Crisis económicas y su influencia en la siniestralidad laboral

  1. Sonia Contreras Ovejero
  2. Miguel Ángel Manzanedo del Campo
  3. Álvaro Herrero Cosío
Revista:
Dirección y organización: Revista de dirección, organización y administración de empresas

ISSN: 1132-175X

Año de publicación: 2018

Número: 65

Páginas: 5-19

Tipo: Artículo

DOI: 10.37610/DYO.V0I65.525 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor

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Resumen

Los distintos tipos de crisis cambian el desarrollo de los sucesos de forma brusca, generando situaciones distintas que pueden afectar al ser humano modificando sus comportamientos. Por ello, se pretenden analizar estos nuevos escenarios para poder hacer predicciones que permitan paliar, de alguna manera, sus efectos así como sus consecuencias. Las crisis económicas han afectado al empleo, lo que puede haber generado una modificación de las condiciones de trabajo. El mantenimiento de un mejor nivel de seguridad y salud entre los trabajadores es un objetivo social fundamental ya que los accidentes laborales, los trastornos psicológicos o las enfermedades profesionales generan un menor bienestar personal y social. En este trabajo se pretende analizar el comportamiento de las variables macroeconómicas durante los periodos de crisis y también la evolución de la siniestralidad laboral durante estos mismos períodos, al objeto de aportar información que permita tomar decisiones directivas para mejorar las condiciones de seguridad y salud laboral. Con este objetivo se aplican, de manera novedosa, redes neuronales artificiales para el análisis de distintos datos.

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lores, tanto a nivel nacional (variación anual), como a nivel global (entre diferentes países). El estudio macroeconómico nos permitirá conocer el comportamiento de nuestra pro-pia economía, y si afectan de algún modo o tienen alguna relación con aspectos como el sexo, la edad y el resto de variables de siniestralidad. Las variables macro utilizadas para este estudio son el Productor Interior Bruto (PIB), la Inflación (IPC), el Desempleo (número de parados), los Ocu-pados, los Asalariados, el Ahorro Nacional Bruto (ANB), la Remuneración de Asalariados, los Sueldos y Salarios Brutos (SSB), la Ganancia Media por Trabajador, el Salario Mínimo Interprofesional (SMI), las Jornadas No Trabajadas (JNT), los Trabajadores en Alta Laboral y el Coste Salarial por Tra-bajador, entre otras.

