Informe Semestral – Oficina del Economista Jefe Regional, Octubre 2014 by World Bank Publications

INFORME SEMESTRAL Oficina del Economista Jefe Regional

DESIGUALDAD EN UNA

AMÉRICA LATINA CON

MENOR CRECIMIENTO

OCTUBRE 2014

DESIGUALDAD EN UNA AMÉRICA LATINA CON MENOR CRECIMIENTO

© 2014 Banco Internacional de Reconstrucción y Fomento / Banco Mundial 1818 H Street NW, Washington DC 20433 Teléfono: 202-473-1000; sitio web: www.bancomundial.org Reservados algunos derechos. 1 2 3 4 17 16 15 14 Esta obra ha sido realizada por el personal del Banco Mundial con contribuciones externas. Las opiniones, interpretaciones y conclusiones aquí expresadas no necesariamente reflejan aquellas del Banco Mundial, de su Directorio Ejecutivo, ni de los países representados por éste. El Banco Mundial no garantiza la veracidad de los datos presentados en este informe. Las fronteras, colores, las denominaciones y demás datos que aparecen en este documento no implican juicio alguno por parte del Banco Mundial sobre la condición jurídica de ninguno de los territorios, ni la aprobación o aceptación de tales fronteras. Nada de lo establecido en este documento constituirá o se considerará una limitación o renuncia a los privilegio e inmunidades del Banco Mundial, los cuales se reservan específicamente en su totalidad. Derechos y autorizaciones

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Prefacio Este informe semestral, producido por la Oficina del Economista Jefe para América Latina y el Caribe (LAC, por sus siglas en inglés, Latin America and the Caribbean) repasa el panorama económico y financiero de la región de LAC en un periodo en el que el crecimiento se ha desacelerado notablemente en la región y en casi todo el mundo. Como es costumbre en esta serie, el Capítulo 1 repasa la configuración de los riesgos globales y evalúa las oportunidades y retos excepcionales a los que se enfrenta la región de LAC en el corto plazo. En particular, documentamos la ralentización significativa de la actividad económica en la región y exploramos la posibilidad de que este patrón coincida con la “nueva normalidad”. En el Capítulo 2 evaluamos si las mejoras fundamentales logradas durante la “década dorada” y, en especial, la reducción de la desigualdad, sobrevivirán en este entorno menos propicio. Asimismo, analizamos distintas alternativas de las políticas para preservar y ahondar en las mejoras de la equidad en la región. Este informe fue dirigido por Augusto de la Torre, Economista Jefe de la Región, el Capítulo 1 fue escrito por Tatiana Didier, Economista Senior, y Sergio Schmukler, Economista Líder. El Capítulo 2 fue escrito por Eduardo Levy Yeyati, consultor externo, y Guillermo Beylis, Economista Investigador, con aportes sustanciales de Carlos Rodríguez Castelán, Economista. Les agradecemos los comentarios realizados a Daniel Lederman, Julián Messina, Marcela Sanchez-Bender y Sergio Jellinek, así como a miembros del Equipo de Liderazgo Regional de la Vicepresidencia para América Latina y el Caribe del Banco Mundial. Asimismo, Emmanuel Chávez, Tania Diaz-Bazán, Magali Pinat, Martin Sasson y Daniel Valderrama han prestado una asistencia excepcional en la investigación.

Octubre 2014

4 | Desigualdad en una AmĂŠrica Latina con menor crecimiento

Resumen ejecutivo Los países de ingreso medio parecen haber entrado en una fase de menor crecimiento. Mientras que la actividad económica se afirma en los países del G7 (con una tasa promedio del 2,1 estimada para 2014), la mayoría de las grandes economías en desarrollo se expande a un ritmo por debajo de los máximos del pasado reciente. En particular, China, India y Europa del Este registran retrocesos de alrededor de 3 puntos porcentuales con relación a sus respectivos picos. Y si bien el sudeste asiático (excluyendo China) viene evitando una desaceleración importante, América Latina y el Caribe (LAC) parecen atrapados en la desaceleración generalizada del mundo emergente: el crecimiento en LAC ha venido cayendo desde 2012 hasta alcanzar una tasa estimada de apenas 1,2 por ciento para 2014, bien por debajo del 4-5 por ciento de los años "dorados" previos a la crisis global. Aunque se prevé que el crecimiento de la región en su conjunto repunte hasta el 2,2 por ciento en 2015, no es claro que la desaceleración esté tocando fondo. Es aún menos claro cuál será la "nueva normalidad" de crecimiento no inflacionario para LAC, una vez que éste empiece a recuperarse. Lo que sí es claro es que la desaceleración actual no viene de la mano de las crisis con las que solían seguir a las etapas de auge impulsadas por el endeudamiento externo en la América Latina de los años ochenta y noventa. Por el contrario, la presente se corresponde mejor con la fase de menor crecimiento de un ciclo económico de tipo más convencional (y, probablemente, aún incompleto). Esto representa una experiencia sin precedentes para una región históricamente acostumbrada a un patrón de profundas subas y bajas. También está claro que ni la recuperación del terreno perdido tras las crisis de finales de los 90, ni el viento de cola global estarán presentes esta vez para impulsar a la región en un futuro próximo. Si consideramos como guía el registro histórico de crecimiento en LAC, sin reformas vigorosas pro productividad, es realista prever una "nueva normalidad" para la región en su conjunto de alrededor del 3 por ciento de crecimiento por año. Es sabido que el reciente período de rápido crecimiento en LAC se asoció con una reducción significativa de la pobreza y una disminución visible en la desigualdad del ingreso. Dadas las perspectivas de menor crecimiento, sin embargo, es natural preguntarse si, y hasta qué punto, estos logros de equidad social están en riesgo, y qué herramientas de política pueden estar disponibles para mejorar o al menos preservar dichos logros de aquí en adelante. La respuesta a estos interrogantes requiere una mejor comprensión de lo que realmente ha sucedido con la desigualdad en la región y, en particular, el vínculo entre este desempeño con factores macroeconómicos. Este informe ilumina estas cuestiones reevaluando la explicación que hemos estado dando acerca de la desigualdad, a la luz de medidas de desigualdad alternativas, incluyendo aquellas que representan a los hogares de mayores recursos, reconociendo las diferencias en las canastas de consumo (y, por ende, la diferencias en la inflación relevante) para distintos niveles de ingresos e identificando los motores macroeconómicos de los cambios en la desigualdad. El reporte cierra con una discusión de las implicaciones de política económica. Según el coeficiente de Gini, la caída de la desigualdad de ingresos de los hogares en LAC a partir de 2003 fue significativa en magnitud, sin precedentes en relación con la historia de la región y única en el mundo. Dicha caída fue impulsada en gran medida por una disminución en la desigualdad del ingreso laboral que, a su vez, fue el reflejo de una reducción de los retornos de la educación, es decir, una disminución en la diferencia de ingresos entre los más educados y los menos. Sin embargo, esta historia virtuosa surge de indicadores de desigualdad calculados a partir de datos de encuestas de ingresos de los hogares. ¿Capturan estos datos la realidad sobre la desigualdad de manera precisa? Hay, de hecho, buenas razones para ser cautelosos. Para empezar, los coeficientes de Gini para LAC no son fácilmente comparables con los de otras regiones emergentes, preparados usualmente en base a datos de encuestas de gasto (en lugar de ingresos). Además, subestiman el ingreso de |5

los más ricos, tanto porque éstos se caracterizan por una tasa de abstención más alta que el promedio como también porque las encuestas suelen subestimar su principal fuente de ingresos: las rentas de capital. Además, los coeficientes de Gini miden la desigualdad en la distribución del ingreso nominal, con lo que asume implícitamente que la canasta de consumo es la misma para hogares de diferentes niveles de ingresos. El informe atiende estas limitaciones de dos maneras. En primer lugar, complementa la información de encuestas con datos (anónimos) de declaraciones de impuestos para los pocos países de LAC para los que estos están disponibles públicamente, y calcula un Gini “aumentado”. El resultado es que, mientras que este nuevo Gini efectivamente indica un nivel mucho más alto de desigualdad, su evolución en el tiempo suele seguir de cerca la medida convencional de las encuestas, lo que insinúa que los ingresos de los más ricos no se han venido apartando del ingreso medio. En segundo lugar, el informe evalúa la consistencia de la evolución de los indicadores de desigualdad con la evolución de la participación del trabajo en la renta nacional y encuentra que, si bien la disminución de la participación del trabajo (que en LAC fue más suave que en otros lugares) estuvo asociada con un aumento del ingreso en los estratos más altos, no existe una asociación sistemática con la evolución del índice de Gini. En otras palabras, los cambios en la participación del trabajo en la renta nacional parecen ser un buen indicador de los cambios de ingresos en los estratos superiores, pero no así en otros estratos, lo que está en línea con la subestimación de ingresos financieros en las encuestas de hogares. En tercer lugar, el informe documenta que las canastas de consumo varían con el ingreso. Utilizando información sobre la composición del gasto por nivel de ingreso (en los siete países de la región para los que se dispone de datos), el informe construye las canastas de consumo por nivel de ingreso y calcula la desigualdad en la distribución del poder adquisitivo del ingreso, deflactándolo con las tasas de inflación acordes a las canastas de consumo pertinentes. Encuentra que, cuando se utiliza esta medida más realista, la desigualdad en LAC efectivamente se redujo, pero menos de lo que comúnmente se cree. Con respecto a los motores de los cambios en la desigualdad, el informe primero revisita un interrogante documentado en informes anteriores de esta serie: la disminución de los retornos a la educación en la región durante su período de rápido crecimiento. Aunque el tema amerita más investigación, el informe presenta evidencia a favor de hipótesis relacionadas con la oferta. La expansión de la cobertura de la educación implicó un cambio en el entorno socioeconómico de los participantes en el sistema educativo que, habida cuenta de que a menudo la calidad de la educación es inferior para los pobres que para los ricos, puede haber reducido el rendimiento medio (y, a su turno, el salario medio) para un determinado nivel de educación. Este efecto puede haber sido agravado por la lenta asimilación del mercado de un exceso de oferta de trabajadores con educación, y por una caída en la calidad promedio de la educación terciaria asociada a su rápida expansión. Acto seguido, el informe pone el foco en los determinantes macroeconómicos de la desigualdad y encuentra que lo más importante para la desigualdad son los cambios en el empleo (como proporción de la población económicamente activa) más que el crecimiento mismo. Esto no debería sorprender: en economías emergentes con seguro de desempleo incompleto y acceso limitado a instrumentos de ahorro, estar empleado puede marcar la diferencia entre un ingreso de clase media y una transferencia pública de subsistencia. Al mismo tiempo, ya que los bienes transables (especialmente los alimentos) pesan más en la canasta de consumo de los pobres, fluctuaciones en el tipo de cambio real también afectan la desigualdad, a través de su efecto diferencial sobre los salarios reales. Mientras que el efecto diferencial de una depreciación cambiaria en tiempos de caída de precios de materias primas dependerá de las caídas relativas de la moneda y del precio de los alimentos transables, la pérdida de equidad debida a un menor salario real debe ser ponderado frente a la pérdida de ingreso más concentrada como fruto 6 | Desigualdad en una América Latina con menor crecimiento

de la destrucción de empleo. A fin de cuentas, la evidencia favorecería la estabilidad del empleo por sobre la estabilidad del tipo de cambio (y del salario) como una respuesta pro-equidad a fluctuaciones cíclicas de la demanda. Los hallazgos anteriores abonan un mensaje clave de este informe: LAC está en la actualidad mucho mejor posicionada, desde el punto de vista de la política macroeconómica, para responder al ciclo sin descuidar la equidad. En el pasado, la tendencia de LAC a sufrir marcados auges y bruscas caídas implicó que el empleo y el salario real se ajustaran impulsados por espirales inflacionarias. Hoy, en cambio, los ajustes de salarios reales están mitigados por una inflación baja y el marco más robusto de política monetaria de la región (basado en metas de inflación y en el manejo de la flexibilidad cambiaria) atenúa el impacto de los shocks y amplía el espacio para políticas contra-cíclicas. En particular, la depreciación de una moneda flexible ayuda a amortiguar una caída cíclica en el empleo al desplazar el peso del ajuste hacia los precios (al reducir el salario real medido en términos de bienes transables) a favor de las cantidades (desplazando la demanda agregada hacia la oferta nacional de bienes y estimulando la producción de bienes de exportación). Por lo tanto, la flexibilidad cambiaria que caracteriza hoy a la región debería ayudar a hacer menos regresivos los ajustes macro durante la desaceleración. Incluso tomando en cuenta el sesgo hacia productos transables de la canasta de consumo de bajos ingresos (lo que la hace más sensible a las variaciones del tipo de cambio), un tipo de cambio más flexible es favorable a la estabilidad del empleo y por tanto debería amortiguar las pérdidas de equidad social en la desaceleración. ¿Hacia dónde va entonces la desigualdad en una región con más bajo crecimiento? Ciertamente, aunque no se avizora una crisis, el contexto no es promisorio. Mercados laborales más débiles y recursos fiscales reducidos pondrán a prueba la distribución del ingreso laboral y los programas de protección social que fueron útiles para reducir la desigualdad. Sin embargo, el pronóstico depende del punto de partida. Los países de LAC con baja inflación y bajo nivel de endeudamiento pueden amortiguar los efectos sobre el empleo sin reavivar la inflación y, con prudencia, levantar dinero en los mercados para financiar la caída cíclica de los ingresos. En cambio, los países con acceso limitado al mercado de capitales, o cerca del pleno empleo y con presiones inflacionarias tendrán que buscar espacio para políticas contracíclicas de un modo más difícil: ajustando el gasto público para crear espacio para una política monetaria más flexible. Por otro lado, la naturaleza incipiente del desarrollo financiero en muchos países de la región es en este contexto tanto un déficit como una oportunidad: un mejor acceso a instrumentos de ahorro (incluidas las hipotecas) para los hogares de bajos y medianos ingresos debería contribuir a diversificar los ingresos, hoy concentrados en salarios y transferencias, mitigando la incidencia del debilitamiento cíclico de los mercados laborales y del erario público. Dadas las presiones sociales, sin embargo, los países pueden optar por un camino (sub-óptimo) de menor resistencia: mantener el gasto público elevado, con la idea de sostener el empleo y el consumo, a pesar de la caída de ingresos, y endeudarse en exceso en los mercados internacionales para financiar la consiguiente ampliación de sus déficits fiscales y de cuenta corriente. Hay incentivos para hacer esto dado el alto grado de liquidez de los mercados financieros internacionales en busca de rentabilidad, situación que se puede prolongar más allá de la normalización de la política monetaria en las economías avanzadas. Sobra decir que una bonanza de endeudamiento podría causar nuevas vulnerabilidades en la balanza de pagos en el futuro, o hacer menos competitivos los tipos de cambio, obstaculizando de este modo las perspectivas de crecimiento a más largo plazo. Ahora que LAC debe maniobrar prudentemente para salir de la fase negativa del ciclo, será crucial tener en cuenta que mientras que altos niveles de empleo son esenciales para promover la redistribución progresiva, estos no se asocian automáticamente con el crecimiento de la productividad. En última instancia, una agenda sólida de reformas en favor del crecimiento con equidad en LAC tendrá que buscar una interacción complementaria entre empleo y productividad. Esto no puede depender simplemente del efecto redistributivo y progresivo que la expansión de la cobertura de la educación generó en el pasado, ni tampoco puede contarse con un endeudamiento excesivo – ya que el primero probablemente disminuirá y el segundo sería a expensas de crecimiento futuro. Sólo una combinación de políticas macroeconómicas con reformas vigorosas orientadas a la productividad podrán en última instancia tener éxito. |7

Sin embargo, no todas las fuerzas empujan en la misma dirección, al menos en el corto plazo. Es probable que un programa eficaz para conseguir mejoras de productividad dé prioridad al conocimiento y a la demanda de trabajo calificado que, caeteris paribus, llevará a un aumento del retorno de la educación impulsado por la tecnología y a una reversión parcial de las ganancias pro equidad del pasado. A menos que, claro está, la expansión de la cobertura de la educación vaya de la mano de avances en la calidad de la educación primaria, secundaria y terciaria, de manera de mantener las calificaciones educativas y las destrezas de la oferta laboral al día con los requerimientos de la demanda y evitar así que la brecha salarial entre los más y menos educados se ensanche. En suma, el esfuerzo para extender la igualdad de oportunidades al ámbito de la formación de capital humano y, en particular, al acceso a la educación de alta calidad, independientemente del origen socioeconómico, tiene que estar en el centro de la búsqueda de la prosperidad con equidad en esta nueva etapa del desarrollo de América Latina.

8 | Desigualdad en una América Latina con menor crecimiento

Capítulo 1: La nueva normalidad Introducción El mundo parece haber entrado en una fase que muchos han denominado “la nueva normalidad”, caracterizada por un crecimiento menor tras la crisis financiera global. LAC (América Latina y el Caribe, por sus siglas en inglés, Latin America and the Caribbean) se ha unido a esta tendencia mundial creciendo más lentamente. De hecho, se espera que la región crezca alrededor de un 1,2 por ciento durante 2014 y un 2,2 por ciento durante 2015, aunque con bastante heterogeneidad entre los diferentes países (Figura 1.1). El crecimiento regional, calculado como una media ponderada, refleja en gran medida el desempeño del crecimiento de Argentina, Brasil y Venezuela, que tienen unas proyecciones de crecimiento por debajo de la media regional. Efectivamente, la tasa de crecimiento mediana para 2014 es del 2,7 por ciento, lo que indica que se prevé que la mitad de los países de LAC crezcan a o por encima de esta tasa. Entre los países con mejor desempeño en 2014 se encuentran Bolivia y Panamá, además de Colombia, República Dominicana, Nicaragua y Paraguay. Otros países de Centroamérica también tienen tasas de crecimiento superiores a la mediana regional. No obstante, este crecimiento lento de la región ha hecho que algunos sostengan que LAC se encuentra al borde de una gran desaceleración y que esta ralentización del crecimiento plantea una serie de preguntas complejas. En concreto, ¿cuán importante es la desaceleración en LAC con respecto a su pasado reciente? ¿Es la desaceleración un fenómeno específico de LAC o forma parte de una tendencia más generalizada que afecta a todas o a la mayoría de las economías emergentes? ¿Se encuentra LAC ya en el punto más bajo del ciclo o, por el contrario, la región se encamina hacia una mayor desaceleración o incluso hacia una contracción? Si y cuando LAC alcance el punto más bajo del ciclo, ¿cuál será la nueva tendencia (la “nueva normalidad”) en ausencia de vigorosas reformas estructurales? ¿Cuán por debajo de la tendencia anterior se situará el crecimiento de LAC, aun cuando esté apoyado por vientos favorables? ¿Está la desaceleración de LAC afectando al consumo de manera significativa o está afectando sobre todo a la inversión y al gasto público? FIGURA 1.1. Pronósticos para el Crecimiento del PIB Real en LAC 8%

2015p

Bolivia

Panamá

Paraguay

Colombia

Rep. Dom.

Guyana

Nicaragua

Ecuador

Haití

Suriname

Perú

Guatemala

Costa Rica

Uruguay

Honduras

St. Kitts&Nev.

Belize

México

Chile

2014p

Trin. & Tob.

El Salvador

Dominica

St. Vinc.&Gren.

LAC

Ant. & Barb.

Grenada

Jamaica

Brasil

St. Lucia

Barbados

Venezuela

-4%

Argentina

-2%

Mediana 2014p

Notas: Los pronósticos se basan en las últimas estimaciones de Consensus Forecasts, WEO y el GEP del Banco Mundial. En algunos casos, las estimaciones están ajustadas de acuerdo con las proyecciones de los economistas de los distintos países del Banco Mundial. Fuentes: WEO (Abril 2014), Consensus Forecasts (Septiembre 2014) y GEP (Junio 2014).

¿Cómo han reaccionado la inflación y el desempleo ante la desaceleración? ¿Qué margen existe para amortiguar la desaceleración y evitar una brecha productiva grande y socialmente perniciosa utilizando políticas contracíclicas? ¿Tenemos siquiera una idea acertada de cuál podría ser la producción potencial en el futuro? Este capítulo contribuye a esclarecer algunas de estas preguntas analizando en detalle el desempeño reciente del crecimiento de LAC, comparándolo con el pasado cercano y estudiando sus vínculos con el contexto internacional, así como los riesgos y los retos para las políticas a los que la región se enfrenta.

La gran desaceleración: perspectivas y previsiones Para entender mejor el alcance de la desaceleración resulta útil comparar el desempeño actual del crecimiento de LAC con su propio desempeño pasado y con el de otros países relevantes. Después de una fuerte recuperación (tras la crisis mundial de 2009) y a partir de 2011, el crecimiento de LAC en su conjunto se ha ido reduciendo y ha sido bastante decepcionante (Figura 1.2). El promedio de las medias ponderadas durante el periodo 2011-2014 fue del 2,3 por ciento, lo que supone un desempeño bastante mediocre si lo comparamos con los recientes “años dorados” de LAC, durante los cuales el crecimiento fue del 4,5 por ciento en promedio. Sin embargo, este desempeño es en buena medida equiparable a la historia de la propia región. De hecho, el crecimiento promedio para 2011-2014 no es ni muy inferior al del periodo 1990-2010 (3,2 por ciento) ni muy superior al de los años ochenta (1,5 por ciento). Si nos concentramos en los años 2000 y usamos datos trimestrales, la región muestra una desaceleración considerable con más ciclos alrededor del crecimiento tendencial. El crecimiento empezó a repuntar en 2003, hasta la crisis financiera global de 2008-2009, y el crecimiento elevado regresó inmediatamente después de la crisis (2009-2010). De hecho, entre el primer trimestre de FIGURA 1.2. Evolución del PIB Real en LAC: Tendencia vs. Ciclo PANEL A. Datos anuales PANEL B. Datos trimestrales 900

3000 2500 2000 1500 1000 500 0

850 800 750 700 650 600 550 500 450 400

PIB

2001t1 2001t3 2002t1 2002t3 2003t1 2003t3 2004t1 2004t3 2005t1 2005t3 2006t1 2006t3 2007t1 2007t3 2008t1 2008t3 2009t1 2009t3 2010t1 2010t3 2011t1 2011t3 2012t1 2012t3 2013t1 2013t3

Miles de Millones de Dólares Constantes de 2005

3500

1960 1962 1964 1966 1968 1970 1972 1974 1976 1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012

Miles de Millones de Dólares Constantes de 2005

4000

Filtro HP

PIB

Filtro HP

Notas: Los datos de PIB se basan en el total regional para LAC. En el Panel B, el total regional incluye sólo aquellos países para los que los datos trimestrales se encontraban disponibles, a saber: Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, México, Paraguay, Perú y Venezuela. La tendencia del PIB fue calculada a partir del filtro Hodrick-Prescott, utilizando los parámetros de suavización para datos anuales (6.25) y datos trimestrales (1600) generalmente aceptados. Fuentes: IFS, WDI y Fuentes Nacionales (Haver Analytics).

10 | Desigualdad en una América Latina con menor crecimiento

2003 y el último trimestre de 2008, LAC creció un 5,3 por ciento anual. Incluso si se consideran los años de la crisis hasta el cuarto trimestre de 2010, el crecimiento fue del 4,8 por ciento anual. En los trimestres más recientes (T1 2011- T4 2013), sin embargo, la región se ha ralentizado y la tasa de crecimiento se ha situado en el 2,9 por ciento anual. Los datos anuales generan estimaciones similares aunque ligeramente inferiores: 3,9 por ciento y 4,7 por ciento para el periodo 2003-2010, dependiendo de si 2009 (el año en que la crisis global golpeó a LAC con más fuerza) se incluye en el cálculo o no. No es obvio si LAC se encuentra ya en el punto más bajo del ciclo económico y está todavía menos claro cuál será la “nueva normalidad”, es decir, cuál será la tasa de crecimiento potencial (no inflacionario) una vez que lo peor de la desaceleración haya pasado. Una medida del crecimiento tendencial muy imperfecta —en concreto, la medida calculada utilizando un sencillo filtro de Hodrick-Prescott o HP— sugiere que es poco probable que la “nueva normalidad” sea la tasa de crecimiento que LAC tuvo durante sus años dorados. Se puede incluso sostener de modo convincente que el crecimiento de LAC a lo largo de estos años ha sido artificialmente alto, pues gozó del estímulo generado por unos fuertes vientos externos favorables que incluyeron el incremento de los términos de intercambio, el crecimiento muy elevado de China y unos tipos de interés a nivel mundial históricamente bajos (de hecho, negativos en términos reales). La desestacionalización (sin duda imperfecta) del crecimiento de LAC realizada usando el filtro HP para el periodo 2001-2013 indica que la región creció claramente por debajo de la tendencia durante el periodo 2002-2003 y también durante la mayor parte del periodo 2011-2013, cuando comenzó la gran desaceleración que siguió a la recuperación posterior a la crisis global (Figura 1.2, Panel B). Mientras que el contexto internacional estimuló el crecimiento de LAC durante los años dorados, parece poco probable que vuelva a suceder lo mismo en el futuro cercano. Las previsiones de crecimiento para 2014 y 2015 en el resto del mundo apenas superan a las observadas en el pasado reciente salvo en unos pocos casos (Figura 1.3). Con un desempeño más o menos similar al de LAC, se espera que los países del G-7 y ECA (Europa y Asia central, por sus siglas en inglés, Europe and Central Asia) crezcan un 2,1 y un 1,9 por ciento en promedio durante 2014, respectivamente. Entre las economías emergentes de nuestra muestra, solamente se espera que tengan fuertes tasas de crecimiento en 2014 los países de ingreso medio de Asia sudoriental (SEA MICs, por sus siglas en inglés, South East Asian Middle-Income Countries), China e India, con tasas en torno al 4,5 por ciento, 7,4 por ciento y 5,5 por ciento, respectivamente. 1 No obstante, el crecimiento ha disminuido de forma notable en todas las regiones emergentes en comparación con el pasado reciente. Sin duda, el crecimiento fue mayor en casi todas partes durante las décadas anteriores y especialmente durante el periodo 2003-2008, justo antes de las drásticas contracciones observadas durante la crisis global. Cabe destacar que, al comparar los periodos 20112013 y 2003-2010, la reducción promedio en puntos porcentuales del crecimiento de LAC no fue la más pronunciada. Según esta medida, los países de ECA sufrieron la desaceleración más profunda, con una caída superior a los 3 puntos porcentuales (Figura 1.4, Panel A). China e India les siguen de cerca, pues sus tasas de crecimiento se redujeron en más de 2,7 puntos porcentuales. En cambio, la reducción del crecimiento de LAC ha sido de 1,3 puntos porcentuales. Únicamente los MIC de Asia sudoriental están creciendo a un ritmo similar al del pasado, pero incluso en este caso, las tasas de crecimiento de 2011-2013 a duras penas superan las de 2003-2010. Si se tienen en cuenta las En este informe, el grupo de SEA MICs está compuesto por los siguientes países: Indonesia, Malasia, Filipinas y Tailandia.

