Per quins set sous la mitjana està de moda ?

29 juny 2012

Aquesta setmana l’INE ha publicat els resultats provisionals sobre l’enquesta d’estructura salarial de 2010. Per a mostrar quin és el valor al voltant del qual es distribueixen els salaris més habituals, és bo informar-ne mitjançant els indicadors més habituals, no només la mitjana aritmètica o valor mitjà, sinó també la mediana i la moda:

- El salari mitjà brut anual a Espanya en 2010 va ser de 22.790,20 €.

- La mediana va ser de 19.017,09 €. El valor de la mediana ens indica el salari, si els ordenéssim tots, que divideix els perceptors en dos grups, en un grup el 50% percep més que el citat salari i en l’altre el 50% percep menys. Com a “representant” del valor central, la mediana pot ser més interessant perquè els salaris extrems eleven la mitjana, distorsionant la percepció del que serien els “valors centrals” o “valors més habituals”. Dóna més informació de com es distribueixen els salaris.

- La moda o valor més freqüent, en aquest cas salari més freqüent, va ser de 16.489,96 €. Donat el nombre de salaris analitzats i la distribució d’aquests, aquest és un indicador molt vàlid per representar el valor central.

Una aportació d’aquesta enquesta és que no només es proporcionen valors de salari mitjà sinó també de la seva distribució, i en conseqüència, permet l’estudi de la desigualtat dels salaris. A la darrera taula es mostra una anàlisi sobre la distribució.

Les dades següents sobre salaris bruts anuals els hem acolorit segons la següent escala de colors, des del vermell quan són iguals o inferiors al Salari Mínim Interprofessional (SMI), que va ser de 8.866,20€ en 2010, el groc quan és el doble del SMI, i fins al verd quan és el triple del SMI o més.

És sabut que a més nivell acadèmic més alt el salari mitjà (vegeu primera taula), i que és més alt entre els homes que entre les dones per a cada nivell acadèmic. Això ens diu poc sobre la distribució de salaris, no ens indica res sobre quants vermells (SMI) hi pot haver.

Nota: Fer clic a les taules per visualitzar millor.

De la mateixa manera les dues següents taules sobre salaris mitjans, l’una relativa als grups principals d’ocupació i l’altra sobre les seccions d’activitat econòmica.

La informació sobre la distribució dels salaris, però, és un complement fonamental d’aquesta enquesta, demandat des de fa molt per analistes i usuaris en general. La normativa europea sobre enquestes de treball a la UE indica des de 2009 que cal tenir en compte la distribució de les variables (expressant-se en forma de decils, quartils, medianes).

Pel càlcul dels decils salarials s’ordenen tots els assalariats segons la quantia de salari percebut, i es divideixen en 10 grups iguals, és a dir, amb el 10% dels salaris en cada grup. El primer decil salarial correspon al primer grup (1r decil o percentil 10, segons diverses denominacions), és a dir, correspon al 10% amb menors salaris; i el segon decil al 10% següent; així fins arribar al darrer decil (percentil 90) , el 10% de treballadors amb més ingressos.

En relació als quartils, el primer (o inferior) correspondria al salari per sota el qual hi hauria el 25% dels assalariats. El segon quartil (o mediana) correspondria a la xifra per sobre la qual hi ha el 50% d’assalariats, de la que ja hem fet esment al començament. El tercer quartil (o superior) és la xifra de salari per sobre el qual hi ha el 25% de salaris més alts.

Així doncs a la següent taula, més enllà de la mitjana o valor mitjà (primer columna) és interessant veure les xifres per sota (o per sobre) les quals hi ha el 10% dels perceptors de salaris. Això a més de les comparacions per gènere i per CCAA que se’n poden extreure.

Val a dir que en aquests primers resultats de l’enquesta inclouen conjuntament les ocupacions de jornada complerta i parcial, raó per la qual es poden observar salaris per sota els 8.866,20 €, quantia del SMI de 2010.

