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Vol. 40. Issue 114.
Pages 191-207 (September - December 2017)
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Pages 191-207 (September - December 2017)
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Análisis de las transiciones laborales en España: the (bad) gap is coming back
An analysis of labour transitions in Spain: The (bad) gap is coming back
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Diego Dueñas Fernándeza,b,
Corresponding author
diego.duenas@uah.es

Autor para correspondencia.
, Carlos Iglesias Fernándezb, Raquel Llorente Herasc
a Departamento de Fundamentos del Análisis Económico e Historia e Instituciones Económicas, Universidad de Valladolid, Valladolid, España
b Departamento de Economía y Dirección de Empresas, Universidad de Alcalá, Alcalá de Henares, Madrid, España
c Departamento de Análisis Económico, Universidad Autónoma de Madrid, Madrid, España
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Tabla 1. Descomposición Oaxaca-Blinder de la diferencia de las probabilidades de hombres y mujeres en la transición desempleo-ocupación entre los primeros y segundos trimestres de 2005 a 2015
Tabla 2. Contribución de cada característica sobre la diferencia de las probabilidades de hombres y mujeres en la transición desempleo-ocupación entre los primeros y segundos trimestres de 2005 a 2015, descomposición de Fairlie
Tabla A1. Categorización y nomenclatura entre paréntesis de las variables utilizadas en los modelos econométricos
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Resumen

Utilizando la Encuesta de flujos de población activa, se presenta una metodología para obtener la tasa de paro entre 2005 y 2015 mediante el cálculo de las transiciones laborales de hombres y mujeres. Los resultados demuestran: 1)que las tasas de paro han aumentado como consecuencia de la mayor probabilidad de transitar de la ocupación al desempleo (hasta 2009) y la menor probabilidad de transitar desde el desempleo a la ocupación (hasta 2013), y 2)que la mujer, pese a presentar características similares a las masculinas, tiene actualmente menor probabilidad que el hombre de pasar del desempleo a la ocupación.

Palabras clave:
Tasa de paro
Género
Flujos laborales
Oaxaca-Blinder
Fairlie
Códigos JEL:
J16
J62
J64
Abstract

A methodology is presented in this article on how to calculate the unemployment rates between 2005 and 2015, using male and female labour flow data from the Active Population Flow Survey. The results show that: (i) the unemployment rates have increased as a consequence of the higher transition probabilities from employment to unemployment (up to 2009) and the smaller transition probability from unemployment to employment (up to 2013), and (ii) that women, despite having similar characteristics to men, have a lower probability than men to move from unemployment to employment.

Keywords:
Unemployment rate
Gender
Labour market flows
Oaxaca-Blinder
Fairlie
JEL classification:
J16
J62
J64
Full Text
1Introducción

En el segundo trimestre del año 2012 el mercado de trabajo español deparó un hecho ciertamente relevante no conocido hasta la fecha en toda la serie histórica publicada por el Instituto Nacional de Estadística (INE): la tasa de paro masculina (24,43%) superó a la tasa de paro femenina (24,36%). Esta situación invita a los responsables de política económica a replantear determinadas directrices de política laboral y de política social, teniendo en cuenta además que este no ha sido un hecho aislado sino que se enmarca dentro de la profunda y duradera transición que ha realizado el colectivo femenino en su desarrollo desde distintos ángulos sociales (Llorente et al., 2015; Cebrián y Moreno, 2008; Iglesias, 2005; Toharia, 2004; Toharia, 2003; Castaño et al., 1999), sustituyendo horas de trabajo doméstico por una mayor formación académica y/o por un mayor número de horas laborales a cambio de una retribución salarial.

Y es que el mercado de trabajo español ya no está dominado por el género masculino, sino que es un mercado en el que cohabitan ambos géneros: con datos del INE, entre el cuarto trimestre del año 2005 y 2015 la tasa de actividad masculina se ha reducido en 3,71 puntos porcentuales mientras que la femenina se ha incrementado en 6,3 puntos porcentuales. Este dato supone que los hogares españoles han pasado de tener una situación en la que el hombre era el único proveedor de la renta salarial necesaria para la subsistencia familiar (male breadwinner model; Lewis, 2001), a otra en la que tanto hombres como mujeres han pasado a ser fuente de ingresos, con la consiguiente necesidad de reestructurar las reglas familiares a la hora de compaginar la vida profesional y familiar (Moreno y Toharia, 2006).

Utilizando este contexto como motivación, este artículo presenta la evolución de la tasa de paro masculina y femenina desde el segundo trimestre del año 2005 hasta el segundo trimestre del año 2015, periodo que recoge tanto años económicos expansivos como recesivos, analizando así un ciclo económico completo. Para su cálculo se recupera la metodología presentada en los trabajos de Shimer (2007), Tasci y Tansel (2005) o Marston (1976), entre otros, en los cuales se calcula la tasa de paro partiendo de un «estado estacionario» en el mercado laboral, utilizando para ello los datos correspondientes a los flujos laborales. Esta metodología contiene gran importancia, ya que es posible conocer no solo el valor de las tasas de desempleo masculino y femenino y su diferencia, sino también cuáles son los flujos laborales que en mayor medida las determinan, a saber, las transiciones desde el desempleo a la ocupación, desde la ocupación al desempleo, desde el desempleo a la inactividad, desde la ocupación a la inactividad, y la probabilidad de entrar con éxito en el mercado de trabajo, es decir, la transición que parte desde la inactividad y acaba en la ocupación.

A través de esta metodología los autores pretenden contrastar si es posible calcular, de una forma paralela a la estadística oficial, la tasa de paro por género en el mercado laboral español. Esta perspectiva trata de complementar la información proporcionada por el análisis estático trimestral de la tasa de desempleo, por ser esta intrínsecamente insuficiente (Pissarides, 2000; Davis y Haltiwanger, 1996 y Davis y Haltiwanger, 1992), ya que es el resultado de un compendio de fuerzas cuyo estudio está fuera del alcance del valor que proporciona el INE cada 3meses. Estas fuerzas se refieren a los flujos de entrada y salida de cada uno de los 3 estadios que configuran los mercados laborales: inactividad, desempleo y ocupación. El análisis y el conocimiento de su evolución suponen ampliar de forma exponencial tanto la información que los agentes sociales reciben actualmente del mercado de trabajo español, como la eficacia de las políticas laborales, ya que permite conocer cuáles son los colectivos que determinan en mayor medida la tasa de paro en España.

Al igual que sucede en otros países (Elsby et al., 2011 y Gomes, 2010 para el Reino Unido; Shimer, 2007 para Estados Unidos)1, esta perspectiva de análisis está encontrando arraigo en los últimos años dentro del ámbito investigador en España (Montero y Regil, 2012; Casado et al., 2011).

Además del cálculo de la tasa de paro para hombres y para mujeres y su correspondiente descomposición en los distintos flujos laborales anteriormente planteados, el artículo profundizará en las diferentes probabilidades de cada género a la hora de transitar del desempleo hacia la ocupación, ya que, como se demostrará más adelante, la reducción de dicha probabilidad ha condicionado en gran medida la evolución de las tasas de paro en los últimos años. Para ello, se utilizará la descomposición de Oaxaca-Blinder (Oaxaca, 1973; Blinder, 1973) como primera herramienta econométrica, y, de forma complementaria, se utilizará la descomposición de Fairlie (2006) para conocer cuáles son las características demográficas y sociales que en mayor medida condicionan dicha transición.

La base de datos empleada para la elaboración del artículo es la Estadística de Flujos de Población Activa (EFPA)2, suministrada desde el año 1987 por el INE. El uso de estos microdatos permite conocer el estado laboral de los individuos encuestados (ocupado, parado o inactivo) correspondiente al trimestre de referencia y a cualquier trimestre anterior, siempre y cuando el individuo encuestado permanezca en la muestra. En este sentido hay que recordar que la metodología utilizada por el INE para la elaboración de la EFPA supone la rotación de una sexta parte de las secciones censales en cada trimestre, por lo que no es posible encontrar a un mismo individuo más allá del quinto trimestre anterior al trimestre analizado. Por este motivo, y porque está demostrado que existe una «tasa de desgaste» creciente a la hora de participar en la encuesta habiendo participado previamente (Jiménez y Peracchi, 1999), se ha decidido analizar el estado laboral de hombres y mujeres en cada uno de los trimestres y en el trimestre precedente, mediante el enlace de las EFPA correspondientes, ya que esta base de datos permite enlazar individuos mediante la variable IDENT, que es el identificador numérico de cada persona para enlazar registros de diferentes trimestres. Por último, cabe indicar que la utilización de esta base de datos de periodicidad trimestral supone obtener probabilidades en la cota superior, ya que no existen bases de datos que permitan realizar el mismo análisis con una difusión menor a un trimestre.

