Siniestralidad laboral y ciclo económico: ¿Una …“N E l estudio de la siniestralidad laboral...

INTRODUCCIÓN

El estudio de la siniestralidad laboraladquiere una importancia que tras-ciende el ámbito meramente econó-

mico. Aunque existen trabajos en los que seestima el valor de vida humana1 �especial-mente utilizados para fijar las indemnizacio-nes que pagan las compañías de seguros ypara evaluar el verdadero coste social deciertas políticas públicas� la mayoría de laspersonas estaría de acuerdo en afirmar quela vida humana es de un valor incalculable yque habría que llevar a cabo todos los esfuer-zos posibles para evitar la pérdida de una so-la de ellas. El mismo argumento podría am-pliarse para justificar la implementación demedidas que aumenten la seguridad en elpuesto de trabajo y que eviten los accidentescon graves consecuencias para la salud de lostrabajadores. No obstante, no se puede negarel coste puramente económico de la sinies-tralidad laboral. En un reciente informe ela-

borado por Comisiones Obreras (CC.OO.,2004) se ha estimado que el coste de los acci-dentes laborales en España ascendió a11.988 millones de euros de 2002, lo que sig-nifica un 1,72% del Producto Interior Brutode dicho año 20022. Por este motivo parecemuy relevante analizar las cifras recogidasen los indicadores de la siniestralidad labo-ral en España y cuestionarse si efectivamen-te son un reflejo fidedigno de los riesgos labo-rales que están presentes en el mercado detrabajo español.

El principal objetivo de este trabajo consis-te en investigar si las oscilaciones cíclicasobservadas en las tasas de siniestralidad

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* Departamento de Fundamentos del Análisis Eco-nómico. Universidad de Valladolid.

1 Un artículo que resume la literatura académicasobre esta cuestión es VISCUSI (1993). Para el caso espa-ñol puede consultarse ALBERT y MALO (1995).

Siniestralidad laboral y cicloeconómico: ¿Una relación meramenteestadística o un fenómeno real?

ANGEL MARTÍN ROMÁN *

2 Para llevar a cabo dicha estimación, se tienen encuenta tanto los costes explícitos (esto es, los derivadosde las jornadas perdidas o los costes de la cobertura delos riesgos profesionales) así como la estimación de unconjunto de costes implícitos tales como el coste de losaccidentes y enfermedades sufridos por los trabajadoresautónomos, los empleados en la economía sumergida yel personal de la administración civil del Estado afiliadoa MUFACE. También se computa un porcentaje de losgastos del Sistema Público de Salud que, según explicanlos autores de este informe, tienen un origen laboral. Porúltimo, se incluyen las sanciones de la Inspección de Tra-bajo.

laboral son debidas a cambios experimenta-dos por las condiciones de trabajo a lo largodel ciclo económico o, por el contrario, sonconsecuencia de una mayor propensión de lostrabajadores a declarar accidentes en lasexpansiones de la actividad económica y unamenor propensión a informar accidenteslaborales en las recesiones. En otras pala-bras, el ánimo de este trabajo es elaborar untest para discernir si las oscilaciones cíclicasde la siniestralidad laboral son un fenómenoreal o un fenómeno de carácter estadístico. Laimplicación de política económica de estainvestigación es bastante clara: si las varia-ciones cíclicas de la siniestralidad son unfenómeno estadístico exclusivamente no haynecesidad de preocuparse por los aumentoscíclicos de la tasa de siniestralidad; en casocontrario, se hace necesario la implementa-ción de medidas para aumentar la seguridaden el lugar de trabajo.

El análisis de las oscilaciones cíclicas delos indicadores de la siniestralidad laboralse puede remontar a los trabajos de Kossoris(1938 y 1943). En el primero de ellos, se ana-liza el periodo muestral que va desde 1929hasta 1935 y en él se establece �a través deun simple análisis descriptivo� que en lospeores años de la Gran Depresión estadouni-dense los accidentes laborales se reducenconsiderablemente, volviéndose a aumentarla frecuencia de los accidentes a partir de1932. El segundo de los trabajos arriba cita-dos es una mera continuación del primeropara el periodo comprendido entre 1936 y1941. Por otro lado, existe un importantenúmero de trabajos en los que se analizanlos efectos de la regulación sobre los acciden-tes laborales3 y otro importante grupo detrabajos que estudia las relaciones entre laindemnización por accidente laboral y losíndices de siniestralidad laboral4, ambos

centrados principalmente en los EstadosUnidos y Canadá. En este tipo de literaturaeconómica es frecuente plantear una regre-sión econométrica con algún índice de sinies-tralidad laboral como variable dependiente eincluir como variable de control algún indi-cador del ciclo económico en dichas regresio-nes. Estas variables cíclicas frecuentementese han mostrado muy significativas paraexplicar la variable dependiente. Así porejemplo, Viscusi (1979 y 1986) emplea latasa de crecimiento anual del empleo y lashoras medias semanales trabajadas (tantoen jornada normal como extraordinaria).Curington (1986) utiliza el número medio dehoras trabajadas y el ratio entre empleocorriente y el empleo del año anterior comovariables proxies para las variaciones cícli-cas en la actividad económica. Ruser (1985)y Lanoie (1992b) incluyen las horas mediastrabajadas semanalmente por trabajadorpara capturar las oscilaciones cíclicas. Porsu parte, Fortin y Lanoie (1992) y Lanoie(1992a) toman como proxy del ciclo la tasa dedesempleo.

Fuera de esta literatura, en el trabajo deFairris (1998) �que investiga los efectos pro-ducidos sobre la siniestralidad laboral por loscambios en las relaciones laborales en laindustria de los Estados Unidos desde losaños 40 a los años 70� se establece un clarocomportamiento procíclico de los índices desiniestralidad laboral.