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FIGURA 1.3. Tasas de Crecimiento Promedio del PIB Real por Región 12%

10%

G-7

China

ECA

India

LAC

2015p

2014p

2011-2013

2003-2010

1991-2002

1981-1990

2015p

2014p

2011-2013

2003-2010

1991-2002

1981-1990

2015p

2014p

2011-2013

2003-2010

1991-2002

1981-1990

2015p

2014p

2011-2013

2003-2010

1981-1990

1991-2002

2015p

2014p

2011-2013

2003-2010

1991-2002

1981-1990

2015p

2011-2013

2003-2010

1991-2002

1981-1990

2014p

MICs SEA

Notas: Esta figura muestra el promedio simple de las tasas de crecimiento anuales del PIB real. Los datos históricos se basan en los totales regionales, mientras que los números para 2014 y 2015 reflejan el promedio ponderado de los pronósticos para los distintos países de cada región. ECA incluye a Croacia, República Checa, Hungría, Lituania, Polonia y la Federación Rusa. Los MICs del Sudeste Asiático incluyen a Indonesia, Malasia, Filipinas y Tailandia. Fuentes: WDI, WEO (Abril 2014), Consensus Forecasts (Septiembre 2014) y GEP (Junio 2014).

predicciones para 2014 se observa una desaceleración similar o incluso más pronunciada en el mundo emergente (Figura 1.4, Panel B). En concreto, la desaceleración China es incluso mayor. Finalmente, la descomposición entre ciclo y tendencia realizada utilizando el filtro de HodrickPrescott para China no apunta a un inminente repunte del crecimiento (Figura 1.5, Panel A y Tabla 1.1). En cambio, el crecimiento en el mundo desarrollado se está acelerando. Por ejemplo, a las FIGURA 1.4. La Gran Desaceleración PANEL A. Crecimiento Promedio del PIB

PANEL B. Crecimiento Promedio del PIB

Real 2011-2014 menos 2003-2010

Puntos Porcentuales

Real 2011-2013 menos 2003-2010

-1

-2

-3

-4

G-7

China

ECA

India

LAC

MICs SEA

-4

G-7

China

ECA

India

LAC

MICs SEA

Notas: Esta figura muestra en el Panel A (Panel B) la diferencia entre el promedio simple del crecimiento del PIB real en 2011-2013 (2011-2014) y lo propio para 2003-2010. Los datos históricos se basan en los totales regionales, mientras que los números para 2014 reflejan el promedio ponderado de los pronósticos para los países de cada región. ECA incluye a Croacia, República Checa, Hungría, Lituania, Polonia y Rusia. Los MICs del Sudeste Asiático incluyen a Indonesia, Malasia, Filipinas y Tailandia. Fuentes: WDI, WEO (Abril 2014), Consensus Forecasts (Septiembre 2014) y GEP (Junio 2014).

12 | Desigualdad en una América Latina con menor crecimiento

economías del G7 les está yendo relativamente bien en comparación con el pasado reciente, aunque incluso en estos casos las tasas de crecimiento no son mucho mayores que a principios de los años 2000, sólo 0,3 (0,1) puntos porcentuales más en 2011-2014 (2011-2013) que en 2003-2010 (Figura 1.5, Panel B y Tabla 1.1). Además, la economía estadounidense presenta síntomas positivos, como la revisión al alza del crecimiento de su PIB, si bien es poco probable que esta impulse el crecimiento global de manera significativa. En general, las predicciones para el crecimiento global son claramente más moderadas, lo cual concuerda con la visión de una “nueva normalidad” menos próspera para el mundo en su conjunto. Esto se debe a las dinámicas tanto de los países desarrollados como en desarrollo y a que el actual desplazamiento del crecimiento hacia los países desarrollados no compensa por completo la desaceleración de los países en desarrollo, especialmente en el caso de las grandes economías emergentes, donde la desaceleración de China está jugando un papel fundamental. Aunque las tasas de crecimiento tendencial de los países desarrollados son mayores a las de los últimos 5-6 años, esto supone un impulso limitado debido, entre otros factores, a sus elevados niveles de ingreso, los límites de las políticas expansivas en varios frentes (especialmente en el fiscal), las dificultades que plantea la reincorporación al mercado de los trabajadores recientemente despedidos y las tendencias más lentas del crecimiento demográfico. De hecho, es poco probable que los países desarrollados impulsen mucho más la economía global (excepto quizás en la zona Euro), pues están convergiendo hacia un crecimiento superior al tendencial y, por tanto, necesitan menos medidas para estimular la demanda agregada. Liderados por sus autoridades monetarias, los

7700

1200

7500

PIB

Filtro HP

2013t3

2013t1

2012t3

2012t1

2011t3

2011t1

2010t3

2010t1

2009t3

2009t1

2008t3

2008t1

2007t3

2007t1

2006t3

2006t1

2005t3

2005t1

2004t3

2004t1

2013t3

2013t1

2012t3

2012t1

2011t3

2011t1

2010t3

2009t3

2010t1

2009t1

2008t3

2008t1

2007t3

2007t1

2006t3

2006t1

2005t3

2005t1

2004t3

2004t1

2003t3

2003t1

2002t3

2002t1

6300

2001t3

6500

2003t3

200

6700

2003t1

400

6900

2002t3

600

7100

2002t1

800

7300

2001t3

1000

2001t1

Miles de Millones de Dólares Constantes de 2005

1400

2001t1

Miles de Millones de Dólares Constantes de 2005

FIGURA 1.5. Evolución del PIB Real alrededor del Mundo: Tendencia vs. Ciclo PANEL A. China PANEL B. G-7

Filtro HP

TABLA 1.1. Crecimiento Promedio del PIB Real alrededor del Mundo, Datos Trimestrales Crecimiento Anualizado del PIB Real

China G-7

2003t1-2008t4 10,6% 1,5%

2003t1-2010t4 10,5% 1,4%

2011t1-2013t4 7,8% 1,4%

Notas: En el Panel B los datos de PIB se basan en el total de las economías del G-7. La tendencia del PIB fue calculada a partir del filtro HodrickPrescott, utilizando el parámetro de suavización para datos trimestrales (1600) generalmente aceptado. La Tabla 1.1 muestra las tasas anualizadas basadas en el promedio simple de las tasas de crecimiento trimestrales para cada subperíodo reportado. Fuentes: IFS, WDI y Fuentes Nacionales (Haver Analytics).

| 13

países desarrollados están confluyendo a un patrón de crecimiento más estable, con menores riesgos bajistas que en el pasado y con reformas en curso en Estados Unidos, Europa y Japón cuyo objetivo es estimular la oferta. Por todo ello, es poco probable que el repunte reciente del crecimiento de los países desarrollados, concretamente el de Estados Unidos, compense la desaceleración del crecimiento en los países en desarrollo (y esto sin tener en cuenta posibles problemas de ajuste adicionales que podrían darse en la zona Euro). En cuanto a los países en desarrollo, el mayor cambio, ya mencionado, se ha producido en China, ya embarcada en una senda de crecimiento menor (en torno al 7 por ciento anual) que, sin embargo, concuerda con su mayor nivel de ingreso y su estructura de costos laborales, así como con la esperada reorientación gradual de su demanda interna de la inversión hacia el consumo. Es improbable que la transformación industrial y urbana que ha experimentado China a lo largo de los últimos 30 años continúe en el futuro. Además, el crecimiento chino se enfrenta a algunos riesgos bajistas importantes vinculados con las posibles necesidades de desapalancamiento del sistema financiero. Otros grandes países en desarrollo, en concreto India y Rusia, se enfrentan a problemas internos y, por lo tanto, presentan alguna incertidumbre con respecto a un posible regreso al crecimiento rápido. Probablemente los puntos más positivos entre los países en desarrollo se encuentran en África y los MIC de Asia sudoriental (ya mencionados), pero no tienen el tamaño suficiente para empujar a LAC hacia una senda de crecimiento mayor. En resumen, LAC se ha desacelerado considerablemente, sobre todo en comparación con sus años dorados (2003-2008), durante los cuales el crecimiento de la región recibió la ayuda notable de los vientos externos favorables. Pero LAC no está sola en esta desaceleración, sino que su comportamiento está conectado con varios cambios en el escenario internacional que quizás respondan a una senda de crecimiento más moderada y, hasta cierto punto, más sostenible, tanto en los países desarrollados como en los países en desarrollo. En lo que respecta a los años más volátiles alrededor de la crisis financiera global y la crisis europea, el contexto internacional actual es más estable para LAC, pero ya no supone tanto un factor impulsor. Esto hace que un regreso veloz a las tasas de crecimiento elevadas resulte improbable. Además, los cambios en el contexto global han afectado de manera distinta a diferentes partes de LAC, tal y como se analizará en el apartado siguiente.

¿Qué hay detrás de la desaceleración y cómo ha afectado esta a los países de LAC? Está bastante claro que al menos una parte de la desaceleración de LAC se debe a factores globales. Para investigar esto de una manera más formal, tal y como se ha hecho en informes anteriores de esta serie, vamos a comparar la tasa de crecimiento promedio de los países de la región con la tasa de crecimiento promedio predicha por un modelo econométrico en el que las tasas de crecimiento cíclicas son una función de tres determinantes externos: la demanda externa (aproximada mediante el crecimiento del G7 y de China), los términos de intercambio de las materias primas (medidos mediante el CRB, un índice de precios de las materias primas) y la liquidez internacional (medida con el interés a 10 años de las letras del tesoro de Estados Unidos) 2. Los resultados indican que, desde Este modelo econométrico refleja la correlación entre estos factores externos y el crecimiento, lo cual no implica que el desempeño económico de la región se pueda atribuir exclusivamente a dichos factores. Como mínimo, existen factores locales que explican las desviaciones de las tasas de crecimiento individuales con respecto a la tendencia común de la región.

14 | Desigualdad en una América Latina con menor crecimiento

principios de los años 2000, el crecimiento regional ha seguido muy de cerca la tasa de crecimiento predicha por los factores externos del modelo (Figura 1.6, Panel A). Además, los factores globales explican hasta cierto punto la reciente desaceleración de la región, como ilustra la disminución de las tasas de crecimiento promedio observadas y predichas de LAC desde 2010 hasta finales de 2012 y su relativa estabilidad desde entonces. Durante los últimos meses, el peso relativo de los diferentes factores externos parece haberse alterado. Los riesgos financieros asociados a la liquidez global han disminuido. De hecho, en estos meses se han reanudado los flujos de cartera hacia la región (Figura 1.6, Panel B). Por tanto, los dos factores externos que influyen negativamente en LAC parecen ser la caída de los precios de las PANEL B. Flujos de Capitales a los países

LAC-6

6000

4000

2000

Crecimiento Anual del PIB

Fondos de Bonos

PIB Estimado

jul-14

abr-14

ene-14

jul-13

oct-13

abr-13

ene-13

jul-12

oct-12

abr-12

ene-12

jul-11

oct-11

2013t3

2012t4

2012t1

2011t2

2010t3

2009t4

2009t1

2008t2

2007t3

2006t4

2006t1

2005t2

2004t3

2003t4

2003t1

2002t2

2001t3

2000t4

2000t1

1999t2

1998t3

1997t4

1997t1

1996t2

-6000 1995t3

-4%

1994t4

-4000

1994t1

-2%

abr-11

-2000

ene-11

jul-10

oct-10

En Millones de Dólares

abr-10

para el Crecimiento del PIB

ene-10

FIGURA 1.6. Factores Globales PANEL A. Modelo de Vientos Globales

Fondos de Acciones

PANEL D. Términos de Intercambio

PANEL C. Precios de Materias Primas

220

400 150 350

190

130

200

Base 100=2002

110

250

Petróleo (WTI) en Dólares Corrientes

Trigo, Cobre y Soja Base 100=Ene. 2005

300 160

130

150

ene-05 may-05 sep-05 ene-06 may-06 sep-06 ene-07 may-07 sep-07 ene-08 may-08 sep-08 ene-09 may-09 sep-09 ene-10 may-10 sep-10 ene-11 may-11 sep-11 ene-12 may-12 sep-12 ene-13 may-13 sep-13 ene-14 may-14 sep-14

100

Petróleo

Cobre

Soja

Trigo

100

2002

2003

Argentina México

2004

2005 Brasil Perú

2006

2007

2008

2009

Chile Costa Rica

2010

2011

2012

2013

Colombia Rep. Dominicana

Notas: En el Panel A, los promedios son tomados sobre el conjunto de los 16 países de LAC, para los cuales los datos trimestrales de PIB estaban disponibles, a saber: Argentina, Brasil, Bolivia, Chile, Colombia, Costa Rica, República Dominicana, Ecuador, El Salvador, Jamaica, México, Panamá, Paraguay, Perú, Uruguay y Venezuela. El valor mostrado es calculado promediando los valores estimados de las regresiones para cada país del crecimiento del PIB contra el crecimiento del G-7, el crecimiento de China, el índice CRB de materias primas y la tasa a diez años del Tesoro de los Estados Unidos. El Panel B muestra los flujos de bonos y acciones de fondos mutuos, agregados para los países del LAC-6: Argentina, Brasil, Chile, Colombia, México y Perú. El Panel D muestra los términos de intercambio sólamente para bienes. Fuentes: Bloomberg, CEPAL, EPFR y WDI.

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materias primas y la desaceleración de China, que afectan particularmente al balance por cuenta corriente de los países dependientes de las exportaciones de materias primas y, en especial, a los países sudamericanos (Figura 1.6, Panel C). Sin embargo, hay una cierta heterogeneidad en los efectos que estos factores están teniendo sobre los exportadores de materias primas de la región, como indican los cambios en los términos de intercambio de los países; por ejemplo, la situación de Chile y Perú parece peor que la de Brasil y Colombia (Figura 1.6, Panel D). Aunque el menor crecimiento está afectando a la mayor parte de la región, en vista de la heterogeneidad con que los factores globales afectan a los países de LAC, no sorprende que existan diferencias sustanciales en el grado de desaceleración del crecimiento entre los países de la región. Así pues, no cabe duda de que las idiosincrasias internas también juegan un papel importante en esta desaceleración. Las tasas de crecimiento de numerosos países se redujeron considerablemente, especialmente si las comparamos con las tasas previas a la crisis financiera global, pero también cuando consideramos los años de la crisis (Figura 1.7 Paneles A y B, respectivamente). 3 Varios de los países que sufrieron contracciones considerables están entre las economías más grandes de la región. La caída de las tasas de crecimiento de países grandes como Argentina, Brasil y Venezuela ha sido muy notoria. Por ejemplo, con respecto al periodo 2003-2008, la tasa de crecimiento de Venezuela se ha reducido en 3,7 puntos porcentuales, la de Argentina en 3,6 puntos porcentuales y la de Brasil en 2,1 puntos porcentuales. Además, varios países con una marcada desaceleración en sus tasas de crecimiento en 2011-2013 tuvieron un desempeño excepcional durante gran parte de los años 2000. Por ejemplo, la tasa de crecimiento de Trinidad y Tobago cayó del 5,7 por ciento anual entre 2003 y 2010 al 0,5 anual en 2011-2013. Asimismo, el crecimiento de la economía peruana, también con buenos comportamientos previos, se contrajo ligeramente menos de un punto porcentual durante el mismo periodo. La desaceleración también se observó para la mayoría de las economías del Caribe, con descensos en las tasas de crecimiento que oscilaron entre el -5,2 por ciento (Trinidad y Tobago) y el 1 por ciento (Barbados). En el lado positivo, Haití se destaca entre los países de la región para los que el crecimiento ha aumentado si comparamos los periodos 2011-2013 y 2003-2010 (o 2003-2008). Unos pocos países centroamericanos y algún país sudamericano también son parte de este grupo de países donde el crecimiento ha aumentado. Como se ha mencionado antes, se espera que el desempeño de muchos de ellos esté entre los más altos de LAC en 2014. Algunos ejemplos destacables son Bolivia, Ecuador, Guyana, Nicaragua y Panamá. Sin embargo, debido al tamaño relativo de las economías cuyas tasas de crecimiento han aumentado, esto incrementos no alcanzan a compensar la ralentización en el resto. Así, estos patrones explican la menor tasa de crecimiento de la región en su conjunto. En la mayoría de los casos, desaceleración del PIB ha estado acompañada por una caída en el Esta desaceleración se ha calculado utilizando el promedio de las tasas de crecimiento del PIB real del periodo 20112013. Si consideramos el periodo 2011-2014 (basándonos en las predicciones actuales para el crecimiento de 2014), la desaceleración observada en las tasas de crecimiento de la mayoría de los países de LAC resultaría incluso mayor.

16 | Desigualdad en una América Latina con menor crecimiento

FIGURA 1.7. La Gran Desaceleración dentro de LAC PANEL A. Excluyendo el Período 2009-10 6 4

Puntos Porcentuales

2 0 -2 -4 -6

Bolivia

Panamá

Haití

Guyana

Panamá

Guyana

Haití

Paraguay

Nicaragua

Nicaragua Bolivia

Ecuador

Chile

Ecuador

México

Uruguay

Colombia

Perú

Guatemala

El Salvador

LAC

Suriname

Costa Rica

Rep. Dom.

Brasil

Belize

Honduras

Barbados

St. Vinc.&Gren.

Argentina

St. Kitts&Nev.

Grenada

Venezuela

St. Lucia

Dominica

Ant. & Barb.

-10

Trin. & Tob.

-8

PANEL B. Incluyendo el Período 2009-10 6

Puntos Porcentuales

4 2 0 -2

Paraguay

Chile

México

Colombia

Guatemala

El Salvador

Perú

Uruguay

Suriname

Costa Rica

LAC

Honduras

St. Kitts&Nev.

Venezuela

St. Vinc.&Gren.

Barbados

Rep. Dom.

Belize

Grenada

Ant. & Barb.

Brasil

Argentina

St. Lucia

Dominica

-6

Trin. & Tob.

-4

Notas: El Panel A (Panel B) muestra la diferencia entre el promedio simple de la tasa de crecimiento del PIB real en 2011-2013 y lo propio para 2003-2008 (2003-2010). La figura también muestra el promedio ponderado del cambio de la tasa de crecimiento del PIB para la región. Fuentes: WDI.

crecimiento del consumo casi equivalente (Figura 1.8, Panel A). Pero la inversión se ha frenado considerablemente más que el PIB, especialmente en los países grandes de la región como Argentina, Brasil y Perú, y en menor medida, en Colombia, Uruguay y Paraguay (Figura 1.8, Panel B). El gasto público, en cambio, muestra reacciones más diversas entre los países de LAC. En bastantes países, la tasa de crecimiento del gasto público ha aumentado si comparamos 2011-2013 con 2003-2010 a pesar de la desaceleración en el crecimiento del PIB. En este sentido se destacan Argentina y Uruguay (Figura 1.8, Panel C). La caída de la tasa de crecimiento del gasto público es mayor a la caída en la tasa de crecimiento del PIB principalmente en Chile, Honduras y Panamá. Sin embargo, no es fácil saber qué parte de estos cambios se debe a políticas contracíclicas deliberadas y qué parte se debe a otros factores. No obstante, cabe argumentar que el incremento de la tasa de crecimiento del gasto público en relación al PIB puede tener efectos procíclicos cuando las presiones inflacionistas no son desdeñables y la inflación registra valores superiores a las metas establecidas (por ejemplo, Brasil y Uruguay). | 17

FIGURA 1.8. La Gran Desaceleración en el PIB y sus Componentes PANEL A. PIB y Consumo PANEL B. PIB e Inversión Puntos Porcentuales

MEX CHL BOL

URY COL 0 ARG -2

PER CRI BRA

ECU BHS

GTM SLV

PRY

HND

Puntos Porcentuales

45°

Crecimiento Promedio de la Inversión Real 2011-13 menos 2003-2010

Crecimiento Promedio del Consumo Real 2011-13 menos 2003-2010

PAN

-4

45°

BHS SLV

BOL ECU GTM CRI

HND

PER PRY DOM BRA

-5

-10 ARG

DOM -6

-6

MEX CHL PAN COL URY

-4 -2 0 2 4 Crecimiento Promedio del PIB Real 2011-13 menos 2003-2010

-15

10 -10 -5 0 5 Crecimiento Promedio del PIB Real 2011-13 menos 2003-2010

PANEL C. PIB y Gasto Público Puntos Porcentuales

Crecimiento Promedio del Gasto Público Real 2011-13 menos 2003-2010

45°

PRY

4 SLV 2

ARG

URY PER CRI BRA

-2

DOM

-4 HND -6

-6

BOL BHS

COL MEX ECU GTM CHL

PAN

-4 -2 0 2 4 Crecimiento Promedio del PIB Real 2011-13 menos 2003-2010

Notas: Esta figura muestra la diferencia entre el promedio simple de las tasas anuales de crecimiento real del PIB en 2011-2013 y lo propio para 20032010 en el eje x contra la diferencia análoga de las tasas anuales de crecimiento real del consumo (Panel A), la inversión (Panel B) y el gasto público (Panel C) en el eje y. Fuentes: WDI y Fuentes Nacionales.

A grandes rasgos, la desaceleración en el crecimiento del PIB se ha correspondido en parte con una desaceleración de la inflación y un incremento del desempleo. Así, los países que sufrieron la mayor desaceleración en las tasas de crecimiento del PIB han sido los que han experimentado grandes reducciones en sus tasas de inflación (por ejemplo, Colombia, Costa Rica, República Dominicana, Honduras y Perú), mientras que la inflación ha disminuido menos o incluso ha aumentado en los países cuyo PIB se ha desacelerado menos (Bolivia, Panamá y Paraguay) (Figura 1.9). El desempleo también ha reaccionado a la desaceleración, especialmente en los últimos años. Si comparamos los cambios en el desempleo en los periodos 2011-2013 y 2003-2010, este descendió en aquellos países que crecieron más rápido y aumentó en el resto, con las excepciones de Argentina, Brasil, República Dominicana y Uruguay (Figura 1.10, Panel A). Si en cambio comparamos las diferencias en las tasas de desempleo entre 2013 y 2010, el desempleo está aún más vinculado al comportamiento del PIB (Figura 1.10, Panel B). 18 | Desigualdad en una América Latina con menor crecimiento

FIGURA 1.9. La Gran Desaceleración en el PIB y la Inflación Puntos Porcentuales

Tasa de Inflación Promedio 2011-13 menos 2003-2010

45°

3 PAN

ARG

BOL PRY CHL ECU BRA URY BHS MEX SLV HND GTM COL PER

-3

CRI

-6

-9

DOM -9

-6 -3 0 3 6 Crecimiento Promedio del PIB Real 2011-13 menos 2003-2010

Notas: Esta figura muestra la diferencia entre el promedio simple de las tasas anuales de crecimiento real del PIB en 2011-2013 y lo propio para 20032010 en el eje x contra la diferencia entre la tasa de inflación promedio en 2011-2013 y para 2003-2010 en el eje y. Fuentes: WDI y Fuentes Nacionales.

En resumen, la desaceleración de las tasas de crecimiento está bastante extendida en LAC, aunque existe una heterogeneidad considerable entre los países de la región. La desaceleración no se ha concentrado en un único componente del PIB, si bien la inversión ha sufrido el golpe más duro. Algunos gobiernos han tratado de compensar la caída aumentando el gasto público, pero no está claro si la tasa de crecimiento del PIB habría sido marcadamente menor en ausencia de estas expansiones. En algunos casos, además, los gobiernos han dificultado los esfuerzos de las autoridades monetarias de mantener las metas de inflación. Hasta ahora, las tasas de desempleo no han aumentado demasiado debido a la desaceleración, lo que resulta un tanto sorprendente, dado que las bajas tasas de inflación de la mayoría de los países de LAC y la rigidez salarial a la baja FIGURA 1.10. La Gran Desaceleración en el PIB y el Desempleo PANEL A. PIB y Tasa de Desempleo PANEL B. PIB y Última Tasa de

Promedio

4 BHS

3 2 CRI 1 HND

0 -1 BRA

-2 -3

ARG

-4 -5

MEX GTM SLV

PER

DOM

PRY BOL COL CHL

URY

ECU

PAN -5

-4

Puntos Porcentuales

-3 -2 -1 0 1 2 3 Crecimiento Promedio del PIB Real 2011-13 menos 2003-2010

-45°

Última Tasa de Desempleo 2011-13 menos 2003-2010

Tasa de Desempleo Promedio 2011-13 menos 2003-2010

Desempleo Observada

Puntos Porcentuales

1 DOM 0

HND

ARG -1

BRA

CRI

PER GTM SLV

PRY MEX

URY

BOL BHS ECU

COL CHL

-2

PAN -45°

-3

-2 -1 0 1 2 Crecimiento Promedio del PIB Real 2011-13 menos 2003-2010

Notas: Esta figura muestra la diferencia entre el promedio simple de las tasas anuales de crecimiento real del PIB en 2011-2013 y lo propio para 20032010 en el eje x contra la diferencia entre la tasa de desempleo promedio en 2011-2013 y lo propio para 2003-2010 en el eje y (Panel A) y contra la diferencia entre las tasas de desempleo en 2013 y 2010 en el eje y (Panel B). Fuentes: WDI y Fuentes Nacionales.

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deberían, en principio, provocar mayores ajustes cuantitativos en el mercado laboral. Este aparente enigma indica que es especialmente importante una investigación más profunda para comprender de qué manera se está ajustando el mercado laboral de LAC en la actualidad. 4 En todo caso, puede que, si el crecimiento no repunta pronto, la demanda de trabajo se contraiga, lo que a su vez obligará a los gobiernos a aumentar la protección social y, en consecuencia, aumentará las presiones fiscales.

