Una ruptura histórica: Quince años de reducción de la desigualdad en América Latina

Una ruptura hist贸rica:

Quince a帽os de

reducci贸n de la desigualdad en Am茅rica Latina

ABRIL 2011

Una ruptura hist贸rica: Quince a帽os de

reducci贸n de la desigualdad

en Am茅rica Latina A B R I L

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Contenido Resumen ejecutivo························································································································································································································ 1 1. La desigualdad del ingreso familiar disminuye en América Latina·························································································· 3 2. Determinantes de la desigualdad actual··························································································································································· 8 2.1 Mercados laborales··········································································································································································································8

2.3 Otros factores····················································································································································································································15

3. La desigualdad en el futuro: ¿Es esta disminución sostenible? ······························································································· 18

Diseño: Alejandro Espinosa/sonideas.com Fotografía de portada: © istockphoto/Anastasia Khan

Anexo estadístico························································································································································································································· 24

Este informe fue elaborado por la Unidad de Pobreza y Género del Equipo para la Reducción de la Pobreza y Gestión Económica (LCSPP) en la Región de América Latina y el Caribe con la dirección de Joao Pedro Azevedo, Louise Cord y Carolina Díaz-Bonilla. Forman parte del equipo: Bernardo Atuesta Montes, Andrés Castañeda Aguilar, María Eugenia Dávalos, Will Durbin, Gabriel Facchini y Carlos Sandoval. El equipo recibió los comentarios y sugerencias de Amparo Ballivian, Maurice D. Kugler, José Antonio Cuesta Leiva, Luis Felipe López Calva y Jamele Rigolini, y agradece las valiosas contribuciones de Francisco Ferreira, Sergei Soares, Miguel Foguel y Leopoldo Tornarolli. Las opiniones e interpretaciones expresadas en este informe son de exclusiva responsabilidad de sus respectivos autores y no deben ser atribuidas al Banco Mundial, al Directorio Ejecutivo o a los países que representan.

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2.2 Pensiones y transferencias monetarias························································································································································14

Las cifras que se presentan aquí se basan en los microdatos armonizados de la base de datos SEDLAC, construida para mejorar la comparabilidad entre países de algunas variables extraídas de encuestas de hogares oficiales. Por esta razón, los indicadores obtenidos por medio de este proceso con frecuencia difieren de las estadísticas oficiales publicadas por los respectivos gobiernos y organismos nacionales de estadísticas. Dichas diferencias de ningún modo deben interpretarse como indicio de superioridad metodológica, ya que los resultados provienen de objetivos distintos, pero igualmente importantes y válidos: la comparabilidad de los datos entre los países de la región y la mejor representatividad nacional posible. Los indicadores agregados de bienestar utilizados en este estudio se basan en el ingreso.

v

Contenido Cuadros

Cuadro 1. Tipología de variaciones en el coeficiente de Gini del ingreso laboral (salario individual por hora), entre 2000 y 2009·················································································································································· 13 Cuadro 2. Desigualdad del ingreso antes y después de impuestos····································································································· 19 Cuadro 3. Número de países de América Latina con subsidios················································································································ 19 Cuadro B2.1. Desigualdad en el ingreso familiar per cápita regional, según distintas medidas·································· 17

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Figuras

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Figura 1. Coeficiente de Gini del ingreso familiar en America Latina, 1995-2009········································································ 3 Figura 2. Variación porcentual anualizada en la desigualdad del ingreso familiar, promedios subregionales······················································································································································· 4 Figura 3. Participación del decil más alto en la distribución del ingreso en América Latina y el Caribe···················· 4 Figura 4. Índice de polarización del ingreso3····························································································································································· 4 Figura 5. Descomposición de la desigualdad del ingreso familiar en América Latina, porcentaje de desigualdad al interior de los países y entre ellos············································································································· 5 Figura 6. Variación porcentual anualizada en el coeficiente de Gini de los países del grupo BRIC, circa 1995- circa 2005························································································································· 5 Figura 7. Coeficiente de gini del ingreso en los países de la región de ALC y de la OCDE (2006 OCDE, 2009 ALC)··············································································································································································································· 7 Figura 8. Descomposición de la desigualdad del ingreso familiar en América Latina, porcentaje atribuible a cada fuente de ingresos, 1995 y 2009···················································································································· 9 Figura 9. Coeficiente de Gini del ingreso laboral (salario individual por hora)··········································································· 10 Figura 10. Descomposición del coeficiente de Gini del ingreso laboral (salario individual por hora): efectos de cantidad, precio y residuales, 1995-2009······································································································································· 11 Figura 11. Retornos promedio de la educación, la experiencia y otros factores (1995-2009)········································ 11 Figura 12. Desviación estándar y media en educación y experiencia (1995-2009)································································· 12 Figura 13. Variación absoluta en años de educación de los quintiles superior e inferior (25-64 años de edad), 1995-2009····················································································································································································· 12 Figura 14. Proporción de las transferencias monetarias (públicas y privadas) y las pensiones en el ingreso total en América Latina····································································································································· 14 Figura 15. Efecto marginal de cada fuente de ingresos sobre la desigualdad (elasticidades) ······································· 15 Figura 16. Variación porcentual de la tasa de dependencia, 1995-2009 ························································································· 16 Figura 17. Participación de la mujer en la fuerza laboral, variación en puntos porcentuales, 1995-2009············ 16 Figura 18. Variación en el Índice de Movilidad Educacional en los adolescentes (entre 13 y 19 años), 1995-2009························································································································································································ 19 Figura 19. Tasa de pobreza (US$2,5/día en PPA), por edad························································································································· 20 Figura 20. Índice de pobreza según ingreso laboral (LIPI), US$2,5/día en PPA··········································································· 21 Figura B2.1. Pobreza urbana y rural, brecha de pobreza y cuadrado de la brecha de pobreza (promedio nacionales)················································································································································· 17

Recuadros Recuadro 1. Una nota de precaución sobre la medición del ingreso····································································································· 8 Recuadro 2. Otras medidas de la desigualdad para América Latina··································································································· 17 Anexo estadístico Cuadros

Figuras Figura A1. Relación de salarios por hora (hombres en edad de máximo rendimiento) entre trabajadores de nivel educacional alto y bajo, 1995-2009············································································································ 25 Figura A2. Variación absoluta en años de educación (25-64 años), 1995-2009·········································································· 26 Figura A3. FGT[2]% – US$2,5/PPA···················································································································································································· 26 Figura A4. FGT[0]% - US$2,5/PPA (ajustado según equivalencia de adultos y economías de escala del hogar)···················································································································································································· 27 Figura A5. FGT[2]% - US$2,5/PPA (ajustado según equivalencias de adultos y economías de escala del hogar)···················································································································································································· 28 Figura A6. Variación en el Índice de Oportunidad Humana (circa 1998-circa 2008)······························································· 30 Figura A7. Índice de pobreza según ingreso laboral en México (LIPI), US$2,5/día en PPA················································ 30

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Cuadro A1. Coeficiente de Gini (ingreso familiar) en América Latina································································································· 24 Cuadro A2. Población de la muestra·············································································································································································· 24 Cuadro A3. Criterios de estimación de fechas aproximadas (circa)······································································································ 25 Cuadro A4. Tipología de variaciones en el coeficiente de Gini del ingreso laboral (salario individual por hora) por grupo, entre 2000 y 2009························································································································ 29 Cuadro A5. Subsidios en América Latina··································································································································································· 31

vii

Resumen ejecutivo En 2004, el Banco Mundial publicó un informe regional titulado “Desigualdad en América Latina y el Caribe: ¿ruptura con la historia?”1. Tras analizar los datos desde fines de la década de los noventa y principios de la del 2000, cuando muchos países de la región registraron aumentos en la desigualdad, este estudio planteó la pregunta de si la región podría revertir ese patrón histórico de desigualdad profunda y persistente. El informe concluyó que si bien no sería fácil, romper con el peso de la historia era más factible que nunca. Una década después, los datos que se presentan en este informe demuestran que sí fue posible, principalmente gracias a cambios en los mercados laborales (como la reducción de la desigualdad educacional y de las primas por calificación, así como una mayor participación de la mujer en la fuerza laboral), la mayor incidencia de las transferencias públicas y factores adicionales, como cambios demográficos.

La desigualdad del ingreso familiar disminuye en América Latina

Determinantes de la desigualdad actual: mercados laborales, pensiones, transferencias y otros factores La disminución de la desigualdad se ha visto impulsada principalmente por los avances en el ingreso laboral, en particular en la reducción de las primas por calificación, que mejoraron el acceso a la educación, entre otros factores. A pesar de ser el motor que impulsa esta reducción, el ingreso laboral sigue siendo la causa principal de gran parte de este fenómeno en la región, debido a que corresponde a una proporción importante del ingreso total de las personas. Las pensiones han jugado un papel regresivo en la distribución del ingreso, si bien es evidente que han cumplido su función de evitar que los adultos mayores caigan en la pobreza, especialmente en los países del Cono Sur (Argentina, Brasil, Chile y Uruguay). El alcance de las transferencias monetarias–públicas y privadas– ha sido menor, pero estas sí contribuyeron a reducir la desigualdad debido al mayor volumen y a la mejor focalización de los beneficiarios. Entre 1995 y 2009, la proporción de dichas transferencias, como parte del ingreso familiar total aumentó en importancia, de 1,8 a 3,1 por ciento. Cabe destacar que, al menos las transferencias monetarias públicas (especialmente las transferencias monetarias condicionadas que se expandieron 1

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América Latina es hoy en día una región más igualitaria que hace 15 años. Entre 1995 y 2009, la desigualdad en el ingreso cayó en casi todos los indicadores pertinentes, como por ejemplo, en el coeficiente de Gini, que disminuyó 7 por ciento, y en el Índice de Theil, que se redujo en 13,8 por ciento. Esta caída fue impulsada por una mayor reducción de la desigualdad al interior de los países (y no por una convergencia de los niveles de ingreso entre los países) ya que la proporción del ingreso en manos del decil superior ha disminuido y se ha distribuido más favorablemente entre los deciles intermedios. Esta mejor distribución se registró en toda la región, pero ha sido más notoria en los países del Cono Sur, especialmente en Brasil, país que ha sido el motor clave de las mejoras. Esta tendencia decreciente se manifiesta en un momento en el que otros países en desarrollo, como China e India, ven aumentar la desigualdad. Sin embargo, la desigualdad en el ingreso familiar sigue siendo alta en la región y el país menos desigual de América Latina (Uruguay) todavía es más desigual que la nación más desigual perteneciente a la OCDE (fuera de América Latina) (Portugal).

De Ferranti, David; Guillermo E. Perry, Francisco H. G. Ferreira y Michael Walton (2004). “Desigualdad en América Latina y el Caribe: ¿rompiendo con la historia?” Washington, DC: Banco Mundial.

1

por toda la región en dicho período), no fueron diseñadas para apoyar la redistribución fiscal sino que perseguían reducir la pobreza crónica y promover el desarrollo del capital humano.

