¿POR QUÉ NO FUNCIONA CORRECTAMENTE EL MÉTODO DE LAS DISCREPANCIAS EPA-SEGURIDAD SOCIAL PARA MEDIR EL EMPLEO IRREGULAR EN LA AGRICULTURA ESPAÑOLA? Pedro Torres Padilla [email protected] [email protected] [email protected] Resumen: Uno de los métodos propuestos para estimar el nivel de empleo irregular consiste en el análisis de discrepancias entre fuentes estadísticas distintas. Se ha sugerido, así, equivaler las cifras de la Encuesta de Población Activa (EPA) con la de los trabajadores en total, puesto que también se refiere a los que se encuentran en situación irregular cuya inserción laboral no es reglada sino que se hallan en el sector informal, mientras que las cifras de Trabajadores Afiliados a la Seguridad Social equivaldrían a la inserción formal y, por tanto, a los trabajadores en situación laboral regular, de modo que de la resta entre ambas resultaría una cifra aproximada de personas en posición de trabajo sumergido. En primer lugar, ponemos a prueba dicha sugerencia metodológica observando cómo funciona en el caso concreto del sector agrícola español mediante el análisis estadístico exploratorio-comparativo de la relación ocupación-afiliación. Y a este respecto llegamos a la conclusión de que estamos ante un método que no funciona correctamente para medir este fenómeno en la agricultura española tomada en su conjunto porque no se cumplen las condiciones de cálculo previstas por dicho método. Pero no nos quedamos en esta constatación descriptiva sino que proponemos una explicación, destacando, si bien no es el único factor, el subsidio agrario en Andalucía y Extremadura como elemento distorsionador. Es más, si la afiliación de las mujeres en el sector agrícola es superior a su ocupación mientras que la de los hombres es igual o inferior a ella y la diferencia observada es causada en buena parte por el subsidio agrario, podría indicar, aunque aún es pronto para estar seguros en el estado actual de nuestra investigación, que “formalmente” el subsidio se puede definir en perspectiva jurídica, económica o administrativa como una prestación por desempleo de los trabajadores eventuales agrarios residentes en Andalucía y Extremadura cuando se encuentren en situación de desempleo y estén inscritos en el Régimen Especial Agrario de la Seguridad Social, pero que en la “práctica”, desde un punto de vista sociológico, el acceso a la prestación puede pasar directamente por la afiliación sin tener que detenerse en la ocupación agrícola y, por tanto, en la condición social de trabajadora eventual agraria. Palabras clave: Empleo irregular, trabajo sumergido, sector agrícola andaluz, método de las discrepancias, subsidio agrario. 1. Introducción Por su gravedad el empleo irregular es materia de acción política. También es objeto de estudio para las diversas ciencias sociales. En ambos casos, intervención e investigación, uno de los principales desafíos que plantea el empleo irregular es su cuantificación. Según la Comisión Europea (1998) así como el Consejo Económico y Social de España (1999) y de Andalucía (2002), se aplican, en general, varios tipos de métodos para estimar el nivel de empleo irregular: los métodos directos, que consisten en realizar encuestas a los agentes afectados, para que, desde el anonimato, faciliten datos con que analizar su situación laboral. En segundo lugar, los llamados métodos indirectos: por un lado, diseño de modelos econométricos de estimación; por otro, análisis de discrepancias entre estadísticas. Este trabajo se inscribe, precisamente, en esta última línea metodológica indirecta de estimación. Se ha sugerido, así, equivaler las cifras de la Encuesta de Población Activa (EPA) con la de los trabajadores en total (Cachón, 2006: 185-186) puesto que también se refiere a los que se encuentran en situación irregular cuya inserción laboral no es reglada sino que se hallan en el sector informal, mientras que las cifras de Trabajadores Afiliados a la Seguridad Social equivaldrían a la inserción formal y, por tanto, a los trabajadores en situación laboral regular, de modo que de la resta entre ambas resultaría una cifra aproximada de personas en situación de trabajo sumergido. El primer objetivo principal de este trabajo es justamente poner a prueba la sugerencia metodológica para el caso de la agricultura. Y a este respecto llegamos a la conclusión de que estamos ante un método que no funciona correctamente para medir este fenómeno en la agricultura española tomada en su conjunto porque la EPA no se comporta como la fuente más inclusiva, observándose una relación inversa a la prevista entre ocupación y afiliación, siendo está mayor que aquélla, a diferencia de los otros sectores económicos, en que sí se cumple la condición aritmética básica de partida. El segundo objetivo general es explicar esta “anomalía” observada en el sector agrícola, destacando el efecto del subsidio agrario como factor distorsionador. 