LA DESIGUALDAD EN EL BIENESTAR ECONÓMICO-SOCIAL PARA AMÉRICA LATINA EN EL PERÍODO RECIENTE

1
ÍNDICE DE CONTENIDOS
1.
INTRODUCCIÓN ............................................................................................................. 5
2.
EL DESARROLLO SOCIO-ECONÓMICO EN AMÉRICA LATINA EN EL
PERÍODO 1990 – 2013 ............................................................................................................. 6
3.
2.1.
Concepto y medición ....................................................................................................... 6
2.2.
Análisis empírico ............................................................................................................ 10
LA DESIGUALDAD PERSONAL DE LA RENTA EN AMÉRICA LATINA EN
EL PERÍODO 1999 – 2013 ..................................................................................................... 23
4.
3.1.
Concepto y medición ..................................................................................................... 23
3.2.
Datos y fuentes estadísticas .......................................................................................... 29
3.3.
Análisis empírico ............................................................................................................ 30
3.3.1.
Índice de Gini ......................................................................................................... 30
3.3.2.
Ratio de quintiles .................................................................................................... 35
RELACIÓN ENTRE DESARROLLO SOCIO-ECONÓMICO Y
DESIGUALDAD EN LA DISTRIBUCIÓN PERSONAL DE LA RENTA ................... 39
4.1.
Marco teórico .................................................................................................................. 39
4.2.
Análisis empírico ............................................................................................................ 43
5.
CONCLUSIONES............................................................................................................ 50
6.
REFERENCIAS................................................................................................................ 52
7.
ANEXO ESTADÍSTICO ................................................................................................ 55
2
ÍNDICE DE CUADROS
Cuadro 1: Propiedades deseables para los indicadores de desigualdad ................................... 25
Cuadro 2: Argumentos teóricos que relacionan desigualdad con el desarrollo económico . 40
Cuadro 3: Supuestos sobre la curva de Kuznets ........................................................................ 41
Cuadro 4: Matriz de correlaciones parciales entre variables ..................................................... 44
Cuadro 5: Resultado de las estimaciones sobre la relación entre el desarrollo económico y
económico-social y la desigualdad personal de la renta en Latinoamérica ............................. 46
ÍNDICE DE TABLAS
Tabla 1: Limitaciones del PIB ......................................................................................................... 7
Tabla 2: Etapas en la economía de América Latina (1980-2013) ............................................. 15
ÍNDICE DE FIGURAS
Figura 1: Curva de Kuznets ........................................................................................................... 41
ÍNDICE DE GRÁFICOS
Gráfico 1: PIBpc en Latinoamérica, 2013 ................................................................................... 11
Gráfico 2: Evolución PIBpc Latinoamérica. Base 1990............................................................ 12
Gráfico 3: TVAA del PIBpc para América Latina por etapas, 1990-2013 ............................. 13
Gráfico 4: Convergencia en el nivel de desarrollo en América Latina, 1990-2013 ............... 16
Gráfico 5: Índice de Desarrollo Humano para Latinoamérica, 1990,2013 ............................ 17
Gráfico 6: Variación IDH por etapas, 1990-2013 ...................................................................... 18
Gráfico 7: Comparativa en nivel de IDH y IDH-D (Datos para 2013) ................................. 19
Gráfico 8: Relación del PIBpc con IDH para Latinoamérica (Datos para 2013).................. 20
Gráfico 9: Relación del PIBpc con IDH-D para Latinoamérica (Datos para 2013)............. 21
Gráfico 10: Relación TVAA PIBpc con TVAA IDH (1990-2013) ......................................... 22
Gráfico 11: Curva de Lorenz para Brasil y Venezuela, 2007 .................................................... 26
Gráfico 12: Índice de Gini para los países de América Latina, 2013 ...................................... 31
Gráfico 13: Diferencia en el IG urbano y rural para América Latina, 2013 ........................... 32
Gráfico 14: Evolución del IG en Latinoamérica, 1990-2013 ................................................... 33
Gráfico 15: Convergencia en la desigualdad en Latinoamérica, 1990-2013 ........................... 35
Gráfico 16: Ratio Q5/Q1 para América Latina, 2013 ............................................................... 36
Gráfico 17: Relación IG con ratio Q5/Q1 para América Latina (1999-203) ........................ 37
Gráfico 18: Relación IG con ratio Q5/Q1 para América Latina (2010-2013) ...................... 37
3
Abreviaturas y acrónimos utilizados:
CEPAL: Comisión Económica para América Latina y el Caribe
CM: Contratos Móviles
FIDA: Fondo Internacional de Desarrollo Agrícola
FMI: Fondo Monetario Internacional
IDH: Índice de Desarrollo Humano
IDH-D: Índice de Desarrollo Humano ajustado por la Desigualdad
IG: Índice de Gini
INV: Inversión. FBK/PIB
OCDE: Organización para Cooperación y el Desarrollo Económico
OMC: Organización Mundial del Comercio
PIB pc: Producto Interior Bruto per cápita (Renta per cápita)
PIB: Producto Interior Bruto
PNB pc: Producto Nacional Bruto per cápita (Renta per cápita)
PNB: Producto Nacional Bruto
PNUD: Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo
PPA: Paridad del Poder Adquisitivo
R2: Coeficiente de determinación lineal
RAE: Real Academia Española
Ratio Q5/Q1: Brecha entre el quintil más rico con quintil más pobre
RNF: Renta Neta de los Factores
Tc: Tasa de crecimiento
TcPIB: Tasa de crecimiento del PIB
TcPNB: Tasa de crecimiento del PNB
TVAA: Tasa de Variación Anual Acumulativa
TIC: Tecnologías para la Información y la Comunicación
UI: Usuarios de Internet
4
1. INTRODUCCIÓN
Latinoamérica es el área geográfica más desigual del mundo en términos de renta, aunque no
es, sin embargo, la región más pobre ni la menos desarrollada económicamente (Antón,
Carrera, Muñoz de Bustillo, & Rodrigues-Silveira, 2009). La relación entre el desarrollo socioeconómico y la desigualdad en la distribución personal de la renta ha sido un tema recurrente
en la literatura económica desde los años 50 del siglo pasado (e.g. Kuznets, 1955) aunque no
existe consenso sobre si la relación de ambos fenómenos es directa o inversa. El tema ha
tomado impulso en los últimos años, cuando algunos de los países emergentes han mostrado
comportamientos que contradecían lo sostenido por las teorías más tradicionales. América
Latina es una de estas áreas económicas emergentes, por lo que resulta de gran interés
acercarse al estudio de esta relación en esta área. Adicionalmente, profundizar en la
comprensión de cómo los países avanzan económica y socialmente y conocer las claves de
problemas tan severos como la desigualdad de la renta entre la población, resulta clave para
la aplicación de políticas económicas y sociales eficientes que ayuden a estas economías a
seguir mejorando.
En este contexto, el objetivo del presente trabajo es doble. En primer lugar, analizar
empíricamente la evolución del desarrollo socio-económico de los principales países
latinoamericanos durante el período 1990-2013; así como la de la desigualdad en la
distribución de la renta en las últimas décadas. En segundo lugar, se estudia, a través de un
modelo multivariante de regresión lineal, la relación existente entre ambos fenómenos.
Así, tras esta Introducción, en el apartado 2 del trabajo se ofrece una descripción de la
evolución del desarrollo socio-económico de la región. En el apartado 3 se aborda la dinámica
que ha mostrado la desigualdad personal de la renta entre 1999-2013. En la sección 4 se
ponen en relación ambos fenómenos, estimando varias especificaciones econométricas.
Finalmente, la sección 5 ofrece algunas consideraciones finales del trabajo.
5
2. EL DESARROLLO SOCIO-ECONÓMICO EN AMÉRICA LATINA EN EL
PERÍODO 1990 – 2013
Este epígrafe se desglosa en dos apartados: en el primero de ellos se explica el concepto de
desarrollo económico y social y, a su vez, se señalan los indicadores utilizados habitualmente
para medir el mismo; en el segundo subapartado se realiza un análisis descriptivo de la
evolución del fenómeno para América Latina para el período 1990-2013.
2.1.
Concepto y medición
Según el diccionario de la Real Academia Española (RAE), el desarrollo en su acepción
económica se define como la “evolución progresiva de una economía hacia mejores niveles de vida”. La
forma más habitual de medir el nivel de vida de la población de un país es a partir del ingreso
medio de los habitantes de ese país, que a su vez se aproxima por el concepto de renta per
cápita. Para el cálculo de la renta per cápita se utilizan las macromagnitudes económicas del
Producto Interior Bruto (en adelante PIB) y Producto Nacional Bruto (en adelante PNB).
El PIB es considerado como la macromagnitud económica más utilizada para cuantificar la
capacidad de generar riqueza en una economía durante un período de tiempo determinado
(Alonso, 2013). Este indicador se define como el valor de todos los bienes y servicios finales
producidos en el interior de un país en un momento temporal concreto, generalmente un
año.
Los datos estadísticos tienen la capacidad de influir sobre las decisiones que se adoptan en
política económica, por lo que es de suma importancia que éstos reflejen la realidad que
pretenden. Este hecho ha derivado en cierta polémica y ha dado a la luz informes que ponen
en duda la representatividad del PIB como un indicador adecuado del desarrollo o bienestar
económico en una sociedad (Stiglitz, Sen, & Fitoussi, 2008). De acuerdo con Alonso J.A.
(2013), las limitaciones que presenta el citado indicador pueden sintetizarse en la siguiente
tabla:
6
Tabla 1: Limitaciones del PIB
Limitación
Limitación 1
Limitación 2
Limitación 3
Limitación 4
Limitación 5
Descripción
Aunque el indicador refleja de forma eficiente el crecimiento económico,
no es representativo del desarrollo sostenible, pues no muestra
cualitativamente a qué se debe éste, por lo que cabe la posibilidad de un
detrimento en el ámbito medioambiental o social.
No se le puede atribuir la misma aportación de bienestar a todos los
bienes y servicios producidos en una economía, incluso cabe la
posibilidad de que éstos puedan proporcionar un bienestar negativo (por
ejemplo la producción armamentística).
Tan sólo recoge los bienes y servicios destinados al mercado, dejando de
lado todas aquellas actividades que, aunque excluidas de éste, incrementan
el bienestar de un país (un claro ejemplo de esta limitación es el trabajo
realizado por las amas de casa).
Aunque se han realizado estimaciones, el indicador no tiene la capacidad
de poder mostrar la aportación real que tiene la economía sumergida en
un país.
Todo dato estadístico tiene un intervalo de confianza, de lo que se deriva
que existe un margen de error en el PIB, que determina la posibilidad de
que el indicador no sea representativo.
Fuente: Elaboración propia a partir de Alonso (2013).
Tal y como se ha expuesto en su definición, el PIB tan sólo tiene en cuenta la producción
interior, adoptando por tanto el criterio de la territorialidad; sin embargo, en un mundo cada
vez más globalizado existen transferencias de factores entre países, por lo que se hace
necesaria la evaluación del criterio de la residencia, es decir, el lugar donde reside el
propietario de los factores; de esta forma, surge el PNB, que se definiría como el valor de los
bienes y servicios finales producidos por los residentes de un país durante un período de
tiempo determinado, generalmente un año. Es posible obtener el valor del PNB conociendo
el valor del PIB en un momento determinado, pues tan sólo hay que sumar las Rentas Netas
de los Factores provenientes del resto del mundo (en adelante RNF):
𝑃𝑁𝐵 = 𝑃𝐼𝐵 + 𝑅𝑁𝐹
(1)
Para medir el bienestar económico de un país, teniendo en cuenta el tamaño de su población,
el indicador más utilizado es la renta per cápita (en adelante PIBpc o PNBpc). Puede ser
7
medido utilizando el PIB o el PNB dependiendo, tal y como se expuso páginas atrás, de cuál
sea el objeto del análisis (territorialidad o residencia del propietario de los factores):
La renta per cápita mide, por tanto, los ingresos medios de los habitantes de un país
obtenidos en un período de tiempo, normalmente un año. En la actualidad existen diferentes
instituciones internacionales como la Organización para la Cooperación y Desarrollo
Económicos (OCDE), el Banco Mundial, el Fondo Monetario Internacional (FMI) o, para
el caso concreto de los países latinoamericanos, la Comisión Económica para América Latina
y el Caribe (CEPAL), que se encargan de elaborar y publicar datos estadísticos referidos al
PIBpc y PNBpc.
