Polos de atracción de empleo en España según nivel de instrucción: un análisis provincial entre 1999 y 2025
Pau Miret Gamundi, Centre d’Estudis Demogràfics - CERCA
Resumen
La hipótesis inicial supone que mientras que los estudios universitarios potencian la movilidad geográfica de la población activa, los estudios profesionales la enraízan en el territorio. Para ello extraemos una muestra de individuos de entre 23 y 32 años que han formado un hogar o núcleo familiar independiente del de procedencia y que están trabajando por cuenta ajena a jornada completa. Se analiza la oferta de trabajo a escala provincial. La muestra contiene 158.952 individuos observados entre los 23 y los 32 años entre 1999 y 2025, para los que se distingue si residen en la provincia de nacimiento, nacieron en otra provincia o fuera de España. Independientemente de su sexo, edad y del momento de observación, encontramos, por un lado, que la población laboralmente más móvil ha seguido estudios profesionales, medios o superiores y, por otro, descubrimos que la población emigrante desde fuera de la frontera del Estado tiene muy baja cualificación. Sin embargo, no ha sido posible descubrir en el nivel de instrucción de la fuerza de trabajo a escala provincial ninguna pista del porqué unas áreas atraen mayormente población nacida fuera del territorio más allá de la abundancia de empleo.
Palabras clave: nivel de instrucción; empleo; movilidad; escala provincial; siglo XXI
Employment attraction hubs in Spain by education level: a provincial analysis between 1999 and 2025
Abstract
The initial hypothesis assumes that while university studies enhance the geographical mobility of the working population, vocational studies root it in the territory. To test this, we draw a sample of individuals aged 23 to 32 who have formed a household or family unit independent from their family of origin and are employed full-time as wage earners. The analysis focuses on the labour supply at the provincial level. The sample comprises 158,952 individuals observed between the ages of 23 and 32 from 1999 to 2025, distinguishing whether they live in their province of birth, were born in another province, or outside Spain. Regardless of gender, age, or the observation period, we find, on the one hand, that the most geographically mobile segment of the workforce has completed vocational, intermediate, or higher studies, and, on the other hand, that migrants from outside Spain tend to have very low qualifications. However, it has not been possible to identify, in the educational level of the provincial labour force, any clue as to why some areas attract predominantly people born outside the territory beyond the abundance of employment opportunities.
Key words: educational attainment; employment; mobility; provincial level; 21st century
Fecha de recepción del original: 7 de septiembre de 2024; version final: 9 de agosto de 2025.
Pau Miret Gamundi, Centre d’Estudis Demogràfics - CERCA, Edificio E2, Universitat Autònoma de Barcelona. Tel. +34 93 5813060. E-mail: pmiret@ced.uab.cat; ORCID ID: https://orcid.org/0000-0003-0476-7666.
Polos de atracción de empleo en España según nivel de instrucción: un análisis provincial entre 1999 y 20251
Pau Miret Gamundi, Centre d’Estudis Demogràfics - CERCA
1. Introducción
Ni ésta es la primera depresión económica que sufrimos, ni la década de expansión de la que se gozó hace ya algunas décadas fue una novedad histórica sin precedentes. Sin ir más lejos, en los años sesenta se experimentó un gran crecimiento tras el final del período autárquico de la dictadura, de la misma forma que a finales de los noventa se vivió una década de recuperación económica truncada por la crisis de 2008. Los dos períodos de expansión estuvieron acompañados de fuertes movimientos migratorios por motivos laborales: el de los años sesenta con una fuerte emigración de áreas rurales a zonas industrializadas y el del siglo XXI protagonizado principalmente por personas nacidas en el extranjero.
El objetivo de esta investigación estriba en comprobar o desmentir si, cuanto más elevado es el nivel de instrucción, mayor la probabilidad de haber cambiado de territorio para conseguir un empleo adecuado a las características educativas alcanzadas. Como fuente de datos utilizamos la Encuesta de Población Activa (EPA), de 1999 a 2025, que incluye tanto las variables demográficas básicas, como los factores socioeconómicos que precisamos. Con estos datos primarios y mediante modelización estadística, buscamos desvelar, una vez controlados el momento de observación, el sexo y la edad del individuo, qué características instructivas incrementan la probabilidad de haberse movido en el mercado de trabajo en España, ya sea interiormente o desde el extranjero. En consecuencia, quedará una importante dimensión de la migración por analizar, a saber, la emigración desde España hacia el extranjero.
La cuestión radica en si unas características educativas de la oferta laboral se sienten atraídas por una determinada demanda de trabajo, es decir, hasta qué punto ambas variables se encuentran interrelacionadas. Para estimar la migración de la fuerza de trabajo se la posiciona según si nació en la misma provincia en la que está residiendo, en otra provincia o nació fuera de España. Con el primer conjunto estimamos la fuerza de trabajo autóctona y con los otros dos la alóctona o inmigrante, entre la que calculamos la proporción de extranjería.
La movilidad geográfica es un fenómeno que ha sido objeto de estudio en el campo de las ciencias sociales en numerosas ocasiones, ya que tiene implicaciones significativas en la vida de las personas y en la configuración de las sociedades y los territorios. A escala provincial, supone dibujar sobre el mapa de España aquellas áreas que actúan como polos de atracción de la fuerza de trabajo y aquellas que se mantienen con una población empleada mayoritariamente nativa.
2. Antecedentes bibliográficos
La distribución del capital humano de la fuerza de trabajo en España está intrínsecamente relacionada con la migración, tanto interna (González-Leonardo et al., 2022) como externa (Arango, 2015; Domingo y Cabré, 2015; Recaño, 2016; Reher y Requena, 2011), tanto de nacionalidad española como extranjera (Bayona-i-Carrasco et al., 2017; Gil-Alonso et al. 2015; Reher y Silvestre, 2011).