En las secciones que siguen a esta introducción, el artículo se desarrolla de la siguiente manera. En el apartado 2 se lleva a cabo una revisión bibliográfica de los distintos enfoques que enmarcan este trabajo, poniendo de manifiesto cuál ha sido la evolución de las tasas de desempleo por género en España. A continuación, en el apartado 3 se detalla la metodología utilizada para obtener la tasa de paro partiendo de una situación estacionaria, y su descomposición en las distintas posibilidades de transición laboral. El apartado 4 recoge los resultados derivados de la aplicación de esta metodología, obteniendo que el mercado de trabajo español presenta actualmente un problema de incorporación al empleo, por encima del proceso destructivo de puestos de trabajo que se inició en 2008, el cual parece haber finalizado. En el apartado 5 se presenta el análisis econométrico realizado, de donde se concluye: a)que la actual creación de empleo está favoreciendo en mayor medida a los hombres, sin que existan diferencias demográficas significativas entre ambos géneros, y b)que, a diferencia de lo que sucedía en el año 2005, las mujeres atesoran actualmente una serie de características que resultan significativas a la hora de transitar del desempleo a la ocupación sin que ello les suponga una mayor probabilidad de realizar dicha transición. Finalmente, en el último apartado el artículo presenta las principales conclusiones.

2Estado de la cuestión

El análisis de las cuestiones laborales por razón de género ha sido una temática ampliamente explorada en la literatura referida al mercado de trabajo español. Por ejemplo, en Cebrián y Moreno (2013) se pueden encontrar numerosas referencias al respecto. Uno de los denominadores comunes presentado en estos trabajos es que España ha sido uno más de los países del área mediterránea en los que, tradicionalmente, las tasas de paro femeninas superaban con gran amplitud a las tasas de paro masculinas (OCDE, 2014; Alonso-Villar y del Río, 2008; Azmat et al., 2006).

Pese a su existencia geográfica (en los países del área mediterránea, principalmente) y perseverancia en el tiempo, ni este fenómeno ni otros tipos de desigualdades laborales por cuestión de género, como la discriminación salarial o la distinta tasa de actividad, han tenido una explicación consensuada dentro de la literatura económica (Altonji y Blank, 1999), siendo variopinto el conjunto de variables que estarían sustentando desde un punto de vista teórico el gap entre hombres y mujeres. A continuación se exponen algunas de las teorías más importantes a este respecto.

Por un lado se debe situar la corriente neoclásica que relaciona directamente la probabilidad de estar empleado con el nivel educativo y con la experiencia del individuo (Becker, 1957), es decir, una mayor cualificación estaría asociada con un menor desempleo (Ashenfelter y Ham, 1979). Esta relación entre la tasa de desempleo y el capital humano se basa en el reducido gap que existe entre el salario de mercado y el salario de reserva para aquellos individuos con menor nivel educativo, tradicionalmente las mujeres.

Por otro lado se deben enunciar un conjunto de variables como las preferencias (Akerlof y Kranton, 2000), la discriminación pre-market (Dueñas et al., 2014a), la segregación sectorial y ocupacional (Dueñas et al., 2014b; Ibáñez, 2008; Anker, 1998) o el rol social y familiar de hombres y mujeres (Fortin, 2005). En este sentido, la mujer: a)preferirá estar desempleada si no encuentra un trabajo acorde a sus preferencias o rol social, incluso anticipándose así al posible trato desigual que recibiría estando ocupada (Mincer y Polachek, 1974), o b)será expulsada del mercado laboral cuando intente acceder o trabaje en una ocupación o sector de actividad masculinizado, o no correspondiente a su rol social.

Al margen de estas líneas de pensamiento, otra teoría explicativa del gap existente entre las tasas de desempleo de hombres y mujeres está relacionada con la diferente perspectiva de ambos colectivos a la hora de transitar de un estadio laboral a otro. En esta línea cabe mencionar a Jovanovic (1979), quien argumentó que la mayor tasa de paro femenina se corresponde con carreras laborales menos continuas al ser las mujeres las que tienen que afrontar las cargas familiares; igualmente se puede incorporar la explicación propuesta por Johnson (1983), quien obtiene que el desempleo femenino es mayor que el masculino debido a que las mujeres se desplazan desde la producción doméstica al mercado laboral pasando primero por la situación de desempleo, mientras que los hombres cambian de trabajo, pero permaneciendo empleados en todo momento.

Una teoría adicional es la que se refiere a la intervención institucional en el mercado de trabajo. El establecimiento de un salario mínimo o de uniones sindicales puede comprimir la distribución salarial, perjudicando al colectivo con menor nivel de capital humano. En este sentido, por ejemplo, Bertola et al., 2002 encontraron evidencia empírica sobre la relación entre el gap de las tasas de paro de hombres y mujeres y el grado de cobertura sindical.

Por último, y de alguna forma relacionado con el párrafo anterior en cuanto a la capacidad que tienen las administraciones públicas de fomentar o penalizar los distintos tipos de contratos, la tasa de temporalidad de hombres y mujeres puede ser un indicador del gap en el desempleo, considerando que el colectivo con mayor número de contratos temporales podría presentar una mayor tasa de paro por tener dichos contratos un menor grado de estabilidad laboral que los indefinidos, pudiendo así aparecer determinados episodios de desempleo. Este problema se ha presentado tradicionalmente de forma consustancial en la economía española (Toharia, 2005), ya que es uno de los países con mayor tasa de temporalidad (OCDE, 2014); además, la tasa de temporalidad femenina ha sido más elevada que la masculina (Torns y Recio, 2012), tanto en el sector privado como en el sector público, lo cual podría estar justificando o explicando la mayor tasa de paro de las mujeres con respecto a la de los hombres.

Teniendo en cuenta la documentación bibliográfica referida anteriormente, hay que destacar que el diferencial de las tasas de paro masculinas y femeninas no ha sido una cuestión que haya recibido numerosas referencias, y menos aún para el caso español (Alonso-Villar y del Río, 2008; Petrongolo y Pissarides, 2008; Rimer y Steinmetz, 2007; Azmat et al., 2006), estando habitualmente enfocadas en mayor medida a cuestiones como el gap salarial o la distinta tasa de participación. Es posible que el motivo por el cual esta temática ha sido analizada de forma marginal en nuestro mercado de trabajo no sea otro que la persistencia histórica del gap porcentual, es decir, un status quo que se ha mantenido en el tiempo de forma sistemática.

Sin embargo, si se observa la figura 1 se puede comprobar que las tasas de paro de hombres y mujeres comenzaron a converger en lo que se refiere a sus valores a partir del año 2008, y durante el periodo 2009-2013 se mantuvieron prácticamente similares. Un motivo evidente de esta alteración de «lo establecido» hasta 2007 es el comienzo de la crisis económica, la cual ha perjudicado en mayor medida a los hombres que a las mujeres, equiparando sus niveles de desempleo: el aumento porcentual experimentado por mujeres y hombres en sus tasas de paro entre el primer trimestre del año 2005 y el segundo trimestre del año 2015 es, respectivamente, del 100,08 y del 182,86%. Este hecho es lo que en Castaño (2015) se denomina nivelación hacia abajo, es decir, la igualdad en las tasas de paro se produce como consecuencia de un incremento en el desempleo de ambos géneros, mayor en el caso masculino que en el femenino.

Figura 1.

Evolución de las tasas de paro para mujeres y hombres, desde 2005T2 hasta 2015T2. (Fuente: EPA, INE.)

(0.18MB).

Si se analiza en términos globales la evolución de la diferencia entre la tasa de paro femenina y masculina es posible visualizar la existencia de 3 periodos: el de una fuerte reducción entre 2007 y 2009, el de la paridad entre 2009 y 2013 con diferencias porcentuales inferiores al 1% (e incluso negativa en el segundo trimestre del año 2012), y el de repunte de la diferencia a favor de los hombres entre 2013 y 2015.

