Entre 2020 i 2021, la Generalitat de Catalunya va dedicar 1.939 milions d’euros a ajuts per pal·liar els efectes adversos de la crisi de la COVID-19. Les dues línies d’ajut principals van ser l’ajut extraordinari a treballadors autònoms i l’ajut extraordinari a petites empreses amb treballadors en situació d’ERTO, amb 658 i 208 milions de pressupost, respectivament. En aquest apunt expliquem l’avaluació de l’impacte d’aquestes dues línies d’ajuts duta a terme per Ivàlua1 i exposem un parell de deures pendents de cara a millorar el disseny d’ajuts similars en el futur.
En què consistien els ajuts?
L’ajut per a treballadors o treballadores autònoms va comptar amb tres convocatòries (dues a finals de 2020 i una el març de 2021) i en total va arribar a 205.063 persones. L’ajut oferia a persones que es trobaven d’alta al Règim Especial de Treballadors Autònoms de la Seguretat Social (RETA) una transferència monetària no condicionada de 2.000 euros, amb l’objectiu que aquestes mantinguessin la seva activitat laboral.
D’altra banda, l’ajut per a petites empreses va tenir una única convocatòria el febrer de 2021 que consistia en una transferència a les empreses equivalent a 2.000 euros per treballador en situació d’ERTO (fins a un màxim de 30.000 euros), condicionat a no reduir la plantilla durant l’any 2021. Així, es buscava reduir el risc d’insolvència de les petites empreses i alhora mantenir els llocs de treball i la seva capacitat productiva (figura 1). En total, 22.460 persones físiques i jurídiques es van beneficiar d’aquest ajut.
Figura 1. Teoria del Canvi de l’ajut a petites empreses amb persones treballadores en situació d’ERTO
L’ajut a treballadors autònoms va contribuir al manteniment de la seva activitat laboral?
Tot i que l’ajut va tenir tres convocatòries, només ha estat possible estimar l’impacte de l’ajut sobre les persones que s’havien beneficiat només d’una convocatòria: o bé la de desembre de 2020 o bé la de març de 2021. Per fer-ho, s’han creuat dades de la Mostra contínua de vides laborals (MCVL) amb dades de les persones beneficiàries de l’ajut, i s’han emprat tècniques d’emparellament per construir un grup de comparació de no sol·licitants amb característiques similars: edat, gènere, nivell educatiu, sector d’activitat, experiència per compte propi i experiència en el sector, entre d’altres.
Els resultats obtinguts per les dues convocatòries analitzades són similars. En primer lloc, l’ajut va contribuir que, en el curt termini, les persones beneficiàries es mantinguessin d’alta al RETA, efecte que deixa de ser estadísticament significatiu uns mesos més tard. A més, una part important van seguir d’alta al RETA però cobrant la prestació de cessament d’activitat, de manera que l’ajut no va tenir impacte en la proporció de persones que estaven donades d’alta al RETA i treballant (figura 2).
Figura 2. Impacte estimat de la convocatòria de març sobre la probabilitat d’estar d’alta al RETA (esquerra) i d’estar d’alta al RETA sense estar cobrant la prestació de cessament d’activitat (dreta)
L’única excepció destacable són les persones beneficiàries menors de 45 anys, per les quals sí que hi ha un efecte de l’ajut equivalent a un increment de 4,4 punts percentuals en la probabilitat d’estar donades d’alta a RETA sense estar cobrant la prestació per cessament d’activitat (figura 3).
Figura 3. Impacte estimat de la convocatòria de març sobre la probabilitat d’estar d’alta al RETA sense estar cobrant la prestació de cessament d’activitat entre menors de 45 anys
Aquests resultats (efectes petits i que generalment desapareixen en el temps) es podrien deure a una combinació de factors. En primer lloc, al fet que l’ajut va arribar quan la pitjor part de la pandèmia ja havia passat. En segon lloc, a la baixa quantia del mateix. I, finalment, al fet que l’Estat espanyol havia posat en marxa mesures de suport per als autònoms més estructurals, com ara la prestació per cessament d’activitat o l’exempció del pagament de quotes de la seguretat social.
L’ajut a petites empreses va contribuir al manteniment de llocs de treball i de capacitat productiva?
