Mª Carmen Sánchez Sellero
Universidade da coruña

Pedro Sánchez Sellero
Universidade de Vigo

Resumen Este trabajo se inicia haciendo un breve resumen de las cifras publicadas por el INE en lo que se refiere a la Encuesta de Población Activa (EPA) correspondiente al primer trimestre de 2001 y al primer trimestre de 2003, con la finalidad de poder encuadrar mejor el estudio de los datos de desempleo que se desarrollará a continuación. Posteriormente, utilizamos una tabla de múltiple entrada cuya fuente es la EPA (primer trimestre de 2001 y de 2003); las variables analizadas son tiempo de búsqueda de empleo, sexo y sector económico; el objetivo es encontrar posibles relaciones entre estas variables, utilizando para ello un modelo loglineal y realizando la comparativa de los resultados obtenidos en ambos periodos. Abstract This work starts with a brief summary of the figures published by the Spanish National Statistics Institute (INE) related to the Economically Active Population Survey (EAPS), corresponding to the first quarter of 2001 and the first quarter of 2003, with the purpose of a proper focus on the study developed later on. Then, from the EAPS data, a multi-way table is built, where the variables are the time required to find an employment, sex and the activity area; and the goal is to find the possible relations between these variables by means of a log-linear model. A comparison of the results in the two time periods is also accomplished.

1.- Introducción   Este trabajo se inicia con un breve recorrido por las cifras publicadas por el INE en lo relativo a la Encuesta de Población Activa en el período primer trimestre de 2001 y el primer trimestre de 2003, es decir, dos años después.   Todo ello nos sirve para centrar nuestro análisis que consiste en lo siguiente: partimos de una tabla de contingencia de múltiple entrada (en este caso concreto, datos de la Encuesta de Población Activa) correspondiente al primer trimestre de 2001 y otra tabla igual pero correspondiente al primer trimestre de 2003. Las variables cualitativas son: sexo, tiempo de búsqueda de empleo y sector económico. Mediante un modelo loglineal, que explicaremos previamente, haremos un estudio de las posibles relaciones entre las variables enunciadas y compararemos los resultados obtenidos en el transcurso de estos dos años. 2.- Datos comparativos de empleo   PRIMER TRIMESTRE DE 2001:   Las cifras del primer trimestre de 2001 son comparables directamente con las del primer trimestre de 2000, puesto que fue entonces cuando se realizó la actualización de la muestra de secciones de la EPA. Por este motivo, ya no ha sido necesario, como en los cuatro trimestres anteriores, calcular la variación interanual real descontando el efecto de la actualización de las secciones.   Respecto al cuarto trimestre de 2000, el número de parados ha descendido en 34.400, mientras que el de ocupados ha aumentado en 5.000. El número de ocupados es ahora de 14.615.900, el de parados de 2.267.400 y el de activos de 16.883.300.   Se observa que continúa la desaceleración de las tasas interanuales de crecimiento del empleo y de la actividad. La del empleo baja de 3,5 en el cuarto trimestre de 2000 a 2,83 en el primero de 2001 y la tasa de variación de la actividad, de 1,34 a 0,96. El ritmo de descenso del paro se atenúa.   Al igual que en el trimestre anterior, la evolución del mercado laboral ha sido más favorable para las mujeres que para los hombres. Por lo que se refiere a los parados, en los varones se aprecia un ascenso de 9.700; sin embargo, se observa una disminución de 44.100 mujeres. La tasa de actividad (tanto la masculina como la femenina) ha experimentado un ligero descenso, cambiando así la tendencia de esta última respecto a trimestres anteriores. Se cifra en 51,31.   