También existe otra literatura, de caráctereminentemente macroeconómico, que de for-ma tangencial ha analizado las oscilacionescíclicas de la siniestralidad laboral. Los tra-bajos de Shea (1990) y Hokkanen (1998)investigan el comportamiento procíclico de laproductividad. Según estos autores, el com-portamiento procíclico de los índices desiniestralidad es un indicio de un comporta-miento semejante del esfuerzo laboral, lo que,en última instancia, genera un comporta-miento procíclico de la productividad del tra-bajo. En estas investigaciones también seplantean regresiones econométricas que pre-

INFORMES Y ESTUDIOS

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3 Consúltese SHAPIRO (2000) para un amplio resu-men sobre este tipo de literatura.

4 Para un resumen de esta literatura véase FORTIN yLANOIE (1998).

tenden explicar la evolución de los índices desiniestralidad laboral (si bien las variablesexplicativas utilizadas difieren de las de laliteratura anteriormente comentada al nointroducirse variables de control de las carac-terísticas de la fuerza de trabajo como elgénero o la edad) y prestan especial atencióna las variables cíclicas. De este modo, Shea(1990) introduce en su regresión un conjuntode variables cíclicas como el promedio de lashoras extraordinarias, la tasa de nuevos con-tratados, la tasa de despidos, el ratio inver-sión-capital, la proporción de trabajadores de�cuello blanco� y un índice de producciónindustrial. Hokkanen (1998) es un trabajoinspirado en el de Shea (1990) y plantea unconjunto de regresores similares a los yacomentados.

En un trabajo reciente, Boone y van Ours(2002) investigan directamente los motivosde este comportamiento procíclico de los acci-dentes de trabajo. La principal conclusiónque extraen en su investigación es que losaumentos de los siniestros laborales en lasépocas de expansión económica (y de lasreducciones de éstos en épocas de menor cre-cimiento económico) son fundamentalmenteuna cuestión �estadística� y no una cuestiónreal. En el presente trabajo se analizará siesa afirmación puede mantenerse para elcaso español.

La literatura que investiga la siniestrali-dad laboral en España no es demasiadoamplia. Un primer trabajo en el que el temade la siniestralidad laboral juega algún papeles Albert y Malo (1995), pero el objetivo deesta investigación no es analizar los determi-nantes de los accidentes laborales, sino queéstos son utilizados para conseguir una valo-ración de la vida humana. Luego existe ungrupo más reciente de tres trabajos cuyointerés se centra en el análisis de la correla-ción entre la contratación temporal y lasiniestralidad laboral: Amuedo (2002), Gua-dalupe (2003) y Hernanz y Toharia (2004).Mientras Guadalupe (2003) utilizando unabase de datos agregados afirma que existe un

efecto puramente contractual que aumentael riesgo laboral de los trabajadores que fir-man un contrato temporal. Por otro lado,Amuedo (2002) y Hernanz y Toharia (2004)utilizando microdatos concluyen que no exis-te tal efecto contractual una vez que se con-trola por las condiciones de trabajo. En otraspalabras, lo que sucede es que los trabajado-res temporales poseen peores condicioneslaborales que son las que en última instanciaaumentan los riesgos laborales. El presentetrabajo se separa de esta literatura (lo que leconfiere originalidad) y pretende explorarpara datos españoles si se mantienen las con-clusiones obtenidas por Boone y van Ours(2002) para una muestra de países de laOCDE.

El resto del trabajo se organiza comosigue: el apartado 2 se dedica a desarrollarla racionalidad teórica sobre la que se cons-truirá el trabajo empírico posterior. En elapartado 3, se explica la metodología econo-métrica utilizada y se comentan los detallesrelativos a los datos empleados en estainvestigación. En el apartado 4, se comen-tan los principales resultados obtenidos,dándose respuesta a la cuestión planteadacomo objetivo del trabajo. El último aparta-do se emplea para establecer las conclusio-nes más importantes alcanzadas en el ar-tículo.

CONSIDERACIONES TEÓRICAS

En la literatura económica sobre acciden-tes de trabajo se ha establecido con frecuen-cia una relación positiva entre el estado delciclo económico y el nivel de los índices desiniestralidad laboral. La explicación de estefenómeno se ha articulado principalmente entorno a dos argumentos. En primer lugar, enlas fases alcistas del ciclo económico, elesfuerzo requerido de los trabajadores esmayor, lo que provoca una aceleración del rit-mo de las tareas que desarrollan y una reduc-ción de las medidas de prevención de riesgos

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laborales, generando como consecuencia unaumento de los accidentes5. En segundolugar, en las fases alcistas del ciclo económicotambién sucede que aumenta el porcentaje detrabajadores inexpertos contratados. Estetipo de trabajadores son más susceptibles desufrir un accidente y por lo tanto los acciden-tes aumentan con las expansiones y se redu-cen con las recesiones (véase Oi, 1974, p.685).

Sin embargo, el trabajo de Boone y vanOurs (2002) apunta en otra dirección paraexplicar el comportamiento procíclico de losíndices de siniestralidad laboral6. Estosautores afirman que el comportamiento pro-cíclico de los índices de siniestralidad laboralse debe a una mera cuestión estadística.Señalan que la observación de una mayorsiniestralidad laboral en las expansiones esun fenómeno espurio que tiene su origen enlos cambios en el comportamiento informa-dor de los trabajadores. Hay que tener encuenta que si un trabajador informa de unaccidente laboral las probabilidades de serdespedido por el empleador aumentan. Así,los trabajadores son más propensos a infor-mar accidentes laborales en las fases expan-sivas del ciclo, puesto que si son despedidoscomo represalia del empleador, es más fácilencontrar trabajo y son menos propensos adeclarar accidentes en las recesiones por losmotivos opuestos.

