tanto la modificación de la proyección poblacional como el efecto desaliento, efecto improbable en el corto plazo, constituyen variables que impactan en un menor guarismo de desocupación, que se reduce en dos trimestres sucesivos sin que ello signifique generación de puestos de trabajo.

1. Errores y omisiones
“Hay gente que no tolera que el Indec tenga credibilidad"
Jorge Todesca, 17/03/2017
El jueves 16 de marzo se conoció la tasa de desocupación estimada por el Instituto
Nacional de Estadísticas y Censos –INDEC-, del orden del 7,6% para el cuarto trimestre
de 2016, abarcando 31 aglomerados urbanos. Las estimaciones previas habían
arrojado guarismos de 9,30% y 8,50% para el segundo y tercer trimestre de 2016,
respectivamente. En este sentido, los últimos datos publicados han contribuido a
validar un discurso oficial asociado a la “reactivación” económica.
En el presente documento se tiene por objetivo analizar las modificaciones recientes
que ha experimentado la metodología de la EPH y el impacto que esta alteración ha
reportado sobre los guarismos oficiales de desocupación. En efecto, si bien las
autoridades de la actual gestión del INDEC no habían cuestionado –previo a integrar el
organismo-, la información que proporciona la Encuesta Permanente de Hogares (que
mantiene una aplicación desde el año 1973, la cual fue crecientemente expandida
hasta cubrir a 31 aglomerados urbanos), las publicaciones de los índices de pobreza y
desocupación a lo largo de 2016 incluyeron nuevas críticas a las mediciones previas,
publicadas en el gobierno anterior. Si revisamos las precedentes polémicas vinculadas
a las estadísticas oficiales, los cuestionamientos de los dirigentes de Cambiemos se
habían dirigido, centralmente, a la rigurosidad de los datos publicados por el Índice de
Precios al Consumidor –IPC-1
, los cuales adicionalmente arrojaban un manto de
sospecha sobre los números de pobreza.
En la medida en que los últimos informes del organismo, en 2016, refieren
nuevamente a correcciones que fueron efectuadas a la metodología de la EPH (que
impactan sobre los datos de desocupación que aquí trataremos, y asimismo sobre
pobreza), esto hace necesario una revisión crítica de tales indicadores.
El punto de partida
Si bien no se cuenta con los resultados de la EPH para el cuarto trimestre de 2015 y el
primero de 2016, es posible estimar con alguna leve variación la evolución de la tasa
de desocupación de dichos periodos, analizando el comportamiento de la tasa de
desocupación en la Ciudad de Buenos Aires, publicada por la Encuesta Trimestral de
1
“Mauricio Macri anunció que la ciudad medirá la inflación con un índice propio”, La Nación, 31 de
mayo de 2013, disponible en: http://www.lanacion.com.ar/1587233-mauricio-macri-anuncio-un-indec-
porteno

2. Ocupación e Ingresos (ETOI) dependiente de la Dirección General de Estadística y
Censos de CABA. Esto es lo primero que se requiere: determinar el punto de partida de
la gestión de Cambiemos.
Gráfico 1. Evolución de la tasa de desocupación en Ciudad de Buenos Aires (según Encuesta
Trimestral de Ocupación e Ingresos –ETOI-, de la Dirección General de Estadística y Censos de
CABA) y de los 31 aglomerados urbanos a nivel nacional (según EPH-Indec).
Valores porcentuales
Fuente: elaboración CEPA en base a EPH (INDEC) y ETOI (DGEyC de Ciudad de Buenos Aires)
La actual administración del Indec omitió la publicación de la EPH del cuarto trimestre
2015 y primer trimestre 2016 (como se observa en la línea de puntos en el Gráfico 1).
En virtud del grafico precedente, no obstante, es posible inferir la evolución de la tasa
de desocupación a nivel nacional (31 aglomerados urbanos), considerando la misma
evolución que la tasa de desocupación publicada por el Instituto de estadísticas de la
Ciudad de Buenos Aires con una encuesta (ETOI) que se aplica desde el cuarto
trimestre de 2014. El punto de partida de la gestión de Cambiemos es una tasa de
desocupación de 5,4%, dato que se corresponde con un aproximado de 644.000
desocupados, en relación a una Población Económicamente Activa –PEA- de
11.900.000, para una población estimada en la EPH de 26,9 millones de personas.
Cuadro 1. Evolución de la tasa de desocupación, 31 aglomerados urbanos, primer trimestre
2015 – cuarto trimestre 2016
Valores porcentuales
8,6
7,2
6,8
8,6
10,5
9,8
8
6,6
5,9
5,4
7,4
9,3
8,5
7,6
4
5
6
7
8
9
10
11
2do
trimestre
2015
3er
trimestre
2015
4to
trimestre
2015
1er
trimestre
2016
2do
trimestre
2016
3ro
trimestre
2016
4to
trimestre
2016
Desocupación CABA Desocupación INDEC publicada

