© Roman Mager / Unsplash
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Estimaciones y proyecciones de la OIT (ILOEST)

Índice de contenidos

Impacto de la pandemia en las estimaciones y proyecciones de la OIT

La OIT mantiene una serie de modelos econométricos que se utilizan para producir estimaciones de los indicadores del mercado de trabajo en los países y años para los que no se dispone de datos comunicados por el país y para producir previsiones (véase la descripción más abajo). Los datos de entrada del modelo son series temporales históricas. La conmoción sin precedentes del mercado laboral creada por la pandemia del COVID-19 es difícil de evaluar comparándola con los datos históricos. Para los indicadores relacionados con las horas de trabajo, se ha desarrollado recientemente un modelo de nowcasting para proporcionar estimaciones oportunas. La OIT está actualizando la metodología para el resto de las estimaciones modelizadas. Las estimaciones publicadas actualmente reflejan estas actualizaciones para ciertos indicadores (indicados como edición de noviembre de 2021), mientras que otros indicadores no reflejan estas actualizaciones (indicados como edición de noviembre de 2020).

Dada la situación excepcional, incluida la escasez de datos pertinentes, las estimaciones a partir de 2020 están sujetas a una gran incertidumbre.

La serie de estimaciones modelizadas de la OIT proporciona un conjunto completo de estadísticas del trabajo comparables a nivel internacional, que incluye tanto las observaciones notificadas a nivel nacional como los datos imputados para los países con datos ausentes. Las imputaciones se producen mediante una serie de modelos econométricos mantenidos por la OIT. El objetivo de la estimación de los indicadores del mercado de trabajo para los países con datos faltantes es obtener un conjunto de datos de panel equilibrado para que, cada año, se puedan calcular agregados regionales y mundiales con una cobertura de países coherente. Esto permite a la OIT analizar las estimaciones globales y regionales de los principales indicadores del mercado laboral y las tendencias relacionadas. Además, los datos resultantes a nivel de país, que combinan las observaciones declaradas y las imputadas, constituyen un conjunto de datos único e internacionalmente comparable sobre los indicadores del mercado de trabajo.

Las estimaciones de los países con información muy limitada sobre el mercado laboral tienen un alto grado de incertidumbre. Por lo tanto, las estimaciones de los países con información nacional limitada no deben considerarse datos "observados", y hay que tener mucho cuidado al utilizar estos datos para el análisis, especialmente a nivel de país.

Para más información sobre las estimaciones modeladas por la OIT, consulte esta descripción metodológica.

Recogida y evaluación de datos

Las estimaciones modelizadas de la OIT se derivan generalmente para 189 países, desglosadas por sexo y edad, según proceda. Para algunos indicadores seleccionados, se realiza un desglose adicional por zonas rurales/urbanas. Antes de ejecutar los modelos para obtener las estimaciones, los especialistas en información sobre el mercado de trabajo del Departamento de Estadística de la OIT, en colaboración con el Departamento de Investigación, evalúan los datos existentes comunicados por los países y seleccionan únicamente las observaciones que se consideran suficientemente comparables entre países.

Los recientes esfuerzos de la OIT por elaborar indicadores armonizados a partir de los microdatos comunicados por los países han aumentado considerablemente la comparabilidad de las observaciones. No obstante, sigue siendo necesario seleccionar los datos en función de los cuatro criterios siguientes (1) tipo de fuente de datos; (2) cobertura geográfica; (3) cobertura por grupos de edad; y (4) presencia de rupturas metodológicas o valores atípicos.

Agrupaciones de países

La ONU no tiene un conjunto estandarizado de agrupaciones regionales. Las agrupaciones de ILOSTAT se basan en las regiones utilizadas a efectos administrativos por la OIT, que pueden diferir de las de otras organizaciones. Éstas no suelen cambiar con el tiempo.

ILOSTAT también presenta agrupaciones de ingresos basadas en la clasificación del Banco Mundial. Las economías del mundo se asignan a uno de los cuatro grupos de renta: países de renta baja, media-baja, media-alta y alta. Las clasificaciones se actualizan cada año el 1 de julio y se basan en la RNB per cápita en dólares corrientes del año anterior. Los agregados de las estimaciones modelizadas de la OIT de la edición de noviembre reflejan las clasificaciones de ingresos del Banco Mundial de julio de ese año. Por lo tanto, las estimaciones de diferentes ediciones no reflejarán las mismas agrupaciones de ingresos.

Vea la lista completa de países por región y grupo de ingresos.