El efecto sobre las estadísticas que tienenlos cambios de los individuos en la propensióna informar sobre los accidentes de trabajo, ha

sido analizado en la bibliografía sobre eltema7. Se pueden encontrar ejemplos en laliteratura que estudia los efectos de la regu-lación legal sobre la siniestralidad laboral(véanse Curington, 1986 o Lanoie, 1992a) ytambién en la literatura que estudia los cam-bios en la indemnización por accidente labo-ral sobre la siniestralidad laboral (consúlteseChelius, 1982, Butler y Worrall, 1983 oRuser, 1985). Sin embargo, el estudio de loscambios en la propensión a informar de losaccidentes laborales a lo largo del ciclo econó-mico es bastante más original. Esta es laaportación fundamental del trabajo de Booney van Ours (2002), los cuales utilizan un poolde datos de países de la OCDE para obtenersus principales conclusiones. En el presentetrabajo, se pretende investigar una cuestiónsimilar para una muestra de datos máshomogénea formada por las provincias espa-ñolas.

Una estrategia para discernir si el compor-tamiento procíclico de la siniestalidad laborales un fenómeno real o más bien un fenómenoestadístico se basa en la comparación de losíndices de siniestralidad globales con los índi-ces de siniestralidad relativos a los acciden-tes mortales. Este último tipo de siniestros noes susceptible de verse influido por los cam-bios en la propensión a informar de los agen-tes, así que es una medida del riesgo laboralbastante fidedigna. La comparación de losresultados de una regresión econométrica enla que se incluye como variable dependienteun índice de siniestralidad laboral global conlos de otra regresión en la que la variabledependiente es un índice de siniestralidad deaccidentes fatales arrojará luz sobre la cues-tión que se investiga en el presente trabajo.Los detalles de este procedimiento se expli-can más adelante.

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5 Una explicación vinculada con esta es que en lasfases alcistas del ciclo aumenta la cantidad de trabajoextraordinario que desarrollan los trabajadores, lo quecausa fatiga e incrementa la probabilidad de ocurrenciade los accidentes. Un trabajo que �desde la perspectivade las relaciones laborales� establece una relación direc-ta entre la siniestralidad laboral y el trabajo extraordina-rio es SCHUSTER y RHODES (1985).

6 No obstante, hay que señalar que ya en el trabajoseminal de KOSSORIS (1938) se encuentran indicios deesta explicación.

7 No sólo en la literatura económica, sino tambiénen la sociológica. Una muestra de este tipo de trabajoses NICHOLS (1994).

En las ecuaciones (1) y (2), i (que se mueveen el rango de 1 a 50) se refiere a las observa-ciones de sección transversal y t se refiere a ladimensión temporal del modelo (que abarcadesde 1989 hasta 2001). En la ecuación (1),a(i,t) hace referencia al índice de incidenciasegún se define en la Estadística de Acciden-tes de Trabajo (EAT) del Ministerio de Traba-jo (y será denominado en la tabla de resulta-dos como II). Esto es, como el cociente entrelos accidentes y los trabajadores multiplicadopor mil9. Hay que notar que el concepto �tra-bajadores� en esta encuesta se refiere a losafiliados con la contingencia de accidentescubierta. En el año 1988 se produce un impor-tante cambio metodológico en la EAT. Estoproduce una ruptura metodológica de lasseries de datos y por este motivo se ha decidi-

do iniciar en ese momento el periodo mues-tral.

La variable u(i,t) se refiere a la tasa de des-empleo anual de cada provincia y se denomi-nara DESEM en la tabla de resultados. Estavariable es el indicador del ciclo económicoque utilizamos en este trabajo. La fuente deinformación utilizada para esta variable (aligual que para el resto de variables de con-trol) es la Encuesta de Población Activa(EPA). Debido al cambio metodológico que ladefinición de desempleado ha experimentadoen la EPA a partir del año 2002, nuestroperiodo muestral debe finalizar en el año2001 para tener una serie homogénea delciclo económico. Además la variable se intro-duce en la regresión en forma logarítmica.Como la variable dependiente también estáexpresada en logaritmos naturales, la esti-mación de b1 se interpreta como una elastici-dad. Esta especificación econométrica �quees común a la ecuación (2)� permite una com-paración directa entre las estimaciones de b1

en la ecuación (1) y de c1 en la ecuación (2).

También se incluye en las regresiones unvector XK(i,t) de variables de control (todasellas en forma logarítmica). Dentro de este

ESPECIFICACIÓN ECONOMÉTRICA

Para obtener las conclusiones de estainvestigación se lleva a cabo un análisis deregresión con datos con estructura de pool opanel. Se toman como unidades de seccióntransversal las cincuenta provincias de Espa-ña (excluidas las ciudades de Ceuta y Melilla)a lo largo de un periodo muestral que, como sejustificará más adelante, va desde el año1989 hasta el 20018.

Debido a que nuestro objetivo es estudiarel comportamiento cíclico de la siniestralidadlaboral, se especifica una regresión economé-trica en la que la variable dependiente es uníndice de siniestralidad laboral, mientras quecomo variable explicativa �junto con otrasvariables de control� se incluye una variableindicadora del ciclo económico. Siendo másprecisos se plantean los siguientes modelosde regresión:



8 Se dispone de datos desde 1988, sin embargocomo se explicará más adelante se pierde una observa-ción por motivos econométricos.

9 En los primeros años de la muestra, el Ministeriode Trabajo expresaba esta tasa en tantos por 1.000 y enlos últimos años de la muestra en tantos por 100.000. Eneste trabajo todos los datos han sido utilizados en tantospor 1.000. No obstante, la escala del índice no es rele-vante puesto que lo que se estima en el trabajo econo-métrico son elasticidades.

