El objetivo principal de esta investigación es analizar el efecto de los cambios, tanto en el consumo de los hogares como en el mercado laboral, sobre los sectores productivos de la economía española en un escenario de crisis económica. Además, la revisión de la literatura nos indica que debemos enfocar dicho estudio teniendo en cuenta la edad del sustentador principal del hogar, ya que existen diferencias significativas en cuanto al consumo y situación laboral entre el periodo anterior y posterior a la crisis en función de la edad considerada.

Los primeros dos trabajos presentados en esta tesis abordan el impacto de la crisis sobre el consumo de los hogares diferenciándolos por edad del sustentador principal. Concretamente, el objetivo del primer trabajo consiste en conocer el impacto económico de la crisis económica del año 2008 sobre los sectores productivos provocado por las diferencias en el consumo de los hogares antes y después de la crisis, diferenciados por tramos de edad. Por otro lado, el objetivo del segundo trabajo es conocer el impacto que la actividad económica de los sectores productivos (medida a través del consumo de los hogares) tiene en las emisiones de Gases de efecto Invernadero (GEI), antes y después de una crisis económica.

Por último, el tercer trabajo se centra en la desigual situación laboral de los españoles, es decir, en la pérdida de empleo del grupo de edad más perjudicado, los jóvenes. Su objetivo consiste en conocer los efectos en la producción y en el empleo de los sectores productivos que ha provocado la caída del empleo de la población jóvenes.

En el siguiente apartado dentro de la introducción, se mencionan los organismos oficiales que recogen la literatura sobre el tema, siendo conscientes de la ausencia de estudios realizados a través de la metodología utilizada en este trabajo. A continuación, se resume la metodología y la localización de los datos, que se describirán de forma más específica en cada capítulo. Y en el último apartado, se sintetizan los principales resultados obtenidos. Una vez presentada la introducción, se desarrollan los tres capítulos que contienen los tres trabajos que forman esta tesis y, por último, se mostrarán las conclusiones obtenidas de estos análisis, planteando diferentes líneas de investigación a partir del trabajo realizado.

Según Varlamova y Larionova (2015) el impacto de una crisis económica mundial como la crisis del año 2008 provocó una reducción del gasto de los hogares de los países de la OCDE de un 5% de media, mayor al valor medio mundial. Existe una relación importante entre el gasto de los hogares y los indicadores macroeconómicos: las tasas de interés a corto plazo, el gasto de consumo de las empresas públicas, los precios de los bienes de consumo, los impuestos sobre bienes y servicios, la tasa de crecimiento de las importaciones, y los ingresos de los hogares.

Este tema ha sido analizado para diferentes economías. En concreto, en Estados Unidos, el endeudamiento excesivo de los hogares en el periodo anterior a la crisis del 2008 permitió que el consumo privado creciera más rápido que la renta disponible. Este impulso es significativo para el crecimiento económico a corto plazo, pero durante la recesión sus efectos en el consumo son negativos y ya no existe una gran dependencia de los flujos de deuda (Grossmann-Wirth, y Marsilli, 2018). En la economía danesa, la acumulación de la deuda de los años previos a la crisis del 2008 contribuyó a unos niveles de consumo insostenibles provocando una reducción de consumo (Andersen, Duus y Jensen, 2016). Uno de los componentes de mayor peso de la deuda de los hogares es la deuda hipotecaria, y como se refleja en el consumo de los hogares irlandeses se ve afectado por los niveles de deuda y su consecuente desapalancamiento (McCarthy y McQuinn, 2015). Sin embargo, la reducción de la deuda, concretamente de las tasas hipotecarias de los hogares estadounidenses entre los años 2005 y 2007 (de hasta un 50%) suponen un aumento del consumo en gastos duraderos (Di Maggio, Kermani, Keys, Piskorski, Ramcharan, Seru y Yao, 2017).

Según Le Blanc, Porpiglia, Teppa, Zhua y Ziegelmeyerb, (2018), en cuanto al ahorro de los hogares en los países de la zona euro, el motivo común de ahorro se dedica a los eventos inesperados y después, a la provisión de la vejez. En estos países existe una relación directa entre el aumento de edad del sustentador principal y el aumento de ahorro dentro de los hogares. Siguiendo a Bouyon, (2016), los hogares de los países de la Unión Europea parecen ignorar las tasas de interés y la inflación, a la hora de decidir sobre planes de consumo y ahorro. Por el contrario, estas decisiones son relevantes por los “motivos de precaución” durante la crisis financiera del 2008, que se reflejan en las cifras de desempleo y en los precios de la vivienda.

Centrándonos en España, la recuperación de la crisis económica del año 2008 comenzó a reflejarse en el crecimiento continuado del PIB a finales del año 2013. Entre finales del año 2013 y finales del 2017, éste creció un 12,7% en términos acumulados según los datos recogidos por el Banco de España (Banco de España, 2019), y no fue hasta mediados del año 2016 cuando superó el nivel precrisis.

El comportamiento del gasto de los hogares durante la crisis del año 2008 ha favorecido la recuperación de la economía española. Para ello ha sido fundamental el ahorro experimentado en los años de crisis por la “existencia del motivo precaución” que viene asociado a la incertidumbre creada por la crisis sobre el empleo y cuya tasa sufrió un descenso progresivo a partir del año 2013 (Brindusa, Barceló, y Villanueva, 2019). En cuanto al tipo de bienes de consumo, fueron los bienes duraderos los más afectados por la crisis (González y Urtasun, 2015). Las decisiones en el gasto de las familias dependen fundamentalmente de su situación laboral y de su riqueza neta. En concreto, mientras el grado de incertidumbre creado durante la crisis y sus condiciones financieras endurecidas condiciona el menor gasto, el empleo en un entorno de baja inflación y de unas condiciones favorables financieras lo aumenta (Martínez y Urtasun, 2017).

Como se podrá comprobar en nuestro trabajo, el consumo de los pensionistas mantiene el consumo en periodos de recesión. Un estudio reciente de los autores Bermejo, Febrero, y Fernandes (2020) aplica un modelo input-output cuantificando los diferentes impactos de los ingresos en el consumo en el período 2006 y 2014, y confirman la relevante importancia de los hogares pensionistas en la demanda final durante la crisis del año 2008, mitigando el descenso de la producción y el desempleo generados por el descenso del consumo en el resto de los hogares.

El impacto económico de la crisis sobre el consumo de los hogares es el objetivo central de nuestro trabajo. Además, la revisión de la literatura nos indica que debemos enfocar dicho estudio en el consumo de los hogares teniendo en cuenta su edad, ya que existen diferencias significativas entre las distintas edades. Concretamente, este estudio va a medir el impacto de la crisis en el consumo de los hogares jóvenes, analizando todos los grupos de hogares según la edad del sustentador principal, con el valor añadido de estudiar el impacto que tiene sobre los sectores productivos esa variación en el consumo de los hogares, cuantificando los impactos tanto positivos como negativos sobre las diferentes ramas de actividad de la economía española.

Por lo tanto, se puede afirmar que conocer el impacto de una crisis económica en el consumo de los hogares basado en un escenario anterior de crecimiento de consumo-especialmente a partir del año 2000 - contribuye a comprender cómo se ha producido la recuperación económica española y demuestra la necesidad de analizar los efectos provocados por las crisis en las rentas de los hogares y sus estructuras económicas de consumo, especialmente en los hogares jóvenes.

El presente capítulo se compone de siete epígrafes: tras esta introducción se presenta una revisión de la literatura más reciente relacionada con los objetivos perseguidos; en el tercero, se explica la metodología utilizada y se aportan las fuentes de los datos; en el cuarto, se describen y comparan las estructuras del gasto de cada uno de los grupos de hogares en función de la edad del sustentador principal, para complementar y facilitar la comprensión de los resultados conseguidos; en el quinto se dan a conocer los resultados de la modelización indicando los impactos económicos en cada sector productivo debidos a los cambios en los patrones de consumo de los distintos grupos de hogares; en el sexto se justifican los resultados obtenidos; finalizando con una exposición de las conclusiones más relevantes, que permiten entender el impacto económico sobre los hogares jóvenes ante una situación de crisis económica como la del año 2008.

En este epígrafe se revisan los estudios científicos que se han publicado sobre el consumo de los hogares en periodos de crisis, principalmente se destacan a continuación los referidos a España y aquellos estudios que a nivel internacional han utilizado la metodología Input Output (IO).

Bermejo (2020), basándose en la metodología IO, utiliza las variables empleo y producción para afirmar la importancia de los hogares pensionistas y su gran peso en el consumo frente al resto de los grupos de hogares en la crisis del 2008. Según los autores Brindusa, Basso, Bover. et al. (2018) las pensiones justifican parte de los resultados obtenidos, como se mencionará en el apartado de discusión.

Los autores Martínez, Delgado, Martínez, y Álvarez, 2019; Kopidou y Diakoulaki, 2017; y López, Arce, Morenate y Monsalve, 2016 utilizan otro enfoque para el análisis del consumo de los hogares españoles estudiando los impactos ambientales.

Ballester, Velazco, y Rigall-I-Torrent (2015) han estudiado los cambios de patrones de consumo de los hogares en cuanto a la nacionalidad del sustentador principal. A comienzos de la crisis, el consumo de los hogares españoles experimenta una caída importante principalmente de los bienes de lujo (bebidas alcohólicas, restaurantes, ocio o transporte), siendo aún mayor para los hogares que no son españoles o disponen de doble nacionalidad. Este considerable descenso del consumo en dichos sectores afecta principalmente a la población inmigrante, que ocupan puestos de trabajo de poca cualificación y bajos ingresos, como la construcción, el servicio doméstico, los hoteles, los restaurantes y la agricultura. Otros autores han prestado atención al consumo de alcohol y drogas de los hogares españoles antes - años 2005 y 2007 - y durante la crisis - años 2009 y 2011 (Colell, Sánchez-Niubò, Delclos, Benavides y Domingo‐Salvany, 2015). Los resultados demostraron que en un periodo de recesión económica se reduce el consumo excesivo de alcohol y se incrementa el consumo esporádico para todos los grupos.

López, Arce, Morenate, y Zafrilla (2017) basan su estudio en la combinación de un modelo multirregional input-output con los datos de los hogares españoles según su grupo social, teniendo como objetivo estimar los efectos de la crisis económica del año 2008 en la huella material. La reducción del año 2006 al 2011 fue del 20%, y se debe principalmente a la caída en el sector de la construcción, la biomasa, los metales y los combustibles fósiles. El uso de materiales es creciente en los hogares cuyo ingreso oscila entre 1,500 y 1,999 euros, mientras que se reduce para los hogares por encima de esos ingresos por el incremento de los gastos en servicios.

Los autores Cazcarro, Duarte y Sánchez-Chóliz (2013) estudian a través de una serie temporal de las tablas IO, cómo el crecimiento económico influye en el consumo de agua de los hogares españoles. El periodo de estudio abarca desde el año 1980 hasta principios de la crisis económica, y manifiesta que el crecimiento de la demanda final implicaría que el consumo de agua sea tres veces superior a lo realmente consumido.

A nivel europeo, uno de los estudios más recientes utilizando la metodología input-output es el de Perrier, Guivarch y Boucher (2019). Su objetivo es cuantificar las contribuciones de los distintos impulsores que provocaron la disminución de las emisiones de gases de efecto invernadero en los países europeos en el periodo del año 2009 al 2014. Concretamente, la disminución de las emisiones provocadas por la estructura de consumo está impulsada por la caída de la demanda final en el sector de la Agricultura y el Gas, con un descenso importante en la Agricultura, Agroalimentaria y Construcción. Los seis principales emisores de la UE, que representan el 68% del total en el año 2014, son Alemania, Reino Unido, Francia, Italia, Polonia y España.

Chen, Dietzenbacher y Yang (2016) combinan el modelo IO con las teorías modernas de consumo para introducir estímulos fiscales a corto plazo. El resultado confirma un incremento considerable en el PIB de China, tras cambios en el comportamiento del consumo de los hogares.