Aunque convencionalmente se ha utilizado el PIBpc (o PNBpc) como un indicador que
aproxima en gran medida el bienestar económico, tal indicador adolece de limitaciones: sólo
hace referencia al componente económico del bienestar, dejando al margen el resto; además,
sólo tiene en cuenta el promedio de renta en una economía, por lo que no refleja la
distribución personal de cada individuo; y en último lugar, no refleja una visión global de la
realidad económica en todas sus dimensiones (económica, social y medioambiental) ni de la
sostenibilidad del crecimiento.
En resumen, no permite diferenciar entre crecimiento y el desarrollo económico. El
crecimiento se define como un incremento sostenido de la renta per cápita en una economía
(Kuznets, 1966), mientras que el desarrollo recoge además del crecimiento económico, un
aumento de la equidad, considerando por tanto, cambios tanto cuantitativos como
cualitativos. Para captar de una forma más adecuada el desarrollo económico, a partir de la
década de los noventa, el Programa de Naciones Unidas para el Desarrollo (en adelante
PNUD) apostó por un nuevo indicador para medir el bienestar de la población de un país,
conocido como Índice de Desarrollo Humano (en adelante IDH).
El IDH se justifica debido a que el desarrollo humano no debe circunscribirse tan sólo a una
variable económica como es la renta per cápita; según el PNUD, el desarrollo humano es un
proceso que permite a las personas tener mayores oportunidades. Por esto, el IDH considera
8
tres dimensiones básicas1: un nivel de vida decente, una vida prolongada y saludable y el
acceso a la educación (Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo, 1990).
La primera dimensión utilizada para estimar el IDH puede ser categorizada como un nivel
de recursos que garantice disponer de medios materiales necesarios que proporcionen una
existencia digna. Esta dimensión se cuantifica con el PNB per cápita ajustado por la paridad
del poder adquisitivo (PPA), es decir, el ingreso total generado por la producción, teniendo
en cuenta el criterio de la residencia, menos los ingresos pagados al resto del mundo,
convertido a dólares estadounidenses usando la PPA, y dividido entre la población de un país
a mitad de año (Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo, 2013).
𝐼𝑟𝑒𝑐𝑢𝑟𝑠𝑜𝑠 =
𝑃𝑁𝐵𝑝𝑐 (𝑃𝑃𝐴)
𝑃𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛
(2)
La segunda dimensión considerada por el índice tiene en cuenta la salud de la población en una
economía, pues considera una vida larga y saludable. Esta dimensión se mide con la esperanza
de vida al nacer en un país, definida como los años estimados que vivirá un recién nacido si
los patrones de mortalidad continuaran constantes durante toda su vida (Programa de las
Naciones Unidas para el Desarrollo, 2013).
La última dimensión considerada es la educación, pues se pretende recoger en qué medida la
población de un país tiene acceso a un cierto nivel educativo para la ampliación de sus
conocimientos y capacidades. Esta dimensión se mide tomando la media geométrica de dos
variables: los años promedio de escolaridad y los años esperados de escolarización. La
primera variable tiene en cuenta los años promedio de escolaridad que posee la población
con edad igual o superior a 25 años; en cuanto a la segunda variable, recoge la estimación de
los años de instrucción que un menor (en edad de comenzar la escolarización) recibirá si los
patrones en las tasas de matriculación se mantienen constantes durante su vida (Programa de
las Naciones Unidas para el Desarrollo, 2013).
Dado que cada dimensión es medida de forma diferente, se hace necesaria una normalización
de los datos; para ello, se relacionan los valores efectivos de cada país con los valores
1
La última revisión de la metodología para estimar el IDH tuvo lugar en el año 2010.
9
máximos y mínimos de la muestra. Matemáticamente, la normalización se realiza con la
siguiente expresión:
𝐼𝑖 =
𝑉𝑎𝑙𝑜𝑟𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡𝑖𝑣𝑜 − 𝑉𝑎𝑙𝑜𝑟𝑚í𝑛𝑖𝑚𝑜
𝑉𝑎𝑙𝑜𝑟𝑚á𝑥𝑖𝑚𝑜 − 𝑉𝑎𝑙𝑜𝑟𝑚í𝑛𝑖𝑚𝑜
(3)
Tal y como se muestra en la expresión 4, una vez obtenido el valor normalizado de cada
dimensión, se construye el IDH como una media geométrica de cada uno de ellos:
𝐼𝐷𝐻 = 3√𝐼𝑟𝑒𝑐𝑢𝑟𝑠𝑜𝑠 ∙ 𝐼𝑠𝑎𝑙𝑢𝑑 ∙ 𝐼𝑒𝑑𝑢𝑐𝑎𝑐𝑖ó𝑛
(4)
Como ya se ha comentado, el IDH es un indicador que aproxima en gran medida el desarrollo
socio-económico de un país, sin embargo, no está carente de limitaciones, ya que sólo tiene
en cuenta las tres dimensiones anteriormente señaladas, no considerando otras como la
desigualdad de género, la sostenibilidad medioambiental, las inequidades en el nivel de vida,
etc. Otra limitación importante consiste en la incapacidad de poder relacionar los datos
obtenidos en diferentes momentos del tiempo, ya que la metodología utilizada para la
estimación del IDH ha cambiado recientemente.
Con el objetivo de solventar algunas de las limitaciones del IDH, surge el IDH ajustado por
la desigualdad (en adelante IDH-D). Éste ajusta el IDH según la desigualdad en la
distribución de las tres dimensiones entre la población, es decir, elimina el valor promedio
de cada dimensión según su nivel de desigualdad. El IDH-D coincide con el IDH bajo la
hipótesis de máxima equidad, sin embargo, a medida que aumenta la desigualdad, desciende
el valor alcanzado por el IDH-D, de modo que el IDH puede ser considerado como un nivel
potencial o nivel máximo de bienestar socio-económico (Programa de las Naciones Unidas
para el Desarrollo, 2013).
2.2.
Análisis empírico
En este apartado se realizará un análisis empírico del bienestar económico y socio-económico
para los países más relevantes de América Latina. Tal y como se ha mostrado en el apartado
anterior, para cuantificar el bienestar económico se utiliza el PIBpc, mientras que para medir
el desarrollo socio-económico, se utilizan otro tipo de indicadores como el IDH y el IDHD.
10
En primer lugar, el Gráfico 1 ofrece los datos más actuales del PIBpc medido en dólares,
utilizando la PPA, para los 16 países de América Latina seleccionados, delimitándose el grado
de desarrollo económico conforme a la clasificación realizada por el Banco Mundial (véase
anexo estadístico: Tabla A1).
El Banco Mundial revisa estos umbrales de renta con cierta regularidad; la última revisión
tuvo lugar el 1 de julio del año 2013. De acuerdo a esta ordenación, el desglose actual en el
nivel de ingresos por habitante se puede dividir en cuatro grupos: renta alta (más de 16.616$),
renta medio alta (entre 4.086$ y 12.615$), renta medio baja (entre 1.036$ y 4.085$) y renta
baja (menor o igual a 1.035$).
Gráfico 1: PIBpc en Latinoamérica, 2013
20.000
PIBpc 2013
Umbral renta medio alta
Umbral renta alta
Umbral renta medio baja
18.000
16.000
PIBpc ($ PPA)
14.000
12.616
12.000
10.000
8.000
6.000
4.086
4.000
2.000
1.036
0
Paises
Fuente: Elaboración propia a partir del FMI.
Los datos revelan que todos los países analizados de América Latina poseen un nivel de renta
alto o medio alto para el año 2013; concretamente, seis de ellos están categorizados según
los umbrales establecidos por el Banco Mundial con nivel de renta elevada: Chile, Argentina,
Panamá, Uruguay, México y Venezuela, mientras que los diez restantes poseen un nivel de
11
ingresos medio alto: Brasil, Perú, Colombia, Ecuador, República Dominicana, El Salvador,
Paraguay, Guatemala, Bolivia y Honduras.
Por otro lado, el gráfico también muestra una notoria diferencia en el nivel de ingresos entre
los países con mayor y menor PIBpc, lo que anticipa una elevada desigualdad en el bienestar
económico entre países: Chile es el país que mayor desarrollo económico presenta en 2013
para el conjunto de países analizados, con un nivel de PIBpc más de 4 veces superior al que
posee el país con menor desarrollo económico: Honduras.
Una vez descrita la situación actual en términos de desarrollo económico, el Gráfico 2
muestra la evolución temporal del PIBpc entre 1990-2013, tomando como base el año 1990
(véase anexo estadístico: Tabla A2).
Gráfico 2: Evolución PIBpc Latinoamérica. Base 1990
450
400
PIBpc
350
300
250
200
150
100
Argentina
Chile
Ecuador
Honduras
Paraguay
Bolivia Años
Colombia
El Salvador
México
Perú
Brasil
República Dominicana
Guatemala
Panamá
Uruguay
Fuente: Elaboración propia a partir del FMI.
Se aprecia que la variación seguida por todos los países es positiva, lo que indica un
incremento del bienestar económico en cada uno de ellos a lo largo del tiempo. Los dos
países con una evolución más positiva han sido Panamá y Chile, que han multiplicado por
12
cuatro su nivel del PIBpc entre 1990 y 2013. Les siguen Perú, República Dominicana,
Argentina y Uruguay, que lo han más que triplicado. Entre los países con un crecimiento más
moderado se encuentran Paraguay, Venezuela y Guatemala que, aún así, casi doblan su
bienestar económico en el período de análisis.
Sin embargo, se observa también que este crecimiento no ha sido constante en el tiempo,
sino que, en términos generales, es más acentuado en la última década. Concretamente, se
pueden distinguir dos períodos en lo que a crecimiento del PIBpc en la región se refiere:
1990-2003 y 2003-2013.
Esta distinción se aprecia más claramente en el Gráfico 3, que representa la tasa de variación
anual acumulativa (TVAA) en los dos sub-períodos. La TVAA es sistemáticamente inferior
en el primer período (1990-2003) que en el segundo (2003-2013) para la mayoría de los países
analizados, por lo que, en términos generales, se puede afirmar que el incremento del
bienestar económico ha sido más significativo en la última década. Se observa que para
muchos países esta aceleración de su desarrollo económico ha sido muy sustancial.
Gráfico 3: TVAA del PIBpc para América Latina por etapas, 1990-2013
9,00%
8,00%
1990-2003
2003-2013
7,00%
TVAA (%)
6,00%
5,00%
4,00%
3,00%
2,00%
1,00%
0,00%
Fuente: Elaboración propia a partir del FMI.
13
Concretamente, con la excepción de Chile, La República Dominicana, y El Salvador, todos
los países han incrementado en mayor medida su PIBpc en la última década que en la
anterior. Los países que más han crecido en la última década son Panamá (8,22%), Uruguay
(7,02%), Argentina (6,90%), Perú (6,64%) y Venezuela (5,62%). Todos ellos crecían de forma
moderadamente alta en la primera década (en torno al 3% y 4%), con la salvedad de
Venezuela, que presentaba en el primer segmento temporal un escaso crecimiento del PIBpc
(0,41%).
En cuanto a los países que han experimentado un menor crecimiento del PIBpc en la última
década, están Guatemala (2,62%), El Salvador (3,22%), México (3,31%), y Honduras
(3,32%). Estos países presentaban un crecimiento moderadamente bajo en la primera década
(entre el 2% y 3%), con la excepción de El Salvador, país que en el primer intervalo temporal
(1990-2003) alcanzaba una de las mayores TVAA (5,12%).
Además, llaman la atención los casos particulares de Chile y La República Dominicana, países
que han mantenido un crecimiento económico moderadamente elevado a lo largo de todo el
período de análisis.
Las razones por las que los diferentes países de la región han descrito las dinámicas de
desarrollo que hemos visto son múltiples y complejas. En la siguiente tabla se muestran a
modo de resumen, las causas intrínsecas en el comportamiento del PIBpc distinguiendo tres
períodos que aproximadamente se corresponden con la década de los ochenta2, la década de
los noventa, y la etapa comprendida desde el primer decenio del siglo hasta la actualidad.
Aunque el ámbito temporal estudiado en este trabajo comprende desde la década de los noventa, se ha
decidido exponer la situación económica de los años ochenta para poner en perspectiva la economía del último
decenio del siglo XX.
2
14
Tabla 2: Etapas en la economía de América Latina (1980-2013)
Etapa
(1980-1993)
(1993-2003)
(2003-2013)
Situación económica
Durante la década de los ochenta (conocida como la década perdida
para América Latina) varios países latinoamericanos habían incurrido en
un proceso de endeudamiento con la banca internacional, especialmente
con Estados Unidos. En 1979 los tipos de interés estadounidenses se
incrementan, lo que provoca un deterioro en el intercambio entre ambas
regiones dando lugar a una crisis de deuda.