Además de otros factores, la caída de las tasas de fecundidad ha producido una transición demográfica que podría reducir aún más la desigualdad en los próximos años. Sin embargo, también tiene importantes consecuencias en términos fiscales, ya que la región deberá aprender a crecer con una población cada vez más envejecida (debido al aumento de la esperanza de vida) y una fuerza laboral reducida. Además, se observa una tendencia hacia el aumento de la participación de la mujer en la fuerza laboral, la cual, de mantenerse, podría continuar contribuyendo a reducir la desigualdad.

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La desigualdad en el futuro: ¿es esta disminución sostenible?

2

La disminución de la desigualdad del ingreso familiar en América Latina muestra que la región es capaz de poner freno a este fenómeno. Pero ¿es esta disminución sostenible en el tiempo? y ¿existen ámbitos de políticas factibles de aprovechar para acelerar el proceso en el futuro? De este estudio se extrae que hay cinco políticas prioritarias para mantener la tendencia actual. En primer lugar, el ingreso laboral seguirá siendo el componente más determinante de la desigualdad en la región. En adelante, será importante seguir monitoreando cómo se comportan las primas por calificación en la región, a fin de entender mejor los factores que impulsan el cambio y en qué medida cada uno de ellos contribuye a la tendencia hacia la disminución. En segundo lugar, a pesar de importantes logros, la región todavía debe mejorar tanto el acceso como la calidad de la educación que imparte, en especial a los niños de bajos ingresos. En tercera instancia, se debe fortalecer el papel de las políticas fiscales conducentes a promover la igualdad de oportunidades y evitar la entrega generalizada de costosos subsidios no focalizados. En cuarto lugar, frenar la pobreza y la desnutrición infantil es crucial para reducir la pobreza y garantizar que la desigualdad continúe disminuyendo; de esa manera, los niños pobres podrán aprovechar y explotar al máximo sus nuevas oportunidades. Uno de cada cuatro niños de America Latina vive por debajo de la línea de pobreza, cifra que indica que la meta de acabar con la pobreza y la desnutrición infantil sigue siendo un tema pendiente en la región. Por último, la creciente frecuencia con la que la región recibe choques externos y la variabilidad del clima hacen que sea urgente renovar los esfuerzos para fortalecer los sistemas de protección social y poner en marcha iniciativas de recopilación de datos más frecuentes.

Una ruptura histórica: Quince años de reducción de la desigualdad en América Latina 1. La desigualdad del ingreso familiar disminuye en América Latina La desigualdad del ingreso familiar ha venido disminuyendo en la región de América Latina y el Caribe desde 1995, si bien la tendencia ha sido mucho más marcada en la última década. En 2009, el coeficiente de Gini de la región, correspondiente a la variable de ingreso familiar total per cápita, fue inferior en 7 por ciento respecto de 1995, con una caída de 0,574 a 0,534 (figura 1 y cuadro A1). Una tendencia similar se observa en el índice Theil de desigualdad, que se redujo en 0,093 puntos entre 1995 y 2009, de 0,677 a 0,584. Esta disminución se aceleró considerablemente en la última década, con un 0,7 por ciento anual de disminución entre 2000 y 2009, cifra que es muy superior a la tendencia decreciente observada en el período anterior, entre 1995 y 2000, de -0,3 por ciento anual (figura 2). Estas estimaciones corresponden a 14 países de la región y representan al 75 por ciento de la población total (cuadro A2). Su cálculo se basa además en los criterios de estimación de fechas aproximadas (circa), como se define en el cuadro A3.

La reducción de la desigualdad ha sido impulsada principalmente por la expansión de la clase media y no por mejoras en los ingresos de los pobres extremos. En el quintil más bajo, la proporción del ingreso total se ha estancado entre 0,9 y 1,0 en los últimos 15 años. Esto, sumado a una baja en la proporción del ingreso en el decil más alto de la distribución (figura 3), indica que aquellos que se ubican en el centro de la distribución son los Figura 1. Coeficiente de Gini del ingreso familiar en America Latina, 1995-2009

Gini coeficiente

0.60

0.574

0.567

0.55

0.546 0.534

0.50 0.45 0.40

Circa 1995

Circa 2000

Circa 2005

Circa 2009

Fuente: Cálculos del autor realizados a partir de datos de SEDLAC (CEDLAS y Banco Mundial). Nota: Cálculos realizados a partir del ingreso total familiar per cápita. El cuadro A3 describe en detalle los criterios de estimación de fechas aproximadas (circa) correspondientes a cada país. .

2

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Si bien la disminución de la desigualdad del ingreso familiar se ha manifestado de manera generalizada en la última década, la magnitud de este cambio no ha sido uniforme en los distintos países y subregiones de América Latina2. La comparación de los datos correspondientes a cada subregión sugiere que la marcada disminución observada después de 2000 se debe a los cambios experimentados en los países del Cono Sur, donde la desigualdad disminuyó en promedio un 1 por ciento al año (figura 2). De hecho, Brasil, Argentina y Paraguay, que representan casi el 50 por ciento de la población de la muestra, son los países que lograron avanzar más rápidamente en la reducción de la desigualdad en este período (cuadro A1).

La región de América Central, México y República Dominicana comprende a República Dominicana, Costa Rica, El Salvador, Honduras, México, Panamá; la región del Cono Sur abarca a Argentina, Brasil, Chile, Paraguay y Uruguay; y la región Andina incluye a Bolivia, Colombia y Perú. Los promedios subregionales se han calculado a partir de medias ponderadas por la población.

3

Figura 2. Variación porcentual anualizada en la desigualdad del ingreso familiar, promedios subregionales Variación porcentual anual del Índice de Gini

0.0%

0.0%

0.0% -0.2%

-0.2%

-0.4%

-0.1%

-0.3% -0.4%

0.6%

-0.6%

-0.8% -1.0%

-0.7%

-1.0%

-1.2% 1995-2000 Cono Sur

Región Andina

2000-2009 América Central, Rep. Dominicana y México

ALC

Fuente: Cálculos del autor, realizados a partir de datos de SEDLAC (CEDLAS y Banco Mundial) usando promedios ponderados por la población. El cuadro A3 describe en detalle los criterios de estimación de fechas aproximadas (circa) correspondientes a cada país.

Figura 3. Participación del decil más alto en la distribución del ingreso en América Latina y el Caribe 45.7

46

44.8

44

42.9 41.6

42 40 38

1995

2000

2005

2009

Fuente: Cálculos del autor, realizados a partir de datos de SEDLAC (CEDLAS y Banco Mundial). Nota: El cuadro A3 describe en detalle los criterios de estimación de fechas aproximadas (circa) correspondientes a cada país.

Figura 4. Índice de polarización del ingreso3 1.0%

0.6% Variación porcentual anual del Índice de polarizacón de Wolfson

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% del total de ingresos

48

0.5% 0.0% -0.5%

-0.3%

-0.1%

-0.3%

-0.5%

-0.5% -0.8%

-1.0%

-1.0%

-1.0% -1.5% -2-0%

-1.4%

-1.4%

-1.8% 1995-2000 Cono Sur

2000-2009 Región Andina

1995-2009

América Central, Rep.Dominicana y México

LAC

Fuente: Cálculos del autor, realizados a partir de datos de SEDLAC (CEDLAS y Banco Mundial) usando promedios ponderados por la población. Nota: El cuadro A3 describe en detalle los criterios de estimación de fechas aproximadas (circa) correspondientes a cada país.

4

Figura 5. Descomposición de la desigualdad del ingreso familiar en América Latina, porcentaje de desigualdad al interior de los países y entre ellos 1.0 0.9 0.8 0.7 95%

0.6

97%

97%

96%

0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 5% 1995 Entre los países

0.0

3% 2000 Al interior de los países

3% 2005

4% 2009

Fuente: Cálculos del autor, realizados a partir de datos de SEDLAC (CEDLAS y Banco Mundial). Nota: Los porcentajes se refieren a una descomposición basada en el índice de Theil. El cuadro A3 describe en detalle los criterios de estimación de fechas aproximadas (circa) correspondientes a cada país.

Figura 6. Variación porcentual anualizada en el coeficiente de Gini de los países del grupo BRIC, circa 1995- circa 2005 6%

4% 3% 2% 1% -0.30% 0% -1% China

India

-0.39%

-0.48%

-0.50%

Rusia

Brasil

ALC

Fuente: ALC: Cálculos del autor realizados a partir de datos de SEDLAC (CEDLAS y Banco Mundial). Otros países: Base de datos mundial sobre desigualdad del ingreso de UNU-WIDER (WIID). En el caso de China, los años del análisis son 1995 y 2003; India, 1992 y 2004; y Rusia, 1995 y 2005.

que están capturando una mayor proporción de ingreso total. (No obstante, vea el recuadro 1, que indica algunas salvedades sobre las mediciones, en particular las que miden los ingresos más altos). Además, la polarización del ingreso (la proporción del ingreso que corresponde ya sea a los más ricos o a los más pobres) ha caído por igual en toda la región, especialmente en el Cono Sur. Esto ha ocasionado la merma generalizada del índice de polarización en alrededor del 1 por ciento anual (figura 4)3.

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Variación porcentual anualizada del Coeficiente de Gini

6% 5%

El índice de polarización de Wolfson que se usa en esta medición se basa en la idea de que una distribución está más polarizada que otra (debido a la existencia de distribuciones bimodales) cuando muestra un número menor de individuos y hogares en torno a la mediana. De esta manera, la medida de Wolfson observa a la masa que se concentra en el centro de la distribución.

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La distribución más igualitaria del ingreso al interior de los países es la fuerza que impulsa la caída en la desigualdad del ingreso familiar y no la convergencia del ingreso entre los países. En 2009, y como se observa sistemáticamente en los últimos 15 años, casi toda la desigualdad de la región (96 por ciento) se debió a la desigualdad de ingresos observada al interior de cada país (figura 5). Además, es posible atribuir el 94,5 por ciento de esta reducción entre 1995 y 2009 a una disminución al interior de los países.

A diferencia de las tendencias observadas recientemente en América Latina, la desigualdad va en aumento en Asia, impulsada principalmente por China e India, donde los ingresos tradicionalmente han sido más igualitarios. Cuando se trata de los países del grupo BRIC (Brasil, Rusia, India y China) y en el período entre (circa) 1995 y (circa) 2005, se observa que América Latina ha avanzado, en promedio, mucho más rápido que ellos, ya que el coeficiente de Gini ha caído en 0,5 por ciento cada año. Brasil ostenta el avance más veloz en la disminución de la desigualdad (0,48 por ciento anual), seguido de Rusia (0,39). Por el contrario, en China la situación ha empeorado drásticamente y moderadamente en India (figura 6).