( )[ ] ( ) ( )[ ] ( )

)

) (1)

(2)

( t,ivT·bt,iX·bt,iu·lnbibt,ialn 6

5

2KKK10 ++++= ∑

=

( )[ ] ( ) ( )[ ] ( ) ( t,iwT·ct,iX·ct,iu·lncict,iamln 6

5

2KKK10 ++++= ∑

=

vector se encuentran variables que frecuente-mente se han utilizado en la literatura y queademás se encuentran disponibles para ladesagregación provincial de los datos que seha adoptado en este trabajo. También hayque señalar que la fuente de todas las varia-bles de control que se describen a continua-ción es la EPA.

La primera variable de control utilizada esla denominada JOVEN, que se define como elporcentaje de activos laborales con veinticua-tro años o menos dentro de la población acti-va. La inclusión de este indicador se justificaporque se ha establecido con frecuencia quelos más jóvenes �debido a su relativa inexpe-riencia en el puesto de trabajo� presentanintrínsecamente un mayor riesgo laboral.Lógicamente el signo esperado que debeacompañar al coeficiente estimado ligado aesta variable es positivo.

La segunda variable se denomina MA-YOR. Es el porcentaje de activos laborales decincuenta y cinco años y más dentro de lapoblación activa. Teóricamente la poblaciónde mayor edad se considera más experta yhabituada a las tareas laborales que desarro-lla lo que la hace menos susceptible de sufrirun accidente laboral. Por lo tanto, se esperauna relación inversa con la variable depen-diente10.

En tercer lugar, también se tiene en cuen-ta el efecto de la composición de la poblaciónactiva según género. Para ello se incluye en laregresión la variable MUJER, que recoge elporcentaje de mujeres dentro de la poblaciónactiva. El efecto de esta variable sobre la

siniestralidad laboral no es claro, dependeráde si el trabajo femenino �por diferentesmotivos� inherentemente conlleva un mayoro menor riesgo laboral. En el trabajo clásicode Oi (1974) ya se apunta esta ambigüedad,no pudiéndose establecer el signo de lainfluencia de esta variable si se controla ade-cuadamente por la ocupación de los trabaja-dores. Tampoco desde un punto de vistaempírico la literatura ha establecido un signoclaro para esta variable11. Simplemente amodo de ejemplo, los trabajos de Fortin yLanoie (1992) y Lanoie (1992a) encuentranindicios de una relación positiva, pero losresultados no son demasiado concluyentes12.En sentido opuesto, en los trabajos de Viscusi(1979 y 1986), se estima una relación negati-va entre el porcentaje de mujeres trabajado-ras y tres indicadores de la siniestralidadlaboral aunque la significación estadística noes muy alta en el segundo de ellos13. Tambiénen Lanoie (1992b) se estima una relaciónnegativa entre el riesgo laboral y la propor-ción de mujeres empleadas en las industriasque se analizan en dicho trabajo.

También es habitual en la literatura queutiliza como variable dependiente los índices

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10 La inclusión en las regresiones de variables simila-res a JOVEN y MAYOR ha sido muy común en la litera-tura sobre el tema. A modo de ejemplo, pueden consul-tarse los trabajos de VISCUSI (1979), FORTIN y LANOIE

(1992) o LANOIE (1992a y 1992b). En el trabajo de RUSER

(1985) se incluye una variable que pretende recoger la�experiencia potencial’ de los trabajadores, pero que alfin y al cabo es una medida de la edad media de la fuer-za laboral.

11 En el trabajo de BARTEL y THOMAS (1985) �en elcual se estima un sistema de tres ecuaciones� se encuen-tra una significativa relación positiva entre el porcentajede trabajadores masculinos y la variable que utilizanpara medir los riesgos laborales. No obstante, los resul-tados obtenidos no son estrictamente comparables a losdel presente trabajo puesto que su variable dependien-te mezcla la frecuencia de los accidentes con la severi-dad de los mismos y nuestra variable dependiente úni-camente mide la frecuencia.

12 La relación positiva estimada no llega a ser esta-dísticamente significativa a un nivel del 10%, aunque sesitúa muy cerca de dicho nivel de significación.

13 De hecho, en el caso del primer indicador �quehace referencia a la totalidad de los accidentes� la signi-ficación de la variable es totalmente nula (el t-ratio envalor absoluto es 0,3). En el caso de los otros dos indica-dores �referidos a los accidentes con al menos un día debaja laboral y al número de días perdidos� la significa-ción es más alta (t-ratios en valor absoluto en torno a 1,6en ambos casos) aunque sin llegar a los niveles conven-cionales.

de siniestralidad de Estados o regiones �enlugar de índices de industrias o ramas de acti-vidad� incluir alguna variable que controle sila fuerza de trabajo se ocupa en actividadesmás o menos arriesgadas (consúltese, porejemplo, Butler y Worrall, 1983). Debido a quelos datos utilizados son provinciales, no esposible utilizar una desagregación industrialmuy detallada por un problema evidente delimitación de datos. No obstante, el número detrabajadores en la industria de la construcciónsi posee una entidad suficiente en las provin-cias españolas. Esta industria ha experimen-tado una considerable expansión en el periodomuestral considerado y además se encuentraentre las que sufren una mayor siniestralidadlaboral. En la regresión se incluye la variableCONSTRUC, que representa el porcentaje deactivos laborales en la construcción dentro dela fuerza de trabajo. Lógicamente se espera unsigno positivo para esta variable.