Esta situación genera un grado de incertidumbre que se extiende al resto
de países latinoamericanos, provocando una disminución de la demanda
interna y una elevada inestabilidad financiera.
Escaso crecimiento económico en la década de los noventa por
acumulación de deuda externa que tuvo lugar en el decenio anterior.
Esta escasa recuperación se debe al Plan Brady3, actuación que facilita
la restauración de la financiación externa y la reactivación económica.
Notable crecimiento económico debido principalmente al incremento
de los precios en diferentes mercados de productos primarios
(hidrocarburos, minerales y metales principalmente4, aunque, en el caso
de los países centroamericanos, con la excepción de Panamá, también
el mercado agrícola y agroindustrial5), propiciado por el incremento de
la demanda asiática y ciertas restricciones de oferta.
Entre los grandes países de la zona, el crecimiento de Argentina fue
debido a la devaluación de su moneda en 2002, que propició un
aumento de las exportaciones, principalmente de alimentos.
En cuanto al notable incremento del PIBpc de Brasil, también estuvo
afectado positivamente por la devaluación de la moneda, provocando
un incremento de las exportaciones agrícolas y minerales.
Por su parte, el auge económico de México fue debido al incremento
de las exportaciones de manufacturas.
Finalmente, señalar que la crisis financiera de 2008 afectó, como es de
esperar, a las economías latinoamericanas, si bien es cierto que las
políticas contracíclicas llevadas a cabo ayudaron a recuperar los
mercados financieros al año siguiente.
Fuente: Elaboración propia con datos extraídos de CEPAL (2013) y Olave (1989)
Estrategia adoptada por América Latina según la cual, se pretende incentivar el crecimiento económico y
reestructurar la deuda (Olave, 1989).
4 Estos dos sectores fueron los que más vieron incrementar sus precios entre 2003 y 2008 (6,1% y 5,6%
respectivamente) (CEPAL, 2013).
5 Este grupo creció a una media anual del 4,9% entre los años 2003 y 2008 gracias a las exportaciones. Las
principales economías exportadoras en este sector son los países centroamericanos (Uruguay, Paraguay, La
República Dominicana, y Haití). América Latina es importador neto de alimentos (especialmente grano), lo que
redujo el efecto positivo del incremento de los precios y en algunos casos, no provocó un aumento del nivel de
ingresos, sino unos mayores costes (CEPAL, 2013).
3
15
Una vez conocido el posicionamiento actual de cada país en relación con el bienestar
económico, y la tendencia que ha seguido éste en los últimos años, cabe preguntarse cómo
ha sido la evolución relativa de cada país con respecto a la situación de partida, es decir, si
aquellos países que en el año base presentaban un menor nivel de desarrollo económico han
crecido más que el resto, lo que supondría un proceso de convergencia económica (véase
anexo estadístico: Tabla A1). El Gráfico 4 indica que, en términos generales, no se aprecia
un proceso de convergencia en el desarrollo de la región. Ello se debe a dos factores. En
primer lugar, las economías que presentaban elevados niveles de desarrollo económico al
inicio del período han crecido de forma moderadamente alta a lo largo del período, tal y
como se ha señalado anteriormente. Esto supondría que aquellos países que partían de una
situación más desfavorable tendrían que haber crecido a un ritmo muy significativo para
converger con el grupo de cabeza. Aunque este ha sido el caso de algunos países como El
Salvador La República Dominicana, o Panamá, no ha sido la tónica general.
Gráfico 4: Convergencia en el nivel de desarrollo en América Latina, 1990-2013
7%
Panamá
6%
TVAA (%) (1990-2013)
5%
Chile
República Perú
Dominicana
Argentina
Uruguay
El Salvador
y = -4E-07x + 0,0434
R² = 0,0023
Colombia
4%
Bolivia
Brasil
Ecuador
México
Honduras
3%
Paraguay
Guatemala
Venezuela
2%
1%
0%
1.500
2.500
3.500
4.500
5.500
6.500
7.500
8.500
PIBpc (1990)
Fuente: Elaboración propia a partir del FMI.
16
Una vez analizado el nivel de desarrollo económico de cada economía y la tendencia seguida,
se analiza el desarrollo socio-económico de estas economías a través del comportamiento en
el valor del IDH para cada país (véase anexo estadístico: Tabla A3). El Gráfico 5 muestra el
valor del IDH de cada economía latinoamericana entre 1990 y 2013. Se han incluido, además,
para su mejor comprensión, los cuatro umbrales que utiliza el PNUD para clasificar a los
diferentes países según su IDH, y que se derivan de los cuartiles de distribución de los
componentes del mismo.6
Gráfico 5: Índice de Desarrollo Humano para Latinoamérica, 1990,2013
1,0
1990
2013
Umbral IDH muy alto
Umbral IDH alto
Umbral IDH medio
0,9
0,8
0,7
IDH
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0,0
Fuente: Elaboración propia a partir del PNUD.
En el Gráfico 5 se aprecia que tan sólo Chile (0,822) y Argentina (0,808) están categorizados
con un nivel de IDH muy alto para el año 2013, de acuerdo con la clasificación del PNUD.
Además, debe señalarse que estos países en 1990 alcanzaban un IDH en torno al 0.700, por
lo que el incremento ha sido notorio tanto en términos cualitativos como cuantitativos. La
Estos puntos de corte son los siguientes para el índice más reciente: IDH inferior a 0,550 para desarrollo
humano bajo, 0,550-0,699 para desarrollo humano medio, 0,700-0,799 para desarrollo humano alto, y
finalmente, 0,800 o superior para indicar un desarrollo humano muy elevado (Programa de las Naciones Unidas
para el Desarrollo, 2013).
6
17
mayor parte de los países, sin embargo, alcanzan para este último año, un nivel de IDH alto
o medio. Los países que tienen unas cifras menores son Guatemala y Honduras. Pero lo que
es realmente destacable es que todos los países incrementan de forma notoria su bienestar
socio-económico a lo largo del período de análisis7, traspasando muchos de ellos el umbral
de medio a alto.
Dado que, como se ha visto anteriormente, el mayor avance en el bienestar económico ha
tenido lugar en la última década, cabe preguntarse si también ha ocurrido lo mismo con el
bienestar socio-económico. Para ello, en el Gráfico 6 se muestra el incremento porcentual
del IDH que ha experimentado cada uno de los países, distinguiendo los dos períodos
siguientes: 1990-2000 y 2000-20138 (véase anexo estadístico: Tabla A3).
Gráfico 6: Variación IDH por etapas, 1990-2013
Tasa de crecimiento IDH (%)
16,00%
14,00%
1990-2000
2000-2013
12,00%
10,00%
8,00%
6,00%
4,00%
2,00%
0,00%
Fuente: Elaboración propia a partir del PNUD.
Aunque en las dos etapas se han producido avances significativos en el IDH, hay que destacar
que la mayoría de los países han incrementado su nivel de IDH en mayor medida durante el
primer sub-período temporal analizado (1990-2000), con tan sólo Venezuela, Honduras,
No obstante, no hay que olvidar que una de las limitaciones de este índice es el estudio comparativo a lo largo
del tiempo, ya que, como se indicó en el subepígrafe anterior, el IDH se comienza a elaborar en 1990 y
posteriormente ha cambiado su metodología.
8 No se han escogido exactamente los mismos años que en el estudio del PIBpc por carencia de datos en el
IDH para el año 2003.
7
18
Chile, y Ecuador aumentando más su nivel de IDH en la segunda etapa (2000-2013). Por lo
tanto, se puede afirmar que, en términos generales, los países latinoamericanos han
experimentado un notable avance en su bienestar económico durante la última década, y, sin
embargo, en términos socio-económicos (con las anteriores excepciones), el mayor avance
ha tenido lugar en la etapa comprendida entre 1990 y 2000. Podría pensarse que el motivo
de que aquellos países que presentan un mayor avance socio-económico en la época de los
90s, pueda ser debido porque hayan apostado en mejorar su bienestar social (salud y
educación) y esta mejora social ha permitido impulsar el crecimiento económico en la década
siguiente.
Para poder completar el análisis, el Gráfico 7 muestra la diferencia ente el IDH-D y el IDH
(véase anexo estadístico: Tabla A4) alcanzado por cada país. Este gráfico refleja que el
posicionamiento en el nivel de bienestar socio-económico de algunos países varía al tomar el
IDH-D como indicador del mismo. Concretamente, se observan países como Guatemala
(0,21), Honduras (0,20), Bolivia (0,20), y Brasil (0,20) muestran mayor desigualdad en el nivel
de ingresos, educación, y salud; y en contraposición, Argentina (0,13) y Uruguay (0,13)
presentan un menor grado de desigualdad en estas tres variables:
Gráfico 7: Comparativa en nivel de IDH y IDH-D (Datos para 2013)
1,0
IDH-D (2013)
0,9
0,8
0,7
0,6
0,13
0,13
0,16
0,15
0,17
0,17
0,17
Distancia hasta IDH
0,16
0,20
0,17
0,19
0,16
0,5
0,18
0,20
0,21
0,20
0,4
0,3
0,2
0,1
0,0
Fuente: Elaboración propia a partir del PNUD.
19
Finalmente, cabe preguntarse en qué medida está relacionado el bienestar económico con el
socio-económico, es decir, cuál es relación existente entre el PIBpc y el IDH de cada
economía. El Gráfico 8 es la relación de ambas variables para el año 2013. En él se observa
una clara relación positiva, lo que supone que, en términos generales, aquellos países que
poseen un mayor bienestar económico también gozan de un mayor bienestar socioeconómico. Esta relación viene explicada en un 94% de acuerdo al coeficiente de
determinación lineal (R2).
Gráfico 8: Relación del PIBpc con IDH para Latinoamérica, 2013
25.000,00
Chile
Argentina
PIBpc (2013) (PPA)
20.000,00
y = 77382x - 44222
R² = 0,943
15.000,00
10.000,00
5.000,00
Panamá Uruguay
México
Venezuela
Brasil
República Colombia Perú
dominicana Ecuador
El Salvador
Paraguay
Guatemala
Bolivia
Honduras
0,00
0,600
0,650
0,700
0,750
IDH (2013)
0,800
0,850
Fuente: Elaboración propia a partir del PNUD y el FMI.
Por otro lado, la línea de regresión con respecto a la bisectriz permite relacionar las
diferencias en el bienestar económico y socio-económico: aquellos países que están por
debajo de la bisectriz, como Argentina, Chile y Uruguay, tienen mayor bienestar socioeconómico (medido por el IDH) que económico (medido por el PIBpc); por el contrario,
aquellos países, como Honduras, Guatemala y El Salvador, que aparecen por encima de la
bisectriz, poseen un desarrollo económico superior al nivel de bienestar socio-económico.
20
Cuando se considera el IDH-D en lugar del IDH como medida de bienestar económico, la
relación sigue siendo clara, aunque es menor, tal y como muestra el Gráfico 9.
Gráfico 9: Relación del PIBpc con IDH-D para Latinoamérica (Datos para 2013)
25.000,00
Chile
Argentina
20.000,00
PIBpc (2013)
Panamá
México
15.000,00
Uruguay
Venezuela
Brasil
Perú
Colombia
Ecuador
Rep. dominicana
10.000,00
y = 57922x - 20237
R² = 0,8945
El Salvador
Paraguay
Bolivia
Guatemala
Honduras
5.000,00
0,00
0,400
0,450
0,500
0,550
0,600
0,650
0,700
IDH-D (2013)
Fuente: Elaboración propia a partir del PNUD y el FMI.
Finalmente, resulta de interés si aquellos países con mayor crecimiento económico son
también aquellos donde se han producido mayores avances en el bienestar socio-económico.
En el Gráfico 10 se aprecia que esta relación no es significativa. Por lo tanto, todos los países
analizados han mostrado un crecimiento económico en el período objeto de estudio y
también un avance en su bienestar o desarrollo socio-económico, pero no ha existido una
relación clara entre ambos conceptos. Esto es, el crecimiento económico más elevado no se
ha traducido en un mayor avance del bienestar socio-económico.
21
Gráfico 10: Relación TVAA PIBpc con TVAA IDH (1990-2013)
7,00%
Panamá
Chile
TVAA PIBpc (1990-2013)
6,00%
Perú
Argentina
Uruguay
5,00%
Rep. Dominicana
El Salvador
Colombia
4,00%
y = -2,3114x + 0,0587
R² = 0,096
Brasil
Ecuador
México Bolivia
Paraguay
3,00%
Honduras
Venezuela
Guatemala
2,00%
1,00%
0,00%
0,40%
0,50%
0,60%
0,70%
0,80%
0,90%
1,00%
1,10%
1,20%
TVAA IDH (1990-2013)
Fuente: Elaboración propia a partir del PNUD y el FMI.
