22 ene 2007

SHAKESPEARE Y CERVANTES: UN DIÁLOGO INVENTADO PERO QUE PUDO SER

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S – Venid a mis brazos, querido Miguel.
C – Aquí os reciben, gran William, como han recibido vuestras comedias: con agrado y con deseos de leer vuestras últimas obras y conocer también vuestras andanzas en tierras tan septentrionales.
S – Leí también la Segunda parte de vuestro Quijote, estimado Miguel.
C – Yo he disfrutado de vuestro Otelo, Rey Lear, Pericles, las últimas de las que he tenido noticia. Pero sentaos y bebamos.
S – Bebamos primero, Miguel, que la alegría del encuentro no necesita más acomodo.
C – Tenéis razón, pero mis piernas, al igual que mi brazo, se fatigan más de lo que yo quisiera. Sabed, estimado William, que tengo ya un pie en el estribo y siento próximo el día de la cita con el Creador.
S – Yo también siento próximo mi final y ya sin magias para encantamientos que trasladar al teatro. Por eso os pido un juicio sobre mi obra: el vuestro será la única sentencia que admita hasta el día del silencio eterno.
C - Vos utilizáis la pluma como un cincel para esculpir en versos las pasiones que guían nuestros actos.
S – Y vuestra prosa es la paleta del pintor que refleja las grandezas y miserias de nuestra existencia: ¿Quizá fuera mejor dejar el juicio sobre nuestras obras a esos críticos que sellan el futuro por carecer del don de la fantasía?
C – Sea la fantasía nuestro mejor epitafio.
S – Dejemos nuestro destino a su suerte y hablemos de la farsa y del teatro, si os parece. Para mí, la vida, farsa y teatro son la misma cosa. El mundo nos pone un traje y nos fuerza a representar un papel que no hemos elegido, donde los locos son los cuerdos y los cuerdos son locos sin imaginación: un cuento contado por un loco lleno de ruido y furia.
C – No andáis del todo descaminado, querido William, y próximas me resultan vuestras palabras. Creedme si os digo que en la vida elegimos un papel y luego nos ponemos el traje que mejor se ciñe a nuestros deseos, pero el tiempo hace de lo real y de lo imaginado un puchero que no distingue paladares. Digno del gran Sófocles es vuestro Hamlet; notable la escena de la llegada de los cómicos y su parodia del mismo tema que en la obra toma asiento principal. El teatro dentro del teatro: con ello convertís a los personajes en público y al público en espectador de espectadores. Sin falsa adulación, diría que vuestro ingenio mostrose alado como nunca.
S – Adulación por adulación, genial resulta la aparición del Quijote y de su autor en la Segunda parte como personaje de la Primera: la novela dentro de la novela. Nunca vi cosa igual. Con ello conseguís que sea leído como historia aquello que es producto de la fantasía. Y qué decir del diálogo entre caballero y escudero que es vuestro Quijote todo: lo que de mísero y de noble tiene nuestra existencia cabe en él, en él se sustenta y a él representa.
C – Temeridad por temeridad, que sean los tiempos venideros los que lancen su juicio de nuestras andanzas en la república de las letras ¿Os parece?
S - Sea, aunque yo vivo y preocúpame sólo el presente; de él como, por él siento y a él lego mis obras.
C - ¿Sois creyente, querido William?
S – No como vos, estimado Miguel: no puede imaginar ese lugar donde no retorna viajero alguno. Yo, en cambio, sé que vos sois piadoso, pero contemplo en vuestras obras ímprobos esfuerzos para aceptar al Dios católico de la Iglesia de Roma.
C – Si no otearais como lo hacéis el corazón del hombre, no podríais ser padre de tantos corazones que palpitan en vuestras obras. Dejémoslas a los demás como herencia y guardemos como en cofre el secreto de nuestras creencias, ¿Trato?.
S – Trato. Fijaos que no cumplimos las promesas, y al final hablamos de nuestras obras y no de nuestras vidas.
C – Ha querido el Cielo o el destino que en nosotros ambas se confundan. Pero sigamos, aunque para ello sea menester dejar en la vereda nuestras promesas.
S – Vuestras comedias son entretenidas, regocijantes y bien tramadas, y vuestro verso notable, aunque yo no domino vuestra lengua como para estar atinado en la crítica, ¿Por qué entonces os pasasteis a la forma novelada?.
C – Esta vez no me dio el Cielo la gracia que dio a Lope, a Góngora y a otros muchos poetas de esta edad dorada de nuestra república. A cambio, fui el primero en novelar sin copia ni imitación, sin la aguja italiana a la que otros se aferran. De nuestra vida somos deudores del Altísimo y no debemos malgastarla en caminos que nos importunan. El Quijote, en gran medida, es fruto de la casualidad y se ha inspirado en un anónimo, en el que un lector de romances se vuelve loco, sale a los caminos y retorna a su hogar apaleado. Allí vi a personajes y aventuras como en semilla: la fantasía y las ansias hicieron el resto. Sin embargo, mi verdadera novela es el Persiles, que aún no ha salido a la estampa: ahí es dónde expreso mi ideal de esta cocina de conceptos y sonidos que es esta nuestra república de las Letras. Pero hablemos de vos. Sois un gran poeta, como puede apreciarse por vuestros sonetos, por vuestro Venus y Adonis, y por la historia de Lucrecia, que tan maravillosamente habéis versificado, aunque yo, que apenas conozco vuestra lengua, tenga que dejar su juicio en suspenso ¿Por qué os fuisteis al terreno de la comedia?.
S – Como vos sabéis, empecé siendo actor antes que autor, y aún antes fui guardador de caballos. Nuestras comedias no eran dignas de las que nos precedieron en Grecia y en Roma: o eran malas imitaciones o peores traducciones. En común tengo con mis contemporáneos, Johnson y Marlowe, su destino: servir a una jauría, nuestro público, que había que aplacar con terribles sucesos, captar su atención con tramas intrigantes y lanzar versos como dagas, que más hieren el corazón que mueven el pensamiento. Apenas había un momento para el sosiego; sólo cuando la fiera aplacaba sus instintos lanzaba algún que otro monólogo y remansaba la acción para volver, al poco tiempo, al delirio, a la pasión de mis criaturas, a su destino inevitable. Quizá vos habéis podido elegir, pero yo no escribí para la posteridad, sino para comer, respirar y vivir. Insisto: la vida es una farsa; ponerle pluma y tabla y tendréis el teatro, la representación de una representación, comedia para comediantes.
C – Sé que vivís por y para el mundo de la farándula, y que habéis alcanzado a nuestros antepasados, Eurípides, Plauto, Ovidio y a otros tantos modelos de la antigüedad, y diría que los habéis sobrepasado en trama y determinación. Yo he repartido, como vos sabéis, mi vida a partes iguales entre las armas y las letras. Fui marino en Lepanto, en la más alta ocasión que vieron los siglos. Allí quedé manco, pero el orgullo de aquella victoria fue bálsamo para mis heridas. Para mí el teatro encierra la vida pero no la sustituye; nos adentramos en vidas inventadas, pero sin confusión con la propia; respiramos otros aires durante breves momentos, pero el aire que nos alimenta lo llevamos con nosotros cuando la farsa acaba. La vida tiene su fin que la comedia no puede torcer. Acepto que la vida es comedia, pero esa comedia no cabe en las tablas de un teatro.
S – Sin embargo, sí habéis logrado confundiros con vuestros personajes y no creo adularos en exceso si dijera que vos y vuestro Quijote sois una misma cosa. Confusión por confusión, el teatro es para mí lo que vuestro hidalgo es a vos.
C – No vais descaminado, pero ello surgió sin propósito, como por encantamiento y carcelariamente. Sin embargo, El Quijote es un ideal que ningún mortal puede alcanzar, al igual que vuestro Hamlet, al que yo veo tan entremezclado con vos en sus reflexiones y en sus pasiones que apenas podría distinguiros. Confusión por confusión.
S – Pero recordar su final: muere a manos de otros tras cumplir su venganza; vuestro Quijote muere tras recuperar el juicio. ¡Querría para mí el final de vuestro héroe aunque mi corazón se acompasa con Hamlet!.
C – Sí, pero recordad los principios: El Quijote se volvió loco a causa de sus lecturas, vuestro Hamlet, príncipe noble y culto, se encuentra sin padre, con la corona usurpada por su tío que además es su asesino y comparte el tálamo con su madre; ¿Podría acabar de otra manera de no ser por mediación del Hacedor?: del barro de la desesperación surgió el lodo de la venganza. Final terrible, pero acomodado a su principio.
S – En cambio, el final de vuestro héroe es reposado, recupera el juicio, hace testamente y muere, pero me parece más terrible que el de Hamlet, porque muere como personaje, muere su maravillosa locura al recuperar el juicio, muere sin ver cumplir su ideal y su ideal muere porque su locura no es simiente de otras locuras. Mi Hamlet también muere pero, al menos, mata la hierba putrefacta que nace en la cloaca que es este mundo.
C – El que siembra viento recoge tempestades, pero también una hierba sustituye a otra hierba. Vos mismo decís en una obra que la “culpa no es de nuestra estrella sino nuestra”. Vuestro Hamlet cambia la vida por la suya; El Quijote cambia el mundo con su ejemplo; Hamlet siembra y recoge; El Quijote siembra, pero deja que sea de otros la cosecha; Hamlet nos muestra lo que de innoble tiene nuestra existencia, El Quijote lo ejemplar de nuestros pasos.
S – Con su locura, El Quijote desnuda nuestras miserias.
C – Con su venganza, Hamlet hace justicia.
S – Larga vida a ambos.
C – Sea.


Antonio Mora Plaza

LA PROMESA

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Recuerdo siendo niño emplazar a un compañero que yo tenía por listo y leído: “pues yo me propongo leerlo todo, hasta el Ramayana y el Mahabarata”. Estábamos entonces en los estudios primarios o similares, antes de hacer el ingreso al bachillerato elemental. Luego fui creciendo, acabé el bachillerato y sentía que no podía cumplir mi propósito porque, paradójicamente, debía estudiar para aprobar y acabar los estudios. No lo pasé mal en los pocos años de Universidad, pero las ilusiones primeras se fueron apagando poco a poco cual candil que consumiera su mecha. También me sentía frustrado y culpable porque al estudiar lo que me obligaba la carrera era tiempo perdido para el sueño de mi niñez y, cuando satisfacía mis deseos, mi conciencia me torturaba pensando en los perjuicios que ello ocasionaba a mis intereses más inmediatos. Así transcurrieron mis estudios, con la sensación de perder el tiempo hiciera lo que hiciera. Trabajé durante 30 años en una empresa y en un trabajo que no me gustaba y con unos compañeros que no me aportaron nada. Me jubilé tempranamente y he leído todo lo que he podido, todo lo que ha caído en mis manos, porque a casi nada hago ascos, y sin embargo siento que el mar de lo desconocido ha inundado las pequeñas islas de mis lecturas. He perdido tanta vista que apenas puedo leer y recuerdo con añoranza las noches que a la luz de una linterna, a hurtadillas, debajo de las sábanas, como un ladrón que robara tiempo al sueño, me permitieron disfrutar de mis primeros libros. Ahora que siento próximo mi final y que soy capaz de mirar a la cara a la “vieja dama”, pienso que aquella promesa que hice tan temprana y temerariamente, ese pequeño delirio de grandeza, ha condicionado mi vida y no me ha hecho ni más sabio ni más feliz, y que la mejor promesa no vale un ardite. Este es el resumen, lección y epitafio de toda una vida. Por cierto, aquel compañero de la niñez murió también de niño, pero yo lo he sabido ahora, ya anciano.


Antonio Mora Plaza
Madrid, 26/10/2002

EL SUEÑO Y LA DAGA

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A penas tuve tiempo de despertarme y la pesadilla empezó a ser realidad. Había soñado que tomaba un libro de la librería de mi habitación, que aquel se convertía en una pesada daga, que me dirigía al cuarto de mis padres que dormían plácidamente y que les hundía en sus cuerpos ese instrumento que ahora me parecía liviano. Había soñado que clavaba y desclavaba hasta desaparecer la blancura de las sábanas y caer la sangre por las patas de la cama. Me dije: “esto no es un crimen, sino un justo castigo por no recibir regalos por mis cumpleaños como los otros niños, por obligarme a estudiar en lugar de dejarme jugar a la pelota, por castigarme en mi cuarto sin salir cuando hurgaba entre sus cosas”.
Al fin desperté, me vestí temblando y en ese momento me vino a la cabeza el libro que fue daga en el sueño. Me dirigí a la librería y comprobé aliviado que estaba allí. Sin embargo, con todo el aire aún en los pulmones, se me aceleró el corazón y el vacío se me hizo en el estómago: el libro estaba boca abajo, cuando yo estaba seguro haberlo hojeado y colocado boca arriba el día anterior. Me dejé caer en la cama tiritando a pesar de ser verano: sólo era capaz de mirar de reojo al pasillo que daba a la puerta de mis padres.
Agotado por el miedo, me volví a dormir –eso creo- porque me despertó un policía y una señora para mí desconocida y me hablaron de un terrible suceso en mi casa. Ahora soy adulto y no recuerdo bien sus palabras, pero me dijeron que mis padres habían muerto y creían que el motivo era el robo. Sin embargo a mí siempre me ha angustiado dos cosas: que no encontraran a los culpables y que el instrumento del crimen fuera… un afilado abre-cartas que tenía mi padre en el escritorio, donde guardaba… sus cosas.