En definitiva, utilitzar només la mitjana per mostrar el nivell de salaris d’un país, sense complementar la informació amb indicadors com la mediana (i els quartils i/o decils) i la moda, ja està més que demodé.

Observatori Econòmic i Social

Fundació Barberà Promoció. Ajuntament de Barberà del Vallès


Naixement de dades, dades de naixements

20 abril 2012

El passat desembre l’Idescat va donar a llum noves dades sobre moviment natural de la població incorporant informació  afegida sobre els naixements de persones en els municipis de 5.000 i més habitants. Les dades, disponibles des del 2007,  permeten l’anàlisi de la natalitat segons algunes característiques de la mare i del pare: nivell d’instrucció, professió, nacionalitat, situació de convivència i relació amb l’activitat.

Aquestes estadístiques recullen les xifres municipals dels naixements i les seves característiques, i completen, juntament amb els matrimonis i les defuncions, les dades bàsiques del moviment natural de la població de Catalunya.

Les estadístiques de moviment natural de la població tenen com a font les declaracions fetes en el moment de la inscripció d’un naixement, matrimoni o defunció en el registre civil, que obliga també a emplenar una butlleta estadística del fet. Les dades presentades fan referència exclusivament a inscripcions registrades a Catalunya de persones que hi resideixen.

Presentem a tall d’exemple un indicador, el percentatge de naixements de mare estrangera (independentment de la nacionalitat del pare),  derivat d’una de les variables recentment publicades. No inclou els naixements de mare espanyola i pare estranger.

Naixements de mare estrangera (%). Municipis de Barcelona província més grans de 20.000 habitants. 2010

Font: Idescat

A Catalunya en el 2010 el 29.0% de naixements van ser de mare estrangera. En un interval de +- 2,5 punts percentuals respecte la mitjana de Catalunya trobem municipis com Vilanova i la Geltrú, 26.7%, Terrassa, 28.7%, o Barcelona, 30.8%.

Just per sobre, en el següent interval trobem, per exemple, Mataró, 32.1%, Granollers, 34.8%, i Manresa, 36.2%, i en el següent, Vilafranca del Penedès, 36.9%.

A distància es situen Santa Coloma de Gramenet, 45.9% i Vic, 51.2%. Manlleu, 53.5%, que no apareix al mapa, té el percentatge més alt de la província de Barcelona, sempre parlant dels municipis més grans de 20.000 habitants.

Municipis d’altres províncies com Girona, 32.4%, Tarragona, 33.0%, Lleida, 36.1%, o Reus, 37.1%, tenen valors per sobre la mitjana de Catalunya, en un interval de 10 punts percentuals. Per sobre del darrer valor esmentat hi ha vuit municipis, set dels quals de la província de Girona, i quatre dels quals superen el 50.0%.

Just per sota la mitjana de Catalunya, centrant-nos en els municipis de la Xarxa El Perfil de Ciutat, hi ha Terrassa, com hem fet esment amb el 28.7%. En l’interval inferior es situen Rubí, 25.4%, i Sabadell, 23.3%, i a distància Barberà del Vallès, 13.8%.

Els municipis més grans de 20.000 habitants amb un percentatge menor de naixements de mare estrangera són Molins de Rei, 10.4%, i Castellar del Vallès, 7.2%.

Aquest indicador pot ser d’interès alhora de planificar les polítiques d’educació, entre altres, i en especial les d’educació infantil.

Obseratori econòmic i social

Fundació Barberà Promoció. Ajuntament de Barberà del Vallès


Ocupació i atur, 2011 en un cop d’ull

24 febrer 2012

Tot just fa un any en aquest mateix bloc fèiem un cop d’ull a l’evolució de l’ocupació i l’atur en els dos anys precedents, 2009 i 2010.