22
3. LA DESIGUALDAD PERSONAL DE LA RENTA EN AMÉRICA LATINA
EN EL PERÍODO 1999 – 2013
El presente epígrafe consta de dos partes: en la primera de ellas se pretende conceptualizar
el término de desigualdad personal de la renta, exponiendo alguno de los principales
indicadores que cuantifican el mismo. Por otro lado, en la segunda parte, se realiza un análisis
descriptivo del fenómeno de la desigualdad personal de la renta para la región de América
Latina en el período 1999-2013.
3.1.
Concepto y medición
Tal y como se ha indicado en el epígrafe anterior, el PIBpc es el indicador más utilizado para
medir el desarrollo o bienestar económico de un país; sin embargo, este desarrollo puede ser
interpretado de forma equívoca si no se tienen en cuenta los niveles de desigualdad presentes
en una economía.
De acuerdo con la clasificación realizada por el Banco Mundial, existen diferentes tipos de
desigualdad: de tipo 0, 1, 2, y 3. La desigualdad de tipo 0 es la existente entre los ciudadanos
de un área determinada (generalmente un país), constituyendo, por tanto, el nivel de
desigualdad interna de esa región; la desigualdad tipo 1 es el grado de inequidad existente
entre diferentes países; la desigualdad tipo 2 también tiene en cuenta el grado de inequidad
entre países, pero en este caso se pondera la desigualdad atendiendo al volumen de población
entre países; finalmente, la desigualdad tipo 3 es el grado de inequidad entre todos los
ciudadanos del mundo (Novales, 2013).
En este trabajo se va a estudiar la desigualdad existente entre la población para los diferentes
países latinoamericanos; es decir, se parte de la desigualdad tipo 0 (desigualdad dentro de
cada país) para poder realizar un análisis comparativo de la desigualdad en los diferentes
países.
También se debe diferenciar entre desigualdad personal de la renta como forma de cuantificar
la disparidad en el bienestar económico, y la desigualdad social, enfocada en inequidades
como la educación, la salud, o la desigualdad de género. En este trabajo se va a enfocar el
análisis en la desigualdad personal de la renta.
23
Los primeros estudios sobre la desigualdad fueron llevados a cabo por Muirhead en 1903,
donde se plantea la relación de mayoración entre vectores de renta sobre las medidas de
desigualdad; posteriormente, en 1905, Lorenz propone su conocida curva para analizar la
desigualdad en la renta y la riqueza de los individuos de un modo gráfico. Unos años más
tarde, en 1912, Corrado Gini plantea el indicador que lleva su nombre para medir la
desigualdad a partir de la diferencia promedio en las rentas de una distribución (Nuñez,
2006). Más recientemente, los estudios sobre la desigualdad han sido objeto de investigación
por parte de filósofos, estadísticos, políticos, sociólogos y economistas (Sen, 1997). Los
análisis sobre la inequidad en términos económicos comienzan a ser más relevantes a raíz de
la publicación de un artículo publicado por Atkinson en 1970. En esta etapa surgen los
autores tradicionales como Anthony Atkinson, Amartya Sen, Anthony Shorrocks, y Satya
Chakravarty, centrados en la distribución personal de la renta. Años más tarde, otros autores,
como Robert Barro y Danny Quah, estudian la desigualdad desde la óptica de la convergencia
económica (Goerlich, 1998). Aunque el concepto de desigualdad se refiere a las diferencias
entre la renta de los ciudadanos, el interés de la literatura económica no se limita únicamente
a esta acepción del término, sino que asume que lleva implícito un contenido moral, ya que
está constatado que la igualdad es deseable en la sociedad y, por ello, la clave de este enfoque
supone en situar el estudio sobre la desigualdad en el marco de la Economía del Bienestar
(Gradín & Del Río, 2001).
Para poder representar o cuantificar la desigualdad en la distribución de la renta existen
numerosos indicadores, como por ejemplo las relaciones de mayoración entre vectores de
renta sobre las medidas de desigualdad, las curvas de Lorenz, el Índice de Gini, el índice de
Atkinson, los indicadores de polarización, las ratios de deciles, etc. De acuerdo con Goerlich
(1998), estos indicadores de desigualdad personal en la renta deben cumplir las tres
propiedades básicas que se indican en el Cuadro 1:
24
Cuadro 1: Propiedades deseables para los indicadores de desigualdad
Número
Propiedad
Propiedad 1
Ser independiente de la escala: no debe variar si la renta de cada individuo
varía en la misma proporción.
Ser independiente del tamaño de la población: no debe variar si el número
de individuos (agrupados en cada uno de los niveles de renta) varía en la
misma proporción.9
Cumplir el principio básico de transferencias de Pigou-Dalton: cualquier
transferencia que se produzca desde un grupo con un nivel superior de
renta hasta otro grupo con nivel inferior, siempre y cuando ésta no invierta
sus rankings relativos, debe provocar una disminución en el indicador.
Propiedad 2
Propiedad 3
Fuente: Elaboración propia a partir de Goerlich (1998).
En todo caso, en los análisis de la desigualdad en la distribución personal de la renta debe
tenerse en cuenta que cualquier indicador de desigualdad, aun cumpliendo las anteriores
propiedades, puede ofrecer resultados divergentes con respecto a otros indicadores, debido
a las posibles diferencias en la conceptualización utilizadas para su construcción (Kolm,
1976).
Tal y como se ha expuesto, son muchas las aportaciones de los diferentes autores en este
campo de estudio; sin embargo, sigue prevaleciendo la Curva de Lorenz como el indicador
básico para representar la desigualdad en la distribución personal de la renta, a pesar de ser
desarrollado hace más de un siglo (Nuñez, 2006). Aunque no existe un método para el estudio
de la desigualdad en las rentas que esté consensuado por toda la comunidad investigadora, la
curva de Lorenz es considerada como el mejor indicador para establecer comparaciones entre
la distribución de la renta de varias poblaciones (Nuñez, 2006).10 Esta función representa la
proporción de la renta total que le corresponde a un determinado porcentaje de la población
acumulada, una vez han sido ordenados todos los individuos de forma creciente de acuerdo
En el estudio de la disparidad en la renta se suelen diferenciar varios grupos de población de acuerdo a un
intervalo de renta determinado; generalmente se distinguen cinco intervalos denominados “quintiles”, o diez,
denominados “deciles”.
10
El precedente a la Curva de Lorenz es el concepto de mayoración ya que permite la comparación en la
distribución de la renta entre diferentes poblaciones. Sin embargo, éste presenta una clara limitación con
respecto a aquél, ya que no permite comparaciones entre distribuciones con un número de población
significativamente distinto; y además, ambas poblaciones deben poseer la misma cantidad total de recursos
(Nuñez, 2006).
9
25
a su nivel de renta (Gradín & Del Río, 2001). En términos matemáticos, esta función puede
obtenerse mediante la siguiente expresión:
𝑦
𝐿(𝑝) = ∫
0
𝑥 𝑓(𝑥) 𝑑𝑥
𝜇
(5)
Donde x representa la renta, f(x) la función de densidad de la renta, 𝜇 representa el promedio
de renta que posee la población, y es el nivel de renta; y p se corresponde con el percentil en
el cuál se desea calcular la curva. De acuerdo con Gradín y Del Río (2001), la Curva de Lorenz
posee cuatro propiedades: es una función que pertenece al intervalo [0-1], es continua,
convexa y no decreciente.
Esta función puede ser representada en términos gráficos, tal y como aparece en el Gráfico
11, donde se han tomado como ejemplo las curvas de Lorenz de Brasil y Venezuela para el
año 2007. Este gráfico indica en el eje de ordenadas el porcentaje de renta acumulada,
mientras que en el eje de abscisas muestra el porcentaje acumulado de la población. De este
modo, se observa que, por ejemplo, en Brasil el 40% de la población posee el 10% de la
renta, mientras en Venezuela este porcentaje de su población posee el 15% de la renta.
Gráfico 11: Curva de Lorenz para Brasil y Venezuela, 2007
100
Brasil
90
Venezuela
Renta Acumulada (%)
80
70
60
50
40
30
20
10
0
0
20
40
60
Proporción Población (%)
80
100
Fuente: Elaboración propia con datos del Banco Mundial.
26
La bisectriz (45º) muestra la hipótesis de máxima equidad, ya que indicaría que cada
determinado porcentaje de la población posee el mismo porcentaje de renta total. Por lo
tanto, el “abombamiento” de la función indica el grado de desigualdad: cuanto menor sea la
distancia de la función a la bisectriz, menor es el grado de desigualdad presente en una
población. En otras palabras, la función más cercana a la bisectriz domina a aquella otra que
se encuentra más alejada de esta línea en términos de igualdad. De este modo, se pueden
establecer comparaciones en la distribución de la renta para varias poblaciones.
Concretamente, en este ejemplo se observa que Venezuela presenta un menor grado de
desigualdad que Brasil, es decir, la función perteneciente a la distribución de Venezuela
domina a la función correspondiente a Brasil. La transcendencia de este criterio de
dominancia es muy relevante en el estudio de la desigualdad, ya que por primera vez en la
literatura económica se establece un criterio normativo para comparar la distribución de la
renta entre diferentes poblaciones, permitiendo conocer si una distribución es superior a otra
a partir de un mínimo de postulados éticos generalmente aceptados. Además, esta función
constituye el punto de partida para fundamentar otros indicadores posteriores (Gradín & Del
Río, 2001).
Sin embargo, esta medida no está carente de limitaciones, ya que una de las restricciones
impuestas es la igualdad de medias en la distribución de poblaciones objeto de comparación.
De este modo se limita la comparación temporal de una distribución dada, ya que la
evolución en el tiempo supone generalmente una perturbación de la media11 (Gradín & Del
Río, 2001). Otra limitación importante consiste en la imposibilidad de determinar cuál es la
función dominante bajo la hipótesis de que éstas se crucen en algún punto; circunstancia que
impediría determinar cuál presenta una distribución menos equitativa.
Con la finalidad de suplir alguna de las limitaciones presentes en la Curva de Lorenz ordinaria,
surge la Curva de Lorenz Generalizada. Este segundo enfoque conserva las mismas
propiedades que el modelo inicial. El modelo generalizado de la Curva de Lorenz se
diferencia del primero en su construcción, ya que el eje de ordenadas del modelo clásico
representa el porcentaje de renta acumulada, mientras que en la última propuesta este eje
indica simplemente el PIBpc.
11
Es frecuente que el valor promedio de la distribución tienda a incrementarse en el tiempo.
27
Matemáticamente, se puede representar la función correspondiente a la Curva Generalizada
de Lorenz como se muestra en la siguiente expresión:
𝐺𝐿(𝑝) = 𝜇𝐿(𝑝)
(6)
Este segundo enfoque puede solventar la limitación en la comparación de distribuciones bajo
la hipótesis de que las funciones se hubieran cruzado mediante el primer teorema. Sin
embargo, si éstas finalmente se cruzan utilizando esta segunda metodología, no se podría
concluir cuál es la función dominante.
A partir de la Curva de Lorenz, para medir la desigualdad en la distribución de rentas también
es frecuente utilizar el índice de Gini (en adelante IG), que mide la desigualdad relativa en la
renta calculando la distancia entre la Curva de Lorenz y la línea que representa la equidad
absoluta (45º). Por lo tanto, en términos matemáticos, El IG puede obtenerse mediante la
siguiente expresión:
1
𝐼𝐺 = 1 − 2 ∫ 𝐿(𝑝) 𝑑𝑝
(7)
0
El valor que alcanza este indicador pertenece al intervalo [0-1], de modo que el valor
alcanzado por el índice es nulo si la equidad es absoluta, siendo 1 en el caso extremo de
inequidad perfecta.
Dado que el IG se construye a partir de la Curva de Lorenz, éste conserva las mismas
propiedades deseables para un indicador de desigualdad: independiente de la escala,
independiente del tamaño de la población, y cumple el principio de transferencias de PigouDalton (Goerlich, 1998). Sin embargo, una limitación o inconveniente que presenta este
indicador es que varía de forma significativa la sensibilidad en su valoración dependiendo del
lugar donde se produzca un cambio o transferencia de renta. Concretamente, se produce un
mayor grado de sensibilidad si la transferencia tiene lugar en un punto intermedio de la
distribución, es decir, desde un individuo situado en un percentil rico hacia otro individuo
28
situado en otro percentil más pobre, que si la transferencia se produce desde uno de los
percentiles más ricos hacia uno de los percentiles más pobres12(Goerlich, 1998).
