ÁREA 4 y 9: ECONOMÍA INDUSTRIAL, DE SERVICIOS Y DE LA INFORMACIÓN Y EL CONOCIMIENTO. Departamento de Economía Aplicada

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1 ÁREA 4 y 9: ECONOMÍA INDUSTRIAL, DE SERVICIOS Y DE LA INFORMACIÓN Y EL CONOCIMIENTO Deparameno de Economía Aplcada Faculad de Cencas Económcas y Empresarales e-mal: ecoapl@eco.uva.es Avda. del Valle de Esgueva, 6 Tfno: Valladold Fax:

2 CÁLCULO DE LA PRECISIÓN EN EL ÍNDICE DE PRODUCCIÓN INDUSTRIAL Y EL ÍNDICE DE PRECIOS INDUSTRIALES Sanago Murgu Izquerdo e-mal: Sanago.Murgu@uv.es Mª Cruz Molés Machí e-mal: Cruz.Moles@uv.es Mª Consuelo Colom Andrés e-mal: Consuelo.Colom@uv.es Deparameno de Economía Aplcada UNIVERSIDAD DE VALENCIA Área emáca: Economía Indusral y de Servcos Resumen El Índce de Produccón Indusral (IPI) es un ndcador esadísco que perme el segumeno coyunural de la acvdad producva de las ramas ndusrales, excluda la consruccón, mosrando la evolucón conjuna de la candad y de la caldad producdas, elmnando la nfluenca de los precos. Se elabora a parr de una cesa de producos o benes represenavos de oda la ndusra y una muesra negrada por los esablecmenos ndusrales con mayor volumen de produccón. El carácer nenconado del dseño muesral sugere la deermnacón de propedades nferencales del índce basadas en el domno de un modelo de superpoblacón. Palabras clave: modelo de superpoblacón, Índce de Produccón Indusral, muesras nenconadas Absrac The Indusral Producon Index (IPI) s a suaonal ndcaor ha measures he monhly developmen of producve acvy of ndusral branches, excludng consrucon. I herefore measures he jon developmen of quany and qualy produced, elmnang he nfluence of prces. In order o oban hs ndex, a monhly survey s carred ou, wh a number of ndusral producs (goods) represenaves of he ndusry and he sample s negraed by he ndusral esablshmens wh he bgges volume of producon. The samplng desgn suggess deermne nferenal properes of he ndex on he superpopulaon model bass. Key words: superpopulaon model, Indusral Producon Index, purposed samplng

3 1. Inroduccón Los procedmenos más habuales para calcular los errores de muesreo en la esmacón de candades agregadas en poblacones fnas, suelen esar defndos bajo el supueso de que la nformacón sea proporconada por una muesra aleaoramene selecconada. En al caso, ya sea medane la consruccón de esmadores basados en la muesra, o ben medane los méodos de replcacón y análss nensvo, al como el boosrap o el jacknfe, es posble obener valores aproxmados para el error de las esmacones. Referencas desacadas acerca de esos úlmos son Woler (1985) y Efron y Tbshran (1998). Cuando la muesra se ha generado de una manera nenconada, no aleaora, se pueden analzar los errores s se adme el domno de un modelo de superpoblacón. La meodología de nvesgacón por muesreo en poblacones fnas bajo la perspecva que ofrecen los modelos de superpoblacón, es conocdo en la leraura esadísca desde hace algunos años, cabe car como una recoplacón acualzada el exo de Vallan e al (2000). Algunas aplcacones recenes en el ámbo económco pueden verse en los rabajos de Murgu y oros (2005a y 2005b). En ese rabajo se preende evaluar los errores de algunos ndcadores económcos elaborados por el INE en el ámbo resrngdo de la Comundad Valencana. En parcular se han esudado el Índce de Produccón Indusral (IPI) y el Índce de Precos Indusrales (IPRI). Es mporane señalar que el rabajo se ha planeado por ncava y con la ayuda del Insuo Valencano de Esadísca y que en el momeno en que se esá elaborando esa comuncacón, úncamene se ha poddo avanzar en la meodología de rabajo. En breve esperamos dsponer de la nformacón a la que poserormene se alude, mprescndble para poder efecuar la aplcacón. 2. Índce de Produccón Indusral El Índce de Produccón Indusral (IPI) es un ndcador esadísco que perme el segumeno coyunural de la acvdad producva de las ramas ndusrales, excluda la consruccón, con respeco a un perodo de referenca consderado como base. Muesra 2

4 la evolucón conjuna de la candad y de la caldad producdas, elmnando la nfluenca de los precos. Para la consruccón de ese índce se consdera una cesa de producos o benes represenavos de oda la ndusra y una muesra de esablecmenos ndusrales que fabrcan dchos benes e nforman punualmene de las produccones mensuales generadas. Los esablecmenos nformanes se escogen de manera que se garanza para cada produco un cubrmeno superor al 80% de la produccón global. Los daos proporconados permen calcular los índces elemenales de cada uno de los producos. Agregando poserormene esos índces, con las ponderacones correspondenes a la esrucura ndusral del erroro nvesgado, se obenen los ndcadores de las dsnas rúbrcas de la CNAE-93, de los Grandes Secores Indusrales (GSI) y de las ramas de acvdad específcas ulzadas para la presenacón de resulados de la ndusra valencana. La expresón de la fórmula general de cálculo de los índces agregados es: I 2000, j = j W 2000 I 2000, donde 2000, I j es el índce de la sere j (rúbrca de la CNAE-93, GSI u ora), en base 2000 para el mes 2000, I es el índce smple del componene perenecene a j para el mes en base W es la ponderacón del componene perenecene a j en el año al que se referen las ponderacones, en ese caso 2000 j el sumaoro, en cada caso, se exende a los componenes de la sere j Para calcular los índces de produccón elemenales de los producos que componen la cesa se ulza la expresón: h A q,h 2000, 2000,-1 I = I 1 q,h h A 3

5 sendo I el índce smple del componene en base 2000 para el mes aneror al 2000, -1 que se esá calculando, 1, q, y h q la produccón respecva del produco en el 1, h mes y en el mes 1 del nformane h y A el conjuno de odos los esablecmenos nformanes del produco. 3. Errores de esmacón para el IPI Para deermnar los errores de muesreo en valores agregados el procedmeno más habual se apoya en el supueso de que se dspone de una muesra aleaora. Sn embargo, ese no es el caso que se planea en la consruccón del IPI. La muesra de undades nformanes se ha generado de una manera nenconada, no aleaora, selecconando un conjuno de esablecmenos que aporan la mayor pare de la produccón de cada produco y varedad de la cesa. En general, ha basado con nclur los esablecmenos con 20 o más empleados. En esas condcones, la únca forma de medr la precsón de los resulados es a ravés del sopore de una esrucura aleaora generada en el domno de un modelo de superpoblacón. Consderando que el valor real del índce elemenal del produco vene defndo como el cocene enre la candad oal producda del produco en el mes y la produccón Q meda mensual de dcho produco en el año de referenca, I =, vamos a deermnar 0 Q una expresón que aproxme el error comedo al esmar ese índce elemenal por q,h -1 h A Î = I q. 1,h h A El modelo que se propone esablece que la produccón que cada esablecmeno h ofrece del produco esá vnculada con la produccón del mes aneror a ravés de la ecuacón: 1 q, h = β q, h + ε, h sendo ε,h perurbacones aleaoras ndependenes de meda 0 y varanzas respecvas ν = σ q para h A , h 4