Los procesos de migración fruto de la industrialización y de la mecanización de la agricultura han sido ampliamente descritos (Collantes y Pinilla, 2019), explicando que provocaron un masivo abandono rural y una fuerte migración interregional (Cabré et al., 1985; Camarero, 1993), que se detuvo súbitamente con la crisis del petróleo de principios de los setenta (García-Coll y Stillwell, 1999; Recaño, 2004). En la actualidad, los movimientos migratorios se han revitalizado entre regiones españolas (González-Leonardo et al., 2020) así como entre ciudades (Martínez-Fernández et al. 2012), acentuados incluso tras la crisis económica de 2008 (Audirac et al., 2012), reduciéndose el componente rural e incrementándose el interurbano (González-Leonardo et al., 2019; Rowe et al., 2019). Con todo, en el caso específico de España, la llamada inmigratoria desde el extranjero nace en las características del mercado de trabajo, que se concentra en sectores de baja cualificación y reducida remuneración (Cebolla y González, 2008), principalmente en la agricultura intensiva (Arango, 2015).
Existe una extensa literatura sobre las consecuencias económicas de los flujos de población, tanto de entrada como de salida (véase una amplia revisión en Faggian y Royuela, 2010). De hecho, en gran parte de los países desarrollados, la migración ha substituido el crecimiento demográfico vegetativo (Rees et al., 2017), tanto la internacional como la interna (Skeldon, 2008; Bell y Charles-Edwards, 2013). Por ejemplo, se ha observado que este fenómeno es clave en países como Alemania o el Reino Unido (Álvarez et al., 2021; Champion et al., 2018) o, más en concreto, para la juventud en Suecia (Bernard y Kolk, 2019) o en España (Gutiérrez-Portilloa et al., 2018; González-Leonardo et al., 2022). La concentración de las actividades tecnológicas y financieras (Harvey, 2006; Sassen, 1991) explicaría que las regiones periféricas expulsen juventud (González-Leonardo et al, 2019 y 2020; Kurbisch y Haase, 2011; Sassen, 1991; Soja, 2000), en particular la altamente cualificada (Nelle, 2016; Ubarevičiené y Van Ham, 2017), con una pérdida complementaria en regiones periféricas (Docquier y Rapoport, 2012). La distribución territorial también es importante para la movilidad social: la cambiante geografía en la generación de oportunidades de actividad económica reestructura el panorama de la movilidad intergeneracional (Ballarino y Panichella 2021; Connor y Storper 2020)
Los individuos muestran un comportamiento racional al moverse a lugares en que puedan obtener mayores beneficios de su inversión educativa y habilidades adquiridas (Sjaastad, 1962; Fielding, 1992; Sanchez-Moral et al. 2018), que no consiguen en sus lugares de origen (Martin-Brelot et al., 2010) y aunque también pueda buscarse un ambiente culturalmente sugerente (Florida, 2002; Rodríguez-Pose y Ketterer, 2012), este no suele ser la causa principal de la migración (Martin-Brelot et al, 2010; Purcell 2020).
Diversos estudios han examinado la relación entre el nivel educativo y la capacidad de las personas para moverse, no exclusivamente a nivel territorial, sino también socialmente (Hecht y McArthur 2023). Así, se destaca que la educación desempeña un papel fundamental en la adquisición de habilidades y conocimientos valiosos en el mercado laboral y potencia la búsqueda de mejores oportunidades (Acemoglu y Autor 2011; Blau y Kahn 2017; Haveman y Smeeding 2006; Oreopoulos 2011). De esta manera, se asocian altos niveles de instrucción con una mayor probabilidad de migrar (Aydemir, Kirdar, y Torun 2021; Bernand y Bell, 2018; Borjas, 1994; González-Leonardo, 2020; Malamud y Wozniak 2010; Ojalehto et al. 2023; Xu et al. 2021), pues las personas migrantes están seleccionadas desde sus lugares de origen (Docquier y Marfouk, 2006; Gould, 1982). Por ello, la expansión educativa que ha tenido lugar en España (González-Leonardo y López-Gay, 2019) pudiera ser una de las causas del aumento de la migración interregional.
Otra variable clave para entender la movilidad laboral es el género. Las mujeres han experimentado un aumento significativo en su ventaja educativa, lo cual había influido en su capacidad para moverse en busca de oportunidades laborales (Buchman y DiPrete, 2006), al proporcionarles las herramientas necesarias para adaptarse y prosperar en diferentes entornos (Aydemir et al. 2021).
Finalmente, también se ha explorado el impacto del nivel educativo de los padres en la movilidad geográfica de sus hijos. Estudios como el de Kalmijn y Kraaykamp (2005) han examinado cómo el nivel de instrucción de la madre influye en el momento en que las personas deciden tener su primer hijo y cómo esto puede afectar a su capacidad para mudarse a diferentes lugares en busca de mejores oportunidades educativas y laborales. Así, este estudio resalta la importancia de considerar tanto el nivel educativo individual como el nivel educativo familiar en la comprensión de la movilidad geográfica. Desgraciadamente, la EPA no permite captar esta importante variable, puesto que, al tratarse de una encuesta de hogares y al seleccionar por nuestra parte a población emancipada, no conocemos el nivel educativo de la familia de procedencia.
En concreto, proponemos responder a cuatro preguntas de investigación, a saber:
1. ¿A mayor educación, mayor movilidad interprovincial?
2. Las mujeres (en la esfera laboral) tienen un mayor nivel de instrucción en relación con los varones ¿Se asocia a una mayor movilidad laboral femenina?
3. ¿Qué delimita a una provincia como foco de atracción en el empleo? ¿Su concentración en ciertas cualificaciones específicas?
4. La inmigración laboral extranjera ¿se concentra en población de baja cualificación?
3. Metodología
La EPA es un panel de hogares rotante de seis ciclos trimestrales consecutivos, es decir, se sigue a los miembros de un hogar (mientras no abandonen el domicilio) durante un máximo de un año y medio, cambiando a un sexto de la muestra en cada nueva oleada por hogares de características similares a los que han agotado el período previsto de observación. Por ello, debemos utilizar técnicas de análisis que estimen la proporción estandarizada en cada categoría teniendo en cuenta que tratamos con observaciones repetidas para un cierto individuo, y que no para todas las personas tenemos el mismo número de observaciones.