En la figura 2 se amplía esta información, calculando las diferencias de las tasas de paro por tramos de edad. En esta figura se puede comprobar que ha sido en los tramos de edad más jóvenes (20-24, 25-29 y 30-34años) en los que el diferencial de desempleo ha pasado de positivo a negativo3, manteniéndose con valores positivos en los tramos de edad superiores (35-39, 40-44 y 45-49años). Esta cuestión pone de manifiesto que la crisis laboral ha afectado en mayor medida a los hombres de menor edad, que pueden ser los menos cualificados y los que se encontraban trabajando en sectores de actividad que se han mostrado más vulnerables a la aparición del desempleo, como por ejemplo el sector de la construcción (esta posibilidad se cita también en Montero y Regil, 2012, y en Casado et al., 2011). Igualmente, la figura 2 estaría reforzando la teoría de la existencia de 2 perceptores de renta en los hogares, o incluso la posibilidad de que la única perceptora fuera la mujer, entroncando así con la hipótesis de la trabajadora añadida (Woytinsky, 1942 y Humphrey, 1940 desde un punto de vista teórico, y Dueñas et al., 2014c desde un punto de vista empírico en España), la cual contempla la posibilidad de que la mujer actuara como fuerza laboral «en la reserva» que es utilizada cuando empeora la situación económica en el hogar.

Figura 2.

Diferencia en puntos porcentuales de las tasas de paro para mujeres y hombres por tramos de edad, desde 2005T2 hasta 2015T2. Tasa de paro femenina menos tasa de paro masculina. (Fuente: EPA, INE.)

(0.26MB).

Desde esta perspectiva se hace necesario conocer los motivos por los cuales el diferencial entre las tasas de paro se ha reducido durante la crisis económica y ahora de nuevo comienza a aumentar, como se ha puesto de manifiesto en las 2 figuras anteriores, y si alguno de los 2 géneros está siendo favorecido cuando se observa que en la economía española se está produciendo una leve recuperación del empleo. ¿Existe igualdad de oportunidades para hombres y para mujeres a la hora de transitar desde el desempleo a la ocupación?

3Metodología

La transición de los individuos de un estado laboral a otro puede ser descrita como un proceso markoviano (Fabrizi y Mussida, 2009) en el sentido de la aleatoriedad implícita en esta dinámica. Cada individuo puede ser observado en cada trimestre i-ésimo en cualquiera de los 3 estados laborales posibles, es decir, ocupado (O), parado (P) e inactivo (I), generándose entre 2 trimestres consecutivos i y j una matriz T con 9 probabilidades (PXZ) de transición laboral:

Cada una de las celdas de la matriz T corresponde a cada una de las posibles transiciones laborales entre los trimestres i y j. Por ejemplo, la celda POP se refiere a la probabilidad que existe de que un individuo se encuentre ocupado en el trimestre i-ésimo y parado en el trimestre j-ésimo. Cada una de estas 9 probabilidades se obtiene a través del cálculo del ratio del número de personas en un determinado estado laboral x en el trimestre i y z en el trimestre j, dividido por el número total de personas que tenían el estado laboral x en el trimestre i (Marston, 1976)4.

Considerando estas probabilidades y siguiendo el planteamiento de Marston (1976) es posible establecer una tasa de desempleo «estacionaria»5 en la cual las transiciones de entrada y salida del empleo (ecuación1) sean iguales a las transiciones de entrada y salida del desempleo (ecuación2), por lo que el nivel de empleo y de desempleo permanecería constante6:

Despejando I en ambas ecuaciones e igualando:

Resolviendo (3) y considerando la probabilidad de entrada con éxito en el mercado laboral como: PEX=PIO/ (PIO+PIP), se obtiene que:

La ecuación (4) podría quedar simplificada como O * α = P * β. Si definimos la tasa de paro como u=P/(P+O) y sustituimos con la simplificación realizada en la ecuación (4), la tasa de paro sería:

es decir,

A partir de la ecuación6 es posible considerar que la tasa de paro aumenta si aumentan las probabilidades de transitar de la ocupación al desempleo, de la ocupación a la inactividad y de la inactividad al desempleo, y disminuye si aumentan las probabilidades de transitar del desempleo a la ocupación, del desempleo a la inactividad y de la inactividad a la ocupación.

Si es posible conocer la tasa de paro para todos los integrantes del mercado de trabajo también es posible conocer dicha tasa para los diferentes colectivos que configuran la estructura laboral, por ejemplo, para hombres y para mujeres en el caso de este trabajo. Una vez calculadas las tasas de paro para cada uno de los géneros, se puede descomponer la diferencia existente entre ellas como el sumatorio de las diferencias existentes en cada una de las probabilidades que forman la tasa de paro, filtradas por la elasticidad de la tasa de paro con respecto a cada probabilidad ∂u∂PXZ, es decir:

Según está planteada la diferencia de las tasas de paro (la de las mujeres [m] menos la de los hombres [h]), esta se reducirá (aumentará) cuando cualquiera de los sumandos se reduzca (aumente). Hay que tener en cuenta que en cada uno de los sumandos es de gran importancia el signo de las derivadas parciales, siendo:

Es decir, si por ejemplo la probabilidad de las mujeres de transitar de la ocupación al desempleo es superior a la de los hombres, esto redundará en una mayor diferencia entre las tasas de paro de mujeres y de hombres por tener signo positivo la derivada parcial de la probabilidad correspondiente; sin embargo, si por ejemplo la probabilidad de las mujeres de transitar del desempleo a la ocupación es superior a la de los hombres, esto redundará en una menor diferencia entre las tasas de paro de mujeres y de hombres por tener signo negativo la derivada parcial de la probabilidad correspondiente.

4Análisis empírico

En la figura 3 se presenta la evolución de las tasas de paro para hombres y mujeres a partir de la ecuación67. En el segundo trimestre del año 2005 las mujeres presentaban una tasa de paro del 10,22%, mientras que para los hombres era del 6,1%. Estas diferencias porcentuales8 se mantuvieron hasta el año 2008, momento a partir del cual la tasa de paro masculina se eleva hasta el 23,94%, superando así a la femenina, que alcanza el 22,45% (primer trimestre del año 2009).

Figura 3.

Evolución de las tasas de paro para mujeres y hombres, desde 2005T2 hasta 2015T2. (Fuente: EFPA, INE.)

(0.2MB).

A partir de ese momento, ambas tasas de desempleo se han mantenido muy parejas, tanto en un segundo periodo de crisis laboral entre los años 2011 y 2013 —en el primer trimestre de este último año ambos porcentajes superaban el 30%— como en el posterior periodo de recuperación del empleo, llegando así al último trimestre del año 2014 con unas tasas de paro del 22,95 y del 22,65% para mujeres y hombres, respectivamente. En el primer y segundo trimestre del año 2015 los porcentajes han divergido, retomando distancias próximas a los 3 puntos porcentuales.

A través de la metodología planteada para el cálculo de la tasa de paro es posible observar que no solo es un trimestre en el que la tasa de paro masculina supera a la femenina, sino que son varios trimestres comprendidos entre los años 2009 y 2012, es decir, el periodo en el que las tasas de paro aumentaron con mayor velocidad (fig. 1 y fig. 3).

Teniendo en cuenta estos resultados, una parte importante de este trabajo reside en la aplicación de las ecuaciones6 y7. Retomando en primer lugar la ecuación 6, cabe recordar que la tasa de paro aumenta si aumentan las probabilidades de transitar de la ocupación al desempleo (fig. 4), de la ocupación a la inactividad (fig. 5) y de la inactividad al desempleo (fig. 6)9.

Figura 4.

Probabilidad de mujeres y hombres de transitar en 2 trimestres consecutivos de la ocupación al desempleo, desde 2005T2 hasta 2015T2. (Fuente: EFPA, INE.)

(0.19MB).
Figura 5.

Probabilidad de mujeres y hombres de transitar en 2 trimestres consecutivos de la ocupación a la inactividad, desde 2005T2 hasta 2015T2. (Fuente: EFPA, INE.)

(0.22MB).
Figura 6.

Probabilidad de mujeres y hombres de transitar en 2 trimestres consecutivos de la inactividad al desempleo, desde 2005T2 hasta 2015T2. (Fuente: EFPA, INE.)

(0.19MB).