Antonio Mora Plaza
Madrid, 18 de enero de 2007

ACCIDENTALIDAD EN ESPAÑA DESDE LA LEY DE PREVENCIÓN: CRECIMIENTO Y CAMBIO OCUPACIONAL SEGÚN GRANDES SECTORES Y GRAVEDAD

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Accidentalidad en España desde la ley de prevención: crecimiento y cambio ocupacional según grandes sectores y gravedad

Antonio Mora Plaza
economista

El objeto del presente trabajo es aquilatar en lo posible la incidencia que ha tenido sobre la accidentalidad laboral , desde la publicación de la ley de Prevención de Riesgos Laborales (comienzos de 1996), el cambio de riesgo laboral como consecuencia de la variación de la ocupación, el aumento de la relación entre asalariados y ocupados, y el crecimiento económico. El estudio es relativamente limitado por mor del rigor. La razón es la de que cualquier análisis más amplio en el tiempo sobre la siniestralidad en España obligaría a depositar una confianza excesiva en la homogeneidad de las cifras ¿O acaso podemos asegurar que los criterios de obtención de datos sobre los accidentes y su clasificación, sean por su gravedad, tipología o modalidad de contratación, por poner tres ejemplos, no han variado en los 3 o 4 últimos lustros? . Lo mismo ocurre con los criterios sobre el empleo, la ocupación y la población activa y las magnitudes macroeconómicas que quieren representar y/o recoger la evolución del crecimiento de la economía. La más utilizada de ellas es el Producto Interior Bruto, a pesar de sus limitaciones y defectos cómo magnitud indiciaria. Siempre ocurre que cuanto más se amplía el periodo analizado, más se debe abandonar el detallismo y quedarnos con algunos bosquejos que, aún groseros, sean al menos significativos. Se ha partido –como no podía ser menos- de los índices de incidencia, pero se ha avanzado algo más en el instrumental técnico al emplearse el test de Pearson en el análisis de los factores del agravamiento; se somete a una crítica radical algunas ideas firmemente asentadas como la de identificar el riesgo de accidente y su frecuencia y la de solapar la disuasión de la accidentalidad con la necesidad de su financiación; y por último se discute sobre el tamaño muestral mínimo de la accidentalidad mortal como medida de la accidentalidad total.


Siniestralidad, hipótesis de trabajo y metodología

No es objeto de este trabajo explicar el ciclo de la economía española y, menos aún, la de los ciclos en general. Mentes agudas lo han intentado y parece que no hay un acuerdo generalizado sobre sus causas, con la posible excepción de las ondas largas de Kondratiev. Partimos del ciclo corto de la economía española que ha tenido como puntos-valle los años 1981 y 1993 y como punto-cima –por seguir con la analogía orográfica- el año 1990 . En el período estudiado –de 1996 a 2004- el PIB ha pasado de 464.000 millones de euros a 799.000 millones con un crecimiento constante y, que en euros de 1996, son 638.000 millones (tabla 1).
En cuanto a la población ocupada que hemos utilizado cómo índice del cambio estructural en España desde 1994 a 2004, ha pasado de 12.207.500 a 17.116.500, pero con cambios significativos en su composición a pesar del corto periodo de tiempo considerado, pasando el sector Servicios de 7.367.000 ocupados a 11.040.100 y la Construcción de 1.117.100 a 2.058.700.
Para el estudio de la siniestralidad este hecho es muy importante, porque no sólo supone un cambio de la estructura de la actividad económica en nuestro país con todas sus consecuencias –buenas y malas-, sino por el cambio (incremento) del riesgo en el trabajo como veremos más tarde. Desconozco algún estudio que haya valorado y estimado este hecho a pesar de su importancia.

tabla 1a: evolución del PIB, Ocupados y Asalariados en España
PIB
PIB en en millones índice de
millones IPC a precios crecimiento
de euros IPC en acumulado constantes de PIB Asalariados (en miles)
años s/INE s/INE base 1996 base 1996 base 1996 Agrario Industrial Construcc. Servicios totales
1994 406.015
1995 437.785 369,4 2.209,0 903,9 5.860,1 9.342,4
1996 464.255 1,0000 464.255 1,000 366,9 2.235,3 921,5 6.139,5 9.663,2
1997 494.144 2,00 1,0200 484.455 1,044 409,8 2.340,9 981,8 6.402,0 10.134,5
1998 527.972 1,40 1,0343 510.473 1,100 422,9 2.493,3 1.072,4 6.676,9 10.665,5
1999 565.419 2,90 1,0643 531.272 1,144 425,0 2.601,0 1.240,6 7.207,9 11.474,5
2000 610.544 4,00 1,1068 551.607 1,188 418,2 2.730,7 1.364,8 7.772,3 12.286,0
2001 653.927 2,70 1,1367 575.270 1,239 439,1 2.808,1 1.477,8 8.061,7 12.786,7
2002 698.589 4,00 1,1822 590.923 1,273 413,9 2.803,5 1.528,2 8.396,1 13.141,7
2003 744.754 2,60 1,2129 614.009 1,323 419,1 2.766,6 1.600,8 8.811,3 13.597,8
2004 798.672 3,20 1,2518 638.044 1,374 417,5 2.757,2 1.639,7 9.141,0 13.955,4


tabla 1b: Ocupados en España (en miles)
años Agrario Industrial Construcción Servicios totales
1994 1.146,3 2.577,1 1.117,1 7.367,0 12.207,5
1995 1.106,5 2.575,2 1.193,8 7.636,5 12.512,0
1996 1.074,2 2.589,6 1.227,5 7.943,6 12.834,9
1997 1.070,2 2.686,6 1.300,2 8.202,4 13.259,4
1998 1.074,3 2.843,6 1.380,1 8.509,5 13.807,5
1999 1.039,6 2.944,0 1.567,3 9.016,9 14.567,8
2000 1.012,1 3.073,3 1.715,7 9.568,5 15.369,6
2001 1.019,1 3.167,6 1.850,2 9.908,6 15.945,5
2002 961,3 3.153,8 1.913,2 10.229,3 16.257,6
2003 942,1 3.123,4 1.984,5 10.644,4 16.694,4
2004 919,6 3.098,1 2.058,7 11.040,1 17.116,5

Se ha seguido manteniendo como es habitual la población Asalariada para calcular los índices de incidencia y establecer la hipótesis de qué hubiera pasado con la siniestralidad laboral si no hubiera cambiado la estructura de ocupación del país, si hubiera permanecido constante la relación entre Asalariados y Ocupados en los 4 grandes sectores, y si no se hubiera producido crecimiento económico desde 1996 . Con ello podremos establecer qué parte de la siniestralidad laboral es imputable a la falta de medidas de prevención adecuadas, qué parte puede serlo al cambio de riesgo como consecuencia del cambio en la ocupación, qué parte a la “asalarización” y qué parte al crecimiento. Ello no justifica la existencia de los 7.532.000 de accidentes con baja y de 14.219.000 accidentes totales que se han producido desde 1996 a 2004, porque todos los accidentes tienen sus causas evitables; sí permite sopesar la influencia que han tenido estos cambios en la estructura de riesgo del trabajo. Se parte, pues, de la relación entre Accidentes con baja por sectores y Asalariados por sectores, como un índice que mide el riesgo del trabajo. A parte de su innegable valor descriptivo, hay que insistir que en este trabajo se utiliza este índice (de incidencia) como una medida del riesgo laboral con el objetivo de valorar la incidencia en la siniestralidad sobrevenida de los cambios mencionados: crecimiento económico, cambio de ocupación e intensificación de la “asalarización”.

tabla 2a: Accidentes en España según gravedad
Accidentes con baja
años leves graves mortales totales sin baja totales
1994 526.237 10.362 1.026 537.625 452.178 989.803
1995 578.110 10.543 1.008 589.661 511.609 1.101.270
1996 604.570 10.685 982 616.237 556.260 1.172.497
1997 665.181 10.393 1.070 676.644 600.191 1.276.835
1998 741.162 10.649 1.071 752.882 679.846 1.432.728
1999 854.923 11.739 1.110 867.772 739.227 1.606.999
2000 922.785 11.359 1.130 935.274 794.956 1.730.230
2001 945.480 11.992 1.021 958.493 854.014 1.812.507
2002 936.071 11.721 1.104 948.896 883.042 1.831.938
2003 887.309 11.395 1.033 899.737 833.569 1.733.306
2004 865.167 10.474 955 876.596 745.590 1.622.186
sumas de
1996 a 2004 7.422.648 100.407 9.476 7.532.531 6.686.695 14.219.226
media de
1996 a 2004 824.739 11.156 1.053 836.948 742.966 1.579.914

tabla 2b: Accidentes con baja en España según sectores
años Agrario Industrial Construcción Servicios totales
1994 35.578 199.464 102.250 200.333 537.625
1995 38.491 215.533 117.490 218.147 589.661
1996 40.057 214.216 123.447 238.517 616.237
1997 44.575 226.142 137.068 268.859 676.644
1998 47.073 241.029 165.520 299.260 752.882
1999 47.152 265.054 207.673 347.893 867.772
2000 44.055 273.760 232.092 385.367 935.274
2001 41.084 268.537 243.841 405.031 958.493
2002 38.769 253.204 245.176 411.747 948.896
2003 33.911 234.851 231.801 399.174 899.737
2004 35.496 237.102 223.603 380.395 876.596
sumas de
1996 a 2004 372.172 2.213.895 1.810.221 3.136.243 7.532.531

Antes de seguir en la aridez de los datos y sus manejos quisiera hacer algunas consideraciones sobre las formas de abordar el estudio de la siniestralidad. Por un lado, un primer acercamiento de los accidentes, sus causas y condicionantes exige el estudio minucioso y detallado de accidente por accidente.



Cada uno tiene su particularidad y resulta siempre peligroso extraer de ello consecuencias generales. Por otro lado, por el lado de la generalidad, es imprescindible un acercamiento estadístico de sus causas, tipología y circunstancias. Tenemos datos sobre las modalidades de contratación, antigüedad en la empresa, en el puesto, edad hora tamaño de empresa, etc., de los trabajadores accidentados. Ambas aproximaciones, ambos acercamientos a modo de pinza, son imprescindibles para obtener algunas conclusiones sobre causas y circunstancias.
Otra de las características de la siniestralidad son sus componentes aleatorios y determinísticos que se dan simultáneamente tanto en los accidentes registrados como en los llamados “incidentes”, aquellos que no se convierten en lesiones por “un pelo”, “milagrosamente”. Deslindar causalidad de casualidad es tarea obligada para los estudiosos del tema, para determinar responsabilidades, pero de enorme dificultad. Estoy convencido de que la inmensa mayoría de los accidentes son evitables. En todos los accidentes que publica la prensa, boletines o actas de los inspectores, siempre aparece algún incumplimiento de las leyes de prevención, algún descuido evitable, alguna norma que dicta el sentido común y que se ha omitido. En un diario de información general se recogía la noticia de que “la mayor parte de las sanciones impuestas por la Inspección de Trabajo y Seguridad Social en el año pasado se produjo por incumplimientos de la normativa sobre seguridad y salud laboral”. Más adelante el mismo diario aportaba los datos de que de “los 241,1 millones de euros en propuestas de sanciones, 105,5 correspondieron a fallos de seguridad” y además “se descubrieron 113.825 infracciones a la legislación”. Y esto sólo es la punta del iceberg, porque la masa que queda por debajo –lo que no se denuncia- intuimos que es mucho mayor. Los inspectores de trabajo son los que mejor conocen estas circunstancias a pesar de que –como ellos mismos reconocen- no han sido hasta la fecha o hasta fechas muy recientes, convenientemente formados en las tareas de inspección sobre los riesgos laborales y su prevención.
¿Qué relación hay entre este punto y el anterior, se preguntará el lector? ¿Es decir, qué relación hay entre lo casual y lo causal del accidente y el acercamiento de su estudio a modo de pinza entre la casuística de cada accidente y el manejo estadístico de su agregación?. Dos razones para su hilación: una afecta al método y otra al efecto sesgado de las posibles conclusiones. Por un lado parece que lo apropiado para el estudio de la casuística es el análisis casi detectivesco de cada accidente; por otro, pareciera que las grandes conclusiones sobre sus causas y circunstancias correría más a cargo del manejo estadístico. Pero ello encierra un terrible peligro que es el de diluir precisamente lo que queremos saber, sobrevolar el bosque sin pasar a pie por los árboles. Las grandes cifras tienden a justificar la situación como un hecho objetivo, como un fenómeno de la naturaleza, como algo inevitable, porque de su manejo se pueden extraer casi inevitablemente conclusiones con carácter de ley, que tienden a paralizar las medidas necesarias para evitar esta lacra y vergüenza que supone que tengamos, con diferencia, las tasas e índices de siniestralidad laboral más altas de la Unión Europea. Todo esto viene a cuento porque precisamente este trabajo utiliza las grandes cifras -los agregados sobre la siniestralidad- con el fin de obtener algunas modestas conclusiones.


Índices de incidencia

A pesar de sus deficiencias e insuficiencias, parece obligado que un análisis de la siniestralidad pase por los índices de incidencia. Un índice de incidencia debiera medir la accidentalidad por población de riesgo. El problema es que desconocemos este denominador: la población ponderada de riesgo. Como aproximación de la misma aquí se ha tomado –como es habitual, por otra parte- la población Asalariada. También se ha tenido en cuenta la población Ocupada como componente de un índice que pueda medir la variación de la estructura económica del país. Para ambos tenemos datos por sectores, por lo que podemos ver la evolución desde 1995 al 2004 (tabla 7).


tabla 7: Accidentes con baja / Asalariados (cada mil)

años Agrario Industrial Construcción Servicios
1995 104,2 97,6 130,0 37,2
1996 109,2 95,8 134,0 38,8
1997 108,8 96,6 139,6 42,0
1998 111,3 96,7 154,3 44,8
1999 110,9 101,9 167,4 48,3
2000 105,3 100,3 170,1 49,6
2001 93,6 95,6 165,0 50,2
2002 93,7 90,3 160,4 49,0
2003 80,9 84,9 144,8 45,3
2004 85,0 86,0 136,4 41,6

En esta se puede apreciar la diferencia de riesgo según sectores de la economía. Así vemos que mientras permanecen parejos el número de accidentes con baja cada mil asalariados en los sectores Agrario e Industrial, el sector de la Construcción se lleva la palma en accidentalidad. En cambio, trabajar en el sector de Servicios es la mitad de peligroso que hacerlo en los dos primeros sectores mencionados y casi la cuarta parte del de la Construcción. He identificado conscientemente frecuencia (estadísticas) y riesgo (probabilidad de que ocurra un siniestro) a sabiendas de que ambas cosas no son iguales. Más adelante se hablará de ello. Esta diferencia de riesgo que muestran los datos es crucial para identificar y desligar la evolución de la siniestralidad cuando, como es el caso en este período, se producen grandes cambios en la composición de su economía. España ha pasado muy rápidamente de ser un país con un peso de la Agricultura en el PIB aún importante en los años 60 a ser, primero un país industrializado en los 70 y parte de los 80, para decantarse claramente en la última década en una nación eminentemente de servicios.

