Trimestre móvil: Febrero - Abril 2023


Introducción

En el siguiente informe se presentan estimaciones de los indicadores de mercado de trabajo (e.g. actividad, empleo y desempleo) para distintos dominios o áreas de estimación. A partir de febrero de 2022, la ECH produce estimaciones mensuales para cada uno de los departamentos del Uruguay y para los municipios de Montevideo. Dichos indicadores de mercado de trabajo son computados utilizando medias móviles de los últimos tres meses. Las medias móviles son más estables producto de que se utiliza información de los meses anteriores (aumenta el tamaño efectivo de la muestra para producir las estimaciones).

Mercado de trabajo a nivel departamental

Cuadro 1. Tasa de actividad, empleo y desempleo según departamento. Trimestre móvil: febrero - abril
Departamento Tasa de Actividad Tasa de Empleo Tasa de Desempleo
Montevideo 63,9 58,8 7,9
Artigas 59,8 51,2 14,4
Canelones 63,5 57,7 9,1
Cerro Largo 56,0 55,7 0,4
Colonia 60,1 56,8 5,6
Durazno 63,8 56,9 10,8
Flores 65,4 59,5 8,9
Florida 64,1 58,0 9,6
Lavalleja 59,6 53,5 10,1
Maldonado 68,2 65,2 4,3
Paysandú 59,1 53,0 10,4
Río Negro 64,4 55,8 13,5
Rivera 58,4 52,2 10,6
Rocha 55,7 51,4 7,7
Salto 63,5 54,2 14,7
San José 60,7 56,9 6,2
Soriano 67,5 60,3 10,6
Tacuarembó 57,0 51,1 10,4
Treinta y Tres 58,0 51,8 10,7
Fuente: INE - Encuesta Continua de Hogares

Mapa 1. Tasa de actividad, empleo y desempleo según departamento

Cuadro 2. Total de personas (en miles) por condición de actividad, según departamento. Trimestre móvil: febrero - abril
Departamento Total de Activos Total de Empleados Total de Desempleados
Montevideo 732,3 674,6 57,7
Artigas 35,2 30,2 5,1
Canelones 323,1 293,6 29,5
Cerro Largo 41,2 41,0 0,2
Colonia 65,4 61,8 3,7
Durazno 30,5 27,2 3,3
Flores 14,4 13,1 1,3
Florida 36,6 33,1 3,5
Lavalleja 28,9 26,0 2,9
Maldonado 111,4 106,5 4,8
Paysandú 57,4 51,4 6,0
Río Negro 30,2 26,1 4,1
Rivera 51,3 45,8 5,5
Rocha 34,0 31,3 2,6
Salto 68,0 58,0 10,0
San José 59,9 56,2 3,7
Soriano 45,8 40,9 4,9
Tacuarembó 42,9 38,4 4,5
Treinta y Tres 23,9 21,4 2,6
Fuente: INE - Encuesta Continua de Hogares

No registro a la seguridad social a nivel departamental

Cuadro 3. Porcentaje de ocupados no registrados en la seguridad social según departamento. Trimestre móvil: febrero - abril
Departamento No registro (en %)
Montevideo 13,5
Artigas 41,8
Canelones 21,8
Cerro Largo 37,5
Colonia 17,8
Durazno 23,0
Flores 18,7
Florida 23,5
Lavalleja 21,4
Maldonado 23,4
Paysandú 22,5
Río Negro 18,8
Rivera 36,4
Rocha 28,3
Salto 22,5
San José 21,0
Soriano 31,5
Tacuarembó 25,7
Treinta y Tres 24,0
Fuente: INE - Encuesta Continua de Hogares

Mapa 2. No registro a la seguridad social según departamento

Mercado de trabajo a nivel de municipios de Montevideo

Cuadro 4. Tasa de actividad, empleo y desempleo según municipio. Trimestre móvil: febrero - abril
Municipio Tasa de Actividad Tasa de Empleo Tasa de Desempleo
A 57,6 52,4 8,9
B 73,5 68,8 6,4
C 65,4 61,7 5,7
CH 65,8 62,7 4,7
D 63,4 56,0 11,7
E 63,4 59,9 5,5
F 64,4 56,5 12,2
G 58,6 53,5 8,8
Fuente: INE - Encuesta Continua de Hogares

Mapa 3. Tasa de actividad, empleo y desempleo según municipios

Cuadro 5. Total de personas (en miles) por condición de actividad, según municipios. Trimestre móvil: febrero - abril
MUNICIPIO Total de Activos Total de Empleados Total de Desempleados PET (en miles)
A 103,6 94,3 9,3 180,0
B 96,9 90,7 6,2 131,8
C 92,5 87,2 5,3 141,4
CH 105,4 100,5 4,9 160,3
D 98,4 86,8 11,6 155,1
E 89,8 84,8 4,9 141,6
F 77,3 67,8 9,4 120,0
G 68,4 62,3 6,0 116,6
Fuente: INE - Encuesta Continua de Hogares

No registro a la seguridad social a nivel de municipios de Montevideo

Cuadro 6. Porcentaje de ocupados no registrados en la seguridad social según municipios. Trimestre móvil: febrero - abril
Municipio No registro (en %)
A 18,0
B 5,8
C 8,8
CH 4,6
D 24,9
E 10,2
F 24,4
G 15,8
Fuente: INE - Encuesta Continua de Hogares

Mapa 4. No registro a la seguridad social según municipios


Nota: Todas las cifras del presente informe están sujetas a revisión.


Nota

A los efectos de la interpretación adecuada de las estadísticas a nivel geográfico desagregado por residencia de los individuos, es importante tener en cuenta los siguientes elementos:


  1. Las estadísticas refieren a las características de los individuos (activos, ocupados, desocupados) según su área de residencia. En áreas geográficas con mercados de trabajo muy integrados (por ejemplo en la zona metropolitana), es usual que los individuos trabajen en un área geográfica distinta a la de su residencia (e.g. Montevideo), sin embargo, las estadísticas refieren al área de residencia de las personas (e.g. Canelones).


  1. También es necesario tener en cuenta que algunos departamentos están sujetos a fenómenos zafrales o estacionales (e.g. Maldonado en verano por el turismo) que impactan fuertemente sobre la movilidad de la mano de obra y por tanto, sobre las estadísticas a nivel geográfico del lugar de residencia de las personas.


  1. En áreas geográficas con poca densidad poblacional shocks relativamente pequeños (e.g. la apertura de una empresa grande) puede tener un impacto muy importante sobre las estadísticas a ese nivel geográfico.


  1. Las estimaciones absolutas se hacen a partir de proyecciones poblacionales. La dinámica poblacional a niveles geográficos desagregados puede tener fluctuaciones importantes en períodos cortos de tiempo. Por ejemplo, crecimiento poblacional mayor en áreas con dinámicas económicas importantes.


  1. Cada zona geográfica tiene estructuras diferentes del mercado de trabajo (e.g. diferente estructura etaria de la población), por lo cual no es conveniente usar las estadísticas como un ranking de zonas geográficas en un momento del tiempo. Un uso más adecuado debe observar las tendencias de mediano y largo plazo.


  1. Las estimaciones presentadas en este informe provienen de una muestra aleatoria y por ende, se encuentran sujetas a error producto de ver únicamente una parte de la población. Las precisiones dependen de muchos factores, entre ellos, del tamaño de muestra. La asignación de muestra de la ECH es proporcional al tamaño. Lo anterior implica que aquellos departamentos más pequeños en términos de la población, tengan una muestra de menor tamaño.



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