Indicadores del mercado de trabajo a nivel subprovincial
Notas metodológicas

Esta operación estadística cubre el objetivo de generar indicadores coyunturales del mercado de trabajo, basados en la Encuesta de población activa (EPA) y coherentes con ella, a un nivel de desagregación territorial inferior al mínimo previsto en el diseño de la EPA. Para ello se utilizan técnicas estadísticas de estimación para áreas pequeñas que se basan en incorporar información auxiliar, externa a la muestra principal, mediante el ajuste de modelos que relacionan los datos de las diversas fuentes. En este caso, la información de la EPA ha sido suplementada con dos fuentes distintas: estimaciones trimestrales de población, de un lado, y de las personas inscritas como demandantes de empleo, por otro.

Cambio de base poblacional en las estimaciones de la EPA

A partir de la EPA del primer trimestre de 2014 los resultados se calculan con la nueva base de población, que incorpora la información actualizada de los Censos de población y vivienda de 2011. Esta publicación proporciona series retrospectivas homogéneas, recalculadas con la nueva base de población.

La información estadística por comarcas, con fecha de referencia a partir del 1 de enero de 2023 sigue la agrupación de municipios en comarcas definida en el artículo 228 de la Ley 8/2022, de 29 de diciembre, de medidas fiscales, de gestión administrativa y financiera, y de organización de la Generalitat. En el caso de estadísticas con fecha de referencia anterior, la agrupación se corresponde con las demarcaciones territoriales homologadas de rango 1 recogidas en la publicación Proposta de demarcacions territorials homologades (València, 1988: Generalitat Valenciana, Conselleria d'Administració Pública). Estas agrupaciones pueden consultarse en https://pegv.gva.es/es/muncom. Para más detalle, véase el punto 5. Mapa de la comarcalización utilizada.

El objetivo específico de esta operación es producir, con carácter trimestral y para cada una de las unidades territoriales especificadas más arriba, estimaciones del total de personas de 16 a 64 años de edad, ocupadas, paradas e inactivas, por sexo, basadas en la EPA y totalmente coherentes con esta a nivel de provincia. Con el fin de estimar los totales por sexo, los dominios finales de estimación (las pequeñas áreas) son el cruce de  comarca y sexo, de modo que por cada comarca se generan dos dominios: uno para mujeres y otro para varones.

Para ello se parte de los ficheros de microdatos de la EPA, facilitados por el Instituto Nacional de Estadística, en los que las unidades de muestreo tienen identificadas las demarcaciones territoriales a las que pertenecen. Como información auxiliar se utilizan totales por edad y sexo de, por un lado, estimaciones trimestrales de población basadas en las estimaciones a corto plazo internas y, por otro, de las personas inscritas en los Servicios públicos de empleo como demandantes de empleo, facilitados mensualmente por el Servicio Valenciano de Empleo y Formación (Servef).

Puesto que la información auxiliar ya provee de una cifra inicial del número de varones y mujeres de 16 a 64 años de edad en cada una de las comarcas, se ha optado por generar estimaciones del número de ocupados y parados por sexo a partir del modelo, y obtener las estimación de los inactivos por diferencia. Todo ello con una calibración final para su ajuste a los totales provinciales de la EPA.

Los modelos de pequeñas áreas utilizados en esta operación se han basado en los desarrollados en los proyectos europeos EURAREA y SAMPLE, concretamente mediante el uso de modelos lineales mixtos dinámicos.

En ese marco, los modelos empleados han sido, para el caso de los ocupados, un modelo lineal mixto a nivel de unidad donde se ha utilizado como variable dependiente un indicador de estar o no ocupado, como efectos fijos, variables indicadoras conjuntas de sexo y edad en tres grupos y, como efectos aleatorios, el dominio y el trimestre anidado en el dominio. Para el caso de los parados, un modelo lineal mixto a nivel de unidad, como variable dependiente, un indicador de estar o no parado, como efectos fijos, variables indicadoras conjuntas de sexo y edad en tres grupos, variables indicadoras conjuntas de sexo, edad y de estar o no inscrito en una oficina pública de empleo y, como efectos aleatorios, dominio y trimestre anidado en el dominio.

Esto genera un modelo lineal mixto con la siguiente estructura:

y_dtj= ß₀+ x_dtj ß + u_1,d + u_2,dt + e_dtj

Donde d es el subíndice del dominio, t el del trimestre y j el del entrevistado. Los efectos aleatorios u₁ y u₂ se supone que son mutuamente independientes, con distribuciones normales de media cero y desviaciones típicas σ₁ y σ₂, respectivamente; los errores e son independientes entre ellos, independientes de los efectos aleatorios y tienen media cero y desviación típica σ₀.

El ajuste del modelo se ha obtenido mediante el método de máxima verosimilitud residual (RML). Con ello se obtienen estimadores de los β y de las varianzas de los efectos aleatorios y de los errores. Sustituyendo estos estimadores en las fórmulas de los predictores lineales insesgados óptimos (BLUP) se obtiene los BLUP empíricos (EBLUP) de u₁ y u₂ que permiten construir el estimador de la media de y en cada uno de los dominios. Como la fracción de muestreo en la EPA es muy pequeña, se ha optado por generar los estimadores de los totales en cada dominio, mediante la multiplicación de la media estimada por el total poblacional.

Una vez obtenidos los totales de ocupados y parados por sexo en cada dominio, los totales de inactivos se estiman por diferencia a partir del total del número de personas de 16 a 64 años de las proyecciones de población trimestral. Por último, se procede a calibrar los estimadores, de modo que las sumas provinciales por sexo de ocupados, parados e inactivos coincidan con las correspondientes estimaciones de la EPA.

Para estimar el error de muestreo se ha utilizado un algoritmo del tipo jackknife, basado en las replicaciones formadas mediante la eliminación sucesiva de cada una de las unidades primarias de muestreo (las secciones censales), y para las que se repite todo el proceso de estimación. En las tablas de error de muestreo de esta publicación se presentan los coeficientes de variación de los totales por sexo, de ocupados y parados.