La EPA es una fuente especialmente diseñada para el análisis del mercado de trabajo, recogiendo información sobre el nivel de instrucción, tipo de relación laboral y ocupación, así como del lugar de nacimiento y el tipo de estructura del hogar en cada momento: las variables sociodemográficas necesarias para esta investigación.
La ventaja de la EPA es que recoge algunas variables no disponibles habitualmente en los registros de flujos migratorios, como el nivel de estudios o la relación con la actividad (Faggian et al., 2007 y 2017; Franklin, 2003) y que han dado buenos resultados en otros estudios (González-Leonardo et al., 2022). Su principal desventaja es que se desconoce la fecha precisa en que se produjo la migración, la biografía laboral previa o en qué lugar se obtuvo un determinado nivel de instrucción. Con todo, conocemos que la movilidad estudiantil es muy reducida en España (Reques-Velasco, 2007; Rodríguez-Rodríguez y Domínguez-Mújica, 2019) y que la movilidad laboral se concentra entre los 25 y los 40 años (González-Leonardo et al., 2022).
La población ocupada en España durante el siglo XXI ha sufrido las vicisitudes de la recesión económica global de 2008 y de la pandemia de COVID-19, pero tiene un balance de crecimiento positivo en el primer cuarto de la vigésimo primera centuria (gráfico 1). La recuperación económica de la década previa a la recesión de 2008 condujo a un substancial incremento de la fuerza de trabajo, de algo menos de 15 millones a algo más de 20. La susodicha depresión económica redujo la población ocupada hasta los 16,6 millones del año 2013, recuperándose progresivamente a continuación, con la excepción del período afectado por el COVID, hasta llegar a un máximo de casi 22 millones 300 mil en el segundo trimestre de 2025. Un récord histórico.
Para centrar el análisis únicamente en la movilidad residencial por motivos laborales, seleccionamos a la población ocupada que ha formado una familia y/u hogar separado de su familia de procedencia, asumiendo que así es para quienes conviven con su pareja y/o hijos/as, y/o no conviven ni su padre ni su madre (gráfico 1).
Gráfico 1. Población ocupada, familiarmente emancipada y asalariada según trimestre
Fuente: Encuesta de Población Activa (EPA) del Instituto Nacional de Estadística (INE)
En una tercera selección, la población objeto de estudio es la asalariada a jornada completa (gráfico 1). Cabe destacar que la mayoría de la población ocupada emancipada tenía un contrato indefinido (56 %) y un significativo 14 % tenía uno temporal, en ambos casos a jornada completa. Consideramos que estos colectivos son quienes más probablemente se han desplazado para conseguir un empleo, siendo menos probable que lo hayan hecho quienes trabajan por cuenta propia, a jornada parcial, o tenían un contrato fijo-discontinuo, eran miembros de cooperativas o ayuda en el negocio familiar.
El volumen de población familiarmente emancipada y asalariada a jornada completa es claramente inferior al total de la población ocupada (gráfico 1), pero exhibe una evolución muy similar a la vista hasta ahora: un progresivo incremento de 1999 a 2008 (de 7,7 a 11,2 millones), caída con la recesión hasta un mínimo en 2013 (9,5 millones) y llegada a un máximo en la primera mitad de 2025 (13 millones), tras el impacto negativo provocado por la epidemia de COVID en 2020.
Para elaborar el estatus migratorio individual consideramos a quien reside en la misma provincia en que ha nacido como que no se ha movido (inmóvil), a quien ha nacido en otra provincia como inmigrante interprovincial y si se ha nacido en el extranjero como inmigrante internacional. Se trata de una variable sincrónica, pues recoge la situación transversal, no los flujos de movilidad. Además, no cambia con el tiempo, pues en la EPA si alguien muda de dirección, deja de ser observado. Asumimos que estos con una buena estimación de quien tiene un empleo asalariado a jornada completa y es independiente de la familia de procedencia y, respectivamente, 1) no se ha movido para buscar trabajo, 2) se han mudado de provincia para conseguirlo o 3) ha venido a España para encontrar un empleo.
Las dos variables independientes se basan en estos tres colectivos: la primera estima la movilidad laboral con el porcentaje de población que nació fuera de la provincia de nacimiento (proporción de inmigración) y la segunda estima el porcentaje de población que ha nacido en el extranjero sobre la que no ha nacido en la provincia observada (proporción de extranjería).
La EPA recoge el mes y el año de nacimiento, por lo que puede construirse la edad de cada individuo restando el trimestre de observación con el trimestre de nacimiento (gráfico 2). Este procedimiento permite calcular la edad del individuo en cada cuatrimestre. La primera edad de la que se ofrece información completa son los 16 años cumplidos. Tanto las proporciones de inmigrantes provinciales como las de extranjería empiezan a ser claramente distintas y a presentar indicadores confiables a partir de los 23 años.
Por un lado, la población laboral inmigrante decrece desde este punto etario cuanto mayor es la edad hasta los 32 años (del 54 al 39 %), y que mantiene muy estable a partir de entonces y hasta los 64 años. Parece que la población asalariada emancipada quede fijada a un territorio a los 33-64 años, en la etapa vital adulta. A partir de los 65 años, edad ordinaria de jubilación, la inmigración laboral detectada es mayor, pues quien continúa trabajando es mayormente población foránea.
Por otro lado, la proporción por edad de extranjería debe interpretarse desde una perspectiva generacional: cuanto más antigua es una cohorte, menor el componente de origen extranjero entre la población asalariada alóctona, hasta llegar a un mínimo del 20 % entre los 58 y los 65 años, edad en que la relativamente corta extensión de la vida laboral que podemos imaginar entre la población de origen extranjero, con la consiguiente insuficiencia de años cotizados acumulados, la obligan a prolongar la vida laboral en mayor medida que la población nacida en España.
