Los años de crisis económica pueden estar acompañados por una notable reducción de la desigualdad debido a que los ricos serían los que más pierden proporcionalmente frente a los que más pobres (ver estudio aquí, pdf, p.3). Si seguimos esta idea podríamos decir que los años de bonanza pueden apreciar un fuerte incremento de la desigualdad ya que los ricos recuperarían su capacidad de ingreso de manera agresiva frente a los que menos ganan.
Desde una perspectiva territorial, es posible pensar que si los ricos se ubican en los departamentos más desarrollados, la desigualdad aumentará en ellos conforme el apogeo económico esté en curso; en tanto que para el resto de departamentos menos desarrollados se mantendrá igual o reducirá. Esto será así, claro está, si el modelo económico que organiza al territorio permanece invariable. Porque si por el contrario comienza a producirse un mayor nivel de diversificación productiva en el resto de departamentos es probable que uno pueda apreciar una reducción progresiva de la desigualdad conforme apreciemos el boom.
Antes de seguir conjeturando, veamos cuál ha sido el comportamiento de los índices de Gini departamentales para el periodo 2004-2007 utilizando el consumo percápita reportado en las bases de datos de las Encuestas de Hogares del INEI. Debo recordar al mismo tiempo, que el índice de Gini reporta un mayor nivel de desigualdad cuando se aproxima a la unidad (o el 100% según la presentación de los datos) y mayor equidad mientras más cercano esté de cero.
Una hipótesis que podría ayudar a evaluar estas cifras es la llamada hipótesis de Kuznets. En el largo plazo, la desigualdad tendrá un comportamiento respecto del ingreso medio con el perfil de una campana. Es decir, tendrá tres etapas: baja desigualdad con bajo ingreso percápita, alta desigualdad con ingreso percápita promedio, y finalmente, baja desigualdad con ingreso percápita alto.
Aunque son muy pocos los años de análisis entre manos, resulta ilustrativo observar el siguiente gráfico. Este realiza una asociación entre el ingreso medio percápita y el nivel de desigualdad medido por el índice de Gini, ambos del 2007, donde se aprecia que los departamentos más pobres (que se precian por tener un mayor nivel de ruralidad) deberían tener un menor nivel de desigualdad, mientras que los departamentos con un nivel de desarrollo medio debieran tener la desigualdad máxima. Por último, los departamentos más avanzados, mostrarían un nivel de desigualdad bajo.
El gráfico nos muestra que los departamentos más pobres, o con un nivel de desarrollo bajo como Huancavelica, Cajamarca o Ayacucho no tienen un nivel de desigualdad bajo. De hecho, ella se muestra bastante alta. Ello se explica porque el modelo de crecimiento económico de estas regiones es perverso, centrado básicamente en la explotación de recursos primarios.
En segundo término tenemos a departamentos con un nivel de desarrollo intermedio, los cuales debieran tener un nivel de desigualdad máximo. Esto parece observarse únicamente para el caso de La Libertad donde ha habido un desarrollo espectacular de la agroindustria, pero con un reparto desigual de los beneficios de ella. Pero no se cumple esta comportamiento con otros departamentos de similar nivel de desarrollo.
Por último, tenemos el caso de los departamentos con el menor nivel de desigualdad y mayor nivel de gasto percapita, como son Lima, Callao o Ica. Este último con el nivel de desigualdad más bajo jamás alcanzado por un departamento en nuestro país. Esto podría explicarse por la notable diversificación productiva que ha tenido dicho territorio lo que habría redundado en un incremento de las opciones de ingreso para la población. Pero yo me inclino a pensar que habría que sopesar el impacto de la solidaridad post terremoto a pesar de la ineficacia del Estado para responder a esta crisis (ya que en verdad la solidaridad de las familias y algunas organizaciones privadas pudo más).
En buena cuenta, la hipótesis de Kuznets ayuda a medias a comprender el desarrollo económico y social de los departamentos de nuestro país. Pero es necesario evaluar más detenidamente la información complementaria de otras fuentes (como la evolución de los tributos por ejemplo) para asegurar que tanto de la desigualdad está explicada por el modelo de desarrollo económico vigente en cada departamento.
Para finalizar, publico también los ratios de desigualdad del percentil 90 contra el percentil 10 (el consumo del límite inferior del 10% más rico versus el consumo del límite superior del 10% más pobre) del 2004 versus el 2007. Esto por si acaso algunos economistas tengan dudas para evaluar la desigualdad departamental utilizando los índices de Gini dado que no se ha hecho una evaluación previa si las curvas de Lorenz multianuales se cruzan. Cuando una situación así ocurre, los índices de Gini suelen ser ambigüos, así que va este indicador que es más sencillo de entender en términos de brechas.
Los departamentos donde aumentaron más las brechas entre el 2004 y 2007 fueron Piura, Ayacucho y Pasco. En tanto que los que vieron que estas se reducían más fueron Ica, Lima y Amazonas.
Lo anterior no quita que las posiciones en el ranking de la desigualdad según la brecha p90/p10 ubique a La Libertad, Cusco o Ancash como los departamentos más desiguales (con brechas de más de 6 veces). En tanto que los departamentos con menores brechas son Ica, Tumbes y el Callao con una brecha inferior a 4 veces.
La recesión pondrá a prueba estos ordenamientos en los departamentos. Veremos cambios dentro de muy poco gracias a que algunos de estos departamentos han basado sus economías exclusivamente del sector extractivo minero. Los más diversificados, creo yo perderán menos.
2 comentarios:
es increible que exista una investigacion comparativa de tanta relevancia para un pais, donde escacea la informacion de relevancia como la presentada ..gracias y felicitaciones!pues ni en planes de desarrollo a nivel del peru se encuentra esta informacion analiza de este modo!!
Estimado Raúl, estoy realizando una tesis sobre distribución de ingreso en Ica. Por favor me podrías decir exactamente que data utilizaste para hallar el coeficiente de gini. Gracias, Alfredo ( alfredofloyd@gmail.com)
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