6 Es conocdo en la leraura sobre muesreo que para ese modelo, el esmador nsesgado ópmo de β se reduce al cocene ˆβ = h A h A q q, h 1, h, sendo el correspondene Q esmador para I = el que deermna la expresón Î 0 expuesa anerormene. Q Supueso conocdo el valor de su error cuadráco medo deermnado por la expresón: El esmador 1 I, el cado esmador es nsesgado y ópmo, sendo [( ˆ I I ) ] 2 E = σ I 1 0 q, h Q h A I 1 1 Î propueso no es operavo, pueso que depende del valor de I 0 Q Q =, el cual se desconoce. En la prácca, es necesaro apelar a la correspondene esmacón del mes aneror, ulzándose el esmador esrucura encadenada. q,h -1 h A Î = Î defndo medane una 1 q,h h A Con ese planeameno, el error fnal del índce elemenal de cada produco depende de dos facores: el error que hereda de la esmacón del índce en el mes aneror y el error asocado con el cambo esmado en el mes acual. S nos concenramos exclusvamene en el segundo de los errores cados, de al manera que úncamene se consdera cada mes el error de medr el cambo observado en el perodo, la expresón del error ya señalada es válda. Como es habual, el error cuadráco medo debe ser esmado a parr de los daos muesrales. En parcular, se aproxmará medane una expresón smlar a la que deermna su verdadero valor, pero susuyendo el valor de ( ) q ˆ, h β q, h nsesgada defnda por ˆ σ =. 1 n 1 q h A, h 2 σ por una esmacón 5

7 6 En el caso en que se decdera consderar los dos facores de error, Murgu y oros (2006) comprueban que a la expresón del error cuadráco aneror deben ncorporarse dos nuevos facores, quedando fnalmene: ( ) ( ) ( ) + + = 0 1, ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ E A h h Q q I I I I I I I I σ σ β Expresón que depende de los parámeros 2 σ y 2 β desconocdos y del valor 1 I ambén desconocdo. En lo referene a los parámeros, se ulzará el esmador nsesgado ˆ 2 σ anes defndo para 2 σ, menras que para 2 β se puede demosrar que un esmador nsesgado es = A h,h q ˆ ˆ σ β β. Por ora pare, el valor de ( ) ˆ I I ha sdo esmado en ( ) 1 medane ( ) ˆ Ê I I, por lo que desprecando la dferenca ( ) 1 ˆ 1 I I puede esmarse el error cuadráco de Î a ravés de la expresón: ( ) ( ) + = 0 1, ˆ ˆ ˆ ˆ Ê ˆ Ê A h h Q q I I I I I I σ β En esa úlma expresón del error cabe desacar dos aspecos relevanes: su carácer recurrene y su esquema acumulavo. Tano en el caso en que se consderen los dos facores de error como s úncamene nos cenramos en el error asocado con el cambo observado en el mes acual, el cálculo del esmador y del error cuadráco se ha efecuado exclusvamene desde el sopore que ofrece el modelo de superpoblacón, sn necesdad de apelar al procedmeno de seleccón de la muesra. Consecuenemene, bajo esa perspecva, es posble planearse la deermnacón de un dseño muesral para el que se mnmce el cado error. La solucón a ese problema consse en un dseño nenconado que con probabldad uno seleccona aquellas undades del unverso que en el ejercco 1 presenaron la

8 produccón más ala para el produco que se consdere. Precsamene el dseño que ulza el INE para la consruccón del IPI responde a ese msmo esquema de seleccón, por lo ano, podría conclurse que la esraega ulzada en la prácca esá plenamene jusfcada en el conexo que defne el modelo propueso y que el esmador ulzado ene asocado un error cuadráco medo próxmo al valor mínmo. Una vez deermnado el error asocado con los dsnos índces elemenales de los producos, procede deermnar el error correspondene a los índces agregados Î j = j W Î. El error global de un índce agregado debe deermnarse como el resulado de negrar los errores específcos de los índces elemenales y los errores asocados con las ponderacones. S úncamene se consderaran los prmeros, admendo valores exacos para las ponderacones la expresón: E 2 2 [( Î j I j ) ] = ( W ) E ( Î I ) j W el error vendría deermnado por 2 [ ] donde Î = W Î. j j S se consdera que el cálculo de las ponderacones nroduce una fuene de error adconal, es necesara la negracón de ambos errores, uno con base en el modelo y el oro dervado del dseño aleaoro ulzado para la esmacón de los pesos. En ese caso, la expresón del error vene dada por: E 2 [( Î j I j ) ] = E ( Î Ŵ I W ) j 2 [ ] donde Î = Ŵ Î. j j Para deermnar una aproxmacón al error global nos apoyaremos en las sguenes hpóess: 1. el esmador Wˆ es nsesgado para 2. los esmadores W Î j y Wˆ son ndependenes 7

9 8 3. ncorrelacón enre dos producos y k: ( )( ) [ ] 0 = k k k k W I Ŵ Î W I Ŵ Î E La prmera de las hpóess esá plenamene jusfcada de acuerdo con el esquema eórco de la Encuesa Indusral que es la que da el sopore necesaro para la esmacón de las ponderacones. Las oras dos son hpóess compables con la eoría que defne la consruccón de los ndcadores. Ulzando la descomposcón lneal en seres de Taylor, se obene la sguene aproxmacón del error cuadráco medo para el índce agregado: ( ) [ ] ( ) [ ] [ ] = = j j j j W I Ŵ Î V W I Ŵ Î E I Î E 2 2 ( ) ( ) ( ) [ ] + j A h h W V I q W I ˆ , β σ donde V denoa varanza, ( ) 2 W se esma por ( ) [ ] W V W W ˆ ˆ 2 2 =, y 2 β y 2 σ por las candades 2 β y 2 ˆ σ anes defndas, que son respecvamene esmadores nsesgados. La aplcacón prácca de esa meodología de medcón del error de muesreo exge conocer los daos referenes a los dos úlmos ejerccos, así como los referenes al perodo base. Dcha nformacón ha sdo ya solcada y permrá evaluar la magnud del error buscado, así como efecuar una aproxmacón al grado de valdez del modelo. Incalmene, consderando las dfculades exsenes para dsponer del error asocado con las ponderacones de los índces elemenales de cada produco, se van a efecuar los cálculos resrngendo la fuene de error úncamene al cambo observado en la produccón de un mes. En esenca, en un prmer paso se admrá que las ponderacones nroducdas en los índces elemenales carecen de error. Poserormene, en la medda de lo posble se nenará obener una aproxmacón al error global de los ndcadores agregados que ncluya las dsnas fuenes de error. 4. Índce de Precos Indusrales El Índce de Precos Indusrales (IPRI) es uno de los prncpales ndcadores para el segumeno de la coyunura económca. El objevo es medr la evolucón mes a mes de

