ESTADISTICA ESPAÑOLA Núm. 89, 1980, págs. 57 a 74

Algunos problemas empíricos en las estimaciones de distribuciones de rentas por ANTONIO GARCIA FERRER Universidad Autónoma de Madrid

Departamento de Econometría

RESUMEN Para el lector no versado en los temas de distribución, debe ser altamente insatisfactorio comprobar cómo el mismo fenómeno (distribución personal de la renta) es explicado por factores tan diversos como características personales, escolaridad, herencia, capital humano, poder político, clase social, suerte, etc., sin una indicación de cómo estos factores se encuentran relacionados unos con otros y cuál es su relación con algunas variables macroeconómicas, tales como salarios y beneficios. Realmente, la respuesta a este interrogante habría que buscarla en el hecho de que la casi totalidad de las teorías son teorías parciales. No es de extrañar, pues, que la generalización empírica haya sido, hasta ahora, inalcan^,able. Consecuentemente, la intención de este trabajo es presentar algunos de los problemas empíricos más relevantes en la estimación de las teorías más importantes, especialmente en la teoría del capital humano. Palabras clave: Distribución de la renta, desigualdades de renta.

I.

INTRODUCC ION

La teoría de la distribución de la renta se encuentra ligada a la teoría económica desde sus pasos iniciales . Ricar^do consideraba la división de la renta nacional entre los

sg

ESTADISTICA ESPAÑOL.A

factores de producción como el prublema principal de la economía política; Marx veía en la distribución de la renta entre salarios y beneficios el punto clave para la comprensión del capitalismo; los teóricos de 1a escuela neoclásica trataron a la distribución de la renta como un producto de la teoña del equilibrio general y finalmente los keysianos (en muchas de sus variantes) también sugirieron aproximaciones alternativas. En su mayoña, las principales teorías de distribucián de la renta se centraban básicamente en el problema de la distribución entre las clases sociales, o entre los propietarios de los factores de produccián, desligando completamente a la distribución entre individuos (a pesar de su evidente conexión) como punto focal de su investigación. En la actualidad, sin embargo, la tendencia teórica se ha invertido y las nuevas teoñas de distribucián de la renta se han centrado mayoritariamente en la explicación de las diferencias personales de la renta; y sobre todo en su implementación empirica. Nu es de extrañar, pues, que en las úítimas dus décadas hayan aparecido un gran número de trabajus que, empezando en Becker (1964) y siguiendo en Mincer (1970), Chiswick ( 1974), Tinbergen (1975), Taubman (1975), Atkinson (1975), Phelps-Brown (1977), Ward ( 1978), Howard (1979), Wright (1977) y Lydall ( l 979), entre otros, hayan intentado desarrollar y verificar empíricamente una teoria general de la distribución de la renta entre individuos. Para el lector no versado en los temas de distribución, debe ser altamente insatisfactorio comprobar cómo el mismo fenómeno (distribución personal de la renta) es explicado por factores tan diversos como características personales, escolaridad, herencia, capital humano, poder político, clase social, suerte, etc., sin una indicación de cómo estos factores se encuentran relacionados unos con otros y cuál es su relación con algunas variables macroeconómicas, tales como salarios y beneficios. Realmente, la respuesta a esta interrogante habña que buscarla en el hecho de que la casi totalidad de las teorías, son teorías parciales, y desde luego todas se centran en un pequeño segmento de un sistema social determinado a la hora de la estimación de parámetros. No es de extrañar, pues, que la generalización empírica haya sido, hasta ahora, inalcanzable. Consecuentemente, la intención de este trabajo es presentar algunos de los problemas empiricos más relevantes en la estimación de las teorías más importantes, sin entrar en sus aspectos y limitaciones teóricas que quedan fuera de nuestro alcance por razones de espacio obvias '. E1 plan de este trabajo es comc^ sigue. En la sección 2 se tratan prablemas de definición y medida; en la sección 3, los problemas de estimación en algunas de las teorias, especialmente en la teoría del capital humano, y finalmente, en la sección 4 se presentan las canclusiunes. ' Una excelente y vasta discusión de las distintas teorías sobre distribución de la renta puede encontrarse en Sahata (197f3).

PROBLEMAS EMPIR[COS EN LAS ESTIMACIONES DE DISTRIBUC[ONES DE RENT"AS

II.