En 2010, a Catalunya s’observava com l’ocupació en termes d’afiliats, assalariats i autònoms, havia disminuït, -0,8%, mentre l’atur registrat havia augmentat lleugerament, +0,2%. Els municipis de la Xarxa El Perfil de Ciutat havien tingut un comportament similar al voltant de la mitjana catalana en termes d’ocupació afiliada localitzada al municipi. Nou dels deu municipis s’havien mogut entre el -0,5% i el -1,7%, i el que sortia d’aquest interval era degut a una “disminució estadística”, no real (canvi de municipi on es registrava/en empresa/es, sense canvi de localització real). En termes d’atur registrat, havia tingut una major variabilitat, des d’un augment del 4,8% fins a disminucions que van arribar al 5,6%.

Aquests valors no eren tant negatius com els de 2009, any en que hi va haver un increment dels aturats entre el 25% i el 39% a tots els municipis de la Xarxa, i disminucions més fortes de l’activitat econòmica en termes d’afiliats. Semblava que 2009 havia estat l’any de la crisi amb els l’índex més dolents, que al 2010 es suavitzaven, i que 2011 es podria entreveure com l’any, si més no els darrers trimestres, on comencessin a haver taxes netes de generació d’ocupació.

Aquests índexs en 2011 mostren, però, valors pitjors que els de l’any precedent. A Barcelona província i en el conjunt de Catalunya l’atur registrat va créixer un 9,2%, mentre la filiació a la seguretat social va disminuir al voltant del 3%.

Els municipis de la Xarxa el Perfil de Ciutat no s’allunyen gaire al voltant d’aquest augment mitjà de l’atur, amb valors entre el 7,1% i el 12,4%, amb tres municipis per sota i set per sobre la mitjana catalana.

En el cas de la variació en l’afiliació a la seguretat social l’interval és més ampli al voltant de la mitjana catalana, -3,1%, en concret del 0,0% al -7,7%. A més l’interval és més biaxiat, atès que tan sols Mataró té un valor superior, mentre els altres nou mostren variacions més negatives en termes d’afiliats. Val a dir, però, que en el cas d’aquest municipi que té un valor superior es deu a un “augment estadístic” centrat en bona part en les activitats sanitàries (nota: vegeu comentari núm 2 d’aquest post).

Obseratori econòmic i social

Fundació Barberà Promoció. Ajuntament de Barberà del Vallès


Els gràfics nostres de cada dia

16 desembre 2011

Pintar un quadre és fàcil, el més bàsic consisteix en llençar un pinzell contra el llenç, una altra cosa és pintar un bon quadre. Amb els gràfics dels fulls de càlcul igual, amb tres clics ja se’n pot fer un. Una altra cosa és adaptar-lo perquè l’usuari capti l’essència del que volem transmetre i ho faci gairebé d’un cop d’ull.

Mostrar informació numèrica en un gràfic és la manera visual de sintetitzar informació, que ens ha de permetre transmetre una o més idees fàcilment en front de forçar al destinatari a memoritzar una relació de dades i/o text. Si ha de suposar un esforç d’interpretació pel destinatari no és un bon gràfic, o bé no s’ha utilitzat l’idoni.

En aquest post detallem tres exemples de graficació d’informació numèrica amb el full de càlcul més estès, que és prou versàtil per a fer bona part dels gràfics dels informes socioeconòmics, estudis d’investigació social, etc.

