Los Efectos a Corto Plazo del Salario Mínimo Interprofesional sobre el Empleo: Evidencia para España

Por Pablo Fernández-Baldor Laporta. Universidad de Alcalá de Henares – Máster en Análisis Económico Aplicado. Trabajo Final de Máster dirigido por Juan Francisco Jimeno.

Esta entrada es una de las premiadas en el II Concurso de Difusión de la Investigación “Nada es Gratis” para recién Graduados y Máster en Economía, convocada en octubre de 2022 y cuya resolución fue publicada hace unos días. 

El aumento en la desigualdad de la renta y la tendencia negativa que ha mantenido la participación de las rentas del trabajo sobre el ingreso en la mayoría de los países de la OCDE (FMI, 2017) han avivado el debate en torno a la necesidad de implementar políticas públicas para proteger los salarios, especialmente aquellos ubicados en la parte baja de la distribución. En este sentido, los salarios mínimos han sido tradicionalmente una de las herramientas de política económica más populares debido a su facilidad para ser implementados y su reducido coste fiscal.

En 2018, el gobierno de España asumió el objetivo de alcanzar un salario mínimo interprofesional (SMI) situado en el 60% de la renta mediana nacional al final de la legislatura. Así, el SMI ha crecido en España un 35.9% en un periodo de 6 años, alcanzando recientemente el objetivo fijado por el gobierno (ver aquí). En especial, destaca la subida del 22.3% que se produjo en enero de 2019. Este cambio legislativo constituye un acontecimiento ciertamente interesante que permite evaluar una variación del salario mínimo de gran magnitud en el contexto del mercado laboral español.

En este trabajo, analizamos el impacto de esta subida del salario mínimo sobre el nivel de empleo y, más concretamente, sobre la probabilidad de perder el empleo para aquellos trabajadores que se vieron directamente afectados por la política. Para ello, partimos de los ejercicios previamente publicados por el Banco de España (Barceló et al. 2019), y proponemos una estrategia de evaluación que combina técnicas de emparejamiento (Propensity Score Matching, PSM) con un modelo de dobles diferencias.

Como sabemos, una simple comparación de los niveles de empleo antes y después de la subida del salario mínimo es insuficiente y no permite un análisis apropiado de su impacto. La evaluación de cualquier política requiere utilizar técnicas de estimación que nos permitan aproximar aquello que hubiera sucedido en ausencia de la intervención pública que se pretende analizar. De esta forma, el efecto del salario mínimo sobre el empleo debe entenderse como la diferencia entre el nivel de empleo observado y aquel que se hubiera producido en ausencia de la política, y no como un simple indicador de su evolución a lo largo del tiempo.

En España, no obstante, el SMI se establece a nivel nacional y de forma homogénea, por lo que no es posible explotar ningún tipo de variación geográfica o legislativa que permita la construcción de un grupo de control formado por trabajadores estrictamente comparables a aquellos afectados por el salario mínimo. En estos casos, el procedimiento más extendido consiste en comparar a los trabajadores cuyo salario anterior a la política se encontraba por debajo del nuevo salario mínimo, con aquellos cuyo salario se situaba justo por encima. De esta manera, bajo el supuesto de que este último grupo fuese comparable y se comportase de manera similar al grupo de tratamiento, la diferencia entre ambos grupos una vez implementada la subida del SMI resultaría ser su efecto causal.

Atendiendo a los datos, sin embargo, este supuesto es difícil de justificar. Como puede apreciarse en la figura 1, ambos grupos de trabajadores difieren sustancialmente en aspectos muy correlacionados con la probabilidad de perder el empleo. Así, los trabajadores directamente afectados por la subida del SMI son, por ejemplo, más jóvenes, tienen una mayor probabilidad de tener un contrato temporal y/o a tiempo parcial, trabajan menos días al mes y son más propensos a perder el empleo. Además, como se puede ver en el Panel C de la Figura 2, la probabilidad de perder el empleo evoluciona de manera muy distinta para ambos grupos antes de la subida del SMI. Por todo ello, nuestro grupo de trabajadores situados por encima del nuevo salario mínimo no constituye, por sí mismo, un buen contrafactual.

