La caída de la desigualdad en América Latina

Nora Lustig

Profesora Samuel Z. Stone de Economía Latinoamericana

Tulane University

Seminario sobre la cuestión social

UNAM

México, DF, 9 de marzo de 2011

1

Fuentes de la presentación• Declining Inequality in Latin America: A Decade of Progress? Edited by Luis

F. López-Calva and Nora Lustig, Brookings Institution and UNDP, 2010Versión en español será publicada por el Fondo de Cultura Económica en otoño 2011

• “Declining Inequality in Latin America: Some Economics, Some Politics,” Birdsall, Lustig and McLeod in Handbook of Latin American Politics, forthcoming

• “Declining Inequality in Latin America: How Much, How Long and Why?,”Lopez-Calva, Lustig and Ortiz, working paper, Tulane University, forthcoming.Ho

• “Poverty and Inequality under Latin America’s New Left Regimes,” McLeod, Darryl and Nora Lustig (2010). Paper prepared for the 15th Annual LACEA Meeting, Medellin, Colombia: Universidad de Antioquia and Universidad Eafit. Under revision, 2011

Estructura de la presentación

• La caída de la desigualdad: ¿cuánto y desde cuándo?• La caída de la desigualdad y las nuevas izquierdas:

¿existe una asociación?• La caída de la desigualdad: ¿por qué?

– Resultados para Argentina, Brasil, México y Perú• Descomposición no paramétrica: factores demográficos y cambios

en la desigualdad de ingresos laborales y no laborales• Causas más probables de la caída en la desigualdad de ingresos

laborales• Causas más probables de la caída en la desigualdad de ingresos

no laborales

• Perspectivas: ¿continuará la caída de la desigualdad en el futuro?

Coeficiente de Gini por Region (en %), 2004

32.233.6

38.9 38.9 39.1

44.7

53.2

20.0

25.0

30.0

35.0

40.0

45.0

50.0

55.0

60.0

High Income Europe andCentral Asia

South Asia North Africaand the

Middle East

East Asia andthe Pacific

Sub-SaharanAfrica

Latin Americaand the

Caribbean

Gin

i co

eff

icie

nt

4

Gini por región y países

LAC 52.9

20

25

30

35

40

45

50

55

60

65

Latin America

Asia

Developed

Africa

Eastern Europe & Central Asia

Source: Gasparini and Lustig (2010).

Coeficiente de Gini para América Latina:Principio de los 1990s-Mediados de 2000s

6

35

40

45

50

55

60

Principio 90s Mediados 90s Principio 2000s Mediados 2000s

Co

efic

ien

te d

e G

ini

0=

La caída de la desigualdad en América Latina: ¿cuánto?

• En la mayoría de los países de la región analizados (12/13 de 17) la desigualdad se ha reducido en cerca de 1% al año entre (circa) 2000 y (circa) 2007, 2008 y 2009.

• La disminución es estadísticamente significativa en lo general (rectángulos con borde negro indican que no es significativo el cambio).

