Sorpresas al desestacionalizar los datos macroeconómicos

El INE publica los datos “brutos”, pero la cifra que genera los titulares, cuando se publica la trimestral es la ajustada de estacionalidad

Infografía: Belén Trincado

Parecía que todo apuntaba en una dirección clara y llegaron los datos de afiliación del mes de enero dejándonos, una vez más, las cejas arqueadas. Que la caída de la afiliación media durante enero sería importante todo el mundo lo descontaba. Sin embargo, que buena parte (o toda) de esa caída sería por el componente estacional de la misma pocos lo percibieron. Las cifras en bruto de la afiliación fueron los árboles que no dejaron ver un bosque mucho más interesante. Y es que, descontando la estacionalidad y el efecto calendario, la afiliación media habría crecido en enero en algo más 45.000 afiliaciones.

Antes de valorar “económicamente” el dato, permítanme trasladar un poco de cultura “coyunturalista” a partir de lo anterior. En estas últimas semanas ha habido un gran revuelo por culpa de las técnicas de desestacionalización. Llevo dos décadas trabajando con esta técnica, años explicándola en clase y, ciertamente, nunca imaginé que la desestacionalización se convertiría, casi, en un asunto de estado.

Ahora que nos llama la atención es cuando reparamos que este paso en el tratamiento y análisis de series de tiempo se hace por las administraciones. El INE, por ejemplo, desde que tengo uso de razón, publica sus datos de PIB desestacionalizados y ajustados de calendario sin que logre recordar que nadie definiera a este paso metodológico como “cocina” al servicio de intereses oscuros. Junto a ellos, el INE también publica los datos “brutos”, pero la cifra que genera los titulares cuando se publica la trimestral es la ajustada de estacionalidad. Y esto es porque este tratamiento es absolutamente necesario para entender qué ha pasado en un mes o en un trimestre con un indicador, evitando que componentes asociados con el calendario nuble la mirada a través de ellos.

La desestacionalización se hace por métodos estándar. Las herramientas informáticas usadas (matemáticas) son comunes y, hay que decirlo, buena parte del mundo, sí, literalmente del mundo, usan un método que tiene sus raíces en nuestro país.

Hace ya algunas décadas que Agustín Maravall, economista del Banco de España junto con Victor Gómez desarrollaron un método que, de un modo u otro, se sigue utilizando en buena parte de las oficinas estadísticas de casi todos los países. De hecho, con el tiempo, este método permanece junto con otro desarrollado por los estadounidenses (X11), de tal modo que el que hoy se usa es un híbrido de ambos (X13 ARIMA-SEATS).

Cuando usas el mismo método llegas a mismos resultados, salvo que lo intervengas a conciencia. Volviendo a las afiliaciones, esto es lo que pasó con los datos del Ministerio de Inclusión, Seguridad Social y Migraciones al tratar de ajustar de forma excepcional los factores de corrección de estacionalidad cuando el COVID hizo de las suyas con los modelos. Como nadie más lo hizo, sus resultados parecieron un “outlier”. En enero volvieron al “redil” y es por esta razón que tanto sus resultados, como los de otros, como son los del BBVA Research o como los que desarrollamos en Esade EcPol son similares. Y todos apuntan a una subida de más o menos 40.000 afiliados.

Después de esta larguísima introducción, toca preguntarse por el “sentido” económico del dato. ¿Cómo podemos interpretar una cifra que, a la par de lo sucedido en otros países, muestran que el mercado de trabajo se resiste a hincar la rodilla frente a una coyuntura de precios y de actividad que no parece la mejor?

La verdad es que la sorpresa no es pequeña. La subida de tipos, la caída de la inflación y la ralentización de la actividad deberían condicionar la evolución del empleo. Pero los datos de afiliación han “rebotado” en enero y lo que ya dábamos por una contracción de la ocupación en datos de afiliación, en términos desestacionalizados se nos muestra lo contrario.

Algunas explicaciones pueden venirnos a la cabeza. Ya habrá tiempo de cotejar si son las correctas o eran infundadas. Déjenme que enumere algunas, aunque sea someramente.

Podría ser que la caída de los salarios reales, intensa en 2022, esté abriendo las puertas a la contratación. La estabilización de algunos precios, la caída de los precios energéticos y la contención salarial podrían estar elevando el atractivo de la contratación. Por la llamada curva de Phillips se deriva que una subida de los salarios reales puede reducir el empleo. Lo contrario sería razonable en el sentido opuesto. Y todos sabemos que esto ha sucedido.

Pero podría ser, también, que esta caída de salarios reales combinara con un aún elevado número de vacantes para ciertos sectores intensivos en empleo. Sin un, de nuevo, aumento evidente en los salarios reales, y con todavía un 12% de desempleo, podría haber recorrido en el aumento de las contrataciones.

Pero podría ser que, dada la nueva regulación y sistemas de seguridad para el empleo, esté aflorando empleo desde la economía sumergida. O puede ser, simplemente, que la economía que dábamos por muerta a finales de año haya encontrado nuevas vías para mejorar y aportar nuevo crecimiento.

O finalmente puede ser un accidente en la serie, derivado o no de los cambios regulatorios con consecuencias en las mediciones de empleo o cualquier otra razón. Todo es ahora factible. Esto nos obliga a dar el dato de los 40 mil como muy provisional a la espera de la afiliación de febrero y marzo. Así, antes de asegurar nada en un sentido o en otro debemos esperar a los próximos meses a ver qué nos dice el mercado de trabajo: ¿rebote o accidente? Lo mismo es un espejismo o lo mismo debemos de volver a revisar nuestras previsiones de todo.