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Sin embargo, la desigualdad sigue siendo alta en América Latina, ya que sus indicadores superan considerablemente los de otros países de ingreso medio. La figura 7 compara el coeficiente de Gini de los países de América Latina en 2009 con un grupo de países miembros de la OCDE en 2006 (datos más recientes en la base de datos de UNU-Wider). Sin excepción, la desigualdad es más alta en todos los países de América Latina, desde 0,42 a 0,57 en 2009, respecto de los países de la OCDE, cuyo nivel máximo de desigualdad llegó al 0,38 en 2006.

Esto significa que el país menos desigual de América Latina (Uruguay) de todas manera es más desigual que el país más desigual de la OCDE (no perteneciente a América Latina) (Portugal).

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Figura 7. Coeficiente de gini del ingreso en los países de la región de ALC y de la OCDE (2006 OCDE, 2009 ALC) Bolivia Colombia Honduras Brasil ALC Panamá Chile

Países de ALC en 2009

Paraguay México Costa Rica República Dominicana Perú El Salvador Argentina Uruguay Portugal Grecia Polonia Estonia Reino Unido Italia

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Irlanda España Noruega Luxemburgo Bélgica

Un grupo de países de la OCDE en 2006

Alemania Francia Hungría Países Bajos Islandia Finland Eslovaquia Austria República Checa Eslovenia Dinamarca Suecia 0

10

20

30 40 Coeficiente de Gini

50

60

70

Fuente: ALC: Cálculos del autor, realizados a partir de datos de SEDLAC (CEDLAS y Banco Mundial); otros países: Base de datos mundial sobre desigualdad del ingreso de UNU-WIDER (WIID). La muestra de países miembros de la OCDE donde se mide el coeficiente de Gini correspondiente a la variable de ingreso, son: Suecia, Dinamarca, Eslovenia, República Checa, Austria, República de Eslovaquia, Finlandia, Islandia, Países Bajos, Hungría, Francia, Alemania, Bélgica, Luxemburgo, Noruega, España, Irlanda, Italia, Reino Unido, Estonia, Polonia, Grecia y Portugal.

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Recuadro 1. Una nota de precaución sobre la medición del ingreso En muchos países en desarrollo, las medidas de bienestar, incluyendo las de desigualdad, se obtienen a partir de datos de consumo y no de datos de ingresos, pues se piensa que el consumo es menos volátil y refleja mejor el bienestar de las personas que el ingreso (vea Deaton y Zaidi, 2002). Sin embargo, pocos países de la región realizan encuestas nacionales frecuentes que contengan preguntas sobre consumo y gasto, mientras que todas contemplan preguntas sobre el ingreso individual y familiar (Guía metodológica, SEDLAC). Por esta razon, al igual que casi todos los estudios distribucionales que se realizan en la región, este informe mide el bienestar de los hogares a partir de datos sobre el ingreso pero es necesario advertir sobre las limitaciones que contiene este enfoque. La medición del consumo plantea sus propios desafíos. Tal como sugiere el trabajo de Kathleen Beagle y colaboradores (2011), distintos enfoques metodológicos pueden producir resultados discrepantes aun con datos de consumo.

Las encuestas pueden no capturar con precisión el ingreso familiar total, especialmente de quienes se ubican en los extremos de la distribución. En el extremo superior de la distribución, por ejemplo, las encuestas no siempre consiguen registrar todos los ingresos del hogar, mientras que otras entradas quedan reflejadas en un monto menor que el real. Esto ocurre porque estos grupos pueden estar omitiendo deliberadamente algunas fuentes de ingreso y/o porque las encuestas no recogen o casi no recogen datos sobre el ingreso de capitales (una gran proporción del ingreso de los más ricos).

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Por otro lado, también es difícil medir con exactitud los ingresos provenientes de actividades agrícolas en el caso de las familias rurales pobres, debido a que, por ejemplo, no es fácil calcular el valor de la producción o de los animales del hogar. Además, las encuestas tampoco registran en detalle los ingresos de quienes tienen varios empleos o que ejercen actividades ilícitas. Por último, en algunos casos las medidas de ingreso excluyen o minimizan la riqueza de un hogar y no logran reflejar el valor de las transferencias públicas y privadas, así como tampoco el valor de protección de los programas gubernamentales.

8

El sesgo de estas mediciones sobre las medidas de desigualdad y la comparabilidad entre los países, es ambiguo.

Por un lado, la omisión de los ingresos más altos de la distribución puede producir un resultado sesgado de menor desigualdad; mientras que si no se captan con precisión los ingresos más bajos de la distribución (ingresos por actividades agrícolas, pequeñas entradas provenientes de diversas actividades), la desigualdad podría, en apariencia, aumentar. En Estados Unidos, la desigualdad en el consumo es menos pronunciada que la desigualdad en el ingreso y las variaciones en la primera difieren considerablemente de las variaciones en la segunda (Meyer y colaboradores, 2010). Además, las diferencias en el proceso de recogida de datos (diseño de las encuestas, supervisión, etc.) y en los ingresos no declarados, puede, con el tiempo, afectar de manera significativa la comparabilidad de los datos entre diversos períodos y países.

A fin de abordar estas limitaciones en la región de ALC, es crucial que las oficinas nacionales de estadística se esfuercen por documentar la magnitud de este desafío, para lo cual pueden, en particular, triangular los datos de las encuestas de hogares con registros tributarios anónimos.

Fuentes: i) Guía metodológica, SEDLAC (CEDLAS y Banco Mundial); ii) Khandker, Shahidur y Jonathan Haughton (2009) “Handbook on Poverty and Inequality”, Banco Mundial; iii) Meyer, Bruce D. y James X. Sullivan (2010) “Consumption and Income Inequality in the U.S. since the 1960s”; Deaton y Zaidi (2002) “Guidelines for Constructing Consumption Aggregates for Welfare Analysis”, Banco Mundial. Beegle, K. y colaboradores (2011) Methods of Household Consumption Measurement through Surveys: Experimental Results from Tanzania. Documento de trabajo sobre investigaciones de políticas 5501. Washington, D. C.

2. Determinantes de la desigualdad actual 2.1 Mercados laborales

El ingreso laboral es la principal fuente de ingresos familiares en América Latina y la que más contribuye a la desigualdad en la región. En 2009, el ingreso percibido por actividades laborales constituyó el 74 por ciento del ingreso total, cifra muy superior al 12 por ciento que representan las pensiones y al 3 por ciento de las transferencias monetarias (públicas y privadas). Desde 1995, la proporción del ingreso laboral en el ingreso total se ha reducido ven 3,4 puntos porcentuales (4,4 por ciento), debido al aumento del porcentaje de participación de las transferencias y las pensiones en el ingreso familiar total. Al analizar el aporte de cada fuente de ingreso, se observa que, en 2009, el ingreso laboral es responsable de casi el 73 por ciento de la desigualdad total. Sin embargo, la contribución de esta fuente fue inferior en el período entre 1995 y 2009; las que jugaron un papel preponderante en el aumento fueron las pensiones (figura 8).

Figura 8. Descomposición de la desigualdad del ingreso familiar en América Latina, porcentaje atribuible a cada fuente de ingresos, 1995 y 2009 100% 90% 80%

13.7%

12.8%

12.0%

11.7%

1.4%

1.8%

1.8%

1.6%

9.2%

12.1%

12.8%

13.9%

75.8%

73.3%

73.5%

72.9%

70% 60%

40% 30% 20% 10% 0

1995

2000 Ingresos del trabajo

2005 Pensiones

Transferencias

2009 Otros

Fuente: Cálculos del autor, realizados a partir de datos de SEDLAC (CEDLAS y Banco Mundial). Nota: La descomposición sigue la metodología de Lerman y Yitzhaki (1985). El cuadro A3 describe en detalle los criterios de estimación de fechas aproximadas (circa) correspondientes a cada país.

En América Latina, la desigualdad en el ingreso laboral se ha ido atenuando desde 1995. La figura 9 muestra la caída constante de esta variable, mucho más marcada entre 2000 y 2005 (3,2 por ciento de reducción total en el período). En ese sentido, en los últimos 15 años, la desigualdad se ha moderado en nueve de los 14 países que integran la muestra. Los avances más pronunciados se observan en el Cono Sur, especialmente en Chile (un 10 por ciento de reducción total entre 1995 y 2009), Brasil (9 por ciento) y Paraguay (5 por ciento).

reporte de pobreza y trabajo latinoamérica y el caribe

50%

¿Por qué decrece la desigualdad en el ingreso laboral? La literatura identifica dos determinantes clave en los ingresos y por ende en sus consecuencias en este fenómeno. Se observa un efecto de “cantidad” (que refleja la composición y la dispersión de las calificaciones laborales) y un efecto de “precio” (retorno de características

9

observables o primas por calificación). A nivel regional y nacional, las tendencias de estas variables pueden dar luz sobre la evolución de la desigualdad del ingreso laboral, medida en términos de salario por hora y a nivel individual.

La fluctuación en la desigualdad del ingreso laboral en la región responde en gran medida a la caída en las primas por calificación, lo que se denomina el efecto de “precio”. Por medio de una variación del método propuesto por Juhn, Murphy y Pierce, que permite formular una interpretación hipotética de las variaciones observadas en el período4, es posible descomponer dichas fluctuaciones (en el salario individual por hora) en un efecto de precio, un efecto de cantidad5 y los efectos residuales, es decir, otros factores que afectan el ingreso laboral, como las características de los mercados laborales y las macropolíticas vigentes. El efecto de precio mide el retorno de la experiencia y la educación. El efecto de cantidad mide cómo los cambios en la dispersión de la experiencia y los años de educación influyen en la desigualdad del ingreso. En particular, este efecto muestra qué proporción de la desigualdad del ingreso laboral se debe a la dispersión de las habilidades de los trabajadores (medida en años de educación, experiencia y la interacción entre ambas), en contraposición a las diferencias en las primas que se ofrecen a trabajadores con las mismas características. La figura 10 presenta las variaciones totales observadas en el coeficiente de Gini, así como las variaciones atribuidas a cada componente entre 1995 y 2009.

Los resultados se interpretan como diferencias con el año 2000.

El factor que impulsa la caída de la desigualdad en el ingreso laboral, manteniendo todas las demás variables constantes, es la pérdida del retorno de las calificaciones, lo que se denomina el “efecto de precio” (figura 10).

Estos resultados coinciden con trabajos anteriores que exploraron la caída de la desigualdad en América Latina6.

Por el contrario, el efecto de cantidad contribuyó, en menor medida, a incrementarla.

Figura 9. Coeficiente de Gini del ingreso laboral (salario individual por hora) 0.60

Coeficiente de Gini del ingreso laboral

reporte de pobreza y trabajo latinoamérica y el caribe

La descomposición del “efecto de precio” indica que, durante el período de análisis, disminuyó el retorno de los tres componentes analizados (educación, experiencia y otros factores) y que después de 2005, el ritmo de esta caída se aceleró. La figura 11 también sugiere que la baja en las primas por educación fue la más marcada de

0.556

0.55

0.538

0.532

2005

2009

0.50

0.45

0.40

1995

2000

Fuente: Cálculos del autor, realizados a partir de datos de SEDLAC (CEDLAS y Banco Mundial). Nota: El cuadro A3 describe en detalle los criterios de estimación de fechas aproximadas (circa) correspondientes a cada país.