Les icones

El “format condicional” és una eina molt útil per visualitzar informació numèrica sense haver de fer un gràfic, amb força combinacions d’icones i formats. Sovint ens podem trobar, però, que la combinació que volem no es troba entre les predeterminades o que simplement volem un disseny diferenciat. És possible a partir d’una fórmula i un format determinat mostrar amb icones un interval de valors. Un exemple és la taula de sota “Nivell acadèmic”, on les icones (triangles) es modifiquen en funció de la xifra absoluta i de la variació percentual, amb la fórmula condicional:

=SI(E9<51;” “;SI(F9>0,05;”p”;SI(F9>0,01;”r”;SI(F9>-0,01;”D”;SI(F9>-0,05;”s”;”q”)))))

El primer condicionant de la fórmula determina si ha d’aparèixer o no una icona (entre les cometes hi ha un espai), en l’exemple d’aquesta taula, per sota del valor 51 es considera que millor no aparegui. Els següents condicionants determinen quina lletra/icona apareixerà. La fórmula no accepta directament icones però s’hi poden posar lletres a les que, aplicant una altra font de lletra, es converteixen en les icones que volem (vegeu “Equivalències entre fonts Arial i Windings 3”). Un cop donem el format de color al triangle el programa els atribueix directament en les cel·les contigües.

      

Variables de diferent nivell

Sovint volem comparar l’evolució de dues variables que estan relacionades, com empreses i assalariats o renda i consum. Si tenen nivells força diferents al fer-ne un gràfic pot ser que l’ull humà no distingeixi si una variable ha augmentat o s’ha mantingut estable (vegeu variable “Empreses” al gràfic de sota, dades inventades per l’exemple). Si com a destinataris del gràfic no tenim més dades interpretarem que mentre les empreses s’han mantingut estables, el nombre de treballadors ha augmentat aproximadament un terç. L’habitual és que el gràfic vagi acompanyat d’un text explicatiu on apareguin les taxes de variació, però si el gràfic no sintetitza i millora el text o la relació de dades en una taula, no paga la pena fer-lo.

Una bona opció per visualitzar conjuntament l’evolució de dues variables de diferent nivell és l’ús d’un segon eix, “eix secundari”. Pot ser una bona opció si es té en compte un aspecte important: el quocient entre el nivell màxim i mínim dels dos eixos d’ordenades ha de ser el mateix. Dels dos gràfics de sota, el de l’esquerra no ho compleix atès que 780/540 no és igual a 55/45. El de la dreta sí, on 780/540 = 65/45.

Amb el gràfic de l’esquerra es pot interpretar que ambdues variables han evolucionat gairebé en paral·lel, que tenen pendent similar. La realitat és que el pendent dels “treballadors” és superior al d’”empreses”. L’increment en el període sencer ha estat del 28% i 13%, respectivament. La interpretació real és que el nombre d’empreses hauria crescut, i els treballadors ho han fet en més proporció (com mostra el gràfic de la dreta) amb el que ha augmentat la dimensió mitjana de les empreses. Els dos primers gràfics no mostren ben bé això.

Altres coses que poden millorar el gràfic, que guiïn al destinatari a l’hora de fer-ne una “lectura” i que li donin informació sense que hagi de pensar, són, per exemple: mostrar el valor de les variables per cada any i posar amb el mateix color tots els ítems de cada variable (nom, xifra, eix d’ordenades,..).

Distribució de respostes

És possible graficar força dades com quan volem reflectir la distribució de respostes (molt, bastant, neutre, poc, cap) per a diversos ítems d’una mateixa pregunta. Fer-ho com el següent gràfic, relatiu al grau d’influència de diversos factors en la marxa d’una empresa, segons una enquesta a autònoms, implica un esforç de lectura.

Per ajudar al lector es poden fer les següents millores:

-      Barres en lloc de columnes, que en aquest cas ajuden a la lectura atès que estem acostumats a llegir d’esquerra a dreta.

-      Millor barres acumulades donat que es tracta d’una distribució percentual de respostes.

-      Atribució de les xifres a cadascuna de les respostes.

-      Atribució de colors estil “semàfor”.

-      Ordenar els ítems segons respostes de més a menys influència (per això ponderar el nombre de respostes atribuint un valor a cadascuna (cap=1, poc=2, …, molt=5).

-      Si a més utilitzem cercles o fletxes podem fer que l’usuari es centri en la informació més rellevant o diferenciadora.

