Jornada laboral, productividad e intensidad tecnológica

Artículo escrito en colaboración con Carlos Martínez Núñez en Fundación por Europa de los Ciudadanos el 7 de enero de 2015

Cuando se comparan las horas trabajadas en un país con la productividad de toda su economía parece existir cierta relación inversa: donde se trabaja menos horas la renta generada por hora (productividad) es mayor, y donde se trabaja más horas la productividad es menor. En el gráfico 1 se puede observar esta correlación entre las dos variables para las economías más importantes de la Unión Europea, si bien es cierto que hay economías como Portugal e Irlanda que se alejan bastante de la relación ideal, y otras como Alemania y los Países Bajos que también se alejan notablemente (aunque menos). Así, en países como Grecia, Portugal, Italia y España se trabaja muchas más horas al año y sin embargo la cantidad de euros generados cada hora es reducida; y lo contrario ocurre en países como Dinamarca, Países Bajos, Francia y Alemania.

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Que exista una correlación más o menos visible entre dos variables no quiere decir que una de ellas sea consecuencia de la otra. Muchas personas podrían interpretar (y lo hacen) este gráfico de la siguiente forma: cuantas más horas se trabaje menor será la productividad porque jornadas laborales extensas cansan mucho y merman el rendimiento del trabajador, ergo para mejorar la productividad sería conveniente reducir la jornada laboral. Sin embargo, un análisis más profundo revela que esa lectura es errónea.

Sin dejar de reconocer que en determinadas empresas o subsectores de la economía una reducción de la jornada laboral puede ser muy positivo para la productividad (precisamente y fundamentalmente por el citado argumento del cansancio), es importante señalar que las enormes diferencias mostradas en el gráfico no pueden ser solventadas sólo reduciendo la jornada laboral. Lo que los griegos podrían mejorar en productividad reduciendo el tiempo de trabajo quizás se notaría en la empresa en la que ocurriera, pero sería imperceptible para el conjunto de toda la economía. ¿Alguien en su sano juicio puede creer que si los griegos trabajasen 700 horas menos al año lograrían aumentar su productividad hasta las cotas alemanas? Es evidente que hay algo más y de muchísima más importancia detrás de estas dos variables.

Al fin y al cabo estamos hablando de una posible correlación falsa o espuria. Es decir, una correlación bastante limpia entre dos variables (con una relación más o menos lineal como la del gráfico 1) pero cuya causalidad no existe directamente entre las mismas. Un ejemplo de correlación espuria es la que existe entre la altura de los ciudadanos españoles y su nivel de renta. Si uno observa los datos descubre que en efecto hay relación: los españoles más altos suelen ser los que más ingresos tienen y los más bajos los que menos. Pero eso no quiere decir que el hecho de ser alto tenga como consecuencia que se cobre más, sino que hay otra variable que explica esa relación pero que permanece al margen (por eso se llama “variable escondida”). En este caso la variable escondida es el sexo: las mujeres suelen ser más bajas que los hombres y también las que menos ingresos reciben porque hay menos mujeres que hombres en el mercado laboral y porque ellas suelen acceder a empleos de menor remuneración. Por lo tanto, lo que explica que los españoles más bajos cobren menos no es su altura, sino su sexo.

Si la variable de horas trabajadas no es la que explica la productividad, ¿cuál es entonces la que lo hace (y por lo tanto la variable escondida)? En realidad hay muchas, y todas ellas tienen explican en cierto grado el nivel de productividad. Sin embargo, hay una variable que por su importancia destaca sobre todas las demás: el peso de los sectores intensivos en tecnología.

La explicación económica es la siguiente. La productividad es una variable que mide lo que se produce en cada hora de trabajo[1] (y se expresa en euros por hora trabajada). Por tanto, en el análisis de la productividad es muy importante tener en cuenta (mucha gente no lo hace) qué es lo que se produce, porque hay productos que por naturaleza son susceptibles de producirse más rápido y otros más lento. Por ejemplo, en una hora de trabajo no es lo mismo lo que se produce en una peluquería que en una fábrica de automóviles. Es evidente que en el primer caso la productividad es muy inferior, porque el peluquero no tiene forma humana de realizar su servicio de forma más rápida (hacerlo incluso podría ser perjudicial para su negocio) porque sus habilidades están limitadas y las herramientas que utiliza (maquinilla, tijeras, etc.) tienen un tope a la hora de facilitar el trabajo. En cambio, en una fábrica de automóviles la robotización y automatización de la producción incrementan enormemente la velocidad de la fabricación, de forma que su productividad es mucho más elevada que en el caso de la peluquería. Y ello no depende de la habilidad o conocimientos del trabajador o trabajadora, sino de la propia naturaleza de lo que se produce.

