Chile: ¿más equitativo?. Claudio Sapelli. Читать онлайн. Newlib. NEWLIB.NET

Автор: Claudio Sapelli
Издательство: Bookwire
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Жанр произведения: Управление, подбор персонала
Год издания: 0
isbn: 9789561425460
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moderna de este debate fue llevada a cabo entre Rawls y Nozick en la década de los 70 y representa las dos posiciones paradigmáticas sobre lo que constituye una sociedad justa. Para Rawls una sociedad justa es aquella en la que los resultados son justos, mientras Nozick argumenta que lo que determina la justicia es la igualdad de oportunidades.

      CAPÍTULO 2

      LA DISTRIBUCIÓN DEL INGRESO EN CHILE

      En el debate sobre la desigualdad de ingresos, la visión de cohortes que describimos en el capítulo anterior puede ayudar a reconsiderar ciertas creencias. Dicho debate tradicionalmente se basa en la comparación del coeficiente de Gini para toda la población a lo largo de varios años, como puede verse en la Figura 2.11. El índice de Gini está construido de tal manera que oscila entre cero y uno, y cuanto mayor es su valor, más desigual es la distribución del ingreso. Por ejemplo, si tenemos 100 pesos y 100 personas y cada una tiene un ingreso de un peso, entonces el índice de Gini tomará valor cero (su menor valor, indicando el máximo de igualdad). Sin embargo, si una sola persona tiene los 100 pesos y todos los demás cero, entonces el índice toma el valor de uno (su mayor valor, indicando el máximo de desigualdad).

      Tres cosas son claras al mirar la evolución del índice de Gini en la Figura 2.1. Primero, que con algunas breves interrupciones, hay un aumento sostenido en la desigualdad hasta finales de los 80. Segundo, que tras 1990 la desigualdad se estanca en torno a 0.50, lo que deja a Chile como uno de los países con peor distribución del ingreso en el mundo2. Tercero que, sin embargo, puede observarse sobre el final del gráfico una tendencia descendente.

      Los 50 años que se observan en la figura muestran lo que parece una frustrante estabilidad en torno a un alto valor. Uno podría cuestionarse si la tendencia observada recientemente es solo coyuntural o si se debe a algo estructural y va a continuar. La frustrante estabilidad ha llevado a muchas personas a afirmar que es necesario hacer cambios radicales en las reglas de juego. Argumentaremos que es una conclusión errónea, ya que para evaluar el éxito de dichas reglas de juego o de las políticas públicas, no hay que mirar la distribución del ingreso de toda la población, sino la de las cohortes afectadas en forma individual por esas políticas. Y que estos datos llevan a pensar que la tendencia reciente es estructural y va a continuar.

      Figura 2.1. Coeficiente de Gini para toda la población

      Fuente: Elaboración propia usando los datos de las Encuestas de Ocupación de la U. de Chile 1957-2014.

      Es importante resaltar que la tendencia a la baja notada en la Figura 2.1 se aprecia claramente solo con los datos más recientes, que salieron a la luz después de la primera edición de este libro, el que contaba con datos hasta el 2008. Estos datos más recientes muestran una baja importante del Gini entre 2000 y el 2013 de casi 8 puntos según los datos de la CASEN (Figura 5.2) y de 6 puntos entre 1999 y 2014 según los datos de la encuesta de la Universidad de Chile (graficados en la Figura 2.1). La pregunta clave, y a la cual nos abocaremos es: ¿Es esto puntual o es una tendencia que continuará?

      El punto central de este capítulo es que existe una dinámica escondida en la distribución del ingreso, que se refleja en la Figura 2.1 solo recientemente, y que es una dinámica de larga data. O sea, es una tendencia estructural que se revela cuando miramos qué le ha pasado a las cohortes nacidas en los distintos momentos de la historia de Chile y cómo ha evolucionado la desigualdad para las diferentes generaciones que viven hoy en el país. Eso lo vemos en la Figura 2.2, que muestra el coeficiente de Gini promedio para cada cohorte. Lo que podemos observar es una dinámica claramente distinta de la que muestra la Figura 2.1: se ve una caída en la desigualdad a medida que nos acercamos a las cohortes nacidas más cerca del presente, es decir, a las más jóvenes.

      ¿Por qué la diferencia? En la Figura 2.1 se muestra la desigualdad en cada año de todas las cohortes que participan en el mercado de trabajo ese año. Sin embargo, en la Figura 2.2 vemos cómo ha cambiado la desigualdad de cada cohorte en forma individual3. Al comparar las Figuras 2.1 y 2.2 es importante darse cuenta de que hay una diferencia en el eje horizontal: en la Figura 2.1 tenemos el año de la encuesta, mientras en la Figura 2.2 tenemos año de nacimiento de la cohorte.

      Lamentablemente, de observar la Figura 2.2 no podemos concluir que se está reduciendo la desigualdad de cada cohorte (o al menos, no en esa magnitud). Esto porque el efecto edad llevaría por sí mismo a una caída en la desigualdad a edades más jóvenes. El tema es que observamos a las diferentes cohortes en distintas etapas de su vida. Por ejemplo, como tenemos encuestas desde 1957 a 2014, a los nacidos en 1925 los observamos desde los 32 años (1957 menos 1925) hasta los 89 (2014 menos 1925), pero a los nacidos en 1965 los observamos desde los 0 años hasta los 49. La relevancia de que los observemos en diferentes etapas de la vida está en que es un hecho comprobado que la desigualdad de ingresos de una cohorte aumenta a medida que las personas envejecen. Y como a las cohortes nacidas más recientemente las observamos en una etapa más joven de su vida, es esperable que su distribución del ingreso sea menos desigual, pues no han tenido tiempo para diferenciarse unos de otros.

      De manera que, lamentablemente, las conclusiones que se pueden sacar de la Figura 2.2 no son tan evidentes, por el hecho de que los índices de Gini de cada cohorte mezclan tres efectos: edad, año y cohorte, que se explican a continuación. Para llegar a conclusiones más sólidas, necesitaríamos concentrarnos en uno solo cada vez. Para poder hacerlo, descompondremos la evolución de la desigualdad de ingreso por cohorte en sus tres componentes por un método que se conoce como descomposición de Deaton.

      Figura 2.2. Coeficiente de Gini por cohortes

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