2 Después de este apartado introductorio (punto 1) desarrollamos un apartado metodológico (número 2), antes de entrar de lleno en el análisis empírico cuya estructura se apoya primero en un tercer epígrafe, dedicado a la observación de la relación SEGSOC-EPA según la estructura sectorial de la economía española en términos de empleo y seguidamente (cuarto apartado), la explicación de la agricultura como “anomalía”, para finalizar con una parte quinta de conclusiones que recoge los principales resultados provisionales de esta investigación exploratoria –cerramos con las referencias bibliográficas. 2. Método 2.1. Estrategia metodológica Para contrastar la primera hipótesis principal, de tipo descriptivo, seguiremos una estrategia metodológica cuantitativa basada en el análisis estadístico exploratorio y comparativo de datos secundarios que tiene por objetivo específico observar las principales regularidades empíricas en la relación entre datos EPA-Segsoc según sectores económicos. En cuanto a su dimensión temporal, nos remontaremos al año 1999 –primer dato disponible para comparar nuestras fuentes- y llegaremos hasta el año 2007 –que no es el último, lo sabemos. Si bien podríamos haber alargado el periodo, hemos considerado oportuno cortar la serie en dicho año. Por dos razones fundamentales: en primer lugar, porque el periodo considerado es más que suficiente para comprobar nuestras hipótesis principales. En segundo lugar, porque la crisis económica, que arranca con toda su fuerza en el año 2008 y en la que aún estamos inmersos, hace más compleja la interpretación desbordando el propósito de este modesto estudio incipiente. No cubriremos, pues, la etapa de crisis económica y que, como comentamos, impacta de forma muy acusada en España a finales de 2007 y principios de 2008, contrayendo el nivel de empleo y disparando el desempleo. Para contrastar la segunda hipótesis principal, de tipo más bien explicativo, seguiremos asimismo una estrategia metodológica cuantitativa basada en el análisis estadístico de datos secundarios pero cuyas comparaciones se inscriben en un diseño menos exploratorio, más elaborado, como veremos llegado el punto. 3 2.2. El problema de la pluriactividad: ¿por qué afiliaciones y no afiliados? Para cumplir con nuestros objetivos analizamos la relación entre el número de AFILIACIONES en situación de alta a la seguridad (SegSoc a partir de aquí), por un lado, y el número de OCUPADOS en el mercado laboral, por otro, utilizando para este último extremo los datos de la Encuesta de Población Activa (EPA, en adelante). Pero, ¿por qué afiliaciones y no afiliados? La primera restricción, el problema de la disponibilidad informativa, afecta a una operación básica: la cantidad de datos que pueden compararse –como se podrá comprobar a lo largo de esta comunicación. Pues bien, otra importante restricción no tiene que ver con la cantidad sino con la cualidad de los datos para estimar una cifra aproximada de empleo irregular; restricción que está relacionada con la depuración de magnitudes afiliativas. Es el problema de la pluriactividad. En efecto, estamos ante un método de estimación de carácter indirecto consistente en analizar las discrepancias entre dos fuentes estadísticas oficiales que contabilizan el número de ocupados (EPA) y de afiliaciones (SEGSOC). En esta comparación entre fuentes estadísticas oficiales es necesario, por tanto, saber qué características influyen en la fiabilidad de las cifras de una y otra fuente, puesto que esto condiciona la sobreestimación o infraestimación de la irregularidad laboral. Por el lado de la SEGSOC nos vamos a detener en la diferencia entre afiliaciones (situaciones que generan obligación a cotizar) y afiliados (personas físicas que cotizan). Pues bien, las cifras trabajadores afiliados se refieren a trabajadores en alta laboral y situaciones asimiladas, tales como incapacidad temporal, suspensión por regulación de empleo, desempleo parcial entre otros; no se incluyen situaciones de desempleo, de convenios especiales, trabajadores de empresas acogidas a planes de reconversión y que reciben ayudas en concepto de jubilación anticipada y situaciones especiales sin efecto en cotizaciones. Por tanto, el número de personas afiliadas no se corresponde necesariamente con el de trabajadores, sino con el de situaciones que generan obligación de cotizar, es decir, la misma