3. Trimestre Tasa Desocupación
I Trim. 2015 7,1
II Trim 2015 6,6
III Trim 2015 5,9
IV Trim 2015 5,4
I Trim 2016 7,4
II Trim 2016 9,3
III Trim 2016 8,5
IV Trim 2016 7,6
Fuente: elaboración CEPA en base a EPH (INDEC)
La publicación del guarismo correspondiente al cuarto trimestre de 2016 fue
anunciada por el oficialismo como un dato positivo, que mostraba la reducción de la
tasa de desocupación respecto de los trimestres previos. Sin embargo, si efectuamos la
comparación con el mismo trimestre del año anterior, la tasa de desocupación
asciende a 7,6% (IV trimestre 2016). El salto implica un incremento de 2,2 puntos
porcentuales en un año, es decir, un aumento de 270.000 personas adicionales sin
trabajo (en relación a la población objeto de EPH de 27,3 millones de personas en el IV
trimestre de 2016) y unos 430.000 casos adicionales considerando el conjunto de la
población (43.590.000 personas).
Del mismo modo que el anuncio del cuarto trimestre de 2016, el dato al tercer
trimestre, que arrojó una cifra de 8,5% a nivel nacional, también fue promocionado
como una sensible reducción respecto del 9,3% del segundo trimestre de 2016 (Cuadro
1). Aunque nuevamente, si se compara con el tercer trimestre de 2015 (5,9%) también
se observa un importante crecimiento de la desocupación.
Gráfico 2. Tasa de desocupación al cuarto trimestre, 31 aglomerados urbanos, 2003-2016
Valores porcentuales

4. Fuente: elaboración CEPA en base a EPH (INDEC)
La omisión del punto de partida no es el único mecanismo que ha intentado utilizarse
para minimizar el incremento de la tasa de desocupación en el primer año de
Cambiemos. Adicionalmente, las modificaciones de la EPH al tercer trimestre de 2016
han significado una virtual moderación del incremento de la tasa de desocupación en
el período referido.
Cambios en proyección de la muestra de la EPH: la modificación de proyección
poblacional
A pesar de ser elevado, el 9,3% al segundo trimestre (virtualmente presentado como
punto de partida, en virtud de la no publicación del 5,4% de diciembre 2015) incluye
una importante modificación en la proyección poblacional de la Encuesta Permanente
de Hogares. Este cambio de metodología, cuya difusión coincide con la publicación de
los microdatos de la EPH por primera vez luego del vacío de información desde el
tercer trimestre de 2015, subestima sensiblemente el valor de la desocupación. La
nueva base de microdatos fue publicada en agosto de 2016 conjuntamente con un
comunicado denominado “Consideraciones sobre la revisión, evaluación y recuperación
de la Encuesta Permanente de Hogares (EPH), (INDEC, 2016)”2
. En un apartado del
mismo se advierte acerca de la existencia de cambios en el diseño de la muestra y en
las proyecciones de población. Este cambio consistió en modificar las proyecciones
demográficas de población elaboradas para los aglomerados que forman parte de la
2
http://www.indec.gob.ar/ftp/cuadros/sociedad/anexo_informe_eph_23_08_16.pdf
14,5
12,1
10,1
8,7
7,5 7,3
8,4
7,3
6,7 6,9
6,4
6,9
5,4
7,6
3
5
7
9
11
13
15
2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