Se produce un aumento de 33.900 ocupados en el número de trabajadores por cuenta propia. La cifra de asalariados, por el contrario, disminuye en 32.400, siendo esta disminución debida en su mayor parte a la de los asalariados con contrato temporal (29.100 menos que en el trimestre anterior). La tasa de temporalidad baja al 31,54 %. Además, la disminución del empleo asalariado se da exclusivamente en el sector público.   En tasa interanual, el empleo indefinido crece un 3,55 % y el temporal un 2,83 %.   El número de ocupados a tiempo completo se reduce en 50.900, mientras que el de ocupados a tiempo parcial se incrementa en 55.900. El número de ocupados a tiempo parcial representa un 8,1 % del total, lo que supone un 0,4 más que en el trimestre anterior. El número de quienes buscan primer empleo se ha reducido considerablemente (50.500 menos que en el trimestre anterior).   Algo más de la quinta parte de los parados aceptaría un empleo aunque tuviera que cambiar de lugar de residencia. El 69 % lo aceptaría aún cambiando de ocupación. El 48 y 54 %, respectivamente, se incorporaría a un trabajo con ingresos inferiores a los adecuados a su cualificación o categoría inferior a la esperada.   De los 13.115.700 hogares existentes en el primer trimestre, hay 9.411.200 con al menos un activo. En 7.478.900 de ellos, todos los activos están ocupados y en 524.600 están paradas todas las personas activas del hogar.   La movilidad entre las diversas situaciones de actividad es escasa en lo que se refiere a la ocupación y a la inactividad. Un 95 % de los ocupados y un 97 % de los inactivos ya estaban en la misma situación hace tres meses. Sin embargo, el porcentaje de permanencia en la misma situación baja al 68 % en el caso del paro.   El 14 % de los nuevos parados procede de la inactividad y otro 18 % estaba anteriormente ocupado. El 24 % de los parados varones estaba ocupado en el trimestre anterior.   Por sectores, se debe señalar una importante reducción de los ocupados en los Servicios (55.700 menos que el trimestre anterior), que contrasta con un apreciable aumento en la Agricultura (59.300 ocupados más).   El número de parados en la Agricultura ha descendido en un 8,50 %. Esto supone 16.200 parados menos. El sector de los Servicios también ha experimentado una reducción, aunque ésta ha sido de tan solo un 0,75 %.   En los sectores de la Industria y la Construcción, por el contrario, el número de parados ha aumentado en 26.700 y 16.000 respectivamente.   Por tramos de edad, los ocupados menores de 25 años han experimentado un descenso, respecto al cuarto trimestre de 2000, de 41.900. De todos modos, la reducción no ha sido tan acusada como en el trimestre anterior.   Por grupos de edad, el paro sólo aumenta entre las personas de 25 a 54 años. Los menores de 25 años han experimentado un descenso, respecto al trimestre anterior, de 33.400 parados.   Por Comunidades Autónomas:   En Andalucía, el número de activos ha aumentado en 36.900. Cantabria y Aragón también experimentan un aumento de más de 8.000 activos. Cataluña, Madrid y Baleares presentan, por el contrario, descensos de 31.900, 13.900 y 10.900 activos, respectivamente.   En los casos de Cataluña y Baleares el descenso se debe a una significativa reducción en el número de ocupados. En el caso de Madrid, es consecuencia de una variación en la cifra de parados, pues la de ocupados se mantiene prácticamente estable respecto al trimestre anterior.   En Andalucía hubo una acusada disminución del paro (37.600) y un aumento del número de ocupados (74.500). También en Cantabria y la Comunidad Valenciana ha aumentado la ocupación en más de 6.000 personas. Las diferencias entre comunidades son muy grandes en lo que respecta a la tasa de actividad y la de paro. Mientras Madrid tiene una tasa de actividad de 55,02, la de Asturias es de 43,10. La Comunidad Autónoma con menos tasa de paro es Navarra (6,80), mientras que Extremadura tiene la más elevada (23,84).   PRIMER TRIMESTRE DE 2003:   El número total de activos se sitúa en 18.615.000 en el primer trimestre de 2003.   Se alcanzó un nuevo máximo histórico, con un promedio de 16.432.400 personas ocupadas. Se eleva el ritmo de crecimiento interanual de ocupados al 2,35 % (en el trimestre anterior fue del 1,59%). El número total de parados en este trimestre en España es de 2.182.700. La tasa de paro alcanza el 11,73 % de la población activa , frente al 11,45 % del cuarto trimestre de 2002.   En tasas interanuales conviene señalar la evolución de los asalariados con contrato indefinido, que crece al 4,68 %, y el ritmo de crecimiento de la categoría de los empleadores, que prácticamente alcanza el 5 %.   Ante el aumento de los ocupados con contrato indefinido y la disminución de los ocupados con contrato temporal, la tasa de temporalidad disminuye, situándose en el 30,26 % del total de asalariados.   En cuanto a la jornada laboral, los ocupados con jornada a tiempo parcial aumentan en mayor proporción (38.300 más) que los ocupados a tiempo completo (16.800 más). La tasa de ocupados a tiempo parcial es algo superior al 8 %.   Aumenta tanto el número de hogares con todos sus miembros activos trabajando como el de los que tienen a todos sus miembros en paro. El número de hogares en el primer caso es de 8.572.300, y el número de hogares en el segundo es algo más de 500.000.   Con respecto a las circunstancias para aceptar un empleo, en este trimestre, el porcentaje de parados que aceptaría un empleo que implicara cambio de residencia y el porcentaje de los que aceptarían un cambio de ocupación, aumentan menos del 1% situándose en el 21,72% y el 71,8%, respectivamente. Sin embargo, disminuyen los que aceptarían un trabajo que implicara menos ingresos o una categoría inferior e la esperada, quedando los porcentajes respectivos en 44,67% y 50,64%. v El porcentaje de personas ocupadas que estaban paradas en el trimestre anterior disminuye, tanto en los varones como en las mujeres, lo que indica un peor flujo del paro a la ocupación. Aumenta suavemente el porcentaje de personas paradas que estaban ocupadas en el trimestre anterior.   Por sexo, la tasa de actividad entre los varones se sitúa por encima del 67 %; en el caso de las mujeres, están activas algo más de cuatro de cada diez. El número de mujeres activas alcanza los 7.500.000. La tasa de actividad femenina sube más de cuatro décimas continuando la tendencia de trimestres anteriores, y se sitúa por encima del 42,7 %.   El aumento de la ocupación de las mujeres duplica ampliamente al de los varones (38.100 frente a 16.900). El paro aumenta más entre las mujeres (48.600 paradas más) que entre los varones (15.900 parados más). La tasa de paro de los varones se sitúa en el 8,4 % y la de las mujeres, en el 16,7 %.   Por sectores, la ocupación crece en términos intertrimestrales en la construcción y la agricultura y, más moderadamente, en servicios; en cambio, se observa una disminución en la industria, donde la ocupación cae un 0,85 %. En variación interanual, todos los sectores mejoran su ritmo de crecimiento: la ocupación agrícola sigue su pauta decreciente aunque con una tasa menor y los otros tres sectores aumentan el ritmo de avance de su ocupación.   En cifras de desempleo, aumentan los parados en servicios, industria y, ligeramente en construcción. Sin embargo, disminuye el paro en la agricultura y entre aquellas personas que buscan su primer empleo. El número de personas paradas que perdieron su empleo hace tres años o más permanece prácticamente sin variación (263.400).   Por tramos de edad, el comportamiento de la ocupación es dispar. Por un lado, disminuye el número de ocupados entre los jóvenes (16 a 24 años), mientras que la ocupación crece entre las personas de 25 y más años.El crecimiento del paro se concentra en el grupo de 25 a 54 años. Se produjo un ligero incremento entre los más jóvenes (16 a 19 años) y unas pequeñas disminuciones en los grupos de 20-24 años y 55 y más.  Por Comunidades Autónomas:   En Cataluña, Galicia, Madrid, Andalucía y la Comunidad Valenciana, el número de activos crece por encima de 10.000 personas. En lo relativo a la ocupación, Andalucía, Cataluña, Canarias y Ceuta presentan las mejores cifras del trimestre, con incrementos relativos superiores al 1% (Andalucía aumenta en más de 50.000 personas y Cataluña más de 30.000).   Las Comunidades Autónomas de Illes Balears, Asturias y Castilla-La Mancha registran las mayores caídas en la ocupación; en el caso de la comunidad insular, el descenso de la ocupación supera el 4% en términos relativos.   En cuanto a la evolución del paro, Andalucía, Canarias, Cantabria y Melilla ofrecen cifras de paro menores que en el trimestre anterior. Las tasas de paro más bajas por Comunidad Autónoma, inferiores al 7,6% las tienen Navarra, Rioja, Aragón y Madrid. En cambio, las tasas más elevadas se encuentran en Extremadura, con el 19,78%, y en Andalucía que, a pesar de la mejoría en este trimestre, todavía tiene el 18,93%. La mayor tasa de actividad la sigue teniendo Illes Balears (58,83%), le sigue Cataluña, con el 58,76%.   Al margen de todos los comentarios en materia de empleo, conviene señalar que el primer trimestre de 2003 es el último que se publica con las cifras de población estimadas a partir de la base censal de 1991. 3.- El Modelo saturado para dos variables   Sea una muestra de N individuos sobre los que se dispone de observaciones correspondientes a dos variables cualitativas, X e Y, con I y J categorías, respectivamente. Para explicar la frecuencia en cada celda de la tabla de contingencia, se aplica el modelo siguiente: es la frecuencia en la celda (i,j). Es el número de individuos de la muestra que presentan, simultáneamente, las cualidades correspondientes a las categorías i-ésima y j-ésima de X e Y, respectivamente. respectivamente.   Este modelo incluye todos los posibles efectos, por lo que reproducirá exactamente las frecuencias observadas en la tabla de contingencia. Utilizaremos datos de la Encuesta de Población Activa correspondientes al primer trimestre de 2001 y de 2003. Las variables en esta aplicación son tres: tiempo de búsqueda de empleo, sexo y sector económico.   El modelo en este caso incluye todos los efectos principales (los debidos a la categoría correspondiente de cada una de las tres variables), los efectos de la interacción de cualquier par de variables, y el efecto de la interacción de las tres variables. La tabla utilizada es "parados que han trabajado anteriormente por tiempo de búsqueda de empleo, sexo y sector económico". Tanto las tablas de datos correspondientes a los dos períodos, como los distintos resultados obtenidos aparecen a continuación de este estudio.  CALCULO DE LOS EFECTOS   En el modelo saturado cada efecto se obtiene a partir de los datos observados.   Para dos variables sería:   Puesto que, para cada una de las variables, la suma de los efectos principales es nula, para obtener todos los efectos bastará con calcular los I-1 primeros, en el caso de la variable X, y los J-1 primeros en el caso de la variable Y. Para las interacciones bastará con calcular los (I-1)(J-1) primeros.   Dado que en una o más celdas de la tabla, la frecuencia observada puede ser cero, para evitar la imposibilidad de construir el modelo (al tener que aplicar la función logaritmo sobre cero), a todas las frecuencias de la tabla se le sumará una cantidad que distorsione poco la frecuencia observada.   El estadístico Z: donde puede ser cualquier parámetro y se() es el error típico de ("Std. Err"), se distribuye como una normal de media cero y varianza 1, N(0,1). Este estadístico permite decidir si el parámetro es significativamente distinto de cero. Si el valor de Z es mayor que 1,96 en valor absoluto, se considerará que es significativamente distinto de cero al nivel de significación 0,05. Dicho de otro modo, si el intervalo no contiene al cero, se concluirá lo mismo.   Si el efecto principal debido a una categoría de una variable es positivo (o negativo), la frecuencia observada en esa categoría es mayor (o menor) que la que cabría esperar si todas las categorías fueran equiprobables. Si el efecto debido a la interacción de categorías es positivo (o negativo), la frecuencia observada correspondiente es mayor (o menor) que la que se esperaría si las variables fuesen independientes.   En nuestro ejemplo, en el primer trimestre de 2001, el efecto principal SEXO tiene parámetro positivo, el efecto principal SECTOR tiene todos parámetros negativos y en el efecto principal TIEMPO DE BUSQUEDA es en los dos primeros intervalos donde las frecuencias observadas son menores que si las categorías fuesen equiprobables. Podemos interpretar con respecto al tiempo utilizado por los parados para buscar empleo, que suele estar entre 1 mes y 2 años, basándonos en el signo positivo de los parámetros 3º, 4º, 5º y 6º.   Una vez aislados los efectos principales, en los efectos de las interacciones por pares hay que destacar lo siguiente: en SEXO*SECTOR el tercer parámetro (0,9597) indica una asociación positiva entre ser varón y dedicarse a la construcción; en SEXO*TIEMPOBU los primeros parámetros positivos y los siguientes negativos indican que en los varones, el tiempo de búsqueda de empleo es más pequeño, consiguen empleo más rápido, dado que su frecuencia observada es mayor en los intervalos primeros; en SECTOR*TIEMPOBU lo que se puede comentar es que en el sector de la agricultura el tiempo de búsqueda de empleo es pequeño, puesto que las frecuencias positivas se corresponden con los menores tiempos de búsqueda.   Con respecto a los estadísticos Z, salvo en tres parámetros, todos los demás son en valor absoluto mayores que 1,96. Indica que, haciendo estas excepciones, la gran mayoría de los parámetros son significativamente distintos de cero; los intervalos de confianza no contienen al cero.   En el primer trimestre de 2003, el efecto principal SEXO tiene parámetro positivo, el efecto principal SECTOR tiene dos parámetros negativos referidos a la agricultura y construcción y en el efecto principal TIEMPO DE BUSQUEDA es en los dos primeros intervalos donde las frecuencias observadas son menores que si las categorías fuesen equiprobables.   El comentario de los efectos principales coincide con lo analizado para el primer trimestre de 2001, con la salvedad del signo positivo en el SECTOR referido a la industria.   En los efectos de las interacciones por pares hay que destacar lo siguiente: en SEXO*SECTOR el tercer parámetro (1,0379) vuelve a indicar una asociación positiva entre ser varón y dedicarse a la construcción; en SEXO*TIEMPOBU los primeros parámetros positivos con la excepción del 2º indican que en los varones, el tiempo de búsqueda de empleo es más pequeño, consiguen empleo más rápido, dado que su frecuencia observada es mayor ; en SECTOR*TIEMPOBU comentamos nuevamente que en el sector de la agricultura el tiempo de búsqueda de empleo es pequeño, puesto que las frecuencias positivas se corresponden con los menores tiempos de búsqueda.   Con respecto a los estadísticos Z, salvo en cuatro parámetros, todos los demás son en valor absoluto mayores que 1,96. La gran mayoría de los parámetros son significativamente distintos de cero; los intervalos de confianza no contienen al cero.   PRUEBA DE LOS K EFECTOS Y PRUEBA DE ASOCIACION PARCIAL  Los estadísticos Ji-cuadrado de Pearson y razón de verosimilitud ji-cuadrado comparan la frecuencia observada y la esperada mediante la diferencia entre ellas, en el primer caso, y mediante el cociente, en el segundo.   El interés de los modelos loglineales reside en determinar los efectos significativos, puesto que así será posible interpretar las relaciones entre las variables.   La prueba de los k efectos contrasta la hipótesis general de que los efectos de orden k son nulos. Rechazar esta hipótesis no quiere decir que, en particular, cada uno de ellos sea necesariamente distinto de cero. Para contrastar la hipótesis nula de que un efecto en particular es nulo, la prueba adecuada es la de asociación parcial.     