7

Cambio anual en el coeficiente de Gini por país: circa 2000-2007

-1.40-1.27

-1.12 -1.02 -1.00 -0.99 -0.88 -0.83-0.56

-0.36 -0.32 -0.29 -0.24

0.05

0.79 0.891.02

-0.79

-0.44

2.02

1.43

0.30 0.25

-2.00

-1.50

-1.00

-0.50

0.00

0.50

1.00

1.50

2.00

2.50

El S

alva

dor

Méx

ico

Bra

sil

Chi

le

Arg

entin

a

Rep

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Ven

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la

Gua

tem

ala

Hon

dura

s

Uru

guay

Nic

arag

ua

Tot

al 1

3

Tot

al 1

7

Chi

na

Indi

a

Sudá

fric

a

OC

DE

-30

Cam

bio

porc

entu

al a

nual

Cambio en el coeficiente de Gini por país: circa 2000-2008

-1.29-1.11 -1.02 -1.02 -0.99

-0.88 -0.83 -0.77-0.56

-0.36 -0.35 -0.29 -0.24

0.050.28

0.791.02

-0.75

-0.45

2.02

1.43

0.30 0.25

-1.50

-1.00

-0.50

0.00

0.50

1.00

1.50

2.00

2.50

El S

alva

dor

Bra

sil

Chi

le

Arg

entin

a

Rep

úblic

a D

omin

ican

a

Perú

Para

guay

Méx

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Pana

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Bol

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ica

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Gua

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3

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al 1

7

Chi

na

Indi

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Sudá

fric

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OC

DE

-30

Cam

bio

porc

entu

al a

nual

Cambio en el coeficiente de Gini por país: circa 2000-2009

-1.71-1.49

-1.31 -1.29 -1.27-1.07 -0.99 -0.97

-0.77-0.66

-0.36-0.24

-0.05

0.05 0.080.28

1.02

-0.94

-0.63

2.02

1.43

0.30 0.25

-2.00

-1.50

-1.00

-0.50

0.00

0.50

1.00

1.50

2.00

2.50

Ecu

ador

Para

guay

Perú

El S

alva

dor

Arg

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a

Bra

sil

Rep

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Méx

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Chi

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Hon

dura

s

Gua

tem

ala

Cos

ta R

ica

Uru

guay

Nic

arag

ua

Tot

al 1

3

Tot

al 1

7

Chi

na

Indi

a

Sudá

fric

a

OC

DE

-30

Cam

bio

porc

entu

al a

nual

La caída de la desigualdad en América Latina: ¿desde cuándo?

• En tres países empezó en la segunda mitad de los noventa: México, Brasil y Chile

• En seis empezó a partir del 2002-2003: Argentina, Bolivia, El Salvador, Paraguay, Panamá y Perú

• En otros, en contraste, hay oscilaciones anuales pero el punta a punta de 2000 a 2009 aumentó: Costa Rica, Honduras y Uruguay (pero los cambios estad. significativos para CR y Honduras)11

Caída de la desigualdad desde la segunda mitad de la década de los 90sÍndice de Gini 1996=100

84

86

88

90

92

94

96

98

100

102

1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

Brasil Chile México

Caída de la desigualdad desde 2002-2003Índice de Gini 1999=100

80

85

90

95

100

105

110

1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

Argentina El Salvador Panamá Perú Bolivia Paraguay

Aumento de la desigualdad: 2000-2009 (sólo Uruguay estad. signif.)

85

90

95

100

105

110

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

Costa Rica Honduras Uruguay

Año en el que la desigualdad comenzó a descender

México

Brasil, Chile

El Salvador, Panamá

Argentina, Bolivia, Venezuela

República Dominicana, Ecuador, Paraguay, Perú

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

Año

en

el q

ue la

des

igua

ldad

com

enzó

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nder

La caída de la desigualdad ha sido generalizada

Países con desigualdad persistentemente alta (Brasil) y en aquellos con desigualdad normalmente baja (Argentina).

Países con rápido crecimiento económico (Chile y Perú), en países donde el crecimiento ha sido lento (Brasil y México), y en aquellos en recuperación de episodios de crisis (Argentina y Venezuela).

Países gobernados tanto por regímenes de izquierda (Argentina, Brasil, Chile y Venezuela), como por regímenes de centro o centro-derecha (México y Perú).

16

América Latina: Coeficiente de Gini por país: Circa 2009

50.1

57.2

55.3

54.4

53.7

52.3

52.1

51.9

50.7

50.5

50.2

48.9

48.3

46.9

46.6

44.9

44.7

43.5

40.0 45.0 50.0 55.0 60.0

Total

Bolivia

Honduras

Guatemala

Brasil

Nicaragua

Panamá

Chile

Paraguay

México

Costa Rica

Ecuador

República Dom.