Adicionalmente, para medir la desigualdad se suelen utilizar otro tipo de indicadores, como
la ratio de percentiles13 que relaciona el percentil superior con el inferior, es decir, representa
la importancia relativa de un cierto porcentaje de la población más rico con respecto a ese
mismo porcentaje más pobre (OECD, 2011). En términos analíticos, esta definición responde
a la siguiente expresión:
𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 𝑑𝑒 𝑝𝑒𝑟𝑐𝑒𝑛𝑡𝑖𝑙𝑒𝑠 =
𝑃𝑜𝑟𝑐𝑒𝑛𝑡𝑎𝑗𝑒 𝑚á𝑠 𝑟𝑖𝑐𝑜
𝑃𝑜𝑟𝑐𝑒𝑛𝑡𝑎𝑗𝑒 𝑚á𝑠 𝑝𝑜𝑏𝑟𝑒
(8)
La ratio devuelve valores superiores o iguales a la unidad, ya que el valor del numerador
siempre es igual o mayor que el valor del denominador, y por lo tanto la cantidad resultante
representa en qué medida es más rica la población que mayor renta posee con respecto a la
población más pobre.
3.2.
Datos y fuentes estadísticas
Aunque el análisis empírico del desarrollo económico presentado en la sección 2 abarcaba el
período de estudio 1990-2013, en el análisis empírico de la desigualdad en América Latina,
las restricciones en la disponibilidad de datos estadísticos obligan a restringir el período de
análisis a 1999-2013.
Los datos han sido obtenidos principalmente de las bases estadísticas de la CEPAL. En dicha
base, de los dieciséis países que componen la muestra inicial, Argentina no posee datos,
Guatemala tiene datos pero éstos están desactualizados (último dato disponible para el año
2006), y los primeros datos para Uruguay son de 2006. Por estas razones, con el objetivo de
suplir estas limitaciones, se han considerado dos períodos de referencia para establecer
comparativas temporales: el promedio de las variables analizadas para 1999-2003, que se ha
tomado como período inicial; y promedio de variables para el período 2010-2013, que ha
Concretamente, cuando la transferencia de rentas se produce desde la “cola” de distribución superior hacia la
“cola” de distribución inferior.
13 Generalmente se suelen tomar deciles o quintiles.
12
29
sido considerado como período final. Además, para el caso concreto de Argentina, se ha
decidido tomar los valores de su área urbana ya que se considera una economía relevante
dentro del ámbito de estudio.
Asimismo, señalar que cuando los datos del año de referencia no se encontraban disponibles,
se han tomado los datos de los años más próximos, siempre y cuando la diferencia entre
ambos no fuera excesiva. Así, por ejemplo, los datos para el 2013 están disponibles para
todos los países, excepto para México, que se han tomado los datos de 2012; Bolivia, que se
han tomado los de 2011 y Honduras, para quien se han tomado las cifras de 2010. En el
extremo inferior del período, en lugar de 1999, los datos de Chile, Guatemala y México son
de 1998; los de Ecuador de 2000; los de Panamá de 2001. Los datos de 2003, se han tomado
de 2002 para el caso de Guatemala, México y el agregado de América Latina; y de 2004 para
Bolivia, Ecuador, El Salvador, La República Dominicana y Venezuela. En tanto que los
cambios en las variables que miden el fenómeno de la desigualdad no son muy elevados en
el corto plazo, estos pequeños ajustes no implican grandes alteraciones en el análisis ni en
sus conclusiones.
3.3.
Análisis empírico
El objetivo de este subepígrafe consiste en realizar un análisis empírico sobre la desigualdad
personal de la renta en las economías latinoamericanas, de modo que se pueda realizar un
análisis comparativo entre diferentes países y observar su evolución en el tiempo. Para ello
se utilizarán como indicadores el IG y la ratio Q5/Q1.
3.3.1. Índice de Gini
En un primer análisis se pretende analizar la situación actual en términos de desigualdad en
los países de América Latina, por lo que se muestran los valores en 2013 que alcanza el IG
en el conjunto de países seleccionados, así como en el conjunto de la región (véase anexo
estadístico: Tabla A5). En el Gráfico 12 se aprecia que, en promedio, América Latina presenta
un IG de 0,497 para el año 2013, una cifra que podría considerarse elevada si se compara con
30
las que tienen otras áreas económicas del mundo.14 No obstante, se observan notorias
diferencias entre unos países y otros.
Concretamente, Honduras es el país con mayor inequidad, alcanzando un valor en el IG de
0,573, mientras que el país que menor inequidad presenta es Uruguay, cuyo IG alcanza el
valor de 0,382, lo que supone una diferencia de casi 20 puntos entre ambos países. Además
de Honduras, se sitúan muy por encima de la media regional Brasil (0,553), La República
Dominicana (0,544) y Colombia (0,536). En el otro extremo, además de Uruguay, se sitúan
muy por debajo de la media Venezuela (0,407), Perú (0,444) y El Salvador (0,453).
Gráfico 12: Índice de Gini para los países de América Latina, 2013
0,7
IG Nacional
Promedio América Latina
0,6
IG (2013)
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
Nota: Guatemala no está incluida por falta de datos (último año disponible en 2006).
Fuente: Elaboración propia con datos de la CEPAL.
Por establecer analogías, de acuerdo con la fuente de datos de la CEPAL, el IG para la UE-28 alcanza para
el año 2012 (último año del que dispone de datos) el valor de 0,306, muy por debajo del país más igualitario de
América Latina (Uruguay).
14
31
En el análisis de la desigualdad en América Latina, una distinción interesante es la que se
establece entre las zonas urbanas y rurales de cada país, pues las diferencias en algunos casos
son muy sustanciales, tal y como muestra el Gráfico 13 (véase anexo estadístico: Tabla A5).
Gráfico 13: Diferencia en el IG urbano y rural para América Latina, 2013
0,10
Diferencia IG Urbano-Rural (2013)
0,05
0,00
-0,05
-0,10
Bolivia
Panamá
Honduras
Paraguay
Perú
Brasil
México
El Salvador
Chile
Ecuador
Uruguay
Colombia
Rep. Dominicana
-0,15
Nota: Venezuela y Guatemala no están incluidas porque los datos están desactualizados (1997 y 2006
respectivamente), y Argentina no se incluye por carencia de datos en el área rural.
Fuente: Elaboración propia con datos de la CEPAL.
En términos absolutos, la mayoría de países de América latina presentan notorias diferencias
en la distribución de la renta entre las zonas urbanas y rurales (con la salvedad de México y
Brasil) y sin embargo, las diferencias no van en todos los casos en la misma dirección. Para
algunos países como la República Dominicana, Colombia, Uruguay, Ecuador, Chile, El
Salvador, México y Brasil, existe una mayor inequidad en las zonas urbanas que rurales,
mientras que en otros países como Perú, Paraguay, Honduras, Panamá, y Bolivia la
desigualdad está más acentuada en las zonas rurales. No obstante, parece que a medida que
los países se urbanizan y crean puestos de trabajo no agrícolas disminuyen las tasas de
pobreza y la desigualdad. En tanto que en los últimos años están surgiendo ciudades
intermedias (entre rural y urbano) en la región, se está produciendo un avance equitativo para
32
el conjunto de Latinoamérica (FIDA, 2013). De hecho, de acuerdo con los datos ofrecidos
por la CEPAL, todos los países objeto de estudio han incrementado su porcentaje de
población urbana entre 2010 y 2015 en detrimento de la población rural. Los países que
poseen un mayor porcentaje de población rural con respecto al total en 2015 son Honduras
(46,83%), El Salvador (37,33%), Paraguay (35,88%), Ecuador (33,08%), Bolivia (31,74%) y
Panamá (28,87%); países que, con la excepción de Ecuador y El Salvador, poseen unos
mayores niveles de desigualdad en sus áreas rurales que en las urbanas.
Una vez analizada la situación actual que presenta la desigualdad en los ingresos, resulta de
interés estudiar la evolución y dinámicas que ha experimentado el fenómeno en los últimos
años. El Gráfico 14 que muestra la comparativa del IG entre los primeros años del período
analizado con respecto a los últimos.
Gráfico 14: Evolución del IG en Latinoamérica, 1990-2013
1,00
Promedio (1999-2003)
Promedio (2010-2013)
Promedio América Latina-14
(1999-2003)
Promedio América Latina-14
(2010-2013)
0,90
0,80
IG (1999-2013)
0,70
0,60
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
Nota: Guatemala no está incluida por falta de datos (último año disponible en 2006).
Fuente: Elaboración propia con datos de la CEPAL.
33
En términos generales, se observa una tendencia claramente decreciente en los niveles de
desigualdad en el conjunto de los países analizados en el transcurso del período seleccionado:
el promedio del IG en los últimos años del período es del 0,49, inferior en 0,06 puntos
porcentuales al registrado al inicio del período. Se observa, además, que los avances en la
desigualdad se producen en todos los países, salvo en la República Dominicana, que se
mantiene constante. Especialmente meritoria es la mejora mostrada por Bolivia que ha
logrado mejorar sus niveles de desigualdad en 14 puntos a lo largo del período, pasando de
ser el país con mayores cifras al inicio del período a situarse por debajo de la media al final
del mismo. Notables han sido también las mejoras mostradas por Venezuela (9 puntos), Perú,
(8 puntos), Brasil, Ecuador, el Salvador y Argentina (7 puntos).
A partir de estos datos, cabe preguntarse si se ha producido algún proceso de convergencia
significativo en la zona en términos de igualdad en el período de análisis. El Gráfico 15
muestra que éste no ha sido el caso. Aunque el signo de la pendiente indicaría un cierto nivel
de convergencia, este no ha sido muy elevado. La razón es que aunque algunos países, como
Bolivia o Brasil, que al inicio del período estaban en una situación muy desfavorable han
mejorado sustancialmente su posición, otros muchos que estaban en las últimas posiciones
no han experimentado tales avances. Ejemplos de este caso son Honduras, Colombia o la
República Dominicana. Adicionalmente, algunos de los países mejor situados al inicio del
período han seguido avanzando a buen ritmo, con lo que las diferencias han permanecido.
Es el caso de Venezuela, El Salvador, Perú o Ecuador.
34
Gráfico 15: Convergencia en la desigualdad en Latinoamérica, 1990-2013
Diferencia 2010-2013 respecto a 1999-2003
0,02
Rep. Dominicana
Honduras
0,00
Colombia
Panamá
Paraguay
-0,02
México
-0,04
y = -0,1574x + 0,0321
R² = 0,0223
Chile
-0,06
Venezuela
-0,08
America Latina
El Salvador
Argentina
Perú
Ecuador
Brasil
-0,10
-0,12
Bolivia
-0,14
-0,16
0,45
0,47
0,49
0,51
0,53
0,55
0,57
0,59
0,61
0,63
0,65
Período inicial (1999-2003)
Nota: Uruguay y Guatemala no están incluidas por carencia de datos (para el período inicial y final
respectivamente).
Fuente: Elaboración propia con datos de la CEPAL.
3.3.2. Ratio de quintiles
Para complementar el análisis anterior basado en el IG, el Gráfico 16 muestra para los países
latinoamericanos, en 2013, cuál es la brecha existente entre el quintil más rico de la población
de cada país y el quintil más pobre (véase anexo estadístico: Tabla A7); relación que respondería
a la expresión (9):
𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 𝑑𝑒 𝑞𝑢𝑖𝑛𝑡𝑖𝑙𝑒𝑠 (𝑄5/𝑄1) =
𝑄𝑢𝑖𝑛𝑡𝑖𝑙 20% 𝑚á𝑠 𝑟𝑖𝑐𝑜
𝑄𝑢𝑖𝑛𝑡𝑖𝑙 20% 𝑚á𝑠 𝑝𝑜𝑏𝑟𝑒
(9)
35
Gráfico 16: Ratio Q5/Q1 para América Latina, 2013
30
Ratio Q5/Q1
Promedio América Latina
Ratio Q5/Q1 (2013)
25
20
15
10
5
0
Nota: Guatemala no está incluida por falta de datos (último año disponible en 2006).
Fuente: Elaboración propia con datos de la CEPAL.
Los datos señalan cómo, en promedio, en 2013 el 20% de la población que posee mayor
renta de América Latina tiene unos niveles de ingresos más de 16 veces superiores al 20%
más pobre. Los países que presentan una mayor brecha son Honduras (28,40), Brasil (21,30),
La República Dominicana, y Panamá (20,20); en el lado opuesto, Uruguay (7,20), Venezuela
(10,10), El Salvador (11,00), y Ecuador (12,20) serían los más igualitarios.