La ecuación (2) se especifica de una mane-ra análoga a la ecuación (1). La única dife-rencia se encuentra en la variable depen-diente, am(i,t) (denominada IIM en la tablade resultados), que se refiere al índice deincidencia para los accidentes mortales14. Enambas ecuaciones se incluye una tendencialineal para capturar los cambios secularesque se hayan ido produciendo a lo largo deltiempo y que son difíciles de recoger conotras variables, como por ejemplo los cam-bios en la legislación sobre accidentes labora-les o la introducción de maquinaria o proce-dimientos más seguros. Los términos v(i,t) yw(i,t) son simplemente dos errores aleatoriosindependientes e idénticamente distribui-dos. En el cuadro 1, se muestran los princi-pales estadísticos descriptivos de las varia-bles utilizadas en el trabajo empírico de estainvestigación.



14 En el caso de los accidentes mortales, el índice deincidencia se define como el número de accidentes porcada cien mil afiliados con la contingencia de accidentescubierta.

CUADRO 1. ESTADÍSTICOS PRESCRIPTIVOS

Nota: Los estadísticos se refieren a los niveles de las variables, aunque en las regresiones, todas las variables se ex-presan en logaritmos naturales.

Las ecuaciones (3) y (4) se estiman comoun pool de datos con efectos fijos. De esta for-ma se establece un control sobre las diferen-cias existentes en la siniestralidad de las pro-vincias debidas a factores específicos de cadauna de ellas tal y como la estructura sectorial�que puede generar mayores o menores ries-gos laborales� en la que se emplea la mano deobra. Para comprobar si los resultados obte-nidos son robustos, se han estimado las ecua-ciones (3) y (4) con varios procedimientos. Seestiman (3) y (4) a través de la técnica deMínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) y deMínimos Cuadrados Generalizados (MCG)con ponderaciones de sección transversal.Además de la inspección de los residuos seestablece que éstos pueden seguir un procesoautorregresivo de orden 1 �AR(1)� en el casode la ecuación (3), pero es menos evidente laautocorrelación de los residuos en la ecuación(4). Por esta razón, se estiman (3) y (4) de dosformas: incluyendo un esquema AR(1) y sinincluirlo. Como consecuencia es obtienen cua-tro especificaciones econométricas que hemosdenominado modelos I, II, III y IV. De formaabreviada: el modelo I se estima por MCO ysin AR(1); el modelo II por MCO e incluyendoAR(1); el modelo III por MCG y sin AR(1) y elmodelo IV por MCG y con AR(1).

RESULTADOS

Los resultados de las estimaciones se pre-sentan en el cuadro 2. En la parte superior de

dicho cuadro, se muestra la estimación de laecuación (3) para cada uno de los cuatromodelos econométricos descritos en la secciónanterior. En la parte inferior del cuadro 2, semuestran los resultados de la estimación dela ecuación (4). Comenzaremos analizandobrevemente los resultados obtenidos para lasvariables de control y concluiremos estudian-do con algo más de detalle los resultados rela-tivos a la tasa de desempleo, puesto que elanálisis de esta variable es el objetivo últimode este trabajo.

El signo asociado a la variable JOVEN esel esperado: cuanto mayor es el número detrabajadores jóvenes dentro de la fuerza labo-ral, se observa una mayor siniestralidadlaboral. No obstante, se comprueba que lavariable es mucho más significativa estadís-ticamente para explicar la siniestralidad glo-bal que para explicar la siniestralidad en elcaso de los accidentes fatales. Así, en los cua-tro modelos de la ecuación (3) esta variable essignificativa a un nivel del 1%, mientras queen la ecuación (4) solamente se muestra sig-nificativa �a un nivel del 10% en el modeloIV. También hay que decir que las especifica-ciones de los modelos III y IV son las más ade-cuadas para la ecuación (4) debido a la impor-tancia de la presencia de heteroscedasticidadde sección transversal en esta ecuación, y esen estas especificaciones donde la variableJOVEN se muestra estadísticamente mássignificativa.

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Tras lo explicado más arriba, las ecuacio-nes (1) y (2) se pueden escribir de forma más

precisa como las ecuaciones (3) y (4) respecti-vamente:

( ) ( ) ( ) ( )( ) ( ) ( )

( ) ( )t,ivtTENDENCIA·b

t,iCONSTRUC·lnbt,iMUJER·lnbt,iMAYOR·lnb

t,iJOVEN·lnbt,iDESEM·lnbibt,iIIln

6

543

210

++

+++

++=

(3)

( ) ( ) ( ) ( )( ) ( ) ( )

( ) ( )t,iwtTENDENCIA·c

t,iCONSTRUC·lnct,iMUJER·lnct,iMAYOR·lnc

t,iJOVEN·lnct,iDESEM·lncict,iIIMln

6

543

210

++

+++

++=

(4)

La variable MAYOR presenta un signonegativo como se esperaba. Se comprueba,por tanto, que la mano de obra experimenta-da sufre menos accidentes laborales. La sig-nificación de esta variable cambia de unaespecificación a otra, pero en general se

muestra bastante significativa en las dosecuaciones estimadas. En el caso de la ecua-ción (3), se muestra especialmente significa-tiva para las especificaciones de los modelosIII y IV, aunque en el caso del modelo I sunivel de significación es igualmente elevado.



CUADRO 2. RESULTADOS DE LAS ESTIMACIONES

Notas: t- ratios entre paréntesis. Los resultados se han calculado utilizando desviaciones típicas heteroscedástica-mente consistentes (White, 1980). *Significativo al 10%. **Significativo al 5%. ***Significativo al 1%. No se presentanlas estimaciones de los efectos fijos.