4

5 6

10

0.562

Chinhui Juhn, Kevin M. Murphy y Brooks Pierce (1993), “Wage Inequality and the Rise in Returns to Skill”, Journal of Political Economy, 101(3), pp. 410-42 y Foguel, Miguel Nathan y João Pedro Azevedo (2007), “Decomposição da desigualdade de rendimentos do trabalho no Brasil: 1995 -2005”, en: Desigualdade de Renda no Brasil: uma análise da queda recente, Ricardo Paes de Barros, Miguel Nathan Foguel y Gabriel Ulyssea eds., vol. 2, ch. 27, Brasilia: IPEA. Incluye años de educación, cuatro categorías de experiencia (0-10 años; 11-20 años; 21-30 años y más de 30 años) y la interacción de ambas variables. La experiencia corresponde a la edad menos los años de educación menos seis.

Vea por ejemplo, López-Calva, Luis Felipe y Nora Claudia Lustig (eds) (2010) “Declining Inequality in Latin America, A Decade of Progress?” Brookings Institution Press y Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo, c. 253 pp.

Variación del Coeficiente de Gini desde 2000

Figura 10. Descomposición del coeficiente de Gini del ingreso laboral (salario individual por hora): efectos de cantidad, precio y residuales, 1995-2009 0.05 0.04 0.03 0.02 0.01 0 -0.01 -0.02 -0.03 -0.04 -0.05

0.05 0.04 0.03 0.02 0.01 0 -0.01 -0.02 -0.03 -0.04 -0.05

a. Observado

1995

2000

2005

2009

c. Precios

1995

2000

2005

2009

0.05 0.04 0.03 0.02 0.01 0 -0.01 -0.02 -0.03 -0.04 -0.05 0.05 0.04 0.03 0.02 0.01 0 -0.01 -0.02 -0.03 -0.04 -0.05

b. Cantidades

1995

2000

2005

2009

2000

2005

2009

d. Otros factores

1995

Figura 11. Retornos promedio de la educación, la experiencia y otros factores (1995-2009) 115 Índice de 2000=100

110 105 100 95 90 85 80 75

1995

2000 Educación

2005 Experiencia

2009 Otros factores

Fuente: Cálculos del autor, realizados a partir de datos de SEDLAC (CEDLAS y Banco Mundial) usando promedios ponderados por la población. La agregación de los retornos se basa en la metodología de Foguel y Azevedo (2007). El cuadro A3 describe en detalle los criterios de estimación de fechas aproximadas (circa) correspondientes a cada país.

reporte de pobreza y trabajo latinoamérica y el caribe

Fuente: Cálculos del autor, realizados a partir de datos de SEDLAC (CEDLAS y Banco Mundial) usando promedios ponderados por la población. La descomposición se basa en la metodología de Foguel y Azevedo (2007). Los países incluidos en este análisis son: Argentina, Bolivia (solo zonas urbanas), Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, República Dominicana, El Salvador, Honduras, México, Panamá, Paraguay, Perú, y Uruguay (solo zonas urbanas de Montevideo). El cuadro A3 describe en detalle los criterios de estimación de fechas aproximadas (circa) correspondientes a cada país.

las tres, con una caída de casi 25 por ciento entre 1995 y 2009. Esta merma refleja un acortamiento de la brecha de ingresos entre grupos de calificación, lo cual se refleja en la reducción de la relación entre el salario por hora de trabajadores con nivel educacional alto y bajo (figura A1). Cabe destacar, que si bien el retorno está disminuyendo en promedio, las tendencias al interior de cada país no son uniformes.

11

Figura 12. Desviación estándar y media en educación y experiencia (1995-2009) a. Educación

b. Experiencia

120

102.0 101.5 101.0

110

Índice (2000=100)

Índice (2000=100)

115

105 100 95

100.5 100 99.5 99.0 98.5 98.0

90

1995 2000 2005 Desviación estándar

2009 Media

97.5

1995

2000 2005 Desviación estándar

2009 Media

La caída en el retorno de las calificaciones está asociada a una expansión generalizada del nivel educacional tras varias décadas de inversión sostenida en el sector. Entre 1995 y 2009, la media de años de educación aumentó en 28 por ciento en la región (figura 12a). Dicha alza fue mayor en los quintiles más bajos de ingreso (figura 13) y en los países del Cono Sur (con casi dos años adicionales de educación desde 1995, figura A.2). En particular, Brasil logró los mayores avances en el período, con un incremento promedio desde 5,6 años de escolaridad en 1995 hasta 7,8 en 2009. Este logro redujo la proporción de trabajadores con solo educación primaria, la cual, entre 1995 y 2009, se ha atenuado en 25 puntos porcentuales en Brasil, 14, en México y 13, en Argentina.

Es interesante destacar que este aumento del nivel educacional en América Latina ha ido acompañado de la convergencia de los logros educativos entre los individuos, al interior y entre los países, como se desprende de una menor desviación estándar en el período (figura 12a). Este resultado también fortalece la evidencia a favor del poder de la educación en el aumento de la igualdad.

Figura 13. Variación absoluta en años de educación de los quintiles superior e inferior (25-64 años de edad), 1995-2009 2.5 Variación en años de educación

reporte de pobreza y trabajo latinoamérica y el caribe

Fuente: Cálculos del autor, realizados a partir de datos de SEDLAC (CEDLAS y Banco Mundial), usando promedios ponderados por la población. El cuadro A3 describe en detalle los criterios de estimación de fechas aproximadas (circa) correspondientes a cada país.

2.0 1.5

Quintil más bajo 2.1

Quintil más bajo

Quintil más alto 1.5

Quintil Quintil más bajo más alto 1.4 1.2

1.0

Quintil más bajo 1.4

Quintil más alto 0.9

1.8

Quintil más alto 1.3

0.5 0.0

Cono Sur

Región Andina

América Central, Rep. ALC Dominicana y México Variación en años de educación de los quintiles inferior (izquierda) y superior (derecha)

Fuente: Cálculos del autor, realizados a partir de datos de SEDLAC (CEDLAS y Banco Mundial), usando promedios ponderados por la población entre 25 y 65 años. El cuadro A3 describe en detalle los criterios de estimación de fechas aproximadas (circa) correspondientes a cada país.

12

Cuadro 1. Tipología de variaciones en el coeficiente de Gini del ingreso laboral (salario individual por hora), entre 2000 y 2009

Efecto de cantidad

Disminución de la desigualdad

Aumento de la desigualdad

Argentina

Colombia

Bolivia

Costa Rica

Brasil

República Dominicana

Chile

El Salvador

Honduras

México

Uruguay

Panamá Paraguay Perú

Efecto de precio

Argentina

Costa Rica

Bolivia

Uruguay

Brasil

Honduras

Chile

Perú

Colombia República Dominicana El Salvador México Panamá Paraguay Chile

Bolivia

Honduras

Brasil

México

Colombia

Paraguay

Costa Rica

Perú

República Dominicana

Uruguay

El Salvador Panamá Fuente: Cálculos del autor, realizados a partir de datos de SEDLAC (CEDLAS y Banco Mundial). La descomposición se basa en la metodología de Foguel y Azevedo (2007). Los países incluidos en este análisis son: Argentina, Bolivia (solo zonas urbanas), Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, República Dominicana, El Salvador, Honduras, México, Panamá, Paraguay, Perú, y Uruguay (solo zonas urbanas de Montevideo).

Sin embargo, si bien la desigualdad educacional ha disminuido, se observa una tendencia opuesta en la experiencia, resultando en un “efecto de cantidad” que empeora la desigualdad. Esto significa que incluso si la dispersión del nivel educacional ha disminuido en la región (figura 12a), el aumento de la disparidad en las categorías de experiencia (mayor desviación estándar del componente de experiencia en el tiempo, figura 12b), debido al envejecimiento de la población de la región, ha anulado el efecto de la convergencia educacional entre los países.

Al desagregar los datos por país, se observa que la reducción de la desigualdad debido al “efecto precio” (la baja en las primas por calificación) es considerablemente sistemática en toda la región, pero también se percibe una heterogeneidad significativa del efecto de cantidad (cuadro 1). Dicho efecto contribuyó a intensificar la desigualdad en la mayoría de los países de la región, excepto en los tres países más grandes del Cono Sur (Argentina, Brasil y Chile) y en Bolivia, donde, de hecho, redujo la desigualdad. Es importante destacar que, en algunos casos, las variaciones de los tres componentes anulan parcialmente sus efectos entre sí, de manera que minimizan el impacto global que pudieran tener en la desigualdad. Un análisis más detallado muestra que el impacto direccional de los efectos de precio y cantidad no se vio afectado por variables como género o sector del trabajador (formal o informal). En particular, el efecto precio contribuye a aminorar este fenómeno en todos los grupos, mientras que el efecto de cantidad es más heterogéneo, es decir que, por ejemplo, entre 2000 y 2009, logra reducir la desigualdad solo en el sector formal. El cuadro A4 presenta una descomposición más detallada

reporte de pobreza y trabajo latinoamérica y el caribe

Otros factores

Argentina

13

de esta tipología, según género (hombre y mujer) y trabajadores en el sector formal o informal.

La mayor oferta de mano de obra calificada es un factor que explica la baja en los retornos de la educación y la consiguiente reducción de la desigualdad, pero la demanda de mano de obra también juega un rol. Por ejemplo, aunque la oferta de trabajadores calificados también aumentó en las décadas de 1980 y 1990, los retornos de la educación se fortalecieron gracias a la mayor demanda de mano de obra calificada (es decir, el efecto de demanda asociado con la liberalización comercial y el cambio tecnológico). Por el contrario, en la década de 2000, la ampliación de la oferta educacional empujó a la baja los retornos obtenidos por ésta, caída que fue contrarrestada, aunque solo parcialmente, por el aumento de la demanda de mano de obra calificada, como en décadas anteriores. Siguiendo la idea de Tinbergen de que existe una carrera entre educación y tecnología7, es posible sostener que, en este caso, en América Latina ganó la educación. Sin embargo, es difícil determinar con certeza en qué porcentaje dicha disminución en los retornos de la educación se debe a factores relacionados con la oferta (trabajadores mejor preparados) o con la demanda (cambios en la composición sectorial y en la demanda de mano de obra con un alto nivel educacional)8. Es probable que este fenómeno haya sido heterogéneo en los distintos países. En Argentina, por ejemplo, el estrechamiento de la brecha salarial entre trabajadores calificados y no calificados podría deberse a factores como el auge en la producción de productos básicos de la década pasada, la devaluación del tipo de cambio y el papel que desempeñaron los sindicatos, factores que impulsaron la demanda de más mano de obra no calificada por sobre la calificada9.

reporte de pobreza y trabajo latinoamérica y el caribe

2.2 Pensiones y transferencias monetarias

Las transferencias públicas y privadas han ganado importancia en la proporción del ingreso familiar total en América Latina. Mientras la proporción de las pensiones10 aumentó de 8,4 por ciento en 1995 a 12,1 por ciento en 2009, el aporte de las transferencias monetarias creció en torno al 75 por ciento en el mismo período, hasta alcanzar el 3,1 por ciento del ingreso total en 2009 (figura 14). Este indicador también captura otro componente de las transferencias privadas, a saber, las remesas, que se han convertido en una fuente crucial de ingresos en la región. Su volumen se estima en alrededor de US$58.000 millones en 2011 y sigue en aumento11. Si bien los datos Figura 14. Proporción de las transferencias monetarias (públicas y privadas) y las pensiones en el ingreso total en América Latina 14% 12.1%

11.4%

12%

10.8%

10%

8.4%

8% 6% 3.1%

4% 2% 0%

1.8%

1995

3.1%

2.6%

2000 Transferencias

2005 Pensiones

2009

Fuente: Cálculos del autor, realizados a partir de datos de SEDLAC (CEDLAS y Banco Mundial). Nota: El cuadro A3 describe en detalle los criterios de estimación de fechas aproximadas (circa) correspondientes a cada país.