Gráfico 2. Pauta por edad en la población inmigrada a la provincia de nacimiento y proporción de extranjería entre migrantes. Población asalariada emancipada de la familia de origen. España, 1999-2025
Fuente: EPA (datos INE)
Apoyándonos en la cada vez menor inmigración provincial cuanto mayor es la edad entre los 23 y los 32 años (gráfico 2), asumimos que la inmigración más significativa tiene lugar en este rango de edad. De manera complementaria, comprobamos que la extranjería a los 23-32 años es menor cuanto más antigua es una generación (es decir, cuanta más edad tiene el individuo observado).
Por medio del programa STATA y en su módulo específico de análisis de datos panel (xtset) se muestran las probabilidades predichas de ser inmigrante y de haber nacido en el extranjero entre la población alóctona, utilizando en ambos casos la regresión logística (xtlogit), agrupando las categorías en cada variable en que se obtiene un resultado estadísticamente similar con un nivel de confianza del 95 %. Antes de profundizar en los distintos efectos de las variables, hay que comprobar si estos son netos o combinan su fuerza con otros factores, exponiendo la evolución temporal (entre 1999 a 2025) y la pauta por edad (de los 23 a los 33 años).
La tabla I del anexo estadístico presenta para la proporción de inmigración, la agrupación de las categorías para cada variable que han resultado que deben considerarse conjuntamente en relación con el período de observación, la etapa biográfica y el espacio de residencia: todas las demás deben continuar siendo consideradas singularmente. Lo mismo se ofrece en la tabla II para la proporción de extranjería.
4. Probabilidades de ser migrante y de extranjería entre población alóctona
En las encuestas de panel, hay variables que no cambian a lo largo de la biografía individual observada y otras que sí lo hacen. La provincia de nacimiento y el sexo no cambian, así como tampoco lo hace en la EPA la provincia de residencia. En consecuencia, las variables dependientes (la inmigración y la extranjería) permanecen estables a lo largo de los trimestres observados para un mismo individuo (tabla 1). En contraste, el año de observación, la edad y el nivel de instrucción pueden variar a lo largo de la biografía del individuo (tablas I y II del anexo estadístico)
Los indicadores están desestacionalizados en dimensión anual, con la única excepción de 2025, para el que disponemos únicamente del primer semestre (gráfico 3). La juventud emancipada asalariada inmigrante en su provincia de residencia creció del 27 al 37 % durante la expansión económica de 1999-2008, cayó ligeramente hasta un 34 % durante la recesión 2009-2013 y ascendió tras el COVID hasta un 42 %. Nunca ha habido mayor inmigración en España como hoy en día.
A su vez, el componente extranjero sobre la inmigración laboral ha sido cada vez más substancial en la expansión, pasando del 25 al 45 %, se ha estabilizado en gran medida durante la crisis y ha vuelto a crecer con fuerza con la mejora de la economía, hasta alcanzar un 52 % a final del primer cuarto del siglo XXI. Nunca hubo mayor extranjería entre la población inmigrante como actualmente.
En las tablas I y II del anexo se agrupan los años en períodos, en caso de que no hubiera cambios interanuales. Así, por un lado, se constata que en la inmigración no hubo diferencias significativas durante la recesión, 2009-2011, y que se ha mantenido a nivel récord desde 2022 hasta 2025. Por otro lado, la pauta biográfica supone una mayor intensidad cuanto mayor juventud, con un máximo a los 23-25 años y un mínimo a los 32 años. Periodo y rango etario dibujan un proceso de movilidad claramente favorecido por la juventud de sus protagonistas y por el contexto económico.
En definitiva, los datos indican que las expansiones o recuperaciones son una llamada al empleo foráneo (lo que confirma que la atracción inmigratoria se produce fundamentalmente ante la demanda laboral) y que en el siglo XXI el componente de extranjería ha sido cada vez más importante. Por el contrario, las crisis, sean económicas o sanitarias, detienen la movilidad laboral, al detener la demanda.
Además, cabe recordar, por un lado, que la pauta por edad marca una biografía en que la inmigración está ligeramente más presente cuanto más joven se es (gráfico 2): en concreto, una vez estandarizados los indicadores, la probabilidad de ser inmigrante por edad se reducía de un 38 % a los 23-25 años a un 31 % a los 32 años. Una pauta que puede interpretarse como que la migración laboral es más importante en los momentos de inserción laboral tras acabar el período de formación, y menor en los sucesivos cambios de empleo en el período vital adulto. Por otro lado, en contra de lo previsto en las hipótesis iniciales, la migración laboral de las mujeres es algo menor que entre los varones. En el mundo del trabajo, todo parece indicar que la movilidad continúa siendo más importante entre los hombres jóvenes que entre las jóvenes.
Gráfico 3. Inmigración y extranjería según año de observación
Fuente: EPA (INE)
La evolución de la movilidad ha sido prácticamente idéntica entre hombres y mujeres, es decir, moverse a trabajar a otra provincia o venir a hacerlo a España no muestra una historia distinta por género. Tampoco la pauta por edad es distinta entre sexos, lo que significa que en las proporciones de inmigración y de extranjería estandarizadas por sexo, edad y momento de observación comprobamos los efectos netos de cada categoría en la variable (tabla 1).
Así, una vez controlado el año y edad de observación del individuo, en la tabla 1 presentamos los valores estandarizados de las variables dependientes (inmigración y extranjería) y los efectos del sexo y del nivel de instrucción. De los 158.952 componentes de la muestra, un 39 % eran inmigrantes, con un componente de extranjería del 53 % (en concreto, 61.804 de los inmigrantes habían nacido fuera de España). Estas fueron las proporciones observadas en la estructura de la muestra.
Los resultados del modelo exponen las proporciones estandarizadas incluyendo todos los efectos en la explicación, tanto los fijos como los aleatorios. En efecto, además de controlar el año de observación, estandarizamos la estructura de la población por sexo y edad, mostrando las proporciones según provincia de residencia y analizando la influencia del nivel de instrucción en la proporción de inmigración laboral y en el de extranjería sobre la población inmigrante.
Como hemos anotado ya, las personas podían ser observadas hasta en seis trimestres consecutivos dentro de la ventana de estudio (del primer trimestre de 1999 al segundo de 2025) y del rango de edad 23-32, de ahí que deba distinguirse entre individuos y observaciones para una misma persona. Así, los individuos han sido observados en 428.777 ocasiones (tabla 1). Si solo consideramos a los inmigrantes provinciales, la muestra se reduce a 152.212 observaciones.