Un problema que no se puede omitir es el del diferente valor estadístico de los accidente totales, con baja, leves, graves o mortales. No se pueden tratar los datos de unos y otros por las diferentes dimensiones en el orden de lo muestral que tienen los accidentes mortales comparado con los leves, incluso con los graves. Por poner un ejemplo dramático, el atentado de Atocha ha supuesto un aumento notable de los accidentes in itinere y de los mortales (113), que resultan significativos en una serie de dimensiones reducidas (mortales) y desapercibidos en otra (in itinere). Los análisis descriptivos basados en los índices de incidencia no valoran este problema de índole muestral por su propia consideración de cociente entre dos series (de accidentalidad y población de riesgo) que pueden dar los mismos valores relativos, pero de valor estadístico muy diferente..

En lo que nos ocupa, la siniestralidad laboral, ha determinado aumentos notables de riesgo en el trabajo por el cambio estructural que no se han tenido en cuenta con la perspectiva suficiente ni por parte de los gobiernos y, menos aún, por las patronales. La prueba de ello es la tardía publicación de una ley general sobre la prevención (principios de 1996), del reglamento (1997), de la ley de Reforma del Marco Normativo de la Prevención de riesgos laborales (diciembre del 2003) y de la ley sobre coordinación de actividades empresariales (abril del 2004). Es precisamente en esta última década y precisamente por la terciarización de la economía, lo que ha mitigado la siniestralidad laboral al ser este sector –el sector Servicios- el del menor riesgo. En la tabla 7 se aprecia que son los años 1999 y 2000 los del punto de inflexión del crecimiento de la accidentalidad, aminorándose a partir del 2001. No obstante, sería muy peligroso sacar más conclusiones cuantitativas por la falta de garantías en el rigor de los datos. La razón es la de que parece un fenómeno habitual –al menos en España- que a partir de la publicación de una ley o de la toma de conciencia colectiva de un problema o de un uso mediático de algo que estaba ahí, pero que no aparecía en los papeles o en los medios, se produzca un incremento del registro que no se corresponde, pari passu, con la evolución de lo real. Ha pasado en el ámbito de lo judicial, en el terrorismo doméstico, etc. ¿Cuántos de los accidentes de los años 60 y 70 no aparecen en los registros de la época? ¿Cuántos de los con baja de hoy son sin baja antaño? ¿Cuántos de los in itinere han pasado como accidentes comunes o de tráfico en épocas no tan lejanas? ¿Cuántas de las enfermedades profesionales que se consideran actualmente como tales han pasado en otras épocas como enfermedad común? . Algo de esto ha detectado un trabajo publicado en la Revista del Instituto Nacional de Seguridad e Higiene en el Trabajo donde se dice que “debe señalarse la anomalía que se pone de manifiesto cuando se analiza sin separar el período 77-99, es decir, cuando se enlazan los dos períodos estudiados: la accidentalidad calculada deja de coincidir con la real a partir del 93/94, pero evoluciona de forma paralela a ésta, con un desfase de un 4%. Lo que significa que, o bien existe un sesgo (que no es posible explicar) en los datos utilizados, o bien un 4% de los accidentes de trabajo que se están declarando (desde el 93/94) no se declaraban antes, o al menos no se declaraban como tales”. Si esto se detecta para un período en el que en su final se publica la ley de Prevención, no resulta descabellado aventurar que tras su publicación y elección de delegados, denuncias, presiones sindicales para instaurar una cultura de la prevención, etc., hayan hecho aflorar datos sobre una realidad que permanecía parcialmente oculta.
Este fenómeno de posible ocultación podría explicar la paradoja de un estudio de la Facultad de Ciencias de la Empresa de la Universidad Politécnica de Cartagena donde se habla de que “el número de accidentes graves aumenta en el periodo comprendido entre los años 1980 y 1982, iniciado después una tendencia descendente que termina en 1985, dando paso de nuevo a un aumento del número de accidentes hasta 1988, año en que la serie emprende una tendencia descendente hasta 1999”. Si tenemos en cuanta que 1981 es el año del final del ciclo para mantener un crecimiento continuo hasta el final de los noventa, marcar una nueva caída hasta 1993 y luego remontar, no parece muy acorde esta evolución con lo descrito con los accidentes graves en el estudio citado. Los autores no hacen mención de problemas registrales y sí lo achacan a la ley de Infracciones y Sanciones de Orden Social de abril de 1988. Parece una explicación muy peregrina porque otorga a la ley –aunque con retardo- un valor y vigor capaz por sí misma de cambiar una tendencia. En este punto quizá sea mejor una buena dosis de escepticismo.
Por último, hacer hincapié en algo que hemos visto de pasada: la elección del denominador. Para el objeto de este trabajo, se puede tomar la población asalariada o la población ocupada o cualquier otro agregado que se aproxime a la población de riesgo, pero no obstante, este es el problema: que desconocemos la población de riesgo real. No todos los trabajadores de una misma rama o subrama, incluso de una misma empresa –dejando aparte los administrativos y directivos- soportan el mismo riesgo laboral, incluso para un mismo trabajo u obra. Sería preciso mantener un mapa de riesgo actualizado permanentemente para toda la población ocupada. Hay que recordar que la tarifa de primas es de 1979. Una primera aproximación sería indiciar el riesgo con la frecuencia, es decir, con la siniestralidad, aunque ello suponga confundir riesgo con frecuencia.


Tasas de crecimiento y coeficientes de correlación

Precisamente para superar los límites de los índices de incidencia, hemos pasado a desestacionalizar del ciclo los Accidentes con baja, graves y totales.

tabla 8: tasas medias de crecimiento de Accidentes ajustados
y deflactados de PIB ajustado y de Asalariados ajustado

PIB a precios total Asalariados del sector
Accidentes constantes Asalariados Agrario Industrial Construcción Servicios
graves -3,14% -3,98%
totales con baja 0,76% -0,02% -3,82% -1,54% 0,53% 1,16%
totales con sin y baja 0,78% 0,01%

Para ello hemos ajustado dos funciones lineales respecto al tiempo del PIB en euros de 1996 y del total de Asalariados. A continuación hemos deflactado los accidentes con baja respecto del PIB ajustado, por un lado, y del total de Asalariados ajustados, por otro. Y por último hemos ajustado una función lineal respecto al tiempo de los accidentados graves, con baja y totales así deflactados. Esto nos permite calcular tasas de crecimiento medio que sean representativas de la accidentalidad deflactada . Lo hemos resumido en la tabla 8.
Lo más significativo es el distinto comportamiento que ha tenido la evolución de la accidentalidad grave comparada con la total (con y sin baja) o con la accidentalidad con baja. Para la grave ha decrecido, tanto si se deflacta respecto al PIB (-3,14), como si se hace lo propio respecto a la población Asalariada (-3,98), mientras que ha aumentado ligeramente para la accidentalidad con baja si se deflacta sobre el PIB (0,76%) o se mantiene estable respecto a la población Asalariada (-0,02). Para la accidentalidad total (con y sin baja) deflactada con el crecimiento del PIB apenas hay crecimiento medio (0,78%), y de nuevo no crece si se hace lo propio respecto al crecimiento de la población asalariada (0,01%). Esto ya ha sido observado en el estudio mencionado . No tenemos una explicación de este hecho salvo que lo achacáramos a un posible fenómeno de ocultación ante las diferencias de responsabilidad y costes empresariales, en aras de ubicar en uno u otro apartado los accidentes, a posibles cambios de criterio de calificación de los facultativos de la Seguridad Social o de las Mutuas cuando atienden a los accidentados, o tal vez a una mayor conciencia de los trabajadores de su derecho a ser atendidos y/o hospitalizados cuando sobreviene un accidente, por leve que sea o lo parezca. Nunca he encontrado una explicación convincente a pesar de que los datos son tozudos.

La correlación es un estadístico que mide el grado de relación entre dos variables que representan o recogen dos realidades. Correlación 1 supone la más estrecha de las relaciones posibles; correlación -1 representa el mismo grado de “estrechez” pero en un sentido inverso: cuando una serie de datos creciera, la otra disminuiría; correlación cero indica ausencia de relación. De dos series que tuvieran 1 para la correlación se podría sospechar sin mucho riesgo que existe además una relación de causa-efecto entre los fenómenos que recogieran estos datos. Esto ocurre sólo en las leyes de la física clásica, especialmente en el electromagnetismo. En el terreno de lo social es imposible y, si ocurriera, sospechoso. En lo social son tantas los aspectos –léase variables- que influyen en la materia estudiada –en este caso la siniestralidad laboral- y lo grosero de las mediciones, que no puede darse el caso. Cuando la correlación se acerca a uno podemos afirmar que el paralelismo que se da entre las 2 series no es fruto de la casualidad, pero los datos no nos aseguran relaciones de causa - efecto, ni tampoco la dirección de la causalidad. Si correlacionamos la lluvia y la cosecha en determinadas circunstancias nos da una fuerte correlación, pero a nadie se le ocurre pensar que la cosecha influye en la lluvia, sino más bien al revés. Las más de las veces las estimaciones estadísticas sirven más para desechar hipótesis que para asentarlas. A veces se olvida también que la correlación no sólo depende de los datos de las variables estudiadas, sino de la forma de la función por la que apostamos. Si no andamos atinados en su elección podemos obtener una correlación suave cuando la realidad es de mayor dependencia o viceversa. Por último, y para no cansar, también puede darse el caso de variables espúreas. Bernard Shaw, el dramaturgo inglés, contaba que el uso del paraguas engordaba, porque el había observado que las damas inglesas que usaban este utensilio estaban más rollizas y saludables que las que no lo hacían. Evidentemente los paraguas, que no son comestibles, no provocan esos cambios; pasaba que el paraguas era en la época victoriana que le tocó vivir un artículo de lujo que sólo se lo podían permitir las clases adineradas. Un uso estadístico del paraguas sería un ejemplo de variable espúrea.

Hay que insistir que los graves –a diferencia de los mortales-, tienen suficiente envergadura como para ser una muestra significativa respecto a la población de los accidentes con baja o los totales. En cualquier caso, parece que ahí tenemos o hemos tenido problemas de registro, cuando no de ocultación. De los mortales no hemos hablado por algo que ya hemos mencionado: su poca significabilidad estadística (muestral), a pesar de lo trágico de la realidad que reflejan . No obstante, y como luego veremos con el análisis basado en el estadístico de Pearson, lo que podamos decir de los graves, podemos decirlo con mucha aproximación de los mortales.
Damos otra vuelta de tuerca a los datos y nos vamos a la tabla 9. Allí hemos calculado los coeficientes de correlación entre los diferentes tipos de siniestralidad según su gravedad –mortal, grave y total- y el crecimiento de la economía, sea medido por el PIB en euros constantes, por el de la población Asalariada o por el de la Ocupada. También hemos calculado la correlación entre el numerador y denominador de los índices de incidencia que antes hemos criticado: los Accidentes con baja de cada sector y el total de Ocupados de cada sector.

tabla 9: Coeficientes de correlación entre Siniestralidad según sectores, por un lado, y PIB,
Asalariados y Ocupados, por otro
PIB a precios total total
Accidentes constantes Asalariados Ocupados
mortales -0,189 -0,119 -0,136
graves 0,346 0,435 0,428
totales con baja 0,807 0,862 0,856
totales con y sin baja 0,810 0,865 0,860

Accidentes Asalariados del sector: Ocupados del sector:
con baja Agrario Industrial Construcc. Servicios Agrario Industrial Construcc. Servicios
Agrario 0,144 0,804
Industrial 0,685 0,679
Construcción 0,921 0,909
Servicios 0,894 0,889

Pues bien, los resultados resultan coherentes con lo expuesto hasta ahora. Así, la correlación entre accidentes mortales y el PIB, el total de Asalariados y el total de Ocupados, es inexistente (-0,189, -0,119 y -0,136 respectivamente). Cuando pasamos a los graves –que son de una magnitud 10 veces superior- apenas se detecta correlación (0,346, 0,435 y 0,428). En cambio, cuando correlacionamos los accidentes con baja o los totales con el PIB, los Asalariados o los Ocupados (0,807, 0,862 y 0,856), ya sí dan motivos para pensar que ambas magnitudes –accidentalidad y crecimiento- van unidas. Similar correlación se da cuando se utilizan los Accidentes con y sin baja (0,810, 0,865 y 0,860). Todo ello no justifica la siniestralidad laboral. Es más, tan alta correlación indica que no se han hecho los esfuerzos, ni se han tomado las medidas necesarias para rebajar esta lacra y se ha dejado llevar por el río que nos lleva. En la tabla 9 no aparecen correlaciones para el caso de que hubiéramos conjeturado una relación no lineal –parabólica-, pero mis cálculos presentan una más alta correlación en todos los casos. Todo ello abunda en lo mismo. Pareciera que sólo se detendrá la sangría de la siniestralidad cuando dejemos de crecer y/o cuando aumente la terciarización de la economía. Algo de esto intuyen los trabajadores españoles cuando en la Encuesta Nacional de Condiciones de Trabajo se indica que el nivel de inseguridad es del 40,7% frente al 27,1% de los europeos .
Además de esto, vuelve a resultar significativo el distinto comportamiento de la siniestralidad grave y mortal y la total, al igual que veíamos con las tasas de crecimiento medio del epígrafe anterior. No insisto sobre la falta de explicación del fenómeno, aún dejando aparte el caso de los mortales. Ya hemos visto que un solo siniestro –en este caso un criminal atentado- como el de Atocha del 11 M ha supuesto un aumento notable de los mortales. Pero para los graves queda el interrogante, porque estos, como muestra respecto a la población de los leves, sí son significativos.
En la misma tabla 9 y, a pesar de la escasez de los datos de la serie, se pueden apreciar los sectores que muestran una fuerte correlación entre siniestralidad por un lado, y Asalariados y Ocupados, por otro, y los que no lo hacen. Así, en la Construcción (0,921 y 0,909) y el sector Servicios (0,894 y 0,889), los coeficientes de correlación parecen indicar que los accidentes (con baja) han ido al paso de la población laboral implicada, pero apenas en el industrial (0,685 y 0,679) y, sin ninguna relación en el agrario (0,144). No deja de resultar sorprendente nuevamente estas diferencias, porque parecería que la siniestralidad de los sectores agrario e industrial tuvieran un componente autónomo, independientemente de su crecimiento, y no así la Construcción y los Servicios ¿Acaso la ley de Prevención y leyes posteriores, directivas, acuerdos marcos, informes Durán, etc. han calado más en algunos sectores y subsectores que en otros? ¿Acaso la presión sindical en algunos sectores, quizá por obra de los delegados de prevención , ha sido más eficaz en unos sectores que en otros? ¿Será decisivo el tamaño de empresa que afecta desigualmente en unos sectores que en otros? ¿Será que la contratación temporal incide desigualmente en los diferentes sectores?. Todo parece indicar que es tal la cantidad de aspectos que inciden en la siniestralidad que son más las preguntas que las respuestas. En el estudio ya mencionado de la Universidad Cartagena se detecta también este hecho cuando en sus conclusiones se dice que “es importante reseñar que, si bien el número de accidentes evoluciona de modo ascendente, la proporción de accidentes graves o mortales ha disminuido, aumentando por el contrario la proporción de los accidentes leves sobre el total de los accidentes”. El estudio no aventura ninguna explicación. De nuevo también surge el espectro de las dudas sobre la bondad de los datos.