7 8

Tinbergen, Jan (1975) “Income Distribution: Analyses and Policies”. Amsterdam: North-Holland.

López-Calva, Luis Felipe y Nora Claudia Lustig (eds) (2010) “Declining Inequality in Latin America, A Decade of Progress?” Brookings Institution Press y Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo, c. 253pp.

9 Ídem.

10 Pensiones contributivas y no contributivas.

11 Banco Mundial (2010) “Las remesas a los países en desarrollo se muestran firmes en la crisis reciente” Comunicado de prensa No: 2011/168/DEC, Banco Mundial.

14

Figura 15. Efecto marginal de cada fuente de ingresos sobre la desigualdad (elasticidades) 2.0%

1.8%

1.5%

1.2%

1.0%

1.4%

0.8%

0.5% 0.0% -0.5%

-0.4% -0.7%

-1.0% -1.5% -2.0%

-1.3% -1.5% Ingresos laborales 1995

Pensiones 2000

Transferencias 2005

Otros 2009

Fente: Cálculos del autor, realizados a partir de datos de SEDLAC (CEDLAS y Banco Mundial) usando promedios ponderados por la población. Nota: El efecto marginal de la variación de cada fuente de ingresos en la desigualdad total son estimaciones obtenidas con el método propuesto por Lerman, R. I y Yitzhaki, S. (1985), Income inequality effects by income source: A new approach and applications to the United States, Review of Economics and Statistics, 67(1): 151-156. El cuadro A3 describe en detalle los criterios de estimación de fechas aproximadas (circa) correspondientes a cada país.

Las pensiones han contribuido a profundizar la desigualdad del ingreso familiar y seguirán haciéndolo, mientras que las transferencias, si bien su efecto es todavía pequeño, han conseguido el resultado contrario: reducir la desigualdad. Tal como se observó en la figura 8, el aporte de las pensiones a la desigualdad de ingresos ha aumentado, de 9,2 por ciento en 1995 a 14 por ciento en 2009. El análisis de las elasticidades de la desigualdad por cada fuente de ingreso en el tiempo indica que las pensiones son cada vez más regresivas (figura 15). En particular, en 2009, un incremento de 1 por ciento en las pensiones hizo aumentar la desigualdad total de manera desproporcionada: en 1,8 por ciento. Por el contrario, las transferencias públicas y privadas han tenido el mayor efecto marginal en la reducción de la desigualdad, con una elasticidad negativa de -1,5 por ciento.

2.3 Otros factores

Existen otros factores, como los cambios sociodemográficos, que también han tenido un impacto en la desigualdad del ingreso familiar14. En particular, la disminución de la tasa de fecundidad en la región ha resultado en la baja general de las tasas de dependencia, especialmente en el quintil de ingresos más bajo (figura 16). La distribución del ingreso total entre menos individuos, permite que, especialmente las familias más pobres de la región, tengan mayor espacio presupuestario para hacer inversiones y mejorar sus condiciones de vida, lo que

reporte de pobreza y trabajo latinoamérica y el caribe

disponibles impiden distinguir sistemáticamente el impacto que las transferencias privadas y públicas han tenido en la desigualdad, algunos estudios sugieren que el efecto redistributivo de las remesas internacionales es limitado a corto y mediano plazo. Sin embargo, las remesas sí pueden contribuir a atenuar la desigualdad a largo plazo, en la medida en que las redes de trabajadores migrantes se fortalezcan y queden a disposición de trabajadores no calificados12. Por otro lado, en el caso de las transferencias públicas, un estudio en profundidad sobre el tema en cuatro países de América Latina observó que desde el año 2000 éstas han tenido un efecto significativo en la reducción de la desigualdad, en particular, las transferencias que se entregan mediante programas focalizados como Bolsa Familia en Brasil y Progresa/Oportunidades en México13.

12

Cornia, Giovanni Andrea (2010) “Income Distribution under Latin America’s New Left Regimes”. Journal of Human Development, 11(1); Mckenzie, David y Hillel Rapoport (2007) “Network effects and the dynamics of migration and inequality: Theory and evidence from Mexico” Journal of Development Economics, 84 (1): 1-24.

13 Vea por ejemplo, López-Calva, Luis Felipe y Nora Claudia Lustig (eds) (2010) “Declining Inequality in Latin America, A Decade of Progress?” Brookings Institution Press y Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo, c. 253 pp.

14 Además de los factores que se describen en esta sección, estudios recientes han destacado el papel de los regímenes socialdemócratas que gobernaron en la región en la última década y cómo las políticas que aplicaron han tenido un efecto marcadamente redistributivo. Vea por ejemplo, Cornia, Giovanni Andrea (2010) “Income Distribution under Latin America’s New Left Regimes”. Journal of Human Development, 11(1); Birdsall, Nancy; Nora Lustig y Darryl McLeod (2011) “Declining Inequality in Latin America: Some Economics, Some Politics”. Center for Global Development.

15

eventualmente redunda en la reducción de la pobreza y de la desigualdad.

La participación de la mujer en la fuerza laboral ha aumentado drásticamente en todas las subregiones de América Latina, especialmente en los segmentos de nivel educacional bajo y medio. La disminución de la tasa de dependencia junto con el aumento de la participación de la mujer en los mercados laborales puede convertirse en un factor poderoso en la mitigación de la desigualdad. En 1995, la participación de la mujer en la fuerza laboral en la región era de 54 por ciento en promedio; en 2009, aumentó a 63 por ciento (figura 17). El mayor aumento se registró en los países de la subregión Andina. Además, el incremento total de la participación de hombres y mujeres en la fuerza laboral, entre 1995 y 2009, fue mayor entre los individuos con nivel educacional bajo y medio (2,1 y 3 puntos porcentuales, respectivamente), a diferencia del grupo de nivel educacional alto (-0,8 por ciento). Es probable que este cambio fue impulsado principalmente por las mujeres. En el caso de los países andinos, en particular, la variación en la participación total en la fuerza laboral fue significativamente Figura 16. Variación porcentual de la tasa de dependencia, 1995-2009 0.0%

Cono Sur

Región Andina

América Central, Rep. Dominicana y México

ALC

-0.5% -1.0% -1.1% Quintil más alto

-1.5% -1.5% -1.8% Quintil más alto Quintil más bajo

-1.8% Quintil más bajo

2.5%

-1.8% Quintil más bajo -2.1% Quintil más alto

-1.6% -1.8% Quintil Quintil más alto más bajo

Variación porcentual anualizada de la tasa de dependencia de los quintiles inferior (izquierda) y superior (derecha) Fuente: Cálculos del autor, realizados a partir de datos de SEDLAC (CEDLAS y Banco Mundial) usando promedios ponderados por la población. Nota: La razón de dependencia corresponde a la relación entre el número total de miembros del hogar y el número de miembros del hogar que perciben ingresos. Aquí se presentan datos correspondientes al quintil inferior de ingresos equivalentes. El cuadro A3 describe en detalle los criterios de estimación de fechas aproximadas (circa) correspondientes a cada país.

Figura 17. Participación de la mujer en la fuerza laboral, variación en puntos porcentuales, 1995-2009 14.0

11.5

12.0 10.0 Variación absoluta

reporte de pobreza y trabajo latinoamérica y el caribe

-2.0%

8.0

8.0

7.4

8.4

6.0 4.0 2.0 0.0 Cono Sur

Región Andina

América Central, Rep. Dominicana y México

ALC

Fuente: Cálculos del autor, realizados a partir de datos de SEDLAC (CEDLAS y Banco Mundial) usando promedios ponderados por la población femenina entre 25 y 65 años. Nota: El cuadro A3 describe en detalle los criterios de estimación de fechas aproximadas (circa) correspondientes a cada país.

16

Recuadro 2. Otras medidas de la desigualdad para América Latina El cuadro B2.1 muestra las tendencias recientes de indicadores complementarios de desigualdad en el ingreso familiar total per cápita. El coeficiente de Gini, por ejemplo, disminuyó en 7,1% entre 1995 y 2009. Este valor es importante ya que este indicador es menos sensible a los cambios que ocurren en los extremos de la distribución. Otras medidas de desigualdad, como el índice de Theil, la desviación media relativa o la desviación media logarítmica, presentan una tendencia decreciente de 13,8%, 8,6% y 12,1%, respectivamente. En resumen, la reducción de la desigualdad se observa de manera consistente en los diversos indicadores.

Sin embargo, la carestía de los alimentos y los combustibles en los últimos años, podrían hacer retroceder algunos de los logros alcanzados en la lucha contra la desigualdad. La figura B2.1 sugiere que, después de 2007, la pobreza urbana comenzó a aumentar en la región, tanto en términos de incidencia (FGT[0]), como de profundidad y severidad (FGT[1], FGT[2]), ya que este segmento de la población tiende a ser consumidor neto. Por lo tanto, es cada vez más importante hacer seguimiento a las tendencias más recientes por medio de: i) una batería de indicadores que permitan comprender mejor las dinámicas de la desigualdad (cada medida aporta distintos tipos de información, algunas por ejemplo, son más sensibles a los cambios en el extremo inferior de la distribución, mientras que otras capturan mejor las fluctuaciones que ocurren en el centro de ésta); y ii) prestar mayor atención a subgrupos clave de la población (por ejemplo, hogares urbanos), ya que pueden verse más afectados que otros y convertirse así en impulsores de cambios en la desigualdad.