10 los precos de los producos fabrcados por la ndusra en la prmera eapa de su comercalzacón. Se raa de un ndcador dnámco donde el énfass se coloca en la medcón de las varacones y no de los nveles. Se ulza la Clasfcacón Naconal de Acvdades Económcas de 1993 (CNAE-93) y se calculan índces de ramas ndusrales hasa el nvel de clase (4 dígos de la CNAE- 93), y para los producos se sgue la clasfcacón PRODCOM. La nformacón para el cálculo de los índces se obene de la Encuesa Indusral. Las ramas nvesgadas, la cesa de producos y la muesra de nformanes son comunes para el IPI y el IPRI. Para la consruccón del índce de precos se ulza la fórmula de Laspeyres, con ponderacones fjas para el año omado como base de comparacón, consderando por lo ano que la esrucura relava de las candades venddas en el año base es consane. La expresón de la fórmula general del cálculo de los índces es: p q p q 0 p I = = p q p q p donde p y p 0 son los precos en el perodo correne y en el perodo base, respecvamene y 0 q son las candades venddas en el perodo base. p Consderando los índces smples I = y las ponderacones 0 p 0 0 p q W =, el índce 0 0 p q global puede escrbrse como una meda ponderada de los índces smples medane la expresón I = I W. La dfculad para evaluar el error de esmacón asocado a ese índce es que hasa el momeno no hemos poddo dsponer del proceso de agregacón de los resulados elemenales obendos. En prncpo, la base para el cálculo del error debe ser smlar a la presenada anerormene para el IPI, ya que la muesra es la msma, pero deberá adaparse al proceso de agregacón parcular. k k k 9

11 Bblografía Efron, B. y Tbshran, R. J. (1998): An Inroducon o he Boosrap, Chapman and Hall, New York. Murgu, S.; Colom, M.C. y Molés, M.C. (2005a): Dseño y Evaluacón Empírca de una Esraega de Predccón por Muesreo en Cooperavas Agraras, Esadísca Española, 47, pp Murgu, S.; Colom, M.C. y Molés, M.C. (2005b): Alernavas al Esmador de Regresón en Poblacones Fnas. Aplcacón a un Colecvo de Empresas, XIX Reunón Anual de ASEPELT, Badajoz, Murgu, S.; Colom, M.C. y Molés, M.C. (2006): Análss de la Evolucón de una Poblacón Fna con Muesras Repedas, IV Congreso de Meodología de Encuesas, Pamplona, Vallan, R.; Dorfman, A.H. y Royall, R.M. (2000): Fne Populaon Samplng and Inference. A Predcon Approach, Wley, New York. Woler, K. M. (1985): Inroducon o Varance Esmaon, Sprnger-Verlag, New York. 10

12 ES MÁS PELIGROSO TRABAJAR EN LUNES? EVIDENCIA SOBRE EL MONDAY EFFECT EN ESPAÑA ALFONSO MORAL DE BLAS e-mal: ÁNGEL MARTÍN ROMÁN e-mal: Deparameno de Fundamenos del Análss Económco e Hsora e Insucones Económcas. UNIVERSIDAD DE VALLADOLID Área emáca: Economía Indusral y Servcos. Resumen Los rabajos sobre el efeco lunes en el campo de la snesraldad laboral enen su fundameno en la observacón del reparo desgual de los accdenes enre los dsnos días de la semana. Concreamene son los lunes los días en los que mayor número de accdenes se concenra. Ese hecho es aun más llamavo cuando se esudan los accdenes de más dfícl dagnósco, en especal esgunces, orceduras y lumbalgas. La nucón que subyace a esos daos es que deermnadas lesones sufrdas en el fn de semana, y que pueden en cera manera ocularse a la monorzacón empresaral, son reporadas los lunes con el fn de que sea el seguro por accdene de rabajo quen se responsablce de ellas. El rabajo que aquí se presena preende deermnar, en prmera nsanca, s esas dferencas observadas se manenen cuando se conrola por deermnadas caraceríscas del rabajador, de la empresa y del accdene reporado. En segundo lugar, y medane una generalzacón de la descomposcón de Oaxaca-Blnder para modelos no lneales, se analzará que pare de esas dferencas se debe a las dsnas caraceríscas de los accdenes reporados en cada día, y que pare es consecuenca de la dferene repercusón que enen esas caraceríscas. Y se ermnará deallando las caraceríscas más relevanes a la hora de explcar las dferencas realmene observadas. Palabras clave: Efeco lunes, accdenes laborales, resgo moral, absensmo, comporameno oporunsa. Absrac The papers abou Monday effec n he feld of workplace accdens are based n he unequal dsrbuon of such accdens among he dfferen weekdays. More precsely here s a srong concenraon of hs knd of accdens on Mondays. Ths fac s even more remarkable when hard o dagnose workplace accdens are analysed, especally srans, sprans and some ype of low back njures. The dea behnd ha emprcal regulary s ha ceran njures suffered durng he weekends, and hdden o he employer monorng, are repored on Mondays wh he am of beng covered by he workplace accdens nsurance. On he frs place, hs paper preends o esablsh f such observed dfferences perss when some workers, frms and accdens characerscs are beng conrolled. On he second place, and usng a generalsaon of he Oaxaca-Blnder decomposon for non-lnear models, wll be analysed wha proporon of hose dfferences are due o a mean characerscs on workplace accdens on dfferen days and wha proporon s due o dfferences n reurns o characerscs. The paper ends dealng he mos mporan characerscs o explan he observed dfferences. Key words: Monday effec, workplace accdens, moral hazard, abseneesm, opporunsc behavour.

