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¿Cómo afecta el COVID-19 a la desigualdad de ingresos?

desigualdad de ingresos

Uno de los temas más candentes en el ámbito económico desde la irrupción de la pandemia del COVID-19 es cómo afectaría esta a la economía global y cuáles serían los efectos sobre variables como el crecimiento económico, la pobreza o la desigualdad de ingresos. Aunque al inicio de la pandemia parecía que el shock a nivel económico resultaría relativamente simétrico, finalmente se ha consolidado como un shock más bien asimétrico en lo que a variables como crecimiento económico o aumento del desempleo se refiere.

Uno de los temas más complejos de analizar en el plano económico y en relación con la pandemia es el efecto de esta sobre la desigualdad. Principalmente, porque la pandemia aún no ha terminado, y hasta que se logre la inmunidad de rebaño gracias a la vacunación masiva, no se podrá recuperar un nivel de actividad económica, al menos similar, al que se tenía previamente a febrero-marzo de 2020 en Occidente. Aún así, los datos disponibles hasta el momento muestran ciertas tendencias acerca del efecto del COVID-19 sobre la desigualdad de ingresos a nivel global y, recientemente, Angus Deaton, ganador del Premio Nobel de Economía en 2015 y profesor en Princeton, publicaba un paper titulado COVID-19 and global income inequality en el que presenta varios resultados de gran valor. Veamos cuales son.

Tal y como todos sabemos, la crisis del COVID-19 ha tenido un mayor efecto disruptivo sobre aquellos ciudadanos con menor nivel formativo y menores salarios, ya que una mayor proporción de dichos empleos no se podrían desarrollar a distancia, lo que ha contribuido a que el empleo de aquellos trabajadores con mayor formación y mejores ingresos se viese más protegido en relación con aquellos menos cualificados, que han perdido en mayor medida sus empleos. Esto ha dado lugar a conclusiones precipitadas sobre cuáles serían los efectos de la pandemia sobre la desigualdad de ingresos, y, de hecho, muchos economistas como es el caso de Stiglitz (2020) o Goldin (2020) se apresuraron a afirmar que la pandemia tendría un efecto amplificador masivo de la desigualdad de ingresos.

Aún así, los datos no corroboran dicha versión —al menos completamente— y Deaton (2020) ha analizado la evidencia disponible y ha llegado a la conclusión que la desigualdad global —si tratamos a cada país como un elemento de la muestra global y no ponderamos por población— no se ha incrementado, sino que se ha reducido. En cambio, si ponderamos cada país por su población, se observa que la desigualdad global de ingresos ha aumentado a raíz de la pandemia, pero no por lo que se suele pensar, ya que los ingresos de los países pobres NO han caído proporcionalmente más que los de los países ricos (más bien al contrario), sino porque China en la distribución global ya no es un país pobre, sino un país rico, por lo que al tener la mayor población del mundo y haber sido el único país con crecimiento positivo del PIB en el año 2020, su escalada no ha contribuido a una disminución de la desigualdad —como ocurría cuando China crecía más que el resto en los últimos 40 años— sino a un aumento de la misma.

Para que nos hagamos una idea, de la población mundial de 7,800 millones de personas, 4,400 millones viven en países cuyo PIB per cápita es menor que el de China, y tan solo 2,000 millones viven en países cuyo PIB per cápita es superior al de China. Por lo tanto, en una distribución global de ingresos en la cuál se pondere a los países por población, si China crece más que el resto, hoy en día, contribuye a aumentar la desigualdad y no a reducirla, como ocurría cuando China se situaba en la mitad inferior de la distribución.

Asimismo, la pandemia ha contribuido a aumentar los niveles de pobreza absoluta a nivel global. Según estimaciones del Banco Mundial (2020) entre 88 y 115 millones de personas habrían descendido por debajo del nivel de pobreza absoluta a raíz de la pandemia. Aún así, el PIB per cápita de los países pobres ha disminuido menos que el de los países ricos. El hecho de que en los países menos desarrollados haya aumentado de mayor manera la pobreza es que ex-ante una mucho mayor proporción de su población vivía justo por encima del umbral de pobreza absoluta.

Procedamos ahora a explicar la metodología para medir el efecto de la pandemia sobre la desigualdad. Deaton emplea dos medidas distintas para calcular dicho efecto. En primer lugar, calcula la dispersión del PIB per cápita entre países sin ponderar por población. Es decir, cada país es un elemento de la muestra y tiene el mismo peso que el resto, sin tener en cuenta la población. Se procede entonces a calcular la desigualdad de la misma forma que se haría con un grupo de individuos. La segunda forma de medirla es ponderando cada país por su población. Es decir, la muestra consistiría en los 7,800 millones de habitantes del mundo, a cada uno se le atribuye la renta per cápita de su país, y a partir de ahí se calcula la dispersión de la renta a nivel global. Previamente a la pandemia, ambas medidas de desigualdad mostraban el mismo resultado tendencial: una caída constante de la desigualdad de ingresos a nivel internacional.

