la caída de la desigualdad en américa latina€¦ · nicaragua daniel ortega jan -07 2008 left...
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La caída de la desigualdad en América Latina
Nora LustigProfesora Samuel Z. Stone de Economía
Latinoamericana Tulane University
Seminario sobre la cuestión socialUNAM
México, DF, 9 de marzo de 2011
1
Fuentes de la presentación• Declining Inequality in Latin America: A Decade of Progress? Edited by Luis
F. López-Calva and Nora Lustig, Brookings Institution and UNDP, 2010Versión en español será publicada por el Fondo de Cultura Económica en otoño 2011
• “Declining Inequality in Latin America: Some Economics, Some Politics,” Birdsall, Lustig and McLeod in Handbook of Latin American Politics, forthcoming
• “Declining Inequality in Latin America: How Much, How Long and Why?,”Lopez-Calva, Lustig and Ortiz, working paper, Tulane University, forthcoming.Ho
• “Poverty and Inequality under Latin America’s New Left Regimes,” McLeod, Darryl and Nora Lustig (2010). Paper prepared for the 15th Annual LACEA Meeting, Medellin, Colombia: Universidad de Antioquia and Universidad Eafit. Under revision, 2011
Estructura de la presentación
• La caída de la desigualdad: ¿cuánto y desde cuándo?• La caída de la desigualdad y las nuevas izquierdas:
¿existe una asociación?• La caída de la desigualdad: ¿por qué?
– Resultados para Argentina, Brasil, México y Perú• Descomposición no paramétrica: factores demográficos y cambios
en la desigualdad de ingresos laborales y no laborales• Causas más probables de la caída en la desigualdad de ingresos
laborales• Causas más probables de la caída en la desigualdad de ingresos no
laborales
• Perspectivas: ¿continuará la caída de la desigualdad en el futuro?
Coeficiente de Gini por Region (en %), 2004
32.233.6
38.9 38.9 39.1
44.7
53.2
20.0
25.0
30.0
35.0
40.0
45.0
50.0
55.0
60.0
High Income Europe andCentral Asia
South Asia North Africaand the
Middle East
East Asia andthe Pacific
Sub-SaharanAfrica
Latin Americaand the
Caribbean
Gin
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4
Gini por región y países
LAC 52.9
20
25
30
35
40
45
50
55
60
65
Latin America
Asia
Developed
Afr ica
Eastern Europe & Central Asia
Source: Gasparini and Lustig (2010).
Coeficiente de Gini para América Latina:Principio de los 1990s-Mediados de 2000s
6
35
40
45
50
55
60
Principio 90s Mediados 90s Principio 2000s Mediados 20 00s
Coe
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de G
ini
0=
La caída de la desigualdad en América Latina: ¿ cuánto ?
• En la mayoría de los países de la regiónanalizados (12/13 de 17) la desigualdad se hareducido en cerca de 1% al año entre (circa) 2000y (circa) 2007, 2008 y 2009.
• La disminución es estadísticamente significativa en lo general (rectángulos con borde negro indican que no es significativo el cambio).
7
Cambio anual en el coeficiente de Gini por país: circa 2000-2007
-1.40-1.27
-1.12-1.02-1.00-0.99-0.88-0.83-0.56
-0.36-0.32-0.29-0.24
0.05
0.79 0.891.02
-0.79
-0.44
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0.30 0.25
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-1.50
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Cambio en el coeficiente de Gini por país: circa 2000 -2008
-1.29-1.11-1.02-1.02-0.99
-0.88-0.83-0.77-0.56
-0.36 -0.35-0.29-0.24
0.050.28
0.791.02
-0.75
-0.45
2.02
1.43
0.30 0.25
-1.50
-1.00
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Cambio en el coeficiente de Gini por país: circa 2000 -2009
-1.71-1.49
-1.31-1.29-1.27-1.07-0.99-0.97
-0.77-0.66
-0.36-0.24
-0.05
0.05 0.080.28
1.02
-0.94
-0.63
2.02
1.43
0.30 0.25
-2.00
-1.50
-1.00
-0.50
0.00
0.50
1.00
1.50
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La caída de la desigualdad en América Latina: ¿ desde cuándo ?