Los retos de las políticas Los principales retos de las políticas de LAC van unidos a la dificultad de predecir la evolución global y de establecer dónde se situará la “nueva normalidad”, esto es, la tasa de crecimiento tendencial (no inflacionista). Dado que la demanda externa ha amainado (a pesar del pequeño repunte en Estados Unidos), podría ser adecuado emplear políticas contracíclicas, siempre que se mantengan a raya las presiones y expectativas inflacionistas y que estas políticas solo pretendan allanar la convergencia hacia la “nueva normalidad” (en la medida en la pueda identificarse esta “nueva normalidad”). Dicho de otra forma, si el crecimiento potencial ha disminuido a nivel global, las políticas contracíclicas en LAC tienen sentido únicamente para facilitar la transición al nuevo escenario de crecimiento más lento. Utilizar políticas de demanda interna para contrarrestar una tendencia a más largo plazo hacia un crecimiento más lento solo puede traer beneficios a corto plazo, al tiempo que se corre el riesgo de avivar la inflación o de aumentar la deuda. Las políticas contracíclicas no pueden modificar la tendencia natural del PIB, solo pueden amortiguar sus fluctuaciones. Dicho esto, no se debe infravalorar lo complejo que resulta calibrar las políticas de demanda agregada en la región dada la incertidumbre existente sobre el crecimiento tendencial de la “nueva normalidad”. Para empezar, la capacidad de las políticas contracíclicas varía mucho entre los países de LAC. Solo unos pocos países (principalmente Bolivia, Chile y Perú) tienen capacidad para pedir prestado y, además, cuentan con ahorros fiscales (acumulados durante los años dorados). Es en estos países donde se podría utilizar de modo más seguro la política fiscal contracíclica cuando fuera necesario (si llegara a serlo). Además, solo unos pocos países (los que combinan metas de inflación robustas con tipos de cambio flexibles) tienen verdadera capacidad para llevar a cabo políticas monetarias contracíclicas. Sin embargo, no todos pueden hacer uso de ellas, ya que algunos (Brasil es el principal ejemplo) se enfrentan a presiones inflacionistas a pesar de la fuerte desaceleración del crecimiento de su PIB. Para evitar riesgos, por tanto, los países de LAC deberían esforzarse por reorientar la combinación de sus políticas macro hacia políticas monetarias más relajadas y políticas fiscales más restrictivas. En el frente exterior, los responsables de las políticas de LAC se enfrentan a varios retos adicionales. Es de esperar que la política monetaria de las economías desarrolladas se normalice, ya que estas están en el camino de la recuperación, lo que supondrá el fin de la QE (facilitación cuantitativa, por sus siglas en inglés, quantitative easing) y el retorno de los tipos de interés reales positivos. Es probable que esto, a su vez, aumente la presión tanto sobre los flujos de capitales hacia LAC como sobre las políticas monetarias internas, con las consiguientes tensiones sobre la deuda soberana y de las empresas que durante los últimos años han aumentado su dependencia de los préstamos externos. El próximo Estudio Regional de LAC del Banco Mundial, titulado “The Fall of Wage Flexibility: Labor Markets and Business Cycles in Latin America and the Caribbean since the 1990s”, contiene una primera aproximación a los principales cambios estructurales de los mercados de trabajo de la región.

20 | Desigualdad en una América Latina con menor crecimiento

De hecho, las previsiones de normalización de la política monetaria en el mundo desarrollado, unidas a la menor demanda y los precios más bajos de las materias primas ya se están notando en los flujos de capitales, los tipos de cambio y las tasas de política monetaria de la región. Varias divisas de la región se han depreciado significativamente desde 2011 y aún más desde 2013 (Figura 1.11, Panel A). Unos pocos países, entre los que destaca Brasil, han tenido que endurecer su tasa de política monetaria, a pesar de la desaceleración, para calmar las expectativas inflacionistas (Figura 1.11, Panel B). Además, la expansión en inversiones y créditos que China inició tras la crisis genera incertidumbre, ya que no se sabe si esta conducirá a proyectos insostenibles y créditos morosos que podrían perjudicar a su sistema financiero, a su capacidad fiscal y, en general, a su economía, causando una desaceleración aún mayor. Este es un aspecto especialmente importante para aquellos países de LAC cuyas exportaciones dependen de China y que cuentan con inversiones chinas en sus propias economías. Otra fuente de riesgo para la economía global proviene de los diversos conflictos que afectan a Asia central y Oriente Medio. Estos conflictos, a su vez, impactarán a LAC en la medida en que afectan a los mercados de gas y petróleo en particular y al comercio mundial en general. Probablemente, el desplazamiento del crecimiento de los países en desarrollo hacia los países desarrollados continuará afectando de manera diferente a países distintos. Por ejemplo, la demanda de materias primas podría disminuir debido a la desaceleración generalizada en el mundo en desarrollo. Previsiblemente, aquellos países que dependan mucho de las exportaciones ligadas al crecimiento de los países en desarrollo, como Argentina, Brasil y los países del Pacífico, sufrirán más, sobre todo si los países desarrollados no compensan totalmente la desaceleración de los que están en desarrollo. Como se ha mencionado anteriormente, los precios de las materias primas y los términos de intercambio de LAC ya han experimentado presiones a la baja, lo que ha afectado a los saldos por cuenta corriente de los países dependientes de las exportaciones de materias primas. El deterioro de los precios va unido, por el lado de la demanda, a la desaceleración de China y, por el lado de la oferta, a la mayor producción, tanto agrícola como de gas de esquisto, en Estados Unidos.

150

14%

140

12%

130

10%

120 8% 110 6% 100

Brasil

Chile

Colombia

Perú

Uruguay

Brasil

Chile

Colombia

México

Perú

sep-14

may-14

sep-13

ene-14

may-13

sep-12

ene-13

may-12

sep-11

ene-12

may-11

sep-10

ene-11

may-10

sep-09

ene-10

may-09

sep-08

ene-09

ene-08

sep-14

may-14

sep-13

ene-14

may-13

sep-12

México

ene-13

may-12

sep-11

ene-12

ene-11

may-11

sep-10

ene-10

may-08

may-10

Unidades de Moneda Local por Dólar Base 100=Ene. 2010

FIGURA 1.11. Monedas y Tasas de Política Monetaria en los LAC ITs Panel A. Tipo de Cambio Panel B. Tasas de Política Monetaria

EE.UU.

Notas: Uruguay no aparece en el Panel B debido a que el Banco Central de dicho país adoptó en el mes de Julio de 2013 una política de agregados monetarios en reemplazo de su anterior política de fijar una tasa monetaria. Fuentes: Bloomberg.

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Por otra parte, es probable que aquellos países más dependientes de Estados Unidos (como México, América central y gran parte del Caribe) se sigan beneficiando en la medida en que continúe la expansión estadounidense. Y, a su vez, es probable que el saldo exterior de los países importadores de materias primas también tenga algún respiro. Los riesgos internos para la región son también muchos y muy variados. Algunos países como Argentina y Venezuela y, hasta cierto punto, también Brasil, corren más riesgo de sufrir una desaceleración y una inflación mayores de lo esperado, si bien por muy diferentes motivos. Los tipos de cambio de estos países ya se han depreciado de manera notable, lo que tal vez ayude, pero, debido en parte a las dudas que suscita la transmisión a los precios internos, quizás no tengan tanto margen para suavizar sus políticas monetarias. Además, el tamaño de estos países hace que tengan mucha importancia en la región, lo que seguramente ejerza presiones adicionales sobre los países vecinos. En el otro extremo, los países del Pacífico, como Chile, Colombia y Perú, se enfrentan a un riesgo de inflación más reducido y han comenzado a suavizar la reducción de su crecimiento con facilitación monetaria y otras políticas contracíclicas. Una de las grandes preguntas, ya planteada, está relacionada con la distinción entre tendencia y ciclo y el lugar que los países ocupan con respecto a su propio crecimiento tendencial. En la medida en que este ha disminuido a nivel global, es inevitable que LAC crezca más lentamente que en la última década, salvo que se lleven a cabo potentes reformas que impulsen la productividad. Un crecimiento menor, a su vez, probablemente entrará en conflicto con las demandas sociales y, por consiguiente, se producirán también presiones fiscales, especialmente en las sociedades latinoamericanas, que siguen siendo muy poco igualitarias. La tensión entre el crecimientos más lento y las expectativas de mayor equidad social puede solucionarse aumentando el endeudamiento (y aumentando el déficit por cuenta corriente) para mantener elevados los niveles de la demanda agregada (especialmente del consumo) y del gasto social. Los incentivos a proceder así podrían ser muy fuertes dado que, por una parte, es probable que siga habiendo liquidez en los mercados financieros internacionales (incluso después de la normalización de las tasas de política monetaria en las economías avanzadas), y, por la otra, muchos de los países más grandes de la región tienen un margen de endeudamiento considerable y buenas calificaciones crediticias. Por descontado, hay diferencias notables en este ámbito entre los países de la región. En el grupo de países con más capacidad de endeudamiento están Chile y Perú, cuyos ratios entre la deuda pública y el PIB son bajos y tienen una calificación crediticia de grado de inversión, por lo que se enfrentarían a costos de endeudamiento reducidos (Figura 1.12). Sin embargo, algunos países de este grupo ahorraron más durante los buenos tiempos y, por lo tanto, tendrían menos necesidad de endeudarse. Otros países de la región también tienen ratios bajos entre la deuda y el PIB, pero sus calificaciones crediticias no son buenas (en el caso extremo, tienen calificaciones crediticias de grado especulativo) por lo que, si tuvieran acceso a los mercados, tendrían que pagar tipos de interés relativamente elevados. También hay otros países, como Brasil y Uruguay, que tienen calificaciones crediticias de grado de inversión, por lo que se enfrentan a costos del endeudamiento reducidos pero también a ratios elevados entre la deuda y el PIB, de modo que tienen poco margen para el endeudamiento prudente. Pese a la existencia de diferencias importantes entre los países de LAC en los fundamentales que determinan la viabilidad del endeudamiento, desafortunadamente no se puede contar con que los mercados ejerzan la disciplina suficiente en el caso de que la demanda de endeudamiento suba bruscamente en la región. De hecho, debido a que la abundancia de liquidez estimula la búsqueda ávida de rentabilidad de los inversores, los mercados financieros internacionales podrían tender a infravalorar el riesgo. En tal caso, los responsables de 22 | Desigualdad en una América Latina con menor crecimiento

las políticas de la región harán bien en no fijarse únicamente en los costos del endeudamiento y gestionar de manera prudente el margen existente para el mismo. Una escalada del endeudamiento sería absolutamente desaconsejable, pues podría generar vulnerabilidades en la balanza de pagos o pérdidas de competitividad en los tipos de cambio, lo que a su vez perjudicaría el crecimiento a largo plazo. ¿Cuán en riesgo está la viabilidad de una mayor prosperidad compartida debido a la desaceleración del crecimiento? Probablemente, los retos asociados a la desigualdad y al menor crecimiento van a dominar el debate futuro de las políticas en LAC, por lo que es fundamental entender mejor el fenómeno de la desigualdad en la región. Este es, precisamente, el tema del próximo capítulo de este informe. FIGURA 1.12. Capacidad de Endeudamiento dentro de LAC 140%

1600

120%

1400 1200 1000

80% 800 60%

EMBIs

Deuda Pública como porcentaje del PIB

100%

600 40%

400

20%

Jamaica Barbados Belize Uruguay El Salvador Brasil Guyana Bahamas Costa Rica Venezuela Rep. Dom. Honduras Colombia Nicaragua Trin. & Tob. Argentina Panamá Cuba México Bolivia Guatemala Ecuador Perú Paraguay Chile

200

Grado Especulativo

Rango Intermedio

Grado de Inversión

EMBIs (Eje Derecho)

Notas: Esta figura muestra el total de la deuda pública como porcentaje del PIB en 2013. Los colores de las barras representan la calificación de riesgo soberano del mes de octubre de 2014. También se muestran los spreads del EMBI para aquellos países donde los datos están disponibles. Fuentes: Bloomberg, EIU e Institutional Investor.

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Capítulo 2: Mitos, realidades y temores relacionados con la reducción de la desigualdad en América Latina Introducción La desigualdad se está convirtiendo en una preocupación fundamental de las agendas de las políticas en todo el mundo. Desde la creciente concentración del ingreso en manos de los más ricos en los países desarrollados, pasando por el progreso decepcionante de la distribución del ingreso en las economías que están creciendo rápidamente, la manera en que el desarrollo y el crecimiento pueden derivar en sociedades menos desiguales es una preocupación predominante en la agenda de las políticas que combina aspectos macro y microeconómicos (OCDE, 2011). En este contexto, LAC es un caso especial pues, pese a las excepciones previsibles y los altibajos inevitables, en la mayoría de los países de la región el crecimiento durante los años 2000 fue superior al tendencial y la desigualdad se redujo considerablemente (al menos según las medidas tradicionales basadas en encuestas a los hogares, véase la Figura 2.1) Sin embargo, es posible que esta historia ejemplar deba ser reevaluada. No en vano, los últimos estudios que han recurrido a datos tributarios para concentrar el análisis en los más ricos ponen en duda estos buenos resultados. ¿Estamos midiendo correctamente la evolución de la desigualdad? Además, las medidas convencionales de la desigualdad utilizan el IPC general para deflactar el ingreso, a pesar de que es bien sabido que la canasta de consumo (y la inflación efectiva) varía con el nivel de ingreso. ¿Cómo cambia la historia si revisamos las medidas de desigualdad utilizando tasas de inflación específicas para cada decil? Finalmente, el sentido común sugiere que una parte de las mejoras en la equidad se debieron al crecimiento superior a la media que caracterizó a los años 2000. Figura 2.1. Evolución del Índice de Gini a Nivel Regional 0.55

0.50

Índice de Gini

0.45

0.40

0.35

LAC

Otros MICs

2010

2009

2008

2007

2006

2005

2004

2003

2002

2001

0.25

2000

0.30

Países Desarrollados

Notas: los diamantes en las series indican los años para los que el Índice de Gini es calculado. LAC incluye a Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, Ecuador, El Salvador, Honduras, México, Panamá, Perú, Paraguay, República Dominicana y Uruguay. Países desarrollados incluye a Alemania, Canadá, Dinamarca, Eslovaquia, Eslovenia, España, Estados Unidos, Estonia, Finlandia, Grecia, Holanda, Irlanda, Islandia, Israel, Italia, Luxemburgo, Noruega, Nueva Zelandia, Portugal y Reino Unido. Otros MICs incluye a Croacia, Filipinas, Malasia, Polonia, Rumania Tailandia, y Turquía. Fuente: LIS, OECD Stats, Povcal y SEDLAC.

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¿Qué parte de este progreso se debió realmente a unas tasas de crecimiento que es poco probable que se mantengan ahora que el mundo y la región se enfrentan a una desaceleración generalizada? Aunque suele admitirse que la combinación de políticas sociales y crecimiento de los años 2000 en la mayoría de los países latinoamericanos fue de índole favorable a los pobres, todavía se debate cuáles han sido los motores reales de esta reducción en la desigualdad, que resulta muy idiosincrática dado que la desigualdad en el ingreso ha aumentado en casi todo el resto del mundo independientemente del desempeño en términos de crecimiento. Los cambios estructurales experimentados por LAC durante los últimos 25 años son los responsables del periodo actual de estabilidad macroeconómica y financiera, fenómenos relativamente novedosos en gran parte de la región. Por todo ello, el periodo del que podemos extraer información valiosa sobre la conexión entre el crecimiento y la igualdad social es más bien corto y, en muchos casos, ni siquiera abarca un ciclo económico completo. Lo cierto es que, simplificando, se puede ver el nuevo milenio como un largo periodo alcista (impulsado por la recuperación de las tensiones financieras de los años noventa y principios de los años 2000 y por los vientos de cola generados por el crecimiento global rápido y estable, los costos de financiamiento bajos y los términos de intercambio favorables) interrumpido brevemente por el colapso y posterior repunte desencadenados por la crisis global y seguido de una caída cuya duración y profundidad todavía desconocemos. Desde este punto de vista, el ciclo económico actual de la región no es sólo único (se podría decir que es su primer ciclo económico convencional, en contraposición al esquema tradicional de auges y colapsos) sino que, además, todavía no ha terminado. Por consiguiente, cualquier exploración empírica de la conexión entre el crecimiento y la desigualdad tendrá, hasta cierto punto, un carácter especulativo. En este contexto, hay varios motivos por los que últimamente se han puesto en duda los progresos a largo plazo en términos de igualdad logrados durante los años 2000. Por un lado, ahora que el crecimiento (y, por tanto, la capacidad fiscal de los gobiernos) se está ralentizando y algunas economías de LAC se encuentran en o cerca del pleno empleo, es probable que se debiliten los dos pilares básicos en los que se apoya la redistribución progresiva (es decir, las transferencias fiscales y la existencia de trabajadores con niveles educativos más altos y con empleos mejor remunerados). Así, hay varios resultados preliminares que muestran que la tendencia hacia la igualdad se ha suavizado (Cord et al., 2014) o incluso se ha invertido en los últimos dos años (Burdin 2014). Además, esta preocupación se complica debido a la gran heterogeneidad existente entre las bases de datos sobre desigualdad disponibles (ver Recuadro 1), especialmente en el caso de la nueva evidencia basada en los datos de registros tributarios presentados en la World Top Incomes Database (WTID, base de datos de los mayores ingresos mundiales), que revela una historia diferente (si bien no necesariamente contradictoria). En concreto, según la evidencia basada en la WTID, el peso de los ingresos correspondientes a los percentiles superiores de la distribución podría haber aumentado en la última década no sólo en los países de la OCDE, sino también en las economías en desarrollo (incluyendo los tres países de Latinoamérica para los que hay series de datos públicas correspondientes al percentil superior). 5 Estos resultados, que se han atribuido a que los rendimientos del capital superaron al crecimiento económico (y, específicamente, a los ingresos laborales y de las transferencias fiscales) durante el periodo analizado, apuntan a un pronóstico nada prometedor que ha provocado un fuerte debate sobre la desigualdad en el ámbito nacional e internacional. En el caso particular de LAC, los resultados de estudios basados en registros La base de datos WTID contiene actualmente información para Argentina (1997-2004), Colombia (1993-2011) y Uruguay (2009-2011).

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Recuadro 1: El panorama de la desigualdad: una comparación de las bases de datos disponibles. En el próximo número especial del Journal of Economic Inequality (JEI), Ferreira y Lustig (2014) dan cuenta de discrepancias importantes entre seis bases de datos microeconómicas: CEPALStat, IDD (de la OCDE), LIS, POVCAL (Banco Mundial), SEDLAC (CEDLAS y Banco Mundial) y WTID (World Top Incomes Database, base de datos de los mayores ingresos mundiales). Además, también han detectado diferencias “devastadoras” entre, por un lado, la WIID (World Income Inequality Database, base de datos mundial sobre la desigualdad), basada en fuentes secundarias y compilada a partir de datos micro por UN-WIDER y, por otro lado, la SWIDD (Standardized World Income Inequality Database, base de datos mundial estandarizada sobre la desigualdad, recopilada por Frederik Solt y utilizada por el Fiscal Monitor del FMI; véase, por ejemplo, Ostry et al. 2014) o la base de datos All The Ginis de Brako Milanovic (que, al menos en versiones previas, mezclaba fuentes heterogéneas para cada país, lo que generaba dinámicas internas espurias). Esta evaluación subraya la importancia de la selección de las bases de datos. Después de un análisis cuidadoso guiado por los editores del número especial de JEI, hemos seleccionado los coeficientes de Gini para nuestro estudio dando prioridad a bases de datos microeconómicas, de acuerdo con el siguiente criterio: SEDLAC para LAC, 6 LIS para economías desarrolladas, el ECA Poverty Lab del Banco Mundial para Europa del este y POVCAL para el resto. Además, la heterogeneidad de las bases de datos, su comparabilidad imperfecta y el hecho de que los índices de Gini se calculan usando unas veces encuestas sobre el ingreso (por ejemplo, en LAC) y otras veces encuestas sobre el gasto (por ejemplo, en los países asiáticos en desarrollo) provocan dudas sobre la precisión de los resultado de corte transversal y aconsejan el uso de datos de panel para controlar por efectos fijos, tal y como hacemos en este informe. tributarios muestran una mayor concentración de los ingresos en el extremo superior de la distribución, lo que cuestiona la idea extendida (y basada en encuestas a los hogares, que no suelen representar adecuadamente a los hogares de mayores ingresos, véase el Recuadro 2) de que la desigualdad se ha reducido de modo generalizado. 7 Si reconciliamos ambas corrientes de la investigación empírica, se plantean al menos dos grupos de preguntas importantes desde el punto de vista de las políticas. El primero está relacionado con la medición de la distribución del ingreso: ¿estamos midiendo bien la desigualdad? ¿Hasta qué punto los avances de LAC hacia la igualdad resultan robustos al uso de bases de datos alternativas? ¿Cuánto cambian dichos avances si medimos el poder adquisitivo de cada decil más cuidadosamente, esto es, si deflactamos el ingreso nominal utilizando tasas de inflación específicas para cada decil, en vez de usar el IPC? El segundo grupo de preguntas se refiere a las tendencias actuales de la distribución del ingreso: ¿es el progreso hacia la igualdad de LAC de los años 2000 un hecho aislado 6SEDLAC

suministra datos de ingresos armonizados para incrementar la comparabilidad entre países de las cifras basadas en encuestas oficiales a los hogares. Es por ello que las cifras pueden diferir de las estadísticas oficiales suministradas por los gobiernos y las oficinas nacionales de estadística.

Es importante señalar, sin embargo, que esta reevaluación no tiene por qué negar que el crecimiento de LAC ha sido favorable a los pobres, tal y como se concluye al examinar el ratio entre el crecimiento del ingreso del 40% más rico y el crecimiento mediano, el ratio entre la media y la mediana del crecimiento (Birdsall y Szekeley, 2003) o el ratio entre el crecimiento del ingreso del 20% más rico y el de la clase media (generalmente el de los deciles 7, 8 o 9). 7

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y, por tanto, pertenece a un pasado que no volverĂĄ? ÂżCuĂĄnto depende la desigualdad del ciclo macroeconĂłmico? ÂżQuĂŠ papel juegan, si es que juegan alguno, los movimientos de los precios relativos (principalmente, el tipo de cambio real, la inflaciĂłn de los precios de los alimentos o los precios de los servicios pĂşblicos) en la desigualdad? Vamos a partir de estos grupos de preguntas para organizar el debate sobre el presente y el futuro de la desigualdad en la regiĂłn y hacia dĂłnde podrĂa evolucionar la distribuciĂłn del ingreso dado el contexto macroeconĂłmico actual.

Recuadro 2: La desigualdad del ingreso: definiciĂłn y fuentes Los indicadores de la desigualdad miden la dispersiĂłn de los ingresos o del consumo entre los individuos o los hogares en un paĂs. El coeficiente de Gini, el mĂĄs comĂşn de estos indicadores, se define como el ratio de las ĂĄreas delimitadas por la curva de Lorenz y una lĂnea recta de 45Âş, como se muestra en la Figura B2.1. La curva de Lorenz mide la distribuciĂłn del ingreso acumulado por percentiles de la poblaciĂłn (de los mĂĄs pobres a los mĂĄs ricos). El coeficiente de Gini es el ratio de las ĂĄreas A/(A+B) en la Figura B2.1 y puede representarse mediante la ecuaciĂłn đ??şđ??ş = 1 â&#x2C6;&#x2019; 1 đ?&#x2018; đ?&#x2018; â&#x2C6;&#x2018; (đ?&#x2018;Śđ?&#x2018;Ś + đ?&#x2018;Śđ?&#x2018;Śđ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;â&#x2C6;&#x2019;1 ), donde đ?&#x2018;Śđ?&#x2018;Śđ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013; es el ingreso del individuo (u hogar) i y N es la poblaciĂłn total en la đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;=1 đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013; economĂa. En una curva de Lorenz, el uno por ciento mĂĄs rico apenas se distingue grĂĄficamente del extremo vertical. Pero mientras que los cambios en el extremo superior se difuminan en el grĂĄfico, estos mismos cambios pueden alterar el Ăndice de desigualdad significativamente (Atkinson y Piketty, 2007). Otros mĂŠtodos alternativos para medir la desigualdad del ingreso son el Ăndice de Theil y el Ăndice de Atkinson. â&#x20AC;&#x153;La desapariciĂłn de la cimaâ&#x20AC;? o el cĂĄlculo de la desigualdad del ingreso usando datos de encuestas a los hogares Las fuentes de datos mĂĄs usadas para medir la desigualdad en el ingreso (y en el consumo) son las encuestas a los hogares. Entre sus ventajas cabe destacar la frecuencia con que se realizan y su disponibilidad para gran cantidad de paĂses. Sin embargo, tambiĂŠn plantean problemas considerables, en particular el hecho de que no recogen correctamente los niveles mĂĄs elevados de ingresos, bien porque los ricos tienen tasas de no respuesta mayores al promedio o porque tienden a declarar un nivel de ingresos inferior al real. 8 Esto puede generar subestimaciones del coeficiente de Gini y de otras medidas de la desigualdad (Atkinson y Piketty, 2007 y DĂaz-BazĂĄn, 2014). Una forma de paliar la subestimaciĂłn de la desigualdad del ingreso debido a la falta de informaciĂłn sobre el extremo superior de la distribuciĂłn es usar registros tributarios, ya que estos incluyen informaciĂłn de empresas e individuos que normalmente no se recoge en las encuestas a los hogares. No obstante, los registros tributarios no suelen ser representativos de los percentiles mĂĄs pobres de la sociedad (DĂaz-BazĂĄn 2014). AsĂ, si usamos registros tributarios tendremos una visiĂłn mĂĄs

El problema de la no respuesta es mĂĄs acusado en los paĂses mĂĄs ricos, donde las tasas de rechazo aumentan con el nivel de ingreso (vĂŠase Meyer et al. 2009, donde se estudia el problema de la no respuesta en Estados Unidos). 8

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Figura B2.1. El Coeficiente de Gini y la Curva de Lorenz Porcentaje del Ingreso/Gasto en Consumo Acumulado

100

100 Porcentaje de la PoblaciĂłn Acumulado

Fuente: LCRCE

completa de la parte alta de la distribuciĂłn del ingreso, pero a expensas de infrarrepresentar a la mayorĂa de la parte baja de la distribuciĂłn. Registros tributarios y la aproximaciĂłn de Pareto Recientemente, varios trabajos han centrado su atenciĂłn en la parte derecha de la distribuciĂłn del ingreso usando registros administrativos. Sin embargo, como los registros tributarios son confidenciales, para medir la desigualdad del ingreso usando estas fuentes hace falta abordar los problemas de pĂŠrdida de informaciĂłn que conlleva la anonimizaciĂłn. Bastantes paĂses, en particular los de la OCDE, han empleado diferentes metodologĂas de anonimizaciĂłn para publicar sus estadĂsticas, buscando un equilibrio entre transparencia y confidencialidad. Un mĂŠtodo usado para publicar datos fiscales preservando la privacidad consiste en presentar la informaciĂłn en intervalos de ingreso, normalmente separando los componentes del ingreso agregado como los ingresos del trabajo, los ingresos del capital y los ingresos de las actividades empresariales. En los casos en los que estos intervalos de ingreso estĂĄn disponibles es posible reconstruir aproximadamente la distribuciĂłn real. Para ello, hacen falta algunos supuestos relativos a la distribuciĂłn dentro de cada grupo. Un supuesto habitual es que la parte derecha de la distribuciĂłn sigue la ley de Pareto (Atkinson y Piketty, 2007). Bajo esta supuesto, la proporciĂłn de la poblaciĂłn đ?&#x2018;&#x2DC;đ?&#x2018;&#x2DC; đ?&#x203A;źđ?&#x203A;ź

con un ingreso mayor que un valor đ?&#x2018;Śđ?&#x2018;Ś es: đ??ťđ??ť(đ?&#x2018;Śđ?&#x2018;Ś) = ďż˝đ?&#x2018;Śđ?&#x2018;Śďż˝ , donde đ?&#x2018;&#x2DC;đ?&#x2018;&#x2DC; y đ?&#x203A;źđ?&#x203A;ź son constantes. El ingreso đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D; đ?&#x2018;Śđ?&#x2018;Ś

total acumulado por encima de đ?&#x2018;Śđ?&#x2018;Ś, dividido por el promedio đ?&#x153;&#x2021;đ?&#x153;&#x2021;, viene dado por: đ??şđ??şđ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013; (đ?&#x2018;Śđ?&#x2018;Ś) = đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;â&#x2C6;&#x2019;1 đ?&#x153;&#x2021;đ?&#x153;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013; đ??ťđ??ťđ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013; , lo que implica que el ingreso medio mayor que đ?&#x2018;Śđ?&#x2018;Ś es un mĂşltiplo constate

(đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;â&#x2C6;&#x2019;1)

de đ?&#x2018;Śđ?&#x2018;Ś. Los pesos đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020; relativos de cada grupo, dados los pesos de la poblaciĂłn đ??ťđ??ťđ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013; y đ??ťđ??ťđ?&#x2018;&#x2014;đ?&#x2018;&#x2014; ,son entonces: đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;ďż˝đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020; = đ?&#x2018;&#x2014;đ?&#x2018;&#x2014; đ??ťđ??ťđ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;

ďż˝đ??ťđ??ť ďż˝ đ?&#x2018;&#x2014;đ?&#x2018;&#x2014;

(đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;â&#x2C6;&#x2019;1)ďż˝ đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;

đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;

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¿Qué desigualdad? Datos distintos, medidas diferentes Cualquier análisis empírico de la evolución de la desigualdad en la región debe reconciliar las diferentes bases de datos y asegurarse de que no son contradictorias o, en caso de que lo sean, justificar la selección de una en lugar de otras. Tanto las encuestas a los hogares como los datos tributarios tienen limitaciones. Si usamos datos tributarios, las dinámicas de la distribución en las economías emergentes que obtenemos son notablemente similares a las de los países de la OCDE. Asimismo, las dinámicas son similares incluso dentro del grupo de las economías emergentes, pese a que sus estructuras económicas y sus ciclos presentan marcadas diferencias y a pesar de las crisis localizadas en estas economías, que cabría esperar que alteraran la distribución de los ingresos de los países afectados de maneras muy idiosincráticas. La evolución de la distribución de los ingresos de Sudáfrica ilustra bien este fenómeno, pues es prácticamente idéntica a la del resto de las antiguas colonias británicas (que son economías desarrolladas): Nueva Zelanda, Australia o Canadá (Figura 2.2, Panel A y B). Y, como los impuestos sobre los ingresos solo afectan a una minoría en el mundo en desarrollo, hace falta complementar la información tributaria con otras fuentes para poder visualizar la distribución de los ingresos completa. Además, la información fiscal también plantea sus propias inexactitudes debidas a la evasión y el fraude fiscal (que es razonable pensar que serán más importantes para los muy ricos y más usuales en las economías en desarrollo). Adicionalmente, la dinámica temporal de las medidas de la desigualdad basadas en los impuestos puede verse afectada por factores que tengan poca o ninguna relación con la distribución del ingreso. Por ejemplo, una reducción de la informalidad, un aumento de la efectividad en la recaudación fiscal o incluso un cambio en la base mínima imponible pueden dar lugar, caeteris paribus, a un incremento espurio de la estimación del porcentaje del ingreso en manos del uno por ciento Figura 2.2. Proporción del Ingreso del 1% más Rico Panel A. Países de América Latina y Panel B. Países Seleccionados

Desarrollados

23%

25%

21% 20%

19% 17%

15%

15% 13%

10%

11% 9%

Argentina

Colombia

Países Desarrollados

1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

2012

2011

2010

2009

2008

2007

2006

2005

2004

2003

2002

2001

2000

Argentina

Australia

Canadá

Colombia

India

Nueva Zelandia

Sudáfrica

Países Desarrollados

Notas: En el Panel A, la serie para los países desarrollados fue construida promediando la proporción del ingreso del 1% más rico para los siguientes países: Australia, Canadá, Dinamarca, España, Estados Unidos, Finlandia, Francia, Holanda, Irlanda, Italia, Japón, Noruega, Nueva Zelandia, Reino Unido, Suecia y Suiza. En el Panel B, el promedio para los países desarrollados incluye a Dinamarca, España, Estados Unidos, Finlandia, Francia, Holanda, Irlanda, Italia, Japón, Noruega, Reino Unido, Suecia y Suiza. Fuentes: Top World Income Database.

30 | Desigualdad en una América Latina con menor crecimiento

más rico. 9 Finalmente, se da el problema de la disponibilidad: estos datos solo están disponibles para una muestra limitada de economías (en su mayoría desarrolladas). En particular, la base de datos WTID solo dispone de datos tributarios para tres países de LAC (Argentina, Colombia y Uruguay). Las encuestas a los hogares, por su parte, tienden a subestimar sistemáticamente el ingreso, en especial el de los hogares más ricos. Esto no se debe solo a la tendencia a no incluir a los muy ricos en las encuestas, sino también a que las rentas del capital, que son una fuente de ingresos importante para los más ricos, a menudo son ignoradas o subestimadas. 10 Dado que las encuestas a los hogares no representan adecuadamente a los hogares de ingreso alto y recogen información muy imperfecta sobre las rentas del capital, la correlación entre la desigualdad en el ingreso total de los hogares y la desigualdad en los ingresos laborales podría estar sobreestimada, ya que la segunda subestima sistemáticamente a la primera. Y, mientras que la evolución de la dispersión de los salarios se puede medir con alguna seguridad, la incertidumbre con respecto a la evolución de la desigualdad de los ingresos de los hogares es mayor. ¿Es posible reconciliar empíricamente los resultados de las encuestas y de los registros tributarios? A primera vista, si se agrupan todas las observaciones de que disponemos, el ingreso del uno por ciento más rico parece estar positivamente correlacionado con el coeficiente de Gini (como era de esperar), incluso cuando se controla por el grado de desarrollo económico (que, a su vez, está inversamente correlacionado con una mayor concentración de los ingresos en la parte superior de la distribución, como ilustra la Figura 2.3, Panel A). Un análisis más detallado, sin embargo, revela que esta correlación es principalmente transversal (entre grupos), tal y como muestran los datos de LAC (Figura 2.3, Panel B), donde, para Argentina, Colombia y Uruguay, el coeficiente positivo y significativo en una regresión de coeficientes de Gini sobre la proporción del ingreso total en manos del uno por ciento más rico refleja principalmente diferencias transversales (Figura 2.3, Panel B). Una forma de salvar las distancias entre la evolución de la distribución del ingreso según las encuestas a los hogares y el peso de los ingresos de los más ricos es monitorear la evolución del peso del factor trabajo en el ingreso nacional. En principio, sería de esperar que el peso del trabajo estuviera asociado con un menor coeficiente de Gini y con una menor concentración del ingreso en la parte alta de la distribución (en particular en el uno por ciento superior). Intuitivamente, si los ingresos del capital se concentran en los percentiles más altos, un peso relativo mayor del factor capital en el ingreso nacional implica que un porcentaje mayor del ingreso se concentra en manos de los más ricos (véase en el Recuadro 3 un análisis de la importancia relativa del factor trabajo). En Europa continental ha habido un fuerte descenso del peso relativo del factor trabajo desde los años ochenta, mientras que en Estados Unidos la caída ha sido más pronunciada en los años 2000. A priori, estos descensos deberían correlacionarse con una mayor concentración de los ingresos en el extremo superior de la distribución y, por tanto, con una desigualdad creciente en los ingresos de los hogares. En Asia meridional y en China, donde la desigualdad en el ingreso de los hogares aumentó, Por ejemplo, los impuestos sobre el ingreso en Argentina (uno de los tres países de LAC en la WTID) cubren a una proporción de la población que aumenta continuamente con la inflación (ya que el ingreso mínimo sujeto a impuestos se mantiene nominalmente constante) y que disminuye de repente con las poco frecuentes actualizaciones de este mínimo, independientemente de los ingresos reales de los trabajadores del sector formal.

Por último, pero no por ello menos importante, hay poca evidencia empírica sobre el vínculo entre el ingreso y la riqueza, un aspecto que no abordamos en este informe (debido a la falta de datos rigurosos para la región) pero que podría volverse crucial ahora que LAC quizás se enfrente a un periodo de moderación (si no estancamiento) en términos de salarios reales y transferencias fiscales.

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Figura 2.3. Proporción del Ingreso del 1% más Rico, Peso del Factor Trabajo en el Ingreso y el Índice de Gini Panel A. El Gini y el 1% más Rico Panel B. El Gini y el 1% más Rico

Países Desarrollados y en Desarrollo

LAC

0.60

0.60 0.55

0.55

0,017***

0.45

0,010***

0.40 0.35

0,014***

0.30

Índice de Gini

0.50

0.45

0.25 0.20

8% 10% 12% 14% 16% Proporción del Ingreso del 1% más Rico

Países Desarrollados Valores Estimados (Muestra Completa) Valores Estimados (Países en Desarrollo)

18%

20%

Países en Desarrollo Valores Estimados (Países Desarrollados)

0.40 11%

12%

13%

14% 15% 16% 17% 18% Proporción del Ingreso del 1% más Rico

Argentina

Colombia

Uruguay

19%

20%

21%

Valores Estimados

Panel C. Peso del Factor Trabajo y el 1% más Rico 80%

Peso del Factor Trabajo en el Ingreso

75% 70% 65% 60%

-0,146**

55% 50% 45%

-0,616*** -0,122*

40% 35% 30%

3% 8% 13% 18% 23% Proporción del Ingreso del 1% más Rico Países Desarrollados Países en Desarrollo Valores Estimados (Muestra Completa) Valores Estimados (Países Desarrollados) Valores Estimados (Países en Desarrollo)

Notas: Las líneas en los gráficos muestran los valores estimados para cada grupo de países. En los Paneles A y C, los países desarrollados incluyen a Australia, Canadá, Suiza, Alemania, Dinamarca, España, Finlandia, Francia, Reino Unido, Irlanda, Italia, Japón, Holanda, Noruega, Nueva Zelandia, Portugal, Suecia and Estados Unidos. En el Panel A, países en desarrollo incluye a: Argentina, China, Colombia, Indonesia, Malasia, Sudáfrica y Uruguay. En el Panel C, países en desarrollo incluye a Argentina, China, Colombia, Indonesia, India, Malasia y Sudáfrica. Fuentes: LIS, OECD Stats, Povcal, SEDLAC, ECAPOV, Top World Income Database y Penn World Tables 8.0.

el peso relativo del factor trabajo también descendió. En cambio, en LAC, la caída de la importancia relativa del factor trabajo fue más suave y la desigualdad en los ingresos de los hogares también descendió. ¿Significa esto que no estamos tan alejados de la realidad cuando medimos la desigualdad de LAC basándonos únicamente en los ingresos declarados en las encuestas? Aunque, como era de esperar, ambas aproximaciones a la desigualdad (la basada en encuestas y la basada en datos tributarios) están negativamente correlacionadas con el peso del factor trabajo cuando se considera la totalidad de LAC, la relación descrita desaparece si nos centramos en los cambios internos de cada país (Figura 2.3, Panel C). Este resultado no sorprende dado que los datos 32 | Desigualdad en una América Latina con menor crecimiento

de las encuestas tienden a subestimar los ingresos del capital, que quedan mejor recogidos en los datos tributarios. Por consiguiente, si aumenta el peso del factor trabajo, la proporción de los ingresos laborales en manos de los más ricos desciende, pero los coeficientes de Gini apenas cambian.

Recuadro 3: La importancia relativa del factor trabajo y el tratamiento de los ingresos de los autoempleados Entendemos bastante bien la evolución de la importancia relativa del factor trabajo en el ingreso nacional, pero esta no es una variable exenta de complicaciones, como por ejemplo aquellas asociadas con el tratamiento del ingreso de los autoempleados, un colectivo que, en las economías en desarrollo, representa una fracción sustancial de la fuerza laboral. Es por ello que la estimación de la importancia relativa del factor trabajo plantea retos. La medida simple del peso relativo del factor trabajo de la contabilidad nacional excluye el ingreso de los autoempleados (el ingreso “mixto”) que incorpora remuneraciones al trabajo y ganancias del capital en proporciones no directamente observables. La nueva versión de las Penn Tables (PWT8.0, Inklaar and Timmer, 2013) incorpora un método de ajuste que asigna este ingreso mixto de modo que se minimiza el sesgo potencial vinculado con el problema de identificación explicado. Gollin (2002) propone tres metodologías alternativas para ajustar la medida simple del peso relativo del factor trabajo: i) asumir que todos los ingresos mixtos corresponden al trabajo (lo que genera el límite superior de la estimación del peso del trabajo); ii) asumir que los autoempleados usan el trabajo y el capital en la misma proporción que el resto de la economía; y iii) asumir que los autoempleados ingresan el mismo salario medio que los asalariados. Según Inklaar y Timmer (2013), la conjetura del “mismo salario” puede ser una buena aproximación en economías avanzadas en las que la proporción de asalariados en el total de trabajadores es del 85-90 por ciento. Sin embargo, en economías emergentes en las que esta proporción está muy por debajo del 50 por ciento y se caracteriza por sus mejores cualificaciones y salarios, si usamos la información salarial de los asalariados estaremos sobreestimando los ingresos laborales de los autoempleados. Teniendo en cuenta que el sector de la mayoría de los trabajadores autoempleados es la agricultura (ver Timmer, 2012), que generalmente hace muy poco uso de activos fijos, Inklaar y Timmer (2013) ajustan el peso del factor trabajo sumando todo el valor añadido de la agricultura a las remuneraciones de los asalariados. A partir de un análisis comparativo de estas metodologías alternativas, eligen un ajuste de “mejor estimación” siguiendo las siguientes reglas: i) los ajustes se basan en los ingresos mixtos; ii) si se dispone de los ingresos mixtos pero la estimación simple de la importancia relativa del factor trabajo supera 0,7, se utiliza directamente dicha estimación; iii) si no hay datos de ingresos mixtos y la estimación simple del peso relativo del trabajo está por debajo de 0,7, se utiliza como ajuste la alternativa que suponga una corrección menor entre la del “mismo salario” y la del “valor añadido de la agricultura”. Recientemente, Karabarbounis y Neiman (2013) han propuesto una estimación alternativa basada en estadísticas a nivel de país del peso relativo del factor trabajo en el sector empresarial formal, inmune al problema de imputación estadística de salarios a partir de los ingresos mixtos. La Figura B3.1 compara la evolución del peso del factor trabajo según las Penn Tables y según Karabarbounis y Neiman (2013): aunque, como es de esperar, los niveles de ambas estimaciones difieren, su evolución parece estar muy correlacionada, por lo que podemos utilizar sin riesgo la primera para nuestro análisis empírico. | 33

Figura B3.1. El Peso del Factor Trabajo en el Ingreso: Comparando Fuentes Panel A. Brasil Panel B. Estados Unidos 60%

70%

55% 65% 50%

45% 60%

Datos de KN

PWT

Datos de KN

2008

2010

2006

2004

2002

2000

1998

1996

1994

1992

1990

1988

1986

1984

1982

55%

1980

2009

2008

2007

2006

2005

2004

2003

2002

2001

2000

1998

1999

1997

1996

1995

1994

1993

35%

1992

40%

PWT

Notas: Esta figura compara la evolución del peso del factor trabajo en el ingreso de las Penn World Tables y de Karabarbounis y Neiman (2013), quienes proponen una estimación alternativa basada en las estadísticas sobre la proporción del ingreso correspondiente al factor trabajo en el sector empresarial formal a nivel país. Fuentes: Karabarbounis y Neiman (2013), y Penn World Table.

Una comparación más rigurosa de la variabilidad transversal y dinámica de las medidas basadas en encuestas y en datos tributarios confirma las percepciones de las figuras anteriores. Contrariamente a lo que un vistazo rápido podría indicar, la correlación entre ambas medidas es, si acaso, bastante débil (Tabla 2.1). Para los pocos países en los que hay datos de los dos tipos, no parece haber ninguna correlación entre ambas medidas, posiblemente porque los datos tributarios en las economías en desarrollo tienden a representar únicamente a una pequeña minoría de la población. De manera coherente, sólo para el uno por ciento más rico existe una correlación fuerte con el peso del factor trabajo a lo largo del tiempo (Tabla 2.2 y Figura 2.3, Panel C). Tabla 2.1 Gini y Porción del Ingreso Correspondiente al 1% más Rico Gini Gini Gini Gini Gini Gini Muestra Completa Muestra Completa Desarrollados Desarrollados En Desarrollo En Desarrollo

Proporción del Ingreso del 1% más Rico Constante

Observaciones R-cuadrado

Gini LAC

Efectos Entre Grupos

Efectos Fijos

Efectos Entre Efectos Entre Efectos Entre Efectos Fijos Efectos Fijos Efectos Fijos Grupos Grupos Grupos

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

1.971*** (0.491) 15.494*** (4.931)

0.488*** (0.119) 28.627*** (1.143)

1.289*** (0.359) 18.187*** (3.226)

0.554*** (0.124) 24.733*** (1.085)

1.178 (0.849) 32.967** (10.462)

0.163 (0.302) 43.515*** (3.729)

1.643 (1.097) 24.783 (17.478)

0.030 (0.465) 51.530** (7.482)

141 0.412

141 0.211

108 0.447

108 0.317

33 0.278

33 0.014

18 0.692

18 0.001

Notas: Esta tabla muestra regresiones del Coeficiente de Gini contra la proporción del ingreso del 1% más rico. La muestra completa incluye a Alemania, Argentina, Australia, Canadá, China, Colombia, Dinamarca, España, Estados Unidos, Finlandia, Francia, Holanda, Indonesia, Irlanda, Italia, Japón, Malasia, Noruega, Nueva Zelandia, Portugal, Reino Unido, Sudáfrica, Suecia, Suiza y Uruguay. El conjunto de países en desarrollo es Argentina, China, Colombia, Indonesia, Malasia, Sudáfrica y Uruguay. El resto de los países de la muestra se clasifican como desarrollados. * denota significación estadística al 10%; ** al 5%; *** al 1%. Los errores estándares se muestran entre paréntesis. Fuentes: LIS, OECD Stats, Povcal, SEDLAC, ECAPOV y Top World Income Database.

34 | Desigualdad en una América Latina con menor crecimiento

En resumen, en general no existe ningún motivo por el que ambas fuentes debieran presentar la misma historia sobre la desigualdad. Siendo más concretos, no podemos asumir a la ligera que la información de los registros tributarios, aunque estuviera disponible para la mayoría de países de LAC, corroboraría la bonita historia del incremento de la prosperidad compartida que cuentan las encuestas. Dado que los resultados de los dos tipos de datos no están correlacionados y que ambos muestran Tabla 2.2 El Peso del Factor Trabajo en el Ingreso y el Índice de Gini Panel A. Muestra Completa Gini Efectos Entre Grupos (1) Peso del Factor Trabajo en el PIB Constante

Observaciones R-cuadrado

Proporción del Ingreso del 1%

Gini

Proporción del Ingreso del 1%

Efectos Entre Efectos Dentro Efectos Dentro Grupos del Grupo del Grupo (2) (3) (4)

-75.254*** (13.585) 78.962*** (7.648)

-18.788** (8.352) 20.546*** (4.991)

-8.791 (8.079) 45.130*** (4.333)

-30.177*** (4.042) 27.239*** (2.441)

337 0.376

454 0.180

337 0.015

454 0.295

Panel B. Desarrollados, en Desarrollo y LAC Gini Desarrollados (1) Peso del Factor Trabajo en el PIB Constante

Observaciones R-cuadrado

Proporción del Ingreso del 1%

Gini

Proporción del Ingreso del 1%

Desarrollados En Desarrollo En Desarrollo (2) (3) (4)

LAC (5)

LAC (6)

Gini

-19.391*** (5.640) 41.315*** (3.475)

-30.194*** (4.635) 27.004*** (2.866)

-1.150 (13.507) 47.740*** (6.584)

-30.059*** (4.877) 28.440*** (2.586)

4.530 (19.696) 50.382*** (9.596)

-25.741 (11.617) 29.942 (5.406)

128 0.142

380 0.300

209 0.000

74 0.265

137 0.003

26 0.202

Notas: Las tablas en los Paneles A y B muestran regresiones del Coeficiente de Gini o la proporción del ingreso del 1% más rico contra el peso del factor trabajo en el ingreso. Los países incluidos en las regresiones del Coeficiente de Gini son Alemania, Argentina, Australia, Austria, Bélgica, Bolivia, Brasil, Canadá, Chile, China, Colombia, Corea del Sur, Costa Rica, Croacia, Dinamarca, Eslovaquia, Eslovenia, España, Estados Unidos, Estonia, Filipinas, Finlandia, Francia, Grecia, Guatemala, Holanda, Honduras, Hungría, Indonesia, Irlanda, Islandia, Israel, Italia, Lituania, Luxemburgo, México, Noruega, Nueva Zelandia, Panamá, Paraguay, Perú, Polonia, Portugal, Reino Unido, República Checa, República Dominicana, Rumania, Sudáfrica, Suecia, Suiza, Tailandia, Turquía y Uruguay. Los países incluidos en las regresiones del peso del ingreso del 1% más rico son Alemania, Argentina, Australia, Canadá, China, Colombia, Dinamarca, España, Estados Unidos, Finlandia, Francia, Holanda, Indonesia, India, Irlanda, Italia, Japón, Malasia, Noruega, Nueva Zelandia, Portugal, Reino Unido, Sudáfrica, Suecia y Suiza.* denota significación estadística al 10%; ** al 5%; *** al 1%. Los errores estándares se muestran entre paréntesis. Fuentes: LIS, OECD Stats, Povcal, SEDLAC, ECAPOV, Top World Income Database y Penn World Table.

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un panorama incompleto, la evidencia empírica y las implicaciones que se desprendan de ella dependerán de qué base de datos seleccionemos. Y esta selección, a su vez, dependerá de la pregunta considerada y, principalmente, de la disponibilidad de los datos. Aunque el uno por ciento más rico puede servir para medir la concentración de los ingresos desde un punto de vista político (por su relación con el crecimiento de la capacidad de los ricos para controlar los procesos políticos y económicos), no nos dice mucho acerca de la distribución del otro 99 por ciento. Y, a pesar de que el extremo superior de la distribución puede ser útil para hacer comparaciones entre países, la escasez de datos hace imposible cualquier análisis dinámico (de cambios a lo largo del tiempo en un país concreto) del tipo que este apartado plantea. Sin embargo, hay que tener en cuenta que los datos de las encuestas, debido a que se centran en los ingresos laborales y de transferencias y subestiman los ingresos del capital, sobrevaloran la influencia de algunos de los motores de la redistribución favorable a los pobres, como los cambios en el empleo y los salarios (tanto en niveles como en términos de composición), los aumentos en la cobertura de las pensiones o las transferencias condicionadas de efectivo. Afortunadamente, tal vez la diversidad de las bases de datos no sea tan crucial para nuestros propósitos en la medida en que el sesgo sea sistemático. En un trabajo reciente sobre la distribución de los ingresos en Colombia se analiza este sesgo y se muestra que, si los datos de las encuestas se complementan con datos tributarios de los hogares con mayores ingresos, los coeficientes de Gini aumentan significativamente (Díaz Bazán 2014). Esto, por otro lado, deja abierta la pregunta de mayor interés para este informe: ¿se sostiene la historia de un descenso más o menos generalizado de la desigualdad en los ingresos en LAC a lo largo de la última década cuando se complementan los datos de las encuestas con datos tributarios para mejorar la medida de las rentas del capital y de los ingresos de los muy ricos? Los datos de las encuestas sobre ingresos de América Latina han dado habitualmente un mensaje claro: la desigualdad de los ingresos de los hogares de LAC ha ido disminuyendo a causa de la caída en la desigualdad de los ingresos laborales que, a su vez, se debe a la compresión de los rendimientos de la educación (Lustig, 2013; Banco Mundial, 2013). Pero, ¿se debe esta tendencia favorable a los pobres observada en las encuestas a la subestimación de las rentas del capital y a la mayor tasa de no respuesta entre los hogares más ricos, lo que, a su vez, exageraría la importancia de la caída de los rendimientos de las habilidades en la desigualdad medida?