Para calcular los efectos de la pandemia sobre la desigualdad, Deaton emplea datos de Our World in Data (2020) para muertes por millón de habitantes por países, y del FMI para PIB per cápita por país, ajustado a PPA en dólares internacionales de 2017. En la figura 1 se muestra la recta de regresión con el logaritmo de la renta per cápita de 2019 por país como variable independiente y el logaritmo de muertes por millón de habitantes como variable dependiente. Asimismo, las áreas de los círculos representan el nivel de población de cada país. En negro se muestran los países OCDE y en rojo los países no-OCDE. La pendiente de la recta de regresión es 0.83 para la medida ponderada por población y 0.99 para la no ponderada. El resultado interesante viene si eliminamos a China del cómputo —ya que es el principal outlier tanto por bajo número de muertes por millón como por volumen poblacional—, mostrando que eliminarla del cómputo anularía cualquier relación estadísticamente significativa entre nivel de PIB per cápita y muertes por millón a causa de la pandemia.

Deaton señala que esto mostraría cómo la pandemia del COVID-19 y sus efectos rompería con la grandísima mayoría de estudios previos sobre la relación entre niveles de PIB y mejor salud y prevención de enfermedades. Para el caso de la pandemia de COVID-19 “wealth is healthno se cumpliría de manera estricta. El mayor número de muertes por millón a causa de la pandemia en los países desarrollados frente a los menos desarrollados podría deberse a multitud de factores: errores en la medición de los datos, una población más envejecida en los países desarrollados, mayor densidad poblacional en la mayoría de los países desarrollados, etc.

En segundo lugar, Deaton estudia la relación entre las muertes por millón a causa del COVID-19 y la tasa de variación del PIB en el año 2020. En la figura 2 se muestra la recta de regresión con el logaritmo de muertes por millón de habitantes como variable independiente y la estimación de la tasa de variación del PIB para 2020 como variable dependiente. La pendiente de la recta es de -1.5 para la regresión ponderada y de -0.94 para la regresión sin ponderar. Esto muestra que los países que sufrieron una mayor mortalidad a causa de la pandemia también registraron una mayor destrucción económica.

En tercer lugar, se trata de estudiar si existe algún tipo de relación entre los niveles de PIB previos a la pandemia y la tasa de variación del PIB del año 2020. Para ello, en la figura 3 se construye una recta de regresión con el logaritmo del PIB per cápita en 2019 ajustado a PPA con dólares internacionales de 2017 como variable independiente y la tasa de estimada de variación del PIB para el año 2020 como variable dependiente. La pendiente de la recta de regresión es de  -0.44 para la regresión ponderada por población y de -1.6 para la regresión no ponderada. Aquí los dos principales outliers son China e India aunque en direcciones opuestas, tal y como se observa. La relación inversa entre PIB per cápita de 2019 y tasa de crecimiento en 2020 es aplicable a nivel global en 2020, tanto para países OCDE como no-OCDE. Aquí conviene remarcar el hecho de que el factor de que los países más ricos hayan sufrido una mayor caída proporcional que los países pobres de su PIB en el año 2020, no significa que automáticamente ello haya causado una reducción a nivel global de la desigualdad de ingresos.

Por último, Deaton presenta un gráfico (figura 4) comparando como ha evolucionado la desigualdad de ingresos a nivel global desde 1995 hasta hoy en día, remarcando la evolución de este último año. Para ello, calcula la desviación estándar de los logaritmos del nivel de PIB per cápita por país, ajustado a PPA. Utiliza dos fuentes de datos: dos informes del FMI, el primero de octubre de 2019 y el segundo de 2020 a mediados de la primera ola, estando los datos del primero representados por las líneas discontinuas y los del segundo por las continuas. Las tres medidas que emplea para construir las diferentes muestras son: datos de PIB per cápita por país sin ponderar por población, datos ponderados por nivel de población y, finalmente, datos ponderados por nivel de población excluyendo China. Tal y como se puede observar en la figura 4, la desigualdad a nivel internacional desciende de manera continuada desde 1995 —con pequeños repuntes anuales— independientemente de la muestra o fuente de datos empleada. La diferencia la encontramos en el año 2020, en el cual la muestra ponderada por nivel de población incluyendo a China muestra un aumento de la desigualdad, mientras la muestra ponderada excluyendo a China y la muestra sin ponderar por población (especialmente esta) muestran un descenso de los niveles de desigualdad de ingresos global.

En conclusión, los datos disponibles muestran que la pandemia ha generado una contracción de los niveles de PIB per cápita en 2020 en todos los países, con la gran excepción de China. Los países más ricos han sido a su vez los que más muertes por millón de habitantes han registrado —y están registrando— a causa de la pandemia. Además, estos mismos países han sido también los que mayores contracciones del PIB per cápita han sufrido, lo que hace que, al ponderar la muestra global de países por volumen de población, se pueda observar un ligero incremento en los niveles de desigualdad de ingresos a nivel global, causado principalmente por el crecimiento de China frente al hundimiento económico del resto de países. Recordemos, que hoy en día, China se encuentra en la mitad superior de la distribución de PIB per cápita por países, lo que hace que sus tasas de crecimiento superiores a la media ya no contribuyan a reducir la desigualdad internacional —como ha ocurrido en las últimas cuatro décadas—, sino a aumentarla, siendo esta la principal explicación para el aumento relativo de la desigualdad global de ingresos a causa de la pandemia del COVID-19, cuando se pondera por población.

Álvaro Martín es licenciado de la Universidad de Harvard, con una maestría en administración de empresas de esta misma universidad. Comentarista puertorriqueño que ha trabajado para ESPN Deportes y NBA League Pass // Álvaro Martín is a graduate of Harvard University, with a master's degree in business administration from the same university. He is a Puerto Rican commentator who has worked for ESPN Deportes and NBA League Pass.

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