Existen numerosos estudios internacionales que analizan el consumo de los hogares estudiando los impactos ambientales, destacando el de los autores Liu, Wu, Wang y Wei (2011) que estudian el impacto en las emisiones de CO₂ provocado por el consumo de los hogares en China. El periodo de estudio abarca del año 1992 al 2007, y los resultados reflejan que el consumo de los hogares es determinante en las emisiones de CO₂. Por ello, sugieren un cambio en el comportamiento del consumidor, tanto en la composición de bienes y servicios como en la elección de productos menos intensivos en carbono. Los estudios sobre el impacto medioambiental relacionados con la crisis se mencionarán en la revisión de la literatura del segundo capítulo y son los de los autores Ma, Chen, Guan, Meng y Zhang (2018); Liu, Wu, Wang y Wei (2011); Kopidou y Diakoulaki (2017); Perrier, Guivarch y Boucher (2019), Martinez, Delgado, Martinez y Alvarez (2019); y López, Arce, Morenate y Zafrilla (2017).

El impacto económico se estima a través de una modelización multisectorial, en concreto, un modelo de demanda expresado en términos monetarios. Este modelo nos permitirá obtener tanto los impactos directos, sobre las ramas que ofertan los servicios demandados, como los impactos indirectos, debidos a los incrementos en la demanda intermedia de estos sectores al resto.

La modelización con tablas input-output ha sido utilizada ampliamente durante las últimas décadas, destacando por su enfoque metodológico los trabajos de Lahr and Dietzenbacher (2001) y Miller and Blair (2009). Esta metodología permite analizar el efecto de un impacto económico desde la demanda final (puede ser a través del consumo, de la inversión o de las exportaciones) en cada uno de los sectores que componen la economía. Aunque existen limitaciones en el modelo realizado, relacionadas con los supuestos subyacentes a la metodología input-output, como asumir una estructura fija para cada sector de la economía debido a que los coeficientes de la matriz del modelo son constantes, consideramos que esta metodología es adecuada para los objetivos propuestos, ya que permite analizar los impactos en todos los sectores de la economía objeto de estudio.

En una tabla input-output se distingue la matriz de consumos intermedios, la matriz de factores primarios y la matriz de demanda final. Cada columna de la matriz de consumos intermedios nos muestra los productos intermedios empleados por cada rama productiva para desarrollar su actividad productiva. La matriz de demanda final desglosa en varias operaciones (consumo privado, consumo público, formación bruta de capital y exportaciones) el exceso de recursos de cada rama sobre la demanda intermedia realizada por todas las ramas. A partir de estas matrices se construye un modelo input-output en el que las demandas de factores son independientes de sus precios, los precios de los factores primarios son exógenos, la demanda final es también exógena y los precios de los productos son independientes de la estructura de la demanda.

El modelo input-output define la producción sectorial suponiendo una estructura lineal (y constante) de transacciones intermedias y una demanda final sectorial exógena (consumo y exportaciones privadas y públicas). La producción bruta en el sector i (𝑋𝑖) se puede escribir como:

donde los 𝑥_𝑖𝑗 son el consumo intermedio de productos del sector i por parte del sector j, y 𝐷_𝑖 es la cantidad de demanda final del sector i (incluido el consumo privado, el consumo público, la inversión y las exportaciones). Al definir los coeficientes técnicos input-output (𝑎_𝑖𝑗) como la relación (constante) entre el consumo intermedio (monetario) (𝑥_𝑖𝑗) y el output sectorial total (𝑋_𝑗) (𝑎_𝑖𝑗 = 𝑥_𝑖𝑗⁄𝑋_𝑗), la Ecuación (1) se transforma en:

considerando todos los sectores y expresándolo en formato matricial:

Y, utilizando la notación matricial y las diferencias de tiempo discreto, se pueden obtener cambios en la producción sectorial como:

siendo ∆𝐷_𝑛 un vector de columna de la dimensión n × 1 (donde n es el número de sectores productivos) que contiene los cambios en la demanda final; ∆𝑋_𝑛 es un vector columna de dimensión n × 1 formado por los cambios en la producción sectorial; e (𝐼 − 𝐴_𝑛𝑛)⁻¹ es la matriz inversa de Leontief, o la matriz de multiplicadores, en la que cada elemento muestra el cambio en el output del sector i si el sector j recibe una unidad monetaria de demanda adicional. Además, en la ecuación [4], 𝐴_𝑛𝑛 es la matriz de coeficientes técnicos de entrada y salida (𝑎_𝑖𝑗).

La matriz resultante, 𝛥𝑋_𝑛 indica el grado en que una inyección exógena en el sistema afecta a los ingresos totales de los sectores. Cualquier variación en los ingresos de los sectores (debido a una variación de su demanda final) se refleja en una variación de la producción. El término (𝐼 − 𝐴_𝑛𝑛)⁻¹ incluye el impacto directo e indirecto en la producción cuando hay un cambio en la demanda final. Un aumento de la demanda final en un sector aumenta la producción para cubrir la nueva demanda (impacto directo), lo que, a su vez, hace que ese sector aumente sus compras del resto de sectores (impacto indirecto).

En cuanto a los datos, se proporcionan los referidos a los años 2005 y 2015, ya que el primero es un periodo de crecimiento económico, considerado como el nivel pre-crisis, mientras que el segundo es considerado post-crisis. Por esta razón, dado que las tablas Input-Output se publican cada cinco años, las bases de datos utilizadas en el modelo son las tablas simétricas Input-Output (TIO) para los años 2005 y 2015, publicadas por el Instituto Nacional de Estadística (INE, s.f.).

La Clasificación de Productos por Actividad (CPA) recoge 73 y 64 actividades o ramas productivas, respectivamente. Adicionalmente, en las tablas se refleja el consumo privado de los hogares para cada una de las ramas de actividad, que será desagregado para identificar el consumo de los diferentes tipos de hogares agrupados por tramos de edad.

Los datos desagregados del consumo privado de los hogares se obtienen a partir del gasto total de los hogares por tramos de edad, para los años de referencia del trabajo, que facilita también el INE (s.f). Dichos datos recogen la desagregación de los gastos totales en productos según las variables de clasificación COICOPⁱ (3 dígitos). Los gastos totales de los hogares se encuentran agrupados en 12 grupos de consumo en los que se estructuran los presupuestos familiares diferenciando por edad del sustentador principal del hogar. COICOP es una clasificación del consumo individual por finalidad utilizada por instituciones como Eurostatⁱⁱ.

El disponer de los datos de consumo de los hogares desagregados por ramas de actividad en las tablas IO y desagregados por grupos de consumo en la Encuesta de Presupuestos Familiares supone que la correspondencia entre los grupos y códigos de gasto y las ramas o sectores productivos no es directa o unívoca. Esto dificulta la distribución de la demanda final de los hogares en las ramas o sectores productivos, diferenciándola por grupos de edad, provocando la necesidad de construir una matriz de conversión que relacione los grupos de consumo con las ramas de actividad. Para ello, se ha construido una matriz de conversión, a partir de la matriz creada por los autores Cai y Vandick (2020), con el fin de conseguir una correspondencia entre los grupos de consumo de los hogares (clasificados según COICOP) y las ramas productivas (clasificadas según CPA).

Las tablas input output simétricas con las que se va a trabajar se han agregado a 20 ramas de actividad, acorde a la Clasificación estadística de Productos por Actividades (CPA) de la Comunidad Económica Europeaⁱⁱⁱ.

A continuación, se presentan las 20 ramas agregadas de las tablas Input Output:

Una vez preparadas las bases de datos para realizar la modelización, se valora el impacto económico de la crisis económica española del periodo 2008-2014 en los hogares españoles. Para ello, se simula que los patrones de consumo no han variado durante la crisis respecto a los anteriores a la crisis (utilizando los datos del año 2005). Dichos patrones son introducidos en la base de datos del año 2015. Comparando los resultados de esta simulación con los datos reales de consumo del año 2015, obtenemos una estimación del impacto que ha tenido la crisis económica sobre el consumo de los hogares españoles. Utilizando la ecuación [4] obtenemos los impactos de dicha modificación en el consumo de los hogares sobre cada una de las ramas de actividad de la economía española. La diferencia entre la producción real del año 2015 y la nueva producción estimada nos dará la magnitud de los impactos sobre cada sector económico.

La principal limitación de estos modelos estáticos es su punto de partida, el año de referencia de la tabla input-output, que determina las relaciones técnico-económicas incluidas en la tabla. Sin embargo, dado que las tablas input-output son el resultado de sólidos progresos estadísticos llevados a cabo por las diferentes instituciones para construir tales tablas actualizadas, y dado que llevamos a cabo un análisis a medio plazo (10 años), se puede considerar válida la asunción de la permanencia estructural.

Los resultados obtenidos nos dan una aproximación de la situación de la economía española en el año 2015 si no se hubiera producido la crisis económica. Este trabajo aporta el valor añadido de diferenciar el impacto para cada tramo de edad del sustentador principal del hogar, identificando así cómo han afectado los diferentes patrones de consumo en función de la edad. Por tanto, se procede a realizar un análisis comparativo entre los distintos grupos de edad de los hogares españoles analizados.

Antes de presentar los resultados de la modelización, consideramos oportuno realizar un análisis descriptivo-comparativo del consumo de los hogares españoles en los años estudiados: 2005 y 2015. Los gráficos presentados reflejan la estructura relativa del consumo de los hogares obtenido tras su desagregación en las tablas IO de los años de referencia. Dicho análisis proporciona una visión detallada de los patrones de consumo en los dos años estudiados, que complementa los resultados obtenidos en la modelización, y la posterior interpretación de los impactos recibidos en la economía debido a la crisis del año 2008.

Una vez presentado el análisis comparativo del consumo de los hogares antes y después de la crisis, se procede a la estimación de los impactos de la crisis económica del año 2008 en los hogares españoles. Para ello, a través de una modelización multisectorial basada en un modelo de demanda, se estiman los efectos en cada uno de los sectores productivos de la economía española de simular que los patrones de consumo de los hogares españoles se han mantenido en el año 2015 al mismo nivel del año 2005. La diferencia entre los patrones de consumo reales y los patrones de consumo simulados nos permite cuantificar el efecto de la crisis en los diferentes sectores de la economía española.

Cabe señalar que el efecto de los precios sobre el consumo de los hogares para los años de referencia es insignificante, ya que la variación del IPC en cada grupo de consumo no afecta a los porcentajes obtenidos en los diferentes grupos domésticos.

En primer lugar, se presentan los impactos totales de la crisis económica sobre cada sector productivo, de forma que se pueda realizar una valoración global. Posteriormente, se presenta la estructura de los impactos económicos específicos por cada grupo de edad, que nos permite detectar la diferente magnitud del impacto de la crisis en los diferentes grupos de edad.

Los patrones de consumo antes y durante la crisis iniciada en el año 2008 justifican los gastos en los diferentes bienes que provienen de los sectores productivos considerados. Una vez detallados los impactos económicos en los distintos sectores productivos, se justifican los resultados a partir de los principales estudios científicos. Este apartado pretende mostrar una evidencia justificada de los impactos resultantes generados por la crisis.

Los resultados obtenidos en la modelización indican un impacto positivo en el sector de las Actividades Inmobiliarias (L), excepto en la franja de edad entre los 18 y 29 años. Su explicación se puede encontrar, entre otras razones, en el incremento durante los años de crisis de la tasa de emancipación de los hogares españoles entre los 18 y 40 años (concretamente de 26 a 35 años), que corresponde a las personas empleadas y contratadas a tiempo completo, y en menor medida a desempleados, autónomos y trabajadores a tiempo parcial (Ahn, y Sánchez-Marcos, 2017). El citado estudio justifica la sorprendente variación positiva de la tasa de emancipación producida en la época de recesión (2009-2013) con respecto a la etapa de auge (2005-2008), a través de un análisis multivariante que analiza los patrones de emancipación en la sociedad española.