persona contabiliza tantas veces como situaciones de cotización tenga, ya sea porque tiene varias actividades laborales en un mismo régimen o en varios –o en un mismo sector económico o en varios. Esta 4 característica es muy importante en la comparación de personas ocupadas (EPA) y afiliadas (SEGSOC). Así, si una persona tiene dos trabajos y está dada de alta por ambos en el sistema de la seguridad social, entonces será contabilizada dos veces en el registro de Trabajadores Afiliados en Alta Laboral –cifra de referencia que estamos manejando. Por tanto, la comparación directa entre ambas fuentes precisaría restar primero de la estadística de Trabajadores Afiliados en alta Laboral, es decir, situaciones que generan la obligación de cotizar, la cifra de los trabajadores afiliados en alta laboral con pluriactividad, obteniendo así el número de personas afiliadas con el que comparar el número de personas ocupadas proporcionadas por la EPA. Cabe hacerse una idea de la influencia global de la pluriactividad en la cifra de trabajadores afiliados en alta laboral. Para ellos vamos a comparar dos gráficos, un primero en que no se tiene en cuenta la pluriactividad y el siguiente en que sí contamos la pluriactividad ofreciendo cifras depuradas, es decir, de afiliados, no de afiliaciones. GRAFICO 1: EVOLUCIÓN OCUPADOS (EPA) Y AFILIACIONES (SEGSOC, SITUACIONES DE COTIZACIÓN), ESPAÑA (1999-2007), en miles Fuentes: INE, Encuesta de Población Activa (medias anuales); MTIN, Afiliación de trabajadores al sistema de la seguridad social (medias anuales)*. 5 GRAFICO 2: EVOLUCIÓN OCUPADOS (EPA) Y AFILIADOS (SEGSOC, PERSONAS FÍSICAS), ESPAÑA (1999-2007), en miles Fuentes: INE, Encuesta de Población Activa (medias anuales); MTIN, Afiliación de trabajadores al sistema de la seguridad social (medias anuales) La cifra de afiliaciones –que no de afiliados- siendo, como es, más alta que la de afiliados, vendría a infraestimar la irregularidad laboral. Vamos a expresar esto mismo de otra manera aún más evidente: TABLA I: AFILIACIONES, PLURIACTIVIDAD Y AFILIADOS, ESPAÑA (1999-2007), en miles Afiliaciones Pluriactivos Afiliados 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 14309,0 15062,9 15649,9 16126,3 16613,6 17081,8 17835,4 18596,3 19152,3 358,2 386,7 411,1 423,3 446,1 465,1 492,1 530,2 575,1 13950,8 14676,2 15238,8 15703,0 16167,5 16616,7 17343,3 18066,1 18577,2 Fuentes: MTIN, Afiliación de trabajadores al sistema de la seguridad social (medias anuales) TABLA II: EVOLUCIÓN CONJUNTA OCUPADOS (EPA) Y AFILIADOS (SEGSOC, PERSONAS FÍSICAS), ESPAÑA (1999-2007), en miles 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 14689,8 15505,9 16146,3 16630,3 17295,9 17970,8 18973,2 19747,7 20356,0 13950,8 14676,2 15238,8 15703,0 16167,5 16616,7 17343,3 18066,1 18577,2 Fuentes: INE, Encuesta de Población Activa (medias anuales); MTIN, Afiliación de trabajadores al sistema de la seguridad social (medias anuales) Ocupados Afiliados Si tomamos como referencia la cifra de afiliaciones, en el año 2007 hubo aproximadamente un 6% de trabajadores en España en situación de empleo irregular. Si depuramos, deduciendo la cifra de afiliados, el porcentaje ascendería casi tres puntos, 6 hasta el 8,7%. La cifra de afiliaciones subestima el tamaño del empleo irregular en España. O lo que es lo mismo: un 3% de los empleados en el mercado español de trabajo son pluriactivos. Esto para el año 2007. Si enfocamos el año 2003, hubo un 4% de empleo irregular –sin depurar- o una cifra, ya depurada, de un 6,5%. Cambiando de año queremos añadir que la pluriactividad no se distribuye de manera homogénea. En suma, en este documento usamos conscientemente la expresión “afiliaciones” en vez de “afiliados”, pero hemos de advertir desde un principio que las cifras hacen referencia, por tanto, a situaciones de cotización (afiliaciones) y no a personas que cotizan (afiliados). Dos razones para obrar de este modo. Por una parte, si bien la consecuencia es infra-estimar el nivel del empleo irregular –puesto que, dada una pluriactividad determinada, habría más afiliaciones que afiliados-, en líneas generales suponemos que el sesgo que introduce no alterará en demasía las lecturas o interpretaciones de las tablas y gráficos que jalonan este documento. Y, en segundo lugar, si hemos decidido caminar por esta senda es porque nos parece más prudente desde un punto de vista metodológico dejar que la pluriactividad se distribuya empíricamente sin imponer ningún criterio de imputación de un valor, puesto que si bien es cierto que la pluriactividad afecta en conjunto al 3% de los afiliados aproximadamente, este porcentaje es una variable y no una constante. 