Siniestralidad, cambio ocupacional y crecimiento económico

Vista la siniestralidad y la ocupación en este corto período de tiempo (de 1996 a 2004) mediante los índices de incidencia, tasas de crecimiento desestacionalizados y correlaciones, abordamos en esta última parte del trabajo el objeto de estudio propiamente y tratamos de responder a la pregunta (que son dos): ¿qué siniestralidad se hubiera dado si la economía española no hubiera cambiado su estructura y no hubiera habido crecimiento económico?.
No se trata de un ejercicio de ucronía en el ámbito de la siniestralidad, porque cabe pensar que cuando una parte de la realidad no se mueve, se mueva otra. En lo social no existe ni lo estático ni la quietud: el río de Heráclito es siempre distinto aunque su cauce no varíe. La hipótesis sirve para valorar e imputar desde el presente las responsabilidades –no sus causas- de la siniestralidad en cuatro grandes apartados: la motivada por el cambio de estructura (ocupación), la debida al cambio de la relación entre Asalariados y Ocupados (“asalarización”), la que pueda derivarse del crecimiento de la economía y, por exclusión, la que no puede justificarse por ninguno de los tres motivos anteriores. La cuarta -la excluida- sería la siniestralidad invariante, la que no se ha podido eliminar o reducirse a pesar de leyes, acuerdos marcos, planes directores, directivas, inspecciones, denuncias, informes, incrementos de delegados de prevención, etc.
En la tabla 2 se han recogido los Accidentes con baja por sectores desde 1994 a 2004. La tabla 11 responde a la pregunta de cómo hubiera sido la siniestralidad si la proporción de la población ocupada en cada uno de los sectores hubiera permanecido igual desde 1996 hasta el 2004. En concreto, si la población ocupada en el sector Agrario en el 2004 hubiera sido del 8,4% y no del 5,4%, si en el Industrial no hubiera bajado del 20,2% al 18,1%, si en la Construcción no se hubiera incrementado del 9,6% al 12,0% y si en los Servicios no hubiera hecho lo propio al pasar al 64,5% desde el 61,9%. Léanse las tablas 7 y 2 simultáneamente. Podemos comprobar que la disminución en términos relativos de la participación de los sectores Agrario e Industrial en la economía a favor de la Construcción y Servicios ha supuesto un aumento del “riesgo de accidentalidad”, porque el índice de incidencia de la Construcción es en torno a un 50% más alto que el Agrario y el Industrial, por un lado, y, por otro, la disminución del riesgo en el Agrario no ha sido compensado en el resto de los sectores por la escasa participación de este sector en el total. La tabla 11 recoge los resultados.

tabla 11: Accidentes con baja en España
descontada estructura de ocupación constante

años Agrario Industrial Construcción Servicios totales
1996 40.057 214.216 123.447 238.517 616.237
1997 44.742 217.977 129.404 260.376 652.499
1998 47.069 219.499 147.218 279.359 693.145
1999 48.721 233.147 162.648 306.483 750.999
2000 46.758 230.674 166.051 319.925 763.407
2001 43.305 219.536 161.774 324.708 749.324
2002 43.322 207.907 157.304 319.744 728.277
2003 38.666 194.714 143.379 297.892 674.651
2004 41.463 198.186 133.323 273.703 646.675
sumas= 394.103 1.935.856 1.324.548 2.620.705 6.275.213

Con ocupación constante y con todas las hipótesis y prevenciones ya expuestas, se hubiera dado un millón doscientos cincuenta y siete mil accidentes menos a lo largo de estos 9 años (1.257.000, que son los que van de 7.532.000 de accidentes reales a 6.275.000 hipotéticos), en la Construcción se habrían evitado 486.000 (de 1.810.000 a 1.324.000), en Servicios 515.000 (de 3.137.000 a 2.620.000) y en Industria 278.000 (de 2.214.000 a 1.936.000). En el Agrario ha disminuido (21.931) por la disminución de su población ocupada y en parte –aunque en menor medida- por la disminución de su índice de incidencia (tabla 7); sensu contrario, con la hipótesis de ocupación constante, habría aumentado en la misma cantidad (tabla 15).
Pero no sólo ha cambiado la estructura de riesgo al cambiar la población ocupada, sino que también lo ha hecho –el aumento de riesgo- al aumentar la relación población Asalariada sobre población Ocupada, tal y como podemos comprobar en la tabla 3. Así, hemos pasado de 34 asalariados por cada 100 ocupados en 1996 a 45 en el 2004, en Industria de 86 a 89, en la Construcción de 75 a 80, y en Servicios de 77 a 83. El que haya incidido en la siniestralidad esta “asalarización” (Asalariados/Ocupados) del trabajo que aparece en los datos se debe a que hemos partido de una hipótesis: de que la relación de Accidentes con baja/Población Asalariada es una medida del riesgo laboral. Con otros baremos sobre la medida de riesgo saldrían otros resultados, aunque no muy diferentes. No es este un trabajo meramente empírico, aunque se parta de los datos, como no podría ser menos. Pero este tema metodológico lo tratamos en otros apartados.

tabla 3:
Asalariados y población Ocupada Resto Asalariados
sobre sobre Asalariados / Ocupados
años Ocupados Asalariados Resto Ocupados Ocupados Agrario Industrial Construcc. Servicios
1.994 12.207,5 9.034,3 3.173,2 26,0% 74,0%
1.995 12.512,0 9.342,4 3.169,6 25,3% 74,7% 33% 86% 76% 77%
1.996 12.834,9 9.663,2 3.171,7 24,7% 75,3% 34% 86% 75% 77%
1.997 13.259,4 10.134,5 3.124,9 23,6% 76,4% 38% 87% 76% 78%
1.998 13.807,5 10.665,5 3.142,0 22,8% 77,2% 39% 88% 78% 78%
1.999 14.567,8 11.474,5 3.093,3 21,2% 78,8% 41% 88% 79% 80%
2.000 15.369,6 12.286,0 3.083,6 20,1% 79,9% 41% 89% 80% 81%
2.001 15.945,5 12.786,7 3.158,8 19,8% 80,2% 43% 89% 80% 81%
2.002 16.257,6 13.141,7 3.115,9 19,2% 80,8% 43% 89% 80% 82%
2.003 16.694,4 13.597,8 3.096,6 18,5% 81,5% 44% 89% 81% 83%
2.004 17.116,5 13.955,4 3.161,1 18,5% 81,5% 45% 89% 80% 83%

Pues bien, con una estructura de “asalarización constante”, es decir, si no hubiera variado la relación de población Asalariada/población Ocupada de 1996, a lo largo de estos 9 años habría habido 270.000 accidentes con baja menos: 64.000 en Agrario, 40.000 en Industria, 60.000 en Construcción y 105.000 en Servicios (véanse las tablas 12 y 15).

tabla 12: Accidentes con baja con ocupación y "asalarización" constantes

años Agrario Industrial Construcción Servicios totales
1996 40.057 214.216 123.447 238.517 616.237
1997 39.909 215.941 128.650 257.835 642.334
1998 40.840 216.088 142.229 275.174 674.331
1999 40.706 227.787 154.257 296.326 719.076
2000 38.651 224.095 156.706 304.409 723.861
2001 34.329 213.760 152.050 308.457 708.596
2002 34.367 201.886 147.840 301.083 685.176
2003 29.687 189.750 133.436 278.135 631.008
2004 31.194 192.222 125.663 255.490 604.569
sumas= 329.739 1.895.745 1.264.279 2.515.426 6.005.188

Ahora queremos responder a la segunda pregunta: ¿qué hubiera pasado si además de permanecer constantes la estructura de ocupación y la tasa de “asalarización”, la economía española no hubiera crecido? Es desde luego una situación hipotética que, al igual que el caso anterior, no supone ni explicita ni implícitamente justificar el incremento de la siniestralidad por el aumento de la actividad económica. Ni siquiera que exista una relación de causa y efecto inevitable, como ya hemos comprobado con los accidentes graves y mortales. Se trata sólo de aquilatar responsabilidades para una mejor profilaxis de algo que es un drama nacional y una tragedia personal para los afectados y sus familiares.
En las tablas 13 y 15 se recoge el resultado de deflactar (eliminar) de los Accidentes con baja -eliminado a su vez la variación de la estructura de ocupación y el cambio de “asalarización”- el crecimiento de la economía medido por el incremento del PIB en euros de 1996. El resultado de esta hipótesis es el de 895.000 accidentes con baja imputables al aumento del riesgo como consecuencia del aumento de la actividad económica para estos 9 años. De este total de accidentes, 46.000 corresponde al sector Agrario, 276.000 a la Industria, 190.000 a la Construcción y 383.000 a los Servicios.

tabla 13: Accidentes con baja descontados:
variación de estructura de ocupación
con "asalarización" constante
incremento actividad económica
años Agrario Industrial Construcción Servicios totales
1996 40.057 214.216 123.447 238.517 616.237
1997 38.245 206.937 123.285 247.084 615.551
1998 37.142 196.523 129.352 250.260 613.277
1999 35.571 199.053 134.798 258.946 628.369
2000 32.530 188.607 131.890 256.203 609.231
2001 27.704 172.509 122.707 248.931 571.852
2002 27.000 158.610 116.150 236.544 538.304
2003 22.447 143.471 100.892 210.299 477.108
2004 22.697 139.865 91.435 185.900 439.898
sumas= 283.393 1.619.792 1.073.957 2.132.684 5.109.826

tabla 15: Accidentes con baja en España desde 1996 a 2004 (resumen)
siendo constantes: Agrario Industrial Construcción Servicios total
estructura de ocupación -21.931 278.039 485.673 515.538 1.257.318
tasa de asalarización 64.364 40.111 60.270 105.280 270.025
actividad económica 46.346 275.953 190.322 382.742 895.362
siniestralidad invariable 283.393 1.619.792 1.073.957 2.132.684 5.109.826
sumas= 372.172 2.213.895 1.810.221 3.136.243 7.532.531



Las tablas 15 y 16 son el resumen de todo lo anterior. Se puede afirmar bajo las hipótesis y prevenciones comentadas con anterioridad y asiduidad, que el 16,7% de los accidentes con baja ocurridos desde 1996 a 2004 en España son imputables al cambio de riesgo laboral como consecuencia de la variación de la ocupación; que el 3,6% se debe al aumento de la relación entre asalariados y ocupados (“asalarización”); que el 11,9% podemos cargarlo a la cuenta del crecimiento de la economía; y que la diferencia, es decir, el 67,8%, lo son al resto de los factores que inciden en la siniestralidad laboral: contratación temporal, falta de medidas de prevención, falta de formación, subcontratación, insuficiente defensa de los derechos laborales en las pequeñas empresas, externalización de costes derivados de una prevención insuficiente, etc.
Por sectores resulta llamativo el aumento de la siniestralidad imputable a la variación de la ocupación en el sector de la Construcción (un 26,8%) y lógica parece la compensación parcial en la Agricultura entre aumento de accidentalidad por el aumento de la actividad (12,5%), por aumento de la “asalarización” (17,3%) y disminución del riesgo por la disminución del peso del sector medido por su ocupación (-5,9%). Los otros 2 sectores -Industria y Servicios- están en la media comentada, con la excepción de la estructura de ocupación de la Industria (12,6%) que se aleja de la media (16,7%) por el escaso aumento de la población ocupada respecto a la Construcción y, sobre todo, a los Servicios. Leído horizontalmente la tabla 16 nos da el reparto de las 4 variables –variación de ocupación, aumento de la “asalarización”, aumento de actividad y siniestralidad permanente- entre los 4 sectores. Señalar que la Construcción y Servicios se han llevado el 79,6% (suma del 38,6% y 41,0%) del aumento de la siniestralidad con baja debido a la variación de la estructura de ocupación, mientras que los Servicios han acaparado el 42,7% de los accidentes por el aumento de la actividad económica.

tabla 16: Accidentes con baja desde 1996 a 2004

siendo constantes: Agrario Industrial Construcc. Servicios total Agrario Industrial Construcc. Servicios total
estructura de ocupación -5,9% 12,6% 26,8% 16,4% 16,7% -1,7% 22,1% 38,6% 41,0% 100%
tasa de asalarización 17,3% 1,8% 3,3% 3,4% 3,6% 23,8% 14,9% 22,3% 39,0% 100%
actividad económica 12,5% 12,5% 10,5% 12,2% 11,9% 5,2% 30,8% 21,3% 42,7% 100%
siniestralidad invariable 76,1% 73,2% 59,3% 68,0% 67,8% 5,5% 31,7% 21,0% 41,7% 100%
100% 100% 100% 100% 100%




Un estimador para los datos y/o para el agravamiento

Al ver la distinta evolución de los datos de accidentalidad leve, por un lado, y grave y mortal por otro, hemos puesto en duda parcialmente la validez de la homogeneidad de las series de siniestralidad, pero no hemos acotado estos interrogantes.
Lo que sigue es un intento de ello utilizando un estadístico – la Chi de Pearson - que, bajo ciertas hipótesis, pretende dilucidar si una serie de datos responde –y en qué medida lo hace- a patrones aleatorios o determinísticos. No conozco que se haya utilizado en el estudio de la siniestralidad laboral en España, pero sí en un trabajo de la Organización Mundial de la Salud para las enfermedades profesionales; razón de más para aplicarlo a los accidentes, donde se mezclan en proporciones desiguales lo aleatorio y lo determínistico.

