Con la participación de funcionarias y funcionarios de los diversos Centros de Negocios de SERCOTEC a lo largo del país, el Instituto Nacional de Estadísticas realizó la conferencia “Aprovechamiento estadístico de los Registros Administrativos: relevancia del registro de datos para la generación de información de calidad para las estadísticas nacionales”, en torno al uso de los RRAA para para la producción del Índice de Actividad de Comercio y el Índice de Rotación Laboral, destacando la importancia de su uso en la captura de información.

La relevancia del uso de RR.AA. se vio acentuada por la pandemia del COVID-19, y la demanda por información estadística desagregada, oportuna y de calidad, y por ello, tanto para las estadísticas de población, como para aquellas referidas a comercio y rotación laboral, se constituyen como una herramienta indispensable para mejorar la obtención de información.

La exposición estuvo a cargo de Rodrigo Morales, jefe de Subdepto. de Metodologías e Innovación Estadística; Gabriel Valenzuela, analista del Subdepartamento de Comercio y Servicios y Andrés Duran, Analista del Subdepartamento de Estadísticas de Ingresos del Trabajo.

En su introducción, Rodrigo Morales analizó los aspectos conceptuales de la noción de Registros Administrativos, y su procesamiento para propósitos estadísticos: “el resultado es una base de datos derivada de la transformación o integración de uno o varios registros administrativos, como los registros estadísticos de personas, empresas, hechos vitales, entre otros”, señaló.

Gabriel Valenzuela, por su parte, analizó los antecedentes del uso de RR.AA. en el Índice de Actividad del Comercio: “con el objetivo de disminuir la carga operativa del levantamiento mensual, en la actualización del cambio de Año Base 2014, se revisó el impacto de cambiar a RR.AA., y los resultados del ejercicio en la incorporación del Registro en el cálculo del Índice mostraron una alta correlación, utilizando cualquiera de las dos fuentes. Por ello, se decidió usar la información mensual del impuesto de Valor Agregado, provenientes del F29 para estimar las ventas totales mensuales (sin IVA) de micro y pequeñas empresas en las actividades de comercio especializado (…) Debido a la masividad de datos de este instrumento, el procesamiento consta de diferentes etapas, que incluye la recepción de la data básica, el procesamiento y tratamiento de F29, así como revisión de micro datos y la proyección del mes coyuntural previo a la publicación”, detalló.

Respecto a los flujos laborales, Andrés Duran señaló que “los RR.AA. utilizados tienen que ver con las cotizaciones que realizan las empresas y trabajadores independientes al seguro de Riesgos de Accidentes del Trabajo y Enfermedades Profesionales, datos completados por mutuales y centralizado por la Superintendencia de Seguridad Social. Esto permite estimar la creación de empleo como la suma de los nuevos empleos en las empresas que aumenta la contratación, más los empleos generados por empresas que inician actividades en el período; así también permite estimar la destrucción de empleo como la suma de empleos que se pierden en empresas que reducen la contratación de personas trabajadoras, más los empleos que se pierden debido a empresas que cesan en el período”, afirmó.

Para concluir la conferencia, Rodrigo Morales abordó la noción de calidad estadística, la que es definida por el Instituto Nacional de Estadísticas como “el grado o nivel de cumplimiento de las propiedades que deben tener los procesos y productos estadísticos, orientado a satisfacer las necesidades de información de instituciones, organizaciones y personas usuarias. Y que significa garantizar datos de calidad como parte del proceso, verificando que aquellos datos más importantes sean bien capturados y validados mediante supervisión y validación dentro del sistema; que aquellos campos que recopilen información de forma no estructurada tengan orientaciones mediante protocolos y que los datos que se organicen bajo una estructura ordenada que facilite su tratamiento y análisis”, finalizó.