• En tres países empezó en la segunda mitad de losnoventa: México, Brasil y Chile
• En seis empezó a partir del 2002-2003: Argentina,Bolivia, El Salvador, Paraguay, Panamá y Perú
• En otros, en contraste, hay oscilaciones anualespero el punta a punta de 2000 a 2009 aumentó:Costa Rica, Honduras y Uruguay (pero loscambios estad. significativos para Uruguay) 11
Caída de la desigualdad desde la segunda mitad de la década de los 90sÍndice de Gini 1996=100
84
86
88
90
92
94
96
98
100
102
1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Brasil Chile México
Caída de la desigualdad desde 2002 -2003Índice de Gini 1999=100
80
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90
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105
110
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Argentina El Salvador Panamá Perú Bolivia Paraguay
Aumento de la desigualdad: 2000 -2009 (sólo Uruguay estad. signif.)
85
90
95
100
105
110
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Costa Rica Honduras Uruguay
Año en el que la desigualdad comenzó a descender
México
Brasil, Chile
El Salvador, Panamá
Argentina, Bolivia, Venezuela
República Dominicana, Ecuador, Paraguay, Perú
1994
1995
1996
1997
1998
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2002
2003
2004
Año
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La caída de la desigualdad ha sido generalizada
� Países con desigualdad persistentemente alta (Brasil) y enaquellos con desigualdad normalmente baja (Argentina).
� Países con rápido crecimiento económico (Chile y Perú),en países donde el crecimiento ha sido lento (Brasil yMéxico), y en aquellos en recuperación de episodios decrisis (Argentina y Venezuela).
� Países gobernados tanto por regímenes de izquierda(Argentina, Brasil, Chile y Venezuela), como porregímenes de centro o centro-derecha (México y Perú).
16
América Latina: Coeficiente de Gini por país: Circa 2009
50.1
57.2
55.3
54.4
53.7
52.3
52.1
51.9
50.7
50.5
50.2
48.9
48.3
46.9
46.6
44.9
44.7
43.5
40.0 45.0 50.0 55.0 60.0
Total
Bolivia
Honduras
Guatemala
Brasil
Nicaragua
Panamá
Chile
Paraguay
México
Costa Rica
Ecuador
República Dom.
Perú
El Salvador
Uruguay
Argentina
Venezuela
Coeficiente de Gini (porcentaje)
T ab le 1 : N ew Le f t P olit i ca l Reg im es in La tin Am erica
C umu lat ive years
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Co un try L eader
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20 00 -
20 02
20 03 -
20 05
20 0 6-
2 008
A rgent ina The
K irch ners M ay-0 3 200 4 L eft P opu lis t 0 2 5
Bolivia E vo M ora le s Jan-06 200 7 L eft P opu lis t 0 0 2
B raz il L u la da S ilv a Jan-03 200 4 Socia l
Democrat ic 0 2 5
Chile Ricardo L agos M ar-0 0 200 1 Socia l
Democrat ic 2 5 8
E cuador R afael C orrea Jan-07 200 8 L eft P opu lis t 0 0 1
N icaragua Danie l Ort ega Jan-07 200 8 L eft P opu lis t 0 0 1
U rug uay Tabaré
Vázquez M ar-0 5 200 6
Socia l
Democrat ic 0 0 3
Venezuela Hugo Chav ez F eb-9 9 200 0 L eft P opu lis t 3 6 9
Tota l effect ive years 5 1 5 3 4
Source: McL eod and Lus tig (2 010 ).
* “Ef fectiv e year ” is one year after the gov er nmen t tak es offi ce, as new p olici es tak e tim e to impl em ent.
Both Nic arag ua and Ecuador e lected left popu lis t g ov ernm ents i n 2 008 , outs ide the wi ndow of the pr es ent
analys is .
Cambio anual en el coeficiente de Gini: izquierdas y no izquierdas; circa 2000-2008
-1.07 -1.07 -1.02
-0.66
0.28
-0.71
-1.29
-0.97
-0.77
-0.42
0.79
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-1.5
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0.5
1.0
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Figure 6: Annual income redistribution by quintile (cumulative years in office starting in year 2)
.085*
.134* .135*
.03
-0.41*
-0.02-0.04
0.050.08
-0.11
1st Quintile 2nd Quintile 3rd Quintile 4th Quintile 5th Quintile
*significant at 5% level, random effects estimates, see appendix A Table A-2 and McLeod and Lustig (2011).
Figure 22A: Annual income redistribution by quintile (cumulative years in
office starting in year 2)
Social Democratic Left Populist
Source: McLeod and Lustig (2011).