Debe señalarse que entre Honduras y Uruguay (los dos países extremos) existe una diferencia
absoluta de 21,20 puntos, dato que vuelve a reafirmar el hecho de que los países
latinoamericanos, además de alcanzar unos elevados niveles de desigualdad en su propio país,
también albergan muchas diferencias entre los diferentes países.
Finalmente, es interesante comprobar en qué medida los dos indicadores de desigualdad
utilizados en nuestro análisis arrojan resultados consistentes, y si esa consistencia ha variado
al inicio y al final del período de análisis. Los Gráficos 17 y 18 nos muestran estos datos.
36
Gráfico 17: Relación IG con ratio Q5/Q1 para América Latina (1999-203)
Promedio ratio Q5/Q1 (1999-2003)
60,00
Bolivia
50,00
40,00
y = 189,62x - 81,59
R² = 0,6667 Brasil
America Latina Panamá
Rep. Dominicana
Paraguay
El Salvador
Perú
Colombia
Venezuela
Chile
Ecuador
Argentina
México
30,00
20,00
10,00
Honduras
0,00
0,45
0,47
0,49
0,51
0,53
0,55
0,57
0,59
0,61
0,63
0,65
Promedio IG (1999-2003)
Nota: Uruguay y Guatemala no están incluidas por carencia de datos (para el período inicial y final
respectivamente).
Fuente: Elaboración propia con datos de la CEPAL.
Gráfico 18: Relación IG con ratio Q5/Q1 para América Latina (2010-2013)
Honduras
Promedio ratio Q5/Q1 (2010-2013)
30,00
25,00
Rep. Dominicana
Brasil
Paraguay
20,00
Colombia
America Latina
Bolivia
15,00
Chile
Perú
México
Ecuador
Venezuela
10,00
Panamá
y = 97,331x - 31,749
R² = 0,8807
Argentina
El Salvador
Uruguay
5,00
0,00
0,35
0,40
0,45
0,50
0,55
0,60
Promedio IG (2010-2013)
Nota: Guatemala no está incluida por falta de datos (último año disponible en 2006).
Fuente: Elaboración propia con datos de la CEPAL.
37
Se puede comprobar que, efectivamente, existe una clara relación entre el IG y la ratio
Q5/Q1 tanto al inicio como al final de período, incrementándose la correlación entre ambos
indicadores a lo largo del período. Estos datos indicarían que aquellos países más desiguales
en renta personal también son los que presentan una mayor distancia entre los más ricos y
los más pobres de la población, medida la desigualdad por el IG.
38
4. RELACIÓN
ENTRE
DESARROLLO
SOCIO-ECONÓMICO
DESIGUALDAD EN LA DISTRIBUCIÓN PERSONAL DE LA RENTA
Y
En el epígrafe 2 del trabajo se ha analizado el desarrollo económico (a través del PIBpc) y
socio-económico (a través del IDH y del IDH ajustado por la desigualdad) de los países de
Latinoamérica, mientras que en el epígrafe 3 se ha realizado un estudio de los niveles y
evolución de la desigualdad personal en los ingresos para esos mismos países. En esta
sección, se van a poner en relación ambos fenómenos económicos, es decir, se va a investigar
la relación entre el desarrollo socio-económico y la desigualdad en la distribución personal
de la renta para los países de América Latina. Para ello, se distinguen dos subepígrafes: el
primero de ellos describirá brevemente el marco teórico proporcionado por la literatura
económica que relaciona ambas magnitudes; y el segundo ofrecerá un análisis empírico de
dicha relación para el caso de América Latina.
4.1.
Marco teórico
En los últimos años muchos economistas han intentado determinar si existe una relación
entre el desarrollo económico y la desigualdad y, en caso afirmativo, si esta relación es
positiva o negativa. El siguiente cuadro sintetiza los cinco argumentos teóricos señalados por
la OCDE (2015) que pretenden relacionar estas variables: algunos de ellos asumen que existe
una relación inversa entre ellas, mientras otros suponen una relación positiva.
39
Cuadro 2: Argumentos teóricos que relacionan la desigualdad con el desarrollo
económico
Teoría
Descripción
La capacidad de invertir depende directamente del nivel económico, por
lo que si la desigualdad es muy elevada, el segmento de la población con
Renta
menor capacidad adquisitiva no tiene capacidad para invertir, provocando
una disminución en la inversión agregada y, con ello, un menor
crecimiento económico.
Una mayor desigualdad fomenta un incremento en el ahorro agregado, y
Ahorro
con ello, una mayor acumulación de capital que en última instancia
provoca una mejora en el desarrollo económico.
Unos elevados niveles de desigualdad en los ingresos generan
desconfianza empresarial que tiende a desincentivar la inversión
Inversión generando una contracción económica. Además, por estos motivos se
incrementa la presión fiscal. Esta situación se conoce como política fiscal
endógena (Bertola, 1993).
Incentivos Unos mayores niveles de desigualdad provocan un mayor incentivo para
trabajar duro e invertir para poder situarse en un segmento de la población
a la
con mayor nivel de ingresos. En términos agregados supone un impulso
inversión económico.
La adopción de tecnologías avanzadas en un país depende de alcanzar un
determinado nivel en la demanda interna. Si existe una elevada
Tecnología desigualdad, la población con menor poder adquisitivo demandará menos
productos y servicios, debilitando la demanda interna y con ello la
adopción de tecnologías que permitan avances económicos.
Fuente: Elaboración propia a partir de OCDE (2015) y (Bertola, 1993).
Los anteriores argumentos teóricos han intentado dar respuesta a una relación entre ambas
variables y sin embargo, no se ha llegado a un consenso entre la comunidad académica sobre
si la relación es directa o inversa. No obstante, existe una teoría de referencia que relaciona
ambas variables y que ha sido aceptada durante mucho tiempo. Esta teoría económica fue
planteada por el Premio Nobel Simón Kuznets, en 1955 para explicar la distribución del
ingreso en los países a medida que avanzan en su desarrollo. Esta relación es conocida como
la Curva de Kuznets.
Tal y como se muestra en la Figura 1, la función postulada considera en las primeras fases de
desarrollo económico unos bajos niveles de desigualdad y, posteriormente, a medida que se
avanza en el desarrollo se va deteriorando esta relación (desigualdad/ingreso) por lo que el
IG comienza a incrementarse hasta alcanzar el nivel máximo. A partir de este punto,
40
conforme se incrementa el ingreso per cápita se producen avances equitativos en la
distribución de la renta (Organización Mundial del Comercio, 2014).
Figura 1: Curva de Kuznets
Fuente: Elaboración propia.
Por lo tanto, en la variabilidad de esta curva se pueden distinguir dos fases: durante la primera
fase (denotada como Fase A), los avances en desarrollo económico implican un incremento
en la desigualdad, pero se producen transferencias de mano de obra desde los sectores rurales
de escasa productividad hacia los sectores industriales y urbanos, donde existe una mayor
productividad, provocando una estabilidad en los niveles de desigualdad que posteriormente
se reducirán alcanzando la siguiente fase (denotada como Fase B) (Sánchez, 2006). Los
supuestos sobre los que se sostiene esta teoría quedan sintetizados en el siguiente cuadro:
Cuadro 3: Supuestos sobre la curva de Kuznets
Supuestos
Descripción
Supuesto 1
Existen diferencias entre la productividad de las dos actividades
productivas consideradas (sector agrícola y sector industrial).
Existencia de una elevada proporción de población sobre el total de la
economía en ocupación de actividades agrícolas.
Libre transferencia de mano de obra entre el sector agrícola e industrial.
Supuesto 2
Supuesto 3
Supuesto 4
Existencia de mayores niveles productivos y de equidad en los ingresos
del sector no industrial.
Fuente: Elaboración propia a partir de Sánchez (2006).
41
Hasta los años 70s del siglo pasado, la mayoría de países desarrollados establecían políticas
económicas de acuerdo a un objetivo económico fundamental: el crecimiento económico
impulsado por la productividad. A través de este objetivo, y dada la teoría de Kuznets, se
pretendían conseguir avances en la distribución de los ingresos. Sin embargo, a partir de la
fuerte recesión mundial de los años 70s que combinaba estancamiento económico, inflación
y desempleo, se puso en entredicho el modelo postulado por Kuznets (Sánchez, 2006).
Además, recientemente, otros autores como Deininger y Squire (1998) demostraron que la
Curva de Kuznets no se cumple si se toman bases de datos más amplias, diferente
composición de países en la muestra y varios períodos (Boltvinik & Hernández, 2001). En la
actualidad, los datos empíricos de algunas economías en los últimos años tampoco parecen
respaldar esta teoría. Un claro ejemplo lo componen algunas economías de Asia Oriental
como Japón, la República de Corea, Hong Kong, China, Singapur, Indonesia, Tailandia y
Malasia, que han experimentado un rápido crecimiento económico en los últimos años
acompañado de una gran disminución en la desigualdad (Organización Mundial del
Comercio, 2014). Las principales limitaciones que se le han atribuido al modelo con el
transcurso del tiempo tienen que ver con los propios supuestos de partida, ya que se
consideran muy restrictivos (Menéndez, Alvargonzález, & Pérez, 2006).
Dado el desplazamiento de la curva de Kuznets, recientemente se ha demostrado que el
progreso tecnológico puede influir en los niveles de desigualdad si afecta a la productividad
de diferentes sectores de forma distinta (Macías, 2014). El cambio tecnológico supone un
incremento de la productividad, y por tanto, un incremento en la producción que puede verse
traducido en un incremento del empleo; sin embargo, también puede dejar obsoletos a los
trabajadores menos cualificados y aumentar la brecha de la desigualdad en los ingresos entre
los trabajadores cualificados y no cualificados (Blanchard & Pérez, 2000).
En el caso concreto de América Latina, el cambio tecnológico ha producido en muchos casos
una carencia en la cualificación de la mano de obra, generando un incremento del desempleo
y deteriorando la capacidad productiva del segmento de la población con menos renta, que
en última instancia se ha traducido en un incremento de la desigualdad, más acentuado en las
zonas rurales (Weeks, 2002).
42
Finalmente, también se le ha atribuido a la globalización y el comercio una influencia negativa
a los avances en la equidad. Sin embargo, datos recientes parecen no corroborar dicha
relación (Haskel, Lawrence, Leamer, & Slaugther, 2012).
4.2.
Análisis empírico
Una vez abordado el marco teórico que sustenta la relación entre ambas variables, en este
subepígrafe se analiza empíricamente la relación entre los indicadores de desigualdad
personal de la renta y bienestar económico y socio-económico15. A su vez, se incluyen otras
variables representativas de las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) y la
participación de la inversión (Formación Bruta de Capital) sobre el PIB (INV). De este modo
se pretenden controlar por otras variables que también influyen en el comportamiento de la
desigualdad personal de la renta, a tenor de los argumentos teóricos recogidos en el apartado
anterior, y en qué medida lo hacen. En concreto, como variables relacionadas con las TIC se
incluyen dos: el porcentaje de la población que son usuarios de Internet (UI) y el porcentaje
de población que tienen un contrato de telefonía móvil (CM).
En un primer lugar se analizan las correlaciones parciales de todas las variables, y
posteriormente, se incorporan las diferentes combinaciones de regresiones lineales que se
han considerado necesarias para determinar una relación concluyente. Tanto en la fase del
análisis bivariante como en la fase en la que se realizan modelos de regresión lineal, ha sido
necesario transformar todas las variables en logaritmos a fin de normalizar los datos, ya que
unas están valoradas en niveles, como por ejemplo el PIBpc, otras pertenecen a una escala
como el IDH o el IG, y otras son la importancia relativa de otra variable, como por ejemplo
la brecha en la desigualdad (ratio Q5/Q1) y la tasa de inversión (INV).
Se ha excluido el IDH ajustado por la desigualdad por la escasez de datos en el momento de realización del
trabajo, ya que este indicador ha comenzado a elaborarse recientemente. Además, la relación entre este
indicador y el IDH es muy elevada, principalmente para aquellos países con escasa desigualdad entre la
población en los ítems analizados por el IDH (ingresos, educación y salud).
15
43
Cuadro 4: Matriz de correlaciones parciales entre variables
IG
Q5_Q1
PIBpc
IDH
INV
UI
IG
1
Q5/Q1
0,944**
1
PIBpc
-0,508**
-0,616**
1
IDH
-0,141
-0,257**
0,649**
1
FBK/PIB (INV)
Usuarios Internet
(UI)
Contratos Móvil
(CM)
-0,272**
-0,227**
0,318**
0,061
1
-0,437**
-0,497**
0,742**
0,340**
0,264**
1
-0,487**
-0,520**
0,578**
0,117
0,174**
0,846**
CM
1
Notas: Todas las variables están tomadas en logaritmos.