2.3. Ratio de afiliaciones y ocupados: instrumento para observar la estabilidad de la relación aritmética entre afiliaciones y ocupados. Antes de terminar este segundo apartado, dedicado a ciertas notas metodológicas, añadir que en la investigación usaremos una herramienta muy útil llamada ratio de afiliaciones y ocupados. No es más que una proporción estadística de una cifra respecto de la otra, que tiene simplemente un valor ilustrativo y que expresa en unidades la relación entre afiliación y ocupación, de modo que valores entre cero y uno señalarían que hay más ocupación que afiliación, mientras que por encima de la unidad nuestro coeficiente indicaría más afiliaciones que ocupados. Es un instrumento útil que permite no sólo comparar con más facilidad sino observar rápidamente si la EPA se comporta como fuente más inclusiva, puesto que en caso contrario no está funcionando uno de los supuestos aritméticos básicos del método que estamos evaluando aquí. Escrito de otra manera: si nuestra ratio muestra valores por encima de 1 nos está 7 indicando que el método de las discrepancias está fallando puesto que esta estrategia de medición del empleo irregular sugerida por algunos especialistas en este campo se basa en el supuesto de que la EPA es más inclusiva y, por tanto, que sus magnitudes siempre serán más grandes que los valores de las altas de la seguridad social. 3. Distribución económico-sectorial de la relación entre afiliaciones (SEGSOC) y ocupados (EPA) en trabajadores extranjeros Empezaremos por ilustrar (Tabla III) la distribución económico-sectorial de la relación entre afiliaciones y ocupados por los principales sectores en su conjunto para a continuación desglosar por aquellas variables aprovechables. TABLA III: RELACIÓN ENTRE AFILIACIONES (SEGSOC) Y OCUPADOS (EPA) POR SECTOR ECONÓMICO, ESPAÑA, (2001-2007), en miles Agricultura Afiliaciones Ocupados Industria Afiliaciones Ocupados Construcción Afiliaciones Ocupados Servicios Afiliaciones Ocupados 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 1299,0 1033,5 1323,7 973,1 1311,3 1.012,1 1253,5 980,4 1235,2 1006,8 1201,2 921,8 1185,3 905,8 2640,4 3165,9 2638,9 3226,3 2617,4 3164,6 2614,6 3246,8 2610,6 3288,5 2624,8 3319,8 2685,3 3279,1 1691,3 1927,8 1750,4 1993,3 1798,6 2122,2 1983,0 2331,2 2209,7 2422,8 2362,6 2623,2 2349,0 2693,5 10105,4 10221,0 10463,3 10632,6 10849,1 11260,8 11303,8 11729,7 12096,1 12596,1 12581,5 13137,0 12976,1 13598,5 Fuentes: INE, Encuesta de Población Activa (IV Trimestre); MTIN, Anuario de estadísticas sociolaborales y asuntos sociales, Afiliación de trabajadores al sistema de la seguridad social (a 31 de Diciembre) Ambas fuentes documentan la misma lectura: contracción del empleo que absorbe el sector primario, estabilidad en la industria y crecimiento espectacular del trabajo en el sector servicios y en la construcción. La expansión del mercado laboral ha corrido pareja a la tercerización de la economía y al vertiginoso dinamismo de la actividad constructora residencial en todo el país. Pero lo que nos interesa es verlas en relación (Gráfico 3) y para ello utilizaremos la ratio de afiliaciones respecto de ocupados, que, como sabemos, se expresa en unidades, de modo que valores entre cero y uno señalan que hay más ocupación que afiliación, mientras que por encima de la unidad indicarían más afiliaciones que ocupados. 8 8 GRÁFICO 3: COEFICIENTES AFILIACIONES (SEGSOC) RESPECTO DE OCUPADOS (EPA) POR SECTOR ECONÓMICO, ESPAÑA (2001-2007), en miles Fuentes: INE, Encuesta de Población Activa (IV Trimestre); MTIN, Anuario de estadísticas sociolaborales y asuntos sociales, Afiliación de trabajadores al sistema de la seguridad social (a 31 de Diciembre) Pues bien, junto con la regularidad de sendas proporciones, es la agricultura el sector que se comporta bastante por encima de 1, mientras que sería la industria el sector con una menor proporción de afiliaciones respecto de ocupados. Construcción y servicios ocupan una posición intermedia, aunque la discrepancia entre fuentes es más acusada en el sector de la construcción. En suma, el análisis sectorial muestra, en distinta medida, que la ocupación es mayor que la afiliación. La agricultura parece caso aparte. Dedicaremos el siguiente subapartado a explicar lo que consideramos una “anomalía”. 4. Agricultura: un caso aparte en la relación entre datos-Epa y cifras-Segsoc. El efecto distorsionador del subsidio agrario y otros factores. La agricultura es un caso aparte porque se desmarca rotundamente de los otros tres sectores por lo que se refiere a la EPA como fuente más inclusiva. Esto justifica un tratamiento diferenciado para este sector en este trabajo. El objetivo específico es interpretar de manera plausible esta desviación. Empecemos por introducir la variable género para todos los trabajadores de este sector (Gráfico 4). 