Al controlar el año de observación, la edad y la provincia de residencia, así como el nivel de instrucción en cada momento biográfico de la persona entre sus 23 y 33 años, la probabilidad de ser inmigrante es en promedio de 34 % y la de ser extranjero entre inmigrantes del 42 % (tabla 1). El primer indicador fue alrededor de 2 puntos porcentuales superior entre los varones (35 % frente al 33 % en mujeres) y la extranjería no presentó diferencias significativas entre sexos: entre inmigrantes, habían nacido fuera de España en un 42 % para ambos sexos (tabla 1).
Tabla 1. Inmigración y extranjería en la fuerza de trabajo asalariada, familiarmente emancipada y de entre 23 y 32 años. Observaciones agrupadas en individuos. Efectos fijos y efectos aleatorios
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EFECTOS FIJOS |
muestra |
probabilidad inmigración |
inmigrantes |
probabilidad extranjeria |
|
individuos |
158.952 |
61.804 |
||
|
inmigración |
38,9 % |
34,2 % |
||
|
extranjería |
53,5 % |
42,0 % |
||
|
hombres inmigrantes |
51,9 % |
35,4 % |
||
|
mujeres inmigrantes |
48,1 % |
33,0 % |
||
|
extranjería entre los hombres |
53,1 % |
41,9 % |
||
|
extranjería entre las mujeres |
46,9 % |
42,1 % |
||
|
EFECTOS ALEATORIOS |
muestra |
inmigrantes |
||
|
observaciones |
428.777 |
152.212 |
||
|
muestra |
probabilidad inmigración |
muestra |
probabilidad extranjeria |
|
|
Sin acreditación |
10,5 % |
35,6 % |
12,2 % |
54,2 % |
|
Graduado Escolar |
36,9 % |
26,6 % |
29,5 % |
44,2 % |
|
Bachillerato |
12,9 % |
63,3 % |
19,4 % |
52,7 % |
|
FP2/CFGM |
13,9 % |
25,9 % |
10,6 % |
36,1 % |
|
Diplomatura/CFGS |
11,9 % |
31,0 % |
11,4 % |
30,8 % |
|
Licenciatura/Grado Universitario |
13,8 % |
37,4 % |
16,8 % |
28,6 % |
Fuente: EPA (datos INE)
El nivel de instrucción puede adquirir diferentes valores a lo largo de la biografía observada para una misma persona. Las variables que no cambian en el tiempo se recogen en el modelo a través de sus efectos fijos y las que sí a través de sus efectos aleatorios (tabla 1).
La operativa del nivel de instrucción debe lidiar tanto con el cambio de categorías a lo largo de la EPA como con la diferencia de currículums entre las generaciones que durante el siglo XXI han sido observadas entre los 23 y los 32 años cumplidos. (1) La primera categoría incluye a quienes no tenían título educativo alguno, pues no habían alcanzado un nivel elemental, básico u obligatorio. (2) La segunda a quien tenía la acreditación correspondiente a graduado escolar. Le siguen (3) el bachillerato y (4) la formación profesional o ciclos formativos de grado medio. A continuación, (5) las diplomaturas han sido equiparadas a los ciclos formativos de grado superior y, finalmente, (6) las licenciaturas o equivalentes a los grados universitarios. En el total de observaciones, en un 10 % no se había alcanzado ningún título escolar, el graduado en un 37 %, en un 13 % se tenía estudios medios de bachillerato y en un 14 % profesionales, detentándose estudios superiores en el resto de observaciones, ya fuera una diplomatura o un ciclo formativo (12 %) o una licenciatura o grado universitario (14 %).
Hay que remarcar el progresivo e ininterrumpido incremento en el capital humano de la fuerza de trabajo en España. A principios de siglo, un 25 % no disponían de un título educativo mínimo; en la actualidad están en esta situación apenas un 6 %. A este se suma quien abandonó los estudios justo al terminar el nivel considerado obligatorio, que se ha reducido ligeramente desde el 23 % en 2000 al 19 % en 2025. En definitiva, debemos convenir que el abandono escolar temprano, sin estudios postobligatorios, ha pasado entre la población empleada de casi la mitad a prácticamente un cuarto, un descenso substancial, pero que aun esconde un grave problema de manifiesta falta de cualificación en el mercado de trabajo.
El bachillerato, una enseñanza media ideada para ser la puerta de entrada a la educación superior y no como un punto final en la escolarización, ha caído del 15 al 10 %. El alza en la instrucción se constata, en consecuencia, a partir de este nivel. Cabe remarcar, sin embargo, que los niveles anteriores son más elevados que los alcanzados por las enseñanzas de formación profesional, que han pasado de suponer un 7 a un 11 % de la fuerza de trabajo, punto en que se ha estabilizado a partir de 2021, un porcentaje a todas luces muy poco destacable.
Sin duda, el mayor nivel de instrucción al que hacíamos referencia se constata claramente con los dos niveles superiores, el de dos o tres cursos escolares (CFGS o diplomatura), se ha doblado del 8 al 16 % y el de cuatro o cinco cursos (grado, licenciatura o equivalente), que ha pasado del 21 al 39 %. Cabe recordar que estos porcentajes se refieren a la población empleada a jornada completa.
Pero, no buscamos establecer la estructura del nivel de instrucción en el mercado de trabajo, sino responder específicamente a una serie de preguntas sobre los efectos de esta variable sobre la fuerza laboral. La probabilidad más baja de haber migrado se observa entre jóvenes con una formación profesional o ciclo formativo (26 %) seguidas muy de cerca por quienes habían abandonado los estudios al acabar el graduado (27 %). Los estudios superiores suponían mayor movilidad: 31 % la diplomatura o ciclos formativos de grado superior y 38 % las licenciaturas o grados universitarios. Quienes no tenían la acreditación correspondiente a la escolarización obligatoria también tenían una probabilidad de inmigración mayor, en concreto del 36 % (tabla 1).
