2002. (Parte I)

En este post estimamos el efecto que el COVID-19 junto con la política de Aislamiento Social Preventivo y Obligatorio (ASPO), tuvieron sobre el mercado laboral urbano y lo comparamos con el impacto provocado por la crisis de 2001/2002. La Figura 1 ilustra la evolución de la actividad económica, medida a través del EMAE, entre los años 1993 y 2020. La figura muestra que la recesión de 2001/2002 indujo una caída de la actividad económica entre en segundo trimestre de 2001 y el segundo trimestre de 2002 de alrededor de 14.5%. Esta recesión produjo un profundo impacto en el mercado de trabajo. La tasa de desempleo subió de 16.4% en mayo de 2001 a 21.5% en mayo de 2002; la tasa de empleo cayó de 35.6% a 32.7% entre los mismos meses y la incidencia de la pobreza que era de alrededor del 40% en mayo de 2001 saltó al 53.3% en mayo de 2002.

Figura 1. Evolución del Estimador Mensual de Actividad Económica (EMAE) trimestralizado

¿Cuál es el impacto que tuvo sobre el mercado de trabajo el episodio del COVID-19/ASPO comparado con la crisis de 2001/2002? Para comparar los efectos provocados por el COVID-19/ASPO con los de la recesión de 2001/2002 utilizamos la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) y estimamos regresiones de diferencia en diferencias (DID) que comparan los cambios en los indicadores del mercado de trabajo que se produjeron entre el segundo trimestre de 2020 y el segundo de 2019 (marcados en la Figura 1) con los cambios producidos en los mismos indicadores entre mayo de 2002 y mayo de 2001.

Antes de 2003, la EPH puntual se realizaba en mayo y octubre de cada año, así que aquí las EPH de mayo de 2001 y 2002 se utilizarán como proxy de los segundos trimestres de esos años. Esto es, el grupo de tratamiento (T=1) está compuesto por las personas entrevistadas durante los segundos trimestres de 2020 y 2019 y el grupo de control está compuesto por las personas incluidas en la EPH puntual de mayo 2002 y 2001 (T=0). Dado que la muestra de hogares no es la misma, la identificación del tratamiento bajo este supuesto genera un emparejamiento que no es perfecto entre los grupos de tratamiento y control. Dentro del esquema DID, la comparación en términos “antes-después” asume que el periodo después de la crisis (dt=1) viene dado por los resultados de los hogares en el segundo trimestre de 2020 para el episodio COVID-19/ASPO y en el mes de mayo de 2002 para la crisis 2001/2002. El periodo base (dt=0) está compuesto por las personas entrevistadas en el segundo trimestre de 2019 y en el mes de mayo de 2001. La estimación de DID se realiza mediante una estimación de la variable de resultado elegida (algún indicador del mercado de trabajo) sobre la variable identificadora del tratamiento, T_it, la variable temporal antes-después, dt, y un término de interacción entre ambas. El coeficiente asociado a la interacción mide el impacto diferencial del episodio COVID-19/ASPO sobre la variable de resultado. En la versión básica la ecuación a estimar es:

Donde y es la variable de resultado de interés (empleo, desempleo, inactividad, etc.). La variable T captura posibles diferencias entre los grupos de tratamiento y control antes de la crisis. La variable dt captura factores agregados que causarían cambios en la variable de resultado y a lo largo del tiempo incluso en ausencia de una crisis. β₃ es el coeficiente de interés porque mide el impacto atribuible al COVID-19/ASPO. El estimador de DID es