El incremento de la tasa de emancipación pasó de un 44% en el auge a un 46% en la recesión, y lo producen varios factores. En primer lugar, tanto la disminución del precio de la vivienda desde el año 2007 (un 30% durante los 6 años siguientes, según el índice de precios de la vivienda del INE) como la del alquiler. En segundo lugar, la tasa de interés del préstamo hipotecario disminuye beneficiando a los trabajadores cuya capacidad económica se mantuvo estable. En tercer lugar, el retraso de la entrega de las viviendas que fueron compradas en la etapa de auge podría aumentar la emancipación de algunos posteriormente. Además, varias son las razones para no volver de nuevo a casa de los padres, empleados o desempleados, ya que es posible que ya hayan comprado una casa y no deseen perder su casa o venderla por un precio menor al adquirido, así como el programa de la Renta Básica de Emancipación introducida en el 2008 durante 4 años (Ahn, y Sánchez-Marcos, 2017).

Otro de los factores que puede afectar al sector de las actividades inmobiliarias es el incremento de la demanda en el alquiler residencial ocasionado por la escasez de ahorro necesario para la adquisición de una vivienda en propiedad, y que provocó la permanencia de los hogares con menor renta en la vivienda familiar. Según la Encuesta de Condiciones de Vida (ECV, 2017) en los últimos años el porcentaje ha sido del 16,9% en el año 2017, frente al 14,2% en el 2008. Según la Encuesta Financiera de las Familias 2014, son los hogares de menos renta los que contribuyeron al mayor crecimiento del alquiler residencial de 2011 a 2014. Este ligero y continuado incremento experimentado durante el periodo estudiado (2007 al 2018) se ha intensificado a partir del año 2014. Su mayor proporción pertenece a los hogares más jóvenes, alcanzando su mayor peso en las personas que comprenden entre 30 y 44 años, y subiendo su ratio del 19,1% en el año 2010 al 29,9% en el 2018 (López-Rodríguez, y De los llanos, 2019).

La decisión de muchos de los hogares por la opción al alquiler de la vivienda se podría deber no sólo al incremento de los precios de las viviendas o su dificultad de acceder a un préstamo con un bajo interés, sino a la consciencia de la herencia de la vivienda familiar, que incluso motiva a los hogares jóvenes a retrasar su independencia (Köppe, 2018).

Por último, el impacto positivo en las actividades inmobiliarias (L) se ve afectado por el aumento de los precios de alquiler, ya que entre los años 2013 y 2019 los precios sufren un aumento del 50% (López-Rodríguez, y De los llanos, 2019).

Una vez analizado este sector con exhaustividad debido a su gran importancia sobre las rentas de los hogares y como lo revelan los resultados obtenidos, se analizan otros que también son significativos.

El impacto en las industrias de Suministro de energía eléctrica, gas, vapor y aire acondicionado (D), aunque en menor medida que el primer sector ya mencionado, resulta también positivo en todos los grupos de hogares con la excepción de los jóvenes entre 18 y 29 años. La evidencia del incremento en el sector de los servicios inmobiliarios de alquileres o de compraventa de viviendas explicada en el apartado anterior se encuentra directamente relacionado con el incremento del consumo en este sector.

El sector de la Hostelería (I) experimenta una caída en la mayoría de los hogares, concretamente entre los 16 y 44 años. El turismo se encuentra relacionado con el incremento del desempleo como lo demuestran los autores Alegre, Pou, y Sard (2018). Su estudio afirma que una tasa de desempleo por encima del 10% tiene un efecto positivo en la probabilidad de cancelar las vacaciones, afectando no sólo a los que se quedan sin trabajo, sino a la población en general. Por el contrario, existe un incremento en el consumo de los hogares mayores de 65 años, en concordancia a los resultados obtenidos para dicho grupo, que experimenta un crecimiento del consumo en casi la totalidad de los sectores productivos, debido principalmente a la estabilidad del cobro de las pensiones. En términos de desigualdad, los autores Anghel, Basso, Bover et al. (2018) presentan un análisis sobre su evolución durante la crisis en España, y afirman que las pensiones medias evolucionaron mucho más favorablemente que los ingresos, reduciendo la desigualdad total de ingresos de los hogares, y por tanto del consumo.

Dentro del sector de la Industria manufacturera (C), el subsector más representativo es de los Alimentos y bebidas. El estudio de Antelo, Magdalena, y Reboredo (2017) demuestra que el desempleo afecta negativamente en el consumo de los hogares, específicamente el de los alimentos. Esta situación se produce tanto en el periodo de auge como en el periodo de crisis, siendo aún mayor la brecha en este último. Concretamente, el consumo de alimentos de los hogares desempleados es inferior al 2,9% frente a los empleados durante el año 2006 y se amplía al 4,5% para el año 2013, que representa la época de crisis. Estos datos justifican la disminución del consumo de alimentos de los hogares entre los 16 y 44 años y el resultado del impacto negativo del consumo de dichos hogares en el sector mencionado.

La revisión de la literatura sobre el tema abordado crea la necesidad de obtener y analizar los impactos económicos que ha provocado una situación de crisis económica en los sectores productivos. En concreto, el estudio de los impactos directos e indirectos del consumo de los distintos grupos de hogar diferenciados por tramos de edad es fundamental para poder entender el impacto que podría tener una futura crisis en el grupo de los hogares jóvenes.

La metodología utilizada en este trabajo, si bien se ha aplicado a esta última crisis financiera, puede ser útil para futuras crisis económicas, ya que permite diferenciar cómo afecta la crisis a los hogares, según la edad del sustentador principal.

Los resultados obtenidos muestran los cambios en la renta de los hogares y sus efectos sobre los diferentes sectores productivos, destacando los siguientes sectores: las Actividades Inmobiliarias (L), el Suministro de energía eléctrica, gas, vapor y aire acondicionado (D), la Hostelería (I), y la Industria manufacturera (C).

El sector productivo con mayor impacto económico es el de las Actividades Inmobiliarias (L), concretamente se percibe un considerable aumento en los grupos de hogares cuya edad supera los 29 años. Uno de los factores que lo explican puede ser el incremento de la tasa de emancipación, principalmente entre los 26 y 35 años, que se debe a la disminución del precio de la vivienda y de la tasa de interés de los préstamos hipotecarios, y al retraso de la entrega de viviendas que se han comprado en el periodo anterior a la crisis. El segundo factor se encuentra relacionado con la concentración generalizada de los hogares en el ahorro de activos inmobiliarios. Y, por último, la escasez de ahorro que genera un incremento de la demanda en el alquiler residencial. Por todo ello, la renta del grupo de los hogares con edades comprendidas entre los 16 y 29 años provoca un impacto negativo en dicho sector.

El segundo sector por destacar es el Suministro de energía eléctrica, gas, vapor y aire acondicionado (D), y su incremento en la mayoría de los grupos de hogares se debe a la relación de los servicios inmobiliarios de alquileres o de compraventa vinculados con el sector anterior. Sin embargo, se produce una caída en el consumo de dicho sector productivo para el grupo de los hogares jóvenes.

El tercer sector destacado, la Hostelería (I), experimenta una caída en los grupos de hogares entre los 16 y 44 años, posiblemente debido al desempleo y a la posible cancelación de las vacaciones de la población en general. Por otro lado, existe un impacto positivo debido al consumo de los hogares mayores de 65 años, debido a la estabilidad del cobro de las pensiones. Las pensiones reactivan el consumo en periodos de recesión, mitigando la caída de la producción generada por la caída del consumo en el resto de los hogares. De nuevo, el impacto en este sector es negativo para el grupo de los hogares jóvenes.

Por último, el consumo de Alimentos y bebidas perteneciente al sector de la Industria manufacturera (C) sufre una caída en los grupos de hogares entre los 16 y 44 años. De igual manera, se muestra una caída del consumo de dicho sector para el grupo de los hogares jóvenes.

El análisis de la desagregación de la economía en veinte sectores productivos tiene sus limitaciones debido a la generalidad de muchos de ellos. Sin embargo, se decide estudiar estos sectores para detectar los más significativos, que pueden dar luz en otros estudios abriendo nuevas líneas de investigación. Además, a partir de este trabajo se podrían introducir otras variables como la renta percibida de los distintos hogares, con el objetivo de analizar los impactos económicos provocados por esta variable en los distintos sectores productivos. Asimismo, el análisis realizado en este trabajo puede servir como referencia para las tomas de decisiones de recuperación económica, necesaria para la actual crisis sanitaria.

Según la Agencia Europea de Medio Ambiente (AEMA, s.f), el aumento del gasto en el consumo de bienes y servicios en Europa provoca un impacto ambiental a escala global, siendo necesario modificar los patrones de consumo y reducir las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) a partir de nuevos procesos de producción y de una mayor innovación en la tecnología para mitigar el calentamiento global. Entre los principales sectores de producción responsables de la contaminación atmosférica y emisiones de GEI se encuentra la electricidad, ya que, al generarla en centrales térmicas, se queman combustibles fósiles, como el carbón, el petróleo o el gas. Según el informe elaborado del Parlamento Europeo basado en la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático (CMNUCC) el 80,7% del total las emisiones se producen para generar energía, el 10,1% lo produce la agricultura, el 8,72% los procesos industriales y el uso de productos y el 2,75% la gestión de residuos (Parlamento Europeo, 2017).

El transporte es el responsable de más de la cuarta parte de las emisiones contaminantes, debido a los motores de combustión diésel o gasolina que necesitan los vehículos para movilizarse, ya sean coches, camiones, autobuses y barcos. Es relevante indicar que el ratio de emisiones por pasajero es muy alto en el transporte aéreo, correspondiendo al 2% de las emisiones de contaminación globales, según la Asociación Internacional de Transporte Aéreo (IATA). El retorno paulatino del crecimiento del turismo y de los viajes aéreos, tras la pandemia, contribuirá de nuevo al calentamiento global, ya que la demanda del transporte aéreo esperaba triplicarse en el periodo 2020-2050. El porcentaje de la población mundial que viajó en avión fue del 11% en el año 2018, correspondiendo un máximo del 4% a vuelos internacionales (Gössling and Humpe, 2020).

También son sectores destacables como contaminantes, además del consumo de agua y la utilización de productos químicos, el sector de la moda, que también produce importantes emisiones de GEI; de hecho, la última Conferencia de la ONU sobre Comercio y Desarrollo (UNCTAD, 2021) indicó a la industria de la moda como la segunda más contaminante del mundo. Por último, otro de los sectores con más emisiones es el sector alimentario, en donde las actividades procedentes de la producción agrícola, ganadería o silvicultura y la pesca, han aumentado en un 200% en las últimas cinco décadas con un pronóstico de un 30% más para el año 2050, según la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO).

Con el objetivo de disminuir las emisiones provocadas por el transporte se están desarrollando nuevas tecnologías que han sido analizadas por diferentes autores. Por ejemplo, la promoción de políticas relacionadas con el uso de biocombustibles contribuye a una economía verde reduciendo las emisiones de carbono, como lo demuestra un estudio realizado en la región de Yunnan, China (Wang, Wei, Calderon, and Liao, 2019). Los sistemas impulsados por la energía de biomasa son esenciales para mitigar el uso de la energía fósil y reducir las emisiones de CO₂, como se demuestra con el sistema combinado de refrigeración, calefacción y energía (CCHP) a microescala para la utilización doméstica (Wang, Li, Zhang, Wang, Du and Fang, 2020). Los autores Mohan, Yang, Raman, Sivasankaralingam, and Chou (2014) realizan un estudio en el que se utiliza un biodesel renovable para optimizar los motores diesel estacionarios que generan energía en aplicaciones domésticas y comerciales, y reducir así las emisiones. Además, las estrategias de políticas locales destinadas a mitigar el cambio climático reducen la huella de carbono en el consumo de los hogares, como lo demuestran los autores Ottelin, Heinonen y Junnila (2018) en un estudio realizado en el área metropolitana de Helsinki, con una reducción de emisiones de carbono de más del 7% del año 2006 al 2012, y a pesar del aumento del gasto del 1%.