9 GRAFICO 4: RELACIÓN ENTRE AFILIACIONES (SEGSOC) Y OCUPADOS (EPA) EN EL SECTOR AGRÍCOLA POR SEXO, ESPAÑA, (2003-2007), en miles Fuentes: INE, Encuesta de Población Activa (medias anuales); MTIN, Anuario de estadísticas sociolaborales y asuntos sociales, Afiliación de trabajadores al sistema de la seguridad social (a 31 de diciembre) La serie temporal en este gráfico es más corta –arrancamos del año 2003- porque los anuarios de estadísticas laborales del MTIN sólo ofrecen datos cruzados por sexo y sector económico para la población en su conjunto desde dicho año. Pues bien, mientras que las líneas de los hombres se entrelazan, las de la fuerza femenina de trabajo están claramente separadas. Expresemos esto mismo en términos de nuestro coeficiente (Gráfico 5): GRAFICO 5: COEFICIENTE AFILIACIONES (SEGSOC) Y OCUPADOS (EPA) EN EL SECTOR AGRÍCOLA POR SEXO, ESPAÑA, (2003-2007), en miles Fuentes: INE, Encuesta de Población Activa (medias anuales); MTIN, Anuario de estadísticas sociolaborales y asuntos sociales, Afiliación de trabajadores al sistema de la seguridad social (a 31 de diciembre) 10 Es la fuerza de trabajo femenina aquella que marca la diferencia, puesto que en la agricultura suele haber casi dos afiliaciones femeninas por mujer ocupada. Enseguida ofrecemos dos gráficos (6 y 7) que brindan en miles el contraste por sexos. Aunque parezca redundante, nos proporciona una primera pista que vamos a seguir para explicar este comportamiento sectorial diferencial. GRAFICO 6: RELACIÓN ENTRE AFILIACIONES (SEGSOC) Y MUJERES OCUPADAS (EPA) EN EL SECTOR AGRÍCOLA, ESPAÑA, (2003-2007), en miles Fuentes: INE, Encuesta de Población Activa (medias anuales); MTIN, Anuario de estadísticas sociolaborales y asuntos sociales, Afiliación de trabajadores al sistema de la seguridad social (a 31 de diciembre) GRAFICO 7: RELACIÓN ENTRE AFILIACIONES (SEGSOC) Y OCUPADOS (EPA) EN EL SECTOR AGRÍCOLA, ESPAÑA, (2003-2007), en miles Fuentes: INE, Encuesta de Población Activa (medias anuales); MTIN, Anuario de estadísticas sociolaborales y asuntos sociales, Afiliación de trabajadores al sistema de la seguridad social (a 31 de diciembre) 11 Obsérvese la estabilidad y la constancia con que se comporta la afiliación y la ocupación entre las mujeres, mientras que para el caso de los hombres, ambas fuentes documentan una caída, más pronunciada en el caso de la ocupación que de la afiliación. La clave parece estar, pues, en la afiliación femenina. Cabría pensar que es la pluriactividad, es decir, más de una situación de cotización, la que explica este comportamiento. Y algo de eso hay, pero muy poco. Aunque no podamos –como ya sabemos al indicar en el apartado metodológico el problema de la disponibilidad informativa- desglosar la pluriactividad por sexo o la combinación de sexo y sector económico-rama de actividad, sí que podemos hacernos una idea de la influencia global del impacto de esta práctica en el empleo agrícola (Tabla IV). TABLA IV: PLURIACTIVIDAD EN LA AGRICULTURA, ESPAÑA (2001-2007), en miles Afiliaciones Pluriactividad Afiliados Ocupados 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 1238,8 5,6 1233,2 981,8 1242,4 6,0 1236,4 940,7 1259,8 7,1 1252,7 942,9 1220,4 7,5 1212,9 937,6 1189,0 8,1 1180,9 940,6 1153,6 9,1 1144,5 893,0 1142,3 12,3 1130,0 873,3 Fuentes: INE, Encuesta de Población Activa (medias anuales); MTIN, Anuario de estadísticas sociolaborales y asuntos sociales, Afiliación de trabajadores al sistema de la seguridad social (medias anuales) Es cierto que la pluriactividad se ha multiplicado por dos entre los años que abren y cierran el periodo que estamos considerando. Pero, aunque variable, tenemos que, para el año 2007, sólo el 1% de los afiliados en el sector agrícola son pluriactivos; porcentaje a todas luces insuficiente para explicar por qué la afiliación en su conjunto en la agricultura es notablemente más alto que la ocupación. Ni suponiendo que toda la pluriactividad fuese femenina, cambiaría el panorama. Los datos de afiliaciones, a diferencia de las cifras de afiliados, al ser mayores, tienden, pues, a estrechar la distancia EPA-SEGSOC, pero esto sesgo no es bastante para explicar el caso de la agricultura. 