Perú

El Salvador

Uruguay

Argentina

Venezuela

Coeficiente de Gini (porcentaje)

Table 1: New Left Political Regimes in Latin America

Cumulative years

regime is in power*

Country Leader Took Office

Effective year* Classification

2000-2002

2003-2005

2006-2008

Argentina The

Kirchners May-03 2004 Left Populist 0 2 5

Bolivia Evo Morales Jan-06 2007 Left Populist 0 0 2

Brazil Lula da Silva Jan-03 2004 Social

Democratic 0 2 5

Chile Ricardo Lagos Mar-00 2001 Social

Democratic 2 5 8

Ecuador Rafael Correa Jan-07 2008 Left Populist 0 0 1

Nicaragua Daniel Ortega Jan-07 2008 Left Populist 0 0 1

Uruguay Tabaré

Vázquez Mar-05 2006

Social Democratic

0 0 3

Venezuela Hugo Chavez Feb-99 2000 Left Populist 3 6 9

Total effective years 5 15 34

Source: McLeod and Lustig (2010). * “Effective year” is one year after the government takes office, as new policies take time to implement. Both Nicaragua and Ecuador elected left populist governments in 2008, outside the window of the present analysis.

Cambio anual en el coeficiente de Gini: izquierdas y no izquierdas; circa 2000-2008

-1.07 -1.07 -1.02

-0.66

0.28

-0.71

-1.29

-0.97

-0.77

-0.42

0.79

-0.53

-1.5

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

Bra

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Ven

ezue

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na

Chi

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El S

alva

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Pan

amá

Méx

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Per

ú

Hon

dur

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No

izqu

ierd

a

Figure 6: Annual income redistribution by quintile (cumulative years in office starting in year 2)

.085*.134* .135*

.03

-0.41*

-0.02 -0.04

0.050.08

-0.11

1st Quintile 2nd Quintile 3rd Quintile 4th Quintile 5th Quintile

*significant at 5% level, random effects estimates, see appendix A Table A-2 and McLeod and Lustig (2011).

Figure 22A: Annual income redistribution by quintile (cumulative years in office starting in year 2)

Social Democratic Left Populist

Source: McLeod and Lustig (2011).

Figure 8: Redistributive impact of changes in social spending budget share by quintile (change significant at *5% or **1% level)

0.6**0.81** 0.83**

0.08

-2.6**

0.26 0.210.49* 0.44*

-1.5

0.29* .31* 0.33**0.16

-1.2*

1st Quintile 2nd Quintile 3rd Quintile 4th Q 5th QuintileSource: Appendix A, Table A-3 and McLeod and Lustig (2011).

Figure 24: Redistributive impact of changes in social spending budget share by quintile (change significant at *5% or **1% level)

Social Democratic

Left Populist

Non-left

Source: McLeod and Lustig (2011).

¿Por qué ha disminuido la desigualdad en América Latina? ¿Hay factores en común?

Análisis exhaustivo para cuatro países (en Lopez-Calva and Lustig, 2010):

Argentina (Gasparini y Cruces) (urbano; 2/3 de la población)

Brasil (Barros, Carvalho, Franco y Mendonça)

México (Esquivel, Lustig y Scott)

Perú (Jaramillo y Saavedra)

Se utiliza una muestra de países representativa de la diversidad

latinoamericana: alta, media y baja desigualdad; alto y bajo crecimiento

económico; alta y baja proporción de población indígena; regímenes de

izquierda y no izquierda.

Los cuatro países implementaron reformas orientadas al mercado

durante los años noventa.

Los cambios son estadísticamente significativos y se observa

dominancia de Lorenz.

22

Cambios de la desigualdad en Argentina, Brasil, México y Perú (2000-2006)

(Datos provenientes de encuestas de hogares)

23

Argentina (urbano)

Brasil México Perú

2000 2006 2001 2006 2000 2006 2001 2006

Coeficiente de Gini 50.4 48.2 58.8 54.8 52.9 49.9 52.4 49.3

Percentil 90/10 11.9 11.2 15.7 12.5 11.4 8.9 11.7 10.6

Pobreza (US$2.5 al día) 14.2 11.0 27.4 19.5 21.9 13.9 29.9 20.4

Curva de incidencia del crecimiento: Argentina (áreas urbanas)Precios de 2005 (crecimiento anual en %)

13.7

11.5 11.8 11.610.8

9.99.4

8.47.3

5.1

9.9

0.0

2.0

4.0

6.0

8.0

10.0

12.0

14.0

16.0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Tas

a d

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ecim

ien

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edio

an

ual

(en

%)

