MIDIENDO LA
DESIGUALDAD
Taller Sobre
La Teoría y la Técnica
Para Medir la Desigualdad
San Jose, Costa Rica
August 4 -5, 2004
Sesión Sobre :
Análisis Econométrico
Usando las Medidas
de Desigualdad
James K. Galbraith y Enrique Garcilazo
The University of Texas Inequality Project
Sesión 5
http://utip.gov.utexas.edu
Un golpe global?
Mirando mas allá de la Tecnología
y el Comercio Exterior sobre los
Factores Causantes del
Incremento de la Desigualdad
durante esta era Global
Con los datos de UTIP podemos estudiar los
cambios globales entre los países a través del
tiempo. Este tipo de estudio no se puede
llevar a cabo con la base de datos de
Deininger and Squire por falta de
observaciones y inconsistencias entre ellas.
La Escala:
Marrón: Grandes decrementos en la
desigualdad ; mas de 8 por ciento por año.
Rojo: Decrecimiento moderado en la
desigualdad.
Rosa: Decrecimiento mínimo.
Azul Claro: Ningún cambio o incrementos
mínimos
Azul Mediano: Grandes incrementos – Mas
de 3 por ciento por año.
Azul Oscuro: Incrementos muy grandes –
Mas de 20 por ciento por año.
1963 a 1969
1970 a 1976
Durante el boom del petróleo la desigualdad decrece en los estados
productores, pero incrementa en los países consumidores de petróleo
liderados por Estados Unidos.
1977 a 1983
1981 a 1987
… La era de la deuda
Observe que la excepción al incremento en la desigualdad están en
India y China, ambas inafectadas por la crisis de la deuda
1984 a 1990
1988 a 1994
La era de la globalización
Los incrementos mas grandes están en los estados pos-comunistas ; una
excepción esta en zona creciente del Sur-Este de Asia antes de 1997
Simon Kuznet in 1955 argumento que mientras la
desigualdad podría incrementar en las fases
iniciales de la industrialización, eventualmente el
las fases mas avanzadas decrecería. Esta es la
famosa hipótesis de la U invertida.
Estudios recientes basados en Deininger & Squire
no soportan una relación entre desigualdad y
niveles de ingresos.
Nosotros creemos que en un mundo moderno de
desarrollo debería de predominar una relación
decreciente, particularmente en datos obtenidos por
sectores industriales.
3D S urface P lot (Tngall4ax.S TA 3v* 5360c)
z= 0.05+ 0.001* x+ -3.974e-6* y
Una regresión de inigualdad de
salario sobre GDP per capita y
tiempo, 1963-1998.
La relación decreciente entre ingresos y desigualdad se mantiene, pero se observa
un desplazamiento ascendiente a medida que pasa el tiempo …
0.008
0.016
0.025
0.033
0.041
0.049
0.057
0.065
0.074
0.082
abo ve
Global Pay Inequality
Time Effect, 1963-1997
T im e
e ffe c t
0
-0.1
Milanovic Unweighted
Inequality Between Countries
-0.2
-0.3
Time Effects
Dollar & Kraay data set
0.5
-0.4
0.4
63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97
Year
0.3
0.2
0.1
0
1950
1960
1970
1980
1990
The time effect from a two-way fixed effects panel data analysis
of inequality on GDP per capita, with time and country effects.
2000
Este patrón particular es consistente con el patrón general entre los
en los países que sufren un golpe de estado( un coup d’etat):
Inequality in Chile
300
250
200
150
100
50
0
63
65
P e r c e n ta g e
C h a n g e
64
67
66
69
68
71
70
73
72
75
74
77
76
79
78
81
80
83
82
85
84
87
86
89
88
91
90
93
92
95
94
96
Change in Inequality: 27 Coups D'Etat
10
8
6
4
2
0
-2
-4
-6
5 be for e
2 be for e
4 be for e
1 after
1 be for e
3 be for e
4 after
2 after
C ou p Year
5 after
3 after
Desempleo, Desigualdad y la
Política de Europa
1984-2000
Presentación para los Programa de
Lectura de la Comisión Europea
Bruselas
29 Junio, 2004
La Perspectiva Estándar
• El desempleo se determina en los
mercados laborales
• Los mercados laborales son nacionales.
• La flexibilidad ayuda al desempleo.
• En los Estados Unidos hay mas trabajos a
cambio de tener mas desigualdades.
• Es esto bueno o malo? Una pregunta
política.