12 El siguiente gráfico ilustra esto que estamos sosteniendo (Gráfico 8): GRAFICO 8: AFILIACIONES, AFILIADOS Y OCUPADOS EN LA AGRICULTURA, ESPAÑA (2001-2007), en miles Fuentes: INE, Encuesta de Población Activa (medias anuales); MTIN, Anuario de estadísticas sociolaborales y asuntos sociales, Afiliación de trabajadores al sistema de la seguridad social (medias anuales) Aunque muy modestamente la distancia de la ocupación respecto de la afiliación se estreche –este es el sesgo de la cifra de afiliaciones, que ya hemos apuntado-, nos parece más significativo destacar que afiliaciones y afiliados se superponen casi perfectamente. Esta discrepancia “inversa” –afiliación por encima de ocupación y que pondría en duda la utilidad de nuestro método indirecto para estimar el empleo irregular, al menos en la agricultura- encuentra parte de su explicación en la incapacidad de la encuesta de población activa para estimar el nivel efectivo de ocupación en el sector agrícola. En efecto, por la propia naturaleza de esta actividad sectorial (discontinua, épocas de mucho/poco trabajo etc.), se pueden producir situaciones laborales esporádicas, con origen en relaciones familiares, etc., difíciles de captar por la EPA. Prueba de ello sería el gráfico que presentamos a continuación: 13 GRAFICO 9: EPA Y ERRORES DE MUESTREO RELATIVOS EN PORCENTAJE, POR SECTOR ECONÓMICO, ESPAÑA (2005-2007), trimestres Fuente: INE, Encuesta de Población Activa Ofrecemos estos datos porque son los únicos que en este momento publica el espacio digital del INE. Con todo, vemos que –aunque variable de un trimestre a otro- el error de muestreo entre ocupados por sector económico suele ser aproximadamente en la agricultura seis veces más alto que para los servicios y el doble, más o menos, respecto de la industria y la construcción. El factor que creemos altera la relación SEGSOC-EPA es otro, explicando además que sean las mujeres las que tengan un coeficiente más alto, subiendo de manera muy notable el índice en su conjunto: el efecto del subsidio agrario por desempleo eventual extendido en Andalucía y Extremadura y que desde principio de los noventa está experimentando un proceso de feminización que en términos proporcionales rondaría dos mujeres por cada hombre. La hipótesis que proponemos es esta: la afiliación en el sector agrario es mayor que la ocupación, especialmente entre las mujeres, porque –entre otras cosas- el subsidio agrario en Andalucía y Extremadura motiva a ciertas trabajadoras rurales en mercados rurales de baja demanda y hogares con división doméstica del trabajo que recae sobre ellas a afiliarse al régimen especial agrario para poder cobrar dicho subsidio –y las ventajas individuales derivadas de la afiliación como futuras pensiones, etc.- aunque no estén ocupados en el campo (Torres Padilla et al, 2008). Un modo indirecto de comprobar esta hipótesis es comparar nuestro coeficiente entre todas las regiones, de manera que si es mucho más alto para Andalucía 14 y Extremadura, es razonable pensar que estamos ante el efecto subsidio agrario, ya que son las dos regiones para las que desde un principio – año 1984- se diseñó este subsidio. Pues bien, recurramos al análisis territorial de la relación SEGSOC-EPA y desglosemos las discrepancias estadísticas por todas y cada una de las diecisiete comunidades autónomas (Gráfico 10). GRAFICO 10: COEFICIENTES AFILIACIONES (SEGSOC) RESPECTO DE OCUPADOS (EPA) EN EL SECTOR AGRÍCOLA POR COMUNIDADES AUTÓNOMAS, (2000-2007)*, en miles Fuentes: INE, Encuesta de Población Activa (medias anuales); MTIN, Anuario de estadísticas sociolaborales y asuntos sociales, Afiliación de trabajadores al sistema de la seguridad social (a 31 de diciembre) ** La serie temporal en este gráfico es más corta, porque los anuarios de estadísticas laborales del MTIN (concretamente el del año 2001) sólo ofrecen datos cruzados por sector económico según comunidad autónoma a partir de 2000. Si bien es un gráfico un poco engorroso y que hay notables diferencias entre las comunidades autónomas, a los efectos para lo que aquí pretendemos, tanto Extremadura como Andalucía se separan, en general, con un coeficiente notablemente mayor que el observado en el resto de las regiones. Otro modo colateral de comprobar la hipótesis que estamos manejando: restar del conjunto de afiliaciones y ocupados el peso de Andalucía y Extremadura y ver cómo se comporta la discrepancia EPA-SEGSOC. 