Carrillo-Castrillo, Jesús Antonio

Onieva, Luis

Pérez Mira, Ventura

idUS. Depósito de Investigación Universidad de Sevilla

9936th  International Conference on Industrial Engineering and Industrial Management.  XVI  Congreso de Ingeniería de Organización. Vigo, July 18-20, 2012  Crisis y accidentabilidad en el sector industrial  Crisis and injury rates in manufacturing sector  Carrillo JA1, Pérez V2, Onieva L3 Abstract. When a crisis time comes, injury rates declines. This well known phe-nomena can be explained in terms of economic and labor factors. Based in a panel data with macroeconomic and social security payments of manufacturing activities from 2006 to 2008, we have adjusted a regression model in order to explain changes in injury rates.  Resumen. En los períodos de crisis, la accidentabilidad, tanto en términos absolu-tos como relativos, disminuye. Este conocido fenómeno puede ser explicado en factores económicos y laborales. Basados en un panel de datos macroeconómicos y de cotizaciones laborales de actividades industriales en el período 2006-2008, se ha ajustado un modelo de regresión para explicar el cambio en índices de inciden-cia.   Keywords: Injury rates, Economic cycles, Regression, Manufacturing sector. Pa-labras clave: Índices de incidencia, Ciclos económicos, Regresión, Sector indus-trial.                                                             1Jesús A. Carrillo Castrillo () Junta de Andalucía Dirección General de Seguridad y Salud Laboral, Avda. Hytasa, 14 P-1, 41006 Sevilla, Spain e-mail: jacarcas@gmail.com   2Ventura Pérez Mira Universidad de Sevilla.  Camino de los Descubrimientos s/n Isla de la Cartuja 41092 Sevilla, Spain  e-mail: ventura@gte.esi.us.es  3Luis Onieva Giménez  Grupo de Investigación de Ingeniería de Organización, Universidad de Sevilla.  Camino de los Descubrimientos s/n Isla de la Cartuja 41092 Sevilla, Spain  e-mail: onieva@us.es 994 1. Antecedentes. Desde los primeros estudios de la accidentabilidad se ha constatado que existe una relación entre la frecuencia y tipología de los accidentes y el ciclo económico (Kossoris, 1938). La seguridad laboral hoy en día sólo puede entenderse desde modelos holísticos que contemplen la dimensión de los factores técnicos de riesgo en el trabajo, y, cada vez en mayor medida, la dimensión social y organizativa del trabajo. Se deben considerar las importantes diferencias entre los accidentes de carácter traumático y los trastornos músculo-esqueléticos. En los primeros, los factores principales que pueden influir son la reducción de la carga de trabajo, la reducción de personal eventual y la reducción de la tensión productiva, mientras que en los segundos son los factores de carácter psicosocial y la difusa delimitación del con-cepto de lesión los más explicativos. Hasta la fecha, han sido varios los autores que han desarrollado modelos eco-nométricos y se han identificado algunas variables explicativas (ver Tabla 1). Tabla 1. Variables macroeconómicas identificadas como explicativas.  Variables (Viscusi, 1986) (Anderson & Bu-chholz, 1988) (Lanoie & Tav-enas, 1992) (Davies & Jones, 2009) Producto interior bruto +   + % trabajadores noveles  +  + % trabajadores manuales    + % trabajadores en pymes   +   - 1 Índice de desempleo +   - % trabajadores temporales    - % horas extras + +  - % trabajadores jóvenes      -  1  % trabajadores mayores     ns 1  % trabajadores mujeres -    ns 1  Horas semanales -  ns    equipamiento / trabaja-dor     % representación sindical   -  1La relación era significativa sólo para accidentes graves y mortales.  