De los 3 tipos de transiciones laborales, la primera (fig. 4) y la tercera (fig. 6) han favorecido el incremento de las tasas de paro tanto de mujeres como de hombres, no así la que se refiere al paso de la ocupación a la inactividad (fig. 5), que se ha reducido a lo largo de todo el periodo considerado, en mayor medida para el colectivo femenino que para el masculino. Es también destacable en la figura 4 que el aumento de la probabilidad de pasar de la ocupación al desempleo ha aumentado más para los hombres que para las mujeres, invirtiéndose las probabilidades en el año 2008 (este resultado también se obtiene en Montero y Regil, 2012 con datos del periodo 2005-2011, y en Casado et al., 2011 con datos del periodo 2008-2011), lo cual, unido a lo expuesto anteriormente para la figura 5, favorece el menor aumento de la tasa de paro femenina con respecto a la masculina. Igualmente, la figura 4 muestra 2 periodos claramente diferenciados: el primero, desde el año 2005 hasta finales del 2008, con una tendencia ascendente, y el segundo, desde 2009 hasta 2015, en el que las probabilidades se mantienen constantes entre el 3 y el 5%.

Por otro lado, sobre la ecuación6, la tasa de paro disminuye si aumentan las probabilidades de transitar del desempleo a la ocupación (fig. 7), del desempleo a la inactividad (fig. 8) y de la inactividad a la ocupación (fig. 9).

Figura 7.

Probabilidad de mujeres y hombres de transitar en 2 trimestres consecutivos del desempleo a la ocupación, desde 2005T2 hasta 2015T2. (Fuente: EFPA, INE.)

(0.2MB).
Figura 8.

Probabilidad de mujeres y hombres de transitar en 2 trimestres consecutivos del desempleo a la inactividad, desde 2005T2 hasta 2015T2. (Fuente: EFPA, INE.)

(0.2MB).
Figura 9.

Probabilidad de mujeres y hombres de transitar en 2 trimestres consecutivos de la inactividad a la ocupación, desde 2005T2 hasta 2015T2. (Fuente: EFPA, INE.)

(0.21MB).

Sin duda alguna, la evolución de la transición desde el desempleo a la ocupación (fig. 7) ha condicionado en gran medida el aumento del desempleo, ya que las probabilidades han descendido desde valores cercanos al 40 y al 30% para los hombres y mujeres, respectivamente, en el segundo trimestre del año 2005, hasta valores comprendidos entre el 21 y el 17% en el segundo trimestre del año 2015 (datos similares son obtenidos por Montero y Regil, 2012, entre 2005 y 2011). Estas reducciones suponen más de un 46% y más de un 43% para el colectivo masculino y femenino, en el mismo orden, y marcaron un mínimo en el primer trimestre de 2013 (12,88% para los hombres y 12,55% para las mujeres), ya que a partir de entonces las probabilidades comenzaron a aumentar, aunque no a la misma velocidad.

La figura 8 recoge la probabilidad en la transición del desempleo a la inactividad, la cual podría entenderse como una medida de desánimo entre los desempleados. Siendo importante la reducción experimentada por hombres y mujeres, lo cual favorece el aumento de la tasa de paro, no alcanza la magnitud de los descensos mostrada en la figura anterior. Si se compara la evolución masculina y femenina hay que destacar que la probabilidad de los hombres descendió hasta el año 2008, y a partir de ese momento se ha mantenido constante: el dato del primer trimestre del año 2009 es similar al del segundo trimestre de 2015; sin embargo, la de las mujeres presenta un descenso continuado a lo largo de casi todo el periodo analizado, manteniéndose estable a partir del año 2013.

En cuanto a la figura 9, presenta la transición entre la inactividad y la ocupación. Esta probabilidad tanto para hombres como para mujeres es decreciente en todo el periodo analizado, aunque no en la misma medida para ambos colectivos: si en el año 2005 la probabilidad masculina superaba a la femenina, esta situación se ha invertido desde el año 2009, si bien en los últimos trimestres los hombres vuelven a situarse en cotas superiores a las de sus compañeras

De las 6 figuras expuestas anteriormente, los autores quieren destacar la evolución que han experimentado 2 de ellas, y las conclusiones que de dicha evolución se pudieran derivar: son la figura 4 (de la ocupación al desempleo) y la figura 7 (del desempleo a la ocupación). La primera de ellas muestra 2 periodos claramente diferenciados: a)de 2005 a 2008, en el que aumenta la probabilidad de transitar de la ocupación al desempleo, y b)de 2009 hasta la actualidad, con un estancamiento de dicha probabilidad. La segunda recoge un descenso continuado en la probabilidad de transitar del desempleo a la ocupación, descenso que únicamente se ha detenido en los últimos trimestres analizados.

A la vista de estas 2 figuras es posible extraer que el problema actual del mercado de trabajo español ya no está relacionado con la expulsión de trabajadores, sino que más bien se podría enfocar hacia la ausencia de contratación de los desempleados. Este hecho supone un hándicap relevante en el camino hacia la recuperación económica y laboral ya que, cuanto mayor es el periodo de desempleo para un individuo, menor es la probabilidad de encontrar un nuevo empleo. Por otra parte, hay que destacar también el perjuicio que esto supone para el sostenimiento de las prestaciones por desempleo, al convertirse en estructurales los estadios en los que los individuos buscan empleo y no lo encuentran.

En este orden, la figura 10 aporta la evolución de la probabilidad de entrar con éxito en el mercado laboral, también condicionante de la tasa de paro en términos negativos. La escala recogida en la figura pone en evidencia que el descenso experimentado por esta probabilidad es mayor que cualquiera de los mostrados en las figuras anteriores, manifestándose nuevamente que el mercado laboral en España adolece de un grave problema de inserción laboral tanto para los desempleados como para los inactivos.

Figura 10.

Probabilidad de mujeres y hombres de entrar con éxito al mercado laboral, desde 2005T2 hasta 2015T2. (Fuente: EFPA, INE.)

(0.24MB).

Retomando la línea de análisis a través de la ecuación7, la figura 11 muestra la aportación de la diferencia en cada componente a la diferencia entre las tasas de paro femeninas y masculinas. La mayor aportación viene determinada por la diferencia que existe entre la probabilidad femenina y la masculina de pasar de ocupado a inactivo, mayor en el caso de las mujeres (fig. 5), y la menor por la diferencia entre la probabilidad femenina y la masculina de pasar de parado a inactivo, mayor también en el caso de las mujeres (fig. 8) (estos resultados coinciden con los obtenidos en Azmat et al., 2006, con datos pertenecientes al periodo 1994-1999). Es decir, la diferencia entre las tasas de paro de ambos géneros está fuertemente condicionada, tanto a favor como en contra, por el mayor abandono del mercado laboral del colectivo femenino en términos relativos con el colectivo masculino, ya sea desde la posición de ocupada como desde la posición de desempleada. Se podría decir entonces que cuando la mujer deja la ocupación y pasa a ser inactiva está aumentando en su contra el diferencial de paro con respecto a los hombres, y cuando la mujer abandona el desempleo y pasa a la inactividad reduce a su favor el diferencial con respecto al desempleo masculino.

Figura 11.

Diferencia de la probabilidad de mujeres y hombres para cada componente de la tasa de paro, desde 2005T2 hasta 2015T2. (Fuente: EFPA, INE.)

(0.26MB).

Es interesante destacar de esta figura que en los 2 primeros trimestres del año 2015, es decir, cuando las tasas de paro han comenzado nuevamente a divergir de forma desfavorable para el colectivo femenino, la diferencia en la transición desde el desempleo a la ocupación (fig. 7), que está a favor de los hombres, se ha convertido en el componente más importante para justificar la diferencia en las tasas de paro.

Las tendencias mostradas en la figura 11 deberían ser matizadas por las variaciones en la sensibilidad de la tasa de paro a cada una de las diferencias en las probabilidades de transición laboral (ecuación 8), ya que se encuentran implícitas en dichas tendencias. La figura 12 muestra esta información. Se observa que la diferencia en las tasas de paro se ha vuelto mucho más sensible a 2 tipos de transiciones, como son las que van desde la ocupación al desempleo y desde la ocupación a la inactividad, y ha reducido la sensibilidad con respecto a la transición que va desde el desempleo a la ocupación. Las sensibilidades correspondientes a los flujos del desempleo a la inactividad y a la probabilidad de entrar con éxito en el mercado laboral apenas han experimentado variación alguna. El aumento de la importancia de los 2 flujos que parten de la ocupación ha provocado que estas 2 transiciones sean, por un lado, la que mayor peso tiene en la diferencia de las tasas de paro (desde la ocupación a la inactividad) y, por otro, la que en mayor medida ha reducido su importancia en dicha diferencia (desde la ocupación al desempleo), ya que es la única que ha pasado de un valor positivo a uno negativo, como muestra la figura 11.