Y si añadimos a los ricos, ¿se sostiene la historia favorable a los pobres de LAC? Como hemos apuntado, el coeficiente de Gini solo cuenta una parte (de hecho, una cola de la distribución) de la historia: las medidas basadas en datos tributarios muestra que al uno por ciento le fue relativamente bien durante los años del crecimiento favorable a los pobres. ¿Significa esto que, por utilizar datos de encuestas, hemos estado contando una historia que no es cierta o que, más concretamente, refleja únicamente una parte de la verdad? Dicho de otra manera, ¿se sostiene la historia favorable a los pobres cuando incorporamos a los ausentes, es decir, a los más ricos, a la distribución? A pesar de que hay pocos datos (solamente hay datos de registros tributarios de los hogares con mayores ingresos disponibles públicamente para tres países de LAC y únicamente para unos pocos años), la respuesta preliminar parece ser que sí, si bien con limitaciones: aunque el valor del coeficiente de Gini ciertamente aumenta cuando se incorpora a los ricos al análisis, su evolución

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a lo largo del tiempo es sorprendentemente similar a la que muestran las investigaciones basadas en encuestas. ¿Cómo podemos conciliar los datos de las encuestas a los hogares y los registros tributarios para llegar a un diagnóstico único del camino seguido por la desigualdad en LAC? Ya que los registros tributarios miden con más precisión los ingresos de los percentiles más altos y las encuestas son mejores para los demás, una metodología bastante usada para crear una distribución completa consiste en usar los primeros para el percentil superior y las segundas para el resto (Alvaredo, 2011). Díaz Bazán (2014) propone una estrategia similar que recurre a un umbral endógeno para cambiar de base de datos: el nivel de ingresos al que las personas no están obligadas a hacer la declaración de impuestos y para el cual, por lo tanto, no hay datos tributarios disponibles. Como alternativa, para tener una visión preliminar de la evolución de la distribución de los ingresos “completa” a lo largo del tiempo, podemos imitar esta aproximación construyendo distribuciones “sintéticas” en las que se solapan la distribución basada en los datos tributarios de la WTID (es decir, los ingresos medios del 0,01, del 0,1, del 0,5 y del 1 por ciento más ricos) y la distribución basada en las encuestas de ingresos a los hogares. 11 Además, podemos utilizar el cambio en los ingresos medios de los ricos para construir curvas de incidencia del crecimiento (GIC, por sus siglas en inglés, Growth Incidence Curves), que muestran el crecimiento de los ingresos por percentil corrigiendo el extremo superior de la distribución (previamente representado de modo inadecuado), y compararlas con GIC basadas únicamente en datos de encuestas. El Recuadro 4 describe resumidamente estos ejercicios. Se puede concluir lo mismo del coeficiente de Gini sintético de Uruguay con dos salvedades: la distancia entre la medida basada en las encuestas a los hogares y el coeficiente de Gini revisado es más amplia y solo contamos con datos para tres años, lo que nos impide identificar si esta mayor distancia refleja una reversión del impacto de la crisis global sobre los rendimientos de los activos o un sesgo de índole más permanente. Con la precaución que requiere cualquier aproximación, podemos afirmar que los resultados para Colombia son previsibles y a la vez tranquilizadores. Por una parte, al complementar los datos de las encuestas con registros tributarios para hacer la aproximación sintética, el aumento de los ingresos de los más ricos eleva el coeficiente de Gini en 5 puntos para Colombia (Figura 2.4). La diferencia es aún mayor cuando complementamos los datos de las encuestas colombianas utilizando directamente datos microeconómicos, pues en tal caso el coeficiente de Gini aumenta entre 2 y 3 puntos más. Por otra parte, esta corrección no modifica la evolución temporal del coeficiente de Gini: los coeficientes de Gini corregidos se mantienen en gran medida paralelos a los coeficientes de Gini calculados usando solo datos de encuestas a los hogares. Además, se puede decir lo mismo de las GIC corregidas: los más ricos tuvieron ingresos mucho mayores de lo que indican las encuestas, pero sus ingresos no divergen de los ingresos de los percentiles más bajos según pasa el tiempo. Estos resultados contrastan con los obtenidos para Argentina durante un periodo que incluye los años de la crisis 2001 y 2002. Aunque los coeficientes de Gini con y sin datos fiscales evolucionan en paralelo en los momentos de calma, hay una divergencia visible durante los tiempos de crisis (el periodo que va de 2001 a 2003), cuando los ingresos de los más ricos aumentaron significativamente más que los del resto. El caso de la crisis argentina es interesante por ser atípico (o, mejor dicho, típico de unas condiciones muy específicas). En 2001, Argentina llevaba diez años con una relación Debido a que solo una pequeña minoría de la población presenta la declaración de impuestos en LAC (por ejemplo, en Colombia los registros tributarios abarcan aproximadamente al 1,5%), los datos relativos al porcentaje de los ingresos en manos de los más ricos solo están disponible para el uno por ciento superior.

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Figura 2.4. Incluyendo a los Ricos: Cambios en el Índice de Gini para Colombia y Argentina Panel A. Coeficientes de Gini Panel B. Cambio en el Coeficiente de Gini

Colombia 2002-2010

0.66

0.8 0.6

0.64

0.4

Cambio del Índice de Gini

Índice de Gini

0.62

0.60

0.58

0.56

0.2 0 -0.2 -0.4 -0.6

0.54

0.52

-0.8

2002 2005 Encuestas de Hogares EdH + Registros Impositivos Micro

-1

2008 2010 EdH + Registros Impositivos Macro

Panel C. Coeficientes de Gini

2008-2010 2002-2005 2005-2008 Encuestas de hogares EdH + Registros Impositivos Macro EdH + Registros Impositivos Micro

Panel D. Cambio en el Coeficiente de Gini

Argentina 1998-2003

3.5

0.77

3.0

Cambio del Índice de Gini

Índice de Gini

0.72

0.67

0.62

2.5

2.0

1.5

1.0

0.57 0.5

0.52

1998 Encuestas de Hogares

1999

2001 EdH + Registros Impositivos Macro

2003

0.0

1999-2001 Encuestas de Hogares

2001-2003 EdH + Registros Impositivos Macro

Nota: Las líneas de color más claro corresponden al Índice de Gini calculado a partir de la distribución del ingreso “sintética”, mientras que las de color oscuro corresponden al Índice de Gini calculado a partir de las encuestas de hogares. Fuentes: Para Colombia, LCRCE usando datos de SEDLAC para los ingresos per cápita de los hogares hasta el percentil 99, datos de The World Top Incomes Database (2014) para el 1% más rico, datos de Alvaredo y Londoño (2013) para las encuestas de ingreso de hogares ajustadas según los registros impositivos y de datos de registros impositivos micro de DIAN. Para Argentina, LCRCE usando datos de SEDLAC para los ingresos per cápita de los hogares hasta el percentil 99 y datos de The World Top Incomes Database (2014) para el 1% más rico.

cambiaria fija con el dólar estadounidense y, en parte debido a ello, se encontraba financieramente dolarizada, de manera que los hogares de altos ingresos con capacidad para ahorrar tenían una posición larga en dólares (a diferencia del gobierno y las empresas, que tenían una posición corta en dólares). Entonces, la devaluación real del 200 por ciento del año 2002 que siguió al colapso de la relación cambiaria fija generó una ganancia de valoración en pesos para estos hogares que compensó con creces el efecto negativo de la crisis sobre los ingresos laborales y sobre el peso relativo de los ingresos laborales en el ingreso nacional. Desafortunadamente, no hay datos tributarios para años más recientes, así que lo único que podemos hacer es suponer que, al remontar los salarios reales y el 38 | Desigualdad en una América Latina con menor crecimiento

peso del factor trabajo con la recuperaciĂłn tras el aĂąo 2002, parte del aumento en el coeficiente de Gini corregido se invirtiĂł. Sin embargo, la persistencia de la devaluaciĂłn real (y, como consecuencia, de la revalorizaciĂłn de los ahorros dolarizados de los ricos) probablemente significa que el coeficiente de Gini descendiĂł hasta un nivel superior al valor promedio alcanzado durante los aĂąos noventa.

Recuadro 4: La desigualdad del ingreso y los mĂĄs ricos: el caso colombiano Algunos estudios recientes han investigado la desigualdad de los ingresos usando registros tributarios administrativos para abordar la representaciĂłn inadecuada de los mĂĄs ricos en los datos de las encuestas (Atkinson y Piketty, 2007). 12 Los registros tributarios contienen mucha informaciĂłn sobre los individuos y las empresas, lo que supone un insumo valioso para la mediciĂłn de la desigualdad, pero al mismo tiempo plantea otra fuerte limitaciĂłn, ya que estos datos no representan adecuadamente al extremo inferior de la distribuciĂłn. No obstante, los datos tributarios incluyen solo a un porcentaje de la poblaciĂłn (bastante pequeĂąo en muchos paĂses en desarrollo) y hay que extrapolar o complementar el resto de la distribuciĂłn usando datos de otras fuentes. Debido a que los cambios en la proporciĂłn del ingreso total que se llevan los ricos pueden tener efectos significativos en la mediciĂłn global de la desigualdad, Atkinson (2007) propuso una metodologĂa para estimar el coeficiente de Gini con mayor exactitud. En concreto, en su artĂculo se muestra que, asumiendo que los mĂĄs ricos son un grupo muy pequeĂąo (infinitesimal, en el lĂmite) que recibe una porciĂłn finita S de los ingresos totales, el coeficiente de Gini đ??şđ??ş se puede aproximar por đ??şđ??ş â&#x2C6;&#x2014; (1 â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;) + đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;, donde đ??şđ??ş â&#x2C6;&#x2014; es el coeficiente de Gini de la poblaciĂłn sin tener en cuenta a los mĂĄs ricos. Alvaredo (2011) ampliĂł esta metodologĂa para considerar un grupo pequeĂąo, pero ya no infinitesimal, de los hogares con mayores ingresos. MĂĄs recientemente, DĂaz-BazĂĄn (2014) ha propuesto una nueva metodologĂa que combina datos tanto de las encuestas a los hogares como de los registros tributarios. La innovaciĂłn clave de esta nueva metodologĂa consiste en elegir un umbral de ingresos tal que la fracciĂłn de la poblaciĂłn por encima (por debajo) del mismo estĂŠ bien representada por los datos tributarios. Partiendo de estas propuestas, podemos utilizar datos tributarios y de las encuestas para aproximar curvas de distribuciĂłn de los ingresos incluso en aquellos casos en los que no contamos con registros tributarios detallados. En primer lugar, usamos como caso base los datos de las encuestas a los hogares e imputamos al uno por ciento mĂĄs rico de dichas encuestas el valor medio del â&#x20AC;&#x153;promedio de ingresos del uno por ciento mĂĄs ricoâ&#x20AC;? segĂşn los datos tributarios de The World Top Incomes Database. A continuaciĂłn, asumiendo que los hogares de estos nuevos â&#x20AC;&#x153;mĂĄs ricosâ&#x20AC;? tienen una composiciĂłn similar a la declarada por el uno por ciento mĂĄs rico en las encuestas a los hogares, recalculamos el ingreso per cĂĄpita de cada hogar. Para terminar, recalculamos el coeficiente de Gini de esta distribuciĂłn de ingresos sintĂŠtica. Se extraen dos resultados principales de este ejercicio. El primero, tal vez predecible, es que al incluir informaciĂłn de los mĂĄs ricos el coeficiente de Gini se incrementa. Por ejemplo, el coeficiente de Gini colombiano en 2010 aumenta de 0,56 (el valor de referencia oficial) a 0,61 Para entender los cambios en los ingresos laborales y del capital hace falta ponerlos en perspectiva histĂłrica utilizando datos de buena calidad. Desafortunadamente, las encuestas a los hogares ya no bastan (incluyen algunos paĂses solo a partir de 1970 o de 1980) para medir estos cambios. 12

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(Figura 2.4, Paneles A y B), un valor aún mayor que el 0,59 calculado por Alvaredo y Londoño (2013), probablemente porque ellos estiman la desigualdad de los ingresos usando los ingresos de los individuos en lugar de los ingresos per cápita de los hogares. En segundo lugar, tener en cuenta a los más ricos no modifica las tendencias a corto plazo de la desigualdad medidas mediante el coeficiente de Gini. Contrariamente a nuestras dudas iniciales (esto es, que el descenso de los coeficientes de Gini de LAC pudiera revertir una vez complementáramos la distribución con los más ricos que nos faltaban), la tendencia sigue siendo buena, aunque tal vez un poco más débil. Por ejemplo, la caída del coeficiente de Gini para la distribución de ingresos sintética fue menor que la del coeficiente de Gini oficial entre 2002 y 2008 (en consonancia con Alvaredo y Londoño, 2013) pero fue mayor entre 2008 y 2010. Debemos tener en cuenta que este ejercicio distribuye los ingresos del uno por ciento más rico que aparecen en los registros administrativos tributarios entre sus familias “sintéticas” para generar una nueva distribución de los ingresos per cápita de los hogares. Esto significa que el comportamiento de la parte alta de la curva de incidencia del crecimiento puede modificarse a partir del percentil 95 de los ingresos, al distribuirse los ingresos de los más ricos entre miembros de su familia que tal vez carecían de ingresos (Figura B4.1, Panel A). Por eso, cuando analizamos las tasas de crecimiento para diferentes percentiles de la distribución de los ingresos, el comportamiento en la parte alta de las curvas de incidencia del crecimiento difiere de las cifras oficiales basadas en datos de registros tributarios. Por ejemplo, entre 2008 y 2010 las tasas de crecimiento para los más ricos de la distribución de ingresos “sintética” que incluye información de los registros tributarios fueron menores que las que se obtienen usando únicamente las encuestas a los hogares. En el periodo anterior, de 2005 a 2008, ocurrió lo contrario. En cualquier caso, los niveles de ingresos de los que están en el extremo superior de la distribución cambian de manera significativa cuando se incluye información de los registros tributarios (Figura B4.1, Panel B). Figura B4.1. Curva de Incidencia del Crecimiento y Desfile de Pen Incluyendo los más Ricos en Colombia Panel A. Curva de Incidencia del Panel B. Curvas de Desfile de Pen

Crecimiento: Percentiles 80-100, 2005-2010

Percentiles 80-100, 2005-2010

Millones de Pesos por Mes (en Precios Constantes de 2002)

Tasa de Crecimiento Anualizada

80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 Percentil del Ingreso per cápita del Hogar EdH + Registros Impositivos Macro 2005-2008 EdH + Registros Impositivos Macro 2008-2010 Encuestas de Hogares 2005-2008

Encuestas de Hogares 2008-2010

7 6 5 4 3 2 1 0

80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 Percentil del Ingreso per cápita del Hogar

EdH + Registros Impositivos Macro 2005-2008

EdH + Registros Impositivos Macro 2008-2010

Encuestas de Hogares 2005-2008

Encuestas de Hogares 2008-2010

Nota: Las líneas de color más oscuro corresponden a la distribución del ingreso “sintética”, mientras que las de color claro corresponden a la distribución del ingreso proveniente de las encuestas de hogares. Fuentes: LCRCE usando SEDLAC para los ingresos per cápita de los hogares hasta el percentil 99 y datos de The World Top Incomes Database (2014) para el 1% más rico.

40 | Desigualdad en una América Latina con menor crecimiento

¿Cuál de estos casos se acerca más a un patrón? ¿Colombia, donde se altera relativamente poco la evolución del coeficiente de Gini al incluir datos tributarios, o Argentina, donde la combinación de la dolarización financiera con una enorme devaluación en términos reales causó un incremento de la distancia entre las dos medidas del coeficiente de Gini? La verdad se encuentra probablemente a medio camino, dependiendo del esquema de ahorro del país y de la volatilidad de las variables en términos nominales. Las economías financieramente dolarizadas que se enfrentan a depreciaciones en términos reales del tipo de cambio experimentan, probablemente, redistribuciones en forma de ganancias de valor para los ahorradores de altos ingresos que suelen tener posiciones largas en dólares. Sin embargo, en un país que no esté financieramente dolarizado y que tenga un régimen de tipo de cambio flexible que le permita afrontar los ciclos económicos con correcciones relativamente suaves del tipo de cambio, el peso relativo de los ingresos de los ricos respecto al resto puede cambiar en cualquier dirección, como en Colombia. Según este razonamiento, aunque pensamos que ampliar este ejercicio al resto de la región podría incrementar nuestros conocimientos sobre los determinantes de la distribución de los ingresos a lo largo del tiempo, estamos convencidos de que las tendencias en la desigualdad de los ingresos que muestran los datos de las encuestas son una buena aproximación a los verdaderos valores de los coeficientes de Gini para la mayor parte de LAC. Dado que la cobertura de los datos de la región es mucho más amplia para las encuestas a los hogares que para los datos tributarios y dado que la variación en los coeficientes de Gini no cambia mucho cuando se implementa la corrección de los ingresos más altos, en lo sucesivo centramos nuestro análisis en medidas de la desigualdad basadas en datos de encuestas.

¿Qué explica la caída de la desigualdad de los años 2000? Ciclos, fenómenos únicos y enigmas Hay una serie de preocupaciones asociadas a la interrelación de los ciclos y las tendencias macroeconómicas que todavía no han sido abordadas en la literatura. ¿Cómo afectan los ciclos macroeconómicos a la distribución de los ingresos? Más específicamente, ¿qué papel jugaron el crecimiento y el tipo de cambio real en la evolución positiva de la distribución salarial durante los años 2000? Y, a la vista de esto y dado que actualmente el crecimiento se ha ralentizado y las divisas se han depreciado, ¿estamos ante una reversión de la tendencia de la desigualdad en la región? Aunque en general se reconoce que la combinación de políticas sociales y crecimiento de los años 2000 en la mayoría de los países latinoamericanos fue de índole favorable a los pobres (como está documentado, por ejemplo, en The World Bank, 2014, y Lustig et al., 2013, además de en anteriores informes semestrales de esta misma serie), todavía se debate cuáles han sido los beneficios a largo plazo de dichas políticas en términos de igualdad de oportunidades. Ahora que el crecimiento (y, por tanto, la capacidad fiscal de los gobiernos) se está ralentizando en la región y que las economías se encuentran en o cerca del pleno empleo, es probable que se debiliten los dos pilares básicos en los que se apoya la redistribución progresiva (las transferencias fiscales y los trabajadores con nivel educativo más alto y con empleos mejor remunerados). Así, algunos estudios recientes muestran que la desigualdad dejó de disminuir en muchos países en los años posteriores a la crisis global (Cord et al., 2013) e incluso empezó a revertir (Burdin 2014). Cabe realizar una advertencia importante cuando analizamos la naturaleza cíclica de la desigualdad en la región: en el pasado reciente no se ha dado una situación como esta. Más concretamente, las | 41

dinĂĄmicas del crecimiento de LAC se han caracterizado por profundas crisis financieras y recuperaciones aceleradas en lugar de ciclos econĂłmicos tradicionales. Y, aunque macroeconĂłmicamente la regiĂłn se estĂŠ moviendo hacia lo segundo, es posible que todavĂa no hayamos visto un ciclo completo. Ciertamente, bien entrados los aĂąos 2000, la mayor parte de paĂses de LAC han vivido largos ciclos alcistas interrumpidos por unas enormes caĂdas de la producciĂłn a causa de la crisis global y unas recuperaciones igualmente muy rĂĄpidas, seguidas de las primeras fases de lo que parecen ser ciclos bajistas mĂĄs convencionales. En otras palabras, todavĂa estamos a mitad de ciclo y puede que no tengamos una visiĂłn global. Partiendo de esa base, cualquier intento de relacionar variables micro y macroeconĂłmicas actuales de la regiĂłn serĂĄ inevitablemente de carĂĄcter especulativo. Para deducir la magnitud de la desaceleraciĂłn del crecimiento solo contamos con nuestra experiencia de los aĂąos noventa (que no es estrictamente comparable) y la informaciĂłn parcial que tenemos sobre los determinantes de la distribuciĂłn del ingreso durante la fase expansiva (informaciĂłn que ademĂĄs estĂĄ difuminada por la idiosincrasia del comportamiento de la desigualdad en LAC en los aĂąos 2000, es decir, el hecho de que en general esta se redujo mientras que en el resto del mundo aumentĂł, podrĂa deberse en gran parte a fenĂłmenos Ăşnicos no relacionados con el ciclo). Teniendo en cuenta esta advertencia, para explorar la naturaleza cĂclica de la desigualdad necesitamos dos ingredientes esenciales: una buena descripciĂłn de la evoluciĂłn de la desigualdad y un conocimiento profundo de los determinantes principales de dicha evoluciĂłn. 13

La compresiĂłn de los ingresos laborales: hipĂłtesis Los estudios recientes sobre la desigualdad en LAC seĂąalan que detrĂĄs de los Ăşltimos avances hay dos factores principales: en orden de importancia, el cambio en la distribuciĂłn de los ingresos laborales y la expansiĂłn de las transferencias gubernamentales y, para los paĂses del Cono Sur que cuentan cada vez mĂĄs a menudo con sistemas de reparto inclusivos, la expansiĂłn de la cobertura de las pensiones (Cord et al., 2014). Por lo tanto, no es una sorpresa que la literatura se haya concentrado en la evoluciĂłn reciente de los ingresos laborales en la regiĂłn, un determinante bĂĄsico del aumento en la igualdad de los ingresos de gran parte de LAC. AsĂ, hoy en dĂa estĂĄ ampliamente aceptado que la reducciĂłn de la desigualdad de los ingresos de los hogares es bĂĄsicamente un reflejo de la reducciĂłn de la desigualdad de los ingresos laborales. Si nos preguntamos quĂŠ ha impulsado la reducciĂłn de la desigualdad de los ingresos laborales, los datos disponibles apuntan a un factor claro: la reducciĂłn de los rendimientos de la educaciĂłn. Al contrario de lo que observamos en Estados Unidos y otros paĂses de ingreso alto, en AmĂŠrica Latina se han reducido las diferencias salariales entre los trabajadores con niveles educativos altos y bajos. ÂżQuĂŠ hay realmente detrĂĄs de esta reducciĂłn en los rendimientos de la educaciĂłn y, por tanto, de las diferencias salariales? ÂżCĂłmo se relaciona esta reducciĂłn con factores macroeconĂłmicos y cĂclicos? Lerman y Yitzhaki (1985) muestran que el coeficiente de Gini puede expresarse como el sumatorio del producto de tres escalares: đ??şđ??ş = â&#x2C6;&#x2018;đ??žđ??ž đ?&#x2018;&#x2DC;đ?&#x2018;&#x2DC;=1 đ?&#x2018;&#x2026;đ?&#x2018;&#x2026;đ?&#x2018;&#x2DC;đ?&#x2018;&#x2DC; đ??şđ??şđ?&#x2018;&#x2DC;đ?&#x2018;&#x2DC; đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2DC;đ?&#x2018;&#x2DC; , donde K son las diferentes fuentes de ingresos (trabajo, transferencias, pensiones, etc.), đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2DC;đ?&#x2018;&#x2DC; es el peso de la fuente k en los ingresos totales, đ??şđ??şđ?&#x2018;&#x2DC;đ?&#x2018;&#x2DC; es el coeficiente de Gini correspondiente a la fuente de ingresos k y đ?&#x2018;&#x2026;đ?&#x2018;&#x2026;đ?&#x2018;&#x2DC;đ?&#x2018;&#x2DC; es el cociente de dos covarianzas que da cuenta de la relaciĂłn entre la concentraciĂłn de la fuente de ingresos k y los ingresos totales. A su vez, si definimos los pseudo-coeficientes de Gini đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x2DC;đ?&#x2018;&#x2DC; = đ?&#x2018;&#x2026;đ?&#x2018;&#x2026;đ?&#x2018;&#x2DC;đ?&#x2018;&#x2DC; đ??şđ??şđ?&#x2018;&#x2DC;đ?&#x2018;&#x2DC; , podemos expresar el cambio absoluto del coeficiente de Gini como una suma ponderada de pseudo-coeficientes de Gini: â&#x2C6;&#x2020;đ??şđ??ş = â&#x2C6;&#x2018;đ??žđ??ž đ?&#x2018;&#x2DC;đ?&#x2018;&#x2DC;=1 đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2DC;đ?&#x2018;&#x2DC;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ą (đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x2DC;đ?&#x2018;&#x2DC;,đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ą â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x2DC;đ?&#x2018;&#x2DC;,đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąâ&#x2C6;&#x2019;1 ) + â&#x201E;&#x17D;, donde h es un residuo que se puede ignorar siempre que đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2DC;đ?&#x2018;&#x2DC;,đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ą no sea muy diferente de đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2DC;đ?&#x2018;&#x2DC;,đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąâ&#x2C6;&#x2019;1 , lo que suele ser cierto para intervalos cortos. 13

42 | Desigualdad en una AmĂŠrica Latina con menor crecimiento

Como mencionan Lustig y Higgins (2013), se ha responsabilizado de este fenómeno a los cambios en la oferta y la demanda relativas de educación (y, por tanto, de habilidades) y a factores relacionados con las políticas, como el aumento del salario mínimo y la reducción de la informalidad (o, alternativamente, el aumento de la sindicalización). Más concretamente, la prima educativa puede explicarse a partir de factores (microeconómicos) de oferta (como la expansión de la cobertura educativa y el aumento de la oferta relativa de trabajadores cualificados, la inclusión de estudiantes procedentes de hogares con menores ingresos, la incorporación de la mujer al mercado de trabajo o un deterioro de la calidad educativa) y de aspectos (macroeconómicos) de demanda, como una devaluación real o un cambio de los precios relativos que puede afectar a sectores con diferentes necesidades de trabajadores cualificados de manera distinta. En principio, las primas educativas no parecen estar sistemáticamente correlacionadas con variables macroeconómicas. En cualquier caso, los datos tienden a favorecer la hipótesis de la oferta (véase el Recuadro 5). Si acaso, la hipótesis de la oferta apunta a un factor estructural y no recurrente (más que cíclico): la expansión de la educación a los sectores más pobres de la población. Con esta explicación, una reversión de la tendencia a la reducción de los rendimientos educativos (y, por ello, de la desigualdad) podría deberse no al menor crecimiento, sino a la disminución de las mejoras marginales en la expansión de la cobertura educativa, particularmente de la educación terciaria (Figura 2.6, Paneles A y B). 14 Figura 2.6. Educación en América Latina Panel A. Cobertura Educativa

Panel B. Años de Educación por Decil 14

50% 45%

40%

Años de Educación

porcentaje de la Poblacióon

35% 30% 25% 20%

15% 6

10% 5%

1995

2000

2005

Decil 10

Decil 9

Decil 8

Decil 7

Decil 6

Decil 5

Decil 4

Decil 3

Terciario Total

Decil 2

Terciario Completo

Secundario Total

Decil 1

Secundario Completo

2010

2005

2000

1995

1990

1985

1980

2010

Notas: Las series en los gráficos se construyeron promediando los datos de para los distintos países de América Latina. El gráfico del Panel A incluye datos de Argentina, Bolivia, Belice, Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, Ecuador, El Salvador, Guatemala, Guyana, Haití, Honduras, Jamaica, México, Nicaragua, Paraguay, Perú, República Dominicana, Trinidad y Tobago, Uruguay y Venezuela. El gráfico del Panel B incluye datos de Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, Ecuador, El Salvador, Guatemala, Honduras, México, Nicaragua, Panamá, Paraguay, Perú, República Dominicana y Uruguay. Fuentes: Barro-Lee (2010) y LCRCE a partir de datos de I2D2.