1.2 Metodología y datos El panel de datos se configura con todos los datos disponibles para cada combina-ción de actividad económica de la que se dispone de información completa de las variables explicativas a nivel de CNAE a dos dígitos (Agroalimentario, Textil, Cuero y Calzado, Papel, Artes Gráficas, Industria Química, Caucho y Plásticos, Productos de Construcción, Metalurgia, Metal-mecánica, Maquinaria, Vehículos y 995 remolques, Otro material de transporte y Resto de Manufacturas) y año (2006, 2007 y 2008). En total se incorporan 45 registros, 3 por cada actividad. Los datos de afiliación se han obtenido de la Tesorería General de la Seguridad Social y los datos incluidos de accidentes de los partes de baja comunicados no “in itinere” de trabajadores por cuenta ajena.  Tabla 2. Evolución de las variables en el período.  Variable AÑO 2006 AÑO 2007 AÑO 2008 InRe Índice Incidencia Total -,0210 ,0081 -,0424 InRe Índice Incidencia Traumáticos -,0210 ,0081 -,0424 InRe Índice Inc. Músculo-Esqueléticos -,0707 ,0888 -,0527 InRe Índice Frecuencia -0,004 0,022 -0,046 InRe Índice Gravedad -2,831 1,381 -2,114 InRe Afiliados ,0308 -,0004 -,1101 InRe Parados ,0820 -,0107 ,1707 InRe Horas Semanales ,0028 -,0026 -,0012 InRe Horas Trabajadas ,0056 -,0218 -,0989 InRe Índice de Producción Industrial -0,04 -0,03 -0,18 InRe Valor Añadido Bruto ,0381 ,0741 -,0811 InRe Cifra de Negocio ,1154 ,0777 -,0564 InRe Beneficio -,0073 -,0841 ,0863 InRe Producto Interior Bruto ,0702 ,0421 ,0372 InRe Trab. Alta Cualificación No Manual -,0208 ,0022 ,0065 InRe Trab. Baja Cualificación No Manual -,0080 ,0049 ,0052 InRe Trab. Alta Cualificación Manual ,0429 -,0125 -,0099 InRe Trab. Baja Cualificación Manual -,0161 ,0047 -,0006 InRe Trab. Indefinidos -,0096 ,0115 ,0193 InRe Trab. Microempresas ,0146 ,0123 ,0101 InRe Trab. Pequeñas Empresas -,0092 ,0107 -,0179 InRe Trab. Medianas Empresas ,0038 -,0032 -,0110 InRe Trab. Grandes Empresas ,0031 -,0068 -,0016 InRe Trab. Empresas Nuevas (<3 años) ,0121 -,0255 -,0504 InRe Trab. Empresas Jóvenes (3-10 años) ,0024 ,0150 ,0598 InRe Trab. Empresas Maduras (>10 años) -,0145 ,0105 -,0094 InRe Trab. Jóvenes (<30 años) ,0815 -,0151 -,0270 InRe Trab. Maduros (30-44 años) -,0323 ,0064 ,0189 InRe Trab. Mayores (>44años) -,0493 ,0087 ,0081 InRe Trab. Españoles -,0287 -,0054 -,0002 InRe Trab. Hombres -,0165 -,0066 ,0010 1InRe: Incremento relativo del número o magnitud correspondiente.  La información de carácter económico procede en su mayor parte del Instituto de Estadística de Andalucía, tanto de producción como de la Encuesta de Empre-996 sas Industriales4, incluyendo el producto interior bruto, el valor añadido, la cifra de negocio, el beneficio, las horas trabajadas y el índice de producción industrial. Así mismo se incorporan referencias globales de tasa de paro para el conjunto del sec-tor. La estructura de la población laboral se ha estimado mediante datos de la Muestra Continua de Vidas Laborales5 –MCVL-, incluyendo los porcentajes anua-les de grupos de cotización, tamaño y años del establecimiento, sexo, grupos de edad y nacionalidad. La Muestra Continua de Vidas Laborales proporciona información de los traba-jadores afiliados en el mismo período y de diferentes variables socio-económicas. Dicha muestra es un conjunto de microdatos individuales pero anónimos, extraí-dos de los registros de la Seguridad Social (Ministerio de Empleo y Seguridad So-cial). El muestreo es aleatorio simple, sin ningún tipo de estratificación. En el caso del sector industrial andaluz, el nivel de muestreo, cercano al 8%, proporciona es-timaciones con errores inferiores al 3,75% en las proporciones de los trabajadores en las diferentes clasificaciones. Dado que son muy diferentes desde el punto de vista de peligrosidad y de es-tructuras productivas, tecnológicas y laborales, el modelo se ha ajustado para la variable dependiente de incremento relativo del índice de incidencia y como va-riables independientes los incrementos relativos de cada una de las variables.  