Figure 8: Redistributive impact of changes in social spending budget share by quintile
(change significant at *5% or **1% level)
0.6**0.81**
0.83**
0.08
-2.6**
0.26 0.21
0.49* 0.44*
-1.5
0.29* .31* 0.33**0.16
-1.2*
1st Quintile 2nd Quintile 3rd Quintile 4th Q 5th Quintile
Source: Appendix A, Table A-3 and McLeod and Lustig (2011).
Figure 24: Redistributive impact of changes in social spending
budget share by quintile (change significant at *5% or **1% level)
Social Democratic
Left Populist
Non-left
Source: McLeod and Lustig (2011).
¿Por qué ha disminuido la desigualdad enAmérica Latina? ¿Hay factores en común?
� Análisis exhaustivo para cuatro países (en Lopez-Calva andLustig, 2010):� Argentina (Gasparini y Cruces) (urbano; 2/3 de la población)� Brasil (Barros, Carvalho, Franco y Mendonça)� México (Esquivel, Lustig y Scott)� Perú (Jaramillo y Saavedra)
� Se utiliza una muestra de países representativa de la diversidadlatinoamericana: alta, media y baja desigualdad; alto y bajocrecimiento económico; alta y baja proporción de poblaciónindígena; regímenes de izquierda y no izquierda.
� Los cuatro países implementaron reformas orientadas almercado durante los años noventa.
� Los cambios son estadísticamente significativos y se observadominancia de Lorenz. 22
Cambios de la desigualdad en Argentina, Brasil, México y Perú (2000 -2006)
(Datos provenientes de encuestas de hogares)
23
Argentina (urbano)
Brasil México Perú
2000 2006 2001 2006 2000 2006 2001 2006
Coeficiente de Gini 50.4 48.2 58.8 54.8 52.9 49.9 52.4 49.3
Percentil 90/10 11.9 11.2 15.7 12.5 11.4 8.9 11.7 10.6
Pobreza (US$2.5 al día) 14.2 11.0 27.4 19.5 21.9 13.9 29.9 20.4
Curva de incidencia del crecimiento: Argentina (áre as urbanas)Precios de 2005 (crecimiento anual en %)
13.7
11.5 11.8 11.610.8
9.99.4
8.47.3
5.1
9.9
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Ingreso per cápita por decil Tasa de crecimiento promedio anual
2000-2009
14.2
8.87.7
6.86.1 5.6
4.84.0
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1.7
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4.0
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%)
Decil
Ingreso per cápita por decil Tasa de crecimiento promedio anual
2001-2008
Curva de incidencia del crecimiento: BrasilPrecios de 2005 (crecimiento anual en %)
4.13.8
3.33.1
2.82.6
2.3 2.2
1.8
0.6
2.7
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
3.5
4.0
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Ingreso per cápita por decil Tasa de crecimiento promedio anual
12.1
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6.5 6.1 5.7 5.4 5.1
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Tasa
de
crec
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)
Decil
Ingreso per cápita por decil Tasa de crecimiento promedio anual
2000-2008
1996-2008
Curva de incidencia del crecimiento: MéxicoPrecios de 2005 (crecimiento anual en %)
9.6
7.87.3 7.1 7.0 6.8 6.5
6.0
5.1
2.6
6.6
0.0
2.0
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%)
Decil
Ingreso per cápita por decil Tasa de crecimiento promedio anual
6.45.8
6.3 6.3 6.1 6.15.7
4.9
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-1.5
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Decil
Ingreso per cápita por decil Tasa de crecimiento promedio anual
2001-2009
2003-2009
Curva de incidencia del crecimiento: PerúPrecios de 2005 (crecimiento anual en %)
¿Por qué cayó la desigualdad en estos cuatro casos?