Donde el subíndice T indica el grupo de tratamiento y el subíndice C al grupo de control. La barra arriba de la variable de resultado indica la media muestral de esta variable. La interpretación que le damos al coeficiente de DID es la siguiente: supongamos que la variable de resultado es el desempleo, entonces el segundo término del lado derecho mide el cambio en la tasa de desempleo entre mayo de 2002 y mayo de 2001. Este sería el efecto de la crisis de 2001/2002 sobre la tasa de desempleo. El primer término de la fórmula mide el impacto del episodio COVID-19/ASPO, esto es el cambio en la tasa de desempleo entre el segundo trimestre de 2020 y el segundo trimestre de 2019. El coeficiente de DID mide entonces el efecto diferencial del COVID-19/ASPO por sobre el efecto de la crisis de 2001/2002. Si el coeficiente β₃ es estadísticamente igual a cero entonces el efecto del COVID-19/ASPO es similar al efecto de la gran recesión de 2001/200, mientras que si es estadísticamente diferente de cero, entonces hay un efecto diferencial del episodio COVID-19/ASPO por sobre el efecto de la crisis de 2001/2002 sobre el desempleo. Como estimamos la ecuación (1) usando datos de corte transversal repetidos en el tiempo agregamos covariables a la regresión para controlar por cambios en la composición de los grupos y potencialmente mejorar la precisión de las estimaciones. Un supuesto importante para identificar el impacto del COVID-19/ASPO es que el cambio de metodología entre la EPH puntual y la continua no afecta el cambio en la variable de resultado, solo afecta su nivel. Existe alguna evidencia en este sentido al menos para las principales tasas del mercado de trabajo (ver informe de indicadores del mercado de trabajo del segundo trimestre de 2004 de INDEC).

En este primer post analizamos el impacto sobre las principales tasas del mercado de trabajo: empleo, desempleo e inactividad y en un segundo post nos concentraremos en: ingresos y horas trabajadas, pobreza y desigualdad medida a través del coeficiente de Gini.

Impacto sobre el empleo

La Tabla 1 muestra la estimación del coeficiente b₃ (con y sin controles) para diferentes definiciones de empleo. Las columnas (1) y (2) usan como variable de resultado el empleo total, las columnas (3) y (4) el empleo en el sector privado, las columnas (5) y (6) el empleo en el sector público, las columnas (7) y (8) el empleo de los trabajadores formales y finalmente las columnas (9) y (10) el empleo de los trabajadores informales. Las columnas con numeración impar corresponden a la estimación de la ecuación (1) y en las columnas con numeración par se adicionan variables explicativas para controlar por potenciales cambios en la composición de los grupos de tratamiento y control. En las filas, la tabla muestra la estimación del coeficiente de DID, la tasa de empleo en el grupo de control en la línea de base, el cambio porcentual (|%Δ|) en valor absoluto con respecto a la tasa de empleo en mayo de 2001 y el número de observaciones.

La tasa de empleo cayó 3 puntos porcentuales entre mayo de 2001 y mayo de 2002 debido a la crisis y como se puede observar en la tabla, el impacto del COVID-19/ASPO habría reducido adicionalmente la tasa de empleo alrededor de 4.7 puntos porcentuales (pp) (columna (2)). Medido sobre una tasa de empleo de 35.6% en mayo de 2001 este impacto adicional fue de alrededor de -13%. Cuando se observan los resultados de las columnas (3) a (6) se puede ver que la caída adicional en la tasa de empleo que podría atribuirse al episodio COVID-19/ASPO se da en el empleo del sector privado de la economía mientras que los resultados sobre la tasa de empleo en el sector público no resultan estadísticamente significativos. En el caso del empleo en el sector privado la caída en la tasa de empleo en la crisis de 2001/2002 fue de alrededor de 3.3 pp mientras que el episodio del COVID-19/ASPO habría tenido un impacto adicional de 5.2 pp. Si se consideran los trabajadores formales e informales (columnas (7) a (10)) se observa que la mayor parte del ajuste en el empleo se produjo en los trabajadores informales. En el caso de los trabajadores formales la crisis de 2001/2002 indujo una caída de alrededor de 1.4 pp y el impacto atribuible al COVID-19/ASPO fue casi nulo sobre la tasa de empleo de estos trabajadores. Mientras que el impacto negativo sobre el empleo de los trabajadores informales atribuible al COVID-19/ASPO es de 3.7 pp adicionales a la caída provocada por la recesión de 2001/2002.

Tabla 1. Impacto del COVID-19/ASPO sobre el empleo

Nota: Las columnas pares incluyen como controles: edad, genero (mujer=1), nivel educativo, y efectos fijos por aglomerado. Los números entre paréntesis son los desvíos estándar robustos. Significatividad estadística: *** 1%, ** 5% y * 10%.

Tabla 2. Impacto del COVID-19/ASPO sobre el empleo regional

Nota: Las columnas incluyen como controles: edad, genero (mujer=1), y nivel educativo. Los números entre paréntesis son los desvíos estándar robustos. Significatividad estadística: *** 1%, ** 5% y * 10%.

La Tabla 2 muestra el impacto del COVID-19/ASPO sobre la tasa de empleo en las diferentes regiones capturadas por la EPH. Como se puede observar en la región del Gran Buenos Aires (GBA) el coeficiente de DID es negativo y estadísticamente significativo indicando que el efecto del COVID-19/ASPO redujo la tasa de empleo 5.2 pp adicionales a la caída provocada por la crisis de 2001/2002. El efecto es similar en la región del Noroeste (NOA) y en la Pampeana. En la región Patagónica el impacto fue algo menor en magnitud, -3.8 pp mientras que en la región cuyana (Cuyo) y en el noreste (NEA) no hubo un impacto diferencial del COVID-19/ASPO por sobre los efectos de la gran recesión del 2001/2002. En el NEA el coeficiente de DID no es estadísticamente significativo y esto se puede explicar por la ausencia de un efecto sobre los trabajadores del sector privado y sobre los trabajadores informales, mientras que en Cuyo el efecto sobre los trabajadores del sector privado tampoco fue significativo si hubo un efecto negativo y marginalmente significativo sobre los trabajadores informales.

En relación a los subocupados, la tasa de subocupación en mayo de 2001 era de alrededor del 11% y la crisis de 2001/2002 prácticamente no la afectó mientras que el efecto atribuible al COVID-19/ASPO fue de reducirla 3.6 pp. Un efecto esperable del COVID-19/ASPO es el aumento en el porcentaje de personas que no buscaron trabajo por las restricciones a la circulación de las personas. La EPH pregunta por las razones de no buscar trabajo y entre las opciones están: por estar suspendido, por tener trabajo asegurado, porque se cansó de buscar, porque hay poco trabajo en esta época del año y por otras razones. Para tratar de cuantificar el impacto sobre la no búsqueda de trabajo por las restricciones impuestas por la ASPO construimos una variable binaria que adopta el valor unitario si la persona no busco trabajo “por otras razones”. Usando esta aproximación, el impacto atribuible al COVID-19/ASPO, en relación a la crisis del 2001/2002, fue el de aumentar en aproximadamente 2 pp la no búsqueda de trabajo debido a las restricciones por la cuarentena.

Impacto sobre el desempleo

La Tabla 3 muestra los resultados de la estimación de la ecuación (1) para el desempleo en el total de aglomerados y en las diferentes regiones. Las primeras dos columnas muestran el impacto estimado del COVID-19/ASPO sobre la tasa de desempleo en el total de los aglomerados urbanos con y sin covariables. Como se puede observar, ambas estimaciones son negativas y estadísticamente significativas sugiriendo que el episodio COVID-19/ASPO aumentó el desempleo menos de lo que fue el aumento provocado por la crisis de 2001/2002. La tasa de desempleo era de aproximadamente 16.4 en mayo de 2001 y como producto de la recesión aumento 5.2 pp para ubicarse en 21.6% en mayo de 2002. Las estimaciones de las columnas (1) y (2) sugieren que el episodio del COVID-19/ASPO habría producido un aumento casi 3 pp menor al de la crisis de 2001/2002 en la tasa de desempleo. Cuando se desagrega el resultado por regiones se ve que el impacto está impulsado por las estimaciones en las regiones del GBA y NOA en donde el efecto sobre la tasa de desempleo atribuible al COVID-19/ASPO fue de -4.0 y -4.1 pp, respectivamente. Esto significa que en estas dos regiones el aumento en la tasa de desempleo fue menor al impulsado por la crisis de 2001/2002. Por otro lado, en el NEA, en la región Pampeana y en la Patagónica no se detecta un efecto estadísticamente significativo sobre la tasa de desempleo sugiriendo que el aumento atribuible al COVID-19/ASPO fue similar al de la crisis de 2001/2002. Por el contrario, en Cuyo el aumento en la tasa de desempleo inducido por el COVID-19/ASPO parece haber sido marginalmente mayor al aumento atribuible a la recesión de 2001/2002.

Parte del efecto sobre la tasa de desempleo que se podría atribuir al COVID-19/ASPO se explica por la clasificación de la condición de actividad que hizo el Instituto Nacional de Estadística y Censos (INDEC) en el segundo trimestre de 2020. Todas aquellas personas que no trabajaron en la semana de referencia y no buscaron trabajo (muchos de ellos debido a la restricción de circulación) pero estaban disponibles para trabajar fueron clasificados como inactivos (inactivos marginales, ver “Mercado de Trabajo. Tasas e Indicadores Socioeconómicos (EPH)”, segundo trimestre de 2020, INDEC). Potencialmente, todos o parte de esas personas podrían haberse clasificado como desempleados si es que no pudieron buscar trabajo debido a las restricciones impuestas por el ASPO. Por ejemplo, el Bureau of Labor Statistics (BLS) clasifica a aquellas personas que no buscaron trabajo por los esfuerzos para contener la pandemia como “desempleados con despido temporal”. INDEC clasifica a estas personas como “inactivos marginales”. Esto significa que hay más inactivos y menos desempleados con la clasificación de INDEC que con la utilizada por el BLS.

Usando la pregunta de porque no se busca trabajo descripta en la sección anterior, construimos una variable de desempleo que incluye a los desempleados más aquellas personas inactivas marginales. La Tabla 4 muestra la estimación del coeficiente de DID sobre la tasa de desempleo corregida (“desempleo clasificación BLS”). Como se ve en la tabla los resultados negativos que se observan en la Tabla 3 desaparecen sugiriendo que si se hubiera tomado esta clasificación el aumento en la tasa de desempleo atribuible al episodio del COVID-19/ASPO hubiera sido similar al producido por la recesión de 2001/2002.

Tabla 3. Impacto del COVID-19/ASPO sobre el desempleo

Nota: Las columnas para las regiones incluyen como controles: edad, genero (mujer=1), y nivel educativo. Los números entre paréntesis son los desvíos estándar robustos. Significatividad estadística: *** 1%, ** 5% y * 10%.

Tabla 4. Impacto del COVID-19/ASPO sobre el desempleo BLS

Impacto sobre la inactividad

La Tabla 5 muestra el efecto diferencial del COVID-19/ASPO sobre la tasa de inactividad. La estructura de la tabla es similar a la de la Tabla 3, las primeras dos columnas muestran el impacto en el total de aglomerados urbanos, con y sin covariables, y el resto de las columnas el efecto sobre los inactivos en las diferentes regiones del país usando la especificación con controles. En líneas generales el impacto es positivo, de una magnitud considerable, y estadísticamente significativo. Esto implica que el COVID-19/ASPO habría inducido un aumento de la tasa de inactividad de aproximadamente 7 pp en el total de los aglomerados considerando que la crisis de 2001/2002 prácticamente no tuvo impacto sobre la inactividad. Este resultado es bastante homogéneo entre regiones. El coeficiente de DID sugiere un incremento de entre 6 y 8 pp en las diferentes regiones, siendo el NEA y Cuyo la únicas regiones del país donde no hubo un efecto estadísticamente significativo. Como comentamos en la sección anterior parte de este efecto se debe a la clasificación como inactivos a aquellas personas que no buscaron empleo pero estaban disponibles para trabajar. Es decir, aquellas personas que de no haber existido restricciones a la circulación hubieran salido a buscar trabajo y en consecuencia se las hubiera clasificado como desempleados.

Conclusión

La evidencia presentada en este post sugiere que el episodio del COVID-19/ASPO habría provocado una caída en la tasa de empleo mayor que la ocurrida con la recesión de 2001/2002. Esta caída adicional en la tasa de empleo se explica por un impacto muy fuerte sobre los ocupados en el sector privado y sobre los trabajadores informales. Cuando se desagrega la información para las seis regiones capturadas por la EPH se puede ver que el impacto ha sido más importante en el GBA, el NOA y en la región Pampeana, y un poco menos importante en la región Patagónica. En términos de la tasa de desempleo, el impacto atribuible al COVID-19/ASPO sugiere un aumento de la misma que es menor, en la medición oficial, al aumento provocado por la crisis de 2001/2002. Este efecto esta explicado fundamentalmente por los resultados en las regiones del GBA y el NOA. Por último, COVID-19/ASPO habría producido un aumento de la tasa de inactividad bastante importante que se explica en parte por la clasificación de la condición de actividad utilizada por INDEC para todas aquellas personas que no buscaron trabajo por las restricciones a la circulación impuestas por la ASPO..

Tabla 5. Impacto del COVID-19/ASPO sobre la inactividad