5. medición de la EPH. Dicha alteración se sustentó, según el propio documento, en el
hallazgo de múltiples inconsistencias correspondientes a las encuestas publicadas a
partir de 2013.
Cabe explicar, antes de avanzar en el desarrollo de las modificaciones efectuadas, que
a partir de la muestra utilizada por la EPH3
, los resultados obtenidos pueden
extenderse a un conjunto aún mayor de población, que alcanza unos 27 millones de
personas y casi 9 millones de hogares. Dicho proceso se conoce técnicamente como
proyección y el conjunto de individuos y hogares que representa la encuesta es el
Dominio de Proyección. Específicamente, se citan en el documento que “Los
problemas identificados hasta el momento son de cobertura, habiéndose detectado
aglomerados donde los resultados se difundían como si correspondieran a toda su
extensión geográfica pero las viviendas que podían ser seleccionadas para la muestra
provenían de sólo una parte del aglomerado, quedando las áreas periféricas fuera de
cobertura en general”.
La “Nueva EPH” declara corregir las proyecciones poblacionales a la población total de
una manera diferente a como lo hacía la vieja EPH. Este es el punto más sensible, ya
que la proyección a la población total se realiza en función de modelos demográficos
que incluyen supuestos sobre el crecimiento poblacional tomando como base el censo
de 2010. Son modelos matemáticos complejos, los cuales, según el informe de prensa
del Indec de Todesca, en el caso especial de los Partidos del Gran Buenos aires,
arrojaban una diferencia en la proyección al segundo trimestre de 2016 de más de
800.000 individuos. No obstante, no fueron dados a conocer los modelos
poblacionales que sirven de base a la nueva proyección ni se determinaron los detalles
sobre los errores (o inconsistencias) que existían en las mediciones previas. Como
mostraremos en las siguientes líneas, todos estos cambios tienen el efecto de mejorar
los indicadores socioeconómicos (minimizar la desocupación, la desigualdad y la
pobreza), respecto de lo que los mismos hubieran resultado con la antigua
metodología.
La principal constatación que puede efectuarse, al comparar las proyecciones
poblacionales de la muestra4
del segundo trimestre de 2015 y la del segundo trimestre
3
La EPH representa la población argentina que vive en aglomerados urbanos. Por esta razón, es que no
representan a la totalidad de la población, sino a un universo de aproximadamente 27 millones. Para
ello, se toman muestras en 32 aglomerados urbanos que a su vez están agrupados en 7 regiones
geográficas que presentan características de homogeneidad socioeconómica. A partir del año 2005, se
presenta información de los aglomerados de más de 500 mil habitantes de manera trimestral y de los
aglomerados de menos de 500 mil de manera semestral.
4
Las muestras de la EPH van cambiando todos los trimestres en un esquema rotatorio, por lo cual los
individuos no representan un panel de datos, sino que son muestras diferentes. Los tamaños muestrales

6. de 2016, reside en los cambios en las proporciones etarias. Los menores de 18 años
disminuyeron en -518.002 individuos, reduciéndose de 29,42% a 27,14% sobre el total
poblacional proyectado; los individuos entre 18 y 65 se incrementaron en 354.535
casos, mientras los mayores de 65 aumentaron en 516.056 individuos.
La variación en las proporciones etarias tiene un potencial efecto sobre diversos
indicadores, siendo el más directo el impacto que se verifica sobre la tasa de actividad.
La tasa de actividad es la relación entre la Población Económicamente Activa
(ocupados más desocupados) respecto de la población total. Al cambiar la proporción
de mayores y menores respecto de los adultos entre 18 y 65, la tasa de actividad
puede subir, ya que los menores de 16 años son inactivos por definición, y los menores
entre 16 y 18 son en su gran mayoría inactivos. Lo mismo sucede con los mayores de
65. La tasa de actividad aumentó de 44,4% a 46,0% entre el segundo trimestre de 2015
y el segundo trimestre de 2016 (Gráfico 3).
Grafico 3. Cambios en la composición etaria de la población muestra de EPH-INDEC, 31
aglomerados urbanos, segundo trimestre 2015 versus segundo trimestre 2016
Fuente: elaboración CEPA en base a EPH-INDEC
Concretamente, como se observa en el Grafico 3, se quitan menores y se agregan
adultos, lo que genera que se incremente la Población Económicamente Activa.5
Si la
se van ajustando de acuerdo a los cambios demográficos de la población, siendo el universo de
referencia el Censo inmediato anterior al de la muestra.
5
El incremento de la PEA podría explicarse en términos del conocido "efecto trabajador adicional"
(ver Lundberg, 1985) su magnitud (aplicada a la población total) implicaría la repentina incorporación
al mercado de trabajo de 600.000 nuevos oferentes. Por su parte, el caso de la tasa de empleo es
-518.002
354.535
516.056
-600000
-400000
-200000
0
200000
400000
600000
menores de 18 18 a 65 mayores de 65