13 1.- Inroduccón El esudo de la snesraldad laboral se ha asocado de forma habual con cuesones relavas al absensmo de los rabajadores. Un aspeco mporane de ese po de análss lo consuyen los problemas de resgo moral que ocasona la regulacón de la segurdad y salud laboral (Shapro, 2000). Forn y Lanoe (2001) señalan cnco pos de resgo moral relavos al seguro por accdene laboral. En prmer lugar, el resgo moral de lesón ex ane que consse en la oma de menores precaucones por pare de los rabajadores debdo a que el seguro provee con ngresos al rabajador en caso de accdene. En segundo lugar, resgo moral de causaldad ex ane que surge porque en ocasones es dfícl denfcar que accdenes se han producdo realmene en el rabajo. En ercer lugar exse el resgo moral de duracón ex pos que provoca que las bajas laborales se prolonguen de forma njusfcada. En cuaro lugar esá el resgo moral de susucón de seguros que puede generar ncenvos en los rabajadores para susur el seguro por desempleo menos generoso por el de accdene laboral más generoso. Por úlmo un rabajador en ocasones ene cera capacdad dscreconal para reporar un accdene y dejar de rabajar o alernavamene segur rabajando. Uno de los ópcos que surgen al analzar el resgo moral es el denomnado Monday Effec y que se debe al alo número de accdenes que se declaran los lunes. La lógca que subyace a ese efeco es que deermnados accdenes sufrdos durane el fn de semana, y fuera del rabajo, se reporan el lunes para benefcarse del seguro de accdenes laborales, lo que eleva arfcalmene el número de accdenes regsrados ese día. El efeco lunes esaría asocado al resgo moral de causaldad ex ane que anes hemos enuncado, pero ambén podría relaconarse con el de susucón de seguros. Campole y Hya (2006) a parr de las conclusones de Card y McCall (1996), añaden como causa adconal para ese efeco, el hecho de que los rabajadores que han descansado el fn de semana son más propensos a sufrr accdenes los lunes. 2

14 Para que ese comporameno enga sendo es necesaro que haya dferencas en la ndemnzacón recbda s el accdene se produce denro del rabajo o s se raa de un accdene no laboral. La legslacón española presena una casuísca que puede ser coherene con el efeco que aquí se analza. En el caso de accdene laboral la ndemnzacón es del 75% de la base de cozacón desde el prmer día de baja, menras que s el accdene es no laboral, se paga el 60% enre el cuaro y el vgésmo día y el 75% a parr del vgésmo prmero. Además, la base de cozacón es mayor en el caso de accdenes laborales sempre que se pueda compuar la realzacón de horas exra. Por lo ano podría consderarse como un posble resgo moral asocado a la susucón de ndemnzacones. Además, la exsenca de esas dferencas perme hacer un esudo dferencado para los accdenes de res días o menos, en los que un rabajador que sufre un accdene no laboral no ene derecho a nngún po de ndemnzacón. El reso del rabajo se organza de la sguene manera. El epígrafe dos se dedca a realzar una revsón bblográfca del esado de la cuesón del absensmo con especal referenca al efeco lunes aquí analzado. El aparado res dealla la base de daos y la meodología ncdendo ambén en la defncón de la varable dependene empleada en el análss empírco poseror. En el epígrafe cuaro se analzan los resulados obendos. Fnalmene, el aparado cnco se dedca a recoger las prncpales conclusones del rabajo. 2.- El absensmo laboral en la leraura económca La leraura económca ha raado el absensmo laboral desde numerosas perspecvas. El orgen de esa cuesón denro del análss económco suele fjarse en los rabajos de Allen (1981a, 1981b). Oros rabajos poneros que esudan el absensmo desde un puno de vsa económco son los de Frankel (1921); Ehrenberg (1970), Dohery (1979) ó Wnkler (1980). A parr de aquí los esudos se dversfcan. En ocasones se esuda el efeco de los sndcaos y oras nsucones laborales sobre el absensmo (Allen, 1984; Legh, 1984; García-Serrano y Malo, 2004, Frck y Malo, 2005). Tambén hay rabajos que relaconan absensmo con cuesones de género (Legh, 1983; Parnger, 1983; VandenHeuvel y Wooden, 1995; Vsnes, 1997; Brdges y Mumford, 2001; 3

15 Ichno y Rphahn, 2004; Ichno y More, 2006). Oros rabajos esudan el comporameno cíclco del absensmo (Legh, 1985; Ara y Thourse, 2005). Especal aencón merecen los numerosos rabajos que sobre esa cuesón realzan Tm Barmby y John Treble (véase, por ejemplo, Barmby y Treble, 1989; Barmby y Treble, 1991; Barmby e al. 1991; Barmby e al. 1994; Barmby e al. 1995; Coles y Treble, 1993; Coles y Treble, 1996; Barmby e al. 1997; Barmby e al. 2001; Barmby e al. 2002). Desde un puno de vsa eórco la mayoría de los rabajos esudan facores de ofera. El enfoque más generalzado se basa en varacones del modelo de eleccón consumo-oco (Allen 1981a; Dunn y Youngblood, 1986; Kenyon y Dawkns, 1989; Brown, 1994; Brown y Sessons, 1996). Tambén se han ulzado oros marcos eórcos como los salaros de efcenca (Barmby e al. 1994; Jmeno y Tohara, 1996) o las llamadas normas de grupo (Drago y Wooden, 1992). Son más escasos los modelos que desacan facores de demanda de rabajo, enre los que se puede resalar el arículo de Wess (1985) o el de Coles y Treble (1993). Esados Undos y Canadá monopolzan el grueso de la leraura económca que nvesga los efecos del seguro por accdene laboral. En general, se consaa la mporanca de los problemas de resgo moral (véase por ejemplo Donea y S-Mchel, 1991). Forn y Lanoe (2001) resumen los ncenvos y efecos que genera el seguro de accdenes. Se comprueba que la dferene regulacón legal de los Esados de Noreamérca, los límes máxmos y mínmos del seguro, o los cambos legslavos consuyen el campo de análss de ese po de rabajos. En España, salvo la dferenca de ndemnzacones que ya hemos menconado, la legslacón es basane homogénea, los límes a la ndemnzacón no son especalmene relevanes y ampoco exsen grandes cambos legslavos en relacón al seguro por accdene. Una breve descrpcón del ssema español puede consularse en Amuedo-Doranes (2002) y en Guadalupe (2003). En lo que al Monday Effec se refere, las prmeras evdencas se remonan a Vernon (1921), donde se observa que los accdenes son más comunes los lunes que el reso de días de la semana. Smh (1990) muesra que ese efeco es más común en accdenes 4