Cuadro B2.1. Desigualdad en el ingreso familiar per cápita regional, según distintas medidas Indicador

1995

2000

2005

2009

0.574 0.677 0.425 1.091 0.705 0.509 0.271

0.567 0.655 0.418 1.093 0.699 0.502 0.265

0.546 0.611 0.400 1.045 0.677 0.481 0.247

0.534 0.584 0.388 1.048 0.667 0.467 0.237

0.623

0.611

0.560

0.542

18.343 5.676

18.400 5.662

15.978 5.216

16.704 5.103

Figura B2.1. Pobreza urbana y rural, brecha de pobreza y cuadrado de la brecha de pobreza (promedio nacionales) 25

Pobreza urbana

60

Pobreza rural

50

20

40

15

30 10

20

5 0

10 2000

2005 FGT(0)

2006

2007

FGT(1)

2008

2009

FGT(2)

0

2000

2005 FGT(0)

2006

2007

FGT(1)

2008

2009

reporte de pobreza y trabajo latinoamérica y el caribe

Gini Theil Desviación media relativa Desviación estándar logarítmica Índice de Mehran Índice de Piesch Índice de Kakwani Desviación estándar logarítmica (o medida de entropía generalizada con parámetro de sensibilidad 0) Proporción del ingreso entre los percentiles 90 y 10 Proporción del ingreso entre los percentiles 80 y 20

FGT(2)

Fuente: Reseña sobre políticas “Implications of the Rise in Food Prices for Poverty in Latin America” elaborado por la Unidad de Pobreza y Género de ALC, Banco Mundial (2011). Nota: Figuras elaboradas a partir de datos armonizados de la base de datos SEDLAC (CEDLAS y Banco Mundial). El análisis incluye a los siguientes países: Brasil, Colombia, Costa Rica, Ecuador, El Salvador, Honduras, Paraguay y Perú. El criterio de selección de los países fue la disponibilidad de microdatos de por lo menos cinco de los seis años del período de análisis.

17

mayor (7,1 puntos porcentuales) en los grupos de nivel educacional bajo respecto de otros grupos (4,4 en el segmento de nivel educacional medio y -0,3 en el más alto), en el mismo período.

3. La desigualdad en el futuro: ¿Es esta disminución sostenible?

La disminución de la desigualdad en el ingreso familiar en América Latina muestra que la región es capaz de poner freno a sus altos niveles de desigualdad. Pero ¿es esta disminución sostenible en el tiempo? y ¿existen áreas en las que es necesario trabajar para conseguir una mayor reducción en el futuro? En esta sección se presentan cinco medidas prioritarias en materia de políticas que facilitarán el avance en la lucha contra la desigualdad en el futuro.

reporte de pobreza y trabajo latinoamérica y el caribe

1. La distribución más equitativa del ingreso proveniente del mercado laboral ha sido el principal motor de la caída en la desigualdad, como lo demuestra la baja en las primas por calificación y retornos de la educación, así como en el mayor acceso a instrucción. En adelante, es de vital importancia hacer un seguimiento a las tendencias de las primas por calificación en la región, a fin de comprender mejor las fuerzas que impulsan estos cambios. Por ejemplo, la baja de estas primas podría atribuirse a la mayor oferta de mano de obra calificada, menor demanda de dichos trabajadores u otros factores asociados con la calidad de la fuerza laboral u características adicionales no cuantificables. En estos casos, si la población pobre enfrenta cada vez más obstáculos para acceder a una educación de calidad o a empleo calificado, entonces el descenso en estas primas podría eventualmente fomentar la desigualdad15.

2. El aumento en el nivel educacional de las familias de ingresos bajos ha ayudado a reducir las primas por calificación y la desigualdad de los mercados laborales. Sin embargo, algunos datos sugieren que la calidad de los logros educacionales sigue estratificada y que, si no se aborda, podría debilitar la sostenibilidad de esta reducción. Desde 1995, la movilidad educacional ha aumentado de manera constante en todas las subregiones de América Latina. Esto indica que el contexto familiar ha sido menos importante a la hora de explicar los logros de los adolescentes y su capacidad para acceder a mejores oportunidades laborales cuando son adultos (figura 18).

Sin embargo, un estudio reciente analizó la persistencia inter-generacional de la desigualdad a partir de puntuaciones en la prueba PISA. La investigación observó que la desigualdad en el logro educacional es más persistente en América Latina que en países, por ejemplo, de Asia16. Además, basándose en datos de la misma prueba, la variable de calidad de la educación del Índice de Oportunidad Humana es sostenidamente menor en las pruebas de ciencias, matemáticas y lectura en todos los países de América Latina, comparado con países de Europa y América del Norte17.

De esto se desprende que, en América Latina, la sostenibilidad de la reducción de la desigualdad va estrechamente asociada con el mejoramiento de la calidad de la educación, ya que si persiste la alta disparidad en este sentido, entonces el efecto mitigador de la extensión del logro educacional en la desigualdad es limitado18.

3. Es necesario aplicar políticas fiscales para revertir de manera sistemática el avance de la desigualdad en América Latina. En ese sentido, tanto la recaudación tributaria limitada como los instrumentos redistributivos restringen la aplicación de políticas fiscales con este fin. Un estudio realizado en los seis países más grandes de la región muestra que el impacto distributivo del sistema tributario es muy 15 LAC Skills for the 21st century (próxima publicación), Oficina del Economista en Jefe, Región de América Latina y el Caribe, Banco Mundial.

16 Ferreira, Francisco H. G. y Jérémie Gignoux (2010) “Educational Inequality and its Intergenerational Persistence: International Comparisons”.

17 Molinas-Vega J., Barros, R., Saavedra, J. y Giugale, M. (2010) “Do Our Children Have a Chance? The 2010 Human Opportunity Report for Latin America and the Caribbean”. Banco Mundial.

18 Esta conclusión coincide con la de López-Calva, Luis Felipe y Nora Claudia Lustig (eds) (2010) “Declining Inequality in Latin America, A Decade of Progress?” Brookings Institution Press y Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo, c. 253 pp.

18

Figura 18. Variación en el Índice de Movilidad Educacional en los adolescentes (entre 13 y 19 años), 1995-2009 1.00%

Variación porcentual anual

0.80%

0.83%

0.59%

0.60%

0.56%

0.40% 0.27% 0.20%

0..0%

Cono Sur

Región Andina

América Central, Rep. Dominicana y México

ALC

Fuente: Cálculos del autor, realizados a partir de datos de SEDLAC (CEDLAS y Banco Mundial) usando promedios ponderados por la población entre 13 y 19 años. Nota: El Índice de Movilidad Educacional fue calculado conforme a la metodología descrita en Andersen (2001), que lo define como 1 menos la proporción de la varianza de la brecha escolar (años de educación no realizados) atribuible a los antecedentes familiares. Mientras más alto el valor del índice, mayor es la movilidad, ya que los antecedentes familiares serían menos importante a la hora de explicar los logros escolares.

Cuadro 2. Desigualdad del ingreso antes y después de impuestos Argentina

Brasil

Chile

Colombia

México

Perú

Promedio

0.49 0.48

0.54 0.54

0.46 0.46

0.53 0.52

0.5 0.49

0.49 0.48

0.5 0.5

0.48

0.55

0.46

0.53

0.49

0.49

0.5

Fuente: Goñi, Edwin; J. Humberto López y Luis Servén (2008) “Fiscal redistribution and income inequality in Latin America”. Documento de trabajo sobre investigaciones de políticas 4487, Banco Mundial.

Nota: El ingreso bruto corresponde al ingreso laboral más las prestaciones económicas recibidas del Estado o el ingreso total del hogar antes de impuestos. El ingreso disponible corresponde al ingreso laboral después de recibir las prestaciones económicas del Estado (pensiones, seguro de desempleo, transferencias de asistencia social) y después del pago de impuestos directos. Por último, el ingreso después de impuestos corresponde al ingreso bruto menos los impuestos directos e indirectos.

Cuadro 3. Número de países de América Latina con subsidios Alimentos

Número de países con subsidios, por tipo de subsidio Como porcentaje de todos los países (%)

11 50%

Combustible Transporte

16 73%

18 82%

Agua

7 32%

Nota: 22 países analizados.

limitado, en comparación con los países europeos. En particular, si se excluyen los impuestos directos y las transferencias, el coeficiente de Gini de muchos países europeos no difiere mucho de los niveles observados en América Latina (por ejemplo, 0,53 en el Reino Unido y 0,49 en Dinamarca). Sin embargo, en esta región el impacto de los impuestos directos y las transferencias públicas en el Gini es bastante modesto (aproximadamente 1 ó 2 puntos de reducción con las transferencias), mientras que en Europa, dichos aportes consiguen reducir la desigualdad en alrededor de 15 puntos porcentuales en promedio, de los cuales dos terceras partes son atribuibles a las transferencias públicas (cuadro 2)19. En términos del gasto, la prevalencia de subsidios generalizados con frecuencia anula el efecto de un aumento en el gasto en programas focalizados, así como en servicios sociales e infraestructura. La amplia mayoría de

19

reporte de pobreza y trabajo latinoamérica y el caribe

Coeficiente de Gini del ingreso bruto Coeficiente de Gini del ingreso disponible Coeficiente de Gini del ingreso después de impuestos

Goñi, Edwin; J. Humberto López y Luis Servén (2008) “Fiscal redistribution and income inequality in Latin America”. Documento de trabajo sobre investigaciones de políticas 4487, Banco Mundial.

19

Figura 19. Tasa de pobreza (US$2,5/día en PPA), por edad 60

1995

FGT(0) %

50 40 30 20 10 0

60

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71 73 75 77 79 81 Edad 2009

FGT(0)%

50 40 30 20 10 0

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71 73 75 77 79 81 Edad

reporte de pobreza y trabajo latinoamérica y el caribe

Efecto neto de las transferencias

Ingreso total

Nota: El cálculo de la tasa de pobreza extrema por edad se basa en tres supuestos: “Total” corresponde al ingreso familiar total; “Efecto neto de las pensiones” corresponde el ingreso familiar menos el ingreso proveniente de pensiones; y “Efecto neto de las transferencias” corresponde al ingreso familiar menos el ingreso proveniente de pensiones y transferencias. Fuente: Cálculos del autor, realizados a partir de datos de SEDLAC (CEDLAS y Banco Mundial). El cuadro A3 describe en detalle los criterios de estimación de fechas aproximadas (circa) correspondientes a cada país.

los países de la región entrega subsidios para alimentos, combustibles y transportes como herramienta de políticas (cuadro 3 y cuadro A5). En México, se entregan ayudas focalizadas en todo el país, pero al tener en cuenta las ayudas generalizadas, su efecto redistributivo se ve más que anulado, lo que resulta en un patrón regresivo para la totalidad de los subsidios20.

