Fatores que influenciam a taxa de desemprego

Resumo

Este trabalho tem como principal objetivo expor a realidade socioeconómica observada em diversos países da Europa, mais concretamente no sentido de determinar os fatores que mais influenciaram a evolução da taxa de desemprego na Europa, nos anos de 2006 a 2014.
O Instituto Nacional de Estatística (INE) define desempregado como um indivíduo com a idade entre os 15 e os 74 anos que, num período de referência, não tem trabalho remunerado nem qualquer outro, está apto e disponível para trabalhar imediatamente e procura emprego. A taxa de desemprego é, portanto, o indicador que mede o nível de desemprego de uma economia. Esta calcula-se com base no quociente entre a população desempregada e a população ativa. De realçar que a expressão “estar desempregado” sugere um indivíduo que está numa situação na qual não tem nenhum vínculo oficial com qualquer instituição empregadora e não possuí quaisquer fontes de rendimento.
O desemprego é um dos maiores problemas a nível europeu. O mercado de trabalho está, em grande parte dos países, estagnado ou mesmo em declínio devido ao baixo dinamismo da economia europeia e à maior volatilidade dos mercados financeiros. Todavia, convém salientar que, embora a taxa de desemprego seja semelhante em diferentes países, isso não significa, necessariamente, que as condições de vida sejam as mesmas. Consoante as últimas estatísticas, Portugal tem a sexta maior taxa de desemprego, entre os 28 países da União Europeia. Uma das principais causas para o nível de desemprego é o número de desempregados jovens. No que diz respeito à Europa como um todo, a Espanha surge como o país com a maior taxa de desemprego. Em Julho de 2016, essa mesma taxa alcançou, a nível Europeu, o patamar mais baixo de sempre.
No âmbito deste artigo, foram extraídos da plataforma online PORDATA dados relativos a 8 países da Europa (Bélgica, Chipre, Dinamarca, Espanha, Estónia, Itália, Países Baixos e Portugal), que devido às suas posições geográficas demonstraram realidades socioeconómicas distintas. Para alcançar o objetivo proposto, foi efetuada com o software R Studio uma análise longitudinal aos dados, uma vez que configuram observações de vários fatores diferenciadas para os oito países ao longo do tempo. As variáveis estudadas foram a taxa de desemprego, a proporção da população estrangeira na população residente, a densidade populacional, a taxa bruta de emigração, a taxa bruta de imigração, a taxa de poupança das famílias, a privação material de pagamento de despesas inesperadas, a população em risco de pobreza, o índice de gini, o rácio de pessoas de I&D, a percentagem da população que não assegura uma alimentação saudável uma vez em 2 dias, e a produtividade do trabalho.
Foram aplicados vários modelos de regressão linear, de efeitos fixos e de efeitos aleatórios em todas as suas vertentes, para determinar as variáveis explicativas nos diversos modelos. Após essa primeira abordagem, chegouse à conclusão que apenas as variáveis taxa bruta de imigração e a privação material de pagamento de despesas inesperadas são as que têm um impacto estatisticamente mais significativo na taxa de desemprego. Foram efetuados os testes necessários à validação dos modelos e procedeu-se a uma comparação dos mesmos, no sentido de determinar o mais adequado. Dos vários modelos estimados, concluiu-se que o modelo de Regressão Linear é o mais indicado e o que preenche todos os pressupostos de validação do modelo. Ainda mais, destaca uma relação estável entre a variável dependente - taxa de desemprego - e as variáveis independentes - taxa bruta de imigração e privação material de pagamento de despesas inesperadas.