PREGUNTAS FRECUENTES

La realización de encuestas sobre la población activa es una tarea complicada y costosa que algunos países no pueden llevar a cabo de forma sistemática. En consecuencia, siguen existiendo importantes lagunas de datos en la mayoría de las bases de datos de estadísticas laborales internacionales. Para poder producir estimaciones globales y regionales fiables de los indicadores laborales clave, la OIT ha desarrollado modelos estadísticos que producen estimaciones para los países en los años para los que no se han reportado datos. Estos modelos han sido sometidos a pruebas de precisión estadística y permiten a la OIT prever los cambios en los indicadores clave del mercado laboral, así como producir agregados globales y regionales. El resultado final de estos modelos es un conjunto completo de estadísticas laborales nacionales junto con los agregados globales y regionales. En aras de la transparencia, la OIT publica las estimaciones resultantes a nivel de país y a nivel mundial y regional en la serie de estimaciones modeladas de la OIT.

No todos los países presentan datos estadísticamente comparables. Antes de ejecutar los modelos para obtener las estimaciones, los especialistas en información sobre el mercado de trabajo de la OIT evalúan los datos comunicados por los países y seleccionan únicamente las observaciones que se consideran suficientemente comparables entre países. Los recientes esfuerzos de la OIT por elaborar indicadores armonizados a partir de los microdatos comunicados por los países han aumentado considerablemente la comparabilidad de las observaciones. No obstante, sigue siendo necesario seleccionar los datos en función de los cuatro criterios siguientes (a) tipo de fuente de datos; (b) cobertura geográfica; (c) cobertura por grupos de edad; y (d) presencia de rupturas metodológicas o valores atípicos.

Nuestros modelos también incluyen datos a nivel de país sobre población, crecimiento económico, pobreza y otros indicadores económicos procedentes de las siguientes fuentes:

  • Perspectivas de la población mundial de las Naciones Unidas
  • Datos del FMI/Banco Mundial sobre indicadores macroeconómicos
  • Estimaciones de pobreza del Banco Mundial a partir de la base de datos PovcalNet

Las estimaciones se elaboran mediante una serie de modelos que establecen relaciones estadísticas entre los indicadores del mercado laboral observados y las variables explicativas. Estas relaciones se utilizan para imputar las observaciones que faltan y hacer proyecciones de los indicadores.

Existen muchas relaciones estadísticas potenciales, también llamadas "especificaciones del modelo", que podrían utilizarse para predecir los indicadores del mercado laboral. La clave para obtener estimaciones precisas e insesgadas es seleccionar la mejor especificación del modelo en cada caso. Las estimaciones de los modelos de la OIT se basan generalmente en un procedimiento denominado validación cruzada, que se utiliza para identificar los modelos que minimizan el error y la varianza esperados de la estimación. Este procedimiento consiste en calcular repetidamente una serie de especificaciones de modelos candidatos utilizando subconjuntos aleatorios de los datos: se predicen las observaciones que faltan y se calcula el error de predicción para cada iteración. Esto permite identificar la relación estadística que proporciona la mejor estimación de un determinado indicador del mercado laboral.

El objetivo de las estimaciones modelizadas de la OIT es proporcionar un conjunto completo (sin observaciones ausentes) de estadísticas laborales comparables a nivel internacional. Para lograr estimaciones completas y comparables se llevan a cabo varios procesos de armonización, que pueden dar lugar a estimaciones que difieren de los datos notificados a nivel nacional. Los siguientes procedimientos son la fuente más común de diferencias:

  • Comparación de la población en edad de trabajar con las estimaciones de las Perspectivas de la Población Mundial de las Naciones Unidas.
  • Aplicación de las normas adoptadas por la Conferencia Internacional de Estadísticos del Trabajo para producir cifras comparables a nivel internacional.
  • Ajuste de las clasificaciones con fines de normalización. Por ejemplo, ajustar los datos para tener en cuenta las diferencias en la cobertura de edad.
  • Procedimientos de consistencia interna. Cada edición de las estimaciones modelizadas de la OIT es internamente consistente por construcción. Esto implica garantizar que los componentes sumen el total en cada observación en todos los indicadores relacionados. Estos procedimientos de normalización pueden producir diferencias con respecto a las fuentes nacionales.
  • Mitigación de las rupturas de las series temporales. Para producir estadísticas comparables a lo largo del tiempo, en algunos casos es necesario ajustar las cifras dentro de una serie temporal para tener en cuenta los cambios de metodología, cobertura u otras dimensiones relevantes.

Las estimaciones de los modelos de la OIT abarcan una gran variedad de indicadores. Por ello, las actualizaciones de los insumos y las mejoras metodológicas se aplican de forma escalonada. El sello de tiempo indica la fecha de producción de las estimaciones, también denominada edición. La fecha de producción es importante porque indica aproximadamente la fecha de corte para la inclusión de las observaciones notificadas a nivel nacional como entrada en los modelos. Además, las estimaciones con la misma fecha de producción han sido normalizadas para garantizar su coherencia interna. Por ejemplo, la suma de ocupación en todos los sectores económicos será igual a la suma en todas las ocupaciones. Sin embargo, para las estimaciones con diferentes fechas de producción, este no será el caso.