Decil

Ingreso per cápita por decil Tasa de crecimiento promedio anual

2000-2009

14.2

8.87.7

6.86.1

5.64.8

4.03.0

1.7

6.3

0.0

2.0

4.0

6.0

8.0

10.0

12.0

14.0

16.0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Tas

a d

e cr

ecim

ien

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rom

edio

an

ual

(en

%)

Decil

Ingreso per cápita por decil Tasa de crecimiento promedio anual

2001-2008

Curva de incidencia del crecimiento: BrasilPrecios de 2005 (crecimiento anual en %)

4.13.8

3.33.1

2.82.6

2.3 2.2

1.8

0.6

2.7

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

3.5

4.0

4.5

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Tasa

de

crec

imie

nto

pro

med

io a

nu

al (e

n %

)

Decil

Ingreso per cápita por decil Tasa de crecimiento promedio anual

12.1

9.0

7.87.0

6.5 6.15.7 5.4 5.1

4.0

6.9

0.0

2.0

4.0

6.0

8.0

10.0

12.0

14.0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Tasa

de

crec

imie

nto

pro

med

io a

nu

al (e

n %

)

Decil

Ingreso per cápita por decil Tasa de crecimiento promedio anual

2000-2008

1996-2008

Curva de incidencia del crecimiento: MéxicoPrecios de 2005 (crecimiento anual en %)

9.6

7.87.3 7.1 7.0 6.8 6.5

6.0

5.1

2.6

6.6

0.0

2.0

4.0

6.0

8.0

10.0

12.0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Tas

a d

e cr

ecim

ien

to p

rom

edio

an

ual

(en

%)

Decil

Ingreso per cápita por decil Tasa de crecimiento promedio anual

6.4

5.86.3 6.3 6.1 6.1

5.7

4.9

3.6

-1.5

5.0

-2.0

-1.0

0.0

1.0

2.0

3.0

4.0

5.0

6.0

7.0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Tas

a d

e cr

ecim

ien

to p

rom

edio

an

ual

(en

%)

Decil

Ingreso per cápita por decil Tasa de crecimiento promedio anual

2001-2009

2003-2009

Curva de incidencia del crecimiento: PerúPrecios de 2005 (crecimiento anual en %)

¿Por qué cayó la desigualdad en estos cuatro casos?

• Análisis de los factores próximos: cada capítulo utiliza diferentes técnicas de descomposición; también se aplicó la misma técnica para poder comparar los órdenes de magnitud

• Exploración de los factores fundamentales

Determinantes del ingreso per cápita del hogar

Ingreso per cápita del hogar

Ingreso per cápita del hogar

Proporción de adultos en el

hogar

Proporción de adultos en el

hogar

Ingreso del hogar por

adulto

Ingreso del hogar por

adulto

Ingreso no laboral del hogar

por adultoMAS

Ingreso no laboral del hogar

por adultoMAS

Ingreso no laboral del hogar

por adulto

Ingreso no laboral del hogar

por adulto

Proporción de adultos que

trabajan

Proporción de adultos que

trabajan

Ingreso laboral de adultos que trabajanIngreso laboral de

adultos que trabajan

FECUNDIDAD, ESPERANZA DE VIDA

REMESASTRANSF. DE GOB.INTERESE S, RENTAS, GAN

•DECISIONES DE PARTICIPACION EN EL MERCADO LABORAL

FORMACION DE PAREJA

30

-HORAS TRABAJADAS-REMUNERACION POR HORA -DEMANDA Y OFERTA POR NIVEL DE CALIFICACIÓN

Descomposición de los determinantes inmediatos (Barros et al. 2006, 2007)

• Ingreso per cápita del hogar se puede escribir:

y = a ( u w + o)

• Esta identidad relaciona los cambios en el ingreso per cápita del hogar y, en sus cuatro determinantes inmediatos o próximos: (i) Cambios en la proporción de adultos en el hogar a

(ii) Cambios en la proporción de adultos que trabajan u

(iii) Cambios en el ingreso laboral por adulto que trabaja w

(iv) Cambios en el ingreso no laboral per cápita o

31

ARGENTINA (urban areas): 2000-2006

Marginal Contribution of Source:

In Percentage Points

Demographic Factors (adults per household)

-0.20 8

Non-labor Income -0.68 26

Part. in Labor Market -0.43 17

Earnings per Worker -1.30 50

SUBTOTAL -2.61 100 91

Interactive Term (all) -0.26 9

TOTAL -2.87 100

BRAZIL: 2001-2006

Marginal Contribution of Source:

In Percentage Points

Demographic Factors (adults per household)

-0.23 6.6

Non-labor Income -1.61 45.2

Part. in Labor Market -0.15 4.1

Earnings per Worker -1.57 44.1

SUBTOTAL -3.56 100.0 120.8

Interactive Term (all) 0.61 -20.8

TOTAL -2.94 100.0

In Percent

In Percent

MEXICO: 2000-2006

Marginal Contribution of Source:

In Percentage Points

Demographic Factors (adults per household)

-0.50 10.3

Non-labor Income -0.73 15.1

Part. in Labor Market -0.44 9.1

Earnings per Worker -3.19 65.5

SUBTOTAL -4.87 100.0 158.3

Interactive Term (all) 1.79 -58.3

TOTAL -3.07 100.0

PERU: 1997-2006

Marginal Contribution of Source:

In Percentage Points

Demographic Factors (adults per household)

-1.43 59.2

Non-labor Income -2.29 94.4

Part. in Labor Market 0.08 -3.4

Earnings per Worker 1.21 -50.1

SUBTOTAL -2.42 100.0 59.5

Interactive Term (all) -1.65 40.5

TOTAL -4.07 100.0

In Percent

In Percent

Descomposición (Alejo et al., 2009):

• Factores demográficos: cambios en la proporción de adultos fueron “igualadores” pero su orden de magnitud menor al resto de los factores con la excepción de Perú

• Participación en la fuerza de trabajo: Con la excepción de Perú, los cambios en la tasa de participación fueron “igualadores”. Este efecto fue más fuerte para Argentina

34

Decomposition results (Alejo et al., 2009):

• Ingreso laboral del hogar por adulto que trabaja: en Argentina, Brasil y México, los cambios en la distribución del ingreso laboral por trabajador fueron “igualadores” y “explican entre 44% y 65% de la reducción en la desigualdad del ingreso total. En Perú, el cambio fue desigualador a nivel del hogar pero no a nivel de los trabajadores; cambios en el “assortative matching” (correlación entre esposos y esposas)

• Ingreso no laboral por adulto: en los cuatro países el cambio en la distribución del ingreso no laboral fue “igualador” y su contribución fue particularmente alta en Brasil y Perú (45% y 90%, respectivamente)

35

Conclusión:

La caída en la desigualdad del ingreso laboral por trabajador y el ingreso no laboral por adulto “explican” el grueso de la reducción en la desigualdad del ingreso per cápita por hogar

36

¿Por qué cayó la desigualdad del ingreso laboral por trabajador y del ingreso no laboral per cápita?

• Dos factores principales: una disminución en los retornos

relativos a la educación terciaria y secundaria

un aumento en el tamaño y progresividad de las transferencias del gobierno.

37

38

Coeficientes de primaria y secundaria sobre variable omitida (primaria incompleta o sin educación) para el total de hombres que

trabajan

Remuneración por trabajador

• Cambio en horas trabajadas no es importante

• Cambio en la remuneración laboral por hora es notable: baja el “premio” a los altos niveles de educación altos (terciaria y secundaria)

• ¿Demanda u oferta de trabajo?– Cambio notable en la composición de la fuerza de trabajo

por niveles de calificación: oferta• A su vez, causado por el impulso a la educación

– Pierde fuerza el impacto desigualador de las reformas y el cambio tecnológico sesgado a la mano de obra calificada

40

Composición de la población adulta por nivel educativo:Argentina, Brasil, México y Perú

¿Por qué redujo la desigualdad en los ingresos no laborales?

En los cuatro países aumentaron las transferencias del gobierno hacia los pobres y el gasto público se hizo más progresivo.