El éxito de la industria europea en los últimos años en la reducción de las presiones medioambientales y las emisiones de carbono, así como en el aumento de la eficiencia energética, se produce a partir de cambios en los sistemas de producción, el comercio internacional y los patrones de consumo. La evolución de las emisiones industriales de CO₂ fue muy similar en todos los países, pero fue mejor en la producción industrial que en el consumo de los hogares tras la crisis económica (Kopidou and Diakoulaki, 2017). De ahí la importancia de estudios como el presente, enfocados en el análisis de las emisiones provocadas por el consumo de los hogares.

Ya centrados en la economía española, la crisis económica del 2008 ha provocado cambios en el patrón de consumo de alimentos de los hogares españoles reduciendo la huella de carbono (Esteve-Llorens, Moreira, Feijoo, and González-García, 2021). Además, el consumo de los hogares en bienes y servicios importados (comercio internacional) es muy desigual en función de sus ingresos, ya que mientras que los hogares con mayores ingresos importaban el 30% de su consumo total antes de la crisis, y se reducían al 20% durante la crisis; los de menor ingresos importaban sólo el 20% de su consumo y se mantenían durante la crisis (López, Arce, Morenate, and Monsalve, 2016). Por lo que debemos analizar en profundidad estos cambios en los patrones de consumo producidos tras las crisis económicas, de cara a encauzar adecuadamente las políticas energéticas orientadas a los hogares.

En España, los planes de acción de los organismos del Ministerio para la Transición Ecológica y el Reto Demográfico (MITECO, s.f) se dirigen hacia el compromiso con la lucha contra el cambio climático, y al apoyo a los acuerdos internacionales con ese fin. En el año 2005 el Plan de Energías Renovables en España 2005-2010 (IDAE, 2005) supuso un impulso a la transición hacia un modelo energético con bajas emisiones de carbono mediante una serie de inversiones durante los siguientes años. Se realizó una apuesta por las energías renovables para conseguir un desarrollo sostenible, la mitigación del cambio climático y un mayor abastecimiento del consumo energético por fuentes energéticas autóctonas.

Este Plan contribuyó decisivamente a la reducción de los niveles de emisiones de GEI que forman parte de las obligaciones internacionales de España, en particular las derivadas del Protocolo de Kyoto, gracias a que las fuentes de energías renovables se incorporaron como instrumento fundamental para la reducción de las emisiones de CO₂. Posteriormente, la Comisión Europea presentó la Directiva 2009/28/CE, una directiva global sobre el uso de las fuentes de energía renovables, que contenía criterios y disposiciones para garantizar la producción y el uso sostenibles de la bioenergía. España asumió los objetivos energéticos 20-20-20 fijados por la Unión Europea y los recogió en el Plan de Energías Renovables 2011-2020 (IDAE, 2011).

Actualmente, la Comisión Europea a través del Pacto Verde Europeo se ha propuesto el objetivo de mejorar las reducciones de las emisiones de GEI para el año 2030 hasta al menos el 55% con respecto a 1990. En este año 2021 se presentarán las propuestas legislativas para cumplir los objetivos políticos para la UE en materia de clima y energía para el periodo 2021-2030. Entre ellos se encuentran la ampliación de la cuota de energías renovables en un 32% y una mejora de la eficiencia energética de un 32,5%. La UE informará de los avances conseguidos adoptando una serie de normas orientadas a cumplir su compromiso internacional recogido en el Acuerdo de París (Comisión Europea, s.f). España presentará a la Comisión Europea el Plan Nacional Integrado de Energía y Clima 2021-2030 (PNIEC, s.f.), con el objetivo de reducir un 23% las emisiones de GEI respecto al año 1990, y cumpliendo con el Reglamento (UE) 2018/1999 del Parlamento Europeo y del Consejo de 11 de diciembre de 2018 sobre la gobernanza de la Unión de la Energía y de la Acción por el Clima.

Uno de los objetivos de este capítulo consiste en conocer el impacto que la actividad económica de los sectores productivos (medido a través del consumo de los hogares) tiene en las emisiones de GEI, antes y después de una crisis económica. Por otro lado, se realizará un análisis comparativo de los resultados obtenidos entre el periodo anterior y posterior a la crisis, destacando las emisiones de GEI producidas por el consumo de los hogares jóvenes. Los resultados de este estudio, por tanto, aportarán un valor añadido en cuanto a las emisiones producidas por el consumo de los diferentes tipos de hogares, concretamente, en el de los jóvenes, identificando los sectores productivos más representativos.

Este capítulo se divide en seis epígrafes: en este primer epígrafe se ha expuesto la introducción; en el segundo se presenta la revisión de la literatura más reciente relacionada con el tema de estudio; en el tercero se explica la metodología utilizada y se analizan las emisiones de GEI que producen los sectores productivos en el periodo anterior y posterior a la crisis económica; en el cuarto se da a conocer el impacto medioambiental provocado por el consumo de los hogares diferenciados por tramos de edad, y destacando el grupo de los jóvenes; en el quinto, se plantea una discusión finalizando con las conclusiones más relevantes, permitiendo entender la reducción de las emisiones de GEI de determinados sectores productivos principalmente producida por el consumo de los hogares jóvenes tras la crisis económica.

A continuación, destacamos estudios que han abordado los efectos del consumo de los hogares en las emisiones de GEI y que utilizan la metodología empleada en este trabajo, la metodología Input-Output, tanto a nivel nacional como internacional. Nos centramos primero en aquellos relacionados con la crisis económica.

El estudio de Ma, Chen, Guan, Meng y Zhang (2018) tiene como objetivo vincular las emisiones de CH₄ de China durante 2005-2012 con sus determinantes socioeconómicos mediante la combinación de modelos input-output con análisis de descomposición estructural desde las perspectivas de consumo y de ingresos. Los resultados muestran que los cambios en el consumo y los ingresos de los hogares fueron los principales impulsores del crecimiento del CH₄ en China, mientras que los cambios en la eficiencia siguieron siendo el factor más importante que compensaba las emisiones de CH₄. Después de 2007, con la crisis financiera mundial y los planes de estímulo económico, las emisiones incorporadas de las exportaciones se desplomaron, pero las de la formación de capital aumentaron rápidamente.

Liu, Wu, Wang y Wei (2011) utilizan la metodología input-output para determinar el impacto del aumento del consumo doméstico de China, distinguiendo entre urbano y rural, en las emisiones de carbono, que supuso más del 40% de las emisiones totales de carbono en el periodo 1992-2007. Concluyen que el consumo de los hogares es de gran importancia para las emisiones de CO₂, que podrían mitigarse cambiando la composición de los bienes y servicios consumidos por los hogares y cambiando a un patrón de consumo de productos menos intensivos en carbono.

El objetivo del estudio de Kopidou y Diakoulaki (2017) es investigar cómo los cambios en la producción y el consumo de productos industriales afectan a las emisiones de CO₂ de las industrias en cuatro países del sur de Europa, durante el período 2000-2011, dividiendo el período examinado en dos subperíodos, 2000-2008 y 2008-2011, con el fin de investigar el impacto de la crisis económica tanto en los factores impulsores como en las emisiones industriales de CO₂. La evolución general de las emisiones industriales de CO₂ fue bastante similar en todos los países y los resultados de la descomposición de los dos subperíodos revelaron una homogeneidad sustancial entre los países. Los factores impulsores basados en el consumo contribuyeron principalmente al aumento de las emisiones de CO₂ industrial, pero no al mismo nivel que los basados en la producción. Además, la producción industrial se vio más afectada por la crisis económica que los gastos de los consumidores.

Perrier, Guivarch y Boucher (2019) cuantifican las contribuciones de diferentes factores detrás de la disminución de emisiones observada en Europa entre 2009 y 2014. Con este fin, construyen tablas input-output para cada uno de los 28 países de la UE. Este conjunto de datos permite realizar un análisis de descomposición estructural de emisiones en países europeos tras la crisis económica. Los resultados muestran que el mayor impulsor de la disminución de las emisiones ha sido la bajada en la intensidad del carbono, aunque compensada en gran medida por la recuperación económica. Sin embargo, otros impulsores menos intuitivos también jugaron un papel significativo en la disminución de las emisiones: cambios en el sistema de producción, principalmente impulsados por un aumento en las importaciones; la evolución de los patrones de demanda final; una disminución de las emisiones debido a cambios en la calefacción doméstica y el transporte privado, con una pequeña compensación del crecimiento de la población. Sin embargo, estas cifras agregadas enmascaran variaciones significativas entre países de la UE.

Martinez, Delgado, Martinez y Alvarez (2019) evalúan la huella medioambiental indirecta de los hogares españoles aplicando una combinación de encuestas de gasto de los consumidores con un análisis input-output multirregional ampliado medioambientalmente. Se estudian un total de catorce categorías de impacto ambiental desde 2006 a 2015. Todas las categorías de impacto presentan una tendencia similar, particularmente afectadas por la crisis económica. Los mpactos disminuyeron de 2008 a 2013 y finalmente comenzaron a aumentar levemente nuevamente de 2014 a 2015.

El último estudio destacado relacionado con la crisis lo presentan López, Arce, Morenate y Zafrilla (2017) analizando la evolución de la huella material de los hogares españoles en el período 2006 a 2013. El método propuesto combina un modelo input-output multirregional con datos nacionales españoles sobre el consumo de los hogares según grupo social. La huella material se ha visto afectada por la crisis económica de 2008, pues la participación de la huella material de los hogares españoles, con respecto a la huella material total, disminuyó drásticamente del 70,7% en 2006 al 50,8% en 2011. Por tipo de hogar, la huella material presenta un efecto de escala, mientras que el consumo y los niveles de ingresos crecen.

Se presentan a continuación otros trabajos no relacionados directamente con la crisis económica, pero que utilizan la metodología Input Output con el fin de conocer los efectos del consumo de los hogares en el medioambiente.

Su, B., Ang, B. W., & Li, Y. (2017) analizan las emisiones de carbono en Singapur desde el punto de vista de la demanda en el periodo del año 2000 al 2010. Demuestran que los hogares provocaron una cuarta parte de las emisiones totales de Singapur, y especifican que los hogares de mayores ingresos ocasionaron un crecimiento de las emisiones directas, mientras los de menor ingreso provocaron un aumento de las emisiones indirectas.

Cellura, Longo y Mistretta (2012) afirman que el mayor consumo de los hogares italianos en el periodo anterior a la crisis del año 2008 se produce en el sector de los servicios y el de la electricidad, gas y vapor. Por ello, sugieren estrategias destinadas al ahorro de energía en estos sectores. Además, los sectores que más emisiones provocan son la agricultura, la caza y la silvicultura y el transporte por carretera.

Existen numerosos estudios sobre las emisiones provocadas por el consumo final de los hogares diferenciados entre rurales y urbanos, entre los cuales destacamos el de los autores Zhang, Yu, Cai y Wei (2017). Su estudio analiza el periodo 2007 – 2012 especificando que las emisiones provocadas por el consumo de los hogares urbanos de China son casi dos veces más que las del consumo de los hogares rurales. Por otro lado, los autores Pang, Meirelles, Moreau, V y Binder (2019) analizan los hogares de Suiza en los años 2008, 2011 y 2014, destacando que las emisiones directas son menores en los hogares urbanos que en los rurales, mientras que las indirectas son más altas. El estudio de Muñoz, Zwick y Mirzabaev, (2020) diferencia entre tres lugares de residencia revelando que la huella de carbono de los hogares de Austria es más baja en los hogares urbanos que en los rurales y los semiurbanos, y más baja en los semiurbanos que en los rurales.

Los autores Lévay, Vanhille, Goedemé y Verbist (2021) relacionan la huella de carbono provocada por el consumo de los hogares belgas con sus características socioeconómicas, destacando el ingreso y el tamaño del hogar como las principales variables relacionadas con las emisiones de gases de efecto invernadero. Destaca una mayor intensidad de las emisiones del consumo de los hogares más pobres, debido a que su gasto es mayor en productos intensivos en emisiones.