Como apuntan Lustig y Lopez Calva (2010), “la mejora de las habilidades de los pobres… se enfrentará en breve a la barrera del acceso a la educación terciaria (principalmente por la baja calidad de la educación que reciben los pobres en los niveles básicos y secundarios) y, por lo tanto, es poco probable que la reducción en la desigualdad continúe cuando esta barrera aparezca.” 14

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Recuadro 5: ¿Qué hay detrás de la reducción de la prima educativa? La literatura científica ha señalado una serie de motivos de este complicado fenómeno. A grandes rasgos, los podríamos dividir en: 1) factores de demanda (por ejemplo, un descenso de la demanda de mano de obra cualificada); 2) factores de oferta (por ejemplo, un cambio en la oferta relativa y la composición de la fuerza laboral por nivel educativo); y 3) cambios en la calidad de la educación (incluido un posible desajuste entre las cualificaciones ofertadas por la fuerza laboral y las demandadas por el mercado). La hipótesis de la demanda está relacionada con los cambios en la demanda de trabajadores con un nivel educativo mayor dado un nivel concreto de la oferta de mano de obra cualificada. Por ejemplo, en los países que pasan a producir bienes poco cualificados o intensivos en el uso de mano de obra poco cualificada (como los países que exportan materias primas sin procesar), la demanda de trabajadores altamente cualificados se reduce, lo que a la larga causará una caída de los rendimientos de la educación (así como de los salarios observados y, a su vez, de la desigualdad absoluta de los ingresos). Esta historia de la demanda ha sido atribuida, en el contexto de la compresión salarial de LAC, al fenómeno del mal holandés, en el que la apreciación de la divisa asociada a la mejora de los términos de intercambio (a su vez, provocada por el auge de las materias primas) causó un proceso de desindustrialización que hizo desaparecer los trabajos altamente cualificados del sector manufacturero al favorecer los puestos de trabajo poco cualificados en el sector primario, en la construcción y en el sector servicios (Gasparini et al., 2011). 15 Bajo esta hipótesis, deberíamos observar un descenso relativo del peso de la fuerza laboral (y una compresión salarial más profunda) en sectores intensivos en mano de obra cualificada con respecto al resto. Y viceversa: ahora que el ciclo de las materias primas parece haber vuelto a su tendencia de reducción secular, esperaríamos el efecto contrario en la medida en que la producción industrial recupere su competitividad y aumente la demanda de mano de obra cualificada (De la Torre, Messina, Pienknagura, 2012). Hasta ahora, la evidencia no confirma esta historia. Tal y como puede verse en nuestro informe de la primavera de 2013, mientras la correlación entre habilidades (años de escolarización) y salario se mantuvo estable (Figura B5.1), los sectores que requieren habitualmente un nivel educativo mayor crecieron comparativamente más durante el periodo de interés, lo cual contradice la premisa de un desplazamiento hacia sectores de mano de obra poco cualificada (Figura B5.2, Paneles A y B). Así, los datos no validan la suposición implícita de que los servicios (el sector ganador en términos de creación de empleo) se caracterizan por trabajos menos cualificados: en contra de la creencia popular, la terciarización (que es el factor determinante de los cambios en la demanda de empleo) tiende a crear mejores trabajos (De la Torre et al., 2013). Por otro lado, el problema de las explicaciones por el lado de la oferta es que la mayor parte de los factores de oferta muestran un aumento bastante estable (sin grandes tropiezos) durante los años noventa y 2000, al tiempo que los rendimientos de la educación aumentaron durante una parte de

“Esta hipótesis puede expresarse como sigue. El largo auge de los precios de las materias primas generó, a través de la apreciación del tipo de cambio real, una redistribución importante de recursos (incluyendo mano de obra) de sectores transables (sin incluir materias primas) a sectores no transables. Si los segundos son relativamente menos intensivos en mano de obra cualificada, esta redistribución reducirá los rendimientos de las cualificaciones y de la educación, haciendo que la desigualdad salarial descienda.” (de la Torre et al.,2012) 15

44 | Desigualdad en una América Latina con menor crecimiento

Figura B5.1. Salarios Relativos e Intensidad Educativa 3.0

2.5

Salarios Relativos

2.0

1.5

1.0

0.5

0.0

0.2 Primario

0.4 0.6 Intensidad Educativa (Secundario +)

Manufacturas

Construcción

Servicios

0.8

1.0

Valores Estimados

Notas: Los países incluidos son Argentina, Brasil, Chile, Colombia, México, Perú y Uruguay. Los sectores son definidos como en Timmer y de Vries (2007). Los salarios relativos son medidos como el ratio entre el salario promedio en un determinado sector y el salario promedio de la economía en su conjunto. La intensidad educativa es medida como la proporción de los trabajadores en un determinado sector que cuentan con un título secundario o universitario. Fuentes: LCRCE usando datos de SEDLAC.

los años noventa y, en general, cayeron durante los años 2000, siguiendo un patrón de auges y caídas parecido al del coeficiente de Gini. Hay una hipótesis relativa al lado de la oferta que podría resultar válida, la de la compresión de los ingresos laborales, que se centra en los cambios en la composición socioeconómica de las nuevas incorporaciones al sistema educativo. Esta hipótesis está directamente relacionada con el hecho de que la expansión de la cobertura educativa dio acceso a la educación principalmente a aquellos que se encontraban en el extremo inferior de la distribución del ingreso. En la medida en que, para un nivel educativo dado, los hijos de hogares con menos recursos tienen peores resultados educativos o características inobservables que hacen Figura B5.2. Cambio en la Participación Laboral y la Educación: Niveles y Cambios por Sector Panel A. Cambio en la Participación Panel B. Cambios en la Participación

Laboral e Intensidad Educativa Inicial

Laboral y la Intensidad Educativa

-1

-2

-3

-4

-5

-6

-7

0.1 Primario

0.2

0.3 Manufacturas

0.4

0.5

Construcción

0.6 Servicios

0.7

0.8

0.9

Valores Estimados

-7

-0.1

-0.05 Primario

0 Manufacturas

0.05 Construcción

0.1 Servicios

0.15

0.2

Valores Estimados

Notas: Los países incluidos son Argentina, Brasil, Chile, Colombia, México, Perú y Uruguay. Los sectores son definidos como en Timmer y de Vries (2007). Los salarios relativos son medidos como el ratio entre el salario promedio en un determinado sector y el salario promedio de la economía en su conjunto. La intensidad educativa es medida como la proporción de los trabajadores de un determinado sector que cuentan con un título secundario o universitario. Los cambios son medidos para el periodo que va de 2002 hasta 2010. Fuentes: LCRCE usando datos de SEDLAC.

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que perciban menos ingresos que sus pares de hogares con mĂĄs recursos, la expansiĂłn del acceso a la educaciĂłn puede tener efectos negativos sobre los rendimientos de la misma. 16 MĂĄs concretamente, si el porcentaje de estudiantes con educaciĂłn media y superior aumentara, alcanzando a una mayor cantidad de estudiantes del extremo inferior de la distribuciĂłn de los ingresos, es de suponer que el salario percibido por el trabajador promedio con educaciĂłn secundaria o terciaria serĂa menor que el percibido en el pasado. Esta hipĂłtesis es coherente con los momentos en los que cayeron los rendimientos salariales de la educaciĂłn terciaria/secundaria y secundaria/primaria: los primeros comenzaron a caer a principios de los aĂąos 2000, mientras que los segundos ya estaban bajando en los aĂąos noventa (GrĂĄfico B5.3). AdemĂĄs, la reducciĂłn parece haberse iniciado en los aĂąos noventa con el grupo mĂĄs joven, alcanzando a grupos de mĂĄs edad a mediados de los aĂąos 2000 (GrĂĄfico B5.4, Paneles A y B). El promedio del nĂşmero de aĂąos de escolarizaciĂłn por decil apunta en la misma direcciĂłn: aumentĂł mĂĄs en los deciles inferiores que en los superiores, ya que la expansiĂłn de la educaciĂłn tuvo un sesgo favorable a los hogares de ingresos bajos. Esta hipĂłtesis se refuerza si tenemos en cuenta que, en el margen, podrĂa haberse producido, ademĂĄs, un deterioro de la calidad de las instituciones educativas. Una hipĂłtesis alternativa y complementaria del lado de la oferta seĂąala que, si en un paĂs aumenta el nĂşmero de trabajadores con educaciĂłn secundaria y terciaria (sin que cambie la calidad de la educaciĂłn), dicho paĂs experimentarĂĄ tambiĂŠn un descenso en el rendimiento de la educaciĂłn si todo lo demĂĄs se mantiene constante (Levy Yeyati y Pienknagura, 2014). La evidencia es favorable a esta hipĂłtesis en los aĂąos 2000: paĂs por paĂs, la correlaciĂłn negativa esperada entre la oferta relativa de habilidades y los rendimientos de estas se verifica en casi todos los casos (GrĂĄfico B5.5). El problema es que este resultado no explica por quĂŠ el aumento en los rendimientos de la educaciĂłn a principios de los aĂąos noventa no perjudicĂł a la distribuciĂłn de los ingresos. En Figura B5.3. Retornos a la EducaciĂłn en LAC-7 2.1

2.0

1.9

1.8

1.7

1.6

Terciario/Secundario

2010

2009

2008

2007

2006

2005

2004

2003

2002

2001

2000

1999

1998

1997

1996

1.4

1995

1.5

Secundario/Primario

Notas: Las lĂneas punteadas representan los intervalos de confianza del 95%. LAC-7 incluye a Argentina, Brasil, Chile, Colombia, MĂŠxico, PerĂş y Uruguay. Los retornos a la educaciĂłn son estimados a partir de la siguiente ecuaciĂłn: đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x2122; đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x203A;(đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013; ) = đ?&#x203A;˝đ?&#x203A;˝0 + đ?&#x203A;˝đ?&#x203A;˝1 (đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;Ăąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x153; đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2018; đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013; ) + đ?&#x203A;žđ?&#x203A;žđ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013; + đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013; , donde đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013; es el salario del individuo i en el momento t, đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;Ăąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x153; đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2018; đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013; son los aĂąos de escolaridad del individuo i en el momento t, đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013; es un vector de caracterĂsticas del individuo que incluyen la edad, la edad al cuadrado, el gĂŠnero, la etnia e interacciones entre estas variables, y đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013; es un shock idiosincrĂĄtico. Fuente: LCRCE usando datos de SEDLAC.

Por ejemplo, muchos estudios muestran que los hogares mĂĄs ricos emplean mĂĄs recursos (tiempo y dinero) en actividades que promueven el desarrollo infantil temprano. Esto puede influir en el desempeĂąo acadĂŠmico de los niĂąos y en la compensaciĂłn recibida en el mercado laboral.

46 | Desigualdad en una AmĂŠrica Latina con menor crecimiento

Figura B5.4. El Retorno a la EducaciĂłn por Grupo Etario en LAC-7 Panel A. Secundaria/Primaria Panel B. Terciaria/Secundaria 15%

2% 1995-2002

2002-2007

1995-2002

2007-2010

2002-2007

2007-2010

10%

-2%

-4% 0% -6% -5%

-8%

-10%

-10% -12%

25-34

35-44

-15%

45+

25-34

35-44

45+

Notas: LAC-7 incluye a Argentina, Brasil, Chile, Colombia, MĂŠxico, PerĂş y Uruguay. Los nĂşmeros mostrados son para trabajadores asalariados. Los retornos a la educaciĂłn son estimados a partir de la siguiente ecuaciĂłn: đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x2122; đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x203A;(đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013; ) = đ?&#x203A;˝đ?&#x203A;˝0 + đ?&#x203A;˝đ?&#x203A;˝1 ďż˝đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;Ăąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x153; đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2018; đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013; ďż˝ + đ?&#x203A;žđ?&#x203A;žđ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013; + đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013; , donde đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013; es el salario del individuo i en el momento t, đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;Ăąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x153; đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2018; đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013; son los aĂąos de escolaridad del individuo i en el momento t, đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013; es un vector de caracterĂsticas del individuo que incluyen la edad, la edad al cuadrado, el gĂŠnero, la etnia e interacciones entre estas variables, y đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013; es un shock idiosincrĂĄtico. Fuente: LCRCE usando datos de SEDLAC.

cualquier caso, la caĂda de la desigualdad de LAC en los aĂąos 2000 y su conexiĂłn con los rendimientos de la educaciĂłn y las habilidades queda como un debate abierto a la espera de mĂĄs investigaciones sistemĂĄticas.

Figura B5.5. Oferta de EducaciĂłn y el Retorno a la EducaciĂłn Panel A. Secundaria/Primaria Panel B. Terciaria/Secundaria 90%

Retornos a la EducaciĂłn - Terciaria/Secundaria

Retornos a la EducaciĂłn - Secundaria/Primaria

60%

55%

50%

45%

40%

35%

30% 20%

30% Argentina

40% 50% 60% 70% 80% Oferta Relativa de EducaciĂłn (Secundaria/Primaria) Brasil

Chile

Colombia

MĂŠxico

PerĂş

90%

Uruguay

100%

85% 80% 75% 70% 65% 60% 55% 50% 45% 40% 20%

30% Argentina

40% 50% 60% 70% 80% Oferta Relativa de EducaciĂłn (Terciaria/Secundaria) Brasil

Chile

Colombia

MĂŠxico

PerĂş

90%

100%

Uruguay

Notas: Los retornos a la educaciĂłn son estimados a partir de la siguiente ecuaciĂłn: đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x2122;(đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013; ) = đ?&#x203A;˝đ?&#x203A;˝0 + đ?&#x203A;˝đ?&#x203A;˝đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x192; (đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020; đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013; ) + đ?&#x203A;˝đ?&#x203A;˝đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2021; (đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013; ) + đ?&#x203A;žđ?&#x203A;žđ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013; + đ?&#x2018;Łđ?&#x2018;Łđ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013; , donde đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013; es el salario del individuo i en el momento t, đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020; đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013; es una variable dicotĂłmica que toma el valor de 1 si el individuo i no cuenta con un tĂtulo secundario en el momento t, đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013; es una variable dicotĂłmica que toma el valor de 1 si el individuo i tiene por lo menos un tĂtulo universitario en el momento t, y đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013; es un vector de caracterĂsticas del individuo que incluyen la edad, la edad al cuadrado, el gĂŠnero, la etnia, interacciones entre estas variables y efectos fijos por sector. Fuentes: LCRCE usando datos de Barro y Lee (2010) y SEDLAC.

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Más allá del coeficiente de Gini: las curvas de incidencia de crecimiento y los ricos escurridizos Aunque el coeficiente de Gini (o cualquier parámetro descriptivo) tiene la ventaja de resumir un concepto complejo en un solo valor, lo cierto es que algunas veces su propia sencillez puede enmascarar sutilezas que son importantes para explicar la naturaleza de su evolución y la relación de esta con otras variables económicas. Concretamente, a la vista de la sensibilidad del coeficiente a lo que ocurre en los extremos de la distribución y del debate que hay sobre la inadecuada representación de los ingresos de los más ricos en las encuestas, es de vital importancia evaluar si los cambios en el coeficiente han sido a causa del crecimiento relativo de los ingresos del extremo inferior o del superior, así como analizar cómo cambia el coeficiente cuando se mitiga la inadecuada representación de los ingresos de los más ricos, algo que enfatizaremos más adelante. Una manera de complementar el análisis basado en los coeficientes de Gini es calcular curvas de incidencia del crecimiento (GIC, por sus siglas en inglés, Growth Incidence Curve), que monitorean los cambios en los ingresos declarados por percentil de ingresos. Así, una GIC con pendiente descendiente indica un crecimiento favorable a los pobres y lo contrario sería cierto para una GIC con pendiente ascendente. Por el contrario, una curva en forma de U significaría una mejora relativa de los extremos ricos y pobres a expensas de los individuos de clase media. ¿Qué forma tenía la GIC en los años 2000? ¿Era muy diferente en los buenos tiempos previos a la crisis global? ¿Ha recuperado en los últimos años la forma que tenía antes de la crisis? Y, en general, ¿existe un patrón discernible que caracterice de manera clara los cambios en todos los niveles de ingresos durante la época alcista, la caída de la crisis y la reciente recuperación hacia un contexto de crecimiento lento? Un primer vistazo a la región en su conjunto (que tiende a reflejar la situación en los países más grandes a expensas de los más pequeños), así como el promedio de las GIC de la región, muestra un patrón que coincide con la evidencia expuesta hasta ahora (Figura 2.7). Como se puede observar en la figura, la pendiente descendiente de la curva aparece tanto antes como después de la crisis (si bien es algo menos inclinada y más baja, como era de esperar, en el segundo periodo). Algo todavía más importante es que, aunque los percentiles más bajos tienen la pendiente contraria (lo que implica un crecimiento relativo de los ingresos menor y algo de destrucción de empleo), en general, la pendiente es la misma e incluso más inclinada durante la crisis, de manera que la caída de la producción de 2009 no produjo una reversión del carácter favorable a los pobres del crecimiento de los ingresos característico de la década pasada. Como ya se ha apuntado, hay que tener en cuenta que la crisis de 2008-2009 probablemente no es un buen ejemplo del actual ciclo bajista: la producción descendió abruptamente durante poco tiempo (sin causar largos periodos de desempleo) y de manera reversible (con una recuperación casi tan rápida como la caída y sin efectos a largo plazo sobre los términos de intercambio o la estructura económica), y la caída se mitigó con políticas de gasto contracíclicas. Por otro lado, es difícil encontrar en el pasado reciente ciclos económicos completos en LAC, dado que la región estuvo asediada por episodios de estrés financiero, de contagio o de crisis estrepitosas unidas a drásticas caídas de la producción. Dicho de otro modo, el comportamiento de los indicadores de la desigualdad en torno a la crisis de 2008-2009 está probablemente más próximo a aquellas crisis de los mercados emergentes que al ciclo bajista convencional al que la región se enfrenta actualmente. 48 | Desigualdad en una América Latina con menor crecimiento

10%

Tasa de Crecimiento Anualizada

Figura 2.7. Curvas de Incidencia del Crecimiento – Tiempos de Bonanza, Crisis y Recuperación en LAC Panel A. Total para LAC Panel B. Promedio para LAC

6% 5% 4% 3%

0% 5

35 40 45 50 55 60 65 70 Percentil del Ingreso per cápita

Bonanza

Crisis

Recuperación

35 40 45 50 55 60 65 Percentil del Ingreso per cápita

Bonanza

Crisis

Recuperación

Notas: Las curvas de incidencia del crecimiento en el Panel A son calculadas directamente de todos los hogares de América Latina. Las del Panel B son el promedio de las curvas de incidencia sobre el ingreso correspondientes a cada país de América Latina. Los países incluidos son: Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, Ecuador, El Salvador, Guatemala, Honduras, México, Panamá, Perú, Paraguay, República Dominicana y Uruguay. Fuente: LCRCE a partir de SEDLAC.

Vale decir que la forma de la GIC ha presentado una variabilidad considerable dentro de la región durante la crisis, como se puede ver en las figuras individuales (Apéndice I), pues hubo GIC con forma de “U invertida” durante 2008-2009 para Argentina, Bolivia, Brasil, Paraguay y Uruguay, lo que en la mayoría de casos indica una reversión parcial de las mejoras relativas de los individuos más pobres, además de un desempeño inferior de aquellos con mayores ingresos. Además, se puede observar más fácilmente el estancamiento de la curva para el reciente periodo de “recuperación”, que en algunos casos (Bolivia, Colombia, Honduras, México, Perú, Uruguay) ya muestra una reversión incipiente. 17 Finalmente, si completamos las GIC con los datos de los registros tributarios el resultado no se altera significativamente: los más ricos ganan más dinero y hacen que el coeficiente de Gini aumente, pero no por ello sus ingresos aumentan más rápidamente que los del resto. Dicho de otra forma, es probable que nuestro uso de datos de encuestas proporcione una visión limitada de las ganancias y las pérdidas en materia de equidad. ¿Que sacamos en claro de esta comparación? En primer lugar, que las mejoras de la equidad no fueron un resultado fortuito de los datos, sino un giro bastante coherente de las GIC, cuyos cambios fueron una función relativamente monotónica del nivel de ingresos. La excepción, ya mencionada, son los más ricos, que tal vez han crecido por encima de la mediana, cambiando la forma de la GIC a la de una U desigual. En segundo lugar, no podemos atribuir a la crisis global el frenazo y la reversión parcial de las ganancias en equidad, ya que más bien han sido algo gradual y han coincidido con la recuperación. El hecho de que el momento de la crisis no coincide con un cambio obvio en la distribución de los cambios de los ingresos para los distintos niveles de ingresos es congruente con la idea de que la caída repentina (y breve) de la producción en 2009 no afectó a los ingresos de la misma manera en que lo hará un ciclo económico convencional. Sin embargo, también es coherente

Sobre esto, véase Cord et al. (2014)

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con la hipótesis de que las mejoras en la desigualdad de los ingresos no están sistemáticamente conectadas con los ciclos macroeconómicos.

¿Qué relación hay entre la desigualdad y el ciclo económico? De la macro a la micro La literatura económica contiene resultados variados sobre cuáles son los factores macroeconómicos que contribuyen a la desigualdad (ver Recuadro 6). La mayor parte de los trabajos sostienen que una mejor infraestructura y una fuerza laboral con un mayor nivel educativo reducen la desigualdad, mientras que una mayor inflación conduce a una mayor desigualdad. Los resultados no son tan claros cuando se habla de desarrollo financiero y apertura comercial. Pero, principalmente, los resultados de que disponemos se basan en estudios comparativos entre países cuyos resultados pueden estar influidos por la consabida heterogeneidad en la forma en que se mide la desigualdad en países distintos. Además, estos trabajos apenas consideran los efectos cíclicos a corto plazo de las variaciones del crecimiento sobre la distribución de los ingresos en los que se centra este informe. De ahí viene lo novedoso de nuestro análisis, además de la necesidad de controlar por características inherentes y difíciles de identificar específicas de cada país recurriendo a un análisis basado en datos de panel que controle por efectos fijos de país. A continuación, nos vamos a centrar en el pasado reciente para investigar los determinantes macroeconómicos de la desigualdad para así valorar cómo podría cambiar la desigualdad en el futuro. En concreto, vamos analizar cómo se correlacionaron los choques macroeconómicos de los años 2000 (el tipo de cambio real, el crecimiento de la productividad, el empleo) con la desigualdad en los salarios, el peso relativo del factor trabajo y la distribución de los ingresos (medida tanto con encuestas a los hogares como con la nueva medida mejorada y corregida que tiene en cuenta las rentas del capital) para tener una idea, basada en nuestro pronóstico del primer capítulo de qué se puede esperar del contexto macroeconómico en lo relativo a la desigualdad en el futuro próximo. Con una mirada rápida y superficial a la relación entre el crecimiento y la desigualdad se obtienen resultados contradictorios. El crecimiento está positivamente correlacionado con la desigualdad en LAC, pero negativamente correlacionado en el resto del mundo (véase la Figura 2.8, Paneles A, B y C). Sin embargo, este resultado preliminar, que concuerda con la idea generalizada de que la desigualdad descendió en LAC y empeoró en el resto del mundo en un contexto de crecimiento global bastante sólido, enmascara los mecanismos a través de los que el contexto macroeconómico influye en la distribución de los ingresos. La búsqueda de una conexión causal entre la equidad y el crecimiento de la literatura macroeconómica ha generado resultados variados (véase el Recuadro 6). La mayoría de los trabajos recurren a contrastes basados en datos de corte transversal que pueden verse afectados por factores específicos de cada país difíciles de controlar o por causalidad inversa (de hecho, la mayor parte de la literatura investiga justo en esa dirección de la causalidad, es decir, si la desigualdad condiciona el crecimiento) en vez de por una causalidad directa del crecimiento (y, más específicamente, de los cambios cíclicos en las tasas de crecimiento) sobre la desigualdad, que es de lo que se ocupa este informe. En efecto, la desigualdad parece estar correlacionada en gran parte con factores que cambian lentamente dentro de los países pero que varían mucho entre países (Li y Zhou 1998). Adicionalmente, las bases de datos que miden la desigualdad son incompletas y no comparables entre sí, y las medidas de la desigualdad suelen tener sesgos específicos de cada fuente de información (y, por lo tanto, de la región y del país). 50 | Desigualdad en una América Latina con menor crecimiento

Figura 2.8. CorrelaciĂłn entre Crecimiento y Desigualdad Panel A. PaĂses Desarrollados Panel B. PaĂses en Desarrollo Excluyendo

LAC

6 4 2

Residuos del Ă?ndice de Gini

-1

0 -2 -4 -6

-3 -8 -10

-5 -0.100

-0.075

-0.050

-0.025

0.025

-.15

0.050

-.1

-.05

.05

Residuos del Crecimiento del PBI

Panel C. AmĂŠrica Latina 6

Residuos del Ă?ndice de Gini

4 2 0 -2 -4 -6 -8 -10 -12 -.15

-.1

-.05

.05

Residuos del Crecimiento del PBI

Notas: * denota significaciĂłn estadĂstica al 10%; ** al 5%; *** al 1%. Los paĂses desarrollados incluyen a Alemania, Australia, Austria, BĂŠlgica, CanadĂĄ, Corea del Sur, Dinamarca, Eslovaquia, Eslovenia, EspaĂąa, Estados Unidos, Estonia, Finlandia, Francia, Grecia, Irlanda, Islandia, Israel, Italia, JapĂłn, Luxemburgo, Holanda, Noruega, Nueva Zelandia, Portugal, Reino Unido , RepĂşblica Checa, Suecia y Suiza. Los paĂses en desarrollo fuera de LAC incluyen a China, Croacia, Filipinas, HungrĂa, Indonesia, Lituania, Malasia, Polonia, Rumania, SudĂĄfrica, Tailandia, TurquĂa y Vietnam. Los paĂses de AmĂŠrica Latina incluyen a Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, Ecuador, El Salvador, Guatemala, Honduras, MĂŠxico, PanamĂĄ, PerĂş, Paraguay, RepĂşblica Dominicana y Uruguay. Fuentes: LIS, OECD Stats, Povcal, SEDLAC, ECAPOV y WDI.

Para conciliar el origen poco equilibrado y heterogĂŠneo de los datos sobre desigualdad con nuestra bĂşsqueda de una correlaciĂłn a lo largo del tiempo entre variables macroeconĂłmicas y desigualdad, en nuestras regresiones hemos usado datos de panel que abarcan bĂĄsicamente el periodo a partir de 1980 y hemos incluido efectos fijos de paĂs. Formalmente, si ignoramos las rentas del capital, podemos expresar los ingresos (ajustados por la đ?&#x2018;¤đ?&#x2018;¤ đ??żđ??ż +đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x161;+đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x; đ??žđ??žđ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013; inflaciĂłn) de los hogares del decil i como đ?&#x2018;Śđ?&#x2018;Śđ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013; = đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013; đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013; , donde el đ?&#x2018;?đ?&#x2018;? đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;

denominador son los ingresos totales y đ?&#x2018;?đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013; es el Ăndice de precios para el decil i.