16 como esgunces y orceduras, menras que oros accdenes dfícles de ocular enen un comporameno más homogéneo a lo largo de la semana. El rabajo de Card y McCall (1996) no encuenra evdenca de que el mayor número de accdenes de los lunes se deba a que hay rabajadores sn coberura fuera del rabajo y abren el camno a posbles razones fsológcas. A la msma conclusón llegan Campole y Hya (2006) ras comprobar que la duracón de las bajas no dfere enre los dsnos días y que ampoco es dsno el porcenaje de ndemnzacones rechazadas por fraude. Además encuenran resulados muy smlares a los de Card y McCall (1996) ulzando daos canadenses donde la coberura médca es unversal y la ndemnzacón superor. 3.- Daos y meodología Uno de los aspecos más relevanes de esa nvesgacón lo consuye la defncón de la varable dependene. La base de daos ulzada esa formada por mcrodaos relavos a rabajadores accdenados, por lo ano no se dspone de rabajadores no accdenados para consrur algún ndcador de frecuenca como el denomnado índce de ncdenca. No obsane, y como se ha apunado en la leraura (Smh, 1990; Buler, Durbn y Helvacan, 1996; Card y McCall, 1996; Bolduc, Forín, Labrecque y Lanoe, 2001; Campole y Hya, 2006), los problemas de resgo moral que se esudan en ese arículo son más frecuenes en aquellos accdenes asocados a lesones de dfícl dagnósco (báscamene esgunces, orceduras y lumbalgas). Por ello, la esraega empírca seguda en ese rabajo consse en consrur una varable dependene que mda la probabldad de ener un accdene con una lesón de dfícl dagnósco condconada a haber sufrdo un accdene. Así, se obene un índce de frecuenca que puede ser ulzado para medr s exsen dferencas njusfcadas en la frecuenca de repore de ese po de accdenes enre los dsnos días de la semana Daos: Cuando ocurre un accdene laboral que supone baja, es precepva la remsón del pare correspondene al Mnsero de Trabajo y Asunos Socales (MTAS). Ese documeno proporcona daos del rabajador, del pueso desempeñado, de las crcunsancas del accdene, de las caraceríscas de la lesón e ncluso de la empresa de procedenca. 5

17 Cuando la baja fnalza debe remrse oro pare (pare de ala) que complea al aneror y perme deermnar los días de baja o la causa por la que esa fnalza. El conjuno de esos pares proporcona una base de mcrodaos que perme elaborar la Esadísca de Accdenes de Trabajo (EAT). Los daos que se emplean en ese rabajo proceden de la EAT del año 2002, aunque a la hora de realzar las pernenes esmacones, se ene en cuena los errores producdos en el regsro de los msmos. El prncpal ajuse se debe a los accdenes que carecen de pare de ala. Según nformacón sumnsrada por la Subdreccón General de Esadíscas Socales y Laborales, cerca de un 15% de accdenes producdos carecen de pare de ala. A odos esos accdenes se les asgna una duracón que no es real, y por ello se ha creído pernene elmnarlos medane la seleccón de aquellos cuya causa de ala es la curacón del ndvduo. Tambén se han elmnado los accdenes con ndemnzacones excesvamene alas y bajas para evar posbles errores en el regsro, para ello selecconamos solo aquellos con ndemnzacones comprenddas enre el prmer y noveno decl. Fnalmene, y como se ha explcado anes, la varable dependene mde la probabldad de reporar un accdene de dfícl dagnósco. Esa calfcacón del accdene se realza en base a la varable po de lesón selecconando aquellos snesros recogdos bajo los epígrafes de lumbalgas, esgunces y orceduras Meodología: El propóso del presene rabajo es deermnar s exsen dferencas en el porcenaje de accdenes de dfícl dagnósco que se reporan los lunes frene al reso de días de la semana, y en que medda esas dferencas se encuenran jusfcadas por los regresores del modelo o son debdas a posbles suacones de resgo moral. En análss comenza con un esudo descrpvo que deermna s es legímo esudar el lunes de forma dferencada al reso de días de la semana, y s esas dferencas se acenúan al esudar solo los accdenes que duran res días o menos. En segundo lugar se esman las probabldades de reporar un accdene de dfícl dagnósco a ravés de 6

18 un prób sobre el conjuno de snesros, y sobre los accdenes más leves, donde se nroduce una varable dumme para cada día de la semana dsno del lunes. En esa esmacón, y ambén en la descomposcón poseror, los daos solo se referan a rabajadores accdenados. Esa suacón provoca claros problemas de auoseleccón muesral (Heckman, 1979), por ello los resulados obendos no se pueden generalzar fuera del colecvo de rabajadores snesrados. La pare más neresane del rabajo, y úlmo paso del análss economérco, consse en la aplcacón de una generalzacón de la descomposcón de Oaxaca-Blnder (Oaxaca, 1973 y Blnder, 1973) para modelos no lneales. De esa manera sabremos que pare de las dferencas exsenes en el porcenaje de accdenes de dfícl dagnósco que sucede cada día se debe a las dsnas caraceríscas de cada grupo, y que ora es consecuenca de la dferene repercusón de esas caraceríscas Descomposcón no lneal: La descomposcón de Oaxaca-Blnder se ha generalzado enre los méodos más empleados para el esudo comparado de grupos poblaconales, en especal cuando se raan emas de dscrmnacón salaral. Esa descomposcón presena dos lmacones fundamenales. Por un lado se resrnge a modelos lneales, y por oro gnora los problemas de denfcacón que surgen de una descomposcón deallada (Oaxaca y Ransom, 1999). Son varos los rabajos donde ya se realzan descomposcones para modelos no lneales. Even y Macpherson (1990), Farle (1999), Herranz y Tohara (2004), Moellon y Lopez-Bazo (2005) o Yun (2005) realzan descomposcones para modelos prob, Nelsen (1998) hace una aproxmacón para modelos log y Farle (2003) realza ora aplcacón donde se esudan ano modelos log como prob. Yun (2004) propone una generalzacón de la meodología de Oaxaca-Blnder que corrge los problemas de denfcacón que surgen al realzar la descomposcón deallada y que perme realzar la descomposcón para cualquer po de relacón funconal. 7

19 De acuerdo con Yun, s dsponemos de una varable dependene Y, que es funcón de una combnacón lneal de varables ndependenes XB, a ravés de una funcón ϕ no lneal ( Y = φ( XB) ). Se puede descomponer la dferenca en la meda de la varable dependene enre dos grupos poblaconales 1 y 2 de acuerdo a la sguene expresón: Y [ φ( X B ) φ( X B )] + φ( X B ) φ( X ) [ ] 1 Y2 = B2 (1) El prmer sumando de la pare derecha de la expresón (1) respondería a la dferenca jusfcada por las caraceríscas de cada grupo, menras que el segundo refleja la dferenca njusfcada, o debda al dsno rendmeno de esas caraceríscas. A parr de esa descomposcón conjuna, Yun (2004) propone calcular la conrbucón de cada varable de la sguene manera1: Y T [ φ( X B ) φ( X B )] + W φ( X B ) φ( X ) [ ] T 1 Y2 = W 1 ΔX ΔB B = = 2 Donde: ( X 1 X 2 ) B1 X 2 ( B1 B2 ) W ΔX = ; W T ΔB = T ( X X ) B X ( B B ) = 1 = 1 = = 1 T T con WΔX = WΔB = 1 y sendo T el número oal de varables (2) Esa descomposcón, cuando ncluye grupos de varables dummes, requere el cálculo prevo de una regresón normalzada que corrja el problema de denfcacón. Esa normalzacón se dealla en el apéndce 1, y ambén puede consularse en Yun (2005). 4.- Resulados Una de las venajas de la varable dependene ulzada es que es ndependene del nvel de acvdad que enga cada día de la semana, no nos preocupa el número de accdenes de cada día, sno su composcón. El rabajo pare del supueso de que esa composcón debería ser smlar enre los dsnos días de la semana, sobre odo cuando 1 Una descomposcón smlar para el componene jusfcado puede consularse en Even y Mcpherson (1990). 8