Lin, Pan, Qi, Ren, Sharp, y Ma (2021) analizan los factores que impulsan la utilización de la energía renovable en China en el periodo de 2010 a 2016. Los factores determinantes son los cambios en la estructura de consumo, el progreso tecnológico, y la demanda final. Además, la proporción de la energía renovable utilizada por los hogares ha disminuido. Por ello, sugieren promover el uso de la energía renovable tanto en la producción como a nivel de los hogares. En el caso de Japón, y según Shigetomi, Nansai, Kagawa y Tohno (2014), el consumo de los hogares reducirá las emisiones en el año 2035 en un 4,2% con respecto al año 2005.

Los cambios en los patrones de consumo de los hogares que se han producido tras los años de crisis económica repercuten en las emisiones de GEI asociadas a dicho consumo. Disponer de los datos de consumo de los hogares desagregados por tramos de edad nos permite realizar un análisis exhaustivo de cómo han variado dichas emisiones en función del tipo de hogar responsable de ellas. El total de las emisiones de GEI distribuidas para cada rama de actividad y la desagregación del consumo privado de los hogares por tramos de edad explicada en el epígrafe metodológico, permite realizar una modelización multisectorial, en concreto, un modelo de demanda expresado en unidades físicas, en este caso, emisiones de GEI medidos en toneladas de CO₂ equivalente, para cada grupo de edad de los años 2005 y 2015. Los resultados obtenidos cuantifican el impacto medioambiental provocado por el consumo de cada tramo de edad, mostrando una comparativa de los efectos medioambientales producidos antes y después de la crisis económica.

Una vez obtenidos los datos de emisiones de CO₂ equivalente para cada una de las ramas productivas (Tabla 1), se realizará la modelización para cuantificar el impacto del consumo de los diferentes tipos de hogares por tramos de edad en los años 2005 y 2015 sobre las emisiones de gases de efecto invernadero. Para ello, sobre el modelo de demanda (ecuación [2]), se modifica el vector de demanda (ecuación [3]) incluyendo únicamente el consumo de cada uno de los tramos de edad en los que se ha desagregado el consumo de los hogares. De este modo obtenemos (ecuación [4]) solamente las emisiones de gases de efecto invernadero provocadas por el consumo de cada uno de los tramos de edad.

Este proceso se repetirá para cada tramo de edad reflejando las emisiones de GEI que provocan los sectores productivos debidas al consumo de cada tipo de hogar. Finalmente, se realizará un análisis comparativo que revelará los efectos medioambientales que se produjeron antes y después de la crisis económica, destacando las diferencias significativas en las emisiones provocadas por los sectores productivos, en función de qué grupo de edad sea el responsable del consumo en dichos sectores.

En la siguiente tabla, se presenta la variación de las emisiones totales producidas por los sectores productivos más representativos debidas al consumo de los hogares. Los sectores que se han destacado son aquellos en los que las variaciones son más altas, detallando las tablas completas en los Anexos 1, 2 y 3.

Los resultados obtenidos en la Tabla 4 muestran que la mayor caída de las emisiones de GEI se encuentra en el grupo de los hogares entre los 16 y 29 años, con una reducción total del 66,6%. El siguiente grupo de edad que provoca una mayor reducción de las emisiones de GEI es el tramo entre 30 y 49 años, con un 49,6%. Le siguen los hogares con edad entre 50 y 64 años, con una caída del 39,9 %, y por último, los mayores de 65 años que representan una reducción del 13,9%. Por tanto, se constata que a mayor edad del sustentador principal menor es la reducción de emisiones asociadas a su consumo. También constatamos que los sectores con una mayor reducción de emisiones han sido, por este orden, las Industrias extractivas (B), la Construcción (F), la Industria manufacturera (C), el Comercio al por mayor y menor (G) y el Transporte y almacenamiento (H).

Los resultados de la Tabla 4 también nos aportan información relevante sobre qué tramo de edad es más responsable de las emisiones en cada uno de los sectores productivos. En todos los sectores destaca el tramo entre 50 y 64 años como el que más emisiones provoca, seguido del tramo entre los 30 y los 49 años. El tramo de edad entre 16 y 29 años, además de ser el que menos emisiones provoca, en alguno de los sectores la diferencia con el resto de tramos de edad es considerable. Prueba de que la crisis ha impactado mayormente entre los jóvenes son los datos para 2015, donde observamos que en todos los sectores la diferencia entre las emisiones asociadas a los jóvenes y las emisiones del resto de hogares se ha incrementado considerablemente respecto a los datos del año 2005.

Una vez presentados los resultados de los impactos ambientales en los años estudiados y analizadas sus variaciones, se discuten los resultados de los sectores con mayores reducciones en las emisiones provocadas por el consumo del grupo de los hogares jóvenes tras la crisis económica.

En cuanto a los sectores productivos más representativos, el que mayor reducción de emisiones de GEI ha experimentado, es el de las Industrias extractivas (B) que supone una caída de las emisiones de GEI del 88,3%, 82,5%, 79,2% y 70,3% para cada tramo de edad, respectivamente. El uso de la tecnología de energía renovable ha sido fundamental, un ejemplo representativo de esta situación lo encontramos en una planta de procesamiento de minerales en Granada, basado en la construcción de un estanque solar de salinidad industrial que generaba calor para calentar el agua sustituyendo parcialmente la caldera de fueloil (Alcaraz, Montalà, Cortina, Akbarzadeh, Aladjem, Farran, y Valderrama, 2018). Otro ejemplo, es el uso de la energía que procede de los bosques de Asturias como alternativa al carbón, planteando la ubicación del Centro Logístico de Biomasa (BLC) en Oviedo debido a sus ventajas técnicas, económicas y geográficas (Paredes-Sánchez, García-Elcoro, Rosillo-Calle y Xiberta-Bernat, 2016). Además, el Proyecto de Ley de Cambio Climático y Transición Energética (2020)^v compromete a España a basar su sistema eléctrico en fuentes de origen renovable, por lo que preverá aprovechar las concesiones mineras abandonadas para la generación de calor procedente del interior la tierra (energía geotérmica) destinado a la calefacción y refrigeración de los edificios circundantes, como así lo han demostrado distintos estudios (Menéndez, Ordónez, Fernández-Oro, Loredo y Díaz-Aguado, 2020; Jardón, Ordóñez, Alvarez, Cienfuegos y Loredo, 2013).

El segundo sector que ha experimentado una mayor caída de emisiones de GEI es el de la Construcción (F) con reducciones del 82,1%, 73,5%, 68% y 57%, para cada tramo de edad, respectivamente. Es uno de los responsables de más del 30% del consumo total de la energía del mundo, por lo que los esfuerzos se han centrado en determinar certificaciones energéticas para los edificios y las viviendas con el fin de mejorar l a eficiencia de los edificios y de reducir así sus emisiones (Lopez-Gonzalez, Lopez-Ochoa, Las-Heras-Casas y García-Lozano, 2016; Saldaña-Márquez, Gómez-Soberón, Arredondo-Rea, Almaral-Sánchez, Gómez-Soberón y Rosell-Balada, 2015). Además, en la etapa de construcción se utilizan los sistemas de energía solar de concentración (CSP). La eficiencia de este sistema ha sido revisada en la literatura por los autores Islam, Huda, Abdullah, and Saidur (2018), y ha convertido a España y Estados Unidos en los líderes mundiales.

Por otro lado, otro factor que ha conseguido reducir las emisiones de carbono ha sido la utilización de los métodos de construcción prefabricados. Un estudio realizado en China ha demostrado una disminución de hasta un 18% en las emisiones con respecto a la construcción convencional (Du, Bao, Li, Huang y Shao, 2019). Además, en los últimos años se ha mejorado la eficiencia energética en este tipo de construcción, como el uso del hormigón prefabricado mediante la eliminación del tratamiento térmico (Sebaibi y Boutouil, 2020), o la producción, recuperación y transporte de componentes de las estructuras de acero (Qiao, Hu, Pan y Geng, 2019). Actualmente, se investiga integrar la energía fotovoltaica en el proceso de construcción volumétrica prefabricada (Lau, Chen, Zhang, Xue, Lau y Khoo, 2019), y la introducción de artefactos tecnológicos avanzados como el modelado de información de construcción (Hao, Cheng, Lu, Xu, Wang, Bu y Guo, 2020).

Los siguientes dos sectores que han reducido sus emisiones corresponden a la Industria manufacturera (C) y al Comercio al por mayor y al por menor; reparación de vehículos de motor y motocicletas

(G). Se hace difícil mencionar la relación de los numerosos factores que han provocado la reducción en estos sectores, ya que el uso de la energía renovable afecta a la reducción de la mayoría de los sectores, principalmente a la manufactura. Se ha demostrado que la generación de energía a través de un sistema híbrido como el de una turbina/solar (PAT-PV) y un diesel tradicional en combustibles fósiles disminuyen los impactos ambientales al reducir el consumo de la energía fósil y utilizar el excedente de energía en la alimentación de vehículos o herramientas eléctricas para conseguir una agricultura más sostenible. (García, Gallagher, Chacón y Mc Nabola, 2021). Actualmente, y relacionado también con el transporte, existen los vehículos eléctricos que no emiten emisiones al conducir, pero sí implica una intensidad de carbono en el sistema de generación de la electricidad, por lo que sería necesario un sistema 100% renovable para reducir hasta 74 millones toneladas de CO₂ al año (Bastida-Molina, Hurtado-Pérez, Peñalvo-López y Moros-Gómez, 2020). La incorporación de autobuses eléctricos urbanos en los próximos 10 años (2020 al 2030) reduciría las emisiones hasta un 92,6% con respecto a los niveles del año 2018 (Grijalva y López Martínez, 2019). También se está estudiando cómo reutilizar las baterías de vehículos eléctricos asequibles para una mayor sostenibilidad (Casals, García y Canal, 2019).

Este trabajo puede ayudar a identificar los impactos ambientales debido al consumo de los hogares tras una crisis económica como la actual, mediante la reducción de las emisiones de GEI y teniendo en cuenta el avance tecnológico de las energías renovables, y así emprender políticas energéticas orientadas al consumo de los distintos tipos de hogar en los sectores productivos que componen una economía como la española. Un enfoque potencial para futuras investigaciones es un análisis similar de la crisis sanitaria actual y sus efectos ambientales.

Otra futura línea de investigación podría estudiar si los cambios en las emisiones pueden explicarse por factores alternativos, no solo por la crisis económica. Además, estamos interesados en evaluar si estos cambios reflejan diferencias significativas en términos tipológicos: áreas urbanas y rurales. Por último, también pretendemos analizar cómo estos cambios afectan en los ingresos de los hogares.

Este trabajo da a conocer el impacto medioambiental en la economía española a través del consumo de los hogares, uno de los responsables de la reducción del 37,2% de las emisiones de GEI, mientras que la producción total ha crecido un 15%, tras la crisis económica analizada. Los diferentes tipos de hogar en función de la edad del sustentador principal han experimentado cambios en los patrones de consumo tras una crisis económica como la del año 2008. A su vez, el incremento de las energías renovables y las mejoras en la eficiencia energética, promovidos por los planes nacionales e internaciones, han provocado una reducción de las emisiones de GEI.

Los resultados conseguidos indican que cuanto mayor es la edad del sustentador principal, menor es la reducción de las emisiones de GEI asociadas a su consumo. Por tanto, la mayor caída de las emisiones se encuentra en el grupo de los hogares jóvenes que comprenden entre los 16 y 29 años, con una reducción total del 66,6%. Le sigue el siguiente tramo de edad entre 30 y 49 años con una caída del 49,6%, y los últimos tramos de edad con 50 y 64 años y el de los mayores de 65 años, con reducciones del 39,9% y 13,9%.

Además, se confirma que los sectores con una mayor reducción de emisiones provocadas por el consumo de los hogares españoles han sido, por este orden, las industrias extractivas (B), la Construcción (F), la Industria manufacturera (C), el Comercio al por mayor y al por menor; reparación de vehículos de motor y motocicletas (G) y el Transporte y almacenamiento (H).