En el caso de la ecuación (4), esta variabletambién se muestra bastante significativa.Además ha de notarse, que las elasticidadesestimadas en el caso de la ecuación (4) seencuentran �en valor absoluto� en el rangocomprendido entre 0,20 y 0,33 y son consis-tentemente mayores que las estimadas en laecuación (3). Esto implica que una mano deobra más experimentada reduce más, en tér-minos relativos, la siniestralidad fatal que lasiniestralidad total.

Como se explicó en una sección anterior, lavariable MUJER no tenía un signo esperadoclaro. En nuestros resultados parece apun-tarse una relación positiva entre esta varia-ble y la siniestralidad laboral, tal y comosucede en los trabajos de Fortin y Lanoie(1992) y Lanoie (1992a). Sin embargo, ennuestras regresiones, esta variable se mues-tra más significativa, en términos generales,que en los citados trabajos. Esto es especial-mente cierto en el caso de la ecuación (4), loque junto a las altas elásticidades allí estima-das para esta variable, se muestra como uninteresante punto de partida para una inves-tigación ulterior.

El estudio de la variable CONSTRUC esmuy interesante. En la discusión teórica seestableció que su signo esperado era positivo.Como se puede comprobar, alguna de las esti-maciones de la ecuación (3) asocian a estavariable un signo negativo. No obstante, seobserva que no se alcanzan los niveles de sig-nificación habituales, por lo que se debe con-cluir �para todas las especificaciones de laecuación (3)� que el efecto de esta variablesobre la variable dependiente es nulo. Enotras palabras: la mayor o menor concentra-ción de trabajadores en el sector de la cons-trucción no afecta a la siniestralidad total.Sin embargo, si volvemos la vista sobre losresultados de la estimación de la ecuación (4),el panorama no puede ser más diferente: lavariable CONSTRUC se muestra muy signi-ficativa (y con el signo esperado) para expli-car los cambios en la siniestralidad fatal. Elrango de las elasticidades estimadas en este

último caso va desde 0,14 a 0,31. Esto pareceindicar que la gravedad de los accidentes enla industria de la construcción es muy eleva-da, lo que provoca un efecto sensible en losíndices de accidentes laborales fatales; sinembargo, el grueso de los accidentes leves15

(que son los que dominan ampliamente laevolución de los índices de incidencia totales)no se ve muy afectado por los aumentos oreducciones de la mano de obra que trabajaen el sector de la construcción.

También se puede apreciar en el cuadro 2la diferente evolución secular del índice deincidencia global y del índice de incidencia delos accidentes mortales. Así, la estimaciónpositiva del parámetro b6 �asociado a la ten-dencia temporal� presenta un valor consis-tentemente positivo y estadísticamente muysignificativo. Por el contrario, la estimaciónde c6 (también muy significativa estadística-mente) revela una tendencia negativa en elcaso de la siniestralidad mortal. Una explica-ción tentativa de este resultado es que lasrelaciones laborales están cambiando de for-ma que el riesgo de un siniestro mortal cadavez es menor y, al mismo tiempo, accidentesleves que antes no se computaban estadísti-camente se van reflejando en las fuentes deinformación, posiblemente por un cambio deactitud de los agentes económicos que operanen el mercado de trabajo (empleadores yempleados) motivado por el cambio en dichasrelaciones laborales o en la propia legislaciónvigente.

Como ya se ha apuntado con anterioridad,el análisis del efecto de la tasa de desempleosobre los riesgos laborales es el objetivo cen-tral de esta investigación. La tasa de desem-pleo se revela como la variable más significa-

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15 Ha de tenerse en cuenta que la mayor parte de losaccidentes laborales con baja en jornada de trabajo soncalificados como «leves». Como dato ilustrativo, en elaño 2002, el 98,6% de los accidentes laborales con bajaen jornada de trabajo pertenecieron a la categoría«leves», el 1,3% a la categoría «graves» y solamente el0,1% a la categoría «mortales».

tiva estadísticamente en la estimación de laecuación (3), presentando t-ratios de dos dígi-tos en las cuatro especificaciones econométri-cas. El signo estimado es negativo, lo quecorrobora el comportamiento procíclico de lasiniestralidad laboral, apuntado ya en la lite-ratura sobre el tema.

Un resultado más relevante se encuentraen la estimación de la variable DESEM en laecuación (4). Como se comprueba en el cuadro2, esta variable presenta también un signoestimado negativo y, lo que es más importan-te, muy significativo estadísticamente. Estehecho es el más importante para los fines deeste trabajo. En la investigación de Boone yvan Ours (2002) se concluye que no existe uncomportamiento procíclico de la siniestrali-dad laboral mortal, dado que en sus regresio-nes la tasa de desempleo no se muestra esta-dísticamente significativa16.

A partir de semejante constatación, estosautores afirman que el comportamiento cícli-co observado en las tasas de siniestralidadglobales es un puro efecto estadístico asocia-do al comportamiento fundamentalmente de

los trabajadores a lo largo del ciclo económico,tal y como se ha explicado en el apartado deconsideraciones teóricas de este trabajo. Estotambién significa que los riesgos laborales nose alteran a lo largo del ciclo económico.¿Podemos llegar a la misma conclusión a par-tir de los resultados del presente trabajo?Claramente no. Aquí se ha encontrado evi-dencia empírica muy importante del compor-tamiento procíclico de la siniestralidad fataly, por lo tanto, del comportamiento procíclicode los riesgos laborales. ¿Significa esto que noexiste ningún �efecto informe� en las fuentesde información sobre siniestralidad laboralespañolas? Para responder a esta cuestión esnecesario profundizar algo más en las esti-maciones mostradas en el cuadro 2. Por estemotivo, en el cuadro 3, se presentan las elas-ticidades estimadas para las ecuaciones (3) y(4) y para las cuatro especificaciones econo-métricas. Además se incluye una columnaadicional con la media aritmética de las elas-ticidades, así como una fila adicional quemuestra la diferencia entre la elasticidad dela ecuación (3) y la (4) y otra fila con el ratioentre ambas elasticidades estimadas.



