Esta es la segunda parte de mi contribución sobre el impacto del salario mínimo en el empleo. Tras enumerar algunos argumentos teóricos que apuntan a que dicho impacto no siempre tiene por qué ser negativo en la primera parte, aquí comento algunas estimaciones que se han adelantado relativos a la subida del SMI que tuvo lugar en 2019 en España.
Estimaciones recientes
Muy poco tiempo después de que se acordara un aumento del 22,3% del SMI en octubre del 2018, algunas instituciones cifraron su impacto en una pérdida de más de 100 mil empleos respecto al nivel de empleo que se hubiera registrado sin dicha subida. ¿Estaban bien fundamentadas esas estimaciones?
La más recordada es la que se basaba en un estudio del Banco de España elaborado con ocasión del alza en el SMI para 2017 del 8%, cuyos resultados se extrapolaban a la subida del 2019. Su metodología se construye sobre el uso de la Muestra Continua de Vidas Laborales (MCVL) para comparar la probabilidad de transitar del empleo al desempleo de aquel grupo de asalariados que en 2016 ganaban algo menos del SMI imperante en 2017 (grupo de tratamiento) frente a aquellos otros que ganaban algo mas (grupo de control). El procedimiento es similar a un Regression Discontinuity Design (RDD) donde, aparte de algunas diferencias controlables, los dos grupos deberían ser similares y, por consiguiente, la asignación del tratamiento es bastante aleatoria. Si el SMI tuviera efectos nocivos sobre el empleo, dicha probabilidad debería aumentar en 2017 para el grupo de los tratados. Esto es lo que se encuentra. De acuerdo con los autores, “…dentro de este ultimo grupo (2.4% de los asalariados en 2016, esto es alrededor de 380 mil trabajadores …) un 3.1% perdieron el empleo, lo que sería compatible con una elasticidad de la destrucción de empleo del -0.5 respecto a una subida de 1 pp. del SMI…y los ingresos salariales agregados quedaron prácticamente inalterados.” Nótese que esta última afirmación no se sostiene. Si la subida del SMI en 2017 fue del 6% (en términos reales) y la caída del empleo del -3.1%, la masa salarial del grupo tratado aumentará en 2.9% como resultado de la medida. Por tanto, si el objetivo del SMI es aumentar la masa salarial, efectivamente se consiguió, pese a que algunos trabajadores perdieran su empleo. Si 12 mil trabajadores del grupo de tratamiento perdieron su empleo y 376 mil lo mantuvieron, la subida del SMI en 2017 (€ 61= 825-764) supuso una ganancia para éstos de € 23 m. (=376.000x61) y una pérdida para aquellos de € 9.2 m. (=12.000x 764). Incluso la cifra de destrucción de empleo es poco fiable porque el modelo logit que se estima contiene varias variables endógenas y bien podría ser el caso que los sesgos de endogeneidad no sean parecidos para los dos grupos. Es como estimar una demanda de trabajo sin instrumentar el salario con una variable que desplace la oferta pero no la demanda: no se identifica nada. Además, se omiten variables relevantes como la provincia/ CCAA donde se trabaja ya que la composición del empleo también puede variar por grupos. En definitiva, hay que tomar estos resultados con bastante cautela y, desde luego, para nada justifican extrapolaciones taxativas sobre subidas futuras del SMI.
Otro estudio que proporcionó estimaciones negativas algo exageradas era de BBVA Research. En este caso, los resultados se basaban en un procedimiento de Vectores Autorregresivos (VAR) que Juan F. Jimeno y yo mismo propusimos hace bastante tiempo para el análisis de otras cuestiones macro (no micro) de la economía española, y que a todas luces resulta poco apropiado para analizar los efectos del SMI.
Estimaciones futuras
Toda estimación del efecto del salario mínimo sobre el empleo se construye sobre comparaciones entre escenarios alternativos, por ejemplo, entre antes y después de la subida (event studies) o entre personas o grupos de población afectados de manera diferente por dicha subida. Pero no sirve cualquier comparación. Mantener que el aumento del empleo entre 2018 y 2019 demuestra que el aumento del SMI no ha afectado negativamente al empleo es un sinsentido. Atribuir toda la diferencia en la tasa de crecimiento del empleo entre 2018 y 2019 al efecto del salario mínimo, también lo es, incluso si dicha diferencia se calcula no en el agregado sino para segmentos específicos del mercado de trabajo (i.e., agricultura en Extremadura). Y la razón es que dichas diferencias incluyen muchos otros factores además del posible impacto del SMI. Un ejemplo es la proporción de inmigrantes en las empresas. Si éstos tienen mayor movilidad que los nativos, el poder monopsonístico de las empresas que los empleen será menor.
Para identificar el impacto del SMI es necesario explotar una fuente de variación que no pueda atribuirse a otros factores (macroeconómicos o específicos) que causen que el empleo evolucione de manera distinta en el tiempo, en el espacio, entre sectores de actividad y por grupos de población. Esto requiere información estadística muy detallada que todavía no está disponible. La MCVL de 2019 con la que se podría observar la diferente evolución del empleo entre los afectados de distinta manera solo estará disponible dentro de unos cuantos meses. No obstante, con los datos ya disponibles (MCVL-2018 y afiliados por sectores de actividad y grupos de población en cada provincia) se podrían avanzar algunos resultados con estimaciones más cuidadosas que las anteriores. Y apuesto a que no serán tan negativos como aquellas predicen ni tan superfluos como algunos imaginan.