Mejoramos constantemente las estimaciones de los modelos de la OIT. Las revisiones suelen producirse por uno de estos tres motivos:

  • Los países ponen a disposición nuevos datos. La base de datos de ILOSTAT se actualiza constantemente a medida que se dispone de nuevas estadísticas laborales nacionales. En algunos casos, esto sólo puede ocurrir después de un retraso significativo, lo que obliga a la OIT a sustituir las estimaciones de ese año por las estadísticas comunicadas.
  • Las revisiones se realizan en otras bases de datos utilizadas por nuestro modelo estadístico. Los modelos econométricos de la OIT utilizan bases de datos mantenidas por otras organizaciones internacionales, como las Perspectivas de la Población Mundial de la ONU y las Perspectivas de la Economía Mundial del FMI. Estas bases de datos están sujetas periódicamente a sus propias revisiones, lo que puede dar lugar a revisiones en las estimaciones del modelo de la OIT.
  • Es necesario revisar los datos históricos. Periódicamente, es necesario revisar los datos de años anteriores a medida que surge nueva información. 

Consulte las diferentes opciones en nuestra página de difusión y análisis

Indicadores del mercado laboral

Los indicadores del mercado laboral se estiman mediante una serie de modelos que establecen relaciones estadísticas entre los indicadores del mercado laboral observados y las variables explicativas. Estas relaciones se utilizan para imputar las observaciones que faltan y realizar proyecciones de los indicadores.

Existen muchas relaciones estadísticas potenciales, también llamadas "especificaciones del modelo", que podrían utilizarse para predecir los indicadores del mercado laboral. La clave para obtener estimaciones precisas e imparciales es seleccionar la mejor especificación del modelo en cada caso. Las estimaciones de los modelos de la OIT se basan generalmente en un procedimiento llamado "validación cruzada", que se utiliza para identificar los modelos que minimizan el error y la varianza esperados de la estimación. Este procedimiento consiste en calcular repetidamente una serie de especificaciones de modelos candidatos utilizando subconjuntos aleatorios de los datos: se predicen las observaciones que faltan y se calcula el error de predicción para cada iteración. Cada modelo candidato se evalúa en función del error cuadrático medio pseudofuera de la muestra, aunque también se evalúan otras métricas, como la estabilidad de los resultados, en función del modelo. Esto permite identificar la relación estadística que proporciona la mejor estimación de un determinado indicador del mercado laboral. Cabe señalar que la relación estadística más adecuada para este fin puede variar según el país.

Las extraordinarias perturbaciones del mercado laboral mundial causadas por la pandemia del COVID-19 han hecho que la serie de modelos en que se basan las estimaciones de la OIT sea menos adecuada para estimar y proyectar la evolución de los indicadores del mercado laboral. Por este motivo, se ha adaptado la metodología y se han introducido en el proceso de modelización variables explicativas específicas de la crisis del COVID-19.

La referencia para las estimaciones modeladas por la OIT es la Revisión 2019 de las Perspectivas de la Población Mundial de las Naciones Unidas, que proporciona estimaciones y proyecciones de la población total desglosada en grupos de edad de cinco años. La población en edad de trabajar comprende a todas las personas que tienen al menos 15 años de edad.

Aunque se sigue el mismo enfoque básico en los modelos utilizados para estimar todos los indicadores, existen diferencias entre los distintos modelos debido a las características específicas de los datos subyacentes. En esta descripción metodológica se ofrecen más detalles sobre cada modelo, mientras que a continuación se ofrece una visión general.

Fuerza de trabajo, ocupación estructura y subutilización de la fuerza de trabajo

Para conocer la participación en el mercado laboral de la población en edad de trabajar se elaboran estimaciones de la población activa, desglosadas por sexo y edad. La población activa mide la participación activa en el mercado de trabajo: la suma de personas empleadas y desempleadas.

Para analizar la estructura de ocupación , se estima la distribución de ocupación en función de cuatro desgloses diferentes: estado ocupación , actividad económica (sector), ocupación y clase económica (pobreza laboral).

Para medir subutilización de la fuerza de trabajo, se dispone de numerosas series desglosadas por sexo y edad: la tasa de desocupación , las tasas de subutilización de la fuerza de trabajo (LU2, LU3 y LU4), la tasa de NEET (jóvenes que no cursan ocupación, educación o formación), la tasa de subempleo relacionada con el tiempo, y todos los indicadores subyacentes relacionados.

Para todos los indicadores descritos - excepto para la clase económica, se produce un desglose por zonas rurales/urbanas .