Així del gràfic se’n desprèn més fàcilment que el factor relativament més influent amb diferència entre els exposats és la situació del mercat. El segueixen dos factors que tenen similar grau de resposta entre cap-poca i bastant-molta influència, la productivitat i l’estratègia. Finalment els tres factors relativament menys influents serien els recursos humans i la relació tant amb les empreses clients com les empreses proveïdores.

Observatori econòmic i social. Fundació Barberà Promoció

Ajuntament de Barberà del Vallès


Durada de l’atur segons nivell formatiu i gènere

14 octubre 2011

A més formació reglada més probabilitat d’ocupar-se, o dit d’altra manera, a menys nivell acadèmic major risc d’atur i/o més temps a l’atur.

L’afirmació anterior, en diverses versions, és un mantra que apareix en molts estudis. És un mantra en el sentit que es repeteix indefinidament per tal d’aportar-nos assossec i tranquil·litat que ens permet justificar les polítiques educatives, que a llarg termini són la millor política social. En els estudis esmentats es fa sovint referència a l’Enquesta de Població Activa (EPA), per exemple, on s’observa que la taxa d’atur entre els menys formats duplica a la dels universitaris.

L’objectiu d’aquest article no és pas rebatre l’afirmació, sinó confirmar-la, si és al cas, amb dades locals. El cert és que a nivell municipal tenim menys alternatives per mostrar la relació entre nivell acadèmic i ocupabilitat, si més no amb dades recents, periòdiques i de fàcil accés.

Un indicador alternatiu es pot realitzar a partir de la “durada de l’atur segons nivell formatiu i gènere”. Són dades que estan fàcilment a l’abast des de fa dos anys, fins a un nivell de detall municipal, a les Taules de dades (atur registrat) de l’Observatori de Treball del Departament d’Empresa i Ocupació de la Generalitat de Catalunya. En aquest article analitzem la relació entre nivell acadèmic i durada de l’atur al conjunt de municipis de la Xarxa Perfil de Ciutat.

A partir de la distribució de la durada de l’atur en trams de mesos es pot fer una estimació de la durada mitjana del conjunt d’aturats que hi ha en un mes determinat. La població aturada registrada actualment en el conjunt de municipis del Perfil de Ciutat  porta una mitjana de 12 mesos a l’atur en el cas de les dones i 10 en el cas dels homes. Cal remarcar que es tracta d’estimacions i que aquests valors mitjans amaguen segurament diferents dispersions. En tot cas es pot afirmar clarament que és major la durada de la situació de l’atur entre les dones respecte els homes.

També es pot afirmar en ambdós casos que la durada mitjana de l’atur és més gran entre els grups amb menys nivell acadèmic. Així, en el cas de les dones la durada mitjana amb estudis fins a primaris seria de 13-15 mesos, 13 per l’educació general, 10-11 per la formació professional (mitjana i superior) i 8 pels estudis universitaris.

De la mateixa manera en el cas dels homes les durades aproximades serien 11-12 mesos fins a estudis primaris, 10 a l’educació general, 9 mesos a la formació professional, i 8-9 amb estudis universitaris.

L’efecte del nivell formatiu és major entre les dones, és a dir, hi ha més diferències de durada a l’atur entre dones amb diferent nivell acadèmic  que les diferències entre homes de diferent nivell acadèmic. El mercat de treball i en general tot l’àmbit social, doncs, “penalitza” relativament més el fet de ser dona i tenir nivell acadèmic baix.

Finalment per a cada nivell d’estudis es confirma que la durada mitjana a l’atur és major entre les dones respecte els homes, excepte pels estudis universitaris, on l’indicador és força similar, fins i tot amb durades superiors en el cas del homes.

Observatori econòmic i social

Fundació Barberà Promoció. Ajuntament de Barberà del Vallès


Follow

Get every new post delivered to your Inbox.

Join 695 other followers

%d bloggers like this: