Desde la incorporación del asistente de video VAR, una cantidad no menor de expertos nos han explicado como la tecnología atenta contra el espíritu mismo del futbol, mermando la emoción de gritar un gol pues ahora no solo basta con que el juez de línea valide la jugada, sino que la tecnología compruebe la posición de los jugadores. Con el paso del tiempo, nos hemos dado cuenta que en realidad siguen siendo los árbitros quienes tienen que interpretar las situaciones y tomar decisiones a partir de las imágenes. De este modo, jugadas relativamente similares pueden resultar en cobros diametralmente distintos dependiendo de variables imposibles de ser sistematizadas. Hemos aprendido entonces que debemos tener cautela antes de cantar el grito sagrado antesala de la victoria, y además que los datos en sí mismos no constituyen una explicación inequívoca, sino que solo son una herramienta adicional que nos ayuda a tomar decisiones.
En un año tan convulsionado y extraño como el que estamos viviendo, es importante no olvidar los aprendizajes anteriores antes de declarar que estamos ad portas de vencer las dificultades que la pandemia nos ha traido. Veamos por ejemplo, la encuesta nacional del Empleo INE en su indicador sobre la tasa de ocupación. Después de llegar a un mínimo histórico de 44.5% de ocupación laboral en el trimestre móvil abril-junio, que coincide con la tasa máxima 26.7 de casos de Covid-19 por 100 mil habitantes el 25 de junio , hemos visto un repunte hasta llegar a la tasa de 46.9% durante el trimestre móvil julio-septiembre. Y aunque esperamos que esta tendencia continue, e incluso mejore gracias a la disminución de las restricciones de movilidad intra e intercomunales, deberíamos tener un poco de mesura antes de celebrar este aparente gol.
Deberíamos actuar con cautela pues pues es extremadamente difícil cuantificar los efectos reales de las medidas que estamos tomando en el mismo momento que las estamos tomando. Y si este problema de análisis no fuera lo suficientemente complejo, sumemos al panorama los patrones estacionales del empleo. En este sentido, solo tomando en cuenta los datos de la tasa de ocupación de la última década, observamos que consistentemente hay un repunte en la tasa de ocupación que comienza entre junio y agosto y que termina en enero. Por ejemplo, en 2016 pasamos de un 55.8% en may-jul a un 58% en dic-feb, en 2017 la situación es similar pasando de un 55.1% en jun-ago a un 58.8% en dic-feb, en 2018 este efecto comienza con un 54.3% en ago-oct para terminar con un 58.6% en dic-feb, mientras que 2019 – incluso considerando todas las repercusiones del 18 de octubre – vemos que la tasa va de un 54.8% en ago-oct a un 58.8% en nov-ene .
La buena noticia es que no nos encontramos necesariamente en posición fuera de juego. De hecho, en lugar de simplemente detallar las tasas de ocupación, es mucho más ilustrativo cuantificar la variación de estas. Así, notaremos que la variación esperada en estos meses debería ser del orden del 1% mensual. Sin embargo, notamos que este año el efecto parece haber empezado antes (0.8% may-jul/jun-ago) y que en el último periodo el aumento es de 1.5%. Más aún, la cantidad de ocupados nuevos en el trimestre julio-septiembre, es de 20.428, número muy cercano al del año anterior .
El simple ejercicio mental precedente nos permite entender la necesidad de que instituciones como el Observatorio Laboral se consoliden en nuestra región, no solo para la generación y recopilación de datos, sino para extraer información que la comunidad pueda asimilar de mejor manera. Del mismo modo que el juez de la sala de VAR actúa para avisar al árbitro principal que debe revisar sus decisiones, debemos estar atentos para suministrar todos los insumos que requieren aquellos que están en el campo de juego. La invitación a participar está hecha, ahora es la comunidad, a través de sus representantes, quién debe solicitar la revisión de los datos para que en conjunto escribamos el nuevo set de reglas con el que queremos jugar.
Dr. Cristóbal Quiñinao
Investigador UOH asociado al Observatorio Laboral de O’Higgins