Figura 12.

Evolución de la sensibilidad de la diferencia de las tasas de paro con respecto a cada uno de los flujos laborales, desde 2005T2 hasta 2015T2. (Fuente: EFPA, INE.)

(0.25MB).
5Análisis econométrico5.1La descomposición Oaxaca-Blinder

En este apartado, la primera cuestión a tener en cuenta es cuál de las probabilidades anteriores (figs. 4-10) se establece como variable dependiente a la hora de analizar el grado de influencia de las variables personales y laborales en la probabilidad de transitar de un estadio laboral a otro (o permanecer en el mismo) entre 2 trimestres consecutivos. Por su importante evolución desfavorable y por la trascendencia intrínseca que conlleva, se va a analizar cómo afectan las características de hombres y mujeres sobre la diferente probabilidad de transitar del desempleo a la ocupación o permanecer desempleado/a, tomando como referencia por su carácter generador de empleo los primeros y segundos trimestres, entre los años 2005 y 2015.

En cuanto a la herramienta econométrica a utilizar, se aplicará la metodología de Oaxaca-Blinder (Oaxaca, 1973; Blinder, 1973) sobre el diferencial en la probabilidad descrita anteriormente que tienen hombres y mujeres, con el fin de descomponer P¯h−P¯m10 en 3 componentes: el primero de ellos asociado a las diferencias en las características medias de cada género, que se entiende como la parte «explicada» o «justificada» de la diferencia total; el segundo referido a las diferencias en el retorno de dichas características, es decir, la parte «no explicada» o «no justificada» de la diferencia total, y el tercero, a la interacción entre las características medias y el retorno de las mismas, que también se entiende como un componente «no explicado» (Jann, 2008)11:

Cada una de las probabilidades medias Ph¯ y Pm¯ se obtiene a partir del modelo econométrico logit binomial12, en el que la variable dependiente toma valor1 cuando el individuo analizado pasa de estar desempleado a estar ocupado, y 0 si permanece en el desempleo. La tabla 1 presenta los resultados obtenidos al aplicar la ecuación9 en cada uno de los años analizados.

Tabla 1.

Descomposición Oaxaca-Blinder de la diferencia de las probabilidades de hombres y mujeres en la transición desempleo-ocupación entre los primeros y segundos trimestres de 2005 a 2015

  Hombres  Mujeres  Diferencia  Características  Coeficientes  Interacción 
2005  −0,120***  −0,403***  0,283***  0,123***  0,262***  −0,103**** 
2006  0,009***  −0,435***  0,444***  0,145***  0,293***  0,006*** 
2007  0,080***  −0,330***  0,410***  0,138***  0,314***  −0,041*** 
2008  −0,512***  −0,594***  0,082***  0,130***  0,060***  −0,108*** 
2009  −1,090***  −1,129***  0,039***  0,036***  0,023***  −0,020*** 
2010  −1,253***  −1,284***  0,031***  0,004***  0,087***  −0,060*** 
2011  −1,278***  −1,319***  0,041***  0,029***  0,140**  0,128*** 
2012  −1,723***  −1,652***  −0,071***  0,017***  0,011***  −0,099*** 
2013  −1,722***  −1,801***  0,079***  0,028***  0,098***  −0,046*** 
2014  −1,599***  −1,706***  0,107***  −0,019***  0,182***  −0,056*** 
2015  −1,359***  −1,570***  0,211***  −0,020***  0,275***  −0,044*** 

Fuente: EFPA, INE.

***, ** y * denotan: significatividad al 99%, 95 y 90%, respectivamente.

La columna correspondiente a los hombres muestra cómo ha variado para este colectivo la probabilidad de transitar del desempleo a la ocupación a lo largo de todo el ciclo económico, oscilando desde valores positivos aunque no significativos (años 2006 y 2007) o mínimamente negativos (año 2005) a otros que indican una sólida probabilidad de permanecer en el desempleo en los momentos álgidos de la crisis laboral (años 2012 y 2013 como valores máximos). Para el caso de las mujeres (segunda columna), los valores negativos se han mantenido y se han ido haciendo mayores en términos absolutos con el paso de los años, alcanzando sus máximos en 2013 y 2014. En ambos casos, los últimos 2 años plantean un optimismo laboral a la hora de analizar el abandono del desempleo hacia la ocupación, si bien aún con un carácter muy moderado, ya que los coeficientes siguen siendo negativos aunque menores en valor absoluto que los coeficientes de los años previos.

El análisis de las 2 primeras columnas deriva en la tercera, que expresa la magnitud de la diferente probabilidad de hombres y mujeres, presentando al género masculino como el más proactivo a la hora de abandonar el desempleo. Si a lo largo del trienio 2005-2007 la diferencia fue significativa y favorable a los hombres, desde 2008 hasta 2013 dicha diferencia desapareció, tanto en su magnitud como en su significatividad. En los 2 últimos años el valor ha ido aumentando y se ha vuelto nuevamente trascendente, lo cual indica que la recuperación laboral está favoreciendo más a los hombres que a las mujeres.

Para entender a qué se debe esta reciente y significativa divergencia, las columnas cuarta y quinta muestran que no es posible encontrar el principal argumento en las diferentes características medias que puedan presentar uno u otro colectivo, sino que más concretamente son los coeficientes, es decir, la parte de la diferencia «no explicada» o «no justificada» la que soporta el repunte observado en la tercera columna. Esto supone que, en términos comparativos con respecto a lo que ocurría en el mercado de trabajo español hace 10años, la situación actual para las mujeres es radicalmente distinta. Si entonces la diferencia venía explicada, aunque solo en parte, por las distintas características medias de ambos géneros (años 2005, 2006, 2007 y 2008), en los 2 últimos años son únicamente los coeficientes los que explican las diferentes probabilidades de hombres y mujeres. El mercado laboral está recuperando su dinamismo a la hora de contratar trabajadores, y hombres y mujeres parecen presentar características similares, si bien el retorno de estas características no es homogéneo, favoreciendo finalmente al colectivo masculino.

5.2La descomposición de Fairlie

Una cuestión adicional sobre la cual se debe profundizar, teniendo en cuenta los resultados obtenidos en la descomposición de Oaxaca-Blinder realizada anteriormente, es analizar en términos longitudinales cuáles son las características que condicionan en mayor medida el hecho de que hombres y mujeres no tengan las mismas probabilidades a la hora de transitar desde el desempleo a la ocupación. Para ello, una herramienta econométrica conveniente es la descomposición que propone Robert Fairlie (Fairlie, 2006)13, ya que permite cuantificar la aportación en la diferencia de dichas probabilidades de cada una de las variables incluidas en los modelos logit. En este caso, de forma semejante a la ecuación9, la descomposición se obtendría como:

De nuevo, el primer corchete de la parte derecha de la ecuación10, que es en el que se centra esta descomposición, representa las diferencias por género en las características de hombres y mujeres, correspondiendo el segundo corchete a las diferencias en el retorno de dichas características. La contribución de una determinada característica al gap existente entre ambas probabilidades se obtiene a través del cambio experimentado en la probabilidad media predicha al sustituir la distribución femenina por la distribución masculina de dicha característica, manteniendo constantes el resto de variables14.

Los resultados obtenidos se presentan en la tabla 2. En dicha tabla únicamente aparecen las variables que resultan ser significativas en la descomposición efectuada y cuya aportación sobre la diferencia total excede del 20%. En cada año se presenta el valor de la diferencia total en probabilidades (primera fila), las variables que afectan al colectivo masculino (segunda fila) y al colectivo femenino (tercera fila) a la hora de abandonar el desempleo y comenzar una ocupación.

Tabla 2.