4. A pesar de los importantes avances en acceso a bienes y servicios básicos esenciales para desarrollar el pleno potencial de los niños, más de uno de cada cuatro niños de la región sigue viviendo por debajo de la línea de pobreza extrema21. Esto demuestra que frenar la pobreza y la desnutrición infantil es un objetivo que está lejos de alcanzarse, incluso en América Latina. Entre 1998 y 2008, el Índice de Oportunidad Humana, que mide el acceso de los niños a oportunidades básicas (educación, agua, saneamiento y electricidad), mejoró en promedio en 1 por ciento anual en la región (figura A6). Sin embargo, considerando que la tasa de pobreza extrema es relativamente alta entre los niños menores de 10 años, surge la inquietud de que muchos de ellos no podrán sacar pleno provecho de esta ampliación de las oportunidades. La figura 19 muestra la tasa de pobreza extrema, por edades, entre 1995 y 2009, e indica el ingreso familiar total y el ingreso total menos pensiones y transferencias22. La primera observación

20 21 22

20

Efecto neto de las pensiones

Scott, John (2010) “Retos pendientes de la Política Social”. Presentación ante el Congreso de México el 10 de marzo de 2010.

Si se aplica la línea de pobreza más cercana a la de la mayoría de los países de la región (US$4/PPA), se obtiene que uno de cada dos niños de la región sigue viviendo en situación de pobreza.

Este análisis parte de la premisa de que, al interior de los hogares, los recursos se distribuyen equitativamente. Las figuras A4 y A5 del Anexo estadístico grafican un análisis similar, ajustado a la equivalencia de adultos y a las economías de escala de los hogares.

que se desprende es la alta tasa de pobreza de los niños menores de 10 años, mucho más alta que la de los otros grupos de edad. Esto es especialmente preocupante, ya que una mayor incidencia de la pobreza en las futuras generaciones (en los niños de hoy) puede debilitar sus potencial de desarrollo, puesto que las carencias en los primeros años de vida son determinantes para el desarrollo cognitivo, el rendimiento escolar e incluso los ingresos percibidos en la adultez (vea las figuras A3, A4 y A5 en el Anexo estadístico). En segundo lugar, se observa el gran efecto mitigador de las pensiones en la pobreza en el grupo de ancianos (sin las pensiones y sin fuentes adicionales de ingreso, la pobreza sería tres veces peor en este grupo). Sin embargo, este efecto no se transfiere a los grupos de menor edad, y es mínimo en el grupo de niños23. Si bien la comparación entre los dos años muestra un impacto positivo y creciente de las transferencias en todos los grupos de edad, en ambos años este impacto es desproporcionadamente menor en los niños pequeños comparado con las personas de mayor edad. Además, es importante tener presente las implicancias fiscales del envejecimiento de la población en los actuales sistemas de pensiones de la región.

Figura 20. Índice de pobreza según ingreso laboral (LIPI), US$2,5/día en PPA 1.20

LIPI (Q1 2007 = 1)

1.10 1.00 0.90 0.80 0.70 0.60

Q1

Q2

Q3

Q4

Q1

2007

Q2

Q3

Q4

2008 México

Q1

Q2

Q3

2009 Perú

Q4

Q1

Q2

Q3

Q4

2010

Brasil

Fuente: Reseña sobre políticas “Implications of the Rise in Food Prices for Poverty in Latin America” elaborado por la Unidad de Pobreza y Género de ALC, Banco Mundial (2011). Nota: Figuras elaboradas a partir de datos armonizados de la base de datos de SEDLAC (CEDLAS y Banco Mundial).

23

reporte de pobreza y trabajo latinoamérica y el caribe

5. La recurrencia de las crisis puede poner en peligro los avances logrados en la reducción de la desigualdad, al menos en algunos de los países más vulnerables de la región, como México y otros en América Central. Esto pone de relieve la importancia de fortalecer las redes de protección social y la supervisión periódica de los riesgos sociales. Tras el alza en el precio de los alimentos en 2007 y 2008, el mundo ha sufrido nuevas carestías. Luego de la experiencia de 2007 y 2008, y el encarecimiento moderado registrado en la mayoría de los países de la región en este momento, la última alza en el precio de los alimentos no contribuirá a un aumento considerable de la pobreza en América Latina. Sin embargo, en ciertos grupos y países vulnerables esta crisis podría tener un efecto negativo en el bienestar de la población y podría aumentar la pobreza, lo que eventualmente anulará los efectos positivos de la reducción de la desigualdad. El Índice de Pobreza según Ingreso Laboral (LIPI, por sus siglas en inglés) es un indicador de alta frecuencia del bienestar individual que mide la pobreza en términos de individuos con ingresos laborales insuficientes para acceder a la canasta básica de alimentos, ingreso laboral que,

Estas tendencias agregadas pueden desglosarse aún más para demostrar la importancia de estudiar las tasas de pobreza según distintos grupos etáreos. Cotlear y Tornarolli sugieren que los países de la región pueden organizarse en tres categorías: aquellos donde la pobreza disminuye continuamente con la edad (Argentina, Brasil, Chile y Uruguay); aquellos donde la pobreza cae hasta alrededor de los 40 años de edad y luego permanece constante o aumenta levemente (Bolivia, República Dominicana, El Salvador, Honduras, Panamá, Paraguay y Perú) y los países donde la pobreza aumenta marcadamente con la edad y se representa gráficamente en forma de U (Colombia, Costa Rica y México).

21

como se ha mencionado, supone la mayor parte de las entradas en la mayoría de los hogares. El LIPI, calculado a partir de datos de Brasil, México y Perú hasta diciembre de 2010, muestra que en algunos países y especialmente en algunos grupos de población (hogares urbanos en México), la crisis actual ya ejerce un impacto perjudicial en la pobreza (figura 20 y A7). Este efecto podría debilitar futuros avances en la mitigación de la desigualdad, pues ésta se atenuó notablemente en la región durante las crisis de 2008 y 200924. Por otro lado, la población rural pobre, cuyos miembros también son vendedores netos, en particular en algunos grandes exportadores agrícolas del Cono Sur, podría verse beneficiada por el alza en los precios de los alimentos. Esto podría fortalecer las tendencias ya existentes de reducción de la pobreza y de la desigualdad en esta subregión.

reporte de pobreza y trabajo latinoamérica y el caribe

Finalmente, en la medida en la que la región apunta a abordar estos desafíos, se podría beneficiar del dividendo demográfico. Sin embargo, es importante tener en cuenta que esta oportunidad no durará más allá de 2020. Durante la actual transición demográfica, hay mayor proporción de adultos en edad de trabajar debido a la alta tasa de fecundidad de épocas pasadas. Como resultado, la región generará un dividendo demográfico que aportará recursos suficientes para sostener inversiones que habrán de destinarse a reducir la pobreza y la desigualdad. El actual es un momento único para América Latina, ya que goza de una amplia fuerza laboral y tasas bajas de fecundidad. Se espera que este escenario favorable se mantenga hasta alrededor de 2020, cuando la razón entre trabajadores y no trabajadores alcanzará un punto máximo antes de comenzar a decaer nuevamente, debido al aumento de la proporción de ancianos y una fuerza laboral relativamente menos numerosa. Cabe destacar que si bien una transición demográfica de estas características se prolongó durante más de un siglo en los países desarrollados, en la región de América Latina y en otros países en desarrollo los cambios se sucederán con muchísima más rapidez. Francia, por ejemplo, tuvo 115 años para adaptarse a la duplicación de su población de ancianos, de 7 por ciento a 14 por ciento, mientras que en América Latina, este proceso está ocurriendo de manera acelerada y los ajustes deberán aplicarse con agilidad. En ese sentido, se proyecta que estos cambios comiencen dentro de 26 años en Chile, de 21 en Brasil y de 19 en Colombia25.

América Latina está entrando en una nueva década con el convencimiento de que es posible reducir la desigualdad. Sin embargo, sigue habiendo enormes desafíos que superar para mantener las mejoras y seguir avanzando en la reducción de la desigualdad, de manera tal de llevar el proceso a países que todavía no manifiestan la tendencia y preparar a la región para cambios inminentes en el futuro. No obstante, tras 15 años de reducción de la desigualdad en América Latina, es posible sostener que la región ha vivido “un cambio histórico”.

24 25

22

Did Latin America Learn to Shield Its Poor? Grupo de pobreza y género, PREM-América Latina y el Caribe. Banco Mundial, octubre de 2010.

Cotlear, Daniel (Editor) “Population Aging: Is Latin America Ready?” Banco Mundial: Washington, DC.

Anexo estadístico Cuadro A1. Coeficiente de Gini (ingreso familiar) en América Latina País

circa 1995

circa 2000

circa 2005

circa 2009

América Latina

0.574

0.567

0.546

0.534

Argentina

0.481

0.504

0.49

0.451

Brasil

0.592

0.588

0.564

0.537

Bolivia

0.58

0.617

0.576

0.572

Chile

0.548

0.552

0.518

0.519

Colombia

0.554

0.572

0.562

0.573

Costa Rica

0.447

0.458

0.472

0.502

República Dominicana

0.472

0.519

0.499

0.497

El Salvador

0.496

0.519

0.497

0.466

Honduras

0.552

0.541

0.559

0.553

México

0.547

0.538

0.51

0.505

Panamá

0.551

0.565

0.538

0.521

Paraguay

0.584

0.568

0.53

0.507

Perú

0.543

0.487

0.498

0.469

Uruguay

0.423

0.44

0.45

0.424

2000

2005

2009

reporte de pobreza y trabajo latinoamérica y el caribe

Fuente: Cálculos del autor, realizados a partir de datos de SEDLAC (CEDLAS y Banco Mundial).

Cuadro A2. Población de la muestra País

Argentina

1995

14,075,355

20,415,792

23,141,580

24,475,148

144,471,200

160,829,072

177,859,824

184,528,512

Bolivia

6,856,853

7,706,162

9,291,145

9,493,590

Chile

13,841,897

14,349,163

15,657,923

16,483,947

Colombia

34,447,848

33,728,520

33,311,334

41,513,688

Costa Rica

2,602,960

3,024,301

3,915,076

4,318,115

Rep. Dominicana

7,376,168

8,227,291

8,942,731

9,406,675

El Salvador

5,365,552

6,060,664

6,743,786

6,056,755

Honduras

5,063,368

5,580,081

5,259,738

7,394,442

México

90,836,712

97,189,008

101,923,144

104,540,704

Panamá

2,258,821

2,838,800

3,134,515

3,359,728

Paraguay

4,770,148

5,004,014

5,698,069

6,197,857

23,326,216

17,371,980

20,806,196

21,583,876

2,839,713

2,268,053

2,285,602

3,021,443

Total de la muestra

358,132,800

384,592,896

417,970,656

442,374,496

Población total

480,743,996

518,543,254

552,987,439

578,877,469

74.5

74.2

75.6

76.4

Brasil

Perú Uruguay

%

Fuente: Cálculos del autor, realizados a partir de datos de SEDLAC (CEDLAS y Banco Mundial).

