¿POR QUÉ NO FUNCIONA CORRECTAMENTE EL MÉTODO DE LAS

¿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
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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.
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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.
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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
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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)*.
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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
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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.
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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).
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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)
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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.
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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:
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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
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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.
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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)
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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.
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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
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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
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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
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en la ocupación agrícola y, por tanto, en la condición social de trabajadora eventual
agraria.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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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.
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