Relación entre indicadores estadísticos socio-económicos y siniestralidad laboral en el sector de la construcción

Introducción

La datos de siniestralidad en el sector de la construcción son motivo de preocupación a nivel nacional e internacional debido a los altos índices de siniestralidad en comparación con el resto de sectores (Camino et al 2008, López-Arquillos et al 2012).

Uno de los principales índices que se utiliza para evaluar las condiciones de accidentabilidad de un sector o actividad económica concreta, es el índice de incidencia de accidentes laborales. La oficina Europea de Estadística (Eurostat) define el citado índice de incidencia como:

“El numero de accidentes por cada 100.000 personas empleadas que supusieron más de tres días de ausencia del trabajador de su puesto de trabajo”.

Existen diversos trabajos previos a nivel internacional, acerca de la importancia de los índices de siniestralidad, como es el caso del estudio realizado por Kossoris (1938) en el que se encontró una relación directa entre los accidentes de trabajo en el sector industrial y el ciclo económico, de tal modo que el aumento o reducción de la actividad va ligado de un modo directamente proporcional al aumento o reducción de la siniestralidad. Del mismo modo existen investigaciones posteriores en los que se trataron de conocer las causas de la relación entre siniestralidad y ciclo económico.

Autores como Shea (1990), y Hokkanen (1998) obtuvieron resultados que apuntan que la variación en la carga de trabajo ligada a las necesidades del ciclo económico, es el principal argumento para explicar la relación entre los índices de siniestralidad y los indicadores económicos. A mayor expansión económica, mayor carga de trabajo, mayores tiempos de trabajo que provocan una mayor exposición, y en consecuencia mayor índice de incidencia, ya que la misma plantilla se accidenta con mayor frecuencia.

Otro argumento para explicar el aumento de la siniestralidad en fases de expansión económica, es el aumento de la contratación de nuevos empleados con escasa o nula experiencia mas propensos a sufrir accidentes debido a su inexperiencia (Wright and Lund, 1998; Quinlan, 1999)

Existen diversos estudios económicos en los que a través de modelos de regresión se relacionan índices de siniestralidad laboral como variable dependiente con índices de índole económicos como variables independientes. Viscusi (1979) utilizó la tasa de crecimiento anual del empleo, así como las horas medias semanales trabajadas, Ruser (1985) hizo uso de las horas medias trabajadas semanalmente por empleado, mientras que Fortin y Lonie (1992) utilizaron la tasa de desempleo.

A nivel español destacan trabajos como el de Castejón (2000) que relaciona las variaciones del PIB con la siniestralidad, y como los de Amuedo (2002) y Guadalupe (2003) en los que se estudió la correlación entre la siniestralidad laboral y la contratación temporal.

El objeto de este trabajo es estudiar las posibles relaciones existentes entre los índices de incidencia en el sector de la construcción, con una serie de indicadores socio-económicos no estudiados en trabajos anteriores como son el salario mínimo interprofesional, el stress medido desde el punto de vista del trabajador y la inversión en educación.

Metodología

Para el desarrollo del estudio se ha hecho uso del modelo de regresión lineal simple mediante el software de análisis estadístico SPSS 19.

Se estudiaron 3 modelos de regresión, en los que en cada uno de ellos se comparaba la variable independiente escogida en ese caso particular con la variable dependiente “índice de incidencia”.

Las variables estudiadas se encuentran descritas en la siguiente tabla:

Tabla 1. Variables estudiadas

La elección de las variables no ha sido aleatoria. La variable salario mínimo interprofesional se ha elegido como una medida de la calidad del trabajo, de manera que un aumento en la cuantía del salario mínimo interprofesional se considera una mejora en las condiciones laborales del trabajador. Otro de los parámetros elegidos para medir la calidad de las condiciones laborales cuantificando la carga de trabajo del empleado, es el estrés laboral percibido por el trabajador. Por último, se ha elegido la variable inversión en educación para evaluar los niveles en formación a nivel general y su relación con la siniestralidad si la hubiese.

Las series de datos de las variables están formadas por valores anuales que abarcan desde el año 2006 al 2010, ambos inclusive. Los valores de las series se han obtenido a través de la página web del Instituto Nacional de Estadística (INE).

Resultados

Relación entre salario mínimo interprofesional e índice de incidencia

Los resultados obtenidos al relacionar el índice de frecuencia del sector de la construcción con el salario mínimo interprofesional indican que existe una correlación lineal elevada entre ambas variables (R2=0.929; R2corregido=0.905). Esta relación indica que para el aumento del salario mínimo interprofesional se detectan descensos en la siniestralidad del sector de la construcción de modo que por cada euro de aumento del salario mínimo, se registraron 44.59 Accidentes menos por cada 100.000 trabajadores.