En nuestro ejemplo, dado que el modelo saturado reproduce exactamente las frecuencias de la tabla, tanto la razón de verosimilitud ji-cuadrado ("Likelihood ratio chi square") como la ji-cuadrado de Pearson ("Pearson chi square"), son iguales a cero y, por tanto, el p-valor asociado en cada caso es igual a uno.   Para determinar qué efectos son estadísticamente significativos aplicamos la prueba de los k efectos en su doble versión. Al contrastar la hipótesis nula de que todos los efectos debidos a las interacciones de orden k o superior, k=1,2,3, son iguales a cero ("Test that K-way and higher order effects are zero"), se observa que en todos los casos el p-valor asociado a ambos estadísticos son menores que 0,05 tanto en el primer trimestre de 2001 como en el primer trimestre de 2003. En consecuencia, tanto el conjunto de los efectos principales, como el conjunto de efectos de las interacciones de orden dos, como la interacción de las tres variables, son estadísticamente significativos.   El resultado anterior se confirma con la segunda versión de la prueba de los k efectos. Al contrastar la hipótesis nula de que todos los efectos debidos a las interacciones de orden k son iguales a cero ("Test that K-way effects are zero"), puede observarse lo mismo que antes; el p-valor asociado al estadístico ji-cuadrado de Pearson como el asociado a la razón de verosimilitud ji-cuadrado son menores que 0,05.   El hecho de que, en conjunto, los efectos de la interacción dos a dos, los tres, o los principales, sean distintos de cero, no implica que, en particular, cada uno de ellos lo sea. Mediante la prueba de asociación parcial ("Test of Partial associations"), puede comprobarse que en todos los casos el p-valor asociado al estadístico ji-cuadrado parcial para contrastar la hipótesis nula de que, en particular, cada efecto es igual a cero, es menor que 0,05. Es por ello, que al nivel de significación 0,05, puede aceptarse que en todos los casos, el efecto es significativamente distinto de cero (comprobado igualmente para los años 2001 y 2003). 4.- El Modelo jerárquico: El Método Backward   Los modelos jerárquicos son aquellos que, si incluyen el término correspondiente a la interacción de un grupo de variables, estarán incluidos todos los términos de orden inferior correspondientes a todas las combinaciones posibles del grupo de variables.   El método Backward permite la simplificación de modelos jerárquicos mediante la eliminación, paso a paso, de los efectos no significativos.   En nuestro caso, este último método no resulta necesario, puesto que se ha comprobado en apartados anteriores que todos los efectos son significativos (los de orden uno, dos y tres) para la aplicación correspondiente a ambos periodos (2001 y 2003).   Parados que han trabajado anteriormente por tiempo de búsqueda de empleo, sexo y sector económico (En miles de personas) Primer trimestre de 2001  * Solo se clasifican por sector económico los parados que han dejado su último empleo hace menos de 3 años Fuente: Instituto Nacional de Estadística, Primer Trimestre 2.001   Parados que han trabajado anteriormente por tiempo de búsqueda de empleo, sexo y sector económico (En miles de personas) Primer trimestre de 2003   * Solo se clasifican por sector económico los parados que han dejado su último empleo hace menos de 3 años Fuente: Instituto Nacional de Estadística, Primer Trimestre 2.003   RESULTADOS PRIMER TRIMESTRE 2001   Tests that K-way and higher order effects are zero. - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -   Tests that K-way effects are zero. - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -   Tests of PARTIAL associations. Note: For saturated models, 000 has been added to all observed cells. This value may be changed by using the CRITERIA = DELTA subcommand.   