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De lo anterior se deduce que los cambios en la distribución de los ingresos ajustada por la inflación deberían depender de la distribución y evolución de: 1) los salarios, 2) el empleo; 3) los rendimientos del capital, 4) el capital, así como de los precios relativos (a los que nos referiremos al final del apartado). Los coeficientes de Gini basados en datos de encuestas miden principalmente los dos primeros términos entre corchetes. Por lo tanto, a este nivel exploratorio, las variables candidatas a ejercer de controles macroeconómicos para esta medida de la desigualdad, además del crecimiento real del PIB, podrían ser variables relativas al empleo (la tasa de empleo, el salario promedio real), los gastos fiscales (el ratio entre el gasto público y el PIB, que está relacionado con las transferencias y las pensiones) y los precios relativos que pueden afectar la demanda de mano de obra cualificada (el tipo de cambio real efectivo y los términos de intercambio) según la hipótesis de la demanda de la reducción de la prima educativa. Además, controlamos por el grado de terciarización (el peso del sector servicios en la producción total). Finalmente, para complementar las variables macroeconómicas, necesitamos controlar por la distribución de las habilidades de la fuerza de trabajo como motor de la hipótesis de la oferta mencionada en el Recuadro 6. Hacemos esto de dos maneras alternativas. Primero, incluimos el coeficiente de Gini educativo (se trata de un coeficiente de Gini calculado usando los años de escolarización por percentil) para tener una medida de la distribución de las habilidades: un menor coeficiente de Gini educativo indica una distribución más igualada de las habilidades y, en la medida en que los salarios son un reflejo de la educación (véase la Figura B5.1), una distribución más igualada de los ingresos laborales. 18 Como alternativa, incluimos las primas educativas (de secundaria a primaria y de terciaria a secundaria), que, en la medida en que la educación está positivamente correlacionada con los ingresos iniciales, deberían estar positivamente correlacionadas con la desigualdad de los ingresos laborales.

Recuadro 6: Los determinantes macroeconómicos de la desigualdad: ¿qué nos enseña la literatura? Durante el proceso del desarrollo, el crecimiento económico ajusta la distribución de los recursos entre los sectores, la dotación de factores y los precios relativos. A su vez, estos cambios afectan directamente a la distribución de los ingresos. Kuznets (1955) introdujo por primera vez la idea de una conexión entre el desarrollo y la desigualdad centrándose en las diferencias de la productividad entre sectores con diferentes pesos en la economía. Sus argumentos enfatizan la transformación estructural implícita de los individuos y los recursos que se trasladan de una economía rural dependiente de la agricultura a otra urbana dependiente de la industria. Kuznets sugiere que la distribución de los ingresos empeora durante las primeras fases del desarrollo y mejora más adelante. Conforme una economía experimenta una redistribución sectorial, los individuos que cambian de sector obtienen un aumento de ingresos per cápita que incrementa el grado de desigualdad global de la economía. Más adelante, cuando el sector agrícola se reduce y el sector industrial se expande, la desigualdad global desciende. Otro enfoque sugiere que el progreso tecnológico puede producir una mayor desigualdad allí donde el sector más pobre utiliza tecnología antigua y el sector más rico dispone de técnicas más avanzadas (Helpman 1997; Galor y Tsiddon 1997; Aghion y Howit 1997). Trasladarse de la tecnología antigua a la nueva Alternativamente, calculamos el coeficiente de Gini educativo utilizando los datos de I2D2 que incluyen países dentro y fuera de LAC y, para los análisis de la muestra de LAC, usamos los datos disponibles de SEDLAC.

52 | Desigualdad en una América Latina con menor crecimiento

requiere adquirir habilidades nuevas. Por lo tanto, en este contexto, las innovaciones tecnológicas como la energía eléctrica y los sistemas de producción en masa tienden a aumentar la desigualdad. En un momento dado, la desigualdad se reduce conforme quedan menos personas en el sector antiguo y aquellas que se incorporaron a la tecnología nueva alcanzan el nivel de sus pares. Bajo esta perspectiva, la desigualdad dependería del momento en que un cambio tecnológico se introdujo en la economía. Hay varios estudios comparativos entre países que evalúan cuáles son los determinantes de la desigualdad. Dollar y Kraay (2002) evalúan si los pobres se benefician del crecimiento económico estimando una regresión del ingreso del quintil inferior de la población sobre el crecimiento promedio; su análisis indica que las políticas favorables a los pobre los benefician a ellos tanto como al resto de la sociedad. Barro (2000) realiza un análisis comparativo entre países de índole similar y, sin embargo, llega a conclusiones distintas. En concreto, concluye que la educación secundaria reduce la desigualdad. No obstante, a diferencia de Dollar y Kraay, Barro concluye que una mayor apertura al comercio aumenta la desigualdad, sobre todo en los países más pobres. De manera análoga, Li y Zhou (1998) analizan la relación entre el crecimiento y la desigualdad a lo largo de un periodo de 40 años y, contrariamente a las predicciones de Kuznets, estiman que la desigualdad es relativamente estable a lo largo del tiempo y difiere significativamente entre países. Estos autores muestran que las variables relacionadas con las imperfecciones de los mercados financieros (la profundidad del sector financiero y la distribución inicial de las tierras) tienen una influencia mucho mayor sobre la desigualdad que las variables vinculadas con la economía política (las medidas de las libertades civiles y los niveles iniciales de educación secundaria). Sus resultados sugieren que la desigualdad está en gran medida determinada por factores que cambian lentamente dentro de cada país pero que difieren bastante entre países. La Tabla 2.3 resume los resultados, que ahora tienden a coincidir para LAC y el resto del mundo. El crecimiento ya no es significativo, pues su influencia está contenida en mecanismos más específicos, principalmente el empleo, que tiene una fuerte correlación negativa con la desigualdad, como era de esperar. Curiosamente, los salarios reales se asocian a una mayor desigualdad, lo que apunta a una posible contrapartida con el empleo o, más en general, a una contrapartida entre los ajustes en cantidades y precios en el mercado laboral a lo largo del ciclo (los resultados, desde el punto de vista de la equidad, parecen apoyar esta última opción). La terciarización también está negativamente correlacionada con la desigualdad. Dado que el creciente sector servicios se caracteriza por ser más intensivo en mano de obra cualificada y por los salarios más altos, es poco probable que el vínculo entre terciarización e igualdad provenga de un descenso de los salarios de los trabajadores cualificados. Como señalamos anteriormente, los fundamentos de la compresión salarial de LAC merecen un estudio más detallado. Los términos de intercambio están correlacionados con el descenso de la desigualdad, aunque hay que tener en cuenta que los datos no reflejan completamente el reciente cambio de tendencia del ciclo de las materias primas. La relación con el tipo de cambio real es menos directa, pues ha revertido más allá de su valor original en un año, lo que sugiere que, si acaso, una moneda más

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apreciada se asocia a una mayor desigualdad. Finalmente, el gasto público tiene el signo esperado pero nunca llega a ser significativo. 19 En la columna (4) se introduce el Gini educativo, cuyo coeficiente tiene el signo esperado para LAC Tabla 2.3 Crecimiento, Educación y Desigualdad Gini Todos (1) Crecimiento del PIB

2.760 (4.911) Empleo/Población -0.242*** (0.079) Salario 9.08e-06*** (2.61e-06) Gasto Público -0.067 (0.135) Terciarización -0.263** (0.103) Términos de Intercambio -0.048** (0.018) REER -0.027*** (0.010) REER Rezagado 0.043*** (0.016) Gini de Educación

Gini No LAC (2) 10.920* (5.953) -0.090 (0.083) 2.63e-06 (3.12e-06) -0.273 (0.177) 0.089 (0.098) -0.019 (0.024) -0.031 (0.024) 0.065** (0.025)

Gini LAC (3)

Gini Todos (4)

-2.255 3.970 (6.996) (5.276) -0.325** -0.141 (0.116) (0.119) 1.68e-05*** 7.38e-06** (2.65e-06) (2.94e-06) 0.160 0.148 (0.162) (0.207) -0.572*** -0.214* (0.152) (0.115) -0.053** -0.064*** (0.023) (0.018) -0.028** -0.037*** (0.012) (0.011) 0.033* 0.041** (0.017) (0.017) 54.339*** (17.652)

Gini No LAC (5)

Gini LAC (6)

Gini LAC (7)

Gini LAC (8)

9.922 (5.947) -0.253** (0.100) -1.44e-06 (2.39e-06) -0.314 (0.213) 0.083 (0.138) 0.015 (0.031) -0.050** (0.019) 0.100*** (0.022) 0.807 (17.264)

0.138 (6.173) -0.144 (0.148) 9.68e-06* (4.93e-06) 0.254 (0.213) -0.321 (0.193) -0.071*** (0.022) -0.033*** (0.010) 0.030* (0.014) 61.691** (21.380)

2.961 (5.235) -0.213 (0.134) 5.15e-06 (4.23e-06) 0.148 (0.252) -0.094 (0.165) -0.056** (0.023) -0.027*** (0.007) 0.024* (0.012)

0.675 (5.662) -0.221* (0.123) 7.79e-06** (3.28e-06) 0.261 (0.180) -0.268* (0.149) -0.025 (0.022) -0.015** (0.005) 0.017 (0.011)

Gini de Educación (de SEDLAC)

78.702*** (15.654)

Prima Educativa

75.532*** (7.918)

34.507*** (6.469)

106.183*** (10.204)

52.226*** (13.973)

39.904*** (13.222)

59.703** (20.676)

44.526*** (13.661)

20.175*** (5.731) 16.103** (6.009) 65.215*** (8.734)

328 0.226

163 0.129

165 0.350

235 0.412

78 0.338

157 0.486

163 0.555

155 0.524

(Secundario/Primario)

Prima Educativa (Terciario/Secundario) Constante

Observaciones R-cuadrado

Notas: La tabla muestra los resultados de una regresión del coeficiente de Gini. REER es el Tipo de Cambio Real Multilateral (por su sigla en inglés). Cuando el Gini de Educación no es incluido como regresor, los países incluidos en las regresiones son Alemania, Argentina, Australia, Austria, Bélgica, Bolivia, Brasil, Canadá, Chile, China, Colombia, Corea del Sur, Costa Rica, Croacia, Dinamarca, Ecuador, El Salvador, Eslovaquia, Eslovenia, España, Estados Unidos, Estonia, Filipinas, Finlandia, Francia, Grecia, Guatemala, Holanda, Honduras, Hungría, Indonesia, Irlanda, Islandia, Israel, Italia, Japón, Lituania, Luxemburgo, Malasia, México, Nicaragua, Noruega, Nueva Zelandia, Panamá, Paraguay, Perú, Polonia, Portugal, Reino Unido, República Checa, República Dominicana, Rumania, Suecia, Suiza, Tailandia, Turquía, Uruguay y Venezuela. Cuando el Gini de Educación es incluido como regresor, los países incluidos en las regresiones son Alemania, Argentina, Austria, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, Croacia, Dinamarca, Ecuador, El Salvador, Eslovaquia, Eslovenia, España, Estados Unidos, Estonia, Filipinas, Finlandia, Francia, Grecia, Guatemala, Holanda, Honduras, Hungría, Indonesia, Irlanda, Islandia, Italia, Lituania, México, Nicaragua, Noruega, Panamá, Paraguay, Perú, Polonia, Portugal, Reino Unido, República Dominicana, Rumania, Suecia, Tailandia, Uruguay y Vietnam. * denota significación estadística al 10%; ** al 5%; *** al 1%. Los errores estándares se muestran entre paréntesis. Fuentes: LIS, OECD Stats, Povcal, SEDLAC, ECAPOV, ILO, WDI y UN Statistics.

Otras variables sugeridas en la literatura, como distintas medidas de apertura y desarrollo financieros y económicos, son significativas en estudios realizados con datos de corte transversal pero no a lo largo del tiempo. 19

54 | Desigualdad en una América Latina con menor crecimiento

pero no es significativo fuera de la región. Dentro de LAC, los resultados no cambian de manera significativa si utilizamos los datos de SEDLAC y, si se incluyen las primas educativas, el ajuste del modelo mejora aún más. En general, nuestros análisis confirman estadísticamente algo que se ha destacado ampliamente en la literatura reciente: el papel de la prima educativa en la evolución de la desigualdad. También prueban que este resultado no puede generalizarse para el resto del mundo, dejando sin respuesta la pregunta de qué hace especial a LAC en este aspecto. Para caracterizar el vínculo entre el crecimiento y la desigualdad no se debe ignorar la posible causalidad inversa, esto es, la que va de la desigualdad al crecimiento. Hay tres argumentos que apoyan la idea de que las economías más desiguales crecen más rápidamente: 1) la hipótesis de Kaldor según la cual la propensión marginal a ahorrar de los ricos es mayor que la de los pobres (formalizada por Stiglitz (1969) y Bourguignon (1981)); 2) la indivisibilidad de las inversiones: en ausencia de mercados de valores eficientes, la riqueza necesita estar suficientemente concentrada para que los agentes económicos sean capaces de sufragar grandes costos hundidos y, por lo tanto, de involucrarse en actividades emprendedoras; y 3) los incentivos: en una economía donde todos los agentes tienen las mismas preferencias, una mayor tributación reduce los rendimientos del ahorro, lo que disminuye los incentivos a acumular capital y, por tanto, la tasa de crecimiento (véase por ejemplo, Basu 2006). No obstante, hay numerosos modelos teóricos en los que lo contrario es cierto, esto es, que la igualdad podría, de hecho, mejorar el crecimiento. La mayoría de estos modelos se apoyan en algún tipo de falla de mercado (por ejemplo, los mercados de capitales imperfectos que inhiben las decisiones óptimas de inversión, como en Kanbur y Spence (2010), Aghion et al. (1999) o Banerjee y Newman (1993)). Birdsall y Szekely (2003, pág. 6), en una revisión reciente de la literatura, concluyen que “la evidencia empírica de los estudios que usan datos de corte transversal para varios países muestra que, en los países en desarrollo, aquellos con niveles elevados de desigualdad en el ingreso han experimentado niveles de crecimiento menores”, al igual que en Persson y Tabellini (1994) y Alesina y Rodrik (1994). Sin embargo, estos estudios se basan en datos de corte tansversal, mientras los análisis de datos de panel más recientes suelen obtener resultados variados. 20 La excepción es Ostry et al. (2014), que encuentran que una menor desigualdad neta se correlaciona con un crecimiento mayor recurriendo a datos de corte transversal y controlando por el nivel de desigualdad usando coeficientes de Gini rezagados extraídos de Solt (2009), una base de datos que mezcla fuentes de información heterogéneas para países individuales. Globalmente, por lo tanto, la evidencia macroeconómica sobre la relación causal entre la equidad y el crecimiento no es particularmente fuerte.

Una última vuelta de tuerca: la desigualdad ajustada por la inflación Como se ha señalado previamente, los valores estándar de la inflación publicados por las oficinas nacionales de estadística se basan en los IPC que se construyen como medias ponderadas de índices de precios de hogares individuales, donde los pesos están determinados por el peso correspondiente Barro (2000) encuentra, en países en desarrollo (pero no en los desarrollados), que la desigualdad reduce el crecimiento, mientras que Forbes (2000) obtiene el resultado contrario y Banerjee y Duflo (2003), en un análisis con datos de corte transversal, muestran que “los cambios en la desigualdad (en cualquier dirección) se asocian con un descenso del crecimiento durante el siguiente periodo.” Finalmente, Voitchovsky (2004) defiende que los efectos son diferentes para cada extremo de la distribución: la desigualdad en el extremo superior se asocia positivamente al crecimiento y la desigualdad en el extremo inferior se asocia negativamente al crecimiento. 20

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de estos hogares en el gasto agregado en consumo. Esto implica que la tasa oficial de inflación normalmente se corresponde con la tasa de inflación que afecta a los hogares más ricos (que tienen mayores niveles de consumo y, por tanto, pesan más en el índice), lo que da lugar al llamado “sesgo plutocrático” (Prais 1958). Como consecuencia, la inflación estándar del IPC da una medida engañosa de la inflación que afecta a los hogares pobres, tanto más cuanto más desigual sea la distribución del consumo agregado entre los hogares. Como las canastas de consumo difieren entre los hogares y las tasas de inflación difieren entre los productos, la inflación para los hogares a lo largo del espectro del nivel de gastos puede variar considerablemente. El hecho de que diferentes hogares puedan tener diferentes tasas de inflación también significa que los cambios en la distribución de los ingresos reales o de los gastos entre los hogares no dependen solo de los cambios en las distribuciones medidas habitualmente de ingresos nominales o de gastos, sino también de la evolución a lo largo del tiempo de sus tasas de inflación respectivas. A continuación investigamos estos aspectos para el caso de LAC utilizando la información disponible en las encuestas sobre consumo a los hogares de Brasil, Chile, Colombia, México, Nicaragua y El Salvador. Como primer paso, construimos categorías armonizadas de consumo comparables entre países. 21 En segundo lugar, calculamos la canasta de consumo para cada decil de la distribución de los gastos. Finalmente, construimos tasas de inflación específicas para cada decil multiplicando las tasas de inflación específicas de cada producto obtenidas de las agencias de estadística nacionales por las canastas de consumo específicas de cada decil. 22 Las Figuras 2.9, paneles A-C (y el Apéndice II) muestran las diferencias de gasto entre categorías de consumo para los hogares del segundo decil en comparación con los hogares del noveno decil. También mostramos la canasta de consumo usada para construir el IPC estándar (la canasta de consumo plutocrática) y el sesgo plutocrático resulta evidente, ya que esta canasta refleja más los hábitos de consumo de los hogares ricos que los de los pobres. Algunos rasgos de los hábitos de consumo merecen especial atención: como es de esperar, los hogares más pobres dedican una parte considerable de su presupuesto al consumo de comida, mientras que este gasto tiene una importancia relativa menor para los hogares más ricos. Por otra parte, los gastos en transporte (que incluyen el combustible) y comunicaciones, al igual que los de cultura, ocio, restaurantes y hoteles, tienen un peso mayor en los hogares más ricos. En la Figura 2.10 mostramos el ratio entre la inflación anualizada de los hogares del segundo decil durante los años 2000 y la de los hogares del noveno decil. 23 En todos los casos, excepto en Chile, las tasas de inflación de los hogares más pobres fueron mayores que las de los hogares más ricos. Cabe destacar los casos de Perú y Ecuador, donde la tasa de inflación anualizada fue más de un 10 por ciento mayor para los hogares pobres en comparación con los hogares del noveno decil. Se trata 21 Las categorías de consumo son: comida y bebidas no alcohólicas, bebidas alcohólicas y tabaco, ropa y zapatos, vivienda (incluyendo los servicios), muebles y artículos para el hogar, servicios sanitarios, transporte, comunicaciones, cultura y ocio, educación, restaurantes y hoteles y otros bienes y servicios.

En nuestro empeño por construir canastas de consumo comparables entre países, las categorías específicas pueden diferir de las usadas por las agencias estadísticas en la lista exacta de productos incluidos. Por lo tanto, nuestras tasas de inflación no son directamente comparables, y de hecho difieren, de las tasas de inflación oficiales.

Debido a las limitaciones de los datos de las tasas de inflación específicas de cada producto, los años tenidos en cuenta varían dependiendo del país. 23

56 | Desigualdad en una América Latina con menor crecimiento

Figura 2.9. Canastas de Consumo a lo largo de la Distribución del Ingreso Panel A. Brazil Decil 2

Plutocrática

Decil 9 14%

16%

31% 16% 26%

28%

Panel B. El Salvador Decil 9

Decil2

Plutocrática

32%

42%

12%

14% 65%

Panel C. México Decil 2

Plutocrática

Decil 9

28%

25% 14%

44% 23%

21%

Nota: Las figuras muestran la participación promedio de las distintas categorías de consumo en el gasto total para los deciles 2 y 9. La canasta “Plutocrática” representa la canasta de consumo promedio para todos los hogares. Fuentes: LCRCE usando datos de SEDLAC.

de diferencias significativas que se acumulan a lo largo del tiempo (y en particular en la última década, en la que la inflación de los alimentos superó habitualmente a la inflación del IPC) y que pueden tener implicaciones importantes sobre el verdadero bienestar de los hogares a lo largo de la distribución de los ingresos o de los gastos. Lo más importante para nuestro estudio es el impacto que tienen estas tasas de inflación diferenciales a lo largo de la distribución de los ingresos sobre la evolución de la desigualdad de los ingresos reales. Teóricamente, dado un patrón de tasas de inflación de los hogares adecuado, es | 57

posible observar un descenso de la desigualdad nominal aunque la distribución de los ingresos o de los gastos reales pueda haberse vuelto más desigual. Para evaluar este efecto, usamos nuestras tasas de inflación específicas para cada decil para deflactar los ingresos nominales por decil. 24 A continuación, calculamos el coeficiente de Gini para la distribución nominal de los ingresos (gini nominal) así como el coeficiente de Gini para los ingresos deflactados usando tasas específicas para cada decil (gini deflactado). 25 De hecho, al revisar el coeficiente de Gini usando tasas de inflación específicas para cada decil el descenso de la desigualdad observado durante los años 2000 podría ser menor que el medido Figura 2.10. Ratio de Tasas de Inflación a lo Largo de la Distribución del Ingreso 1.15

Ratio de Tasas de Inflación Decil 2/Decil 9

1.1

1.05

0.95

0.9

0.85

Chile

El Salvador

Brasil

Nicaragua

Colombia

Perú

Ecuador

Notas: Esta figura muestra el ratio entre las tasas de inflación anualizadas que enfrentaron los hogares del decil 2 y el decil 9. Las tasas de inflación anualizadas se calculan utilizando los siguientes años: Brasil 2001-2011, Chile 2000-2011, Colombia 2001-2012, Ecuador 2006-2012, El Salvador 2000-2012, México 2002-2012 y Nicaragua 2005-2009. Fuentes: LCRCE usando datos de SEDLAC y Cuentas Nacionales.

Hemos construido nuestra medida de los deciles utilizando la distribución de los ingresos nominales. A continuación aplicamos las tasas de inflación específicas a estos grupos.

Cabe señalar algunas limitaciones de nuestro análisis. En primer lugar, a pesar de que nos hemos esforzado en armonizar y definir las canastas de consumo para que sean comparables entre países, hay diferencias en el conjunto específico de productos incluidos en cada categoría de consumo. Además, las definiciones difieren de aquellas utilizadas por las agencias nacionales de estadística. Por todo ello, nuestras tasas de inflación pueden diferir y no son estrictamente comparables con las tasas oficiales de inflación. Finalmente, hemos calculado la canasta de consumo para cada decil usando una sola encuesta de consumo y hemos usado los pesos obtenidos para calcular tasas de inflación para varios años. Aunque las canastas de consumo no cambian significativamente a lo largo del tiempo, al mantenerlas constantes ignoramos efectos de sustitución entre productos y efectos de sustitución debido a la calidad (el llamado sesgo por cambios en la calidad). Este tema ha sido estudiado para Estados Unidos por Hagermann (1982), que encuentra que el decil superior de los ingresos experimentó menos inflación que el resto; por otro lado, Garner, Johnson y Kokoski (1996) encuentran diferencias muy pequeñas en la inflación de los hogares pobres y del resto de la población. Para el Reino Unido, Crawford y Smith (2002) encuentran que los hogares más pobres hicieron frente a tasas promedio de inflación significativamente más bajas que los hogares ricos en el periodo 1976-2000. En un trabajo más próximo a nuestro estudio, Goñi, López y Servén (2006) estudian los efectos de la inflación diferencial sobre la distribución de los ingresos para nueve episodios de cuatro países de Latinoamérica (Brasil, Colombia, México y Perú) y encuentran que la inflación del IPC estándar normalmente representa la inflación a la que hace frente un consumidor más rico que se encuentra entre el percentil 80 y el percentil 90 de la distribución del gasto de consumo. Adicionalmente, para el periodo temporal estudiado (finales de los años ochenta y noventa), muestran que la inflación para los hogares más ricos fue mayor que para los hogares más pobres y, por tanto, los incrementos en la desigualdad nominal superaron en general a los cambios ocurridos en la desigualdad real.

58 | Desigualdad en una América Latina con menor crecimiento

anteriormente. En la Figura 2.11 comparamos el descenso (en términos absolutos) del coeficiente de Gini de los ingresos nominales y del coeficiente de Gini revisado (deflactado). En todos los casos, los aumentos de la equidad se reducen cuando tenemos en cuenta las tasas de inflación diferenciales, aunque los resultados difieren notoriamente entre países. Para Brasil, Chile y Colombia las diferencias son pequeñas, mientras que para Ecuador, El Salvador, México y Nicaragua estas son significativas (1,4 puntos del coeficiente de Gini para El Salvador, 1,1 para Ecuador y México). Aunque al tener en cuenta las tasas diferenciales de inflación no se anula la idea clave de los trabajos anteriores (esto es, que la desigualdad en LAC se redujo durante la “década dorada”), sí se resalta la importancia de utilizar medidas de ingresos reales en lugar de las tradicionales medidas de desigualdad de los ingresos nominales, especialmente en unos tiempos de choques reales persistentes que introducen cambios permanentes en los precios relativos.

El miedo a la devaluación: impactos sobre la distribución Suele haber dos preocupaciones concretas detrás del “miedo a la depreciación” que caracterizó a muchas economías emergentes en los años noventa. La primera está relacionada con los desequilibrios generados por la presencia de desajustes entre las divisas (en especial la deuda pública y privada nominada en moneda extranjera, incluida la dolarización de los depósitos y préstamos nacionales). La segunda preocupación tiene que ver con la transmisión a la inflación de un tipo de cambio más depreciado (Calvo y Reinhart (2002)). No obstante, como hemos sostenido en informes anteriores, 26 esta situación se alteró de manera dramática en los años 2000. Ha habido dos cambios estructurales importantes en la región (la desdolarización y la inflación baja) que han reducido mucho la relevancia de estos temores en los Figura 2.11. Cambio en el Gini Nominal y el Gini Deflactado Durante los años 2000 0

Ecuador

Brasil

El Salvador

Nicargua

Chile

Colombia

México

Cambio en términos de puntos del Índice de Gini

-0.01

-0.02

-0.03

-0.04

-0.05

-0.06

-0.07

Gini del Ingreso Nominal

Gini Revisado (Deflactado)

Notas: El Gini Revisado (Deflactado) se obtiene deflactando los ingresos de los hogares, utilizando un índice de precios diferente para cada decil. Dichos índices de precios se construyen usando las canastas de consumo promedio correspondientes a cada decil y las tasas de inflación específicas para cada categoría de productos. El primer y último año para cada país son los de la Figura 2.11.Fuentes: LCRCE usando datos de SEDLAC y Cuentas Nacionales. 26

Véase “La desaceleración de América Latina y el tipo de cambio como amortiguador”, octubre de 2013.