** La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral).
Fuente: Elaboración propia.
El Cuadro 4 muestra las correlaciones parciales16 existentes entre los diferentes pares de
variables analizadas. Todas ellas están correlacionadas de forma inversa con los dos
indicadores de desigualdad, es decir, los aumentos en cada una de las variables consideradas
influyen en descensos en el IG y la ratio Q5/Q1, lo que implica una distribución más
equitativa de la renta. Tomando como indicador de desigualdad la ratio Q5/Q1, debe
señalarse que la renta per cápita es la variable con mayor relación con la reducción de la
desigualdad personal de la renta (61,6%), seguido del número de contratos móviles (52%), y
los usuarios de Internet (49,7%); por el contrario, las variables con relaciones más débiles
con la reducción de la brecha de los ingresos son la inversión (22,7%) y el IDH (25,7%).
Tomando el IG como indicador de desigualdad, se aprecia que, con la salvedad de la
inversión, todas las demás variables muestran una relación menos nítida con la desigualdad.
Por otro lado, hay que destacar también que todas las correlaciones son significativas a un
nivel del 99% con la salvedad de las relaciones del IDH con el IG, los contratos de móvil y
la inversión.
Aunque el análisis de correlaciones parciales o bivariantes indica que todas las variables
explicativas consideradas influyen positivamente en avances hacia una distribución personal
más equitativa de la renta, el análisis empírico ha de completarse con modelos de regresión
lineal que permitan analizar la influencia de cada variable sobre la desigualdad de la renta,
La cuantificación del grado en la relación lineal entre dos variables cuantitativas se estudia mediante el
coeficiente de correlación. Este coeficiente toma valores entre -1 y +1. Un valor de -1 (+1) indica relación
perfecta negativa (positiva) y una relación próxima a 0 implica carencia en la relación lineal entre variables.
16
44
una vez que se controla por la influencia de las otras variables. Este modelo viene definido
por la siguiente expresión:
𝑌𝑖𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1 𝑋1𝑖𝑡 + 𝛽2 𝑋2𝑖𝑡 + ⋯ + 𝛽𝑝 𝑋𝑝𝑖𝑡 + 𝜇𝑖𝑡
(10)
Donde Yit representa la variable endógena o dependiente para el país i (cada uno de los países
latinoamericanos considerados) en el año t (años del periodo 1990-2013), que en este trabajo
son los dos indicadores de desigualdad personal de la renta (IG y ratio Q5/Q1); Xpit son las
variables exógenas o explicativas del modelo, es decir, el resto de variables de desarrollo
socio-económicas, tecnológicas y de inversión del país i en el año t; 𝛽𝑝 son los parámetros
asociados a las variables exógenas; y 𝜇𝑖𝑡 el término de error asociado al modelo. Las
observaciones de cada país y año se tratan como independientes (pool de datos). En
concreto, las especificaciones del modelo a estimar son las siguientes:
𝐼𝐺𝑖𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1 𝑃𝐼𝐵𝑝𝑐𝑖𝑡 + 𝛽2 𝐼𝑁𝑉𝑖𝑡 + 𝛽3 𝑈𝐼𝑖𝑡 + 𝜇𝑖𝑡
(11)
𝐼𝐺𝑖𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1 𝐼𝐷𝐻𝑖𝑡 + 𝛽2 𝐼𝑁𝑉𝑖𝑡 + 𝛽3 𝑈𝐼𝑖𝑡 + 𝜇𝑖𝑡
(12)
𝐼𝐺𝑖𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1 𝑃𝐼𝐵𝑝𝑐𝑖𝑡 + 𝛽2 𝐼𝑁𝑉𝑖𝑡 + 𝛽3 𝐶𝑀𝑖𝑡 + 𝜇𝑖𝑡
(13)
𝐼𝐺𝑖𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1 𝐼𝐷𝐻𝑖𝑡 + 𝛽2 𝐼𝑁𝑉𝑖𝑡 + 𝛽3 𝐶𝑀𝑖𝑡 + 𝜇𝑖𝑡
(14)
En las regresiones se van añadiendo una a una las variables explicativas para ver la robustez
del modelo. Las regresiones anteriores se repiten posteriormente, pero utilizando la ratio
Q5/Q1 como variable dependiente.
El Cuadro 5 muestra los coeficientes (𝛽) de las dieciséis especificaciones del modelo a
estimar; concretamente, ocho regresiones para cada variable endógena. Además se muestra
la t-student que permite conocer el grado de significatividad de cada coeficiente.
Adicionalmente, se indica el coeficiente de determinación lineal de cada regresión, que mide
la bondad del ajuste del modelo.
45
Cuadro 5: Resultado de las estimaciones sobre la relación entre el desarrollo económico y económico-social y la desigualdad personal
de la renta en Latinoamérica
Variables Dependientes
Variables
Explicativas
IG
Ratio Q5/Q1
PIBpc
-0,508***
-0,475***
-0,401***
-0,295***
-0,616***
-0,616***
-0,585***
-0,487***
t-student
(-7,217)
(-6,412)
(-3,563)
(-3,105)
(-9,586)
(-9,067)
(-5,66)
(-5,52)
IDH
-0,141*
-0,134*
-0,027
-0,064
-0,257***
-0,252***
-0,131*
-0,178**
t-student
(-1,745)
(-1,707)
(-0,352)
(-0,895)
(-3,261)
(-3,255)
(-1,789)
(-2,574)
INV
-0,116
-0,268***
-0,113
-0,163**
-0,119
-0,177**
-0,024
-0,219***
-0,022
-0,101
-0,026
-0,123*
t-student
(-1,563)
(-3,425)
(-1,522)
(-2,144)
(-1,642)
(-2,466)
(-0,348)
(-2,836)
(-0,329)
(-1,377)
(-0,384)
(-1,764)
UI
-0,098
-0,386***
-0,041
-0,434***
t-student
(-0,882)
(-4,858)
(-0,406)
(-5,777)
CM
-0,268***
-0,442***
-0,193**
-0,469***
t-student
(-2,915)
(-6,071)
(-2,266)
(-6,647)
R2
0,258
0,020
0,275
0,092
0,279
0,218
0,315
0,274
0,380
0,066
0,390
0,115
0,391
0,274
0,411
0,319
OBS
152
152
151
151
151
151
151
151
152
152
151
151
151
151
151
151
Notas: todas las variables están tomadas en logaritmos.
*** Significativo al 99%.
** Significativo al 95%.
* Significativo al 90%
Fuente: Elaboración propia.
46
Dado que el objetivo último de este trabajo es conocer el impacto del desarrollo económico
y socio-económico con respecto a la desigualdad, en todos los modelos se toma el PIBpc o
el IDH, pero no de forma simultánea debido a la elevada correlación entre ellos. Lo mismo
ocurre con ambos indicadores de las TIC, ya que los contratos móviles están relacionados
con los usuarios de Internet.
Los coeficientes de todas las variables explicativas presentan signo negativo, lo que reafirma
los resultados del análisis bivariante, donde la matriz de correlaciones indicaba que todas las
variables exógenas utilizadas influyen en avances hacia una mayor equidad en la distribución
personal de la renta.
En primer lugar se analizan las regresiones que contienen el IG como variable endógena y la
renta per cápita como variable explicativa; posteriormente, a este modelo se le añade la
inversión, y en los sucesivos se combinan el resto de variables explicativas representativas de
las TIC. En el primer modelo se observa que el coeficiente del PIBpc es significativo y toma
un valor de -0,508, de modo que una variación del 1% en la renta per cápita provoca una
disminución del 0,508% en el IG. Es decir, que a mayor desarrollo o bienestar económico,
menor nivel de desigualdad en la distribución personal de la renta. Cuando a este modelo se
le adiciona la inversión, el coeficiente de esta variable resulta no significativa, lo que implica
que no existe una relación estadísticamente significativa entre la tasa de inversión y la
desigualdad personal de la renta, una vez que se controla por el desarrollo económico de los
países. Si a este último modelo se le añaden los usuarios de Internet, dicha variable también
resulta no significativa. Sin embargo, cuando se intercambia este último indicador por el
porcentaje de contratos móviles, este último coeficiente resulta significativo y alcanza un
valor de -0,268. El impacto negativo y significativo del PIB pc permanece inalterado cuando
se incorporan nuevas variables explicativas al modelo, lo que apunta a la robustez de su
relación con la desigualdad personal de la renta.
Los modelos que recogen la influencia del IDH en el IG alcanzan valores en los coeficientes
sistemáticamente menores al que obtenía el PIBpc. Para el modelo más sencillo, en el que
tan sólo se recogen estas dos variables, la relación es significativa y negativa y el coeficiente
alcanza el valor de -0,116. Si se incorpora la inversión, ésta resulta significativa con una
influencia del -0,268 y el efecto del IDH continúa siendo negativo y significativo. Finalmente,
cuando se incorporan los usuarios de Internet y los contratos móviles, ambas variables
47
resultan significativas con una influencia de -0,386 y -0,442 respectivamente; no obstante, el
IDH se torna no significativo. Esto es, una vez que se controla por el impacto de la tasa de
inversión y de las variables tecnológicas sobre la desigualdad personal de la renta, el efecto
del bienestar socio-económico sobre dicha desigualad, resulta estadísticamente no
significativo.
En lo que respecta a los modelos en los que se toma como variable endógena la ratio Q5/Q1,
y como variable explicativa el PIBpc, se debe señalar que en el modelo que tan sólo recoge
ambas variables, el PIBpc resulta significativo y alcanza un coeficiente de -0,616, por lo que
un incremento en la renta per cápita del 1% provoca una disminución del 0,616% en la brecha
de los ingresos. Si a este modelo se le adiciona la inversión, resulta no significativa con un
coeficiente de -0,024; cuando a éste se le incorporan los usuarios de Internet tampoco resulta
significativo y el coeficiente alcanza el valor de -0,041. Sin embargo, los contratos móviles sí
resultan significativos, y el coeficiente alcanza el valor de -0,193. En todas las regresiones, el
impacto del desarrollo económico sobre la desigualdad de la renta se mantiene negativo y
significativo.
Los modelos que recogen la influencia del IDH con respecto a la ratio Q5/Q1 alcanzan un
valor sistemáticamente inferior a los modelos que incluyen el PIBpc para la misma variable
endógena. En cuanto al modelo que sólo relaciona las dos variables, el IDH resulta
significativo y el valor del coeficiente es de -0,257; al añadir la inversión, también resulta
significativa con un coeficiente de -0,219. Cuando se añade el indicador de los usuarios de
Internet, éste resulta significativo con un valor de -0,434 aunque el resto de variables pierden
significatividad. Cuando se intercambia este último indicador por los contratos móviles,
también resulta significativo con un coeficiente de -0,469. En todas las especificaciones, el
impacto negativo y significativo del bienestar socio-económico sobre la desigualdad personal
de la renta medida por la ratio Q5/Q1 se mantiene.
Por otro lado, destacar que los modelos donde se utiliza la ratio Q5/Q1 como variable
endógena, muestran mayor capacidad explicativa que aquellos en los que se utiliza el IG, ya
que el R2 es sistemáticamente superior para todas las regresiones. Concretamente, de todos
los modelos, el que mejor explica el comportamiento de la desigualdad es el que incluye la
renta per cápita, la inversión (FBK/PIB), y los contratos móviles; las variaciones de estas
variables explican en un 41,1% las variaciones de la ratio Q5/Q1. Cuando a este modelo se
48
le intercambian los contratos móviles por los usuarios de Internet, la bondad desciende
levemente. Es interesante destacar además que en los modelos en los que se incorpora como
variables exógenas la renta per cápita en vez del IDH, la capacidad explicativa del modelo es
mayor.
Finalmente cabe señalar que la bondad de los modelos no es muy elevada, ya que, en el mejor
de los casos, el modelo de regresión que mayor R2 presenta alcanza un valor de 0,411. Este
hecho determina que aunque las teorías económicas y los análisis empíricos pretenden
conocer la totalidad de variables que determinan la desigualdad en la renta, parece
complicado alcanzar un consenso que abarque un conjunto heterogéneo de regiones, ya que
probablemente, en la desigualdad interfieren un elevado conjunto de variables que
dependerán en muchos casos de las circunstancias específicas de cada país.