El incremento de la tecnología energética y el uso de energías renovables, como los sistemas de energía solar de concentración (CSP), los métodos basados en la construcción prefabricada, o los sistemas híbridos que generan electricidad son los principales factores que provocan una caída de las emisiones al aplicarse en los edificios, medios de transporte y procesos de manufactura, principalmente relacionados con los sectores destacados.

Por lo tanto, aunque existen limitaciones en el modelo realizado, relacionadas con los supuestos subyacentes a la metodología input-output, como asumir una estructura fija para cada sector de la economía debido a que los coeficientes de la matriz son constantes, se han alcanzado los objetivos propuestos abriendo nuevas líneas de investigación.

La crisis económica del año 2008 provocó un aumento en el desempleo en todos los países del mundo. Según las estadísticas oficiales de la Unión Europea, los países de la zona euro contaban todavía en el año 2015 con 17 millones de parados, muy por encima de los 12 millones antes de la crisis. Entre ellos, casi 6 millones de trabajadores se encontraban con más de 24 meses en una situación de desempleo (Eurostat, s.f.a).

La recuperación del mercado de trabajo en la zona euro se consolida durante el año 2015 con la creación de más de 1,5 millones de empleos y la reducción de la tasa de desempleo en 1 punto porcentual hasta llegar al 10,7% con respecto al año anterior (Eurostat, s.f.a). Según la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE, s.f) las mayores caídas en el desempleo durante ese año se produjeron en España, Irlanda, Eslovaquia, Portugal e Italia.

Por otra parte, la reducción en el empleo de los estados miembros de la Unión Europea tras la crisis económica vino acompañada por el incremento del empleo a tiempo parcial, especialmente en los países con mayores tasas de paro. Además, los contratos temporales adquirieron protagonismo sobre los contratos indefinidos. Los países que sufrieron las consecuencias más graves, pero que experimentaron una mayor aceleración en la creación de empleo, fueron España, Irlanda, Grecia e Italia, mientras Alemania mantuvo su dinamismo y Finlandia y Francia retrocedieron ligeramente. (Cuenca, Fernández, and Martínez Turégano, 2016)

Según Cuenca, et al. (2016), el crecimiento de los nuevos puestos de trabajo fue mayoritariamente para los trabajadores de mayor nivel educativo, mientras que se ralentizó la destrucción del empleo en los trabajadores de menor formación. Con respecto a la edad del trabajador, fueron los mayores los que mantuvieron su puesto de trabajo, como consecuencia del retraso de la jubilación, y principalmente aquellos cuya edad comprendía entre 30 y 49 años. Según la OCDE (s.f), la tasa de desempleo de los jóvenes entre 15 y 24 años de la zona euro se situó en el año 2015 en un 48,34%. También es relevante destacar que el 4,2% de media de los empleos creados fueron ocupados por la población extracomunitaria.

Durante la crisis, la mayor concentración del empleo se produjo en los servicios de mercado mientras que, en la industria, sector dependiente de la exportación, se ralentizaba. Por otro lado, la destrucción del empleo en el sector de la Construcción se frenó, tras tres años de caída continuada, debido fundamentalmente a la recuperación española (ya que en el resto de los países del área siguió en retroceso). (Cuenca et al., 2016)

Los efectos de la crisis han repercutido principalmente en el empleo de los jóvenes, dificultándoles encontrar un trabajo de calidad y a tiempo completo que les permita conseguir su independencia (destacando los países más perjudicados: Grecia, Italia y España). Además, una gran parte se enfrenta al desempleo de larga duración, carecen de formación y se encuentran en un riesgo de pobreza o de exclusión social convirtiéndose muchos de ellos en ninis (terminología que surge para referirse al grupo de jóvenes que no estudia ni trabaja) y perjudicando el crecimiento económico sostenible a largo plazo. Por ello, la Unión Europea y los estados miembros aprobaron un proyecto en el año 2015 que consistía en la aplicación de un marco renovado que permita la cooperación europea en el ámbito de la juventud (2010-2018) (Comisión Europea, 2015).

Este informe de la Comisión Europea definió los objetivos y resultados para el periodo 2013-2015 y propuso, para el periodo 2016-2018, la adopción de medidas destinadas a fomentar la creación de empleo, el crecimiento y la inversión. La financiación provino de los fondos de los programas de la Estrategia Europa 2020, del Erasmus+, del Fondo Social Europeo (FSE) y de la Iniciativa de Empleo Juvenil (IEJ). Es relevante destacar medidas como la información de las actividades ofrecidas a través de la plataforma del Portal Europeo de la Juventud, las colaboraciones con el sector privado, y la involucración de los Estados miembros con organizaciones juveniles. (Comisión Europea, 2015).

El enfoque político europeo para regular el mercado de trabajo, la educación y la formación de los jóvenes, con el objetivo de disminuir el desempleo, presenta un panorama de cambios de los tipos de contratos en los países europeos, creciendo los contratos parciales y de baja cualificación (Lewis and Heyes, 2020). Estos nuevos puestos de trabajo se denominan empleos no estándar (empleo a tiempo parcial y temporal), y suponen una baja calidad en el mercado laboral. Green and Livanos (2015) utilizan el indicador de dichos empleos a partir de los datos de la Encuesta de Población Activa de la Unión Europea, para confirmar una mayor incidencia en los países mediterráneos, continentales y de Europa del Este (destacando España, Portugal y Polonia) y una menor incidencia en países con modelos de Estado de bienestar anglosajón y nórdico.

Centrándonos en España, fue en el año 2014 cuando consiguió mejorar la tasa de paro con respecto al año anterior, reduciéndose del 26,1% en el año 2013 al 22,1% en el 2014, según los datos de Eurostat (s.f.a). Sin embargo, siguió siendo el país con más porcentaje de parados de los países miembros de la OCDE, destacando la tasa de desempleo de los jóvenes, que fue del 52,49% en el año 2015 (OCDE, s.f). Esta mejora de la tasa de paro es acompañada por la evolución positiva del PIB, que alcanza en términos acumulativos un crecimiento del 12,7%, entre finales del año 2013 y finales del 2017, aunque no fue hasta el año 2016 cuando superó el nivel de precrisis (Banco de España, 2019).

El Informe de Juventud en España del año 2016 (IJE, 2016) recoge las consecuencias de la crisis en los jóvenes españoles. Este informe recoge encuestas, elaboradas cada 4 años desde 1985, a jóvenes entre los 15 y 29 años, reflejando su situación económica, laboral y familiar. Dicho informe se recoge en la Estrategia Juventud 2020 y en el consecuente Plan de Acción 2017-2020, y determina la orientación de las políticas nacionales dirigidas a esta población. Según dicho informe, la crisis económica produjo un incremento en la inactividad de la población joven y, en consecuencia, en la mejora de su nivel educativo.

En cuanto al puesto de trabajo desempeñado, aunque existe pérdida de empleo juvenil en todas las ramas productivas desde el año 2008, destacan tres sectores en los que se concentraba la ocupación de los jóvenes en la época expansiva y que fueron lo más afectados por la crisis. El primero es la construcción, seguido de las actividades financieras y de la industria manufacturera. También, las actividades relacionadas con la administración pública y las actividades profesionales, científicas y técnicas experimentaron descensos importantes. De hecho, el número de ocupados jóvenes en el año 2008 es de 4,6 millones y desciende a 2,4 millones en el 2015, es decir, se pierden 2,2 millones de puestos de trabajo, concentrándose 1,3 millones en los primeros tres sectores mencionados. Concretamente, en el año 2015 las ramas de actividad en las que más se emplean los jóvenes son, en este orden, comercio, hostelería e industria manufacturera. (IJE, 2016)

Sin embargo, aunque las tasas de desempleo han mejorado desde el final de la crisis, la situación relativa al empleo juvenil, la pobreza y las desigualdades continúan manteniéndose (Rodriguez-Modroño, 2019). Por tanto, la crisis agravó la precariedad estructural en el empleo que ofrece una temporalidad en los contratos de trabajo en su mayoría a tiempo parcial, y un menor poder adquisitivo como consecuencia del salario recibido. La sobrecualificación en el año 2014 está presente en los estudiantes universitarios, ya que un 30% no alcanzarán un empleo adecuado a su nivel educativo hasta los 35 años. Sin embargo, el bajo nivel educativo es una de las características comunes entre los jóvenes entre 25 y 29 años que no estudian ni trabajan (Salvà, Tugores, y Quintana-Murci., 2018), mientras que una mayor preparación académica acentúa el éxito en el mercado laboral de los jóvenes en los periodos de crisis económica (Colom y Molés, 2019). Además, la especialidad en la educación es un aspecto relevante, ya que los estudiantes especializados en materias de ciencias, tecnología y salud tienen una mayor probabilidad de evitar el subempleo (o desempleo) que los que se especializan en educación o artes y humanidades (Acosta-Ballesteros, Osorno Del Rosal y Rodríguez-Rodríguez, 2018).

El aumento de los contratos temporales que alcanzan su nivel más alto a finales del año 2014 viene acompañado por una disminución en la renta salarial anual a partir del 2008, lo que provoca una mayor desigualdad en la distribución de las rentas entre los jóvenes (Úbeda, Cabasés, Sabaté and Strecke, 2020). Además, otra consecuencia social que provoca la crisis es el descenso de la emancipación residencial de los jóvenes de 16 a 29 años. Según la EPA (INE, s.f.a), la tendencia alcista desde el año 2000 hasta el año 2008 muestra un aumento de 10 puntos porcentuales (19,4% al 29,5%), y cambia durante la crisis produciéndose un descenso hasta el 22,4% en el año 2015. Por lo tanto, se produce un retraso progresivo de emancipación de los jóvenes (Colom y Molés, 2019).

En este capítulo, con el objetivo de cuantificar el impacto de la crisis del 2008 en el grupo de los trabajadores jóvenes, se realiza un análisis descriptivo del empleo en los años 2005 (año precrisis) y 2015 (año postcrisis), diferenciando los trabajadores por tramos de edad. Una vez cuantificado dicho impacto, el siguiente objetivo del capítulo es calcular el impacto que ha provocado la caída del empleo de la población joven en los sectores productivos. Además, este capítulo ayudará a identificar los sectores con mayores y menores caídas en el empleo, lo que permitirá reflexionar sobre la decisión de adoptar políticas económicas que ayuden a dichos sectores y, por otro lado, dar información a los jóvenes para lograr una mayor adaptación de los desempleados hacia las nuevas demandas del mercado.

El presente capítulo se compone de siete epígrafes: tras esta introducción se presenta la revisión de la literatura más reciente relacionada con el tema de estudio, en el tercero epígrafe se explica la metodología utilizada y se aportan las fuentes de los datos; en el cuarto, se describen y comparan las estructuras del empleo de cada uno de los grupos de edad considerados, para complementar y facilitar la comprensión de los resultados conseguidos; en el quinto, se realiza un análisis previo de la situación laboral de los jóvenes presentando los datos a modelizar; en el sexto se dan a conocer los resultados de la modelización indicando los efectos económicos en cada sector productivo debidos a la pérdida de empleo de los trabajadores jóvenes; finalizando con una exposición de las conclusiones más relevantes, que permiten entender el impacto económico de esta pérdida de empleos provocada por una situación de crisis económica como la del año 2008.

Aunque en los últimos años se han publicado numerosos artículos sobre el desempleo provocado por la crisis económica, la novedad de este estudio es ampliar el análisis a toda la estructura productiva de la economía española utilizando la metodología Input Output (IO). A continuación, se destacan los principales artículos que abordan la temática del empleo, referidos tanto a la economía española como a nivel internacional, utilizando la metodología IO.

Bermejo, Febrero y Fernandes (2020) afirman que el número de puestos de trabajo, principalmente del sector de los servicios, lo mantiene el consumo creciente de los pensionistas. Además, la influencia de las actividades relacionadas con el turismo sobre los demás sectores se mantiene en los periodos de crisis como la del año 2008, aunque con una mayor precariedad, temporalidad y estacionalidad en los puestos de trabajo que antes de la crisis. Por lo tanto, el mercado de trabajo turístico estará más presente en las políticas de reformas laborales (Garcia-Lopez, Campoy-Munoz, Cardenete-Flores y Marchena-Gomez, 2018).