16 Este resultado puede venir motivado por la pre-sencia en sus regresiones de otras variables también muycíclicas �como la tasa de empleo y las horas trabajadas�lo que puede provocar un problema de multicolineali-dad imperfecta que haga perder significación a la tasa dedesempleo como indicador del ciclo.

CUADRO 3. ESTIMACIONES DE LA ELASTICIDAD CÍCLICA Y RELACIONESENTRE ELLAS

Lo primero que llama la atención en el cua-dro 3 es que la elasticidad cíclica estimada enla ecuación (3) (esto es, el coeficiente b1) essiempre mayor que su análoga de la ecuación(4) (esto es, el coeficiente c1). La diferencia va�en valor absoluto� desde las cinco centési-mas hasta las doce centésimas, lo que, tenien-

do en cuenta el orden de magnitud de laselasticidades estimadas, supone una elasti-cidad sensiblemente mayor para la ecuación(3) que para la ecuación (4). Para compren-der mejor la diferencia relativa entre laselasticidades estimadas se puede observarla última línea del cuadro 3. A partir de talobservación, se puede afirmar que el pará-metro b1 es entre 1,2 y 1,6 veces superior alparámetro c1.

Esta mayor elasticidad cíclica de la sinies-tralidad global podría estar indicando que, apesar de que los riesgos laborales se han com-probado procíclicos, existe, adicionalmente,un comportamiento de los trabajadores queaumenta el registro estadístico de los acci-dentes �obviamente no mortales� en las fasesexpansivas del ciclo y lo reduce en las recesio-nes económicas. En otras palabras, se apre-cian indicios de la existencia del �efecto infor-me� explicado más arriba.

Debido a que ésta es una cuestión impor-tante dentro del ámbito de este trabajo se haanalizado si la diferencia de elasticidadesestimada es estadísticamente significativa o,por el contrario, no se puede afirmar, utili-zando criterios estadísticos, que las elastici-dades sean diferentes. Con este fin, se volvie-ron a estimar las ecuaciones (3) y (4) en forma

de sistema17 y se planteó una batería de testsde Wald. Como se muestra en el cuadro 4, seplanteó en primer lugar la hipótesis nula deigualdad de coeficientes entre b1 y c1, nopudiéndose aceptar en las dos últimas especi-ficaciones econométricas (las más fiablescomo ya se ha explicado más arriba). Luego seplantean sucesivamente las hipótesis de queb1 es mayor que c1 en proporciones que vandesde 1,5 hasta 2,5. Aunque los resultadosvarían de una especificación econométrica aotra, se pueden obtener dos regularidadesempíricas evidentes. En primer lugar, y comoya ha sido apuntado, no se pueden considerarlas elasticidades cíclicas de las ecuaciones (3)y (4) de la misma magnitud. En segundolugar, la elasticidad de la ecuación (3) esmayor que la de la ecuación (4). Además, sitomamos los resultados de los modelos III yIV como los más verosímiles �dado que sonlos mejores desde el punto de vista de la bon-dad del ajuste� se puede precisar más y sepuede afirmar que el parámetro b1 es entre1,5 y 2 veces mayor que c1. Esta mayor oscila-

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17 Los coeficientes obtenidos en esta nueva estima-ción son idénticos a los presentados en el cuadro 3 y lost-ratios asociados cambian solo ligeramente con respec-to a la estimación inicial, por lo que parecía redundantevolver a incluir los resultados.

CUADRO 4. RESULTADO DE LOS TEST DE WALD

ción cíclica de la siniestralidad laboral globalen comparación con la siniestralidad laboralfatal puede interpretarse como una pruebaque indica la existencia de un �efecto informe�en las estadísticas sobre siniestralidad labo-ral.

CONCLUSIONES

El objetivo de este trabajo es investigar laevolución cíclica de los indicadores de lasiniestralidad laboral en España y determi-nar si las oscilaciones observadas en ellos tie-nen una causa real o simplemente varían porcambios en el comportamiento informador delos trabajadores a lo largo del ciclo económico.Así, este trabajo estudia si las conclusionesobtenidas por Boone y van Ours (2002) parauna muestra de países de la OCDE son apli-cables también a una muestra de provinciasespañolas. Estos autores afirman �de formabastante concluyente� que la correlaciónpositiva entre el ciclo y la siniestralidad es unfenómeno espurio. Esta conclusión es impor-tante desde el punto de vista de la políticaeconómica puesto que implica que no sonnecesarias medidas extraordinarias de pro-tección de riesgos laborales en las fases alcis-tas del ciclo económico.

Los resultados de este trabajo, sin embar-go, no confirman esta observación empírica.El hecho de que la tasa de desempleo (obvia-mente con signo estimado negativo) se mues-tre estadísticamente muy significativa paraexplicar no solamente los cambios en los índi-ces de siniestralidad global sino también, yparticularmente, los indicadores de acciden-tes laborales mortales, es una prueba de quelos riesgos laborales varían procíclicamente.Esto quiere decir que en las fases expansivasson necesarias medidas adicionales de políti-ca económica de protección de riesgos en eltrabajo.

Lo anterior no significa, empero, que noexista ninguna evidencia de �efecto informe�en las estadísticas españolas. En este trabajo

se lleva a cabo un test estadístico sobre estacuestión y se alcanza la conclusión que laelasticidad cíclica de la siniestralidad en elpuesto de trabajo total se cuantifica entre 1,5y 2 veces mayor que la de la siniestralidadlaboral mortal. Esto parece indicar que ade-más de la oscilación cíclica de los riesgos labo-rales constatada, los trabajadores tienden ainformar más accidentes �verosímilmente decarácter leve� en las expansiones económicasy menos en las fases de recesión.