Per avaluar l’impacte de l’ajut a petites empreses s’han combinat tècniques d’emparellament amb un model de diferència en diferències. A partir del Registre d’ajuts i subvencions de Catalunya (RAISC) i la informació continguda al Sistema d’anàlisi de balanços ibèrics (SABI), s’ha obtingut informació financera i de les principals característiques de 29.014 societats anònimes i de responsabilitat limitada, 7.973 de les quals s’havien beneficiat de l’ajut.
A partir de la informació disponible sobre factors determinants tant de la probabilitat de les empreses de ser beneficiàries de l’ajut, com de l’evolució futura d’aquestes i fent ús de la tècnica del propensity score matching, s’ha restringit el grup de comparació per fer-lo al més similar possible del grup d’empreses beneficiàries.
Figura 4. Evolució de les variables relacionades amb la plantilla i l’activitat econòmica de les empreses beneficiàries i el grup de comparació, abans i després de l’ajut
De la figura 4 es desprèn que les empreses beneficiàries i el grup de comparació construït es comporten de manera similar pel que fa a l’evolució de la plantilla i l’activitat, tant abans com després de l’ajut. Això indicaria, tal i com confirma la taula 1, que l’ajut no va tenir impacte sobre aquestes variables. En canvi, sí que es detecta que durant l’any 2021 les despeses de personal de les empreses beneficiàries van augmentar menys que les del grup de comparació, cosa que suggereix que les primeres van mantenir durant més temps part dels seus treballadors en ERTO.
Taula 1. Impacte de l’ajut sobre les variables de personal i activitat econòmica
Com van utilitzar les empreses els recursos de l’ajut, doncs?
En les estimacions de l’impacte de l’ajut sobre les variables de solvència (taula 2) es detecta que l’evolució de la liquiditat durant el 2021 va ser similar en les empreses beneficiàries i no beneficiàries. En canvi, la ràtio d’endeutament sí que es va reduir significativament més en les primeres que en les segones (2,5 punts percentuals addicionals), cosa que suggeriria que les empreses beneficiàries van aprofitar els recursos de l’ajut per amortitzar part del deute que havien assumit l’any anterior (figura 5).
Taula 2. Resultats sobre les variables de salut financera
Figura 5. Evolució de les variables relacionades amb la salut financera de les empreses beneficiàries i el grup de comparació, abans i després de l’ajut
En part, aquests resultats s’expliquen perquè l’ajut va arribar en un moment (febrer de 2021) en què l’activitat econòmica i l’ocupació ja s’estaven recuperant, tant en general com en els sectors econòmics més representats entre les empreses beneficiàries. Així doncs, les empreses no necessitaven incentius públics per mantenir les plantilles. A més, a finals de 2020 les empreses estaven més endeutades que habitualment, i alhora tenien excés de liquiditat (figura 5), probablement gràcies al conjunt d’ajuts i subvencions desplegats durant el 2020. Per tant, van optar per utilitzar l’excés de liquiditat per eixugar part del deute.
Què en podem aprendre sobre com actuar en futures crisis?
En gran mesura, els efectes modestos dels dos ajuts es poden atribuir al fet que aquests van arribar quan el pitjor de la pandèmia ja havia passat i es van basar en diagnòstics poc actualitzats sobre la situació de les poblacions objectiu. Així doncs, és important que per dissenyar millors línies d’ajuts en el futur es compti amb una arquitectura de dades que permeti a les administracions públiques tant tenir diagnòstics actualitzats de les problemàtiques que volen atacar com fer comprovacions massives de requisits que permetin agilitzar la gestió dels ajuts. A més, valdrà la pena valorar la possibilitat de mantenir l’ús de la declaració responsable i els registres previs, dues eines innovadores que es van implementar en el marc d’aquestes línies d’ajut i que van facilitar-ne l’accés i la gestió.
1Les avaluacions han estat dutes a terme pels analistes d’Ivàlua Anna Segura Lladó, Laura López Ortells, Cristina Ferrer Romero, Nerea Frías Díaz i Jordi Sanz Porras en col·laboració amb Daleph i l’assessorament de Giovanni Giusti.
La imatge de capçalera ha sigut generada amb IA