Los autores Jofre-Monseny, Sánchez-Vidal y Viladecans-Marsal (2018) estiman el impacto sobre el empleo del cierre de 45 plantas de fabricación en España, debido a su traslado al extranjero-en el periodo anterior a la crisis (entre el año 2001 y 2006). Sus resultados muestran una pérdida del 30% del empleo sobre la industria local afectada, pero sobre la economía local únicamente un 3% de su empleo total. Por otro lado, Fuentes-Saguar, Vega-Cervera y Cardenete (2017) afirmaron que el cierre de una central nuclear como la que se encuentra situada en Almaraz, en Extremadura, tiene un impacto negativo para la economía regional generando pérdidas de producción de 114 millones, y pérdidas de 2000 puestos de trabajo.

Llop y Arauzo-Carod (2012) analizan el impacto económico y los efectos en el empleo de las actividades culturales, a través del Centro Gaudí, situado en una región de Barcelona. Los resultados concluyen que los efectos de las actividades culturales afectan positivamente para casi todas las actividades económicas, aunque no se relacionen de forma directa con las actividades culturales. Por ello, sugieren políticas regionales de desarrollo para estas actividades.

A nivel europeo, y relacionado con el sector de los servicios, Barba y Iraizoz (2020) utilizan la metodología IO para reflejar la evolución del empleo femenino en la Unión Europea desde el año 2008 al 2018, confirmando que los cambios en la producción y en la demanda final ofrecen mayores oportunidades laborales para el sector de los servicios, como el de la investigación, educación, salud y en otros servicios personales. Por el contrario, el aumento en la productividad provocado por el cambio tecnológico reduce la empleabilidad femenina. Por otro lado, Bolea, Duarte y Sánchez (2018) analizan el proceso de crecimiento de renta y convergencia entre los países europeos en el periodo 2000-2014 desde el punto de vista tecnológico, afirmando que el crecimiento de la economía de los países de la UE tras la crisis del 2008 viene condicionado por el sector de los servicios intensivos en conocimiento.

Según Bielsa y Duarte (2011), en el año 2000, el 17,5% de los puestos de trabajo de España están relacionados con el sector de la construcción e inmobiliario, mientras que en el resto de los países de economía desarrolladas es el 12,4%. Ese porcentaje crece en España alcanzando un 19,7% en el año 2004, lo que demuestra una gran dependencia de dichos sectores, y una gran demanda de trabajadores durante ese periodo. Esta dependencia implica que una caída del 30% en la demanda de vivienda residencial supondría en el año 2006 la pérdida de un millón de trabajadores.

Giannakis y Bruggeman (2017) analizan la resistencia de las regiones de Grecia a la crisis económica. Los resultados muestran que son más resistentes las regiones rurales a las regiones urbanas. Además, destacan los sectores de la agricultura y la industria alimentaria que lograron aumentar su empleo en más de la mitad de las regiones estudiadas. Sugieren aplicar políticas específicas y diferentes para lograr un mayor desarrollo en cada una de las regiones. Los autores Loizou, Karelakis, Galanopoulos y Mattas (2019) afirman que los sectores relacionados con las necesidades básicas resisten a entornos económicos complicados sirviendo de estabilizador e impulso para el crecimiento y empleo. Los resultados muestran que el sector de la agricultura supone uno de los motores principales para reactivar la economía, y sugieren mayores fondos en la Política Agrícola Común para un mayor desarrollo en la economía regional.

Los autores Gündüz y Kaya (2017) estudian las relaciones intersectoriales ante variaciones en el mercado laboral tras la crisis económica en las regiones de Turquía. Los resultados muestran una fuerte relación entre los sectores agrícola y manufacturero, destacando el sector de la agricultura, los servicios sociales y el comercio como los más sensibles a los cambios en la demanda final. Otro estudio sobre Turquía realizado por Gül (2015) predice un crecimiento en los ingresos que provienen del turismo que provoca un aumento en el PIB, en el empleo y en el consumo privado.

Borghi (2017), analiza la estructura productiva de Brasil y sugiere tomar decisiones en políticas económicas para hacer frente a la crisis, favoreciendo a los sectores de la industria del automóvil y de la construcción para lograr un mayor crecimiento económico. Esto se debe a que dichos sectores industriales tienen una vinculación más fuerte en términos de producción y de mantenimiento del empleo.

Los autores Cai, Wang, y Zhang (2010) realizan una simulación introduciendo una inversión en la economía para generar empleo en China, y afirman que se puede maximizar el empleo durante la crisis económica financiera sin reducir el crecimiento de la productividad. Proponen además una inversión destinada al empleo, la salud, la vivienda y la seguridad social para conseguir un equilibrio en la economía China. Otro estudio sobre China, de los autores Jia y Liu (2014), indica que durante la crisis se produjo un retorno de la mano de obra rural que emigró del sector no agrícola a la agricultura afectando negativamente al PIB. Los sectores más afectados fueron la industria manufacturera, la construcción y los servicios.

El estudio de los autores Kucera y Jiang (2018) aborda los efectos en el empleo en China durante la crisis económica debido a la caída de las exportaciones de la UE y Estados Unidos. Los resultados muestran que el vínculo entre el comercio y las exportaciones da lugar a efectos negativos en el empleo. Además, las empresas relacionadas con una mayor representación de empleo femenino fueron las más afectadas.

Arto, Rueda-Cantuche, Andreoni, Mongelli y Genty (2014) relacionan las emisiones de gases de efecto invernadero globales (24% de emisiones en el año 2008) y el empleo mundial (20,1 % en el 2008) con el comercio internacional. Afirman que la reducción de exportaciones e importaciones de bienes eléctricos y ópticos que provocan emisiones de 1000 toneladas equivalentes de CO₂ supone una pérdida de 55 puestos de trabajo en la economía, mientras que, para las industrias relacionadas con el suministro de agua, gas y electricidad, se pierde 1 trabajador por la reducción de 1000 toneladas equivalentes de CO₂. Por ello, sugieren medidas de reducción de emisiones en las industrias de electricidad puesto que reducen el impacto en el empleo.

Con el fin de adecuar el presente análisis a las características del fenómeno de estudio, y dado el perfil de la información disponible en cuanto a estadística agregada se refiere, se ha recurrido a un modelo input-output por su gran capacidad explicativa de los objetivos perseguidos. Los modelos input-output, por su capacidad de descripción, explicación y análisis de la economía, se han convertido en una herramienta clave en el análisis económico. Además, actualmente los sistemas de contabilidad nacional se han desarrollado y generalizado en la mayoría de las economías, lo que nos permite disponer de una información básica y de gran valor sobre la situación económica de un país o región.

Utilizando esta metodología (Miller y Blair, 2009) se analizará el impacto económico de la pérdida de empleo de la población joven durante los años de la crisis económica que se inició en 2008, a través de una modelización multisectorial utilizando las Tablas input-output (TIO) publicadas por el INE (s.f.b). Puesto que el shock se plantea

como una variación en el número de personas ocupadas, no se trabaja con un modelo de demanda, el llamado modelo de Leontief, sino con un modelo de oferta, el llamado modelo de Ghosh. Este último se utiliza para modelizar cambios en los inputs primarios o factores productivos primarios y, por tanto, es adecuado para modelizar las variaciones en el empleo (y su distribución sectorial) que conlleva la modelización realizada.

La construcción de las tablas input output con igualdad de sumas tanto en filas como en columnas permite plantear un modelo alternativo al modelo de demanda, en el que los coeficientes se determinan en horizontal (coeficientes de distribución) en lugar de en vertical (coeficientes técnicos). En este modelo alternativo la variable exógena es el valor añadido en lugar de la demanda final. Este modelo de oferta se obtiene a partir de una nueva matriz, denominada matriz de distribución, que se calcula utilizando las relaciones de la TIO por columnas.

Su expresión matricial es la siguiente:

donde 𝑥^𝑡 corresponde al output total obtenido en vertical de dimensión 1 × 𝑛, 𝐵 es la matriz de coeficientes de distribución de dimensión 𝑛 × 𝑛 y 𝑤 son los inputs primarios de dimensión 1 × 𝑛, siendo n el número de sectores productivos de la economía considerada.

Los coeficientes de distribución 𝑏_𝑖𝑗 se calculan del siguiente modo:

bi?=xijxi, donde 𝑋 representa el output de la rama i-ésima, y x_ij representa el consumo intermedio de bienes y servicios por sectores.

Cada coeficiente muestra la proporción de recursos, en términos monetarios, que emplea la rama de la fila i-ésima y que se destina a cada una de las otras ramas o a la demanda final.

De esta forma, el valor que se obtiene sumando las filas de la matriz inversa de coeficientes de distribución mostrará el aporte que realiza cada rama para que aumenten en una unidad los inputs primarios, por ello se le conoce como multiplicador de oferta.

Del mismo modo, la suma en columnas de los coeficientes de distribución indica en cuánto cambia la producción si se produce una variación de una unidad en la oferta (inputs primarios) de cada una de las ramas que conforman la TIO.

Esta forma de plantear el modelo da paso a que los inputs primarios (trabajo o capital empleado en la producción de la rama j-ésima) sean las variables exógenas y no la demanda final, como ocurre en la matriz de coeficientes técnicos.

Una vez calculado el impacto de las modificaciones en los insumos primarios (w) en la producción total (𝑥^𝑡), se puede calcular el aumento en el número de empleados de cada rama de actividad provocado por ese incremento en su producción. Para obtener el impacto en el empleo (EMP), el vector de coeficientes de empleo (empleo por unidad de producción) se calcula por rama y se diagonaliza, introduciéndolo en la ecuación matricial del modelo, proporcionando el impacto en el empleo:

donde 𝐸_𝑖 es el número de empleados de la rama i.

En cuanto a los datos, se utilizan los referentes a los años 2005 y 2015, ya que el primero, todavía periodo de crecimiento económico, se puede considerar como el nivel de precrisis, mientras que el segundo se considera de postcrisis. Por ello, las bases de datos utilizadas en el modelo son las TIO simétricas de los años 2005 y 2015, publicadas por el INE. La Clasificación de Productos por Actividad (CPA) recoge 73 y 64 actividades o ramas productivas, respectivamente. Con el propósito de relacionar las ramas productivas utilizadas con los datos proporcionados del número de ocupados se agregarán ambas tablas a 15 ramas de actividad (Tabla 1).

Los datos desagregados del número de empleos anuales se obtienen a partir de la base de datos de ocupados diferenciados por grupos de edad y para cada rama productiva. Dichos datos son facilitados por la Encuesta de Población Activa (INE, s.f.) que elabora el INE, y recogen la desagregación del número de ocupados en las diferentes actividades para los años de referencia. Dichos datos proporcionan agrupaciones distintas en los dos años considerados, por lo que se han homogeneizado agrupando las actividades productivas del año 2015 al número de actividades correspondiente del año 2005, en total 15 actividades.

Con respecto al número de puestos de trabajo, el número de ocupados recogidos en la EPA corresponde con los de la TIO, por lo que se han desagregado en las TIO los puestos de trabajo de cada rama de actividad para los diferentes tramos de edad que proporciona la EPA.

Las tablas input output simétricas con las que se va a trabajar se han agregado a 15 ramas de actividad (Tabla 1), acorde a la Clasificación estadística de Productos por Actividades (CPA) de la Comunidad Europea (CPA, 2005 y 2015).

Una vez preparadas las bases de datos, en la modelización realizada se cuantifica el impacto económico sobre todos los sectores productivos de la economía española (Tabla 1) de los efectos en los trabajadores jóvenes de la crisis económica española del periodo 2008-2014. Para ello, se simula que el número de puestos de trabajo ocupados por la población joven en 2015 es el mismo que en el año 2005. De esta manera se obtiene un escenario de ausencia de crisis, en el que la situación del empleo de la población joven no se vería alterada por la crisis económica. Esta simulación transforma este aumento de ocupados en un aumento en los valores de la remuneración de asalariados para cada uno de los sectores. La modelización realizada nos permite medir el impacto de ese aumento en la remuneración de los asalariados en términos de aumento en la producción (Ecuación [1]) y en el empleo (Ecuación [2]) de los distintos sectores de la economía española.