• Análisis de los factores próximos: cada capítulo utiliza diferentes técnicas de descomposición; también se aplicó la misma técnica para poder comparar los órdenes de magnitud
• Exploración de los factores fundamentales
Determinantes del ingreso per cápita del hogar
Ingreso per cápitadel hogar
Proporción de adultos en el
hogar
Proporción de adultos en el
hogar
Ingreso del hogar por
adulto
Ingreso no laboral del hogar
por adultoMAS
Ingreso no laboral del hogar
por adultoMAS
Ingreso no laboral del hogar
por adulto
Proporción de adultos que
trabajan
Proporción de adultos que
trabajan
Ingreso laboral de adultos que trabajan
Ingreso laboral de adultos que trabajan
FECUNDIDAD, ESPERANZA DE VIDA
REMESASTRANSF. DE GOB.INTERESE S, RENTAS, GAN
•DECISIONES DE PARTICIPACION EN EL MERCADO LABORAL
FORMACION DE PAREJA
30
-HORAS TRABAJADAS-REMUNERACION POR HORA-DEMANDA Y
OFERTA POR NIVEL DE CALIFICACIÓN
Descomposición de los determinantesinmediatos (Barros et al. 2006, 2007)
• Ingreso per cápita del hogar se puede escribir:
y = a ( u w + o)
• Esta identidad relaciona los cambios en el ingreso per cápita del hogar y, en sus cuatro determinantesinmediatos o próximos: (i) Cambios en la proporción de adultos en el hogar a(ii) Cambios en la proporción de adultos que trabajan u(iii) Cambios en el ingreso laboral por adulto que trabaja w(iv) Cambios en el ingreso no laboral per cápita o
31
ARGENTINA (urban areas): 2000-2006
Marginal Contribution of Source:
In Percentage Points
Demographic Factors (adults per household)
-0.20 8
Non-labor Income -0.68 26
Part. in Labor Market -0.43 17
Earnings per Worker -1.30 50
SUBTOTAL -2.61 100 91
Interactive Term (all) -0.26 9
TOTAL -2.87 100
BRAZIL: 2001-2006
Marginal Contribution of Source:
In Percentage Points
Demographic Factors (adults per household)
-0.23 6.6
Non-labor Income -1.61 45.2
Part. in Labor Market -0.15 4.1
Earnings per Worker -1.57 44.1
SUBTOTAL -3.56 100.0 120.8
Interactive Term (all) 0.61 -20.8
TOTAL -2.94 100.0
In Percent
In Percent
MEXICO: 2000-2006
Marginal Contribution of Source:
In Percentage Points
Demographic Factors (adults per household)
-0.50 10.3
Non-labor Income -0.73 15.1
Part. in Labor Market -0.44 9.1
Earnings per Worker -3.19 65.5
SUBTOTAL -4.87 100.0 158.3
Interactive Term (all) 1.79 -58.3
TOTAL -3.07 100.0
PERU: 1997-2006
Marginal Contribution of Source:
In Percentage Points
Demographic Factors (adults per household)
-1.43 59.2
Non-labor Income -2.29 94.4
Part. in Labor Market 0.08 -3.4
Earnings per Worker 1.21 -50.1
SUBTOTAL -2.42 100.0 59.5
Interactive Term (all) -1.65 40.5
TOTAL -4.07 100.0
In Percent
In Percent
Descomposición (Alejo et al., 2009):
• Factores demográficos: cambios en la proporción de adultos fueron“igualadores” pero su orden de magnitudmenor al resto de los factores con la excepción de Perú
• Participación en la fuerza de trabajo: Con la excepción de Perú, los cambiosen la tasa de participación fueron“igualadores”. Este efecto fue másfuerte para Argentina
34
Decomposition results (Alejo et al., 2009):
• Ingreso laboral del hogar por adulto que trabaja: en Argentina, Brasil y México, los cambios en la distribución del ingreso laboral por trabajador fueron “igualadores” y “explican entre 44% y 65% de la reducción en la desigualdad del ingreso total. En Perú, el cambio fuedesigualador a nivel del hogar pero no a nivel de los trabajadores; cambios en el “assortative matching” (correlación entre esposos y esposas)
• Ingreso no laboral por adulto: en los cuatro países el cambioen la distribución del ingreso no laboral fue “igualador” y sucontribución fue particularmente alta en Brasil y Perú (45% y 90%, respectivamente)
35
Conclusión :
La caída en la desigualdaddel ingreso laboral portrabajador y el ingreso no laboral por adulto “explican” el grueso de la reducción en la desigualdad del ingresoper cápita por hogar
36
¿Por qué cayó la desigualdad del ingresolaboral por trabajador y del ingreso no
laboral per cápita ?• Dos factores principales:
�una disminución en los retornosrelativos a la educación terciaria ysecundaria
�un aumento en el tamaño yprogresividad de las transferencias delgobierno.
37
38
Coeficientes de primaria y secundaria sobre variabl e omitida (primaria incompleta o sin educación) para el total de hombres que
trabajan
Remuneración por trabajador
• Cambio en horas trabajadas no es importante
• Cambio en la remuneración laboral por hora es notable: baja el “premio” a los altos niveles de educación altos (terciaria y secundaria)
• ¿Demanda u oferta de trabajo?– Cambio notable en la composición de la fuerza de
trabajo por niveles de calificación: oferta• A su vez, causado por el impulso a la educación
– Pierde fuerza el impacto desigualador de las reformas y el cambio tecnológico sesgado a la mano de obra calificada
40
Composición de la población adulta por nivel educat ivo:Argentina, Brasil, México y Perú
¿Por qué redujo la desigualdad en los ingresos no laborales?