Otra cuestión crucial a tener en cuenta es que al medir la productividad en euros por hora trabajada, el precio de los productos importa. En el ejemplo anterior, incluso en el hipotético caso de que un peluquero atendiese en una hora a más personas que automóviles fuesen producidos, la productividad de la fábrica sería mayor, porque cada automóvil sería vendido por un precio muy superior (y por lo tanto ofrecería un valor añadido también muy superior) al que se ofrecen los servicios de peluquería. De nuevo, en la productividad no importa tanto la habilidad del trabajador como la naturaleza del producto[2].

Precisamente existe una determinada relación entre los productos que son susceptibles de producirse a mayor velocidad con los productos que mayor precio tienen[3]. El punto de unión es la tecnología, que al mismo tiempo que permite que el proceso de producción sea acelerado, suele permitir que el producto sea valorado por su intensidad tecnológica y no por su bajo precio, de forma que el vendedor tiene mayor margen para aumentar el precio. Por todo ello, los bienes y servicios intensivos en tecnología suelen ser los que mayor productividad tienen.

Vamos a ver si el componente energético puede ser la variable escondida que explica fundamentalmente la productividad. En el gráfico 2 se presenta la relación que existe entre la productividad y el peso de los sectores de alta y media-alta tecnología[4] para los mismos países de la Unión Europea que en el gráfico anterior.

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Parece que existe una cierta correlación, aunque es incluso más imprecisa que la del gráfico 1 debido fundamentalmente a los casos extremos de Irlanda –otra vez– y Finlandia. Los países con mayor peso de sectores de alta y media alta tecnología suelen ser los que mayor productividad presentan, y al revés. Así, países como Grecia, Portugal, España e Italia tienen un peso reducido en estos sectores y al mismo tiempo presentan una productividad moderada; lo contrario ocurre en países como Dinamarca, Países Bajos, Francia y Alemania.

La distancia con una correlación ideal entre ambas variables así como la prudencia nos invitan a no extraer conclusiones precipitadas. Al fin y al cabo sabemos que el peso de los sectores intensivos en tecnología no es el único factor que explica la productividad de una economía y que hay muchos más que no se han abordado. No obstante, el apoyo teórico y la evidencia empírica mostrada parecen suficientes para al menos reconocer el importante rol que tiene el componente tecnológico de los productos a la hora de explicar la productividad de la economía. Además, ahora sí nos parecería más plausible que Grecia alcanzara las cotas alemanas de productividad simplemente aumentando en la misma cuantía el peso de los citados sectores económicos. Por otro lado, esta variable “escondida” explica en parte la correlación falsa del gráfico 1: en los sectores de media y baja tecnología se suele trabajar más horas precisamente para compensar los bajos niveles de productividad que suelen registrar. Por eso, la tecnología es a las horas trabajadas lo que el sexo a la altura en el ejemplo anterior de correlación falsa.

 


[1] En realidad es el valor añadido de lo que se produce, que es la diferencia entre el precio final de venta y el coste de producción. Pero para la explicación teórica ofrecida la distinción es irrelevante.

[2] En este caso el margen del precio (el mark-up) depende también mucho de la competencia en el mercado, pero ello es algo que suele venir recogido en la propia naturaleza del producto.

[3] Obviamente no siempre es así: hay productos que se fabrican de forma muy lenta y que tienen un alto valor añadido (véase edificios o bisutería), y otros que se fabrican de forma muy rápida y que tienen un bajo valor añadido (véase algunos productos textiles o derivados de papel).

[4] Atendiendo a la clasificación NACE 1.1 estos sectores son:

a) en manufactura: farmacia, informática, telecomunicaciones, instrumentos especializados, aeronáutica, química, maquinaria eléctrica y no eléctrica, automoción, vehículos de transporte; b) en servicios: telecomunicaciones, informática, y desarrollo e investigación.

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