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Referencias bibliográficas

  • 1. Alcázar, P. (2014). “El día después de la crisis: qué legado nos dejan siete años de duros ajustes en los principales indicadores macroeconómicos”. Emprendedores. Las claves de la economía y el éxito profesional. no.198, p.18-22.
  • 2. Alonso-Nuez, MJ; Flores-García, M; Muñoz-Porcar, A. (2015) “Construction industry in Spain, is it guilty of the current crisis?”. Applied Economics. vol.47, no.37, p.3994-4006.
  • 3. Arango, J; Valdivia, E. (2000). “Siniestralidad laboral y crecimiento económico en España”. Revista Asturiana de Economía. vol.1, no.18 p.47-71.
  • 4. Audiffren, AT; Guarnieri, F; Martin, C; et al. (2014). “A quantitative analysis of health, safety and environment policy in France”. Safety, Reliability and Risk Analysis: Beyond the Horizon. vol.1, p.1639-1643.
  • 5. Banco de España (BDE). www.bde.es
  • 6. Bertsekas, DP. (1999). “Nonlinear Programming. Athena Scientific”. Belmont, MA.
  • 7. Bishop, CM. (1995). “Neural Networks for Pattern Recognition”. Oxford.
  • 8. Castella, JL. (2000). “Accidentes, empleo, carga de trabajo y peligrosidad del trabajo”. Prevención, Trabajo y Salud: Revista del Instituto Nacional de Seguridad e Higiene en el Trabajo. ISSN.1575-1392, p.16-26.
  • 9. Corchado, E; Fyfe, C. (2003). “Connectionist techniques for the identification and suppression of interfering underlying factors”. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence. vol.17, no.8, p.1447-1466.
  • 10. Corchado, E; MacDonald, D; Fyfe, C. (2004). “Maximum and Minimum Likelihood Hebbian Learning for Exploratory Projection Pursuit”. Data Mining and Knowledge Discovery. vol.8, no.3, p.203-225.
  • 11. EUROSTAT. http://ec.europa.eu/eurostat. Elaboración de estadísticas. Último acceso: 25-Octubre-2015.
  • 12. Friedman, JH; Tukey, JW. 1974. “A projection pursuit algorithm for exploratory data análisis”. IEEE Transact. Computers. vol.23, p.881-889.
  • 13. García, I; Montuenga, V. (2009). “Causas de los accidentes de trabajo en España: análisis longitudinal con datos de panel”. Gaceta Sanitaria. vol.23, no.3, p.174- 178.
  • 14. Herrero, A; Corchado, E; Sáiz, J.M. (2006). “MOVICAB-IDS: visual analysis of network traffic data streams for intrusion detection”. Intelligent Data Engineering and Automated Learning – IDEAL 2006. Springer, Lecture Notes in Computer Science, vol. 4224, p. 1424-1433.
  • 15. Herrero, A; Corchado, E; Saiz, L; Abraham, A. (2010). “DIPKIP: A connectionist knowledge management system to identify knowledge deficits in practical cases”. Computational Intelligence. vol.26, no.1, p.26-56.
  • 16. Herrero, A; Corchado, E; Jiménez, A. (2011). “Unsupervised neural models for country and political risk analysis”. Expert Syst. Appl. vol.38, no.11, p.13641-13661.
  • 17. Hotelling, H. (1933) “Analysis of a complex of statistical variables into principal components”. Journal of Education Psychology. vol.24, p.417–444.
  • 18. Huang, S; Yang, D; Ge Y; et al. (2015). “Combined supervised information with PCA via discriminative component selection”. Information Processing Letters”. vol.115, no.11, p.812-816.
  • 19. Instituto Nacional de Estadística del Gobierno de España (INE). www.ine.es
  • 20. Instituto Nacional de Seguridad e Higiene en el Trabajo (INSHT). www.insht.es
  • 21. Jimeno, JF; Santos, T. (2014). “The crisis of the Spanish Economy”. Series-Journal of the Spanish Economic Association”. Vol.5 N.2-3 p-p. 125-141. Franco A. “Enfoque para el análisis de la crisis económica global y la salud”. Revista Facultad Nacional de Salud Pública. vol.27, no.3, p.329-340.
  • 22. Kohonen, T. (1982). “Self-organized formation of topologically correct feature maps”. Biological Cybernetics. vol.43, no.1, p.59-69.
  • 23. Liu, Z; Chai, T; Yu, W; et al. (2014). “Multi-frequency signal modeling using empirical mode decomposition and PCA with application to mill load estimation”. Conferencia: 11th World Congress on Intelligent Control and Automation (WCICA). Shenyang. Jun.27-30. Neurocomputing. vol.169, p.392-402.
  • 24. Lozano, L. (1999). “Estudio Bio-ecológico de los vectores de la enfermedad de Chagas en el Municipio de Coyaima – Tolima”. Tesis de grado en Biología. Universidad del Tolima Ibagué.
  • 25. Manzanedo, MA; Sáiz Bárcena, L. (1996). “Organización de la Seguridad Industrial”. Editorial: Centro Tecnológico Industrial, Burgos. ISBN:84-921656-O-X.
  • 26. Martín-Román, A. (2006). “Siniestralidad laboral y ciclo económico: ¿Una relación meramente estadística o un fenómeno real?”. Revista del Ministerio de Trabajo y Asuntos Sociales. vol.61, p.157-171.
  • 27. Ministerio de Empleo y Seguridad Social del Gobierno de España (MEYSS). www.meyss.es
  • 28. Moënne, K. (2008). “La crisis financiera y la salud”. Revista Chilena de Radiología. vol.14, no.4, p.179-179.
  • 29. Organización Internacional del Trabajo. (OIT). http:// www.ilo.org/global/lang--es/index.htm. Último acceso: 25-Octubre-2015.
  • 30. Papazoglou, IA; Aneziris, O; Bellamy, L; et al. (2015). “Uncertainty Assessment in the Quantification of Risk Rates of Occupational Accidents”. Risk Analysis. vol.35, no.8, p.1536-1561.
  • 31. Pearson, K. (1901) “On Lines and Planes of Closest Fit to Systems of Points in Space”. Philosophical Magazine. vol.2, no.6, p.559–572.
  • 32. Sánchez, R; Herrero, A; Corchado, E. (2013). “Visualization and Clustering for SNMP Intrusion Detection”. Cybernetics and Systems. vol.44, no.6-7, p.505-532.
  • 33. Seung, HS; Socci, ND; Lee, D. (1998). “The Rectified Gaussian distribution”. Advances in Neural Information Processing Systems. vol.10, p.350-356.
  • 34. Teixidó, P. (2009). “La prevención en época de crisis”. Prevención: Revista técnica de seguridad y salud laborales. no.189, p.20-33.
  • 35. Vázquez, G. (2007). “La crisis del Sistema Monetario Europeo (1992-1993): ¿crisis financiera o crisis de políticas de cooperación monetaria?”. Departamento de Economía Aplicada I. Universidad Complutense de Madrid.
  • 36. Villanueva, V; Clemente, I. (2001). “Accidentes de trabajo y factores económicos asociados”. Archivos Prevención de Riesgos Laborales. vol.4-1, p.6-15.
  • 37. Wang, T; Xu, H; Han, J; et al. (2015). “Cascaded H-Bridge Multilevel Inverter System Fault Diagnosis Using a PCA and Multiclass Relevance Vector Machine Approach”. IEEE Transactions on Power Electronics. vol.30, no.12, p.7006-7018.
Fuente de los datos: Dialnet