24

Cuadro A3. Criterios de estimación de fechas aproximadas (circa) País

Circa 1995

Circa 2000

Circa 2005

Circa 2009

Argentina

1995

2000

2005

2009

Bolivia

1997

2000

2005

2007

Brasil

1995

2001

2005

2009

Chile

1996

2000

2006

2009

Colombia

1996

2000

2004

2009

Costa Rica

1995

2000

2005

2009

Rep. Dominicana

1996

2000

2005

2008

El Salvador

1995

2000

2005

2008

Honduras

1995

1999

2005

2009

México

1996

2000

2005

2008

Panamá

1995

2001

2005

2009

Paraguay

1995

1999

2005

2009

Perú

1997

2000

2005

2009

Uruguay

1995

2000

2005

2009

1995.6

2000

2005

2008.6

Promedio

Fuente: Cálculos del autor, realizados a partir de datos de SEDLAC (CEDLAS y Banco Mundial).

6.0 5.5 5.0 4.5 4.0 3.5 3.0

1995 Cono Sur

2000 Región Andina

2005 América Central, Rep. Dominicana y México

2009 ALC

Fuente: Cálculos del autor, realizados a partir de datos de SEDLAC (CEDLAS y Banco Mundial) usando promedios ponderados por la población masculina entre 25 y 55 años. Nota: Individuos con nivel educacional bajo son aquellos con entre 0 y 8 años de educación, mientras que los individuos con nivel educacional alto son aquellos con más de 13 años de educación. El cuadro A3 describe en detalle los criterios de estimación de fechas aproximadas (circa) correspondientes a cada país.

reporte de pobreza y trabajo latinoamérica y el caribe

Figura A1. Relación de salarios por hora (hombres en edad de máximo rendimiento) entre trabajadores de nivel educacional alto y bajo, 1995-2009

25

Figura A2. Variación absoluta en años de educación (25-64 años), 1995-2009 ALC

1.7

8.4 Años de educación en 2009

1.4

Región Andina

Cono Sur

2.0

América Central, Rep. Dominicana y México 0.50

1.00 1.50 Variación absoluta en años de educación

8.5

8.3

1.3 0.0

8.5

2.00

2.50

Fuente: Cálculos del autor, realizados a partir de datos de SEDLAC (CEDLAS y Banco Mundial) usando promedios ponderados por la población entre 25 y 65 años. El cuadro A3 describe en detalle los criterios de estimación de fechas aproximadas (circa) correspondientes a cada país.

Figura A3. FGT[2]% – US$2,5/PPA 30

1995

20 15 10 5 0 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71 73 75 77 79 81 Edad 30

2009

25 20 FGT(2)%

reporte de pobreza y trabajo latinoamérica y el caribe

FGT(2)%

25

15 10 5 0

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71 73 75 77 79 81 Edad Efecto neto de las transferencias

Efecto neto de las pensiones

Ingreso total

Nota: El cálculo de la tasa de pobreza extrema por edad se basa en tres supuestos: “Total” corresponde al ingreso familiar total; “Efecto neto de las pensiones” corresponde al ingreso familiar menos el ingreso proveniente de pensiones; y “Efecto neto de las transferencias” corresponde al ingreso familiar menos el ingreso proveniente de pensiones y transferencias. Fuente: Cálculos del autor, realizados a partir de datos de SEDLAC (CEDLAS y Banco Mundial). El cuadro A3 describe en detalle los criterios de estimación de fechas aproximadas (circa) correspondientes a cada país.

26

Figura A4. FGT[0]% - US$2,5/PPA (ajustado según equivalencia de adultos y economías de escala del hogar) 50 1995 45 40

FGT(0) %

35 30 25 20 15 10 5 0

50

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71 73 75 77 79 81 2009

Edad

45 40

FGT(0) %

35 30 25

15 10 5 0 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71 73 75 77 79 81 Edad Efecto neto de las transferencias

Efecto neto de las pensiones

Ingreso total

Nota: El cálculo de la tasa de pobreza extrema por edad se basa en tres supuestos: “Total” corresponde al ingreso familiar total; “Efecto neto de las pensiones” corresponde al ingreso familiar menos el ingreso proveniente de pensiones; y “Efecto neto de las transferencias” corresponde al ingreso familiar menos el ingreso proveniente de pensiones y transferencias. El ingreso familiar equivalente del individuo corresponde al ingreso familiar total dividido por (A+0,5*K1 + 0,75*K2)^0,9, donde A es el número de adultos; K1 es el número de niños menores de cinco años; y K2 es el número de niños de entre 6 y 14 años de edad.

Fuente: Cálculos del autor, realizados a partir de datos de SEDLAC (CEDLAS y Banco Mundial). El cuadro A3 describe en detalle los criterios de estimación de fechas aproximadas (circa) correspondientes a cada país.

reporte de pobreza y trabajo latinoamérica y el caribe

20

27

Figura A5. FGT[2]% - US$2,5/PPA (ajustado según equivalencias de adultos y economías de escala del hogar) 30

1995

25

FGT(2)%

20 15 10 5 0

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71 73 75 77 79 81 Edad

2009 30 25

reporte de pobreza y trabajo latinoamérica y el caribe

FGT(2)%

20

28

15 10 5 0 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71 73 75 77 79 81 Edad Efecto neto de las transferencias

Efecto neto de las pensiones

Ingreso total

Nota: El cálculo de la tasa de pobreza extrema por edad se basa en tres supuestos: “Total” corresponde al ingreso familiar total; “Efecto neto de las pensiones” corresponde el ingreso familiar menos el ingreso proveniente de pensiones; y “Efecto neto de las transferencias” corresponde al ingreso familiar menos el ingreso proveniente de pensiones y transferencias. El ingreso familiar equivalente del individuo corresponde al ingreso total del hogar, dividido por (A+0,5*K1 + 0,75*K2)^0,9, donde A es el número de adultos; K1 es el número de niños menores de cinco años; y K2 es el número de niños de entre 6 y 14 años de edad.

Fuente: Cálculos del autor, realizados a partir de datos de SEDLAC (CEDLAS y Banco Mundial). El cuadro A3 describe en detalle los criterios de estimación de fechas aproximadas (circa) correspondientes a cada país.

Cuadro A4. Tipología de variaciones en el coeficiente de Gini del ingreso laboral (salario individual por hora) por grupo, entre 2000 y 2009

Hombres

Mujeres

Formal

Informal

Disminución de la desigualdad

Aumento de la desigualdad

Disminución de la desigualdad

Aumento de la desigualdad

Disminución de la desigualdad

Aumento de la desigualdad

Disminución de la desigualdad

Aumento de la desigualdad

Argentina

Colombia

Argentina

Bolivia

Argentina

Argentina

Brasil

Bolivia

Costa Rica

Uruguay

Brasil

Bolivia

Costa Rica República Dominicana

Bolivia

Costa Rica

Brasil

República Dominicana

Chile

Brasil

El Salvador

Chile

El Salvador

Chile

El Salvador

Colombia

Chile

Panamá

Honduras

México

Honduras

Perú

República Dominicana Honduras

Argentina Bolivia Brasil

Costa Rica El Salvador Honduras

Bolivia Brasil Chile

Costa Rica República Dominicana El Salvador Honduras México Panamá Paraguay Perú Argentina Costa Rica Paraguay

Chile

Uruguay

Colombia

Uruguay

Chile

Perú

República Dominicana

Perú

República Dominicana

El Salvador

El Salvador

Honduras

México

Honduras

México

Panamá

México Panamá

Panamá Paraguay

Paraguay Perú

Efecto de cantidad Uruguay

Panamá

Paraguay Perú

República Dominicana México Panamá Paraguay

Panamá Paraguay

Perú

Paraguay Uruguay

Argentina Bolivia Brasil

Costa Rica El Salvador Uruguay

Argentina Brasil Chile República Dominicana

Bolivia Costa Rica Honduras Uruguay

Bolivia

Argentina

Argentina

Chile

Perú Argentina

Brasil

Chile

Bolivia

Honduras

Bolivia

Colombia

Honduras

Brasil

México

Brasil

Honduras

Otros Costa Rica factores República

Paraguay

Colombia

Panamá

Costa Rica

México

República Dominicana El Salvador

Perú

Costa Rica

Paraguay

El Salvador

Panamá

México

Paraguay

El Salvador

Uruguay

Perú

Paraguay

Panamá

Perú

Uruguay

Perú Uruguay

Dominicana

México Panamá

República Dominicana El Salvador

Chile República Dominicana

Bolivia

Argentina

Brasil

Chile Costa Rica Honduras

Uruguay

reporte de pobreza y trabajo latinoamérica y el caribe

Efecto de Colombia precio

Uruguay

México

México

29

Figura A6. Variación en el Índice de Oportunidad Humana (circa 1998-circa 2008) México Nicaragua Ecuador Brasil Perú Guatemala República Dominicana Paraguay Colombia El Salvador Promedio de ALC Chile Honduras Costa Rica Uruguay Panamá Venezuela Jamaica Argentina 0.20

0.40

0.60 0.80 1.00 1.20 Variación anual de puntos porcentuales

1.40

1.60

1.80

Fuente: Molinas-Vega J., Barros, R., Saavedra, J. y Giugale, M. (2010) “Do Our Children Have a Chance? The 2010 Human Opportunity Report for Latin America and the Caribbean”. Banco Mundial. El cuadro A3 describe en detalle los criterios de estimación de fechas aproximadas (circa) correspondientes a cada país.

Figura A7. Índice de pobreza según ingreso laboral en México (LIPI), US$2,5/día en PPA 1.30 1.20 LIPI (Q1 2007 = 1)

reporte de pobreza y trabajo latinoamérica y el caribe

0

1.10 1.00 0.90 0.80 0.70 0.60 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 2005

2006

2007 Rural

2008 Urbana

2009

2010

Total

Fuente: Reseña sobre políticas “Implications of the Rise in Food Prices for Poverty in Latin America” elaborado por la Unidad de Pobreza y Género de ALC, Banco Mundial (2011). Nota: Figuras elaboradas a partir de datos armonizados de la base de datos de SEDLAC (CEDLAS y Banco Mundial).

30

Cuadro A5. Subsidios en América Latina Resumen

Total

Alimentos

Combustible

Transporte

Agua

Paises

22

11

16

18

7

Paises

100%

50%

73%

82%

32%

Detalles

País

LC

Tiene subsidio: Alimentos

Combustible

Transporte

Agua

x

x

x

Costa Rica

LC2

El Salvador

LC2

Guatemala

LC2

Honduras

LC2

x

x

Nicaragua

LC2

x

x

Panamá

LC2

x

x

Belice

LC3

República Dominicana

LC3

x

x

x

Haití

LC3

x

x

x

Jamaica

LC3

x

Santa Lucía

LC3

x

San Vicente y las Granadinas

LC3

x

Suriname

LC3

Trinidad y Tabago

LC3

Brasil

LC5

Bolivia

LC6

Chile

LC6

Ecuador

LC6

Perú

LC6

Venezuela

LC6

x

Argentina

LC7

x

Paraguay

LC7

Uruguay

LC7

x x

x

x x

x x

x

x

x x x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

reporte de pobreza y trabajo latinoamérica y el caribe

x

31

www.worldbank.org/alc