El test de la Chi cuadrado de Pearson compara dos series de datos en el que uno juega el papel de la probabilidad teórica de un fenómeno aleatorio y la otra la realización práctica, su frecuencia. Veamos un ejemplo trivial. Si un día nos vamos a un casino de juego porque nuestros posibles nos lo permite y queremos averiguar si un dado del juego en el que hemos confiado resolver nuestros futuro –contraviniendo a los que dicen que no hay más lotería que el trabajo de cada día- y comprobamos que nuestro intento fue en vano porque hemos perdido nuestro dinero, parece razonable que queramos averiguar si ese maldito dado estaba trucado. Podríamos hacer dos cosas: examinarlo físicamente en la medida de nuestras posibilidades o tirarlo contra el tapete un número de veces y contar, por ejemplo, cuantos pares o impares salen. Si de 1000 veces que tiráramos el dado salieran 450 pares y 550 impares, podríamos pensar que la diferencia con sus posibilidades teóricas -500 veces par y otras tantas impar- son fruto del azar. ¿Y si salen 300 pares y 700 impares? ¿Lo achacamos al azar y nos aguantamos resignados a los designios de la diosa Fortuna o, como dice Hamlet, “levantamos nuestros brazos contra un piélago de calamidades y las hacemos frente hasta acabar con ellas”? . La primera opción parece lo recomendable, aunque ello nos lleve a la melancolía. Pues bien, el test estadístico de Pearson sirve precisamente para saber con un cierto grado de confianza –nunca de forma absoluta- si los resultados del dado maldito fueron fruto del azar o que el dueño del casino es más un pícaro que un gestor honesto.

Ahora podemos comparar los accidentes leves con los mortales, los leves con los graves y los graves con los mortales (siempre dos a dos). Y ahora viene la parte delicada, porque debemos dar a una de las dos series el papel de lo teórico probable y a la otra el papel de su frecuencia, es decir, de su realización práctica. En este punto no debe haber duda: cuando comparamos una serie con otra, siempre la serie de mayor dimensión debe jugar el papel de lo teórico y la menor el de lo frecuencial. El que comparemos, por ejemplo, los leves con los mortales, no significa que otorguemos a la accidentalidad leve un carácter aleatorio y a los mortales lo determinístico. Significa casi lo contrario: que una vez fijado los accidentes leves a lo largo de la serie, queremos estimar con un cierto grado de confianza si los accidentes mortales son precisamente mortales -y no son leves- por obra del azar o si tienen alguna causa específica que los diferencia de los leves . Lo mismo podemos decir cuando emparejamos los leves con los graves y los graves con los mortales. Todo esto sería también razonable si no fuera por otro hecho: la validez de los datos. También el estadístico de Pearson puede utilizarse para verificar si dos series de datos se corresponden entre sí. Con los índices de incidencia, tasas de crecimiento y correlaciones y a partir de la realidad misma de la siniestralidad, no hemos encontrado una explicación de la divergencia entre siniestralidad leve, por un lado, y siniestralidad grave y mortal, por otro.
En la tabla 17 hemos comparado la siniestralidad según su gravedad y hemos calculado el estadístico de Pearson, emparejando dos a dos, leves, graves y mortales, tal y como hemos explicado. Los resultados son significativos. Al comparar accidentes leves con mortales por un lado, y leves con graves por otro, los test calculados (423,4 y 317,9, respectivamente) son tan elevados respecto al test tabulado (18,3), que no podemos por menos constatar que las diferencias son significativas, es decir, no podemos mantener la hipótesis de que los accidentes graves y mortales son una expresión aleatoria de la accidentalidad leve. ¿Habría que concluir por ello que hay causas diferenciadoras entre siniestralidad leve por un lado, y grave y mortal, por otro?. No necesariamente, porque la otra causa posible de esta discrepancia bien pudiera ser un problema de registro por los cambios de criterio en la recopilación de datos a través de los partes de accidentes, los sesgos en la calificación de la gravedad, los comportamientos interesados de empresas y resto de los actores del sistema para minimizar costes y eludir responsabilidades a lo largo del tiempo, y de las leyes, acuerdos, dictámentes, acuerdos marcos, convenios, protocolos, denuncias, delegados de prevención, etc. que han ido jalonando y condicionando los comportamientos de unos y otros. Estas hipótesis vienen avaladas por las casillas-cruce de las filas primeras y columnas H y J de la tabla 17.

tabla 17: Accidentes con baja en España
(estimador de Pearson)

A B C D E F G H I J K L
Leves
sobre Leves
sobre graves
sobre
accidentes según gravedad leves graves mortales mortales graves mortales
años Leves graves mortales equivalentes (D-F)2 /D H=G% (D-E)2 /D J=I% (E-F)2 /E L=K%
1994 526.237 10.362 1.026 710 983 1.026 140,28 33,1% 104,77 33,0% 1,87 5,8%
1995 578.110 10.543 1.008 780 1.000 1.008 66,41 15,7% 62,00 19,5% 0,06 0,2%
1996 604.570 10.685 982 816 1.014 982 33,74 8,0% 47,90 15,1% 1,00 3,1%
1997 665.181 10.393 1.070 898 986 1.070 32,99 7,8% 8,66 2,7% 7,14 22,3%
1998 741.162 10.649 1.071 1.000 1.010 1.071 4,98 1,2% 0,10 0,0% 3,64 11,4%
1999 854.923 11.739 1.110 1.154 1.114 1.110 1,68 0,4% 1,40 0,4% 0,01 0,0%
2000 922.785 11.359 1.130 1.246 1.078 1.130 10,73 2,5% 22,62 7,1% 2,53 7,9%
2001 945.480 11.992 1.021 1.276 1.138 1.021 51,05 12,1% 15,02 4,7% 11,99 37,5%
2002 936.071 11.721 1.104 1.264 1.112 1.104 20,14 4,8% 18,15 5,7% 0,06 0,2%
2003 887.309 11.395 1.033 1.198 1.081 1.033 22,65 5,3% 11,34 3,6% 2,14 6,7%
2004 865.167 10.474 955 1.168 994 955 38,79 9,2% 25,94 8,2% 1,51 4,7%
sumas= 8.526.995 121.312 11.510 11.510 11.510 11.510 423,44 100% 317,93 100% 31,96 100%

factor de conversión = 11.510 Chi2 de Pearson calculada= 423,44 Ídem= 317,93 Ídem= 31,96
Chi2 de Pearson al 95% tabulada = 18,31 Ídem= 18,31 Ídem= 18,31
diferencia = significativa significativa significativa

Allí podemos comprobar que cuando comparamos leves con mortales y calculamos el estadístico, vemos que el año 1994 se lleva el 33,1% del total del mismo, que el año 1995 el 15,7%, y el siguiente, el 8%. Es decir, los 3 primeros años de los 11 estudiados (el 27%) se llevan el 56,8% de la aportación al estadístico. Cuando hacemos lo propio con leves y graves aún resulta mayor la aportación de los 3 primeros años: el 67,6%. En cambio, nada de esto ocurre cuando comparamos graves con mortales (columna L) y tomamos los primeros (los graves) como una medida de la probabilidad de los mortales. En primer lugar, vemos que la diferencia entre el test calculado (32) y el tabulado (18,3) es mucho menor que cuando comparábamos leves con graves y leves con mortales; en segundo lugar, aquí ya no ocurre que sean los primeros años los que aportan la mayor discrepancia (véase columna L de la tabla 17), sino que la distribución de la aportación al test a lo largo de los 11 años estudiados parece más aleatoria. Lo que hemos hecho es ir eliminando año tras año (filas tras fila) sucesivamente y calculado el resultado del test de Pearson.
El resultado es la tabla 18. Ahora resultan significativos 2 hechos. En primer lugar vemos que los resultados del test han cambiado a partir de 1998 cuando comparamos leves con graves, y a partir del 2000 cuando hacemos lo mismo con leves y mortales y graves con mortales. A partir de 1998 las diferencias entre el test calculado y el tabulado se han invertido, y ahora ya no presentan diferencias significativas cuando tomamos la siniestralidad leve (leves equivalentes) como una medida de la probabilidad de la accidentalidad y los graves como su frecuencia para un intervalo de confianza del 95% . Ya hemos señalado que lo mismo ocurre cuando hacemos lo propio con leves y graves, pero con 2 años de retraso (véase fila “de 2001 a 2004”, columnas centrales, tabla 18).

tabla 18: Accidentes con baja en España (cuadro-resumen del estadístico)

Chi-cuadrado de Pearson
períodos leves sobre graves calculada/ leves sobre mortales calculada/ graves sobre mortales calculada/
De …. calculada tabulada diferencia: tabulada calculada tabulada diferencia: tabulada calculada tabulada diferencia: tabulada
1994 317,9 18,3 Significativa 17,4 423,4 18,3 Significativa 23,1 32,0 18,3 Significativa 1,7
1995 210,7 16,9 Significativa 12,5 282,2 16,9 Significativa 16,7 30,0 16,9 Significativa 1,8
1996 132,8 15,5 Significativa 8,6 198,0 15,5 Significativa 12,8 29,9 15,5 Significativa 1,9
1997 55,5 14,1 Significativa 3,9 139,1 14,1 Significativa 9,9 29,1 14,1 Significativa 2,1
1998 23,5 12,6 Significativa 1,9 63,2 12,6 Significativa 5,0 20,8 12,6 Significativa 1,6
1999 10,2 11,1 NO significativa 0,9 24,1 11,1 Significativa 2,2 14,5 11,1 Significativa 1,3
2000 2,2 9,6 NO significativa 0,2 11,0 9,6 Significativa 1,1 13,9 9,6 Significativa 1,5
2001 1,9 7,8 NO significativa 0,2 5,5 7,8 NO significativa 0,7 5,6 7,8 NO significativa 0,7
2002 1,8 6,0 NO significativa 0,3 2,5 6,0 NO significativa 0,4 0,9 6,0 NO significativa 0,2
a 2004


Muy diferente es la evolución de los graves sobre los mortales, donde la fila de mayor discrepancia entre lo calculado y lo tabulado es la que abarca los años “de 1997 a 2004”, aunque también se mantiene en el período del 2001 al 2004 como el del cambio de lo “significativo” a lo “no significativo”, es decir, el salto de considerar que hay diferencias cuantitativas suficientes que indican causas diferenciadoras entre la accidentalidad grave y mortal más allá de lo meramente aleatorio a pensar lo contrario; o a explicar estas discrepancias como diferencias causadas por problemas de registro y cambios de criterio.
El segundo hecho significativo lo vemos en la misma tabla 18 y en su gráfico: a medida que vamos eliminado filas, es decir, a medida que vamos acercándonos al momento actual, la relación entre el test calculado y el tabulado va disminuyendo, pasando las diferencias entre ambos de “significativo” a “no significativo” y nunca retorna, cuando comparamos los leves con los graves por un lado, y los leves con los mortales por otro (y no tendría porqué ser así necesariamente). No ocurre lo mismo cuando hacemos lo propio con graves y mortales. Una plausible explicación de las diferencias significativas entre lo calculado y lo tabulado es la de que a lo largo del tiempo (aunque ya hemos visto que ha cambiado en los últimos años) las diferencias entre accidentes leves y graves y leves y mortales permitirían pensar en causas diferenciadoras entre leves, graves y mortales; sin embargo, en su evolución a lo largo del tiempo, yendo de más (discrepancia) a menos, más parece indicar la falta de homogeneidad de los datos, su ocultación, su recogida y su clasificación a lo largo de estos 11 años .


Riesgo, frecuencia y financiación

En siniestralidad laboral se dice que riesgo es la probabilidad de sufrir una lesión en la actividad laboral. Por eso la Ley General de la Seguridad Social define accidente de trabajo (art. 115) como “toda lesión corporal que el trabajador sufra con ocasión o consecuencia del trabajo que ejecute por cuenta ajena”. Se pueden escribir muchas tesis doctorales sobre la interpretación jurídica de estos párrafos y su propia ambigüedad: ¿Qué es una lesión corporal? ¿Qué enfermedades pueden ocasionar lesiones corporales achacables al trabajo? ¿Por qué la limitación de “por cuenta ajena”? ¿Cuándo un infarto, por ejemplo, es un accidente laboral, sea en horario laboral o no? etc. Lo que no conozco es que haya meditado sobre la diferencia entre riesgo como probabilidad de sufrir un accidente y su frecuencia, es decir, la siniestralidad sobrevenida. Lo mejor será un ejemplo: hay 4 obreros trabajando en un andamio suspendido a una altura de 3 metros. Fallan las sujeciones del andamio y caen los 4 obreros. De ellos uno sale ileso, otro sufre heridas leves, el tercero ha de ser hospitalizado con algún tipo de traumatismo y el cuarto tiene “la mala suerte” de que se mata. Y hago la siguiente pregunta: ¿cuál era, en la situación en la que estaban los 4 obreros, la probabilidad de sufrir un accidente mortal?. Suponemos que los 4 obreros tenían las mismas medidas de protección o que no las tenían, pero en cualquier caso sin distinción: todos las mismas. Veamos. Para una compañía de seguros e incluso para el conjunto de los actores que intervienen en la siniestralidad y su prevención –el propio trabajador, empresa, INSS, mutuas, la propia compañía de seguros- la pregunta no tiene sentido, porque el riesgo se mide por su frecuencia, es decir, por la siniestralidad sobrevenida. Según esto, es decir, según las estadísticas, se han producido 4 accidentes que van a engrosar las estadísticas de siniestralidad, y cada una es atendida según su gravedad y responsabilidades con baremos, incapacidades, indemnizaciones, etc. por mutuas, INSS, compañías de seguros o la propia empresa. Pero nunca se responde a la pregunta. El conjunto del sistema hace frente al accidente como si fueran 4 accidentes distintos, porque lo que hace es intentar curar a los trabajadores, y/o rehabilitarlos y/o compensarlos –aunque parcialmente- a ellos y/o a sus familiares. El coste de estas actuaciones forma parte del coste de todas las actuaciones en todo el Estado que son financiadas a través de las cotizaciones, primas y primas de seguros, también a nivel estatal. Obsérvese que se ataca la siniestralidad con cotizaciones y primas que tienden a financiar su coste. Y la pregunta es: ¿por qué va a coincidir el coste de la financiación con el coste de la disuasión?.
El precio que paga o debiera pagar una empresa por dotar de formación, medidas de prevención y protección de sus trabajadores no debiera ser calculado como una parte del coste de la financiación del conjunto del sistema de la seguridad en el trabajo, porque ello obedece a actores y regulaciones diferentes: una cosa es fijar cotizaciones y primas tendentes a financiar los costes del sistema y otra es fijar costes de disuasión para que las empresas tomen las medidas necesarias para que sean efectivas la prevención y la protección en el trabajo. Que puedan coincidir coste de financiación y coste de disuasión es pura casualidad. Por eso nunca se responde a la pregunta planteada, pero la respuesta es clara: la probabilidad es la de sufrir un accidente mortal para los 4 trabajadores, porque no puede ocurrir que la probabilidad de sufrir un accidente en condiciones iguales sea menor que la del accidentado más grave. En este caso, riesgo y frecuencia no coinciden, y lo que prevalece es la estadística (la frecuencia) frente al riesgo (la probabilidad).
Hay que recordar que la tarifa de primas apenas se ha movido desde 1979 –con alguna actualización porcentual global posterior- y que las cotizaciones dependen de las bases de cotización de las nóminas de los trabajadores. Ello, no obstante, se debe a una cierta incapacidad de la Administración del Estado –hasta cierto punto razonable- de actualizar permanentemente las cotizaciones, a la necesidad de una estabilidad en los ingresos y a la obligación de respetar el principio de seguridad jurídica de las leyes. Es verdad que los jueces -y merced a las denuncias- dictan sentencias por responsabilidad civil y/o penal, valorando las circunstancias y el cumplimiento de las obligaciones, posibles negligencias o insuficiencias preventivas, de seguridad o higiene, por parte de los empresarios, con la posibilidad de un sobrecargo en las primas y/o prestaciones (arts. 108 y 123 de la LGSS)
A pesar de todo lo anterior, la lógica del sistema no rompe la lógica de identificar coste de disuasión con coste de financiación: la prueba es el altísimo porcentaje de accidentes evitables ¿O acaso podemos decir que la inmensa mayoría de los accidentes laborales son fruto del puro azar y por tanto inevitables a pesar las medidas preventivas tomadas o que debieran tomarse?.