1.3 Factores explicativos. Se ha realizado un análisis previo para identificar las correlaciones significativas entre posibles variables dependientes (incremento relativo de los índices de inci-dencia total, de accidentes traumáticos –TRA- y de trastornos músculo-esqueléticos –TME- y del índice de severidad) y potenciales factores explicativos (ver Tabla 2). Todas las variables son definidas como el incremento relativo en el año dado que lo que se pretende observar es como afectan los factores al cambio en la acci-dentabilidad. De este modo, las diferentes actividades, que tienen índices de refe-rencia muy distintos, pueden incorporarse en el mismo modelo.                                                                 4http://www.iea.junta-andalucia.es/   Accessed 1 February 2012 5http://www.seg-social.es/Internet_1/Estadistica/Est/Muestra_Continua_de_Vidas_Laborales/   Accessed 1 February 2012. 997 Tabla 2. Correlaciones parciales significativas bilaterales.  Variables InRe Índice  TOTAL1 InRe Índice  TRA2 InRe Índice  TME3 InRe Índice  Gravedad4 InRe VAB -0,56** - 0,31* 0,32* InRe Beneficio - - - -0,34* InRe Nº Afiliados - -0,56** -0,43** - InRe Tr. Baja Cualif. Manual - - 0,36* - InRe Tr. Empresas Grandes 0,30* 0,30* 0,31* - 1Incremento relativo del índice de incidencia del año i respecto al año i-1 del total de acciden-tes calculado como nº accidentes por 1.000 trabajadores: (IIi-IIi-1)/IIi-1 2Incremento relativo del índice de incidencia para accidentes traumáticos  3Incremento relativo del índice de incidencia para trastornos músculo-esqueléticos 4Incremento relativo del índice de severidad calculado como nº accidentes graves por 10.000 trabajadores más nº de accidentes mortales por millón de trabajadores  *p<0,05 **p<0,01  1.4 Cambio en los índices de incidencia. Nuestro planteamiento es conocer qué variables son explicativas de los cambios observados en el índice de incidencia en cada actividad industrial. En otros estu-dios previos (Castejón, 2000) (Martin, 2006) el planteamiento consistía en ver que variables explican el índice de incidencia de cada actividad pero dado el carácter auto-correlacionado de las observaciones (Asfaw et al, 2011), hemos optado por analizar el cambio en los índices dado que nuestro interés es conocer los meca-nismos que determinan el cambio de tendencia en los índices.  El análisis de regresión lineal se ha realizado mediante la opción de pasos suce-sivos, controlando la co-linealidad y las correlaciones entre residuos, mediante in-troducción en tres bloques sucesivos. Los bloques se componen de las variables macroeconómicas disponibles, de las relativas al perfil empresarial como tamaño o antigüedad del centro de trabajo y de las relativas al perfil del trabajador como edad, sexo y tipo de contrato.  Los modelos de cambio relativo de índices de incidencia total y de accidentes traumáticos coinciden mientras que para músculo-esqueléticos es diferente y para el índice de gravedad son diferentes (ver Tabla 3 y 4).  Tabla 3. Modelo: Cambio relativo del índice de incidencia traumáticos y total. Variable Coeficiente Significación R2  Durbin-Watson InRe Afiliados -1,106 0,000 0,692 1,978 InRe Índice de Producción Industrial 0,601 0,000 InRe Trabajadores Parados -0,664 0,007 InRe Horas Semanales 11,921 0,089 % Trabajadores en empresas de 3 a 10 años -0,411 0,047   998 Tabla 4. Modelo: Cambio relativo del índice de incidencia músculo-esqueléticos. Variable Coeficiente Significación R2  Durbin-Watson InRe Afiliados -1,162 0,000 0,489 2,410 InRe Índice de Producción Industrial 0,691 0,002 InRe Trabajadores Parados -1,160 0,002 1.5 Cambio del índice de frecuencia. El índice de frecuencia mide el número de accidentes por hora trabajada. El análi-sis de regresión lineal para el cambio relativo en el índice relativo también se ha realizado mediante la opción de pasos sucesivos, con introducción de las variables por bloques sucesivos: variables macroeconómicas, variables empresariales y va-riables laborales (ver Tabla 5).  