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Cómo entender las cifras de empleo sin morir en el intento

Prestar más atención a los datos de empleo que a los del paro y fijarse en las series ajustadas olvidando las series brutas, nos puede ayudar a entender mejor los titulares sobre el desempleo.

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La primera semana del mes desayunamos con los datos mensuales de empleo (afiliaciones a la Seguridad Social) y desempleo (paro registrado) que publica el ministerio. Después, el INE divulga la Encuesta de Población Activa (EPA) el mes siguiente al fin de cada trimestre, con cientos de datos distintos esta vez con frecuencia trimestral. Además, el gobierno presenta su cuadro macroeconómico en otoño (para los Presupuestos) y en primavera (para el Plan de Estabilidad, que envía a Bruselas) tomando como referencia de empleo una tercera cifra, la de Contabilidad Nacional, y como referencia de paro, para colmo, su propia previsión con metodología EPA. Con este baile de cifras es lógico que el desconcierto ciudadano vaya en aumento: al final del día ya no sabemos si el empleo ha subido o no, y menos aún si el dato es bueno o malo.

Además de la diversidad de fuentes está la decisiva cuestión de la estacionalidad. Sabemos que la uva se recoge en septiembre, que muchos dependientes son contratados para la campaña de Navidad o que algunos profesores son despedidos durante el periodo estival. Es decir, empleo y desempleo fluctúan a lo largo del año con independencia de si la economía crece o se contrae. Por eso, los economistas ajustan sus series para extraer una señal más limpia de su tendencia.

El gráfico anterior muestra la evolución de las series brutas y ajustadas. Estas también las ofrece el ministerio, y en este caso concreto corrigen la variación estacional (cve) pero no la variación estacional y el calendario (cvec), lo que a veces importa cuando por ejemplo la Semana Santa cae un año en marzo y otro en abril, distorsionando las comparaciones de un mes en ejercicios distintos. Aunque las ondulaciones de las series brutas parecen pequeñas, la realidad es que ocultan tras de sí variaciones de miles y hasta de centenares de miles de personas frente a las series ajustadas.

Piensen lo que supone la estacionalidad para la comunicación del gobierno. El ministerio preferirá enfatizar el dato de la serie ajustada cuando sea mejor que el de la serie bruta, y viceversa. Por ejemplo, en enero (un mes estacionalmente malo)  la nota de prensa destacaba el ascenso mensual de 35.500 afiliados en la serie ajustada para luego reconocer una caída de 184.031 en la serie bruta. En cambio, en el último dato conocido (correspondiente a octubre),  abría con el titular de los 28.817 afiliados mensuales nuevos de la serie bruta, que la ajustada suavizaba a solo 5.209 personas. En los últimos años, esta estrategia ha permitido a las autoridades trasladar a la opinión pública, durante al menos seis meses al año, una visión optimista de que se había tocado fondo y comenzaba la recuperación del empleo, cuando en realidad proseguía la tendencia de destrucción. ¿Cuántas páginas y horas de análisis se han llenado inútilmente?

No quiero decir con esto que el ministerio sea descaradamente oportunista: elige los mensajes “más convenientes”, pero no suele omitir los datos más relevantes. Pero sí diré que es el primer eslabón de una cadena de confusión, que se propaga cada mes desde la publicación de los datos a los boletines informativos y de ahí a los consabidos titulares ideológicos del ejército de tertulianos. Al otro lado, los ciudadanos asistimos a toda esta cacofonía más confundidos de lo que estábamos unas horas antes.

Aparte del asunto de la estacionalidad, está la cuestión de la calidad de las series: las series de afiliación son mejores que las de paro registrado. Primero por una razón metodológica: hay personas desempleadas que no están inscritas y personas que pueden haber dejado de buscar empleo activamente y seguir en las listas del paro. Y segundo por una razón conceptual: la interpretación de las series de paro es más compleja, ya que los parados tienen una doble procedencia: desde la inactividad y desde el empleo, lo que dificulta su interpretación. Por ejemplo, es “genuinamente” bueno que aumente el empleo, pero ¿lo es también que descienda el paro por la emigración de los descorazonados trabajadores? Estas razones aconsejan que prestemos más atención al empleo que al paro, y que en caso de analizar este, que acudamos no a las series mensuales del ministerio sino a la EPA, que es mucho más fiable. Por cierto, el INE divulga solo dos cifras desestacionalizadas en esta (la variación trimestral del empleo y del desempleo) de entre los cientos de datos. El INE debería publicar muchas más series ajustadas en su encuesta más señera.

En definitiva, tomando unas pocas cautelas no es difícil separar el grano de la paja: cada principio de mes fijémonos en las series ajustadas y olvidemos las series brutas; prestemos más atención a los datos de empleo y menos a los del paro; obviemos incluso los datos mensuales de paro y esperemos a la EPA; reclamemos al ministerio que publicite los datos de las series ajustadas y arrincone los de las series brutas; metamos presión al INE para que termine con la anómala escasez de series ajustadas que publica en la EPA; y apaguemos el televisor cuando los tertulianos empiecen a arrojar sus titulares. Estos sencillos consejos ayudarán a reducir el desconcierto y elevar el nivel de la discusión, sobre todo si comienzan a aplicarlos los periodistas y demás opinadores, mientras las autoridades mencionadas ponen de su parte.

Y, a todo esto, ¿la recuperación del empleo va bien o va mal? Escribiré pronto sobre ello.

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