Coste laboral: un 7,5% más en el primer trimestre del año

El coste por hora trabajada ha experimentado un aumento sin precedentes en el primer trimestre del año, alcanzando un incremento del 7,5% en comparación con el mismo período del año pasado. Esta cifra supone el mayor aumento desde la llegada de la pandemia en el segundo trimestre de 2020, según los datos provisionales del Índice de Coste Laboral Armonizado (ICLA) publicados por el Instituto Nacional de Estadística (INE).

Una tendencia al alza en el coste laboral

Con este aumento, se encadenan once trimestres de alzas interanuales en el coste laboral. Esta tendencia al alza se debe fundamentalmente al incremento salarial, que se ha disparado un 7,3% en comparación con el mismo trimestre del año pasado. Los otros costes, por su parte, han crecido un 8%. El coste laboral, excluyendo pagos extraordinarios y atrasos, también ha aumentado un 7,6% interanual.

Un análisis más detallado

En cuanto a la serie corregida de efectos estacionales y de calendario, el coste laboral por hora trabajada ha aumentado un 4,5% en el primer cuarto del año en comparación con el mismo período del año pasado. Once trimestres de tasas positivas se han concatenado en esta serie corregida.

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En cuanto a la tasa trimestral, el coste laboral por hora trabajada ha aumentado un 0,8% en el primer trimestre del año en comparación con el último trimestre del año pasado. Once trimestres de alzas trimestrales se han acumulado en esta serie corregida.

Análisis de los costes laborales

Es importante destacar que el coste laboral se ha visto afectado por el menor peso de los pagos extraordinarios respecto al trimestre anterior. De hecho, el coste laboral se desplomó un 8,4% entre enero y marzo. Sin embargo, la tendencia general es al alza, lo que puede ser un indicador de la creciente competitividad en el mercado laboral.

En conclusión, el aumento del coste laboral es un indicador de la recuperación económica y del crecimiento económico. Sin embargo, es importante tener en cuenta los efectos estacionales y de calendario al analizar estos datos.

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