El Banco de España sugiere una tasa de apego que incluye a inactivos con alta probabilidad de incorporarse al mercado laboral y aporta mejores señales del ciclo económico
Las métricas tradicionales del mercado laboral están siendo cuestionadas por nuevas técnicas analíticas. El Banco de España ha utilizado herramientas avanzadas —incluida la inteligencia artificial— para evaluar si la tasa de paro clásica refleja con precisión la disponibilidad real de mano de obra.
El resultado es una propuesta experimental llamada tasa de apego, que busca medir cuántas personas sin empleo están de verdad conectadas al mercado de trabajo.
Este planteamiento no sustituye los estándares internacionales de estadística, pero sí ofrece una lectura alternativa: algunos individuos catalogados como inactivos presentan probabilidades relevantes de insertarse en un empleo, mientras que ciertos parados oficiales muestran menor propensión a reincorporarse.
Qué mide la tasa de apego
Tradicionalmente, las oficinas estadísticas distinguen entre parados —los que buscan trabajo— y inactivos —los que no buscan ni quieren trabajar—. El Banco de España propone evaluar el grado de conexión efectiva de cada persona con el mercado laboral, es decir, la probabilidad latente de hallar empleo independientemente de la intensidad formal de búsqueda. Con esta lógica, la tasa de apego incorpora a algunos inactivos con alta probabilidad de encontrar trabajo y excluye a algunos parados con baja probabilidad.
Resultados empíricos y comparación
Con los datos disponibles para, la tasa de paro oficial era del 12,9%, mientras que la tasa de apego se situó en el 17,8%. Esta diferencia no implica que las estadísticas oficiales estén equivocadas, sino que revela un grupo de personas previamente clasificadas como fuera del mercado que, en realidad, están más próximas a incorporarse. La nueva métrica, según sus autores, tiene mayor capacidad para anticipar cambios en el empleo y se correlaciona mejor con variables macroeconómicas.
Ventajas para las políticas públicas
Conocer cuántos inactivos pueden integrarse en el mercado laboral resulta útil para diseñar políticas activas de empleo. Cuando en determinados sectores escasea la mano de obra, identificar a aquellos con mayor apego facilita programas de formación, intermediación y contratación enfocada. Además, la tasa de apego muestra una relación más estrecha con el ciclo económico: tiende a subir cuando cae el PIB y baja cuando la economía crece, un comportamiento que la tasa de paro oficial no capta con igual precisión.
Explicación de la paradoja observada
Investigadores y profesores señalan una paradoja recurrente: en fases de recuperación económica se crea empleo, pero la tasa de paro tarda en descender. El fenómeno se explica porque muchas personas inactivas regresan primero a la búsqueda y solo después pasan a ser contabilizadas como paradas oficiales. La tasa de apego atenúa esta demora al identificar desde el inicio a quienes tienen mayor probabilidad de empleo.
Empleo irregular: un problema paralelo
Paralelamente a la discusión sobre las métricas, un informe reciente de Fedea alerta sobre el crecimiento del empleo irregular entre trabajadores extracomunitarios. En términos absolutos, ese empleo se ha duplicado desde hasta situarse en una estimación de 546.000 para. Ese volumen representa el 25% de los ocupados con nacionalidad exclusivamente extracomunitaria, y el 17% cuando se incluyen quienes tienen doble nacionalidad.
Implicaciones y vías de regularización
Fedea constata un incremento especialmente intenso en y, con cierta estabilización durante. Los autores sostienen que la regularización extraordinaria impulsada por el Gobierno debería reducir el número de trabajadores en situación irregular. Sus cifras son coherentes con estimaciones de otras instituciones; por ejemplo, Funcas calcula 840.000 residentes en situación irregular, cifra que incluye a quienes trabajan y a quienes no, mientras que Fedea solo contabiliza a los empleados.
La propuesta del Banco de España invita a ampliar la mirada sobre el desempleo: pasar de una clasificación dicotómica a una evaluación probabilística que capture con mayor fidelidad la disposición real de las personas para volver al trabajo. Incorporar la tasa de apego como estadística complementaria puede mejorar la capacidad de anticipación de las autoridades y ayudar a diseñar intervenciones más precisas. Al mismo tiempo, la presencia de una masa significativa de empleo irregular exige políticas de control y regularización para reducir vulnerabilidades y mejorar la información del mercado laboral.
