El empleo aumenta en 67.012 afiliados en términos desestacionalizados en el periodo que va de mitad de enero a mitad de febrero
16/02/2023
Afiliación a medio mes
O emprego aumenta en 67.012 afiliados en termos desestacionalizados no período que vai de metade de xaneiro a metade de febreiro
Topics:
- No que vai de ano 2023, a Seguridade Social sumou 92.672 afiliados
- O dato supón unha aceleración na creación de emprego respecto á rexistrada nas dúas primeiras quincenas de 2023 e case triplica a media do último trimestre
- O número total de ocupados sitúase en 20.333.566, cun incremento de 571.697 respecto ao peche de 2021
Share on social networks:
A afiliación media observada no período que vai desde metade de xaneiro ata metade de febreiro rexistrou un aumento respecto da media das dúas quincenas anteriores de 67.012 persoas, en termos desestacionalizados.
O aumento rexistrado neste período é superior ao observado en xaneiro (media das dúas quincenas anteriores) , no que se produciu un incremento de 57.726 afiliados, e tamén é superior ao incremento medio quincenal rexistrado nos últimos tres meses (23.713).

Cos últimos datos dispoñibles, o número total de afiliados sitúase así en 20.333.566, que son 92.672 máis que a finais de 2022 e 571.697 máis que ao peche de 2021.

Nova metodoloxía
A estatística de afiliación quincenal que ofrece desde xaneiro de 2023 o Ministerio de Inclusión, Seguridade Social e Migracións apóiase en dous avances que proporcionan unha visión máis nítida da evolución da afiliación e que permiten facer un seguimento do mercado de traballo con datos de maior frecuencia que a mensual, únicos dispoñibles ata esa data.
A primeira novidade son os novos factores de desestacionalización mensuais, que contemplan na súa elaboración tanto os anos de maior impacto da pandemia (2020 e 2021) como o primeiro ano completo de recuperación (2022). Con iso, mellórase a precisión do axuste estacional; ata entón, o último ano utilizado na estimación era 2019.
O segundo avance é o axuste estacional de datos diarios, cunha metodoloxía que permite depurar as cifras diarias de afiliación dos efectos de estacionalidade e calendario. Con eles, pódese facer un seguimento do mercado laboral con datos de maior frecuencia (semanal, quincenal) que a mensual.
Finalmente, co fin de que as estimacións de datos axustados en series de alta frecuencia que se publiquen sexan consistentes cos datos axustados de estacionalidade de periodicidade mensual, faise un axuste que garante a coherencia, e obtense así un factor diario completamente compatible co mensual.
Estes factores diarios permiten aliñar a publicación e distribución de datos coa dos países máis adiantados nesta materia e ofrece aos especialistas e ao público novas posibilidades de análise e interpretación da evolución do mercado de traballo.
Uso dos datos
Os datos de afiliación presentados nesta nota e nas táboas adxuntas elabóranse a partir da media de dúas quincenas, que se comparan cos datos media das dúas quincenas inmediatamente anteriores. Conséguese así contar a metade de mes cun dato equivalente ao mensual e que coincide exactamente co mensual nos datos de peche de mes, e conséguense datos máis estables, que mostran con máis claridade a situación do mercado laboral que utilizando datos de maior frecuencia, como os semanais.
Os datos publicaranse quincenalmente na web do ministerio.
NOTA
Metodoloxía utilizada para estimar os factores estacionais diarios
A estimación do compoñente estacional con datos diarios realízase mediante un modelo estrutural de compoñentes non observables: tendencia, compoñente estacional e compoñente irregular. O seu acrónimo TBATS define algunhas das súas propiedades (T: estacionalidade aproximada por funcións trigonométricas, B: transformación Box-Cox, A: representación ARMA para o compoñente irregular, T: Tendencia, S: compoñentes estacionais). A serie de afiliación ten estacionalidade múltiple xa que o compoñente estacional está formado por un ciclo semanal, un ciclo intramensual e o ciclo anual, coa particularidade de que o ciclo intra-mensual ten unha elevada variabilidade nos últimos días do mes. O modelo estímase desde 2011 ata finais de 2022. Para un maior detalle, véxase a nota metodolóxica:https:/run.gob.es/hun751d7