En conclusión, la formación profesional de grado medio es la que más fija a la población laboral en el territorio, pues tener menor o mayor nivel educativo, supone una probabilidad de inmigración mayor.
En relación con el porcentaje de extranjería en la inmigración laboral, el modelo indica que el componente es mayor cuanto menor es el nivel de instrucción, desde el 54 % que no tienen acreditación educativa al 29 % que disponen de una licenciatura, grado universitario o similar.
5. Geografía de la atracción laboral
Las 50 provincias y 2 ciudades autónomas dividen España en 52 unidades territoriales.
Antes de empezar a describir la geografía de la inmigración en España a escala provincial, hay que distinguir dos áreas que suponen un patrón destacado y disidente con el resto. Por un lado, Murcia y Almería son provincias de población laboral fuertemente inmigrante (40 %) per con un componente primordialmente de origen extranjero (70 %). Por otro lado, Toledo y Guadalajara destacan por su alta inmigración (70 %) mayoritariamente interprovincial, pues un relativamente bajo 25 % de la inmigración tiene origen extranjero.
Si exceptuamos estas dos áreas, existen una fuerte correlación entre inmigración y extranjería (gráfico 4), con una línea que une la tríada de provincias formada por Cádiz, Córdoba y Jaén, con relativamente baja inmigración (poco más del 20 %) y con bajo componente extranjero (también poco más del 20 %), y el polo opuesto de gran inmigración (por encima del 45 %) con alto componente extranjero (40 %) formado por la díada de las provincias de Madrid y Segovia.
Con todo, la mayor proporción de jóvenes inmigrantes laborales en tiempos recientes se dio en la provincia de Guadalajara (73 %) seguida a cierta distancia de la de Toledo (65 %). A partir de aquí se van definiendo zonas de progresivamente menor intensidad inmigratoria, sin solución de continuidad. Siempre a escala provincial, le siguen Segovia y la Rioja (46-47 %), Madrid, Soria, Huesca y Teruel (43-45 %), Girona, Baleares y Ávila (42 %), Araba, Castellón, Tarragona y Burgos (40-41 %), Almería, Murcia, Cuenca, Lleida y Zaragoza (38-39 %), Navarra y Alicante (35-36 %), Valladolid y Palencia (33 %), Salamanca y Melilla (33 %), Valencia, Barcelona, Málaga, Albacete, León y Orense (29-30 %), Cantabria, Lugo, Ciudad Real, Las Palmas, Tenerife y Ceuta (27-28 %), Vizcaya, Guipúzcoa, A Coruña, Pontevedra, Zamora, Cáceres y Granada (25-26 %), Asturias, Sevilla y Huelva (24 %), Córdoba, Badajoz y Cádiz (22 %) y, finalmente, la provincia con menor inmigración laboral, Jaén (21 %).
Gráfico 4. Patrón provincial de la proporción de inmigración y la de extranjería
Fuente: EPA (INE)
¿Hay alguna característica que pueda indicarnos por qué unas provincias atraen tanta población en edad laboral? ¿A qué puede deberse que en el siglo XXI se trate en gran medida de población de origen extranjero? Tal vez en Murcia y Almería se deba a su abundante demanda de empleo en ocupaciones elementales. Quizá en el caso de Guadalajara y Toledo se trata de población que busca unas buenas condiciones en la vivienda, aunque no habiten en el lugar que trabajas. Pero ¿qué llama en las otras 46 provincias y 2 ciudades autónomas?
6 ¿Qué hace particular una provincia?
Esta distribución territorial de la fuerza de trabajo no se corresponde con la del nivel de instrucción, pues estas variables no se encuentran en absoluto correlacionadas. En concreto, el coeficiente de correlación entre inmigración y juventud con estudios superiores es de un muy reducido 0,07 y con aquella con un nivel de instrucción de como máximo el graduado escolar de -0,06. Ello nos lleva a considerar otros factores para establecer por qué algunas provincias atraen personal y otras no, e incluso sea muy plausible pensar que la expulsen.
En este procedimiento seleccionamos a toda la población residente en España entre 26 y 30 años, con independencia de su relación con el mercado de trabajo y su situación de convivencia. A continuación, elaboramos la tasa de empleo, dividiendo a la población ocupada por la población total, controlando por edad, sexo y momento de observación. La hipótesis que subyace a la construcción de estos indicadores afirma que, a mayor empleabilidad de un territorio, mayor capacidad de atracción, ya fuera a través de la inmigración interprovincial o internacional.
Con datos agregados, se refrenda que a mayor tasa de ocupación, mayor capacidad de atracción, con un índice de correlación de 0,59, aunque la relación de la tasa de empleo y extranjería es mucho menor, en concreto, del 0,31. En definitiva, el empleo es un factor clave de llamada de población laboral: una conclusión que no deja de ser una obviedad, pero que no está de más reafirmarla.
En este sentido, cabe destacar que la tasa de ocupación está íntima e inversamente relacionada con la de paro, es decir, aquellos lugares con una baja ocupación coinciden con los territorios en que el paro es alto. Por ello, no podemos utilizar ambos indicadores por su endogeneidad.
En definitiva, lo que hace particular a una unidad territorial es su tasa de ocupación y no la capacitación profesional entre la fuerza de trabajo.
Así, por ejemplo, la gran autoctonía de las provincias de Cádiz y Jaén se corresponde con las tasas de empleo juvenil más bajas de España, con la excepción de las ciudades autónomas de Ceuta y Melilla. En el mismo sentido, la reducida autoctonía de la provincia de Madrid coincide con una de las más altas tasas de empleo.
7. Conclusión
Cabe asumir que un objetivo público es conseguir una fuerza de trabajo formada que no tenga que desplazarse para conseguir un empleo. Sin embargo, mientras que se pone una gran atención en la formación a escala provincial, se implementan bien pocas políticas activas de ocupación para dar respuesta al nivel educativo de la población. Ello genera una contradicción en la sociedad, pues los lugares con mayor producción de capital humano pueden conformarse como expulsores de la oferta de trabajo hacia polos con demanda de actividades con alta cualificación asociada.
