¿Quién se empareja con quién en el mercado laboral español? Un análisis cluster basado en la Muestra Continua de Vidas Laborales

• Autores: Pablo Álvarez de Toledo Saavedra, Fernando Núñez Hernández, Carlos Usabiaga Ibáñez
• Localización: Investigación económica, ISSN 0185-1667, Vol. 76, Nº. 299, 2017, págs. 87-124
• Idioma: español
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    Resumen: Nuestro trabajo plantea herramientas empíricas que sirven para captar el papel de las heterogeneidades en el proceso de emparejamiento laboral. Desarrollamos una aplicación de nuestra metodología al mercado de trabajo español basada en los datos de colocaciones contenidos en la Muestra Continua de Vidas Laborales (MCVL). Estos datos contienen información sobre las características del trabajador y del puesto vacante que forman cada colocación, lo cual nos permite realizar una agrupación inicial de unos y otros en segmentos de trabajador y de puesto en función de dichas características. Estos segmentos pueden, a su vez, ser agrupados respectivamente en clusters que, finalmente, pueden ser combinados entre sí según las colocaciones que se hayan producido entre ellos. Aquellos clusters conjuntos (o biclusters) con una mayor propensión al empareja-miento pueden ser considerados mercados generadores de empleo, en cuya estructura podemos profundizar ―por ejemplo, analizando la duración del empleo―. Nuestra metodología empírica, que puede ser muy versátil en su aplicación (de lo que ofrecemos varios ejemplos), sirve para visualizar la importante segmentación del mercado de trabajo y puede ser útil para el diseño eficiente de políticas activas de empleo, como las de movilidad laboral.

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    Abstract: Our study addresses empirical tools that are useful to capture the role of heterogeneities in the labor matching process. We develop an application of our methodology to the Spanish labor market based on the data from the Muestra Continua de Vidas Laborales (Continuous Sample of Working Lives). These data contain information about the worker and the job that form each job placement, which allows us to group in worker and job segments on the basis of their characteristics. These segments can be also grouped respectively in worker and job clusters, which finally can be combined among them attending to their matching. Those joint clusters (or biclusters) with the highest propensity to match can be considered specific “job creation” markets, whose structure can be studied in detail ―for example, analyzing the employment duration―. Our empirical methodology, which can be very versatile in its application (of which we provide several examples), allows showing the important labor market segmentation, and it can be useful for the efficient design of active employment policies, for instance of labor mobility.