Estimates for Parameters.  SEXO*SECTOR*TIEMPOBU   SEXO*SECTOR   SEXO*TIEMPOBU   SECTOR*TIEMPOBU   SEXO   SECTOR   TIEMPOBU - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Backward Elimination (p = ,050) for DESIGN 1 with generating class SEXO*SECTOR*TIEMPOBU Likelihood ratio chi square = ,00000 DF = 0 P = 1,000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -  Step 1   The best model has generating class   SEXO*SECTOR*TIEMPOBU   Likelihood ratio chi square = ,00000 DF = 0 P = 1,000   RESULTADOS PRIMER TRIMESTRE 2003   Tests that K-way and higher order effects are zero. - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Tests that K-way effects are zero. - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Tests of PARTIAL associations. Note: For saturated models, 000 has been added to all observed cells. This value may be changed by using the CRITERIA = DELTA subcommand.   Estimates for Parameters.   SEXO*SECTOR*TIEMPOBU   SEXO*SECTOR   SEXO*TIEMPOBU   SECTOR*TIEMPOBU   SEXO   SECTOR   TIEMPOBU - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Backward Elimination (p = ,050) for DESIGN 1 with generating class SEXO*SECTOR*TIEMPOBU Likelihood ratio chi square = ,00000 DF = 0 P = 1,000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -  Step 1   The best model has generating class   SEXO*SECTOR*TIEMPOBU   Likelihood ratio chi square = ,00000 DF = 0 P = 1,000   Destacamos que las tablas utilizadas para este estudio han sido extraídas del INE, concretamente de la Encuesta de Población Activa. Resultados Detallados, primer trimestre de 2001 y mismo periodo de 2003. Este tipo de datos se refieren solo a estimaciones nacionales. 5.- Conclusiones   Haciendo un breve resumen de las grandes cifras de empleo en los dos períodos considerados (primer trimestre de 2001 y primer trimestre de 2003) podemos citar los siguientes puntos:   En el trimestre primero de 2001:   - Continúa la desaceleración de las tasas interanuales de crecimiento del empleo y de la actividad. El ritmo de descenso del paro se atenúa.   - El número de ocupados es de 14.615.900, el de parados de 2.267.400 y el de activos de 16.883.300.   En el trimestre primero de 2003:   - El número total de activos se cifra en 18.615.000 personas. Se alcanzó un máximo, con un promedio de 16.432.400 personas ocupadas.   - El número total de parados es de 2.182.700. La tasa de paro alcanza el 11,73% de la población activa, frente al 11,45% del cuarto trimestre de 2002.   En el modelo aplicado podemos destacar que aún reconociendo diferencias en las conclusiones hechas en ambos periodos existen las siguientes notas de carácter general:   - Una relación destacada entre ser varón y dedicarse a la construcción, la construcción es un sector al que aún no se ha incorporado la mujer, podríamos decir que sigue siendo básicamente masculino.   - Vimos también como nota importante que en la relación sexo y tiempo de búsqueda de empleo, en los hombres el tiempo de búsqueda es menor.   - Y por último, otra idea a subrayar es que en la relación sector y tiempo de búsqueda, en la agricultura el tiempo de búsqueda de empleo se puede considerar pequeño. References Aitkin, M. (1980) "A note on the selection of log-linear models" Biometrics, 36, 173-178. Alba, R.D. (1987) "Interpreting the Parameters of Log-Linear Models" Sociological Methods Research, 1, 45-77. 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DOCUMENTOS DE TRABAJO EN ANÁLISIS ECONÓMICO (EAWP)
Derechos reservados 2002. El permiso para reproducir algún artículo está garantizado si Documentos de Trabajo en Análisis Económico lo acredita, las copias no son vendidas y es en acto de mayor difusión del documento.

Editor: Fernando González-Laxe. (Universidade da Coruña)
Director: Venancio Salcines. (Universidade da Coruña)
Subdirector: Andrés Blancas. Instituto de Investigaciones Económicas (UNAM)
Editor Asociado para America Latina: Luis Miguel Galindo. Facultad de Ecomomía (UNAM)