7. fórmula de la tasa de desocupación consiste en la división entre el total de
desocupados y la Población Económicamente Activa, al agrandarse el denominador, la
tasa de desocupación resulta en un número más bajo. A modo ilustrativo, si la
encuesta releva 10 desocupados sobre un total de 100 que conforman la PEA, la tasa
de desocupación es del 10%; pero si releva esos mismos 10 desocupados sobre un
total de 125 que conforman la PEA, la tasa de desocupación es de 8%. Este efecto
resulta de proyectar los resultados de la encuesta realizada a un universo que
aumentó por la incorporación de adultos.
Este cambio, justificado en "problemas de proyección de la encuesta anterior" altera
todos los resultados de allí en adelante, por ende no sólo altera el guarismo publicado
al segundo trimestre de 2016 sino que arrastra los cambios al número de
desocupación del tercer y cuarto trimestre 2016. La estimación para el segundo
trimestre de 2016 considerando las estimaciones de la EPH previas alcanzaría el valor
de 9,59%.
Cuarto trimestre 2016: “efecto desaliento”
Como se detalló precedentemente, la tasa de desocupación del cuarto trimestre de
2016 fue de 7,6%, luego de un segundo y tercer trimestre de dicho años que habían
llegado a 9,3% y 8,5% respectivamente.
Según el informe “Mercado de Trabajo, principales indicadores” publicado por Indec al
cuarto trimestre de 2016, puede computarse una reducción en la cantidad absoluta de
desocupados pasando de 1.069.000 a 937.000 casos en dicho trimestre respecto del
trimestre anterior, pero se observa que ese proceso no reporta a la creación de
empleo genuino, sino a la caída de la PEA que el Indec atribuye al efecto desaliento de
los desempleados. El organismo mencionó en el informe de prensa que “los resultados
del cuarto trimestre de 2016 no presentan diferencias estadísticamente significativas
en el empleo con relación al trimestre anterior” y que “disminuye la actividad y la
desocupación por refugio de la inactividad”.
aún más intrigante. De ser comparables las metodologías de muestreo de ambas EPH (vieja y nueva),
esto supondría que (dada las tasas de empleo publicadas y la tasa de crecimiento poblacional
interanual) mientras que el PBI cae entre II y III trimestre (promediados) de 2015 a igual período de
2016 un 3,7% el empleo total de la economía sube un 0,1% (de 41,85% a 41,90%). Consultar Panigo
et.al. (2017); “Despidos masivos en Argentina: caracterización de la situación y análisis del impacto
sobre la salud física y mental (2015-2016)”, CONICET-UNLA-CITRA y CEPA. Disponible en:
http://centrocepa.com.ar/despidos-masivos-en-argentina-caracterizacion-de-la-situacion-y-analisis-
del-impacto-sobre-la-salud-fisica-y-mental-2015-2016/