Figura 1. Diferencias (%) estandarizadas entre el grupo de tratamiento y control antes y después del matching

Para solventar este problema, nuestro trabajo propone la utilización de un método de emparejamiento (PSM) que permite la creación de un grupo de control sintético a partir de nuestro grupo de control inicial.

Siguiendo los códigos publicados para De La Roca & Puga (2017) y utilizando la Muestra Continua de Vidas Laborales (MCVL) para el año 2019, construimos un panel mensual que contiene información sobre la relación laboral más importante desde enero de 2017 hasta diciembre de 2019 para cada trabajador afiliado al régimen general de la Seguridad Social.

A partir de estos datos, realizamos el emparejamiento en base a una serie de variables que incluyen características individuales, del puesto de trabajo y del tipo de contrato. En la figura 1 se muestra cómo evolucionan los salarios (A, B) y la probabilidad de perder el empleo (C, D), antes y después del matching. Como se puede observar en el Panel D, la probabilidad de perder el empleo evoluciona de manera casi idéntica para ambos grupos durante el periodo previo a la subida del SMI una vez realizado el emparejamiento. Además, las diferencias comentadas anteriormente entre nuestros grupos de control y tratamiento se reducen también de manera satisfactoria (Figura 1). El emparejamiento funciona adecuadamente.

Figura 2. Evolución de los ingresos y la probabilidad de perder el empleo antes y después del emparejamiento

A continuación, proponemos evaluar el impacto de la subida del salario mínimo a través de un modelo de diferencias en diferencias. En esencia, este modelo consiste en estimar el impacto del salario mínimo como una doble diferencia entre la probabilidad de perder el empleo para nuestros grupos de control y tratamiento, antes y después de su implementación.

Nuestros resultados sugieren que la subida del SMI en 2019 incrementó la probabilidad de perder el empleo entre un 7.8% y un 9.2% para los trabajadores directamente afectados. La magnitud de este impacto sería consistente con la primera de las estimaciones ofrecida por el BdE (Barceló et al. 2021), pero estaría significativamente por encima de la segunda.

Además, nuestro trabajo pretende entender cómo varían estos resultados en función de la distancia con respecto al nuevo salario mínimo a la que se encuentre cada trabajador en el momento previo a la subida. Para ello, se divide nuestro grupo de tratamiento en tres grupos distintos del mismo tamaño, y se repite el emparejamiento para cada uno de ellos por separado para, finalmente, re-estimar nuestro modelo. Los resultados de este ejercicio muestran cómo el grueso del impacto negativo del salario mínimo se concentra en el grupo de trabajadores más alejados del nuevo límite establecido por ley. Así, el impacto del SMI se concentra en aquellos trabajadores con menores salarios, cuyos empleadores afrontan un mayor incremento de los costes laborales tras la subida.

Es fundamental, nos obstante, tener presente el carácter multidimensional de los salarios mínimos y su impacto. Más allá de los mercados de trabajo, los salarios mínimos tienen también su efecto sobre el nivel de precios, la desigualdad y la distribución de la renta, y la pobreza. En este sentido, una ponderación adecuada de sus costes y beneficios es fundamental. Nuestro trabajo, por tanto, debe ser entendido en estos términos, como una pequeña parte más de un análisis que es necesario, pero no suficiente, para poder llegar a conclusiones acertadas sobre su conveniencia. Asimismo, la literatura económica parece estar convergiendo progresivamente hacia posiciones que niegan la existencia de un efecto único de los salarios mínimos sobre el empleo. De esta forma, su impacto parece depender del punto en el cual se sitúan en la distribución y de las características del mercado laboral. En este contexto, más prudencia y evidencia empírica resultan cada vez más necesarias.