Nos hemos centrado aquí en la etapa vital de la juventud, en que asumimos que se produce la transición al mundo adulto, con la emancipación familiar y la inserción laboral. No tenemos la edad exacta en que se produjeron ni una ni otra, sino la población que a los 23-32 años no formaba parte del núcleo familiar de procedencia y que estaba trabajando a jornada completa. Con estas características, estimamos los polos de atracción y analizamos su componente de origen extranjero entre la juventud con el objetivo de contrastar la hipótesis de que a mayor nivel de instrucción, mayor movilidad geográfica.
Esta hipótesis ha sido refutada individual y espacialmente. Por un lado, vemos que no se cumple que a mayor educación, mayor probabilidad de migrar a otro territorio. En particular, desde el extranjero ocurre todo lo contrario: si bien emigran a España jóvenes, el mercado de trabajo de este país atrae mayormente a quienes tienen menor cualificación. Por otro lado, la fuerza de trabajo no está relacionada con una determinada estructura en el nivel de instrucción de la población laboral: los territorios en que se concentra el capital humano no correlacionan con los de mayor inmigración laboral.
Con todo, hemos destacado que en algunos territorios en que la atracción no viene directamente del mundo del trabajo, sino de mejores condiciones de vivienda cercanas a lugares del mercado de trabajo activo.
Nos desplazamos cuando hay trabajo hacia donde hay trabajo. En momento de recesión el movimiento se detiene; en períodos de incremento de la actividad económica se acelera. En España, probablemente fruto de una larga historia, aparecen en el siglo XXI unos polos que no atraen población e incluso podemos especular que son zona de emigración, pues en ellos el mercado laboral no ofrece oportunidades. Sin embargo, no es cierto que la atracción esté solo centrada en actividades tecnológicamente punteras, pues ciertos puntos geográficos se caracterizan en puestos que requieren mano de obra sin cualificación, como es el caso de gran parte del sector turístico o primario.
El crecimiento demográfico contemporáneo, tanto en España como en muchos otros países, ha venido marcado por el componente migratorio. Así también, la fuerza de trabajo bebe en gran medida de la población y de la cualificación recibida en otros territorios. Así, como conclusión, el esfuerzo educativo de incluir la instrucción en todos los niveles secundarios y superiores en todas las provincias no incide por si mismo en el mercado de trabajo ni, por ende, en la fijación de la población en el territorio. Puede ser incluso contraproducente si no existen o se crean puestos de trabajo relacionados con esta formación. En definitiva, que la población de un territorio adquiera una alta cualificación formal puede aumentar la presión para que sea necesario salir a buscar un trabajo acorde con sus acreditaciones académicas.
La inmigración es fundamental en el análisis del mercado laboral. Incluso en aquellas provincias poco inmigratorios, 1 de cada 5 empleos están cubiertos por población nacida fuera de la provincia. Un porcentaje que -si exceptuamos los casos en que se detectan otros factores además de los laborales- pueden llegar a constituir prácticamente la mitad de la población laboral de algunas provincias.
El componente extranjero en la inmigración ha sido cada vez más importante en lo que llevamos de siglo XXI. En el primer bienio observado abarcaba a un 21 %, en el último quinquenio representa a un 45 % de la población laboral joven inmigrante ya emancipada del domicilio paterno. Se constata también que es la juventud la que migra de sus países de origen a España, con un nivel de cualificación bajo en relación a la migrante en general.
Finalmente, cabe destacar que, en España, la movilidad laboral juvenil no ha venido marcada por patrones de género, pues la probabilidad de moverse para buscar empleo de hombres y mujeres ha sido muy parecida, tanto interprovincial como internacionalmente.
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Anexo estadístico
Tabla I. Probabilidad de ser inmigrante: período de observación, edad y área de residencia
|
Observaciones |
Inmigración |
intervalo confianza 95 % |
||||||
|
año 1999 |
21.943 |
27,0 % |
26,7 % |
27,2 % |
||||
|
2000 |
21.184 |
28,0 % |
27,6 % |
28,3 % |
||||
|
2001 |
20.896 |
29,4 % |
28,9 % |
29,8 % |
||||
|
2002-2004 |
65.807 |
31,6 % |
31,3 % |
31,9 % |
||||
|
2005 |
19.448 |
33,5 % |
33,0 % |
33,9 % |
||||
|
2006 |
21.711 |
34,8 % |