� En los cuatro países aumentaron las transferencias delgobierno hacia los pobres y el gasto público se hizo másprogresivo.
▪ En Argentina, el programa para desempleados por la crisis de2001 Jefes y Jefas de Hogar (y a partir del 2007, la moratoriaprevisional)
▪ En Brazil y México, las transferencias condicionadas en efectivo agran escala => pueden representar entre el 10 y 20 por ciento dela reducción en la desigualdad global. Estos esquemas fungencomo un mecanismo de redistribución eficaz porque cuestanalrededor de 0.5% del PIB.
▪ En Perú, las transferencias en especie en programas dealimentación y salud. También aumentó el acceso a lainfraestructura básica para los pobres.
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Conclusiones• En la “carrera” entre el cambio tecnológico –con sesgo al
trabajo calificado- y la expansión educativa, en los últimos diezaños la expansión educativa ha tomado la delantera (Tibergen)
• Tal vez como consecuencia de la democratización y lacompetencia política, las transferencias del gobierno (enefectivo y en especie) se han vuelto más generosas yfocalizadas hacia los pobres.
• ¿Continuará el impulso hacia una menor desigualdad enAmérica Latina?– Tarde o temprano, la población enfrentará la barrera de acceso a la
educación post-secundaria básica y terciaria y con ello posiblemente sefrenará el ímpetu igualador. 42
Perspectivas¿Continuará el impulso hacia una menor desigualdad en
América Latina?• Tarde o temprano, la población enfrentará la barrera de
acceso a la educación post-secundaria básica y terciaria ycon ello posiblemente se frenará el ímpetu igualador– Problemas de oferta– Costo de oportunidad– Baja calidad educativa de los ciclos básicos
• La capacidad política y fiscal del estado para redistribuirvía transferencias y expansión educativa ¿podrácontinuar?– Factores optimistas:
• Auge de materias primas• Competencia política en regímenes democráticos • Temor de las derechas: Piñeira en Chile “vacuna” contra surgimiento de
líderes tipo Chávez o Morales 43
GRACIAS
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Apéndice
¿Son creíbles estos resultados?
• Problema: Subestimación del ingreso no laboral en las encuestas; se concentra en el tope de la distribución
• Sin embargo, el análisis para Argentina que corrige por la subestimación en el 1% o .1% más alto encuentra la misma tendencia
The Rich in Latin America: Estimates of Monthly Income (circa 2007-2009)
Merrill Lynch High Net Worth Individuals (HNWI) and Ultra-High Net Worth Individuals (UHNWI): 2007(in millions of dollars otherwise specified)
LATAM WORLDWEALTH** POP AVE. WEALTH*** Monthy Inc*** WEALTH POP AVE . WEALTH*** Monthy Inc***
HNWI (US$1 m or more in assets)* $6,200,000 400000 $15,500,000 $64,583 $40,700,000 $10,100,000 $4,029,703 $16,790
UHNWI (US$30 m or more in assets)* $2,200,000 4400 $500,000,000 $2,083,333 $14,300,000 $103,300 $138,431,752 $576,799____________________________________________________________________________________________________________________________FORBES Billionaires in Latin America(in millions of dollars otherwise specified)30 billionaires (US$1 b or more in assets) $115,000 30 $3,833,333,333 $15,972,222Carlos Slim $35,000,000,000 $145,833,333____________________________________________________________________________________________________________________________Source: top panel Merrill Lynch and Capgemini World Wealth Report (2009); bottom panel Forbes, April 2009Note: Population figures in units.* Investible assets exclude primary residence, collectibles, consumables and consumer durables.** total wealth for UHNWI in Latin America was assumed to be the same proportion of HNWI' wealth as for the world which equalled 35 percent.*** in dollars per month. Author's estimates based on Merril Lynch and assumption **; monthly returns were calculated assuming a yearly 5 percent return on investible assets.
FIGURE 6Gini coefficient in the Greater Buenos Aires 1980-2004
0.30
0.35
0.40
0.45
0.50
0.55
0.60
0.65
1980
1982
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
1998
2000
2002
2004
G*
G1
G2
49
Coeficiente de Gini para la población de entre 25 y 55 años de edad