20 se conrola por varables relavas a la acvdad, la ocupacón, las caraceríscas del ndvduo, las caraceríscas del accdene o ceros aspecos de la empresa de procedenca. No obsane, y con el fn de evar fuenes adconales de dsorsón, se elmnan del análss los accdenes que enen lugar durane el fn de semana. Así se compara el porcenaje de accdenes de dfícl dagnósco del lunes frene al porcenaje del reso de la semana laboral (excepuando fn de semana). El cuadro A1 del apéndce 2 muesra claramene que el número de accdenes es claramene superor el lunes con ndependenca del po de accdene analzado. S excepuamos el sábado y domngo por sus especales caraceríscas, se comprueba un progresvo aumeno de los accdenes desde el vernes hasa el mares y un aumeno más consderable enre el mares y el lunes. Pero como se ha dcho anerormene, el número de accdenes es una medda absolua, y derás de ese aumeno puede haber consderacones relavas al nvel de acvdad de cada uno de los días. Por ello se planea una medda relava que consse en analzar como evolucona el porcenaje de accdenes de dfícl dagnósco (esqunces, orceduras y lumbalgas) a lo largo de la semana. Cuadro 1: Porcenaje de accdenes de dfícl dagnosco por accdene y día de la semana. Lunes Mares Mércoles Jueves Vernes Todos los accdenes Accdenes Leves 49% 46% 45% 44% 46% 40% 36% 33% 33% 35% Fuene: Elaboracón propa a parr de daos de la Esadísca de Accdenes de Trabajo. El cuadro 1 muesra claramene las dferencas en la composcón de esos accdenes a lo largo de la semana. Se apreca que los accdenes de dfícl dagnosco sufrdos en lunes suponen una mayor proporcón del oal que los sufrdos el reso de días. Tambén se apreca que esas dferencas son ncluso mayores cuando se esudan los accdenes más leves, es decr, aquellos que suponen una baja nferor a cuaro días. 9

21 Como medda de robusez adconal se ha praccado un es de gualdad de proporcones enre la sere de accdenes del lunes y la del reso de la semana laboral, para ver s la proporcón de lumbalgas, esgunces y orceduras es sgnfcavamene dferene. Los resulados rechazan amplamene la hpóess de gualdad de proporcones para cualquer nvel de sgnfcacón, ano para el oal de accdenes como para aquellos que duran menos de cuaro días. Por lo ano s parece pernene realzar un esudo pormenorzado de porque se producen esas dferencas. El análss descrpvo prevo, aunque explcavo, puede esar oculando nformacón muy relevane. El porcenaje de accdenes de dfícl dagnósco no es gual para odas las ramas de acvdad, para odos los grupos de ocupacón o para odos los grupos de edad. Por esa razón se hace necesaro un análss más profundo que perma nroducr odos esos conroles. Con ese fn se realza un análss prob 2 donde la varable dependene omará el valor 1 s el accdene es de dfícl dagnósco y cero en caso conraro, y se la regresará conra los días de la semana dsnos del lunes, conra varables que conrolan por rama de acvdad, por ocupacón, y por caraceríscas del accdene, del rabajador accdenado y de la empresa a la que perenece 3. En los cuadros A2 y A3 del apéndce 2 aparecen los resulados de la esmacón prob sobre la probabldad de reporar un accdene de dfícl dagnósco, para el oal de accdenes y para aquellos que duran res días o menos. La prmera conclusón que se obene es que la nroduccón de conroles reduce de forma sensble la cuanía de los coefcenes de las varables referdas al día de la semana, que se reducen a menos de la mad del efeco que ncalmene enían. Se comprueba como el sgno y la sgnfcacón de los coefcenes ndca que el porcenaje de accdenes de dfícl dagnósco es sempre menor al de los lunes. Tambén se observa, a ravés de la verosmlud y el pseudo R 2, que la nroduccón de varables es la adecuada porque se mejora amplamene la sgnfcacón del modelo. Fnalmene se puede aprecar como las 2 Para cualquer consula sobre los dealles de las esmacones realzadas, pueden ponerse en conaco con cualquera de los auores. 3 El conjuno de odas las varables explcavas que se nroducen en el modelo, ano al realzar el prob ncal como en el ulzado para la descomposcón no lneal, aparece de forma deallada en el apéndce 1. 10

22 caraceríscas del accdene son el facor más deermnane a la hora de reducr la mporanca de las dummes daras. Llegados a ese puno se planea deermnar que pare de las dferencas observadas es consecuenca de las dferencas en las caraceríscas de los accdenes observados en lunes, y que pare puede deberse a causas njusfcadas, ya sean comporamenos relaconados con la susucón de ndemnzacones y resgo moral o aspecos fsológcos como ndcaban Card y McCall (1996). Para ello se realza una regresón po prob para el lunes y ora conjuna para mares, mércoles, jueves y vernes, y se comparan para realzar la descomposcón no lneal que hemos deallado prevamene. La venaja de esa meodología es que supone dos esrucuras dferenes, una para el lunes y ora para el reso de la semana. Parece lógco pensar que s los rabajadores son más propensos a sufrr, o declarar que sufren, accdenes en lunes, ambén deben ser dferenes los coefcenes del modelo que se esma para ese día. Una vez esmado el modelo para el lunes y el reso de la semana de forma dferencada, el sguene paso es deermnar que pare de la dferenca en el porcenaje de accdenes de dfícl dagnósco observado se debe a dferencas en las caraceríscas y que pare es consecuenca del dsno rendmeno de esas caraceríscas. Cuadro 2: Descomposcón no lneal de la dferenca en el porcenaje de accdenes de dfícl dagnosco que se declaran en lunes menos los del reso de la semana. Dferenca Componene Jusfcado % Jusfcado Componene Injusfcado % Injusfcado Todos los accdenes Accdenes Leves 0,0398 0, ,61% 0, ,39% 0,0551 0, ,39% 0, ,61% Fuene: Elaboracón propa a parr de daos de la Esadísca de Accdenes de Trabajo. El cuadro 2 muesra con dealle esa descomposcón. Se apreca un mayor porcenaje de accdenes de dfícl dagnósco en el prmer día de la semana. Un 4% más cuando hablamos del oal de accdenes y más del 5% en caso de los accdenes que duran 3 11