8. Siguiendo los datos publicados, se observa que el último informe al cuarto trimestre de
2016 arroja unos 132.000 trabajadores desocupados menos, pero a la vez, como se
observa en el Cuadro 2, existe una reducción de más de 149.000 trabajadores en la
PEA. Es decir, más del 100% de los casos que explican la baja del desempleo están
relacionados con el efecto desaliento.
Cuadro 2. Desocupación y Población Económicamente Actica, en miles
Trimestre Desocupados PEA
3 trim 2016 1.069.000 12.546.000
4 trim 2016 937.000 12.397.000
Diferencia -132.000 -149.000
Fuente: elaboración CEPA en base a EPH INDEC
Dicho de otro modo y haciendo un ejercicio sencillo, si en las respuestas a la EPH 10
personas mencionaran ser desocupadas con intención de conseguir empleo y la PEA
fuese de 100 personas, entonces la tasa de desocupación seria de 10%. Sin embargo, si
dos de esas 10 personas dijeran luego que ya no buscan trabajo, entonces serian 8
casos sobre un total de 100, es decir 8%. La tasa de desocupación habría bajado 2
puntos pero sin generar ningún tipo de empleo.
El efecto desaliento en este periodo podría encontrar razones en el recurrente
resultado negativo de sucesivas entrevistas – o inexistencia de oportunidades
laborales-, lo que termina por generar escepticismo en la búsqueda de empleo. Esto,
en definitiva, no sólo expresa la ausencia de generación de empleo en un periodo
donde los dirigentes de Cambiemos insisten en que se modificó la dinámica del
empleo, sino que además resulta tan dificultoso o desalentador el contexto económico
que disuade a los desocupados de las búsquedas laborales. Sin embargo, este efecto
resulta llamativo ya que en momentos de recesión económica, donde los hogares
tienen menos ingresos, suele ocurrir que más miembros del hogar intentan buscar
trabajo – incrementando consiguientemente la PEA, como detalla el "efecto
trabajador adicional" (ver Lundberg, 1985)-. El Informe de Coyuntura Mensual de
Septiembre de 2016 de ITE – Germán Abdala daba cuenta de este proceso en relación
al aumento de la PEA casualmente en el II trimestre de 2016 al indicar “este último
comportamiento es usual ante dinámicas de caída en el salario real o ante la pérdida
del empleo del jefe de hogar, ya que otros integrantes del hogar, obligados por la caída
de los ingresos de la familia, salen a buscar trabajo (efecto conocido como “trabajador
adicional”). En efecto, de acuerdo a nuestras estimaciones los ingresos asalariados
podrían registrar en el año una caída cercana al -7% anual real. Un dato que sustenta

9. esta visión es que, al desagregar por sexo, se observa que casi la totalidad de las
personas que salieron a buscar empleo son mujeres (la tasa de actividad pasó de
48,9% a 51,3%), en un contexto en el que el empleo entre los hombres, usualmente
jefes de hogar, cayó (la tasa de empleo pasó 55,6% a 55,1%)”.
Estimaciones
Considerando el efecto de ambas variables, la modificación de la proyección
poblacional y el efecto desaliento, la tasa de desocupación tendría un valor superior al
estimado en el tercer y cuarto trimestre de 2016.
A continuación se presentan dos estimaciones alternativa para la tasa de desocupación
al cuarto trimestre 2016: la primera (a) considera sólo la modificación de la proyección
poblacional (a) y la segunda (b), adiciona a dicha modificación el efecto desaliento.
Cuadro 3. Estimaciones a y b
Detalle Estimación a Estimación b
PEA sin alteración d proyección poblacional 12.042.056 12.174.056
Desocupados al IV trimestre 2016 937.000
Desocupados sin efecto desaliento al IV trimestre 2016 1.069.000
Tasa de desocupación estimada al IV trimestre 2016 7,78% 8,78%
Tasa de desocupación al IV trimestre 2015 5,40% 5,40%
Diferencia de estimaciones 2,38% 3,38%
Desocupados adicionales sobre PEA 286.729 411.601
Desocupados adicionales sobre total de población 470.528 668.122
Fuente: elaboración CEPA en base a EPH INDEC. Nota: la estimación a considera una PEA
donde se detrajo los 354.535 casos de adultos entre 18 y 65 años adicionales. Este número no
incluye los adultos de 16 a 18 años por lo que subestima la cuenta. En el caso de la estimación
b, se adicionó los 132.000 casos que pasaron de desempleados netos a inactivos, tanto en el
valor absoluto de desempleados como en la PEA.
Al estimar la tasa de desocupación sin la modificación de la proyección poblacional el
valor al cuarto trimestre 2016 asciende a 7,78%, mientras que si adicionalmente no se
considera el efecto desaliento, la tasa podría alcanzar 8,78%, es decir, entre 2,38 y
3,38% por encima de lo estimado para el cuarto trimestre de 2016. Si se contempla
que la variación entre el cuarto trimestre de 2015 y 2016 alcanzaba la cantidad de
270.000 casos de desocupados nuevos considerando la proyección de la muestra
alcanzada por la EPH y 430.000 sobre la población total, la diferencia de estimación
podría ser cercana a 15.000 y 40.000 casos adicionales, al considerar sólo el impacto
de la modificación de la proyección poblacional y entre 140.000 y 240.000 casos
adicionales –respectivamente- si se toma omite el efecto desaliento.

