en el artículo nos fijamos en la creación de empleo a nivel sectorial. Para ello tenemos que usar la serie de contratos del SEPE, y seguir sólo la creación, ya que por desgracia con dicha base de datos no podemos medir de forma precisa la destrucción de contratos. Nos centramos en aquellos sectores que crean mas de 1000 contratos diarios en media (Tabla 3), y el objetivo es ver cuáles son los que tienen mayor impacto en el comportamiento atípico observado y resumido en el “efecto lunes del empleo.” Encontramos que los movimientos de contratos en la restauración, y para los trabajadores no cualificados en la construcción y en el sector manufacturero, son los que más explican la variabilidad del “efecto lunes.”

Tabla 3. Nuevos contratos (SEPE). Porcentaje del total en ocupaciones seleccionadas.

Más aún, como muestra el Gráfico 3 (8b del paper), las ocupaciones con efecto lunes más fuerte coinciden también con las que registran mayores tasas de temporalidad. Por supuesto hay ocupaciones que no se mueven con el efecto lunes, aunque presentan altas tasas de temporalidad, como ocurre con los contratos en el sector agrícola, cuya contratación está motivada por la maduración del producto y no por el día de la semana.

Gráfico 3. “Efecto Lunes” vs Tasa de Temporalidad por Ocupación

La temporalidad

En teoría, la contratación indefinida es la referencia básica para el empleo. Luego, para la ocupación estacional o para cubrir los picos actividad, están varios tipos de contratos temporales. En la práctica sin embargo, el abuso de la contratación temporal en España es escandaloso, como nos han contado del derecho y del revés Floren, Juanfran, Marcel o Samuel, entre otros. Hemos vistos que los episodios de extraordinaria creación y destrucción de empleo agregado que observamos en España están vinculados al calendario a través del “efecto lunes” y del “efecto fin de mes.” Ambas observaciones tienen que afectar fundamentalmente a los trabajadores con contrato temporal. En un trabajo reciente, Floren y Marcel, junto con Ignacio García-Pérez y David Troncoso, muestran que aunque la tasa de temporalidad afecta a menos de un tercio de los trabajadores, el número de episodios de temporalidad es muy superior, y son muchos los trabajadores que se ven entrando y saliendo del empleo muy frecuentemente.

Los métodos que proponemos permiten seguir las ocupaciones con alta temporalidad, identificar sus patrones de calendario, y proporcionar una guía para evaluar las políticas que tengan por objetivo mitigar la excesiva volatilidad del empleo en España. Sin embargo, no podemos olvidar que la estructura productiva y las instituciones del mercado de trabajo se determinan endógenamente. ¿Acaso es la revolución digital que facilita la contratación bajo demanda en ciertas ocupaciones? ¿o es que las empresas con la crisis han aprendido a exprimir al máximo la legislación laboral para minimizar sus costes? ¿Son los efectos de calendario que hemos identificado soportados por los mismos o por distintos trabajadores? Sea como fuere, y como se ha explicado en multitud de ocasiones en este blog, no podemos seguir con un mercado laboral tan disfuncional y donde la precariedad laboral campa a sus anchas. El abuso de la temporalidad no solo es injusto para los trabajadores que la padecen; sino que también tiene efectos muy negativos sobre la productividad, dado que reduce los incentivos por parte del trabajador y por parte del empresario para la inversión en el capital humano especifico de las empresas. Podemos prohibir los contratos temporales e introducir un contrato único; o podemos utilizar análisis como el que hemos presentado para identificar patrones de calendario potencialmente ilegales y sancionarlos. Lo que no podemos permitirnos por más tiempo, es lo que llevamos haciendo 30 años: mirar para otro lado e imponer medidas puramente cosméticas.