El Caso de los Estados Unidos
• En el caso de América, hemos medido
desigualdades de salarios (ingresos
semanales) en el sector de la manufactura
mensuales desde Enero de 1947, para
aquellos sectores que ofrecen mediciones
continuas desde ese periodo. El resultado
nos da una base de datos ínter-temporal
de desigualdades en los ingresos, un
componente clave para la economía
industrial Americana.
Desigualdad de Salarios y algunos Eventos Históricos
Recensió
n
Vietnam War
Recensión
Recensión
Korean
War
Recensión
Recensión
TRUMAN
EISENHOWER
JFK
LBJ
NIXON FORD CARTER REAGAN
BUSH
CLINTON
Desigualdad de Salarios y el Desempleo
Desempleo
Se observa una correlación positiva ente el desempleo y la desigualdad de salarios en los Estados
Unidos.
Los Estados Unidos y Europa
• Primero comparar la desigualdad de los
EEUU con los países Europeos.
• Después comparar la desigualdad de los
EEUU con una Europa agregada (común)
• Finalmente nos preguntamos cual es la
relación entre el desempleo y la
desigualdad en Europa?
EHII – “Estimated Household Income Inequality” para países OECD
GBR
ESP
USA
ITA
BEL
AUT
FRA
NLD
DEU
LUX
GRC
1999
45
1963
1999 1998
1996
1963
1999
Gini coefficient
40
1963 1989
1967
1999
1999
1999
1997
1999
1999
35
1968
1994
1998
1977
1998
1963
1998
1999
1999
1992
1963
1996
1963 1963
ISL
NZL
1963
1963
1963
1963 1994
1963
1963
1998
1963
30
1963
1963
1963
1963
1963
25
SWE
DNK
valor bajo
FIN
NOR
AUS
CAN
JPN
IRL
PRT
valor alto
Realmente es mas baja la desigualdad de salarios en Europa que en
EEUU? Depende como se mida …
Inequality in Europe
V a l u e
0.05
T h e i l
Manufacturing Earnings
0.03
0.04
0.02
0.01
0
1978
1980
1979
1982
1981
1984
1983
Within Country
1986
1985
1988
1987
1990
1989
1992
1991
Between Countries
El valor para los EEUU en esta escala esta sobre el 0.29 (la altura
de la barra azul). En conjunto la desigualdad de salarios en el sector
de manufactura – incluyendo las diferencias entre países – es mas
alta en Europa que en los EEUU.
“Datos! Datos! Datos!
No puedo hacer ladrillos sin arcilla.”
Sherlock Holmes
“The Adventure of the Copper Beeches”
Panel de Datos Europeos a Nivel
Regional
•
•
•
•
Salarios sectoriales por cada región
De Eurostat - REGIO
Anual de1984-2000, hasta159 regiones
Nos permite calcular medidas de
desigualdad entre las regiones y dentro de
las regiones
• Nos permite construir un panel en el cual
podemos aislar los efectos regionales,
nacionales y continentales
T able 1.
P opulation differentials for nations and regions in E urope.
V ariable
O bs
M ean S td. D ev.
M in
M ax
--------------------------------------------------------------------- ----N ations:
P opulation
169
28128 25164
355.9
80759.6
(0 0 0 s)
R egion s:
P opulation
1853
2306
2556
22.5
17663.2
Contribución de la provincias
Europeas a la desigualdad
continental, final de los 90.
Im p o ve rish e d
F ar B e lo w A vera g e
B elo w A v erag e
L o w lo w N eu tra l
L o w N eu tra l
N eu tral
H ig h N eu tral
Ab o ve A v e rag e
P ro sp ero u s
W ealth y
E u ro p e a n In e q u a lity Ac r o s s S e c to rs ,
W ith in P ro v in c e s , 1 9 9 6
W ith in R e g io n 1 9 9 6
0.0 0 3 - 0 .0 1 5
0.0 1 5 - 0 .0 2 6
0.0 2 6 - 0 .0 2 7
0.0 2 7 - 0 .0 3 6
0.0 3 6 - 0 .0 4 5
0.0 4 5 - 0 .0 6 6
0.0 6 6 - 0 .0 8 1
0.0 8 1 - 0 .1 0 5
0.1 0 5 - 0 .1 4 7
0.1 4 7 - 0 .2 2 2
N
W
1000
0
1000
E
2 0 0 0 M ile s
S
Una Teoría Simple Sobre el Desempleo
en Europa
• Factores de Demanda:
– Crecimiento de GDP y Inversiones
– Riquezas y Demandas por Servicios
• Factores de Oferta:
– Desigualdades de Salarios
– Transición al mundo laboral entre los jóvenes
Hipótesis
• El crecimiento reduce el desempleo. (-)
• Mayores ingresos decrece el numero de
desempleados. (-)
• Desigualdad incrementa el desempleo. (+)
• Mas trabajadores jóvenes aumenta el
desempleo. (+)
Regresiones sobre el desempleo en Europea
Table 2.