15 A efectos comparativos, veamos primero la evolución, en miles, de la relación entre afiliaciones (SEGSOC) y ocupados (EPA) en la agricultura española contando con Extremadura y Andalucía: GRAFICO 11: EVOLUCIÓN DE AFILIACIONES (SEGSOC) Y OCUPADOS (EPA) EN EL SECTOR DE LA AGRICULTURA, ESPAÑA* (1999-2007), en miles Fuentes: INE, Encuesta de Población Activa (medias anuales); MTIN, Anuario de estadísticas sociolaborales y asuntos sociales, Afiliación de trabajadores al sistema de la seguridad social (a 31 de diciembre) ** Incluye Andalucía y Extremadura. Y seguidamente (Gráfico 12) veamos qué pasaría si restamos, también en miles, los casos extremeño y andaluz: GRAFICO 12: RELACIÓN ENTRE AFILIACIONES (SEGSOC) Y OCUPADOS (EPA), EN EL SECTOR AGRÍCOLA EN ESPAÑA MENOS ANDALUCÍA Y EXTREMADURA, (2000-2007), en miles Fuentes: INE, Encuesta de Población Activa (medias anuales); MTIN, Anuario de estadísticas sociolaborales y asuntos sociales, Afiliación de trabajadores al sistema de la seguridad social (a 31 de diciembre) 16 El comportamiento cambia radicalmente: también en la agricultura habría más ocupados que afiliados. Ilustremos esto mismo en términos de razón afiliaciones/ocupados (gráfico 13). GRAFICO 13: COMPARACIÓN COEFICIENTES AFILIACIONES (SEGSOC) Y OCUPADOS (EPA) EN LA AGRICULTURA EN ESPAÑA (2000-2007), CON Y SIN ANDALUCÍA & EXTREMADURA Fuentes: INE, Encuesta de Población Activa (medias anuales); MTIN, Anuario de estadísticas sociolaborales y asuntos sociales, Afiliación de trabajadores al sistema de la seguridad social (a 31 de diciembre) Terminaremos como hemos empezado: con una visión general de la distribución sectorial de la relación SEGSOC-EPA (Gráfico 14): GRAFICO 14: COEFICIENTES AFILIACIONES (SEGSOC) RESPECTO DE OCUPADOS (EPA), POR SECTOR ECONÓMICO, ESPAÑA* (1999-2007), en miles Fuentes: INE, Encuesta de Población Activa (medias anuales); MTIN, Anuario de estadísticas sociolaborales y asuntos sociales, Afiliación de trabajadores al sistema de la seguridad social (a 31 de diciembre) * Contando trabajadores afiliados y ocupados en Andalucía y Extremadura en el sector agrícola. 17 Escribíamos que este gráfico muestra un sector agrícola, en comparación con otros sectores, “anómalo” respecto de la relación entre afiliación y ocupación. Pues bien, imaginemos qué pasaría si no contásemos Andalucía y Extremadura (Gráfico 15). GRAFICO 15: COEFICIENTES AFILIACIONES (SEGSOC) RESPECTO DE OCUPADOS (EPA), POR SECTOR ECONÓMICO, ESPAÑA* (2000-2007), en miles Fuentes: INE, Encuesta de Población Activa (medias anuales); MTIN, Anuario de estadísticas sociolaborales y asuntos sociales, Afiliación de trabajadores al sistema de la seguridad social (a 31 de diciembre) * Sin contar trabajadores afiliados y ocupados en Andalucía y Extremadura en el sector agrícola. La anomalía desaparecería. Con mucha más claridad si a este efecto distorsionador, sumamos otros como la pluriactividad, por poca que sea, y, especialmente, el más alto error de muestreo de entre todos los sectores. 5. A modo de conclusión El objetivo general de esta comunicación ha sido tratar de hallar respuesta a la pregunta que le da título: ¿por qué no funciona correctamente el método de las discrepancias EPA-SEGURIDAD SOCIAL para medir el empleo irregular en la agricultura española? Para cumplir con este propósito más amplio, nos propusimos dos objetivos específicos: constatar que efectivamente no funciona para el caso de la agricultura española en comparación con otros sectores y, por otro lado, tratar de dar a este “hecho 18 anómalo” una explicación plausible –el entrecomillado se entenderá en este último apartado. Respecto del primer propósito, el contraste ha consistido en observar de manera exploratoria cómo se comporta la relación empírica entre ambas fuentes tanto en el tiempo como por sectores económicos. Los límites con que nos hemos ido topando tienen una cosa en común: la EPA no es comporta como fuente más inclusiva. La inclusividad limitada de la EPA toma dos formas: una relación observada invertida, es decir, la afiliación suele estar por encima de la ocupación. Y la otra forma concreta que toma este problema común de falta de inclusividad de la EPA es una relación observada inestable, es decir, no se da el predomino esperado de la EPA sobre la SEGSOC. En el primer caso, el gráfico muestra dos líneas más o menos separadas en que la superior es la afiliación y la inferior es la ocupación. Al revés de lo esperado. En el segundo caso, las líneas, gráficamente, se entrelazan a lo largo de los puntos temporales. De manera irregular a lo previsto. Por tanto, ¿sirve este método para estimar el número de ocupados en situación de empleo irregular en el sector agrícola español? La respuesta, rotundamente, es negativa. Ahora bien, en este sentido estricto, ni en dicho sector ni en ningún otro. El método de las discrepancias no sirve para medir a nivel de intervalo el volumen de ocupados en situación laboral irregular y su evolución. Cabría la posibilidad de que nos pueda ayudar a mostrar ciertas diferencias y semejanzas de orden entre categorías. Es decir, a quiénes afecta más o afecta