Contribución de cada característica sobre la diferencia de las probabilidades de hombres y mujeres en la transición desempleo-ocupación entre los primeros y segundos trimestres de 2005 a 2015, descomposición de Fairlie

2005
Ph-Pm  0,0199               
Hombres  EDAD16*** 24,11%  COMPLETA** 28,47%  PARCIAL* 28,51%  TIEMPO1*** 71,27%         
Mujeres  Ninguna               
2006
Ph-Pm  0,0328               
Hombres  PARCIAL*** 38,29%  TIEMPO1*** 37,28%             
Mujeres  Ninguna               
2007
Ph-Pm  0,0320               
Hombres  PARCIAL*** 28,36%  TIEMPO1*** 45,37%             
Mujeres  Ninguna               
2008
Ph-Pm  0,0222               
Hombres  COMPLETA*** 32,15%  TIEMPO1*** 97,46%             
Mujeres  EDAD40*** 25,02%  ESTUDIOS1*** 23,34%             
2009
Ph-Pm  0,0034               
Hombres  ESTUDIOS3* 28,82%  CONEXPERIENCIA*** 61,51%  COMPLETA* 57,26%  TIEMPO1*** 199,7%  TIEMPO2** 136,79%       
Mujeres  ESTUDIOS1*** 106,56%  ESTUDIOS2* 32,82%  PÚBLICO*** 78,41%  EMPRESARIO*** 84,12%  AMIGOS*** 133,16%       
2010
Ph-Pm  -0,0049               
Hombres  EDAD20** 43,38%  CONEXPERIENCIA** 20,65%  COMPLETA*** 67,85%  TIEMPO2* 48,28%         
Mujeres  EDAD35*** 58,31%  NOCASADO*** 42,59%  ESTUDIOS1*** 70,09%  PÚBLICO*** 40,59%  EMPRESARIO*** 43,7%  AMIGOS*** 92,36%     
2011
Ph-Pm  -0,0020               
Hombres  CONEXPERIENCIA*** 139,98%  COMPLETA***
243,69% 
EXAMEN** 29,19%           
Mujeres  EDAD35* 51,76%  EDAD45* 49,91%  NOCASADO**
71,67% 
ESTUDIOS1* 74,92%  CENTRO** 34,09%  PÚBLICO*** 57,02%  EMPRESARIO*** 154,38%  AMIGOS*** 167,37% 
2012
Ph-Pm  -0,0037               
Hombres  EDAD25** 44,65%  CONEXPERIENCIA*** 47,68%  COMPLETA*** 54,04%  TIEMPO1*** 90%         
Mujeres  PÚBLICO*** 57,56%  EMPRESARIO*** 83,37%  AMIGOS***
77,94% 
         
2013
Ph-Pm  0,0003               
Hombres  CONEXPERIENCIA*** 564,03%  COMPLETA*** 676,94%  TIEMPO1*** 956,54%  ESPAÑOL* 83,18%  EXAMEN** 130,04%       
Mujeres  TIEMPO2* 489,18%  EMPRESARIO*** 909,76%  AMIGOS*** 848,92%           
2014
Ph-Pm  -0,0069               
Hombres  COMPLETA*** 58,85%               
Mujeres  EDAD35** 22,58%  ESTUDIOS2*** 23,96%  ESTUDIOS3***
30,83% 
EMPRESARIO*** 55,85%  AMIGOS*** 24,27%       
2015
Ph-Pm  -0,0029               
Hombres  EDAD20** 51,66%  EDAD25** 61,13%  COMPLETA***
91,81% 
TIEMPO1*** 157,77%         
Mujeres  EDAD30** 40,3%  EDAD35***
91,88% 
EDAD40***
94,63% 
NOCASADO** 59,04%  ESTUDIOS3*** 73,52%  TIEMPO2*** 103,46%  NORESTE** 22,04%  EMPRESARIO*** 25,23% 

Fuente: EFPA, INE.

***

: significatividad al 99%.

**

: significatividad al 95%.

*

: significatividad al 90%.

Con anterioridad a la crisis económica (años 2005, 2006 y 2007), los hombres más jóvenes que buscaban un empleo ya fuera a jornada completa o parcial y que llevaban menos de 3meses buscándolo atesoran la mayor probabilidad de transitar del desempleo a la ocupación en 2 trimestres consecutivos. Por el contrario, para las mujeres no existe de forma significativa ninguna variable que las ayude a la hora de abandonar el desempleo y encontrar una ocupación laboral.

Sin embargo, a partir del año 2008 este patrón se ve modificado considerablemente. En el caso de los hombres, prevalecen los que buscan únicamente una jornada completa, menores de 25años, que llevan menos de un año buscando empleo (preferiblemente menos de 3meses) y que atesoran experiencia en el mercado laboral. En cuanto al colectivo femenino, es posible afirmar que se produce una verdadera revolución, ya que emergen variables que aumentan considerablemente la probabilidad de encontrar un empleo, como son las que corresponden a las mujeres entre 35 y 50años, con un nivel educativo bajo, que no están casadas y, principalmente, que buscan un puesto de trabajo de una forma mucho más activa que en los años previos a la crisis económica —poniendo de manifiesto la existencia de un posible «efecto trabajador adicional»—, ya que contactan con la oficina pública de empleo, con empresarios, con amigos, con familiares o con sindicatos para transitar desde el desempleo a la ocupación. Incluso en los años 2014 y 2015 prevalecen las mujeres que tienen un nivel educativo correspondiente a la primera o segunda etapa de secundaria, que llevan menos de un año buscando empleo y se incorporan cohortes de edad más jóvenes que llegan hasta los 30años.

6Conclusiones

El trabajo realizado ha consistido en abordar distintas cuestiones, todas ellas relacionadas con la tasa de paro, los flujos laborales que la determinan y la transición desde el desempleo a la ocupación. En primer lugar se han calculado las tasas de paro para hombres y para mujeres a través de una metodología alternativa a la utilizada por el INE que consiste en la estimación de distintas probabilidades de tránsito entre los estadios inactividad, desempleo y ocupación. Dicha metodología ha demostrado ser robusta, ya que genera unas tasas de paro que están altamente correlacionadas con las que presenta la estadística oficial. En cuanto a los resultados obtenidos en este apartado, es evidente que las tasas de paro de ambos géneros son actualmente homogéneas en cuanto a sus valores en el mercado de trabajo, o, cuanto menos, mucho más homogéneas de lo que lo habían sido hasta ahora. Para que este hecho se haya producido, en términos de flujos laborales han contribuido positivamente las probabilidades asociadas a la transición que va desde la ocupación al desempleo, que ha aumentado más para el colectivo masculino; la que va de la ocupación a la inactividad, que ha descendido más para el colectivo femenino; la que se refiere al flujo desde el desempleo a la ocupación, cuya reducción es mayor para los hombres; la del desempleo a la inactividad, con mayor descenso en el caso de las mujeres, y por último, la que determina el paso de la inactividad a la ocupación, que muestra una mayor probabilidad para las féminas de entrar con éxito en el mercado laboral.

En segundo lugar, los resultados obtenidos han demostrado que no todas estas probabilidades pueden ser medidas bajo el mismo patrón, ya que las transiciones que van desde la ocupación y desde el desempleo a la inactividad siguen siendo muy desfavorables al colectivo femenino, lo cual supone que, independiente de cuál sea su repercusión en la tasa de paro, las mujeres aún soportan un trato diferencial con respecto al que tienen los hombres en el mercado de trabajo, ya que es probable que detrás de este grado de abandono del mercado laboral, bien desde la ocupación o bien desde el desempleo, exista una alta significatividad de la variable género. Además una de ellas, la que se refiere al flujo que parte de la ocupación hacia la inactividad, es la que aporta un mayor porcentaje a la diferencia en las tasas de paro y muestra una alta sensibilidad a la distancia en el desempleo de ambos géneros.

En tercer lugar, los flujos laborales analizados han servido también para demostrar que la destrucción de empleo en el mercado de trabajo español se produjo con fuerte intensidad hasta el año 2009, y a partir de este momento se ha mantenido relativamente constante. La falta de recuperación económica y laboral radica entonces en la disminución continua de la probabilidad de transitar del desempleo a la ocupación, tanto para hombres como para mujeres. Es decir, el problema no es tanto de expulsión de trabajadores como de inserción de los desempleados. En conclusión, es en esta área, en la de la inserción o reincorporación al mercado laboral, en la que deben centrar sus esfuerzos los encargados de dirigir la política económica y laboral de nuestro país, principalmente en el contexto actual de fuerte restricción presupuestaria que obliga a maximizar el resultado de la inversión en políticas activas de empleo.