Para producir estimaciones para 2020, se utiliza un enfoque de validación cruzada para evaluar los modelos que minimizan el error de predicción en ese año específico. Los modelos probados incluyen medias anuales de indicadores de alta frecuencia relacionados con la evolución de la pandemia COVID-19. Se combinan dos enfoques principales para producir proyecciones más allá de 2020. El primero consiste en utilizar datos parciales para 2021 (por ejemplo, los tres primeros trimestres). El segundo se basa en modelos de corrección de errores, en los que el efecto de la pandemia se modela como un componente de corto plazo, mientras que se asume un retorno a la tendencia en el largo plazo. Las proyecciones sólo están disponibles para algunos indicadores.

Pérdidas de horas de trabajo

El número de horas de trabajo perdidas se estima haciendo uso de un modelo de nowcasting. Este método utiliza datos disponibles casi en tiempo real para predecir las horas trabajadas agregadas que se publican con un retraso considerable. El modelo nowcasting permite elaborar los siguientes indicadores:

  • Porcentaje de horas perdidas debido a la crisis COVID-19, en comparación con la situación de referencia (el último trimestre anterior a la crisis, es decir, el cuarto trimestre de 2019, ajustado estacionalmente), ajustado por la población de 15 a 64 años. Las cifras indicadas no deben interpretarse como una tasa de crecimiento trimestral o interanual. El primer año con estimaciones disponibles es 2020.
  • Equivalente a tiempo completo ocupación pérdidas (suponiendo 40 o 48 horas semanales de trabajo). Esta medida se construye dividiendo el número de horas semanales perdidas por COVID-19 y dividiéndolas entre 40 o 48. De este modo, proporcionan una ilustración de la magnitud en horas perdidas, expresándolas en puestos de trabajo a tiempo completo. El primer año con estimaciones disponibles es 2020.
  • Total de horas semanales trabajadas por los ocupados y horas semanales trabajadas divididas por la población de 15 a 64 años. Estas series temporales comienzan en 2005, ya que las estimaciones combinan los resultados de las previsiones actuales para 2020 con los datos de las series temporales históricas sobre las horas trabajadas y la población procedentes de ILOSTAT.

Los datos del modelo de nowcasting incluyen una serie de indicadores de la actividad económica y de la evolución del mercado laboral, como:

  • datos de la encuesta de población activa 
  • datos administrativos sobre el mercado de trabajo, como los registrados desocupación
  • datos actualizados de teléfonos móviles de Google Mobility Reports
  • Índice de rigor de la respuesta gubernamental COVID-19 de Oxford
  • datos sobre la incidencia de COVID-19

Dada la situación excepcional, incluida la escasez de datos relevantes, las estimaciones están sujetas a una cantidad sustancial de incertidumbre. Estas estimaciones están sujetas a actualizaciones y revisiones periódicas.

Para más información sobre la técnica de modelización, consulte los anexos de ILO Monitor: COVID-19 y el mundo del trabajo. 

Ingresos laborales

El conjunto de datos abarca 189 países, así como agregados mundiales y regionales. Los datos se basan en la colección de microdatos armonizados de la OIT. Para producir series temporales coherentes para todos los países, se utilizan modelos estadísticos para extrapolar e imputar los puntos de datos que faltan. El conjunto de datos contiene dos indicadores clave: la proporción de los ingresos laborales y la distribución de los ingresos laborales, siguiendo la recomendación de la Comisión Global de la OIT sobre el Futuro del Trabajo de desarrollar nuevos indicadores distributivos. Además, los nuevos datos sobre la proporción de la mano de obra comparables a nivel internacional se utilizarán para supervisar el progreso hacia los Objetivos de Desarrollo Sostenible de las Naciones Unidas.

Salarios

La metodología para estimar las tendencias salariales mundiales y regionales fue desarrollada por la OIT para las anteriores ediciones del Informe Mundial sobre Salarios (GWR) en colaboración entre los departamentos técnicos y el Departamento de Estadística, tras cuatro revisiones por pares realizadas por cinco expertos independientes. El apéndice del GWR describe la metodología adoptada como resultado de este proceso.

Las estimaciones globales sobre los salarios no figuran en la base de datos ILOEST ni en ninguna otra base de datos de ILOSTAT. 

Migración laboral

La tercera edición de las Estimaciones mundiales de la OIT sobre los trabajadores migrantes internacionales: Resultados y Metodología presenta las estimaciones más recientes sobre el stock de trabajadores migrantes internacionales, desglosadas por edad, sexo, grupo de país-ingreso y región, así como la metodología de estimación. El año de referencia es 2019. El informe es anterior al inicio de la crisis COVID-19, que ha afectado a la magnitud y las características de la migración laboral internacional.

Las estimaciones globales sobre la migración laboral no figuran en la base de datos ILOEST ni en ninguna otra base de datos de ILOSTAT. 

Publicaciones

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