Coefficient Estimates: Linear Model - (1984-2000).
T h eil
P op U n 24
R elW age
G -G D P
R^2
N
T otal
B eta
P valu e
4 .9 6 9
0 .0 3 9
5 7 .0 1 9
0 .0 0 0
-7 .0 8 5
0 .0 0 0
-4 .4 8 5
0 .0 2 5
0 .6 1 4 0
1465
M ale
B eta
P valu e
3 .2 2 1
0 .1 2 6
5 0 .5 8 1
0 .0 0 0
-4 .9 5 1
0 .0 0 0
-5 .6 7 0
0 .0 0 1
0 .5 8 6 9
1465
F em ale
B eta
P valu e
6 .8 0 5
0 .0 3 9
7 6 .4 6 2
0 .0 0 0
-9 .9 0 7
0 .0 0 0
-2 .3 4 7
0 .3 9 3
0 .6 5 3 5
1465
< 25 Y rs
B eta
P valu e
1 1 .9 6 7
0 .0 3 2
1 1 2 .3 1 9
0 .0 0 0
-6 .3 7 1
0 .0 0 4
-6 .2 9 9
0 .1 7 5
0 .6 1 7 2
1465
Table 3.
A nalysis of V ariance Explained U nder D ifferent Specifications .
T h eil
P op U n 24
R elW a g e
G -G D P
R egion al
B eta
P valu e
B eta
P valu e
B eta
P valu e
B eta
P valu e
4 .0 2 7
5 0 .2 0 5
-2 .8 1 6
-1 1 .8 3 0
0 .1 8 0
0 .0 0 0
0 .0 0 0
0 .0 0 0
4 .8 0 8
4 8 .6 4 0
-6 .8 0 9
-8 .5 6 1
0 .0 3 9
0 .0 0 0
0 .0 0 0
0 .0 0 0
5 .3 9 3
5 4 .2 2 7
-2 .2 1 0
-9 .4 9 4
0 .0 8 7
0 .0 0 0
0 .0 0 2
0 .0 0 1
4 .9 6 9
5 7 .0 1 9
-7 .0 8 5
-4 .4 8 5
0 .0 3 9
0 .0 0 0
0 .0 0 0
0 .0 2 5
X
X
X
0 .1 6 4 4
0 .5 7 0 2
C ou n try
T im e
R^2
X
X
0 .2 0 5 7
X
X
X
0 .6 1 4 0
B eta
4 .0 8 1
3 8 .0 3 7
-7 .4 3 4
-4 .6 8 7
> 25 Y rs
P valu e
0 .0 4 2
0 .0 0 0
0 .0 0 0
0 .0 0 5
0 .5 8 3 1
1465
Los efectos de los países “Fixed Effects” muestran las diferencias
de desempleo entre estos que no capturan las variables
explanatorias .
estrategia centralizada en salarios
“centralized wage bargaining” ?
All W o rk e rs
-1 1 - -5
-4
-3 - 3
4 - 5
emigración?
T able A 7 . R atio of A ustrian to G erm an A verage W ages, by M ajor S ectors
1995
1996
1997
1998
1999
2000
M ining and quarry ing
1 .0 4
1 .0 1
1 .0 1
1 .0 6
1 .0 9
0 .9 8
M anufacturing
0 .8 8
0 .8 8
0 .8 8
0 .8 9
0 .9 2
0 .8 6
E lectricity , gas and w ater supply
1 .2 2
1 .1 9
1 .2 1
1 .2 6
1 .2 2
1 .1 4
C onstruction
1 .0 4
1 .0 3
1 .0 6
1 .1 1
1 .2 7
1 .2 0
T ransport, storage and com m unication
1 .0 3
1 .0 0
1 .0 3
1 .0 7
1 .1 8
1 .1 4
F inancial interm ediation
1 .0 6
1 .0 7
1 .0 8
1 .0 9
1 .2 3
1 .1 8
R eal estate, renting and business activities
0 .9 9
0 .9 6
0 .9 4
0 .9 0
1 .0 9
0 .9 5
P ublic adm inistration and defence; com pulsory social security
1 .1 6
1 .1 5
1 .1 3
1 .1 0
1 .1 2
1 .1 2
Los efectos del tiempo “Time Fixed Effects” muestran la evolución
del desempleo entre todas la regiones después de los efectos de
los regresores
8
Growth and Stability pact
6
4
Maastricht Treaty
2
00
20
99
19
98
19
97
19
96
19
95
19
94
19
93
19
92
19
91
19
90
19
89
19
88
19
87
19
86
19
85
-2
19
84
0
19
Unemployment
European Effects
-4
Single European Act
Birth of the Euro
-6
-8
Years
Total
Male
Female
<25 Yrs
>25 Yrs
Conclusiones
• Los mercados laborales no son nacionales
• Condiciones Macroeconómicas son
importantes.