Modelo de regresión lineal: y = -44.79 x +34544

Tabla 2. Modelo de regresión lineal salario mínimo e índice de incidencia

Estos resultados pueden ser debidos a que la mejora del salario mínimo interprofesional sea síntoma de una mejora de las condiciones laborales y por tanto indicador de un mejor desarrollo de la prevención de riesgos laborales en el sector.

Figura 1. Gráfica regresión lineal salario mínimo e índice de incidencia

Relación entre estrés laboral e índice de incidencia

En cuanto a los resultados obtenidos a partir del modelo de regresión lineal calculado a partir del porcentaje de trabajadores del sector de la construcción que en su opinión estaban sometidos a un estrés laboral alto o muy alto, se puede observar que la correlación lineal entre ellos es baja (R2=0.046; R2corregido=-0.272). Si asociamos el stress laboral al aumento de carga de trabajo, estos resultados parecen no estar alineados con los estudios previos de otros autores como Shea (1990), y Hokkanen (1998), en los que si se halló una relación entre el aumento de la carga de trabajo y el aumento de la siniestralidad.

Modelo de regresión lineal: y = -175,05x + 15967

Tabla 3. Modelo de regresión lineal stress e índice de incidencia.

Figura 2. Gráfica regresión lineal stress e índice de incidencia

Relación entre inversión en educación e índice de incidencia.

Respecto a la relación entre el gasto total en educación por alumno, y la siniestralidad se puede observar que la correlación lineal se ajusta con una cierta bondad al modelo de regresión planteado (R2=0.866;R2 corregido=0.822). El modelo indica que por cada euro de aumento en el gasto total público y privado por alumno en el sistema educativo, se registró una disminución de más de 6 accidentes por cada 100.000 trabajadores en el sector de la construcción, durante el periodo de observación estudiado. Este hecho puede ser debido a que una mayor dotación de recursos económicos a la formación a nivel general, se debería de reflejar también en una mayor dotación e importancia de la formación específica en prevención de riesgos de laborales, y la correspondiente mejora en la siniestralidad.

Modelo de regresión; y= -6.109 x +41149

Tabla 4. Modelo de regresión lineal educación e índice de incidencia.

Figura 3. Gráfica regresión lineal educación e índice de incidencia

Conclusiones

Del estudio de la relación lineal existente entre las distintas variables estudiadas cabe destacar que tan solo se encontró una relación lineal significativa entre la variable índice de gravedad, y las variables salario mínimo interprofesional e inversión en educación.

El aumento del salario mínimo obtuvo la mayor correlación lineal, así como los mayores coeficientes, lo que supone que cada euro de aumento de la citada variable supuso una disminución del índice de frecuencia de 44.79 accidentes por cada 100.000 trabajadores del sector de la construcción. Estos datos muestran que la mejora en las condiciones mínimas salariales, mejora la siniestralidad. De igual modo el aumento de la inversión en educación por habitante supuso una mejora en la siniestralidad del sector, aunque su impacto es comparativamente menor al de los salarios ya que los coeficientes obtenidos fueron menores. Respecto a la relación lineal entre estrés y siniestralidad, en este estudio no se ha obtenido relación significativa, lo cual no significa que pudieran existir otras relaciones no lineales entre ambas.

Bibliografía

• 1. AmuedoDorantes, C. (2001). Work safety in the context of temporary employment: the Spanish experience. Indus. & Lab. Rel. Rev., 55, 262.
• 2. Camino, L. M., Ritzel, D. O., Fontaneda, I., & González, A. O. (2008). Construction industry accidents in Spain. Journal of Safety Research, 39(5), 497.
• 3. Castejon, E. (2000). ACCIDENTALIDAD LABORAL: Mejoramos, aunque no lo parezca. Prevención, trabajo y salud, 5, 410.
• 4. Fortin, B., & Lanoie, P. (1992). Substitution between unemployment insurance and workers' compensation: An analysis applied to the risk of workplace accidents. Journal of Public Economics, 49(3), 287312.
• 5. Guadalupe, M. (2003). The hidden costs of fixed term contracts: the impact on work accidents. Labour Economics, 10(3), 339357.
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• 8. López Arquillos, A., Rubio Romero, J. C., & Gibb, A. (2012). Analysis of construction accidents in Spain, 20032008. Journal of safety research.
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• 10. Ruser, J. W. (1985). Workers' compensation insurance, experiencerating, and occupational injuries. The RAND Journal of Economics, 487503.
• 11. Shea, J. (1990). Accident rates, labor effort and the business cycle (No. 9028).
• 12. Viscusi, W. K. (1979). The impact of occupational safety and health regulation. The Bell Journal of Economics, 117140.
• 13. Wright, C., & Lund, J. (1998). ‘Under the Clock’: Trade Union Responses to Computerised Control in US and Australian Grocery Warehousing. New Technology, Work and Employment, 13(1), 315.