Publicada el miércoles, 9 de diciembre de 2020 | Actualizada el miércoles, 9 de diciembre de 2020

Con técnicas Big Data

España | Análisis provincial de la contracción del empleo durante el confinamiento

El uso de Árboles de Decisión revela que la contracción inicial del empleo inducida por el confinamiento nacional fue, con pocas excepciones, más intensa en las provincias españolas con mayor peso de la hostelería, la agricultura, el comercio y en aquellas dependientes de una economía de servicios poco diversificada.

Puntos clave

  • Puntos clave:
  • En consistencia con el análisis económico, la aplicación de la metodología de Árboles de Decisión corrobora la importancia de la estructura productiva en la heterogénea respuesta del empleo provincial a las medidas gubernamentales iniciales de contención de la epidemia de la COVID-19.
  • Los resultados muestran que las provincias más afectadas fueron las turísticas (identificables por un peso del sector de la hostelería en el empleo provincial superior al 9,4%) o, alternativamente, y con importantes excepciones, una elevada dependencia del sector agrícola (identificable por un peso de este sector superior al 18,1%).
  • Por el contrario, la respuesta fue menos negativa en las provincias con un elevado peso del sector industrial (identificables por un peso del sector comercial inferior al 18,8%) o, alternativamente, con una economía de servicios altamente diversificada (peso de los servicios profesionales y de los servicios financieros superiores al 8,7% y 3,8% respectivamente), como es el caso de las provincias en las que se ubican las grandes áreas urbanas.
  • Estos rasgos fueron menos relevantes en la contracción inicial del empleo durante la crisis inmobiliaria y financiera de 2008-2009, siendo los más destacados en aquel entonces, el peso provincial del sector público (con implicaciones favorables) y de la banca (con implicaciones desfavorables).

Documentos para descargar

Geografías

Temáticas

¿Te ha resultado útil la información?

También te podría interesar