10. Errores y omisiones
Conclusiones
- Salto en la desocupación. La publicación de la tasa de desocupación
correspondiente al cuarto trimestre de 2016 fue anunciada por el oficialismo
como un dato positivo, que mostraba la reducción del indicador. Sin embargo,
si efectuamos la comparación con el mismo trimestre, un año antes, el salto
implica un incremento de 2,2 puntos porcentuales en un año (de 5,4% a 7,6%).
Es decir, un aumento de 270.000 personas sin trabajo en relación a la PEA de la
EPH y unos 430.000 casos considerando el conjunto de la población.
- Proyección poblacional. La modificación de la proyección poblacional realizada
desde la primera medición del INDEC bajo la administración de Todesca implica
concretamente que se quitan niños y se agregan adultos, lo que genera que
crezca la Población Económicamente Activa. Si la fórmula de la tasa de
desocupación consiste en la división entre el total de desocupados y la
Población Económicamente Activa, al agrandarse el denominador, la tasa de
desocupación resulta en un número más bajo. A modo ilustrativo, si la encuesta
releva 10 desocupados sobre un total de 100 que conforman la PEA, la tasa de
desocupación es del 10%; pero si releva esos mismos 10 desocupados sobre un
total de 125 que conforman la PEA, la tasa de desocupación es de 8%. Este
efecto resulta de proyectar los resultados de la encuesta realizada a un
universo que aumentó por la incorporación de adultos.
- Efecto desaliento. El efecto desaliento en este periodo podría encontrar
razones en el recurrente resultado negativo de sucesivas entrevistas – o
inexistencia de oportunidades laborales-, lo que termina por generar
escepticismo en la búsqueda de empleo. Esto, en definitiva, no sólo expresa la
ausencia de generación de empleo en un periodo donde los dirigentes de
Cambiemos insisten en que se modificó la dinámica del empleo, sino que
además resulta tan dificultoso o desalentador el contexto económico que
disuade a los desocupados de las búsquedas laborales. Sin embargo, este
efecto resulta llamativo ya que en momentos de recesión económica, donde
los hogares tienen menos ingresos, suele ocurrir que más miembros del hogar
intentan buscar trabajo – incrementando consiguientemente la PEA, como
detalla el "efecto trabajador adicional" (ver Lundberg, 1985)-.
- Estimaciones. Al estimar la tasa de desocupación sin la modificación de la
proyección poblacional, el valor asciende a 7,78% para el cuarto trimestre de
2016, mientras que si adicionalmente se omite el efecto desaliento, la tasa

11. podría alcanzar 8,78%, es decir, entre 2,38 y 3,38% por encima de lo estimado
para el cuarto trimestre de 2016. Si se considera que la variación entre el
cuarto trimestre de 2015 y 2016 alcanzaba la cantidad de 270.000 casos de
desocupados nuevos -tomando la proyección de la muestra alcanzada por la
EPH- y 430.000 sobre la población total, la diferencia de estimación podría ser
cercana a 15.000 y 40.000 casos adicionales al contabilizar el impacto de la
modificación de la proyección poblacional. Si además se omite el efecto
desaliento –es decir, se computan a esos trabajadores desalentados como
desocupados y no como inactivos- se agregan entre 140.000 (para la
proyección muestral alcanzada por la EPH) y 240.000 (considerando población
total) casos adicionales respectivamente.
- En síntesis, tanto la modificación de la proyección poblacional como el efecto
desaliento, efecto improbable en el corto plazo, constituyen variables que
impactan en un menor guarismo de desocupación, que se reduce en dos
trimestres sucesivos sin que ello signifique generación de puestos de trabajo.