Una propuesta heterodoxa

Tras tanta crítica al sistema actual sobre los costes de la accidentalidad y su financiación, parece obligado apuntar alguna posible solución global. Damos por supuesto que siempre serán insuficientes el número de inspectores de trabajo, los posibles controles a pie de obra, las medidas de prevención, etc. No obstante, el sistema actual tiende a primar la financiación sobre la disuasión. Hay que elegir: o los costes laborales de la siniestralidad laboral son proporcionales “a la probabilidad de que se produzca el daño” o lo son “a la severidad del mismo” , porque ambas cosas no son la misma cosa (en contra de lo que parece).
La posible solución sería como sigue: las empresas deberían hacer un depósito en un órgano de la Administración del Estado (la Tesorería General de la Seguridad Social o cualquier organismo creado o por crear) que fuera proporcional al riesgo laboral de sus trabajadores según un mapa de riesgo actualizado todos los años. Las empresas que trabajan por obra y servicio lo harían al inicio de obra; las empresas que trabajan a riesgo continuo, a comienzo de año. Este depósito sería devuelto al acabar la obra o al finalizar el año –según los casos- en 2 tramos: uno en función de las medidas de prevención tomadas, el otro en función de la siniestralidad sobrevenida. Las empresas que no hubieran tomado las medidas de prevención adecuadas les sería devuelto sólo una parte del depósito; las empresas que se hubieran excedido en las medidas de prevención comúnmente aceptadas o meramente legales, les sería devuelto un plus sobre el depósito, además del depósito mismo. De esta manera, las empresas incumplidoras en materia de prevención financiarían a las empresas celosas en su cumplimiento. La Administración no recibiría un euro. El resultado es un juego de suma cero entre empresas. Lo mismo se haría con el tramo del depósito de la siniestralidad sobrevenida: las empresas que tuvieran una siniestralidad laboral superior a la media financiarían a las empresas con siniestralidad inferior a la media. De nuevo juego de suma cero .
Desde luego habría que prepararse contra la tentación inevitable por parte de las empresas de ocultar o falsear la información sobre su siniestralidad. Sería preciso tener un mapa de riesgo actualizado y detallado para el cálculo real de los depósitos, aunque en una primera aproximación podría tomarse los accidentes con baja o los totales. Nada de lo actual, tanto desde lo público como de lo privado, tendría porqué cambiarse, porque lo que se propone es complementario y no sustitutorio. Lo actual obedece fundamentalmente a la financiación del sistema; lo que se propone responde a la disuasión de lo pernicioso del sistema: su insoportable siniestralidad .


El problema estadístico de la accidentalidad mortal

A lo largo de este trabajo hemos considerados que los accidentes mortales –a diferencia de los graves- no son representativos de la siniestralidad laboral. No parece esta la línea de pensamiento dominante de los actores que intervienen en ella: INSS, mutuas, sindicatos empresarios. Pero si dejamos apartados –no sin esfuerzo- los aspectos emotivos que supone encontrar la muerte cuando lo único que se pretende es ganar el sustento de todos los días, resulta entonces pertinente la pregunta: ¿podemos considerar los accidentes mortales como una buena estimación muestral del conjunto poblacional de los accidentes (con baja o totales)?. La respuesta nos la da la teoría (o técnica) estadística sobre el muestreo; más concretamente la estimación de parámetros poblacionales a través de las técnicas de muestreo óptimo. En la tabla 19 hemos calculado los tamaños de muestra mínima (“muestra estimada”) para la población media del total de los accidentes con baja desde 1996 a 2004 (836.948 accidentados), con una proporción comúnmente aceptada de 0,5 y con valores diversos para el error máximo permitido y para los intervalos de confianza también usados habitualmente del 90% y del 95%. En la tabla podemos comprobar que sólo cuando se toma un error máximo de 0,03 para un nivel de confianza del 90%, el valor mínimo del tamaño muestral (756) permanece por debajo de la media de los accidentes mortales (1.053).

tabla 19: Accidentes con baja en España / media desde el año 1996 a 2004

leves graves mortales totales totales con y sin baja

824.739 11.156 1.053 836.948 1.579.914

estimación de la muestra para una población, proporción, error máximo y nivel de confianza dados

población = 836.948 836.948 836.948 836.948 836.948 836.948
proporción = 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5
error máximo = 0,01 0,01 0,02 0,02 0,03 0,03
nivel de confianza = 1,96 1,65 1,96 1,65 1,96 1,65
al 95% al 90% al 95% al 90% al 95% al 90%

muestra estimada = 9.495 6.751 2.394 1.698 1.066 756

Es una exigencia muy relajada, porque el criterio más usado es el más exigente que aparece en la tabla: error máximo de 0,01 y un intervalo de confianza del 96%, que nos da un tamaño muestral de 9.495, muy alejado de la media de los mortales. Todo lo contrario ocurre con los accidentes graves (11.156), que permanece siempre por encima. En resumen, desde el punto de vista estrictamente muestral, es decir, visto desde el lado de la técnica estadística de la determinación del tamaño mínimo para dilucidar si una muestra (accidentes mortales) es o no representativa de una población (total accidentes con baja), no se debería extraer conclusiones de la accidentalidad con baja o total por la accidentalidad mortal. Cosa distinta serán las conclusiones que puedan derivarse del examen detallado de accidente por accidente y su clasificación según tipología, causas, gravedad y circunstancias. Aquí la estadística -muestral o no muestral- no tiene nada que decir.

Algunas conclusiones

La primera es la necesidad de superar los análisis de la siniestralidad basados exclusivamente en los índices de incidencia. Son, en efecto, imprescindibles pero insuficientes y equívocos, porque tienden a confundir una tasa con una relación de causa y efecto entre el numerador y el denominador. Además, el pequeño valor muestral de los mortales puede provocar errores en la valoración y predicción de la accidentalidad total.
La segunda, y esta es realmente grave, son las dudas que tenemos sobre la validez de los datos sobre siniestralidad. No por errores en la obtención de los mismos, sino por las dudas sobre la homogeneidad de los agregados estadísticos con los que se trabaja, por la ocultación de siniestralidad entre los agentes que intervienen –empresas, trabajadores, mutuas, INSS, compañía de seguros, etc.-, por cambios de criterio en la recogida de datos y por los cambios de valoración de la gravedad, causas o circunstancias de la siniestralidad a lo largo del tiempo, como se pone de manifiesto por la diferente evolución a lo largo del tiempo de la accidentalidad con baja y total por un lado, y la de los accidentes graves, por otra.
La tercera, el gran potencial analítico que tienen los test y/o estimadores estadísticos aplicados a la siniestralidad precisamente por los componentes aleatorios y determinísticos de la siniestralidad en general y la laboral en particular. Resulta insólito que no se haya aplicado hasta ahora en España. Interesante resulta aplicar los test estadísticos a la tipología de la siniestralidad o a sus circunstancias: modalidades de contratación, tamaño de empresa, antigüedad en la empresa o en el puesto, edad del trabajador, hora del accidente, etc.
La cuarta -que es a la vez una premisa y una posible explicación de la segunda-, es que desconocemos la verdadera población de riesgo. Un mapa de riesgo actualizado permanentemente sería muy útil para la Administración, para las propias Compañías de Seguros, para las Mutuas en sus evaluaciones de riesgo y para los Sindicatos.
La quinta, la necesidad de distinguir entre coste de financiación y coste de disuasión si se quiere enfrentar al problema de la siniestralidad laboral, porque sería muy saludable pensar en mecanismos de regulación que equilibren la preocupación sobre la financiación del sistema con la disuasión de la accidentalidad. Un ejemplo de ello es el que se propone en el último epígrafe (“Una propuesta heterodoxa”) de este trabajo .
La sexta -objeto principal de este trabajo-, que hemos podido aquilatar o desligar la siniestralidad debida al cambio de riesgo debido la variación de la ocupación (un 16,7%), el debido al aumento de la relación entre Asalariados y Ocupados (3,6%) y el debido al aumento de la actividad económica (un 11,9%), bajo las hipótesis de qué habría pasado de no haber cambiado la estructura de ocupación, la relación entre Asalariados y Ocupados y con una economía sin crecimiento desde 1996. Y todo ello también bajo la hipótesis que los índices de incidencia (accidentes con baja/población asalariada) son una medida del riesgo laboral. Para los que justifican la siniestralidad por el crecimiento o los cambios de este país en estos últimos años (de 1996 al 2004), hay que decirles que 2 de cada 3 accidentes con baja (67,8%) no tienen coartada por estos motivos.
De estas conclusiones sólo cabe esperar que el defecto de su modestia se vea paliado por la virtud de su rigor.

18 ene 2007

MERCADO DE TRABAJO E INTERMEDIACIÓN LABORAL

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Antonio Mora Plaza
Economista
Madrid, finales del 2002


Nota histórica sobre el mercado de trabajo

A modo de introducción, vamos a hacer un breve recorrido sobre lo que han dicho algunos economistas respecto al mercado de trabajo. Soslayando a mercantilistas y fisiócratas, algunos de los clásicos –Adam Smith, Thomas Robert Malthus, David Ricardo, John Stuart Mill, Carlos Marx, Alfred Marshall- centraron sus análisis en la formación de los salarios como un elemento más del coste de la producción, junto con el interés del capital y la renta de la tierra. Para el primero, Adam Smith, “los salarios corrientes del trabajo dependen del contrato establecido entre dos partes cuyos intereses no son, en modo alguno, idénticos. Los trabajadores desean obtener lo máximo posible, los patronos dar lo mínimo. Los primeros se unen para elevarlos, los segundos para rebajarlos” (La Riqueza de las Naciones). Para este economista existiría un fondo de salarios que debe ser suficiente para mantener a los trabajadores, incluso “han de ser mayores, ya que si no, le resultaría imposible mantener una familia, y se acabaría en una generación la raza de los trabajadores”. Puede parecernos simple o trasnochada la explicación, pero no hay que olvidar que este libro, publicado en 1776, es la Biblia de los neoliberales –aunque no lo hayan leído-, neoliberales que nos gobiernan en España, EE.UU. y en medio mundo. El precio de los factores y productos –y el salario es la retribución de un factor más que es el trabajo- se forma en mercados regidos por un principio de egoísmo, buscando cada parte su máximo interés. En una cita famosa y repetida dice este autor: “no esperemos obtener nuestra comida de la benevolencia del carnicero, del cervecero o del panadero, sino del cuidado que ellos tienen de su propio interés. No recurrimos a su humanidad, sino a su egoísmo, y jamás les hablamos de nuestras necesidades, sino de las ventajas que ellos sacarán”. Bajo este principio se forman los precios de los productos, se retribuyen los factores –entre ellos el salario- en los diversos mercados y se mantiene ensamblada la sociedad (Vida y doctrina de los grandes economistas, de R. Heilbroner).
Para David Ricardo es también el mercado donde se forman los precios –y también el salario- pero hace depender el valor de un bien del tiempo necesario para fabricarlo -ahora habría que añadir y del coste en términos de valor de su distribución-: “cualquier aumento de la cantidad de trabajo debe elevar el valor de este bien sobre el que se ha aplicado, así como cualquier disminución debe reducir su valor” (Principios de economía política y tributación). Bien sea por influencia de Malthus o fruto de sus propios análisis, añade en otro lugar: “el trabajador estaba condenado a permanecer eternamente en el margen, ya que tras cada subida de salario tendía a engendrar un rebaño de hijos, con lo que el número de trabajadores se elevaba y, con la competencia, los salarios volvían a bajar al nivel de mera subsistencia”. A pesar de que el hilo maltusiano que arranca en A. Smith permanece en D. Ricardo, su consideración del tiempo de trabajo como justificación última del valor de las cosas –las relaciones de oferta y demanda concretarían su precio- preparan el advenimiento del siguiente actor en importancia de esta historia: Carlos Marx.
Carlos Marx supone una ruptura de esta visión del papel del trabajo y su retribución. Mantiene el mercado para la formación de los precios –también el salario- pero distingue entre el valor de lo que produce y el valor de la fuerza de trabajo incorporada, que es la gastada por el trabajador y su familia para su subsistencia y reproducción como clase social. Veamos cómo lo explican Ekelund y Hebert: “El valor de la fuerza de trabajo puede dividirse en una cantidad necesaria para la subsistencia del trabajo y una cantidad por encima y por debajo de aquélla; la primera, que Marx denominó trabajo socialmente necesario, determina el valor de cambio del trabajo en sí, su salario; la última, denominada plusvalía, se la apropia el capitalista. Marx dejó bien claro que el capitalismo no podría existir si el trabajador no produjese un valor mayor que el requerido para su propia subsistencia” (Historia de la Teoría económica y de su método). Esto da lugar a la plusvalía. Los salarios, como cualquier precio, gravitarían en torno al valor así establecido. El capitalismo sería para Marx la forma en que organizan la sociedad los propietarios de los medios de producción –los capitalistas- para apropiarse de la plusvalía a la vez que se crea. Otro elemento básico, junto a este mecanismo, es la continua presión de los salarios a la baja como consecuencia del desplazamiento continuo del trabajo –para Marx, fuerza de trabajo- por la maquinaria: “La parte de la clase trabajadora que la maquinaria transforma de esta suerte en población superflua...; por un lado sucumbe en la lucha desigual de la vieja industria artesanal y manufacturera contra la industria maquinizada; por otro, inunda todos los ramos industriales más fácilmente accesibles, colma el mercado de trabajo y, por tanto, abate el precio de la fuerza de trabajo a menos de su valor” (El Capital, I). Hay que recordar que Marx escribía esto en 1867.
Para los clásicos –excepto para Marx- el paro no existiría si el salario se formara en mercados totalmente “libres”, es decir, en ausencia de leyes protectoras de derechos laborales, sin organizaciones obreras, etc., porque ante reducciones de la demanda de trabajo por parte de los empresarios, los salarios bajarían hasta el nivel que consideraran rentable para la empresa y/o el capital invertido. Los clásicos y los neoliberales de ahora admiten a lo sumo que, con perfecta flexibilidad de salarios, sólo existiría el paro llamado friccional –entre trabajo y trabajo- y el estructural, producido, según Francisco Mochón (Economía. Teoría y Política) por “desajustes entre la cualificación o la localización de la fuerza de trabajo y la cualificación o la localización requerida por el empleador”.
Keynes atacó el dogma de la igualdad entre ahorro e inversión. Para los clásicos –especialmente para J.B.Say- la flexibilidad de precios y salarios hacía variar la demanda agregada –la suma del consumo y la inversión-, de tal manea que la igualdad entre el ahorro y la inversión se mantuviera, permaneciendo la economía en un equilibrio, en una especie de estado estacionario. Keynes negó que esta flexibilidad se diera en el mercado de trabajo. Según él, los trabajadores “padecían ilusión monetaria, es decir, que su comportamiento estaba relacionado con el salario monetario, más que con el salario real. Ellos rechazarían aceptar deducciones de sus salarios monetarios” (Historia de la Teoría Económica y de su método). Y si este mecanismo de búsqueda del equilibrio no funcionaba sería otro u otras variables la que lo harían. “No hay motivo, por tanto, para creer que una política de salarios flexibles sea capaz de mantener un estado de ocupación plena. No puede conseguirse sobre estas bases que el sistema económico tenga ajuste automático” (Teoría General de la ocupación el interés y el dinero). El ajuste vendría dado a través de variaciones de la demanda agregada y la renta (el conjunto de los pagos a los factores). Ello tendría un corolario demoledor para las explicaciones de los clásicos sobre el equilibrio: podría producirse éste a un nivel de producción y renta tal que no se diera el pleno empleo (sin contar el friccional y estructural), cosa que ocurre en el mundo real. No es que Keynes fuera un defensor de la causa obrera: simplemente miró la realidad y la analizó. No es de extrañar que los neoliberales le odien.
La razón por la que traemos a los postres al último invitado de esta sucinta historia no es porque nos sea plato de buen gusto, ni por su poder explicativo, sino porque es la cara económica que presenta el neoliberalismo y los gobiernos que, como el nuestro, se inspiran en sus doctrinas: el monetarismo. Su máximo adalid y estudioso del dinero es Milton Friedman. Para él y los monetaristas, existe una tasa natural de paro que viene determinada por “todas las condiciones reales que influyen en la oferta y en la demanda de trabajo. Estos factores incluirían todos los acuerdos institucionales, tales como el grado de sindicación, las leyes sobre salarios mínimos, la proporción de mujeres en la fuerza de trabajo, el nivel de educación del trabajador y así sucesivamente” (Historia de la Teoría económica y de su método). Si estos obstáculos se removieran –porque para los monetaristas son obstáculos- el empleo podría aumentar por encima de la tasa natural de paro. Si ello no ocurriera, habría otro camino a corto plazo, pero que a la larga se corta irremisiblemente. Para Friedman y sus acólitos, los trabajadores padecerían una ilusión monetaria sobre sus salarios contraria a la keynesiana, de tal manera que “el aumento de los salarios nominales hace suponer erróneamente a los trabajadores que los salarios reales han aumentado y, por lo tanto, ofrecen más trabajo. En consecuencia, el desempleo se reduce por debajo de la tasa natural hasta que los trabajadores (y los hombres de negocios) se percatan de la realidad y reajustan” (Historia de la Teoría...). A la larga las aguas vuelven a su cauce y el paro a su inexorable tasa natural. Para los monetaristas lo óptimo y lo único que debe hacer un gobierno es fijar una senda automática de crecimiento de la oferta monetaria y punto en boca: el paro que haya, -el que sea- será natural e inevitable. Keynesianos y monetaristas coinciden en la importancia del papel de los trabajadores y sus organizaciones sindicales en sus teorías: si estos caen en la ilusión monetaria habrá flexibilidad de salarios –y quizá de precios- y los clásicos habrán ganado y los trabajadores habrán perdido.
Todos estos autores –y otros muchos que no se mencionan- han influido en los fenómenos económicos en general y en lo tocante al mercado de trabajo y la formación de los salarios, en particular. Primero en su comprensión y luego en la justificación de muchas medidas que han tomado y –lo más importante- toman los gobiernos de turno. No es baladí comprender los principios que operan en dirigentes e instituciones con responsabilidades de gobierno, tanto en ámbitos nacionales como supranacionales (FMI, Banco Mundial, BIRD, etc.).
Pero no es hasta la introducción de lo que se llamó el taylorismo (finales del XIX) que se aplicó a la organización del trabajo principios supuestamente científicos. En el taylorismo subyace la idea de la división del trabajo de Adam Smith, que él ya habría observado en Manchester en su famoso ejemplo de la fábrica de alfileres.


Taylorismo y fordismo

El taylorismo pretendía introducir la ciencia –los principios de la ciencia pura y dura- en la organización del trabajo. Según recoge Antonio de Pablo (Nuevas formas de organización del trabajo: una realidad variada y selectiva), sus principios serían:
a) La separación entre trabajo manual e intelectual. Se justificaría porque ello favorecería el rendimiento y la productividad y añade A. De Pablo: “En el contexto de la fábrica, esto se realiza retirando del taller, es decir, del control de los trabajadores, los procesos de planificación y organización del trabajo, que son ubicados en departamentos específicos dirigidos por técnicos y profesionales”.
b) Con el objetivo de superar la excesiva fragmentación de tareas “el trabajo de cada operario ha de estar fijado de antemano en instrucciones precisas que describan en detalle el contenido de la tarea que ha de realizar, así como el modo de realizarla y los medios necesarios para ello”.
c) Frente al control sobre el producto de su trabajo que tenía el artesano, ahora se “ejerce una vigilancia y una supervisión estrictas en el desarrollo de su actividad... se organiza un control de calidad externo y a posteriori”.

Este sistema estuvo vigente desde finales del siglo XIX y mediados de la década de los 30 del siglo XX y fue sustituido por un nuevo sistema –un nuevo paradigma-: el fordismo. En un estudio sobre el tema (Gerencia total de la calidad en las organizaciones, Manuela de la C. Abreu y Rubén Cañedo Andalia del CNICM), se señala que tras el fin de la II Guerra Mundial se sucedieron 3 décadas caracterizadas por una demanda “sin demasiada variedad ni calidad, el relativo pleno empleo y el crecimiento de los salarios más que el de la productividad (por el trabajo intensivo y la mecanización), la demanda creciente de mano de obra migrante y poco calificada y el dinamismo tecnológico, que se tradujo en abundantes y más baratas mercaderías”. Pues bien, según los autores, la crisis de los 70, con la subida de los precios del petróleo y materias primas, provocó en el mundo occidental inflación y recesión, tiró por tierra el modelo taylorista/fordista que antes se ha señalado, y dio lugar a modelos –al menos en algunos sectores- basados en la fragmentación del proceso y la descentralización. Los autores citan a su vez a otros que, basados en estudios de empresas japonesas, se habrían impuesto modelos de producción en los que se trataría de alcanzar los cinco ceros: “cero en stock, cero en defectos, cero en tiempos muertos, cero en tiempos de demora y cero en burocracia”.
Calidad, variabilidad y flexibilidad, serían los nuevos paradigmas de la producción que habrían hecho envejecer al taylorismo y al fordismo, y que se sintetizarían (La flexibilidad del trabajo en Europa, R. Boyer), en los siguientes principios (y también, habría que añadir, en realidades):
a) Capacidad de ajuste de los equipos para hacer frente a una demanda variable en volumen y composición
b) Adaptabilidad de los trabajadores para hacer tareas distintas, sean éstas complejas o no.
c) Posibilidad de variar el volumen de empleo y la duración del trabajo en función de la coyuntura local o global.
d) Sensibilidad de los salarios en relación con la situación de las empresas y del mercado de trabajo.
e) Como supresión de los dispositivos legales desfavorables al empleo en materias de políticas fiscales y sociales.

Esta búsqueda de la variedad y de la calidad –otra cosa son los resultados- aparece como el culpable originario de lo acontecido a partir de los años 70: la fragmentación del proceso productivo y, como consecuencia de ello, de los fenómenos de subcontratación. Los empresarios, en algunos sectores y localizaciones, habrían ido tanteado y comprobando –mediante prueba y error-, que sus cuentas de resultados mejoraban si observaban estos principios.


Fragmentación y subcontratación

Para caracterizar el objeto que se pretende analizar lo mejor quizá sea una cita de M. Castells (Universidad de Berkeley): “el modelo de organización tradicional descansaba sobre 3 pilares tales como el del ciclo entero de producción de bienes y servicios (integración vertical), la autonomía de cada empresa en sus relaciones con otras y una gestión funcional jerárquica. Este modelo había sido sustituido por otros con rasgos estructurales de signo opuesto tales como el de la fragmentación del ciclo productivo (integración horizontal), dependencia, coordinación y articulación de las relaciones interempresariales, y una gestión que privilegia la autonomía funcional”.
Vamos a exponer algunas de las explicaciones que se han ante los fenómenos de la fragmentación y subcontratación, yendo más allá de una mera exposición descriptiva o estadística, porque sólo atisbando las causas, las fuerzas económicas que tienden a extenderlo, se puede abordar las políticas –presupuestarias, fiscales, legales, etc.-, que permitan corregir los aspectos negativos del fenómeno. Fragmentación que da a pesar de que los impuestos sobre el valor añadido –en nuestro el país el IVA- jugarían en sentido contrario, facilitando la integración del proceso productivo. Nos encontramos con poderosas fuerzas económicas a las que hay que enfrentarse con conocimiento e inteligencia.
Un primer dato que adelantamos es el estudio aportado por M.A. García Calavia y Antonio Santos (El reparto de Trabajo) para el periodo 1985-1992, en el que el número de “centros de trabajo” pasó de 680.000 a 1.921.000 y donde se añade que “... los muy grandes centros de trabajo (más de 500 ocupados) ven reducir su participación en el número de trabajadores: mientras que en 1985 representaban algo más del 21%, en 1995 sólo son un 18% del total de asalariados”. Los mismos autores dan esta explicación de la fragmentación de la producción: “la profundidad de este proceso indica una de las características del modelo que podemos denominar neofordista. La concentración del Capital y de las fases del proceso productivo que requieren más inversiones en I+D en los países y empresas más desarrolladas y la externalización de fases menos complejas tecnológicamente y de requerimientos de cualificación menos elevados a países de desarrollo intermedio a empresas subcontratadas, pero controladas por el grupo matriz, países y empresas con costes laborales fijos más bajos que en los países y/o empresas centrales”. Es una explicación del tipo centro-periferia, pero que no da cuenta del porqué se da el mismo fenómeno también en los piases más desarrollados (EE.UU., Alemania, Francia, etc.). Otro dato, esta vez a nivel mundial, es el aportado por lo profesores Heilbroner y Milberg (La crisis de visión en el pensamiento económico actual, New School for Social Research de Nueva York): “según el Centro de Empresas Multinacionales de las Naciones Unidas, a lo largo de los últimos 20 años el número de empresas multinacionales ha ascendido de 7.000 a 35.000”, sin que por ello haya aumentado el empleo, lo cual sólo es posible si se ha disminuido el empleo en este tipo de empresas, compensado –a veces sólo en parte- por un aumento en empresas más pequeñas. Para España, en 1961 el número de pequeñas empresas (<50>16 años) significativamente menor que la Unión (un 61% la U.E., un 51,8% España) debido, principalmente, a la menor incorporación de la mujer a la población activa (un 51% la U.E., un 35% España).
b) Una mayor y crónica tasa de desempleo, a pesar de su reducción en los últimos años (un 7,7% para la U.E., un 12,96% para España, un 10,23% en la C.A.M.)
c) Su incapacidad para aumentar la población ocupada, manteniéndose esta en las mismas cifras absolutas que hace 20 años.
d) Una alta tasa de temporalidad, eventualidad y precariedad con relación a la Unión Económica, con descensos coyunturales merced a los acuerdos con los sindicatos (un 13% para la U.E., un 31,5% para España, un 20,9% para la C.A.M.), y que afectan en mayor medida a jóvenes y mujeres.
e) Una gran sensibilidad del paro al ciclo económico merced a la alta tasa de temporalidad (en 1993 con una caída del 1% del PIB se destruyeron 900.000 puestos de trabajo).
f) Una menor cobertura social del desempleo.

Dejamos en manos de los ponentes –si lo consideran pertinente- la explicación de este hecho, a sabiendas de que no serán las posibles deficiencias del mercado de trabajo –información insuficiente o asimétrica, o intermediarios laborales inadecuados- su causa.
La diferencia entre la C.A.M. y el resto del país es la de que estos hechos diferenciales se muestran más livianos en la comunidad madrileña, dejando pendiente de valoración y análisis –econométrico o similar- en qué medida esta mejor situación relativa se debe a los acuerdos de CC.OO. y U.G.T. (Acuerdo Marco para apoyar la Calidad y la Estabilidad del Empleo) con el gobierno regional -la patronal no firmó-; en qué medida se deben al mayor dinamismo de la región, que ha crecido su PIB a un ritmo de un 4% de media anual desde la firma (16 de mayo de 1997); en qué medida incide el mayor grado de tercerización de su estructura económica (población ocupada en el sector Servicios: en España, un 62%; en la C.A.M., un 74%); al peso de las administraciones del Estado, de las locales y de la autonómica; a los efectos frontera respecto a provincias limítrofes; a sus economías de escala (más de 5.ooo.ooo de habitantes); etc. Estos son algunos de los hechos diferenciales que caracterizan a la Comunidad Autónoma de Madrid


Intermediación laboral

En un segundo bloque del artículo queremos decir algo sobre los intermediarios laborales (INEM, Agencias de Colocación, ETT, etc.) y su papel en la economía. En primer lugar que, independientemente de nuestras preferencias por sistemas de colocación de carácter público, la subsistencia de todos estos sistemas, compitiendo entre sí, va a depender en gran medida de su eficacia en su labor de intermediación, es decir, en su capacidad de casar ofertas con demandas a un coste dado. Por supuesto que, en el caso del INEM, permanecerá porque tiene además otras misiones -registro, pago de desempleo, formación ocupacional, etc.-, y porque su existencia depende, en definitiva, de decisiones políticas, pero su labor de intermediación será valorada, nos guste o no nos guste, por su eficacia (del INEM no podemos ser exageradamente críticos porque, sorprendentemente, desde 1994 al 2000, ha pasado de gestionar y/o comunicar 5.939.200 de colocaciones temporales a 13.625.000); lo mismo ocurrirá con las instituciones de servicio público que surjan en comunidades -o en cualquier otro ámbito regional-, como es el caso del Servicio Regional de Empleo de la Comunidad de Madrid, creado con la ley 5/2001 de 3 de julio. También habría que huir de la tentación de culpar a las ETT de las altas tasas de temporalidad (del 18% en 1987 a más del 30% en la actualidad), porque, por ejemplo, la contratación temporal del INEM ha pasado de 6.963.000 en 1996 a 10.629.315 en 1999 y las ETT lo han hecho de 748.923 a 1.892.248 para el mismo periodo (Trabajo, temporalidad y empresas de trabajo temporal en España).
Si se quiere abrir un debate sobre los sistemas de colocación / modelos de contratación, tenemos que ligarlo al ciclo económico –a los diversos ciclos- y, en general, a la marcha de la economía. El hecho es importante porque, una medida de la bondad o no, por ejemplo, de la contratación temporal, lo dará su ajuste o no al ciclo: si no lo sigue se daría una utilización perversa por parte de los empresarios de algunas de estas modalidades de contratación; si, por el contrario y, para poner otro ejemplo, la contratación para mayores de 45 años o de larga duración siguen el ciclo –que luego se verá-, serían inadecuadas y/o insuficientes las políticas de bonificaciones a las cuotas a la Seguridad Social para estas modalidades de contratación. Además, y simultáneamente con esta utilización perversa de las diferentes modalidades de contratación, se estaría dando excesos de demanda de trabajo (vacantes/desempleo) en algunos sectores tales como la construcción, trabajos no cualificados y cualificados en la agricultura, en regiones como Andalucía, Extremadura y Madrid, y con más intensidad para el ciclo expansivo último (1995-2001) que para el anterior (1984-1991) (Desempleo y vacantes: una aproximación a los desajustes del mercado de trabajo, de Pilar García Perra, Banco de España). Según el mismo estudio se estaría dando “un aumento de los desajustes en el funcionamiento del mercado de trabajo español, que se estaría produciendo a pesar de la existencia de recursos disponibles para satisfacer un eventual exceso de demanda de trabajo”. Ambas situaciones –utilización perversa de las modalidades de contratación y excesos de demanda en algunos sectores y regiones- se esclarecen en buena medida al ligarlas al ciclo económico. Todo ello muestra la dificultad de conjugar ofertas con demandas en determinados periodos por más aceite que se arroje al sistema, es decir, por más y más perfectos mecanismos de intermediación, sean de carácter público o privado, que se lancen al mercado. Es importante señalar estas dificultades para no echar la culpa al empedrado y no caer en alguna trampa neoliberal.
Para insistir en las dificultades que antes mencionábamos, queremos traer a colación otro estudio (La relación entre desempleo y vacantes en España: perturbaciones agregadas y de reasignación, Universidad Carlos III DE Madrid y del Banco de España), que intenta abordar el problema de las persistentes elevadas tasas de paro a pesar de todo tipo de medidas ensayadas y -añadimos nosotros- con gobiernos de diferentes colores políticos. El estudio analiza la evolución del paro bajo los efectos de diferentes impactos: los impactos derivados de los aumentos de “la demanda agregada, los de reasignación de factores (sectorial, regional) y los de la población activa”. Los autores del estudio aluden a su vez a otro hecho para EE.UU. con la misma metodología (curvas de Beveridge) y que obtienen la siguiente conclusión: “los shocks de actividad agregada tienen un papel dominante en la explicación de las variaciones transitorias en la relación entre paro y vacantes -entre demanda y oferta, añadimos-, al tiempo que los shocks de reasignación dominan las variaciones permanentes. Finalmente, se encuentra que los shocks poblacionales no tienen efectos apreciables en ninguna de ambas frecuencias (de demanda y de reasignación)”. Para el caso español, en el mismo artículo, se deduce varios resultados interesantes: el primero es el de una cierta asimetría temporal en los impactos en la reasignación de recursos y en los de demanda agregada, dominando los primeros antes de la crisis del petróleo y los segundos después o, dicho de otra manera, antes de la crisis del petróleo (años 70), el paro era fundamentalmente un problema de desajuste geográfico entre ofertas y demandas, después, el problema ha sido el de una demanda de trabajo insuficiente por parte de los empresarios dado el aumento de la población activa; en segundo lugar, se destaca la fuerte heterogeneidad regional en las reasignaciones, evolucionando el paro en las diversas regiones y comunidades de forma muy desigual a partir de la primera mitad de los años ochenta; y en tercer lugar, se muestra la alta correlación entre los fenómenos de reasignación de recursos –empleo, en este caso- y la proporción de parados de alta duración, que lo que viene a significar es que este tipo de paro -el de larga duración- no se combate sustancialmente con políticas de demanda agregada (que antes hemos mencionado).
Complementario de los análisis del ciclo –de los diversos ciclos- sobre el empleo, es el estudio de la estructura económica y sus variaciones –por ejemplo, de la demanda, de las compraventas interempresas, de la tecnología incorporada, etc.-, y sus efectos sobre la demanda de empleo. Con las tablas input-output del año 1996 para la Comunidad de Madrid –recogen las relaciones interempresas aludidas-, el profesor Luis Toharia Cortés (El Empleo en la Comunidad de Madrid: cambio sectorial y ocupacional) ha podido sacar la siguiente conclusión: “la fabricación de máquinas de oficina y precisión, las Administraciones públicas y la Educación son las ramas de actividad estrechamente relacionadas con la información y el conocimiento pueden generar una mayor creación de empleo ante cambios de la demanda final”; por el contrario “las ramas de actividad con menores coeficientes totales de empleo son, por este orden, Actividades inmobiliarias, Actividades informáticas, Energía, gas y agua y Comunicaciones”. Sólo es un botón de muestra de lo que se puede obtener –depende claro de las hipótesis que se hagan- con el análisis input-output que iniciara para la economía americana el premio Nóbel W. Leontief. En cualquier caso, es más interesante este tipo de análisis que centrarse en “en buscar yacimientos de empleo” –eufemismo desafortunado- porque, en primer lugar, es mejor crear que no buscar; segundo, porque no bastan yacimientos, sino minas enteras para el abordar el problema del paro; y por último, y más importante, porque, puestos a estimular sectores u ocupaciones para crear empleo, son más potentes estos instrumentos –el análisis input-output-, porque permiten valorar los efectos totales –el directo más el inducido- sobre el empleo de estímulos tecnológicos, fiscales, presupuestarios, de gasto público, etc., en sectores sensibles.
Todo estos análisis, de los cuales apenas exponemos algunas gotas ya destiladas, previenen contra actitudes voluntaristas que tiendan a creer que el problema del paro es una simple cuestión de casar ofertas y demandas y que el mercado ha de hacer el resto (la trampa neoliberal). En economía todas las medidas, todos los mecanismos, todas las instituciones montadas para un fin tienen su punto de saturación, su máximo de eficiencia; no se puede pedir peras al olmo –y menos al olmo neoliberal- por más que los neoliberales orgánicos y gubernamentales digan que el Estado, en el mejor de los casos, sólo debe echar aceite al mercado -en este caso al laboral-, y que es contraproducente cualquier otra forma de intervencionismo. Existen muchas causas del paro: insuficiente demanda agregada según los keynesianos, inflexibilidad de precios y salarios para monetaristas, baja y tardía industrialización dada la población, crecimiento insuficiente, excesiva autarquía económica, sistemas educativos parcialmente inadecuados, lugar geoestratégico de los países en la economía global, ciclos económicos destructivos, insuficiente papel y tamaño del Sector Público, inadecuadas políticas económicas, incrementos de la población activa para la misma población mayor de 16 años, sistemas fiscales y de cotizaciones que castigan el empleo, etc., que no lo solucionan los más perfectos sistemas e instituciones de intermediación laboral.
Una vez visto estos problemas, estas dificultades, estas situaciones, pueden mejor valorarse lo adecuado o no de estas instituciones y sistemas, valorar su papel y proponer sus reformas, porque en función de las conclusiones anteriores -las de las causas del paro estructural, cíclico, friccional, regional, etc.-, se pueden proponer los cambios legales, presupuestarios, fiscales pertinentes, se pueden cuestionar o no el papel de las ETT en la contratación temporal, ir directamente a por las formas jurídicas de los contratos temporales o reflexionar sobre el papel del INEM como intermediario eficiente.
Estos son algunos de los temas y problemas sobre los que queremos debatir próximamente.



Documentación manejada:

- Descentralización productiva y desorganización del Derecho del Trabajo
(Fernando Valdés Dal-Ré, Cuadernos de Relaciones Laborales)
- La descentralización productiva y la formación de nuevos paradigmas
(Fernando Valdés Dal-Ré, Cuadernos de Relaciones Laborales)
- Algunos Aspectos problemáticos sobre el fenómeno de la descentralización productiva y relación laboral
(Salvador del Rey Guanter, catedrático de Derecho del Trabajo de la Universidad Pompeu Fabra y Manuel Luque Parra, Doctor en Derecho de la misma Universidad, revista Relaciones Laborales, nº 20, 1999)
- El problema funcional de la desprotección
(O.I.T., Administración Pública y Legislación del Trabajo)
- Gerencia total de la calidad en las organizaciones
(Manuela de la C. Abreu y Rubén Cañedo Andalia)
- Para construir la sociedad de pleno empleo
(Pedro Vaquero del Pozo)
- Nuevas formas de organización del trabajo: una realidad variada y selectiva
(Antonio Pablo, Faculta de Ciencias Económicas y Empresariales)
- La decisión de subcontratar: el caso de las empresas constructoras
(Manuel González, Universidad de Oviedo; Benito Arruñada y Alberto Fernández, Universitat Pompeu Fabra)
- Reorganización del trabajo y descentralización productiva
(José Ignacio Gil, Gabinete Técnico de la Federación Minero metalúrgica de CC.OO., julio 2000)
- Características de la subcontratación electrónica en España: evidencias empíricas
(Susana López Bayón, Universidad de Oviedo)
- Las estadísticas de ocupación cubren todos los ángulos del mercado laboral
(Florentina Álvarez, Revista Fuentes Estadísticas, nº 16)
- Trabajo, temporalidad y Empresas de Trabajo Temporal en España
(Alberto Elordi Dentici, Salvador del Rey Guanter, José E. Serrano Martínez, Carolina Gala Durán)
- Acuerdo Marco para apoyar la Estabilidad y la Calidad en el empleo
(Cuadernos Sindicales, n.º 6, 2001)
- Desempleo y vacantes: una aproximación a los desajustes del merado de trabajo
(Pilar García Perea, Boletín Económico, septiembre 2001, Servicio de Estudios del Banco de España)
- Nuevas formas de intermediación en el mercado de trabajo
(Arturo Bronstein, O.I.T.)
- La relación entre desempleo y vacantes en España: perturbaciones agregadas y de reasignación
- (Juan J. Dolado, de la Universidad Carlos III, y Ramón Gómez, del Banco de España, Investigaciones Económicas, Vol., XXI (3), 1997)
- Porqué hay diferencias en la capacidad de crear empleo
(William W. Lewis, René Limacher y Michael D. Longman)
- Las empresas de trabajo temporal
(Montserrat Martínez, www.sociologicus.com/tusarticulos/ett.htm)
- Documentos de ámbito de la Unión Europea (La estrategia europea del empleo)
- Nuevas tendencias de la intermediación en el mercado de trabajo, iniciativa privada
(Salvador del Rey Guanter y José Luis Lázaro Sánchez)
- Ley 5/2001 de 3 de julio sobre la creación del Servicio Regional de Empleo
- Ley 14/1994 de 1 de junio por las que se regulan las ETT y Ley 29/1999 de 16 de julio de modificación de la ley de 14/1994
- Entrevista a Luis Peral Guerra, Consejero de Trabajo de la C.A.M.
(Resumen de prensa, n.º 15 del 21-2-2002)
- La crisis del empleo en Europa
(Carlos Prieto)
- Informe sobre la estabilidad y calidad del empleo
(www.madrid.ccoo.es/portadas/estabilidad.htm)
- Empresas de trabajo temporal: precariedad laboral a la carta
(www.eurosur.org/acc/html/revista/r35/35etts.htm)
- Modernizar los Servicios Públicos de Empleo
(http://europa.eu.int/scadplus/leg/es/cha/c10926.html)
- Fuentes estadísticas de empleo y paro: análisis y comparación
(Florentina Álvarez Álvarez, I.N.E.)
- La evolución del empleo y del paro en el tercer trimestre del año 2001 según la Encuesta de la Población Activa
(Banco de España, Boletín Económico, noviembre 2001)
- Situación de la economía española y Presupuestos Generales del Estado 2002
(Cuadernos de información sindical, n.º 21, 2001)
- Encuesta de población activa. Tercer trimestre 2001 (I.N.E.)
- Economía. Teoría y Política
(Francisco Mochón, catedrático de Teoría Económica de la U.N.E.F.)
- Historia de la Teoría económica y de su método
(Robert B. Ekelund, J.R. y Robert F. Hebert, Universidad de Auburn, EE.UU.)
- Macroeconomía
(Olivier Blanchard)
- Teoría general de la ocupación, el interés y el dinero
(J.M. Keynes)

Peludo, hasta siempre

Peludo, hasta siempre

la luz es el optimismo de la razón

la luz es el optimismo de la razón

muros, ni para lamentaciones

muros, ni para lamentaciones

¿Por qué?

¿Por qué?

planchando la oreja

planchando la oreja

¿naturaleza muerta?

¿naturaleza muerta?

el mamífero perfecto

el mamífero perfecto