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últimos años, lo que ha modificado el margen de acción del tipo de cambio como instrumento contracíclico a la Mundell-Flemming por primera vez en décadas. En este apartado exploramos de nuevo el miedo relacionado con las consecuencias potenciales sobre la inflación de una corrección repentina del tipo de cambio o, más en general, la transmisión de los tipos de cambio a los precios de los bienes de consumo. En el contexto de las economías de América Latina, en el pasado esta transmisión se debió, alternativamente, al impacto de los tipos de cambio sobre los precios de las importaciones (el mecanismo tradicional estudiado en la literatura) y a la indexación implícita o explícita al tipo de cambio en escenarios de inflación moderada y alta. Pero la desaparición gradual de la indexación de los precios y la creciente credibilidad de los bancos centrales (en especial de aquellos que fijan metas de inflación) han hecho que la transmisión disminuya en los años 2000 y se emule así el que ya era un hecho estilizado para las economías avanzadas una década antes. La transmisión en LAC, exceptuando algunas economías pequeñas de Centroamérica, ha disminuido sistemáticamente en los años 2000 en toda la región y se mantiene baja. La Figura 2.12 muestra los resultados de una regresión estimada para los países de nuestra muestra, país por país, del IPC como función del tipo de cambio efectivo nominal (NEER, por sus siglas en inglés, nominal effective exchange rate), la brecha productiva estimada con el filtro HP y la variable dependiente rezagada, con todas las variables en logaritmos. Los resultados de nuestro ejercicio concuerdan con los de Mihaljek y Klau (2008) y Ghosh (2013): el mecanismo de transmisión en LAC (y otros países similares) se ha reducido significativamente en la última década y actualmente se sitúa en niveles muy bajos. El miedo a que la depreciación conlleve mayores niveles de inflación está relacionado con la preocupación de que la transmisión sea mayor para bienes que representan una proporción mayor de los gastos de los hogares más pobres y, por tanto, que afecte a los pobres desproporcionadamente. A continuación investigamos esta posibilidad replicando el ejercicio anterior pero utilizando tasas de inflación específicas para cada decil. Figura 2.12. Estimaciones del Traspaso del Tipo de Cambio a Precios para Distintos Países 1.8 1.6 1.4 1.2

Elasticidad

1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0

Nicaragua

El Salvador

Haití

Rep. Dom.

Panamá

Honduras

Chile

Uruguay

Brasil

México

Paraguay

Bolivia

Perú

-0.4

Colombia

-0.2

Notas: Esta figura muestra los coeficientes estimados a partir de una regresión del cambio en el logaritmo en el Índice de Precios al Consumidor contra el cambio en logaritmo del Tipo de Cambio Nominal Multilateral. Se incluyen la brecha del PIB y la variable dependiente en forma rezagada como controles. Las barras de color oscuro denotan significación estadística al nivel del 95%, mientras que las de color más claro reflejan aquellos coeficientes que no difieren estadísticamente de cero. Fuentes: LCRCE usando datos de WDI y IFS.

60 | Desigualdad en una América Latina con menor crecimiento

La evidencia sugiere que, posiblemente, la depreciación afecte a la inflación a la que se enfrentan los hogares de los deciles inferiores más que a la de los hogares de los deciles más ricos. La Figura 2.13 muestra las estimaciones de la transmisión de una regresión estimada, decil a decil y país por país, del IPC específico de cada decil como función del tipo de cambio efectivo nominal, la brecha productiva estimada con el filtro HP y la variable dependiente rezagada, con todas las variables en logaritmos. En el Panel A se muestra que para todos los países (exceptuando Colombia) donde la transmisión es baja, la tendencia es claramente regresiva, es decir, que las tasas de inflación para los hogares más pobres son mayores que para los deciles más ricos. El panel B muestra que esto también es cierto allí donde las tasas de transmisión son mayores, aunque el patrón está menos claro para el caso de Nicaragua. Estos resultados sugieren que, a pesar de que la depreciación no se traduzca normalmente en tasas de inflación significativamente mayores, es posible que existan efectos redistributivos que los responsables de las políticas deberían tener en cuenta. Resulta sencillo ilustrar este sesgo de una forma más sistemática al mostrar cómo la desviación del coeficiente de Gini ajustado por la inflación se correlaciona con los determinantes externos de la inflación como el tipo de cambio o la inflación de los alimentos. Hacemos esto en dos pasos. Primero, estimamos una regresión del coeficiente de Gini ajustado sobre el coeficiente de Gini normal para estimar la desviación, controlando por efectos de país igual que en los casos anteriores. A continuación, estimamos una regresión de los residuos de la ecuación anterior sobre el tipo de cambio efectivo real y sobre un índice internacional de inflación para los alimentos. 27 En ambos casos la relación tiene el signo esperado y es estadísticamente significativa (Tabla 2.4): la diferencia entre los coeficientes de Gini ajustados por la inflación y los convencionales aumenta con la inflación de los alimentos y disminuye con las apreciaciones. Concretamente, la sobreestimación de las mejoras de la igualdad durante el auge de las materias primas probablemente se compensó gracias a la flexibilidad de los tipos de cambio y la apreciación en los países exportadores de materias primas. Por lo tanto, no es sorprendente que las mayores diferencias entre ambos coeficientes de Gini aparezcan en países que no exportan materias primas como México, o en economías financiera o formalmente dolarizadas como Ecuador, El Salvador o Nicaragua.

La desigualdad en el ciclo bajista: ¿resistirán los avances? Como hemos apuntado, no existe un precedente para la situación actual: en el pasado los “ciclos” de LAC estuvieron en su mayoría determinados por caídas drásticas de la producción debidas a episodios de estrés financiero (crisis bancarias, de divisas o de deuda) seguidas de grandes recuperaciones, un esquema que, en nuestra opinión, está muy lejos de las fluctuaciones suaves más tradicionales de las que hemos sido testigos en los años 2000. Y, simplificando, podemos decir que apenas hemos visto tres cuartas partes de este segundo tipo de ciclo, pues el actual ciclo largo, interrumpido brevemente por la crisis global, acaba de entrar en su fase débil. Por este motivo, el pasado solo nos ofrece pistas imperfectas para responder a la pregunta de este apartado. Teniendo en cuenta esta advertencia, hay unos cuantos resultados relevantes en los apartados anteriores que pueden orientar nuestro pronóstico sobre la desigualdad de cara al futuro. Tal vez el determinante macroeconómico de la desigualdad más obvio (y robusto empíricamente) sea la tasa de empleo. Esto no debería sorprendernos: en las economías en desarrollo con redes de Formalmente, estimamos ginii,t = α + β gini ajustado i,t+ εt + µi,t , extraemos los residuos y estimamos µ’i,t = γ + δ REER i,t + λ inflación de los alimentos t + ηi + νi,t. 27

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Figura 2.13. Estimaciones del Traspaso del Tipo de Cambio a Precios por Decil Panel A. Países con Baja Transmisión del Tipo de Cambio a los Precios Colombia México

Chile

Brasil

Panel B. Países con Alta Transmisión del Tipo de Cambio a los Precios El Salvador Nicaragua

Notas: Esta figura muestra los coeficientes estimados a partir de una regresión análoga a la de la Figura 2.12. Fuentes: Institutos Nacionales de Estadísticas y SEDLAC.

62 | Desigualdad en una América Latina con menor crecimiento

Tabla 2.4 Tipo de Cambio, Precios de los Alimentos y Desigualdad Gini Gini Deflactado Deflactado LAC LAC (1) (2) Índice de Gini REER NEER Índice de Precios de Alimentos Constante

Observaciones R-cuadrado

0.889*** (0.010) -0.011*** (0.003) -1.60e-05 (9.99e-05)

LAC (3)

Residuos EF LAC (4)

-0.016*** (0.002)

-0.016*** (0.004)

0.005** (0.002) 0.541*** (0.193) 51 0.266

Residuos

0.900*** (0.018)

6.743*** (1.016)

5.828*** (1.010)

0.005** (0.001) 0.831*** (0.216)

51 0.987

51 0.996

51 0.266

Notas: Los residuos sobre los que se corren las regresiones en las columnas (3) y (4) son los resultantes de la regresión mostrada en la columna (2). La columna (4) incluye efectos fijos. REER y NEER son el Tipo de Cambio Real Multilateral y el Tipo de Cambio Nominal Multilateral, respectivamente (por sus siglas en inglés). Los países incluidos en las regresiones son Brasil, Chile, Colombia, Ecuador, El Salvador, México, Nicaragua y Perú. * denota significación estadística al 10%; ** al 5%; *** al 1%. Los errores estándares se muestran entre paréntesis. Fuentes: SEDLAC, IFS, UN FAO y Cuentas Nacionales.

protección social fragmentadas y, especialmente, seguros de desempleo limitados y acceso restringido al ahorro financiero, tener un trabajo puede marcar la diferencia entre unos ingresos de clase media y una transferencia gubernamental de subsistencia. Una mirada rápida a las GIC específicas de cada país a principios de los años 2000, que en muchos casos se asociaban a tasas de empleo inicialmente bajas, revela que una parte importante de la mejora del coeficiente de Gini se puede explicar por el rápido crecimiento de los ingresos del extremo inferior de la distribución. La influencia positiva del empleo contrasta con el descubrimiento de que los salarios más altos a menudo se correlacionan positivamente con la desigualdad. Aunque este resultado merece un análisis detallado para cada país y para cada intervalo de tiempo, en principio se puede vincular con una relación de intercambio entre cantidades y precios en el ajuste de los mercados laborales. En concreto, en ausencia de una red de protección social y desde la perspectiva de la equidad, los resultados favorecen la estabilidad del empleo frente a la estabilidad salarial como la respuesta óptima ante las fluctuaciones cíclicas de la demanda o, desde el punto de vista de las políticas macroeconómicas, la flexibilidad de los tipos de cambio: en la medida en que el empleo es uno de los mecanismos principales, si no el principal, a través de los que el ciclo influye en la distribución del ingreso, y que a menudo está gravemente expuesto a las desaceleraciones económicas, un régimen de tipo de cambio más rígido cargaría la mayor parte del peso del ajuste sobre el empleo, con los consiguientes efectos negativos sobre la igualdad. ¿Conlleva la flexibilidad del tipo de cambio salarios reales menores? Probablemente. De hecho, al ser su canasta de consumo más transable (pensemos, por ejemplo, en el gran peso que en ella tienen los alimentos), una devaluación real afecta más fuertemente a los hogares de ingresos bajos, como hemos mostrado anteriormente. Sin embargo, este efecto probablemente estará compensado en gran parte por el actual descenso del precio de las materias primas y, en particular, de la inflación | 63

internacional de los alimentos, revirtiendo así el sesgo favorable a los ricos de la inflación de la década anterior. El resultado final dependerá, lógicamente, de las correcciones relativas de las materias primas y del tipo de cambio, pero, en todo caso, los efectos negativos de los salarios reales menores durante un ciclo bajista bajo un régimen de tipo de cambio flexible deben contraponerse al coste en términos de desempleo (o sus sucedáneos: el subempleo y la informalidad). La importancia futura de los otros determinantes de la desigualdad en LAC es más difícil de desentrañar. Como hemos mencionado, es probable que el efecto de la oferta de mano de obra cualificada que hizo descender la prima educativa se disipe, sobre todo al nivel de la educación terciaria. Además, si finalmente la región encuentra el camino hacia un perfil de desarrollo que priorice el conocimiento, tal vez se produzca una expansión de la prima educativa causada por cambios tecnológicos que deshaga parte de las mejoras de la igualdad del pasado, especialmente si la expansión de la cobertura educativa no va acompañada de avances en la calidad de la educación primaria y secundaria. Por otra parte, aunque el efecto ha resultado no ser significativo en nuestro análisis, el gasto fiscal podría haber jugado un papel importante en países como Argentina o Brasil, donde la expansión de los sistemas de reparto y las pensiones mayormente no contributivas contribuyó sustancialmente a la reducción de la desigualdad. De nuevo, el pronóstico no es optimista, ya que es poco probable que se produzca una expansión adicional. ¿Qué nos indica esto sobre las posibles respuestas de las políticas? Aunque las políticas no pueden ajustarse a las necesidades específicas obviando el panorama general, seguro que existen márgenes que pueden ayudar a suavizar la desigualdad en los años de bajo crecimiento o incluso a promover mejoras adicionales, al tiempo que se mantienen las políticas actuales. Por ejemplo, todavía queda margen en la región para avanzar en la tasa de matriculación en la educación secundaria, que actualmente sigue por detrás de la de otros países de ingreso medio (Figura 2.14). La importancia creciente de la educación entre las prioridades de las políticas en la región (que, de manera crucial, también está ganando fuerza entre los votantes) hace más probable que veamos algún avance en este frente, tanto en términos de un aumento de los recursos dedicados a la educación como en una mejora de los estándares educativos como respuesta a los decepcionantes resultados en las pruebas internacionales. 28 Si esto provocará una caída o un aumento de la prima educativa y, a su vez, de la desigualdad, no es a priori algo obvio, pues depende de muchos factores de oferta y de demanda, de si las nuevas incorporaciones a la escuela secundaria se correlacionan con sus ingresos de partida y, de una manera más formal, de la medida de la desigualdad escogida. Pero es de esperar que, al lograr que una parte importante de la población de ingresos bajos aumente su nivel educativo, mejore la distribución de los ingresos laborales en términos generales. Análogamente, como señalamos en nuestro informe macroeconómico de otoño de 2013, los tipos de cambio más flexibles son uno de los motivos por los que la región ha cambiado el sufrimiento de las crisis financieras y las drásticas reducciones de la producción por las fluctuaciones más suaves de los ciclos convencionales. Seguir avanzando hacia una gestión de los tipos de cambio flexibles en la 28 Cabe señalar que el efecto de la calidad (quizás el margen más importante de la región en este momento) sobre la desigualdad es más ambiguo.

64 | Desigualdad en una América Latina con menor crecimiento

Figura 2.14. Cobertura Educativa a Nivel Regional 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20%

1990 1995 2000 2005 2010 1990 1995 2000 2005 2010 1990 1995 2000 2005 2010 1990 1995 2000 2005 2010 1990 1995 2000 2005 2010

10%

MICs SEA

MICs EE

Menos que Secundario

MICs AT

LAC-7 & Uruguay

Secundario Completo

PCEs

Terciario Completo

Notas: LAC-7 & Uruguay: Argentina, Brasil, Chile, Colombia, México, Perú, Uruguay y Venezuela. MICs SEA: Filipinas, Indonesia, Malasia, y Tailandia. MICs EE: Eslovaquia, Estonia, Hungría y Polonia. PCEs: Australia, Canadá, Noruega, Nueva Zelandia y Suecia. MICs AT: Corea del Sur, Singapur y Tailandia. Fuente: Barro-Lee (2010).

región sería beneficioso, pues una depreciación contracíclica del tipo de cambio puede ayudar a mitigar tanto una demanda interna más débil como sus costos en términos de una tasa de empleo menor. La combinación de las políticas fiscal y monetaria es más difícil de valorar desde el punto de vista de la igualdad. Aunque sería de esperar un aumento del gasto fiscal financiado con fondos externos en tiempos en que la demanda privada se tambalea, la capacidad de LAC para pedir prestado de forma contracíclica todavía no ha sido puesta a prueba (y, en muchos países con riesgos crediticios soberanos elevados o con proporciones significativas de la deuda denominada en moneda extranjera, puede que ni siquiera sea una buena idea). En esos casos, la desaceleración puede forzar a los responsables de las políticas a cambiar el esquema del gasto fiscal y recortar así los ya de por sí bastante bajos niveles de inversión pública para atraer fondos del sector privado y de esta manera atenuar el ajuste de las pensiones y de las nóminas del sector público. La manera en la que la moderación fiscal se logra de modo equitativo y sostenible plantea hoy en día el reto fiscal clave al que se enfrenta la región. A su vez, el margen para unas políticas monetarias más relajadas dependerá del efecto inflacionario neto de un tipo de cambio más depreciado, por una parte, y de la combinación de una demanda más débil con un descenso en el precio de los bienes transables (concretamente, de la inflación de los alimentos) por la otra. Puede que aquellos países en los que la inflación se encuentra continuamente muy cerca del techo de la zona de confort del banco central tengan poca capacidad de respuesta en este frente. Por desgracia, los mecanismos a través de los que las políticas monetarias afectan a la desigualdad (la inflación, las rentas del capital) son demasiado complejos y están poco investigados, por lo que no podemos establecer conclusiones desde el punto de vista de las políticas. Aunque la mayor parte de nuestro análisis se ha basado en datos de encuestas, hemos mostrado que incluir datos de los registros tributarios para corregir los coeficientes de Gini para tener en cuenta la posible sub-declaración de ingresos y la falta de respuesta por parte de los más ricos no modifica demasiado la historia de la desigualdad en la tranquila Colombia, aunque si dibuja un panorama más | 65

favorable a los ricos en la Argentina de la crisis. Sin embargo, incluso si, como hemos sostenido en anteriores informes de esta serie, las condiciones para una crisis financiera en la región ya no se dan, la pregunta de cuál es el efecto de los rendimientos del capital sobre la línea que separa a los muy ricos del resto sigue vigente. Si asumimos que el mayor desempeño de los más ricos se debe a aumentos del valor del capital, dichos incrementos se deberán a tres factores: i) los rendimientos del capital obtenidos; ii) el peso del factor capital (o su complementario, el peso del factor trabajo) en la producción total; y iii) la concentración del capital (y, por tanto, de sus rentas). El primer factor refleja el rendimiento total de una cartera que mezcla valores de renta fija y variable (por ejemplo, bonos y acciones) así como activos reales (por ejemplo, bienes inmuebles) y, a la vista de las previsiones actuales, es probable que muestre peores cifras que en los años 2000. En segundo lugar, aunque estamos muy lejos de entender completamente los determinantes de la evolución del peso del factor trabajo, un sencillo contraste basado en una regresión con datos de panel del peso del factor trabajo sobre el crecimiento (controlando por factores variables en el tiempo mediante la inclusión de efectos fijos de año) muestra una relación negativa entre ambas variables (Figura 2.15, Paneles A y B). A juzgar por estos resultados, el factor trabajo podría estabilizarse o incluso volver a crecer con la desaceleración. Finalmente, pese a que no tenemos ningún medio para medir la concentración del capital en la región, nada nos impide especular. Como señalamos en nuestro informe de la primavera de 2013, la notoria reducción de la desigualdad de los ingresos en toda la región hace que nos preguntemos si esta se tradujo en una disminución en la desigualdad de la riqueza. En otras palabras, ¿qué parte del aumento relativo de los ingresos de las clases baja y media se ha ahorrado para los malos tiempos (o para la jubilación) o se ha invertido en la educación de los niños, en contraposición a lo que se ha Figura 2.15. Gráfico de Variables Agregadas: Peso del Factor Trabajo en el Ingreso y Crecimiento Panel A. Todos los Países Panel B. LAC 0.15

Residuos del Peso del Factor Trabajo en el Ingreso

0.2

0.1

-0.1

0.10

0.05

-0.05

-0.10

-0.15

-0.2 -0.2

-0.1

Residuos del Crecimiento del PBI

0.1

0.2

-0.15

-0.10

-0.05

0.05

0.10

0.15

Residuos del Crecimiento del PBI

Notas: *** denota significación estadística al 1%. Los países incluidos en el Panel A son Alemania, Argentina, Australia, Austria, Bélgica, Bolivia, Brasil, Canadá, Chile, China, Colombia, Corea del Sur, Costa Rica, Croacia, Dinamarca, Ecuador, Eslovaquia, Eslovenia, España, Estados Unidos, Estonia, Filipinas, Finlandia, Francia, Grecia, Guatemala, Holanda, Honduras, Hungría, India, Indonesia, Irlanda, Islandia, Israel, Italia, Jamaica, Japón, Lituania, Luxemburgo, Malasia, México, Noruega, Nueva Zelandia, Panamá, Paraguay, Perú, Polonia, Portugal, Reino Unido, República Checa, República Dominicana, Rumania, Sudáfrica, Surinam, Suecia, Suiza, Tailandia, Trinidad y Tobago, Turquía, Uruguay y Venezuela. Los países en el Panel B incluyen a Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, Ecuador, Guatemala, Honduras, Jamaica, México, Panamá, Perú, Paraguay, República Dominicana, Surinam, Trinidad y Tobago, Uruguay y Venezuela. Fuentes: Penn World Table y WDI.

66 | Desigualdad en una América Latina con menor crecimiento

consumido o, en el peor de los casos, apalancado a través del sistema bancario para financiar un consumo todavía mayor (esto es, para gastar de antemano)? Salvo unas pocas excepciones en la región, el consumo de bienes duraderos (equipos de TV, vehículos) aumentó a expensas de la propiedad inmobiliaria, el mecanismo de ahorro fundamental de la clase media. 29 Si esta suposición es cierta, una posible actuación clave de las políticas está relacionada con la inclusión financiera de una forma muy concreta: hacer del sector financiero un mejor agente de ahorros y de inversiones para los hogares de bajos y medianos ingresos que, en concreto, cree y promueva instrumentos de ahorro lo suficientemente sencillos para atraer a ahorradores poco sofisticados a los que protejan de la inflación (o de la urgencia por consumir a falta de mejores opciones). O, alternativamente, lograr que se financie el acceso al instrumento de ahorro paradigmático de la clase media, los bienes inmuebles, mediante el desarrollo de los mercados hipotecarios. Globalmente, el futuro próximo no es muy prometedor para los avances en igualdad de LAC, que ya muestran signos de agotamiento. Pero, en lugar de una reversión completa, se espera un estancamiento, ya que muchos de los determinantes clave son estructurales o se aplanaran en niveles mucho más altos que los iniciales. Además, algunas políticas que ya están llevándose a cabo (la flexibilidad del tipo de cambio, los esfuerzos en la educación) y otras que pueden lograrse fácilmente (la personalización de los servicios financieros para los ahorradores de ingresos bajos y medios) podrían profundizar los avances, incluso en un contexto poco favorable. Por todo ello, la respuesta a la pregunta de esta sección es un sí con condiciones, pues depende de que los responsables de las políticas entiendan a tiempo que el nuevo entorno exige medidas novedosas. No en vano, la historia solo se repite cuando no hay políticas.

En el informe de la primavera de 2013 nos preguntamos: ¿es posible que, debido a que los aumentos en el ingreso de los hogares de medianos y bajos ingresos se dedican principalmente al consumo, la redistribución progresiva de los ingresos, en última instancia, solo tienda a aumentar los beneficios empresariales (y de los accionistas corporativos) y que esto dé pie a una redistribución regresiva de la riqueza? Desafortunadamente, no solamente existe una falta absoluta de datos disponibles sobre la riqueza, sino que además las rentas se miden normalmente de una manera imperfecta en las encuestas (y los registros tributarios las miden únicamente para una pequeña minoría rica), de forma que es posible que los cambios en la distribución del capital no se detecten.

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Apéndice Figura A.I. Curvas de Incidencia del Crecimiento para los Países de LAC Panel A. Argentina Panel B. Bolivia 16%

20%

14%

15%

Tasa de Crecimiento Anualizada

12% 10% 8% 6% 4%

-5%

2% 0%

10%

35 40 45 50 55 60 65 70 Percentil del Ingreso per cápita Bonanza Crisis Recuperación

-10%

Panel C. Brasil

35 40 45 50 55 60 65 70 Percentil del Ingreso per cápita Bonanza Crisis Recuperación

Panel D. Chile 7%

10% 9%

Tasa de Crecimiento Anualizada

7% 6% 5% 4% 3%

4% 3% 2%

1% 0%

35 40 45 50 55 60 65 70 Percentil del Ingreso per cápita Bonanza Crisis Recuperación

Panel E. Colombia 6%

12%

35 40 45 50 55 60 65 70 Percentil del Ingreso per cápita Bonanza Crisis Recuperación

Tasa de Crecimiento Anualizada

10%

Tasa de Crecimiento Anualizada

Panel F. Costa Rica

14%

8% 6% 4% 2% 0%

3% 2% 1% 0% -1%

35 40 45 50 55 60 65 70 Percentil del Ingreso per cápita Bonanza Crisis Recuperación

-2%

68 | Desigualdad en una América Latina con menor crecimiento

35 40 45 50 55 60 65 70 Percentil del Ingreso per cápita Recuperación

Figura A.I. (Continuación) Curvas de Incidencia del Crecimiento para los Países de LAC Panel G. República Dominicana Panel H. Ecuador 14%

15%

12% 10%

10%

Tasa de Crecimiento Anualizada

8% 6% 4% 2% 0% -2%

-5%

-4% -6%

35 40 45 50 55 60 65 70 Percentil del Ingreso per cápita Recuperación Bonanza Crisis

-10%

Panel I. Guatemala 25%

20%

Tasa de Crecimiento Anualizada

10%

-1% -2% -3% -4%

5% 0% -5%

-10%

-5%

-15%

-6%

-20% 5

35 40 45 50 55 60 65 70 Percentil del Ingreso per cápita Bonanza Recuperación

-25%

Panel K. México

35 40 45 50 55 60 65 70 Percentil del Ingreso per cápita Bonanza Crisis Recuperación

Panel L. Nicaragua

Tasa de Crecimiento Anualizada

35 40 45 50 55 60 65 70 Percentil del Ingreso per cápita Bonanza Recuperación Crisis

15%

2% 0% -2%

-4% -6%

Panel J. Honduras

-7%

35 40 45 50 55 60 65 70 Percentil del Ingreso per cápita Bonanza Crisis Recuperación

35 40 45 50 55 60 65 70 Percentil del Ingreso per cápita Bonanza

| 69

Figura A.I. (Continuación) Curvas de Incidencia del Crecimiento para los Países de LAC Panel M. Panamá Panel N. Perú 35%

16%

30%

14% 12%

20%

Tasa de Crecimiento Anualizada

25%

15% 10% 5% 0%

8% 6% 4% 2%

-5% -10%

10%

35 40 45 50 55 60 65 70 Percentil del Ingreso per cápita Bonanza Crisis Recuperación

Panel O. Paraguay

35 40 45 50 55 60 65 70 Percentil del Ingreso per cápita Bonanza Crisis Recuperación

Panel P. El Salvador 12%

40%

10% 30%

20%

Tasa de Crecimiento Anualizada

10%

6% 4% 2% 0% -2%

-10% -4% -20%

35 40 45 50 55 60 65 70 Percentil del Ingreso per cápita Bonanza Crisis Recuperación

-6%

35 40 45 50 55 60 65 70 Percentil del Ingreso per cápita Bonanza Crisis Recuperación

Panel Q. Uruguay 10%

Tasa de Crecimiento Anualizada

-2%

30 35 40 45 50 55 60 65 70 Percentil del Ingreso per cápita Bonanza Crisis Recuperación

Fuentes: LCRCE usando datos de SEDLAC.

70 | Desigualdad en una América Latina con menor crecimiento

Figura A.II. Canastas de Consumo a lo largo de la Distribuciรณn del Ingreso Panel A. Chile Decil 2

Plutocrรกtica

Decil 9 15%

19%

35% 16%

23%

25%

Panel B. Colombia Plutocrรกtica

Decil 9

Decil 2

25% 8%

27%

45%

14%

15%

Panel C. Ecuador Decil 9

Decil 2

Plutocrรกtica

27% 11%

29%

47% 19%

19%

Panel D. Nicaragua Decil 2

Decil 9

Plutocrรกtica

7% 12%

12%

43%

44%

52%

Fuentes: LCRCE usando datos de SEDLAC.

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Banco Mundial 1818 H Street, NW, Washington, DC 20433, USA. www.worldbank.org/laceconomist