Expertos cuestionan anomalías en la tasa de cobertura del desempleo y alertan de posibles fallos estadísticos del SEPE

La publicación de los datos oficiales del Servicio Público de Empleo Estatal (SEPE) sobre la tasa de cobertura de prestaciones por desempleo ha desatado una intensa polémica tras detectarse cifras que superan ampliamente el 100% en varias provincias españolas. El caso más llamativo se produce en Baleares, donde en enero la cobertura alcanzó el 360%, muy por encima del número real de personas desempleadas registradas ese mes.

La situación se repite en provincias como Huelva, Jaén, Teruel, Cáceres o Almería, que encadenan meses con porcentajes superiores al 100% de forma sistemática. Por el contrario, territorios como Madrid presentan tasas que apenas alcanzan el 70%, lo que incrementa aún más la sensación de desequilibrio estadístico entre regiones.

Datos que inquietan: cobertura al 360% en Baleares

El análisis desglosado de los primeros nueve meses del año sorprende por la magnitud de los desajustes. Baleares registra:

• 360% en enero,

• 298% en febrero,

• 197% en marzo,

• y una media anual del 177%.

“O estamos ante un fraude económico o ante un fraude estadístico”, advierte el economista José Ramón Riera, cuya frase se ha viralizado en redes sociales al poner de manifiesto la gravedad de los datos. Riera subraya que estas cifras no pueden considerarse normales bajo ningún estándar de medición estadística habitual.

Huelva, Jaén, Almería y Teruel también superan el 100%

Las anomalías no se limitan a los territorios insulares. En Almería, los últimos meses han arrojado tasas del 109%, 125%, 122% y 105%. En Huelva, del 106%, 135%, 136% y 126%. En Jaén, los porcentajes oscilan entre el 105% y el 114% durante todo el primer semestre.

Estas cifras plantean interrogantes sobre cómo es posible que se abonen más prestaciones que personas desempleadas figuran en los registros oficiales.

¿Error estadístico, anomalía administrativa o algo más?

Los expertos consideran que estos porcentajes pueden deberse a múltiples factores administrativos y estadísticos, entre ellos:

• Prestaciones reconocidas en meses diferentes al del alta en el desempleo.

• Acumulación de subsidios no vinculados estrictamente al paro registrado.

• Perceptores que no figuran como demandantes de empleo.

• Efectos de la estacionalidad laboral en regiones turísticas.

• Cálculos automáticos del SEPE basados en metodologías complejas heredadas de décadas anteriores.

Sin embargo, ninguna explicación técnica ha sido confirmada oficialmente y la ausencia de aclaraciones alimenta el debate público. Para Riera, “esto huele muy mal y es tremendamente peligroso”, advirtiendo de que la falta de transparencia en estadísticas esenciales puede afectar a la credibilidad institucional y a la imagen del país.

El SEPE y el Ministerio de Trabajo, en el centro del debate

La gestión de estos datos corresponde íntegramente al SEPE, organismo dependiente del Ministerio de Trabajo y Economía Social, liderado por Yolanda Díaz. Ante el revuelo generado, diferentes voces reclaman una auditoría urgente que determine si las inconsistencias responden a:

• Fallos de cálculo,

• errores acumulativos en el registro,

• lagunas administrativas,

• o, en el peor de los escenarios, posibles deficiencias de control en la asignación de prestaciones.

Por ahora, el Ministerio no ha emitido una explicación detallada que permita despejar las dudas sobre las sorprendentes tasas de cobertura.

Una llamada a la transparencia

Los datos del SEPE, fundamentales para elaborar políticas públicas y medir la situación laboral del país, requieren coherencia y verificabilidad. Mientras no se clarifiquen estas discrepancias, el debate sigue abierto.

Las preguntas siguen sobre la mesa:
¿Son anomalías técnicas corregibles o señales de problemas más profundos?
¿Qué mecanismos de supervisión fallan cuando los datos superan el 300%?
¿Y cómo puede recuperarse la confianza en uno de los indicadores más sensibles de la economía española?

Por ahora, toca esperar explicaciones oficiales que arrojen luz sobre uno de los episodios estadísticos más desconcertantes del año.