menos, aunque no cuánto más o cuánto menos. Siguiendo con nuestro símil: en términos de clasificación estadística de variables según su nivel de medida, nos moveríamos en la diferencia principal entre una variable ordinal y otra de intervalo. Escrito en forma de pregunta: ¿Sirve para representar en general y de manera muy aproximada el volumen y la tendencia general de evolución a nivel ordinal en sectores económicos no-agrícolas? La respuesta es que resulta muy arriesgado. La pregunta que da título a esta comunicación pareciera implicar, por tanto, que el método de las discrepancias sí funcionaría para sectores económicos no-agrícolas e insistimos, hay que tener mucho cuidado. El método de las discrepancias es inútil, no sólo para ofrecer una cifra exacta –cosa que ya sabíamos antes de emprender esta investigación- sino incluso para expresar en términos proporcionales con un margen de error probable una estimación del volumen de ocupados en situación laboral irregular y 19 su evolución en cualquier otro sector distinto de la agricultura. ¿Por qué? Porque hemos supuesto que las fuentes de sesgo, especialmente en la EPA, permanecen relativamente constantes, cosa que no hemos podido demostrar. Más bien el análisis empírico ha puesto de manifiesto todo lo contrario, su variabilidad de una categoría a otra y de una año a otro. Por tanto, los mismos sesgos que aconsejarían no usar este método para estimar, también por su variabilidad pondrían en duda su utilidad para medir el empleo irregular a nivel ordinal para cualquier otro sector no-agrícola. En efecto, si los sesgos siendo como son variables –no constantes- incapacitan para estimar, también pondrían en serias dudas la capacidad de este método para decidir si un amento de la diferencia entre ambas fuentes se debe a un aumento de la irregularidad laboral o a un aumento de las situaciones que generan sub-representación en la EPA. El riesgo, pues, es muy alto. Respecto del segundo objetivo, éste ha consistido en tratar de explicar dicha “anomalía” observada en el sector agrícola -ahora se entiende mejor el entrecomillado-, destacando el efecto del subsidio agrario como factor distorsionador. Para contrastar la segunda hipótesis principal, de tipo más bien explicativo, hemos seguido asimismo una estrategia metodológica cuantitativa basada en el análisis estadístico de datos secundarios pero cuyas comparaciones se inscriben en un diseño menos exploratorio, algo más estructurado: por un lado, comparando nuestra ratio entre todas las regiones, de manera que hemos podido observar que es mucho más alto para Andalucía y Extremadura y, por tanto, es razonable concluir que estamos ante el efecto subsidio agrario, ya que son las dos regiones para las que desde un principio –año 1984- se diseñó. Por otra parte, hemos observado que la afiliación de las mujeres en el sector agrícola es superior a su ocupación mientras que la de los hombres es igual o inferior a ella y la diferencia observada es causada en buena parte por el subsidio agrario, lo que puede indicar, aunque aún es pronto para estar seguros en el estado actual de nuestra investigación, que “formalmente” el subsidio se puede definir en perspectiva jurídica, económica o administrativa como una prestación por desempleo de los trabajadores eventuales agrarios residentes en Andalucía y Extremadura cuando se encuentren en situación de desempleo y estén inscritos en el Régimen Especial Agrario de la Seguridad Social pero que en la “práctica”, desde un punto de vista sociológico, el acceso a la prestación puede pasar directamente por la afiliación sin tener que detenerse 20 en la ocupación agrícola y, por tanto, en la condición social de trabajadora eventual agraria. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS COMISIÓN EUROPEA (1998): “Comunicación de la Comisión sobre el Trabajo no declarado”, Bruselas, COM (98)-219. CONSEJO ECONÓMICO Y SOCIAL (1999): La economía sumergida en relación a la quinta recomendación del Pacto de Toledo, Madrid, CES. CONSEJO ECONÓMICO Y SOCIAL DE ANDALUCÍA (2002). La economía sumergida, Sevilla, Junta de Andalucía. CACHÓN RODRÍGUEZ, Lorenzo (2006): “Los inmigrantes en el mercado de trabajo en España (1996-2004)” en E. AJA Y J. ARANGO (eds.), Veinte años de inmigración en España. Perspectivas jurídica y sociológica, Barcelona, Fundación CIDOB, pp. 175-201. TORRES PADILLA, PEDRO et al. (2008): “Subsidio agrario en Granada: sentido y estrategias de sus perceptores desde el empleo” en JUAN CARLOS DE PABLO RAMIREZ (Coord.): El empleo de cerca: estudios sobre agentes y estructuras en la provincia de Granada, Granada: Universidad de Granada, pp. 181-196. 21