Tabla 5. Modelo de regresión lineal: Cambio en el índice de frecuencia. Variable Coeficiente Significación R2 Durbin-Watson InRe Valor Añadido Bruto 8,244 0,005 0,676 2,088 InRe. Beneficio -1,004 0,000 InRe Trabajadores más 44 años  72,839 0,000 InRe Trabajadores Alta Cualificación Manual 60,761 0,005  1.6 Discusión. El análisis de regresión lineal macroeconómico corrobora las evidencias del carác-ter anticíclico de la accidentabilidad. La recesión se asocia a un descenso de índi-ces de incidencia en los estudios realizados.  El comienzo de la recesión en el sector industrial se caracteriza por aspectos macroeconómicos como la disminución relativa del producto interior bruto, de la producción y de la cifra de negocio. En principio, y de acuerdo a la literatura, esa recesión implica una mejora de los índices de incidencia. El producto interior bruto es una variable que captura un conjunto de cambios socio-económicos que caracterizan al cambio de ciclo económico. No obstante, ante una reducción en la producción existen diferentes alternativas posibles. Preci-samente lo que aporta este estudio es un mayor detalle sobre los mecanismos sub-yacentes. Se trata en definitiva de conocer que factores pueden favorecer una re-ducción de los índices, no solo en épocas de recesión. Desde el punto de vista laboral, el ajuste en el período 2006-2008 se produce con una reducción de la afiliación y un incremento de parados en el sector, tal y 999 como podía esperarse. Así mismo se puede comprobar que el número de horas semanales y horas trabajadas disminuye al tiempo que el número de jornadas efec-tivas por cotizante se mantiene sensiblemente igual.  La mayor accidentabilidad en jornadas con más de 10 horas –horario extendi-do- y el ajuste por reducción de las horas por afiliado, explican que los índices de incidencia tiendan a disminuir dado que se calculan usando como denominador el número de afiliados y que existen evidencias de la mayor accidentabilidad en el tiempo de trabajo en horario extendido. En cuanto a la estructura empresarial, se produce un aumento del porcentaje de trabajadores en microempresas, las cuales en el sector industrial andaluz muestran una siniestralidad menor a las pequeñas y medianas empresas aunque mayor seve-ridad en los accidentes cuando se producen. Paralelamente se reduce el porcentaje de trabajadores en empresas nuevas (con menos de 3 años) frente a las empresas jóvenes (de 3 a 10 años).  En principio una empresa con mayor antigüedad debe mejorar su gestión de la seguridad y salud además de la mayor experiencia que, en principio, adquiere la plantilla. En España, y también en Andalucía, el porcentaje de trabajadores indefinidos aumenta lo que en principio se asocia a menor accidentabilidad. Además se obser-va una reducción de los trabajadores manuales frente a los no manuales, lo cual implica una menor exposición a riesgos mecánicos, los principales en este sector. Por último, la composición de las plantillas se modifica reduciendo el porcenta-je de trabajadores jóvenes, los cuales muestran mayores índices de incidencia. No obstante, la actuación de las empresas formando a los trabajadores incorporados puede matizar este efecto.   