Sobre este particular, en cuarto lugar el análisis econométrico ha servido para comprobar que las mujeres están soportando en los últimos años un trato diferencial con respecto a los hombres, mucho más negativo que el que había antes de la crisis laboral. En la actualidad, la diferente probabilidad que tienen hombres y mujeres de transitar desde el desempleo a la ocupación radica exclusivamente en el diferente trato que concede el mercado de trabajo a las características de unos y otras, con un considerable perjuicio para el colectivo femenino. La descomposición de Oaxaca-Blinder realizada demuestra que el gap existente en los años previos a la crisis sobre las distintas probabilidades de hombres y mujeres a la hora de abandonar el desempleo y estar ocupados, el cual desapareció considerablemente entre los años 2008 y 2013 (de hecho llega a ser negativo en 2012), está de nuevo apareciendo en el mercado de trabajo español, si bien ahora las características que condicionan esta transición están mucho más parejas que entonces, por lo que se pone de manifiesto una posible discriminación contra las mujeres15. A partir de los resultados derivados de esta descomposición, es urgente que los responsables de las Administraciones Públicas en materia de empleo y los agentes sociales redoblen sus esfuerzos para que el mercado de trabajo español no proceda en contra del colectivo femenino a la hora de abandonar el desempleo, no solamente en lo que se refiere a las políticas activas de empleo sino también en cuestiones referidas a la conciliación de la vida laboral y familiar, las cuales siguen suponiendo un lastre a la hora de equiparar la fuerza laboral femenina con la masculina.

De forma añadida en la parte econométrica, se ha realizado la descomposición de Fairlie a través de la cual se pone de manifiesto que las mujeres han dado un paso al frente a la hora de abandonar el desempleo convirtiendo sus características personales en variables altamente determinantes a la hora de encontrar un puesto de trabajo. Sin embargo, el mercado de trabajo no tiene en cuenta dichas características en la misma medida que considera a las de los hombres a la hora de transitar del desempleo a la ocupación, enfatizando en mayor medida las características masculinas que las femeninas. Esta situación es la que este trabajo define como bad gap.

Este conjunto de resultados amplía el espectro de conocimiento sobre la evolución que ha experimentado y experimenta actualmente el mercado de trabajo español. Dichos resultados deben ser conocidos tanto por los encargados de analizar empíricamente la situación laboral española como por los responsables de las decisiones que afectan a nuestro mercado laboral. No cabe duda de que determinadas cuestiones como las políticas activas de empleo dirigidas específicamente a determinados colectivos, ya sean hombres o mujeres, con mayor o menor edad o nivel educativo, o el volumen de contratación temporal asociado a la temporalidad presentada en las figuras de este trabajo, condicionan de forma preponderante las transiciones laborales de dichos colectivos. Por todo ello, el conocimiento de la realidad del mercado de trabajo español no puede prescindir del análisis pormenorizado a nivel macroeconómico de los flujos laborales que determinan la tasa de paro de nuestro mercado laboral.

Anexo

Tabla A1.

Categorización y nomenclatura entre paréntesis de las variables utilizadas en los modelos econométricos

Edad  16-19 (EDAD16) 
  20-24 (EDAD20) 
  25-29 (EDAD25) 
  30-34 (EDAD30) 
  35-39 (EDAD35) 
  40-44 (EDAD40) 
  45-49 (EDAD45) 
  50-54 (EDAD50) 
  Más de 55 (EDAD55) 
Estado civil  No casado (NO CASADO) 
  Casado (CASADO) 
Nivel educativo  Hasta primaria (ESTUDIOS1) 
  Secundaria 1.ª etapa (ESTUDIOS2) 
  Secundaria 2.ª etapa (ESTUDIOS3) 
  Superior (ESTUDIOS4) 
Experiencia laboral  Con experiencia previa (CONEXPERIENCIA) 
  Sin experiencia previa (SINEXPERIENCIA) 
Tipo de jornada que busca  A tiempo completo (COMPLETA) 
  A tiempo parcial (PARCIAL) 
  La que encuentre (INDIFERENTE) 
Tiempo buscando empleo  Menos de 3 meses (TIEMPO1) 
  Entre 3 meses y un año (TIEMPO2) 
  Entre 1 y 2 años (TIEMPO3) 
  Más de 2 años (TIEMPO4) 
Nacionalidad  Solo española (ESPAÑOL) 
  Extranjera (EXTRANJERO) 
Región nuts-1  Noroeste (NOROESTE) 
  Noreste (NORESTE) 
  Madrid (MADRID) 
  Centro (CENTRO) 
  Este (ESTE) 
  Sur (SUR) 
Búsqueda de empleo  Oficina de empleo pública (PÚBLICO) 
  Bolsa de empleo privada (PRIVADO) 
  Familia, amigos, sindicato (AMIGOS) 
  Contacto con empresarios (EMPRESARIO) 
  Espera resultados oposición (EXAMEN) 
Recibe prestación  Sí (PRESTACIÓN) 
  No (NOPRESTACIÓN) 
Bibliografía
[Akerlof y Kranton, 2000]
G. Akerlof, R. Kranton.
Economic and identity.
Quarterly Journal of Economics., 115 (2000), pp. 715-753
[Alonso-Villar y del Río, 2008]
O. Alonso-Villar, C. del Río.
Geographical concentration of unemployment: A male-female comparison in Spain.
Regional Studies., 42 (2008), pp. 401-412
[Altonji y Blank, 1999]
J. Altonji, R. Blank.
Race and gender in the labor market.
Handbook of Labor Economics. 3C,
[Anker, 1998]
R. Anker.
Gender and Jobs.
International Labour Office, (1998),
[Ashenfelter y Ham, 1979]
O. Ashenfelter, J. Ham.
Education, unemployment, and earnings.
Journal of Political Economy., 87 (1979), pp. 99-116
[Azmat et al., 2006]
G. Azmat, M. Güell, A. Manning.
Gender gaps in unemployment rates in OECD countries.
Journal of Labor Economics., 24 (2006), pp. 1-37
[Becker, 1957]
G. Becker.
The Economics of Discrimination.
Chicago University Press, (1957),
[Bertola et al., 2002]
Bertola, G., Blau, F. y Kanh, L., 2002. Labour market institutions and demographic employment patterns. CEPR DP 3448.
[Blinder, 1973]
A. Blinder.
Wage discrimination: Reduced form and structural stimates.
Journal of Human Resources., 8 (1973), pp. 438-455
[Casado et al., 2011]
J.M. Casado, C. Fernández, J.F. Jimeno.
Los flujos laborales en la UE al inicio de la crisis.
Boletín Económico del Banco de España, (2011),
[Castaño et al., 1999]
C. Castaño, C. Iglesias, E. Mañas, M. Sánchez-Herrero.
Diferencia o discriminación. La situación de las mujeres españolas y el impacto de las tecnologías de la información.
Consejo Económico y Social, (1999),
Colección Estudios
[Castaño, 2015]
C. Castaño.
Introducción.
Las mujeres en la Gran Recesión,
[Cebrián y Moreno, 2008]
I. Cebrián, G. Moreno.
La situación de las mujeres en el mercado de trabajo español: desajustes y retos.
Revista de Economía Industrial, 367 (2008), pp. 121-137
[Cebrián y Moreno, 2013]
I. Cebrián, G. Moreno.
Mujeres, hogares y mercado de trabajo en la obra de Luis Toharia.
Revista de Economía Laboral., 10 (2013), pp. 104-123
[Davis y Haltiwanger, 1992]
S. Davis, J. Haltiwanger.
Gross job creation, gross job destruction and employment reallocation.
Quarterly Journal of Economics., 107 (1992), pp. 819-863
[Davis y Haltiwanger, 1996]
S. Davis, J. Haltiwanger.
Job Creation and Job Destruction.
MIT Press, (1996),
[Dueñas et al., 2014a]
D. Dueñas, C. Iglesias, R. Llorente.
La incidencia de los aspectos premarket: segregación laboral y gap salarial por género.
IAES WP, (2014),
04/14
[Dueñas et al., 2014b]
D. Dueñas, C. Iglesias, R. Llorente.
Occupational segregation by sex in Spain: Exclusion or confinement?.
International Labour Review., 153 (2014), pp. 311-336
[Dueñas et al., 2014c]
D. Dueñas, C. Iglesias, R. Llorente.
Análisis regional de la participación laboral de la mujer durante la Gran Recesión. Comunicación presentada en la XL Reunión de Estudios Regionales.
Zaragoza, (2014),
[Elsby et al., 2011]
M. Elsby, J. Smith, J. Wadsworth.
The role of worker flows in the dynamics and distribution of UK unemployment.
Oxford Review of Economic Policy., 27 (2011), pp. 338-363
[Fairlie, 2006]
Fairlie, R., 2006. An extension of the Blinder-Oaxaca decomposition technique to logit and probit models. Economic Growth Center Yale University, Discussion Paper 873.
[Fabrizi y Mussida, 2009]
E. Fabrizi, C. Mussida.
The determinants of labour market transitions.
Giornale degli Economisti., 68 (2009), pp. 233-265
[Fortin, 2005]
N. Fortin.
Gender role attitudes and the labor market outcomes of women across OECD countries.
Oxford Review of Economic Policy., 21 (2005), pp. 416-438
[Gomes, 2010]
P. Gomes.
Labour market flows: Facts from the United Kingdom.
IZA DP, (2010), pp. 5327
[Humphrey, 1940]
D. Humphrey.
Alleged ‘additional workers’ in the measurement of unemployment.
Journal of Political Economy, 30 (1940), pp. 412-419
[Ibáñez, 2008]
M. Ibáñez.
La segregación ocupacional por sexo a examen. Características personales, de los puestos y de las empresas asociadas a las ocupaciones masculinas y femeninas.
Revista Española de Investigaciones Sociológicas, 123 (2008), pp. 87-122
[Iglesias, 2005]
C. Iglesias.
La participación de la mujer en el mercado de trabajo nacional y madrileño.
Instituto de Estudios Económicos, (2005),
[Jann, 2008]
B. Jann.
The Blinder-Oaxaca decomposition for linear regression models.
The Stata Journal., 8 (2008), pp. 453-479
[Jiménez y Peracchi, 1999]
S. Jiménez, F. Peracchi.
La calidad de la EPA en la estimación de transiciones en el mercado de trabajo.
Ekonomiaz: Revista Vasca de Economía., 43 (1999), pp. 158-187
[Johnson, 1983]
J. Johnson.
Sex differentials in unemployment rates: A case for no concern.
The Journal of Political Economy., 91 (1983), pp. 293-303
[Jovanovic, 1979]
B. Jovanovic.
Job matching and the theory of turnover.
The Journal of Political Economy., 87 (1979), pp. 972-990
[Lewis, 2001]
J. Lewis.
The decline of the male breadwinner model: Implications for work and care.
Social Politics., 8 (2001), pp. 152-169
[Llorente et al., 2015]
R. Llorente, C. Iglesias, D. Dueñas.
Mujer, mercado de trabajo y crisis económica.
Las mujeres en la Gran Recesión.,
[Marston, 1976]
S. Marston.
Employment instability and high unemployment rates.
Brookings Papers on Economic Activity., 1 (1976), pp. 169-203
[Mincer y Polachek, 1974]
J. Mincer, S. Polachek.
Family investments in human capital.
The Journal of Political Economy., 82 (1974), pp. 76-108
[Montero y Regil, 2012]
J.M. Montero, A. Regil.
Análisis de la evolución del desempleo desde una perspectiva de flujos laborales.
Boletín Económico del Banco de España, (2012),
[Moreno y Toharia, 2006]
G. Moreno, L. Toharia.
Mujer y mercado de trabajo: situación y repercusiones sobre la conciliación de la vida familiar y laboral.
Los desafíos de la conciliación de la vida familiar y profesional en el siglo xxi.,
[Oaxaca, 1973]
R. Oaxaca.
Male-female wage differentials in urban labor markets.
International Economic Review., 14 (1973), pp. 693-709
[Oaxaca y Ransom, 1994]
R. Oaxaca, M. Ransom.
On discrimination and the decomposition of wage differentials.
Journal of Econometrics., 61 (1994), pp. 5-21
[OCDE, 2014]
OCDE (2014). OECD Employment Outlook.
[Pissarides, 2000]
C. Pissarides.
Equilibrium Unemployment Theory.
MIT Press, (2000),
[Petrongolo y Pissarides, 2008]
B. Petrongolo, C. Pissarides.
IZA DP, (2008), pp. 2008
[Rimer y Steinmetz, 2007]
Rimer, D. y Steinmetz, S., 2007. Gender Differentiation in Higher Education: Educational Specialization and Labour Market Risks in Spain and Germany. Working Papers 99, Universidad de Mannheim.
[Shimer, 2007]
R. Shimer.
Reassessing the ins and outs of unemployment.
NBER WPS, (2007), pp. 13421
[Tasci y Tansel, 2005]
M. Tasci, A. Tansel.
Unemployment and transitions in the Turkish labor market: Evidence from individual level data.
IZA DP, (2005), pp. 1663
[Toharia, 2003]
L. Toharia.
El mercado de trabajo en España, 1978-2003.
Información Comercial Española., 811 (2003), pp. 203-220
[Toharia, 2004]
L. Toharia.
El mercado de trabajo en España: situación y perspectivas.
CLM Economía., 4 (2004), pp. 77-106
[Toharia, 2005]
Toharia, L., 2005 (dir.). El problema de la temporalidad en España: Un diagnóstico. Ministerio de Asuntos Sociales, Madrid.
[Torns y Recio, 2012]
T. Torns, C. Recio.
Desigualdades de género en el mercado de trabajo.
Revista de Economía Crítica., 14 (2012), pp. 178-202
[Woytinsky, 1942]
W. Woytinsky.
Three aspects of labor dynamics.
Committee on Social Security, Social Science Research Council, (1942),