• El problema de la juventud.
• La igualdad de salarios ayuda.
• La flexibilidad no ayuda.
• Los pequeños países tienen una ventaja.
• Las pólizas de la UE empezaron mal.
• Hay esperanza para el futuro.
Ganando a la Banca con
su Propio Juego:
Estimando desigualdades de ingresos con
medidas de desigualdad de salarios y otra
información económica
Estimando el D&S Coeficiente de Gini con desigualdades de salario y otras medidas
In c o m e
H o u s e h o ld
G ro ss
M odel 1
M odel 2
M odel 3
M odel 4
M odel 5
0 .2 7 2
-0 .0 1 5
-0 .1 3 9
-0 .1 2 4
-0 .1 4 6
(9 .2 0 )**
(0 .4 9 )
(4 .7 0 )**
(4 .0 7 )**
(5 .0 2 )**
-0 .1 4 5
-0 .1 2 1
-0 .0 8 1
-0 .0 7 2
-0 .0 8 1
(7 .0 2 )**
(7 .1 2 )**
(5 .1 8 )**
(4 .3 7 )**
(5 .1 2 )**
-0 .1 7 9
-0 .0 8 6
-0 .0 4 2
-0 .0 4 8
-0 .0 2 5
(8 .0 1 )**
(4 .4 7 )**
(2 .3 9 )*
(2 .6 9 )**
(1 .4 2 )
0 .1 6 5
0 .11 8
0 .11 7
0 .1 0 6
(1 5 .5 6 )**
(11 .3 0 )**
(11 .2 0 )**
(1 0 .5 1 )**
-0 .0 0 2
-0 .0 0 2
-0 .0 0 2
(1 0 .7 2 )**
(1 0 .7 2 )**
(8 .3 2 )**
0 .0 0 1
0 .0 0 1
(2 .0 0 )*
(2 .7 4 )**
L n (T h e il)
M FGPOP
URBAN
PO PG RTH
5 .6 8 7
(7 .1 8 )**
C o n s ta n t
3 .6 11
4 .2 4 9
4 .2 0 5
4 .1 5 6
3 .9 8 4
(2 4 7 .4 8 )**
(9 9 .5 0 )**
(1 0 8 .9 3 )**
(9 1 .8 6 )**
(8 0 .9 3 )**
O b se rva tio n s
484
484
484
481
481
R -s q u a re d
0 .2 4
0 .4 9
0 .5 9
0 .5 9
0 .6 3
La variable dependiente es log(DSGini)
EHII – “Estimated Household Income Inequality” para países OECD
GBR
ESP
USA
ITA
BEL
AUT
FRA
NLD
DEU
LUX
GRC
1999
45
1963
1999 1998
1996
1963
1999
Gini coefficient
40
1963 1989
1967
1999
1999
1999
1997
1999
1999
35
1968
1994
1998
1977
1998
1963
1998
1999
1999
1992
1963
1996
1963 1963
ISL
NZL
1963
1963
1963
1963 1994
1963
1963
1998
1963
30
1963
1963
1963
1963
1963
25
SWE
DNK
valor bajo
FIN
NOR
AUS
CAN
JPN
IRL
PRT
valor alto
El valor de la Media y Intervalos de Confianza
low er 95 %
m ea n
u p p er 95 %
ea p
ec a
lac
m en a
na
s as
s sa
we
-6
-2
2
6
D & S G in i - E H II2 .1
eap: Asia del Este y Pacifico
eca: Europa del Este y Asia Central
Lac: Centro y Latino Central América
mena: Oriente Medio y África del Norte
na: Norte América
sas: Asia del Sur
ssa: África de Sub-Sahara
we: Europa del Oeste
10
14
Las Mayores Diferencias entre D&S Gini y EHII Gini
30
ZWE
ZAF
20
CAF
SEN
MEX
PRI
PAN
MYS CMR
10
SVK
BGD PAK
ESP
IND
CAN BGR
NLD
0
COL
RUS
LUX
IDN
DZA
ETH HND
SYC HKG BWA KEN MWI
LKA
BHS KOR UGA
-10
BEL
1
34
id
La Evolución de la Desigualdad en la Base de Datos de D&S
N o n -O E C D
OECD
55
D & S G in i
45
35
25
1963
1968
1973
1 97 8
1 98 3
N o n -O E C D v s O E C D
1 98 8
1 99 3
1 99 8
La Evolución de la Desigualdad en un “subset” de EHII 2.2 Data emparejada con D&S
N o n -O E C D
OECD