Globalmente, por tanto, los cambios observados en las diferentes variables la-borales y empresariales inciden en la misma dirección principal de reducción es-perada en los índices de incidencia.  Los modelos ajustados de regresión lineal para el panel de datos disponible, además de corroborar la importancia del decremento del índice de producción in-dustrial en la reducción de los índices de incidencia, pone de manifiesto la impor-tancia del número de horas semanales por afiliado a la hora de explicar dicha re-ducción.  Así mismo, y con mayor importancia para los trastornos músculo-esqueléticos que para los accidentes traumáticos, el aumento del número de parados se relacio-na con el descenso. Esto puede ser explicado por la menor intensidad del trabajo y la reducción de la presión productiva. Sin embargo, no hay que descartar la impor-tancia de la infradeclaración de los accidentes músculo-esqueléticos, por la ten-dencia del trabajador a tratar de evitar una baja no suficientemente justificada en un contexto de reducción de plantillas. En cuanto a la significación del aumento de trabajadores en empresas de más de 3 años frente a las empresas de menos de 3 años, supone la constatación de que la mejora en la gestión preventiva, en principio atribuible a empresas con más an-tigüedad, contribuye a la mejora de los índices.  1000 Finalmente, el análisis del modelo de regresión para el cambio en los índices de frecuencia, es decir de los accidentes por hora trabajada, incorporan factores dife-rentes a los expuestos anteriormente. En este caso lo que más influye es el aumen-to de trabajadores mayores y de trabajadores de alta cualificación en tareas manua-les. Este estudio incorpora por primera vez a los análisis econométricos una serie de variables obtenidas de la Muestra Continua de Vidas Laborales que permite co-nocer aspectos de la estructura empresarial y laboral de la industria en Andalucía. En un futuro, según estén disponibles más años, debe plantearse la aplicabilidad de modelos mixtos para analizar las tendencias a medio plazo (Davies & Jones, 2005).  Los resultados ponen de manifiesto que los cambios asociados a los ciclos eco-nómicos se traducen en cambios en las estructuras sectoriales. La existencia de grupos de riesgo, es decir, de trabajadores que tienen índices de incidencia mayo-res, debe alertar a los gestores de la necesidad de adoptar medidas específicas. 1.7 Referencias Anderson EE, Buchholz, RA (1988). Economic instability and occupational injuries: The impact of overtime hours and turnover rates. Labor Stud J 13(4):33-48. Asfaw A, Pana-Cryan R, Rosa R. (2011). The business cycle and the incidence of workplace in-juries: evidence from the U.S.A. J Safety Res 42(1):1-8 Castejón E (2000). Accidentalidad Laboral: Mejoramos aunque no lo parezca. Prevención Traba-jo y Salud 5:5-9. Davies R, Jones P (2005). Trends and context to rates of workplace injury.  HSE Research Re-port 338. http://www.hse.gov.uk/research/rrpdf/rr386.pdf accessed on 1 February 2012 Davies R, Jones P, Nuñez I (2009). The impact of the business cycle on occupational injuries in the UK. Soc Sci Med 69(2):178-182. Kossoris MD (1938). Industrial injuries and the business cycle. Mon Labor Rev 46(3): 579-594  Lanoie P, Tavenas S (1996). Costs and benefits of preventing workplace accidents: The case of participatory ergonomics. Saf Sci 24(3):181-196. Martín A (2006). Siniestralidad laboral y ciclo económico: ¿Una relación meramente estadística o un fenómeno real?. Revista del Ministerio de Trabajo e Inmigración 61:157-174 Viscusi WK (1986). The impact of occupational safety and health regulation, 1973-1983. Rand J Econ 17(4):567-580.  

Crisis and injury rates in manufacturing sector

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