34,4 % |
35,2 % |
||||
|
2007 |
23.507 |
36,6 % |
36,2 % |
37,1 % |
||||
|
2008 |
22.938 |
37,3 % |
36,8 % |
37,7 % |
||||
|
2009-2011 |
60.881 |
36,3 % |
36,0 % |
36,6 % |
||||
|
2012 |
15.787 |
35,2 % |
34,7 % |
35,8 % |
||||
|
2013 |
13.879 |
33,8 % |
33,3 % |
34,4 % |
||||
|
2014-2018 |
61.622 |
34,7 % |
34,5 % |
35,0 % |
||||
|
2019-2021 |
29.657 |
35,9 % |
35,6 % |
36,3 % |
||||
|
2022-2025 |
29.517 |
41,1 % |
40,7 % |
41,6 % |
||||
|
23-25 años |
51.549 |
38,2 % |
37,9 % |
38,5 % |
||||
|
26-27 |
66.840 |
36,6 % |
36,4 % |
36,9 % |
||||
|
28 |
45.243 |
34,9 % |
34,6 % |
35,2 % |
||||
|
29-30 |
116.563 |
33,8 % |
33,6 % |
34,1 % |
||||
|
31 |
70.481 |
32,3 % |
32,0 % |
32,5 % |
||||
|
32 |
78.101 |
31,1 % |
30,9 % |
31,3 % |
||||
|
Areas |
Individuos |
|||||||
|
1 |
5.649 |
21,3 % |
21,1 % |
21,6 % |
Jaén |
Cádiz |
||
|
2 |
5.523 |
22,2 % |
22,0 % |
22,4 % |
Badajoz |
Córdoba |
||
|
3 |
11.128 |
23,8 % |
23,7 % |
24,0 % |
Huelva |
Sevilla |
Asturias |
|
|
4 |
19.900 |
25,6 % |
25,4 % |
25,8 % |
Pontevedra |
Guipúzcoa |
Zamora |
Granada |
|
Coruña |
Vizcaya |
Cáceres |
||||||
|
5 |
17.078 |
28,1 % |
27,8 % |
28,3 % |
Lugo |
Tenerife |
Ciudad Real |
Ceuta |
|
Cantabria |
Las Palmas |
|||||||
|
6 |
25.472 |
30,1 % |
29,8 % |
30,3 % |
León |
Barcelona |
Málaga |
Orense |
|
Albacete |
Valencia |
|||||||
|
7 |
1.803 |
31,5 % |
30,5 % |
32,4 % |
Melilla |
Salamanca |
||
|
8 |
2.953 |
33,5 % |
32,7 % |
34,3 % |
Palencia |
Valladolid |
||
|
9 |
6.821 |
35,5 % |
34,9 % |
36,1 % |
Alicante |
Navarra |
||
|
10 |
15.272 |
38,7 % |
38,2 % |
39,1 % |
Murcia |
Zaragoza |
Lleida |
Cuenca |
|
Almería |
||||||||
|
11 |
11.005 |
40,7 % |
40,1 % |
41,2 % |
Tarragona |
Burgos |
Araba |
Castellón |
|
12 |
11.360 |
42,0 % |
41,5 % |
42,5 % |
Avila |
Baleares |
Girona |
|
|
13 |
16.158 |
44,8 % |
44,4 % |
45,3 % |
Teruel |
Huesca |
Soria |
Madrid |
|
14 |
3.690 |
46,4 % |
45,4 % |
47,3 % |
La Rioja |
Segovia |
||
|
15 |
3.389 |
65,2 % |
64,1 % |
66,4 % |
Toledo |
|||
|
16 |
1.751 |
73,4 % |
72,3 % |
74,6 % |
Guadalajara |
|||
Tabla II. Probabilidad de extranjería sobre la inmigración: período de observación, edad y área de residencia
|
Observaciones |
extrangería |
intervalo confianza 95 % |
||||||
|
período 1999-2000 |
10.978 |
21,4 % |
20,8 % |
21,9 % |
||||
|
2001 |
5.778 |
25,1 % |
24,2 % |
26,0 % |
||||
|
2002 |
6.236 |
28,9 % |
28,1 % |
29,7 % |
||||
|
2003 |
7.104 |
32,2 % |
31,4 % |
33,0 % |
||||
|
2004 |
7.539 |
33,7 % |
33,0 % |
34,4 % |
||||
|
2005 |
6.968 |
35,8 % |
35,1 % |
36,6 % |
||||
|
2006 |
8.166 |
39,1 % |
38,4 % |
39,8 % |
||||
|
2007 |
9.377 |
40,2 % |
39,6 % |
40,9 % |
||||
|
2008-2012 |
38.209 |
40,5 % |
40,1 % |
40,9 % |
||||
|
2013-2020 |
35.850 |
40,3 % |
39,8 % |
40,7 % |
||||
|
2021-2025 |
16.007 |
45,4 % |
44,9 % |
46,0 % |
||||
|
23 años |
5.039 |
42,0 % |
41,2 % |
42,8 % |
||||
|
24-25 |
16.371 |
40,3 % |
39,8 % |
40,8 % |
||||
|
26-28 |
42.491 |
38,5 % |
38,2 % |
38,9 % |
||||
|
29 |
18.559 |
37,1 % |
36,6 % |
37,6 % |
||||
|
30-32 |
69.752 |
36,2 % |
35,8 % |
36,5 % |
||||
|
Areas |
Individuos |
|||||||
|
1 |
2.790 |
19,2 % |
18,2 % |
20,2 % |
Badajoz |
Cáceres |
||
|
2 |
7.271 |
24,1 % |
23,3 % |
25,0 % |
Jaén |
Córdoba |
Guadalajara |
|
|
Cádiz |
Melilla |
|||||||
|
3 |
7.920 |
26,9 % |
26,0 % |
27,7 % |
Palencia |
Ceuta |
Toledo |
Araba |
|
4 |
9.975 |
28,8 % |
28,0 % |
29,6 % |
Valladolid |
Zamora |
Sevilla |
|
|
Salamanca |
Avila |
|||||||
|
León |
||||||||
|
5 |
29.167 |
33,4 % |
33,0 % |
33,9 % |
Pontevedra |
Burgos |
Huesca |
Huelva |
|
Orense |
Cuenca |
Teruel |
Málaga |
|||||
|
Coruña |
Ciudad Real |
Tarragona |
Granada |
|||||
|
Lugo |
Albacete |
|||||||
|
6 |
39.014 |
36,5 % |
36,1 % |
37,0 % |
Asturias |
Soria |
Girona |
|
|
Cantabria |
La Rioja |
Baleares |
||||||
|
Guipúzcoa |
Zaragoza |
Castellón |
||||||
|
Navarra |
Lleida |
|||||||
|
7 |
20.499 |
38,8 % |
38,3 % |
39,3 % |
Vizcaya |
Las Palmas |
Valencia |
|
|
Segovia |
Tenerife |
Alicante |
||||||
|
8 |
17.252 |
41,1 % |
40,5 % |
41,6 % |
Madrid |
|||
|
9 |
9.364 |
46,2 % |
45,4 % |
47,0 % |
Barcelona |
|||
|
10 |
2.430 |
67,3 % |
65,7 % |
68,8 % |
Almería |
|||
|
11 |
6.530 |
74,7 % |
74,0 % |
75,4 % |
Murcia |
|||
1 Agradecimientos: esta investigación forma parte del proyecto “Patrones educativos y trayectorias de actividad laboral y empleo del tiempo de la población de 50-59 años”, parcialmente financiado por los Proyectos de Generación de Conocimiento del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades y la Unión Europea. PID2023-148209OB-I00.