En Tasci y Tansel (2005) se realiza un análisis econométrico sobre los flujos laborales en Turquía. En este trabajo se pueden encontrar otras referencias al respecto del análisis de las transiciones laborales para otros países.

Esta base de datos es similar a la Encuesta de Población Activa (EPA), pero, a diferencia de esta, permite hacer un análisis longitudinal mediante el enlace de varias olas.

En el tramo de edad 30-34años el diferencial vuelve a ser positivo a partir del año 2013.

Otra posibilidad es la que se plantea en Gomes (2010), donde se obtienen estas probabilidades condicionadas al estado laboral en el periodo i-1, es decir, 2 trimestres anteriores al trimestre j.

Este supuesto, habitual cuando se plantea esta metodología, no condiciona el análisis ya que únicamente se establece como punto de partida para obtener una expresión en la que la tasa de paro dependa de los flujos laborales.

O, P e I equivalen al número de ocupados, parados e inactivos, respectivamente.

Estas evoluciones muestran una gran similitud con las obtenidas en la figura 1, lo cual respalda el cálculo de la tasa de paro a través de la metodología planteada. En concreto, las tasas de paro guardan una correlación del 0,9692 y del 0,9561 en el caso masculino y femenino, respectivamente.

La correlación de la diferencia de porcentajes en todo el periodo analizado entre la tasa de paro «vía EPA» y «vía EFPA» es de 0,7776.

En algunas de estas figuras aparece un marcado componente estacional en el mercado de trabajo español, si bien su análisis no concierne al objetivo de este artículo, ya que la perspectiva se centra en la evolución interanual por encima de la evolución intertrimestral.

Probabilidad media que tienen los hombres (h) y las mujeres (m) de pasar del desempleo a la ocupación.

Esta herramienta econométrica es la aplicada habitualmente cuando se pretende obtener la influencia que tienen una serie de variables independientes sobre la distinta probabilidad que tiene un colectivo u otro (en este caso, hombres y mujeres) de obtener un determinado resultado en una variable dependiente, si bien hay que tener en cuenta que su uso habitual no se escapa de los posibles «defectos» intrínsecos de dicha descomposición, como por ejemplo el hecho de considerar el valor medio de la variable dependiente a la hora de realizar la descomposición.

Este modelo sigue una función de distribución logística a través de la cual se relaciona una variable endógena con una serie de variables explicativas, garantizando que el resultado de la estimación esté acotado entre los valores 0 y 1. La especificación de este modelo es Yi=11+e−α−βkXki+εi. Las variables independientes que han sido tenidas en cuenta para la elaboración de estos modelos se presentan en el anexo.

La descomposición de Fairlie responde a una ecuación no lineal que sigue la estructura Y=F(Xβˆ), en lugar de la correspondiente a la descomposición de Oaxaca-Blinder, cuya estructura es Y=F(X¯βˆ), siendo entonces esta un caso particular de aquella.

Como sugieren Fairlie (2006) y Oaxaca y Ransom (1994), se ha optado por utilizar un pool de datos para obtener los coeficientes βˆ* que permitan calcular las probabilidades medias predichas para hombres y para mujeres.

Téngase en cuenta que existen variables que no han sido incluidas en los modelos econométricos por no tener información sobre las mismas en la base de datos utilizada. Las posibles diferencias en estas variables podrían ser generadoras de la parte «no explicada» en las diferencias de probabilidad.

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