23 días o menos. Ese resulado podría ndcar la presenca de un cero efeco lunes, y ambén una cera susucón de ndemnzacones que refleja el mayor porcenaje observado en los accdenes leves. No obsane, la descomposcón muesra que res cuaras pares de las dvergencas ncales se explcan por dferencas en las varables de conrol. Solo un 25% del oal queda a expensas de facores njusfcados que puderan ser consderados posbles suacones de resgo moral. La reducda cuanía del componene njusfcado y su smlud enre dsnos accdenes, pone de manfeso que el efeco susucón de ndemnzacones no parece muy mporane. Una vez realzada la descomposcón no lneal conjuna, la úlma pare del análss económerco realza una descomposcón deallada de esos componenes. Los cuadros A4 y A5 del apéndce 2 presenan los resulados de esa descomposcón donde se apreca la mporanca de cada grupo de varables en la explcacón de las dferencas en el porcenaje de accdenes de dfícl dagnósco de los dsnos días. El dao más relevane de la descomposcón deallada es que el componene jusfcado por la dferenca en las caraceríscas, se explca cas exclusvamene por varables referdas al accdenes como la forma en que se ha producdo o la pare del cuerpo lesonada, ndependenemene de que se analce el oal de accdenes o aquellos que duran menos de cuaro días. Dcho de ora manera, es la caracerzacón de los accdenes sufrdos en lunes el prncpal causane de las dferencas observadas en el porcenaje de accdenes de dfícl dagnósco. Enrando más en dealle, se comprueba que los lunes los rabajadores son más propensos a sufrr aropellos y a padecer lesones en la zona lumbar y abdomnal. Ese resulado, que ya se nuía con el análss prob, esa en consonanca con los resulados que obenían los rabajos de Card y McCall (1996) y Campole y Hya (2006), donde se menconan los facores fsológcos como causa de la mayor afluenca de deermnado po de accdenes en lunes. 5.- Conclusones Un reparo asmérco de la acvdad o de las horas rabajadas a lo largo de la semana puede hacer que el nvel de accdenes de un día deermnado sea superor al del reso de 12

24 días de la semana. Sn embargo lo que ya no es an normal es que la composcón de esos accdenes cambe. El rabajo que aquí se presena pare del hecho de que el porcenaje de accdenes de dfícl dagnósco que se producen en lunes supera al del reso de la semana laboral. Una de las explcacones más comunes de ese efeco lunes sería que los accdenados durane el fn de semana reporan sus accdenes el lunes con el fn de benefcarse de los seguros laborales. Esa explcacón endría sendo en el caso español en cuano que la ndemnzacón por accdene laboral es sensblemene superor por accdene laboral que por accdene no laboral. Sn embargo, los resulados conradcen en pare esa afrmacón. Por un lado, la pare no jusfcada de la dferenca observada es muy pequeña cuando se conrola adecuadamene el modelo. Por oro lado, no se observan dferencas relevanes enre los accdenes oales y los de más cora duracón, que son los más benefcados de esa susucón de ndemnzacones. Ora explcacón enava de ese efeco lunes ndcaba que pueden exsr efecos fsológcos que provoquen un mayor nvel de deermnados accdenes en los días sguenes al descanso semanal. Los resulados obendos en ese rabajo esarían más en consonanca con esa segunda explcacón. Según la descomposcón deallada, el componene jusfcado esa explcado en su mayoría por la forma en que se ha producdo el accdene y la pare del cuerpo lesonada, lo que esaría ndcando que algunas formas de accdene son más comunes los lunes y que algunas pares del cuerpo son más propensas a lesonarse el prmer día de la semana. Se puede conclur dcendo que, del cuaro por ceno de accdenes de dfícl dagnósco en que el lunes supera al reso de la semana laboral, solo un puno puede esar provocado por cuesones relavas al resgo moral ales como la susucón de ndemnzacones. Menras que los oros res parecen esar explcados por los conroles del modelo, y en especal por algunas caraceríscas propas de los accdenes que se producen en lunes. 13

25 Apéndce 1: Regresón normalzada A parr de una regresón del po: Y = φ( XB) Y = ϕ I J K [ b0 + ( uu + v jv j ) + bk X k + ε] = = = 2 j 2 k 1 donde U y V son dos grupos de y j varables fccas respecvamene, y X represena un conjuno de K varables connuas. La cuesón que se planea es la obencón de una regresón normalzada, donde no se suprman grupos de referenca y que se represenaría como sgue: Y = ϕ * I * J * K [ bo + ( u U + v j ) + k k + ] j V b X ε = = = 1 j 1 Los nuevos coefcenes se obendrían de la sguene manera: * b 0 o = b + u + v k 1 u * = u u v * = v donde v I = J = u v 1 j 1 u =, v = I J y = v 0 u1 1 = j Varables Explcavas: Para el prob de las ablas A2 y A3 del apéndce 2 se ulzan 103 varables. 99 dcoómcas que se reparen como sgue; 4 para los días de la semana laboral dsnos del lunes, nueve que mden la rama de acvdad, 15 sobre la ocupacón, 8 formas de producrse el accdene, 10 grupos de cozacón a la segurdad socal, 7 pares del cuerpo, 16 referdas a comundades auónomas, 3 para el régmen de cozacón, 2 para el urno de rabajo, 16 que ndcan el po de conrao, 3 referdas al lugar del accdene, 14

26 6 que raan respecvamene el po de accdene, la gravedad, s el rabajo es habual, s ha requerdo aencón hospalara o s el accdenado es varón, y fnalmene 4 varables connuas referdas a la hora rabajada, la hora del accdene, los días de baja y la ndemnzacón recbda. En cuano al aparado referdo a la descomposcón no lneal, las varables son las msmas con la excepcón de las dummes referdas al día de la semana que ahora desaparecen de la regresón. 15

27 Apéndce 2: Cuadros Cuadro A1: Número de accdenes por día de la semana y po de lesón. Lunes mares mércoles jueves vernes Fracura Luxacón Torcedura, esgunce o dsensón Lumbalga Herna dscal Conmocón o raumasmo nerno Ampuacón o pérdda del globo ocular Oras herdas Traumasmo superfcal Conusón o aplasameno Cuerpos exraños en el ojo Conjunvs Quemaduras Envenenameno o noxcacón Exposcón al medo ambene Asfxa Efecos de la elecrcdad Efecos de radacones Lesones múlples Infaro, derrame cerebral, oras paologías no raumácas Todos Fuene: Elaboracón propa a parr de daos de la Esadísca de Accdenes de Trabajo. 16