E H II2 .2 G in i: m a tche d to D & S
50
45
40
35
30
25
1963
1 96 8
1 97 3
1978
1 98 3
N o n -O E C D v s O E C D
1988
1 99 3
1 99 8
La Evolución de la Desigualdad en EHII 2.2 base de datos (N=3,179)
N on -O E C D
OECD
E H II2 .2 G ini
45
40
35
30
1963
1 96 8
1973
1 97 8
1 98 3
N o n -O E C D vs O E C D
1 98 8
1 99 3
1 99 8
D ein inger & Squire Reported Inequality
60
55
50
45
40
35
30
25
63
G in i C o e f f ic ie n t
G in i C o e f f ic ie n t
Desigualdad de Ingresos en Norte América
UTIP Estimated Income Inequality
46
44
42
68
73
78
83
88
93
98
40
Canada
38
M exico
USA
36
34
32
63
68
Canada
73
78
M exico
83
88
93
United States
98
G in i C o e ffic ie n t
Income Inequality in Central America
Preliminary Estimates
60
55
50
E s tim a te d
45
40
35
30
25
20
63
65
64
67
66
69
68
71
70
73
72
75
74
77
76
79
78
81
80
83
82
85
84
87
86
89
88
91
90
93
92
95
94
97
96
Belize
Costa Rica
Dominican Rep.
Guatemala
Honduras
Nicaragua
El Salvador
98
Belize
Preliminary Estimates
60
Preliminary Estimates
G in i C o e ff i ci e n t
G in i C o e ff i ci e n t
G in i C o e ff i ci e n t
Income Inequality in Central America
Costa Rica
Preliminary Estimates
60
55
55
50
50
40
E stim a te d
45
E stim a te d
45
E stim a te d
45
40
35
40
35
30
35
30
25
30
25
25
20
65
67
66
69
68
71
70
73
72
75
74
G in i C o e ff i ci e n t
64
77
76
79
78
81
80
83
82
85
84
87
86
89
88
91
90
93
92
95
94
97
96
20
63
98
65
64
67
66
69
68
71
70
73
72
Guatemala
Preliminary Estimates
60
75
74
G in i C o e ff i ci e n t
63
77
76
79
78
81
80
83
82
85
84
87
86
89
88
91
90
93
92
95
94
97
96
63
98
Honduras
Preliminary Estimates
60
55
67
69
68
71
70
73
72
75
74
G in i C o e ff i ci e n t
66
77
76
79
78
81
80
83
82
85
84
87
86
89
88
91
90
93
92
95
94
97
96
El Salvador
Preliminary Estimates
60
55
50
E stim a te d
45
40
35
30
25
20
63
65
64
67
66
69
68
71
70
73
72
75
74
77
76
79
78
81
80
83
82
85
84
87
86
89
88
91
90
93
92
95
94
97
96
98
85
84
87
86
89
88
91
90
93
92
95
94
97
96
98
Nicaragua
Preliminary Estimates
20
63
98
83
82
E stim a te d
E stim a te d
E stim a te d
65
64
81
80
25
20
63
79
78
30
25
20
77
76
35
30
25
75
74
40
35
30
73
72
45
40
35
71
70
50
45
40
69
68
55
50
45
67
66
60
55
50
65
64
G in i C o e ff i ci e n t
20
Preliminary Estimates
60
55
50
Dominican Rep.
65
64
67
66
69
68
71
70
73
72
75
74
77
76
79
78
81
80
83
82
85
84
87
86
89
88
91
90
93
92
95
94
97
96
63
98
65
64
67
66
69
68
71
70
73
72
75
74
77
76
79
78
81
80
83
82
85
84
87
86
89
88
91
90
93
92
95
94
97
96
98
Documentación y Datos adicionales disponibles online en:
The University of Texas Inequality Project
http://utip.gov.utexas.edu
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Measuring Inequality