▪ En Argentina, el programa para desempleados por la crisis de 2001 Jefes y Jefas de Hogar (y a partir del 2007, la moratoria previsional)

▪ En Brazil y México, las transferencias condicionadas en efectivo a gran escala => pueden representar entre el 10 y 20 por ciento de la reducción en la desigualdad global. Estos esquemas fungen como un mecanismo de redistribución eficaz porque cuestan alrededor de 0.5% del PIB.

▪ En Perú, las transferencias en especie en programas de alimentación y salud. También aumentó el acceso a la infraestructura básica para los pobres.

41

Conclusiones• En la “carrera” entre el cambio tecnológico –con sesgo al

trabajo calificado- y la expansión educativa, en los últimos diez años la expansión educativa ha tomado la delantera (Tibergen)

• Tal vez como consecuencia de la democratización y la competencia política, las transferencias del gobierno (en efectivo y en especie) se han vuelto más generosas y focalizadas hacia los pobres.

• ¿Continuará el impulso hacia una menor desigualdad en América Latina? – Tarde o temprano, la población enfrentará la barrera de acceso a la

educación post-secundaria básica y terciaria y con ello posiblemente se frenará el ímpetu igualador. 42

Perspectivas¿Continuará el impulso hacia una menor desigualdad en

América Latina? • Tarde o temprano, la población enfrentará la barrera de

acceso a la educación post-secundaria básica y terciaria y con ello posiblemente se frenará el ímpetu igualador– Problemas de oferta– Costo de oportunidad– Baja calidad educativa de los ciclos básicos

• La capacidad política y fiscal del estado para redistribuir vía transferencias y expansión educativa ¿podrá continuar? – Factores optimistas:

• Auge de materias primas• Competencia política en regímenes democráticos • Temor de las derechas: Piñeira en Chile “vacuna” contra surgimiento de líderes

tipo Chávez o Morales 43

GRACIAS

44

Apéndice

¿Son creíbles estos resultados?

• Problema: Subestimación del ingreso no laboral en las encuestas; se concentra en el tope de la distribución

• Sin embargo, el análisis para Argentina que corrige por la subestimación en el 1% o .1% más alto encuentra la misma tendencia

The Rich in Latin America: Estimates of Monthly Income (circa 2007-2009)

Merrill Lynch High Net Worth Individuals (HNWI) and Ultra-High Net Worth Individuals (UHNWI): 2007(in millions of dollars otherwise specified)

LATAM WORLDWEALTH** POP AVE. WEALTH*** Monthy Inc*** WEALTH POP AVE. WEALTH*** Monthy Inc***

HNWI (US$1 m or more in assets)* $6,200,000 400000 $15,500,000 $64,583 $40,700,000 $10,100,000 $4,029,703 $16,790

UHNWI (US$30 m or more in assets)* $2,200,000 4400 $500,000,000 $2,083,333 $14,300,000 $103,300 $138,431,752 $576,799____________________________________________________________________________________________________________________________FORBES Billionaires in Latin America(in millions of dollars otherwise specified)30 billionaires (US$1 b or more in assets) $115,000 30 $3,833,333,333 $15,972,222Carlos Slim $35,000,000,000 $145,833,333____________________________________________________________________________________________________________________________Source: top panel Merrill Lynch and Capgemini World Wealth Report (2009); bottom panel Forbes, April 2009Note: Population figures in units.* Investible assets exclude primary residence, collectibles, consumables and consumer durables.** total wealth for UHNWI in Latin America was assumed to be the same proportion of HNWI' wealth as for the world which equalled 35 percent.*** in dollars per month. Author's estimates based on Merril Lynch and assumption **; monthly returns were calculated assuming a yearly 5 percent return on investible assets.

FIGURE 6Gini coefficient in the Greater Buenos Aires 1980-2004

0.30

0.35

0.40

0.45

0.50

0.55

0.60

0.651

98

0

19

82

19

84

19

86

19

88

19

90

19

92

19

94

19

96

19

98

20

00

20

02

20

04

G*

G1

G2

49

Coeficiente de Gini para la población de entre 25 y 55 años de edad