49
5. CONCLUSIONES
En este trabajo se ha estudiado la evolución del desarrollo económico y socio-económico de
los países de Latinoamérica 1990-2013, así como la dinámica mostrada por sus niveles de
desigualdad personal de la renta en los últimos años, poniendo en relación el
comportamiento de ambos fenómenos.
Del análisis de este trabajo se desprende que el conjunto de países latinoamericanos han
experimentado un enorme progreso tanto económico como socio-económico a lo largo de
las últimas décadas, siendo especialmente notorio el crecimiento económico experimentado
en los últimos diez años en la región. No obstante, no se ha observado un proceso de
convergencia en términos de desarrollo económico significativo debido al impulso de las
economías que ya al inicio del periodo se encontraban en una situación más favorable y han
seguido mejorando.
También es destacable el hecho de que aunque aquellos países que poseen un mayor bienestar
económico también gozan de un mayor bienestar socio-económico, el mayor avance en
términos de bienestar económico se ha producido en la última década mientras en términos
socioeconómicos las mejoras se producían en los años anteriores, lo que intuitivamente
llevaría a pensar que el bienestar logrado en una primera fase ha impulsado el crecimiento
económico en una segunda etapa.
Adicionalmente, se ha comprobado que todos los países latinoamericanos presentan aún
elevados niveles de desigualdad personal de la renta, por lo que el bienestar económico no
está repartido de forma equitativa entre la población. Se ha comprobado que para algunos
países esta desigualdad es más acentuada aún en las zonas rurales. Sin embargo, datos
esperanzadores se observan cuando se analiza la evolución, pues se aprecia una tendencia
decreciente del fenómeno, con avances significativos hacia una mayor equidad en la
distribución de la renta, aunque la convergencia es aún lenta. Asimismo, se ha comprobado
que aquellos países más desiguales en renta personal también son los que presentan una
mayor distancia entre las personas más ricas y más pobres de la población.
50
Finalmente, un análisis multivariante a partir de distintas especificaciones de un modelo de
regresión lineal ha puesto en relación los indicadores de desarrollo económico y socioeconómico con los indicadores de desigualdad personal de la renta, controlando además por
otras variables relacionadas con la tasa de inversión y con el progreso tecnológico. En todas
las especificaciones se observa un impacto negativo y significativo tanto del desarrollo
económico como del desarrollo socioeconómico sobre la desigualdad, de lo que se infiere
que todas las políticas de crecimiento y de bienestar se deberían traducir en una mayor
equidad de las economías donde se aplican.
De este último epígrafe se desprende que todas las variables económicas y socio-económicas,
así como las representativas de las TIC y la inversión, influyen negativamente en los
indicadores de desigualdad, es decir, provocan avances hacia una mayor equidad en la
distribución personal de la renta. No obstante, hay que señalar que los coeficientes de
determinación lineal alcanzados en las regresiones realizadas no son muy elevados, por lo
que los movimientos en las variables explicativas no explican en gran medida la variabilidad
de la desigualdad. Esto puede ser debido a la gran cantidad de variables tanto económicas
como no económicas que influyen en la distribución de rentas; además, hay que tener en
cuenta que a cada país le podrían influir un conjunto de variables específicas que no afecten
al resto de países.
51
REFERENCIAS
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54
ANEXO ESTADÍSTICO
Tabla A1: Relación del PIBpc en 1990 con su crecimiento expresado en TVAA
PAÍS
Argentina
Bolivia
Brasil
Chile
Colombia
Ecuador
El Salvador
Guatemala
Honduras
México
Panamá
Paraguay
Perú
República dominicana
Uruguay
Venezuela
PIBpc
(1990)
5.646,62
2.266,99
5.263,53
4.995,23
4.305,37
4.249,50
2.682,24
2.897,50
2.267,56
7.357,94
3.885,25
3.416,68
3.242,16
2.930,65
5.295,71
7.050,13
PIBpc
(2013)
18.709,31
5.330,64
12.340,18
19.474,74
11.284,22
10.517,91
7.648,21
5.335,95
4.741,16
15.931,75
16.993,82
6.787,73
11.403,04
9.845,60
16.728,30
13.633,61
TVAA
1990-2013
5,12%
3,63%
3,61%
5,83%
4,10%
3,85%
4,46%
2,58%
3,12%
3,27%
6,34%
2,90%
5,38%
5,18%
4,91%
2,79%
TVAA
TVAA
1990-2003 2003-2013
3,37%
6,90%
2,72%
4,45%
2,64%
4,52%
5,73%
5,42%
2,96%
5,18%
2,65%
5,03%
5,12%
3,22%
2,36%
2,62%
2,74%
3,32%
3,01%
3,31%
4,43%
8,22%
1,49%
4,46%
4,01%
6,64%
5,01%
4,92%
2,93%
7,02%
0,41%
5,62%
Fuente: Elaboración propia a partir del FMI.
55
Tabla A2: Evolución en números índices del PIBpc (1990-2013)
PAÍS
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Argentina
100
113
126
135
144
142
151
164
171
166
167
162
145
159
176
196
217
240
259
260
284
313
321
331
Bolivia
100
107
109
113
117
122
126
131
135
134
137
140
142
146
152
162
171
180
192
196
203
214
225
235
Brasil
100
103
103
109
115
121
124
128
128
128
134
137
141
144
154
162
172
186
198
197
213
222
226
234
Chile
100
110
124
133
141
156
169
181
186
185
195
204
209
218
237
254
275
295
308
305
323
347
369
390
Colombia
100
104
109
115
122
128
131
137
137
131
136
140
144
150
160
170
186
202
211
214
223
240
251
262
Ecuador
100
106
110
113
117
120
123
128
132
126
128
134
140
144
159
170
180
187
200
201
207
225
237
248
El Salvador
100
107
116
127
137
147
152
160
166
173
180
186
193
201
209
223
238
253
261
254
260
269
277
285
Guatemala
100
104
109
112
115
120
122
126
130
133
129
132
136
139
142
144
153
163
168
166
169
176
180
184
Honduras
100
105
110
116
114
120
123
128
130
126
132
135
140
146
153
159
172
184
192
185
190
197
203
209
México
100
106
110
113
119
112
119
128
134
138
148
147
148
151
163
170
182
190
193
180
190
199
208
217
Panamá
100
111
121
128
132
134
145
154
164
170
171
172
176
183
199
215
237
268
297
305
327
363
402
437
Paraguay
100
100
101
106
111
119
120
125
124
121
119
118
118
123
126
136
144
153
163
155
174
182
180
199
Perú
100
104
104
111
126
137
141
151
150
151
156
158
166
173
185
200
219
240
265
266
289
310
331
352
Rep. Dominicana
100
103
114
122
125
132
142
153
163
173
183
188
198
198
194
211
237
260
275
282
302
317
329
336
Uruguay
100
107
117
122
132
132
142
150
157
154
154
152
143
150
165
183
196
215
234
241
265
285
300
316
Venezuela
100
111
118
118
115
119
119
126
125
117
122
126
115
106
126
141
158
174
184
177
174
183
193
193
Fuente: Elaboración propia a partir del FMI.
56
Tabla A3: IDH por etapas para Latinoamérica (1990-2013)
IDH
1990
2000
2013
Δ (1990-2000) Δ (2000-2013)
41 Chile
49 Argentina
IDH alto
0,704
0,694
0,753
0,753
0,822
0,808
6,90%
8,38%
9,18%
7,41%
50 Uruguay
65 Panamá
67 Venezuela
71 México
79 Brasil
82 Perú
98 Colombia
98 Ecuador
102 República Dominicana
IDH medio
0,691
0,651
0,644
0,647
0,612
0,615
0,596
0,643
0,589
0,740
0,709
0,677
0,699
0,682
0,682
0,655
0,658
0,645
0,790
0,765
0,764
0,756
0,744
0,737
0,711
0,711
0,700
7,15%
8,83%
5,15%
8,03%
11,52%
10,77%
9,83%
2,47%
9,47%
6,71%
7,98%
12,73%
8,16%
9,00%
8,11%
8,55%
7,93%
8,58%
7,50%
10,91%
14,72%
14,25%
10,03%
8,19%
8,56%
9,07%
13,91%
10,69%
IDH muy alto
111
113
115
125
129
Paraguay
Bolivia
El Salvador
Guatemala
Honduras
0,581
0,625
0,676
0,554
0,615
0,667
0,529
0,607
0,662
0,483
0,551
0,628
0,507
0,558
0,617
Fuente: Elaboración propia a partir del PNUD
57
Tabla A4: IDH-D (2013)
IDH-D
IDH-D muy alto
41 Chile
49 Argentina
IDH-D alto
50 Uruguay
65 Panamá
67 Venezuela
71 México
79 Brasil
82 Perú
98 Colombia
98 Ecuador
102 República Dominicana
IDH-D medio
111 Paraguay
113 Bolivia
115 El Salvador
125 Guatemala
129 Honduras
Fuente: Elaboración propia a partir del PNUD
IDH-D
(2013)
0,661
0,680
0,662
0,596
0,613
0,583
0,542
0,562
0,521
0,549
0,535
0,513
0,470
0,485
0,422
0,418
58
Tabla A5: Índice de Gini para América Latina (Datos para 2013)
AREA GEOGRÁFICA
PAÍS
Nacional
Urbano
Rural
Diferencia
Urbano-Rural
0,472
0,553
0,509
0,536
0,477
0,453
0,573
0,492
0,527
0,522
0,444
0,544
0,382
0,407
0,497
0,475
0,41
0,544
0,508
0,513
0,468
0,431
0,489
0,469
0,47
0,486
0,401
0,553
0,383
0,472
0,536
0,539
0,468
0,445
0,427
0,399
0,555
0,452
0,554
0,541
0,42
0,474
0,326
0,475
-0,126
0,005
0,04
0,068
0,041
0,032
-0,066
0,017
-0,084
-0,055
-0,019
0,079
0,057
-0,003
Argentina
Bolivia
Brasil
Chile
Colombia
Ecuador
El Salvador
Honduras
México
Panamá
Paraguay
Perú
República Dominicana
Uruguay
Venezuela
América Latina
Notas: Todos los datos son para el año 2013 salvo en los siguientes países, donde la última información
disponible en la CEPAL para el IG es la siguiente: Argentina y México (2012), Bolivia (2011) y Honduras (2010).
Guatemala ha sido excluida por poseer los datos desactualizados en las tres áreas geográficas consideradas
(último dato disponible para 2006).
Fuente: Elaboración propia a partir de la CEPAL
59
Tabla A6: Diferencias en el IG para América Latina por etapas (1999-2013)
PAÍS
Argentina
Bolivia
Brasil
Chile
Colombia
Ecuador
El Salvador
Honduras
México
Panamá
Paraguay
Perú
República Dominicana
Uruguay
Venezuela
Promedio América Latina-14
Promedio
(1999-2003)
Promedio
(2010-2013)
0,56
0,61
0,63
0,56
0,56
0,55
0,52
0,58
0,53
0,56
0,56
0,53
0,54
0,49
0,49
0,47
0,56
0,51
0,54
0,48
0,45
0,57
0,49
0,53
0,53
0,45
0,54
0,40
0,40
0,56
0,49
Diferencia IG
-0,06
-0,14
-0,07
-0,05
-0,02
-0,07
-0,08
-0,01
-0,04
-0,03
-0,03
-0,08
0,01
-0,09
-0,06
Notas: Guatemala ha sido excluida por poseer los datos desactualizados (último dato disponible para 2006) y
el valor de Argentina es del área geográfica urbana ya que no se dispone de datos para el área nacional de este
país.
Fuente: Elaboración propia a partir de la CEPAL
60
Tabla A7: Quintil más rico con respecto al quintil más pobre (1999-2013)
PAÍS
Argentina
Bolivia
Brasil
Chile
Colombia
Ecuador
El Salvador
Guatemala
Honduras
México
Panamá
Paraguay
Perú
República Dominicana
Uruguay
Venezuela
Promedio América Latina-15
Promedio
(1999-2003)
Promedio
(2010-2013)
Diferencia ratio
Q5/Q1
18,58
48,25
34,65
18,95
23,53
21,10
20,63
19,30
26,98
17,00
25,77
22,50
19,43
20,70
16,65
24,80
14,70
15,90
21,93
14,75
20,68
12,90
10,90
-3,88
-32,35
-12,72
-4,20
-2,86
-8,20
-9,73
-19,30
1,43
-3,35
-6,67
-2,98
-6,86
1,85
7,78
-7,25
-9,08
28,40
13,65
19,10
19,53
12,58
22,55
7,78
9,40
15,72
Notas: El dato de Argentina corresponde al área urbana, ya que no está disponible para el área nacional.
Fuente: Elaboración propia a partir de la CEPAL
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