28 Cuadro A2: Resulados de la esmacón PROBIT sobre la probabldad de reporar un accdene de dfícl dagnósco. Toal de accdenes. VARIABLES COEFICIENTES Mares -0,034*** -0,035*** -0,016*** -0,016*** Mércoles -0,044*** -0,045*** -0,019*** -0,019*** Jueves -0,048*** -0,050*** -0,024*** -0,025*** Vernes -0,031*** -0,035*** -0,008*** -0,007*** C.N.A.E. NO SI SI SI Caraceríscas del accdene. NO NO SI SI Caraceríscas del pueso de rabajo. NO NO NO SI Caraceríscas personales. NO NO NO SI Caraceríscas de la empresa NO NO NO SI lkelhood , , , ,8 Pseudo R 2 0,0010 0,0071 0,3839 0,3861 Fuene: Elaboracón propa a parr de daos de la Esadísca de Accdenes de Trabajo. Noas: *** Sgnfcavo al 1%. ** Sgnfcavo al 5%. Todos los coefcenes ndcan el cambo en probabldad que supone cada día sobre la probabldad de reporar un accdene de dfícl dagnósco en lunes. 17

29 Cuadro A3: Resulados de la esmacón PROBIT sobre la probabldad de reporar un accdene de dfícl dagnósco. Accdenes que duran menos de cuaro días. VARIABLES COEFICIENTES Mares -0,041*** -0,040*** -0,022*** -0,022*** Mércoles -0,069*** -0,069*** -0,030*** -0,030*** Jueves -0,063*** -0,064*** -0,027*** -0,028*** Vernes -0,041*** -0,046*** -0,017** -0,016** C.N.A.E. NO SI SI SI Caraceríscas del accdene. NO NO SI SI Caraceríscas del pueso de rabajo. NO NO NO SI Caraceríscas personales. NO NO NO SI Caraceríscas de la empresa NO NO NO SI lkelhood , , , ,3 Pseudo R 2 0,0024 0,0119 0,4776 0,4800 Fuene: Elaboracón propa a parr de daos de la Esadísca de Accdenes de Trabajo. Noas: *** Sgnfcavo al 1%. ** Sgnfcavo al 5%. Todos los coefcenes ndcan el cambo en probabldad que supone cada día sobre la probabldad de reporar un accdene de dfícl dagnósco en lunes. 18

30 Cuadro A4: Descomposcón deallada de la dferenca enre el porcenaje de accdenes de dfícl dagnósco del lunes frene al reso de la semana. Toal de accdenes Componene Jusfcado Componene Injusfcado Efeco Porcenaje Efeco Porcenaje C.N.A.E. -0, ,27% -0, ,47% C.N.O. -0, ,72% -0, ,71% FORMA 0, ,66% -0, ,32% GRUPO C -0, ,44% 0, ,52% PARTE C 0, ,42% 0, ,34% REGION -0, ,27% 0, ,72% REGIMEN 0, ,19% -0, ,98% TURNO 0, ,32% 0, ,02% CONTRATO 0, ,31% -0, ,50% LUGAR -0, ,76% 0, ,69% TIPO -0, ,02% -0, ,56% GRAVE 0, ,77% 0, ,51% HABITUAL -0, ,19% 0, ,55% HOSP 0, ,95% 0, ,82% SEXO -0, ,87% -0, ,29% DIAS DE BAJA 0, ,55% 0, ,29% HORA TRABAJADA 0, ,04% 0, ,74% INDEMNIZACION -0, ,12% -0, ,44% PLANTILLA -0, ,06% 0, ,70% EDAD 0, ,52% 0, ,90% C - - 0, ,48% TOTAL 0, , Fuene: Elaboracón propa a parr de daos de la Esadísca de Accdenes de Trabajo. 19

31 Cuadro A5: Descomposcón deallada de la dferenca enre el porcenaje de accdenes de dfícl dagnósco del lunes frene al reso de la semana. Accdenes con duracón menor a cuaro días. Componene Jusfcado Componene Injusfcado Efeco Porcenaje Efeco Porcenaje C.N.A.E. -0, ,71% -0, ,09% C.N.O. 0, ,38% -0, ,16% FORMA 0, ,39% -0, ,46% GRUPO C -0, ,28% -0, ,36% PARTE C 0, ,93% 0, ,24% REGION -0, ,02% 0, ,32% REGIMEN 0, ,46% -0, ,72% TURNO -0, ,20% 0, ,34% CONTRATO 0, ,57% -0, ,64% LUGAR 0, ,84% 0, ,18% TIPO -0, ,01% -0, ,07% GRAVE -0, ,06% 0, ,45% HABITUAL 0, ,05% 0, ,60% HOSP -0, ,02% 0, ,75% SEXO -0, ,55% -0, ,67% DIAS DE BAJA 0, ,85% -0, ,32% HORA TRABAJADA 0, ,49% 0, ,81% INDEMNIZACION -0, ,22% -0, ,37% PLANTILLA 0, ,04% 0, ,22% EDAD 0, ,04% 0, ,43% C - - 0, ,53% TOTAL 0, , Fuene: Elaboracón propa a parr de daos de la Esadísca de Accdenes de Trabajo. 20

32 Bblografía Allen, S. G. (1981a): An emprcal model of work aendance, Revew of Economcs and Sascs, 63, pp Allen, S. G. (1981b): Compensaon, safey and abseneesm: evdence from he paper ndusry, Indusral and Labor Relaons Revew, 34, pp Allen, S. G. (1984): Trade unons, abseneesm, and ex voce, Indusral and Labor Relaons Revew, 37, pp Amuedo-Doranes, C. (2002): Work safey n he conex of emporary employmen: he Spansh experence, Indusral and Labor Relaons Revew, 55(2), pp Ara, M. y Thourse, P.S. (2005): Incenves and selecon n cyclcal abseneesm. Labour Economcs, 12, pp Barmby, T. A. y Treble, J. G. (1989): A noe on abseneesm, Brsh Journal of Indusral Relaons, 27 (1), pp Barmby, T. A., Orme, C. D. y Treble, J. G. (1991): Worker abseneesm: an analyss usng mcro daa, Economc Journal, 101, pp Barmby, T.A. y Treble, J. G. (1991): Abseneesm n a medum-szed manufacurng plan, Appled Economcs, 23, pp Barmby, T. A., Sessons, J. G. y Treble, J. G. (1994): Abseneesm, effcency wages and shrkng, Scandnavan Journal of Economcs, 96 (4), pp Barmby, T. A., Orme, C. D. y Treble, J. G. (1995): Worker absence hsores: a panel daa sudy, Labour Economcs, 2, pp Barmby, T. A., Bojke, C. y Treble, J. G. (1997): Worker abseneesm: a noe on he effec of conrac srucure, Ausralan Journal of Labour Economcs, 1 (2), pp Barmby, T., Nolan, M. y Wnkelmann, R. (2001): Conraced workdays and absence, Mancheser School, 69 (3), pp Barmby, T. A., Ercolan, M.G. y Treble, J. G. (2002): Sckness absence: an nernaonal comparson, Economc Journal, 112, pp Blnder, A. S. (1973): Wage dscrmnaon: reduced form and srucural esmaes, Journal of Human Resources, 8, pp