Los resultados obtenidos ofrecen una aproximación de la situación de la economía española en el año 2015 si no se hubiera producido la pérdida de empleos de la población joven causada por la crisis económica. El valor añadido de este trabajo consiste en diferenciar el impacto que ha provocado la crisis en la población joven y en cuantificar el coste que ha tenido esta pérdida de empleos en la economía en su conjunto.

Antes de presentar los resultados de la modelización, se considera oportuno realizar un análisis descriptivo-comparativo de la participación en el empleo de los diferentes grupos de edad de los trabajadores españoles en los años estudiados: 2005 y 2015. Los gráficos presentados reflejan las diferencias en el empleo, antes y después de la crisis del 2008, de los ocupados españolas para cada grupo de edad y para cada rama de actividad. Dicho análisis facilitará la comprensión de los resultados obtenidos en la modelización, y la posterior interpretación de los impactos recibidos en la economía española debido a la caída en el empleo de los jóvenes provocada por la crisis del año 2008.

Este estudio mide el impacto de la crisis económica a través de sus efectos en el empleo, medidos como variación en la remuneración de los asalariados, lo que hace necesario analizar los empleos y salarios de los diferentes grupos de edad para cada rama productiva. A continuación, se muestra (Tabla 2) la participación de los trabajadores en el mercado laboral por tramos de edad en los años de referencia, así como la variación en el periodo considerado.

El empleo total de los españoles fue inferior en al año 2015, con 19.273.000 puestos de trabajo ocupados, con respecto al del 2005, que fue de 20.116.300, lo que supone una pérdida en el empleo total de un 4,19%. El grupo más perjudicado en el mercado laboral es el de los jóvenes entre los 16 y 29 años, con una pérdida del empleo del 48,65%. El resto de los grupos se caracteriza por un aumento de puestos de trabajo, destacando la franja de edad entre 50 y 65 años, con un 35,07%, mientras que en la de 30 a 49 años se produce un ligero ascenso del 2,35%. En el tramo de los trabajadores de más de 65 años se produce un aumento del 12,73%, pero no es muy significativo, ya que el peso de dicha población es muy reducido.

En la Tabla 3 se muestra la variación de los trabajadores ocupados españoles diferenciados por grupos de edad para cada rama de actividad de los años 2005 y 2015.

La pérdida de empleo de los jóvenes del 48,65% en los años de referencia se ha producido por la caída del empleo en prácticamente todos los sectores. Los más perjudicados son la Construcción (F), las Industrias extractivas (B), la Industria manufacturera (C) y la Actividades financieras y de seguros (K). Por otro lado, el único sector en el que se produce un aumento del empleo en un 36,1% es en Otras actividades sociales y de servicios prestados a la comunidad; servicios personales (RS), que además coincide con un aumento considerable de más del 100% en el resto de los grupos de edad.

Es relevante mencionar el aumento del empleo en el sector de las Actividades inmobiliarias y de alquiler y servicios empresariales (LMN) en el resto de los grupos de edad, de un 57,8% para el grupo de 30 a 49 años, alcanzando más del 100% los grupos mayores a 49 años.

Una vez conocidos los empleos perdidos por los trabajadores jóvenes, se expresa dicha variación en términos de la remuneración percibida, obteniéndose la siguiente tabla (Tabla 4) que muestra los empleos y los salarios de los años de referencia para cada rama productiva.

Una vez obtenida la variación de la RAS, en el siguiente epígrafe se modelizará el impacto de esta disminución, debida a la pérdida de empleos de la población entre 16 y 29 años, sobre la producción y el empleo de los distintos sectores de la economía española.

En este epígrafe, a través de una modelización multisectorial basada en un modelo de oferta, se estiman los efectos en cada uno de los sectores productivos de la economía española de simular que los empleos de los jóvenes se han mantenido en el año 2015 al mismo nivel del año 2005. La modelización del aumento en las remuneraciones de los asalariados (RAS) se realiza en función del aumento que introducimos de los trabajadores (no debido a la subida salarial a los existentes). Ese aumento en el número de trabajadores provoca un aumento en la producción. La diferencia entre la producción real y la producción simulada nos permitirá cuantificar el coste en términos económicos que esta pérdida de empleos de los trabajadores jóvenes ha tenido para los diferentes sectores de la economía española. Del mismo modo, la diferencia entre el número de empleados reales y el número de empleados simulado refleja el impacto en el empleo total para cada sector productivo.

Cabe señalar que el efecto de las subidas de los salarios en los jóvenes de 16 a 29 años para los años de referencia es insignificante, ya que la variación del IPC en el grupo no afecta a los porcentajes obtenidos en dicho grupo.

En primer lugar, se presentan los impactos en la producción de la caída del empleo joven en los sectores productivos, detectando cuáles son los sectores más perjudicados debido a una mayor caída en su producción. Posteriormente, se presenta el impacto sobre el empleo en cada sector productivo, debido a la caída del empleo de la población joven.

Aunque se ha discutido el coste económico para las sociedades de la salida del mercado laboral de los jóvenes durante la pasada crisis, las estimaciones macroeconómicas de este coste son escasas. En este trabajo, además de dicho impacto económico se estima también el impacto que esta pérdida de empleos ha tenido sobre la tasa de empleo total en la economía española.

Por tanto, el análisis realizado en este capítulo aporta un importante elemento diferencial con respecto a la literatura precedente, puesto que se basa en la utilización de una modelización multisectorial, que permite una estimación más amplia del coste, ya que lo calcula considerando no solo los efectos directos de la salida del mercado laboral sino también los efectos indirectos, tanto en producción como en empleo, para todos los sectores de la economía española.

Este capítulo puede ser considerado como un instrumento de diagnóstico y evaluación ex ante para el diseño de políticas laborales dirigidas a personas jóvenes, ya que identifica cómo ha cambiado la estructura del empleo de los jóvenes respecto a la estructura anterior a la crisis financiera de 2008. Al detectar cómo ha cambiado la participación en el empleo por sectores de actividad, antes y después de la crisis, permite destacar los problemas laborales a los que se enfrenta la población joven, lo que puede ayudar a formular políticas de empleo con instrumentos adecuados a las peculiaridades de cada sector productivo.

Para ello disponemos de los instrumentos adecuados, como el Plan de Implementación de la Garantía Juvenil de España, presentado en el año 2013 por el gobierno español para fomentar el empleo en los jóvenes, que fue respaldado por los European Social Funds. Muchas de las reformas laborales previstas consistían en incentivar a los empresarios reduciendo los costes de contratación a tiempo completo o parcial, priorizando al grupo de los jóvenes que no estudian ni trabajan y tienen baja cualificación. Otra de las reformas de este plan consistía en fomentar el emprendimiento en los jóvenes (incluido en la Estrategia de Emprendimiento y Empleo Juvenil 2013/2016), considerando el desempleo en los jóvenes un problema tanto económico como cultural y político (Serrano and Martín, 2017).

Aunque algunos autores (Marques and Hörisch, 2019) defienden que las medidas políticas laborales aplicadas en España y apoyadas por la Garantía Juvenil de la UE no fueron las adecuadas, ya que se debilitó la protección del empleo, se redujo la coordinación en la fijación de los salarios, disminuyendo la cobertura de la negociación colectiva. Además, la situación laboral ofrecida a los desempleados no supuso grandes cambios, y la participación en la formación profesional no aumentó durante los años posteriores a la crisis. Por tanto, la estrategia que impulsaba la formación basada en la empresa no funcionó como se esperaba.

En torno al emprendimiento juvenil, el estudio de Cueto, Suárez and Mayor (2021) utiliza como referencia los años 2005 y 2009 y afirma que la posibilidad de que los trabajadores desempleados se conviertan en emprendedores aumenta con respecto a los trabajadores asalariados. Esto provoca la creación de nuevas empresas en época de crisis, siendo su tasa de supervivencia después de 2 años de un 42,6%, frente al 53,6% de las empresas que se inician en el periodo de crecimiento (año 2005). Se observa que existe una mayor probabilidad de supervivencia cuanto mayor edad tiene el trabajador, destacando la edad entre los 30 y 54 años, y cuando el negocio se asocia a las industrias de la salud, transporte y al comercio minorista.

Por tanto, el emprendimiento juvenil como opción a mejorar las condiciones laborales o formar parte del mercado laboral es una de las políticas recomendadas por la Comisión Europea y por el gobierno español, pero hay que tener en cuenta también la precariedad, las deudas y el fracaso, como lo indica un estudio que introduce los conceptos de emperdedor, emprendeudor y emprecario (Santamaría y Carbajo, 2019). Sin embargo, Vancea y Utze (2017) afirman que el desempleo y las condiciones laborales precarias de los jóvenes no son factores determinantes para que se conviertan en autónomos.

Otra circunstancia que debe analizarse en torno al empleo juvenil es la decisión de salir del país en busca de empleo. Ante la precaria incorporación al mercado laboral en su país y su negativa a formar parte del subempleo, los jóvenes graduados menores de 29 años emigran con el objetivo de impulsar sus carreras (Holleran, 2019; Mendoza, Ortiz and Oliveras, 2020). Entre los factores que determinan la emigración se encuentran la edad, el estado civil, la educación y la satisfacción con el empleo actual, relacionada con los ingresos y las perspectivas futuras (Bartolini, Gropas and Triandafyllidou, 2017).

Como conclusión queremos destacar algunos de los resultados obtenidos en este estudio. A pesar de que la caída de los puestos de trabajo de los jóvenes tras la crisis económica del año 2008 ha provocado una pérdida en la producción y en el empleo total para la mayoría de los sectores productivos, hay que destacar algunos sectores. El sector de la Construcción (F) en uno de los sectores más perjudicado, la pérdida en la producción provocada por la caída del empleo joven en este sector constituye un 26,4%, y en términos de empleo total un 25,7%, lo que supone la caída de 126.575 puestos de trabajo. El siguiente sector más afectado es el de la Industria manufacturera (C) con una pérdida en la producción del 32,2% y una reducción de 54.859 puestos de trabajos, que supone un 11.2%.

Otros sectores como las Actividades inmobiliarias y de alquiler y servicios empresariales (LMN) reflejan una pérdida en la producción de un 8,4% y una caída del empleo total del 8,3% que supone una reducción de 40,966 trabajadores. El sector de la Administración Pública y defensa; Seguridad Social obligatoria (O) refleja una pérdida en la producción de un 4,3% y una reducción de 46,382 puestos de trabajo (un 9,4%). Por último, el sector Comercio al por mayor y al por menor; reparación de vehículos de motor y motocicletas (G) refleja una pérdida del 6,3% en su producción y una reducción de 64,640 trabajadores (un 13,1%).

También queremos destacar el sector de las Actividades de los hogares como empleadores de personal doméstico; actividades de los hogares como productores de bienes y servicios para uso propio (T), ya que mientras se produce una caída de 44,936 puestos de trabajo (un 9,1%), la variación en la producción es positiva, ascendiendo a un 1,6%.

A pesar de las limitaciones que pueda tener el modelo realizado, relacionadas principalmente con los supuestos subyacentes a la metodología input-output; a saber, que los coeficientes de distribución son constantes, y por tanto el modelo asume una estructura fija para cada sector de la economía, y que no hay restricciones de oferta, consideramos que, en aras de orientar las políticas públicas, este trabajo alcanza los objetivos perseguidos, y también permite abrir nuevas líneas de investigación. Nos encontramos actualmente inmersos en una crisis económica sin precedentes, esta vez por motivos sanitarios, y este tipo de trabajos ayuda a identificar los sectores con mayores y menores caídas en el empleo, lo que permitirá reflexionar sobre las decisiones de adoptar políticas económicas que ayuden a dichos sectores y, por otro lado, dar indicadores a los jóvenes para que logren una mayor adaptación de su formación hacia las nuevas demandas del mercado laboral.