BIBLIOGRAFÍA

ALBERT, C. y MALO, M. A. (1995), «Diferencias sala-riales y valoración de la vida humana en Espa-ña», Moneda y Crédito, 201, 87-125.

AMUEDO, C. (2002), «Work safety in the context oftemporary employment: the Spanish experien-ce», Industrial and Labor Relations Review,55(2), 262-272.

BARTEL A. y THOMAS, L. G. (1985), «Direct and indi-rect effects of regulation: A new look at OSHA�simpact», Journal of Law and Economics, 28, 1-25.

BOONE J. y VAN OURS, J. C (2002), «Cyclical fluc-tuations in workplace accidents», CEPR Discus-sion Paper Series, 3655.

BUTLER, R. J. y WORRALL, J. D. (1983), «Workers'compensation: benefit and injury claims ratesin the seventies», Review of Economics and Sta-tistics, 65, 580-589.

CC.OO. (2004), «Aproximación a los costes de lasiniestralidad laboral en España», Informe de laSecretaria Confederal de Medio Ambiente ySalud Laboral.

CHELIUS, J.R. (1982), «The influence of workers'compensation on safety incentives», Industrialand Labor Relations Review, 35(2), 235-242.

CURINGTON, W. P. (1986), «Safety regulation andworkplace injuries», Southern Economic Jour-nal, 53, 51-72.

FAIRRIS, D. (1998), «Institutional change in shop-floor governance and the trajectory of postwarinjury rates in U.S. manufacturing, 1946-1970»,Industrial and Labor Relations Review, 51(2),187-203.



FORTIN, B. y LANOIE, P. (1992), «Substitution bet-ween unemployment insurance and workerscompensation. An analysis applied to the risk ofworkplace accidents», Journal of Public Econo-mics, 49, 287-312.

� (1998), «Effects of workers' compensation: asurvey», CIRANO papers, 98s-04.

GUADALUPE, M. (2003), «The hidden cost of fixedterm contracts: the impact on work accidents»,Labour Economics, 10, 339-357.

HERNANZ, V. y TOHARIA, L. (2004), «Do temporarycontracts increase work accidents? A microeco-nometric comparison between Italy and Spain»,FEDEA DT, 2004-02.

HOKKANEN, J. (1998), «Procyclical labour producti-vity, labour effort and technology shocks: astudy of injury rates in Swedish manufactu-ring 1970-1992», Working Paper Uppsala Uni-versity, 21.

KOSSORIS, M. (1938), «Industrial injuries and thebusiness cycle», Monthly Labor Review, March,579-594.

� (1943), «Changes in injury frequency rates andunemployment in manufacturing, 1936-41»,Monthly Labor Review, May, 949-954.

LANOIE, P. (1992a), «Safety regulation and the riskof workplace accidents in Quebec», SouthernEconomic Journal, 58, 950-965.

� (1992b), «The impact of occupational safety andhealth regulation on the risk of workplace acci-dents. Quebec, 1983-87», The Journal ofHuman Resources, 27, 643-660.

NICHOLS, T. (1994), «Problems in monitoring thesafety performance of British manufacturing atthe end of the twentieth century», The Sociolo-gical Review, 42(1), 104-110.

OI, W. Y. (1974), «On the economics of industrialsafety», Law and Contemporary Problems,38(4), 669-699.

RUSER, J. W. (1985), «Workers' compensation insu-rance, experience-rating, and occupational inju-ries», Rand Journal of Economics, 16(4), 487-503.

SCHUSTER, M. y RHODES, S. (1985), «The impact ofovertime work on industrial accident rates»,Industrial Relations, 24(2), 234-246.

SHAPIRO, S. A. (2000), «Occupational safety andhealth regulation», Encyclopedia of Law andEconomics, Cheltenham, Edward Elgar, 5540,596-625.

SHEA, J. (1990), «Accident rates, labor effort andthe business cycle», SSRI Working Paper, Uni-versity of Wisnconsin, Madison, 9028.

VISCUSI, W. K. (1979), «The impact of occupationalsafety and health regulation», Bell Journal ofEconomics, 10(1), 117-140.

� (1986), «The impact of occupational safety andhealth regulation, 1973-1983», Rand Journal ofEconomics, 17(4), 567-580.

� (1993), «The value of risks to life and health»,Journal of Economic Literature, 31, 1912-1946.

WHITE, H. (1980), «A heteroskedasticity-consistentcovariance matrix and a direct test for heteros-kedasticity», Econometrica, 48, 817-838.

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RESUMEN El propósito de esta investigación es analizar las variaciones cíclicas de los índices desiniestralidad laboral en España y determinar si las oscilaciones observadas en ellos tie-nen una causa real o simplemente varían por modificaciones en el comportamiento infor-mador de los trabajadores a lo largo del ciclo económico. En el trabajo de Boone y van Ours(2002), elaborado con datos de países de la OCDE, se concluye que la correlación positivaobservada entre el ciclo económico y la siniestralidad laboral es un fenómeno espurio. Estoimplica, desde una óptica de política económica, que en las fases expansivas no son nece-sarias medidas adicionales de protección de riesgos en el trabajo. Los resultados obtenidosen este trabajo no confirman semejante afirmación, sino que se encuentra evidencia de quelos riesgos laborales presentan un comportamiento procíclico, por lo que medidas extraor-dinarias de protección de riesgos en el trabajo son requeridas en las fases de expansióneconómica. No obstante también se encuentra evidencia de que los trabajadores son máspropensos a informar accidentes laborales - verosímilmente de carácter leve - en la partealta de los ciclos económicos y menos en las fases recesivas.

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