S9

MEDIDA Y D^FINICIDN DE LAS D^SIGUALDADES DE RENTAS Desde un punto de vista normuti ^ ^u, la primera dificultad evidenie aparece al intentar

definir qué es lo que consideramos una distribución equitativa. Utilizando como hipótesis yue las cuestiones normativas son subjetivas en carácter, Tinbergen (1978) define su propia noción de equidad, aunque sin esperar un grado de aceptación general. Sin embargo, ní' la ética teológica, ni la ética utilitaria (ya sea en su aproximación estática o dinámica) han proporcionado una noción de equidad que pueda aceptarse de forma global. Incluso algunos autores han llegado a la conclusión más radical de que una mayor desigualdad puede ilevar a un mayor bienestar social, puesto que igualdad y bienestar social son dos conceptos distintos ^. Si dejamos, pues, este aspecto normativo de la distribución de la renta y nos centramas en el aspecto ^vsiti^ ^c^, lds soluciones propuestas han sido más válidas, aunque no exentas de posibles críticas. Dentro del contexto de lo que podríamos llamar índices ecc^nómic•c^s (v funcic^rrules) de desiK^^uldad de renta, en donde las desigualdades de renta se miden por sus efectos sobre el bienestar social, los índices de Dalton ( 1920) y Atkinson (1970, 1975) han gozado de una relativa popularidad, si bien es cierto que el concepto de renta actual debería sustituirse por el de «renta vital» ^. E1 mayor problema, evidentemente, es determinar la función de bienestar social. Puesto que este es un problema de difícil solución teórica, será oportuno centrarnos exclusivamente en las medidas convencionales de desigualdad. ^. Dentro de la categoria de lo que conocemos como índic^s heurt^ ticc^s (o estad^^tic•us) de desi^ualdud de renta e xisten varias medidas estadísticas de dispersión bien conocidas: medida, varianza, asimetría, curtosis y los diferentes momentos alrededor de la media.. También se han utilizado diferentes cuantiles, fundamentalmente deciles y quintiles, de .la distribución; y sobre tudo medidas esta.dísticas específicas de distribución de la renta, tales como el coeficiente ^c de Pareto, el índice de Theil, la curva de Lorenz, el índice de Kolm, etc. ^. De todos ellos, el índice Gini ha sido el de uso más convencional y merece la pena que nos detengamos especialmente en sus limitaciones a efectos 2 Ver, por ejemplo, Sen (1978). ; Renta percibida a lo largo de la vida de un individuo. ' Uno de los últimos intentos de estimar empíricamente funcianes de bienestar y relacionar la desigualdad a la posición que un individuo ocupa en la jerarquía de rentas es el realizado por Van Praag ( 1978). Sin embargo, hay dos hechos que llaman la atención en dichu trabajo. En primer lugar, es sorprendente que se especifique una función normal en logaritmos para las funciones de bienestar individual con una purción no cóncava al tinal y, en segundo lugar, existe una hipótesis crucial {que no se menciona en el artículo) para la derivación de dicha forrna funcional consistente en que los individuos poseen el mismo umbral de utilidad al margen de su nivel de renta. ` Una discusión exhaustiva de los índices de desigualdad puede verse en Taussing (1973) y Champernowne (1974).

ESTl1DiST1CA ESPAÑOLA

comparativos. La pr^pularidad de este índice entre los científicos sociales es una consecuencia de su simplicidad conceptual y, sobre todo, de su «neutralidad», puesto que no parece influenciable por la propia percepción de desigualdad de cada investigador en particular. Sin embargo, hay varios puntos que merecen destacarse con respecto a este índice. En primer lugar, el índice Gini posee un cierto grado cie inestabilidad cuando se utilizan para su cálculo un número reducido de casos, y lo que es peor, no proporciona un resultado numérico único para condiciones diferentes 6. En segundo lugar, Atkinson (19?0} ha demostrado teóricamente y Champernowne (1974) presenta algunos ejemplos de cómo las cornparaciones de d istribuciones de rentas (sobre la base del índice Gini) sólo snn posibles cuando las c urvas de Lorenz no se cruzan. Por último, existen problemas relacionado^ con la comparabilidad intertemporal de las curvas de Lorenz y los índices Gini estirnados numéricamente para el caso de clasíficaciones de distribuciones de rentas y un crecimient^^ de las rentas individuales a una tasa fija. En muchos casos, esto puede llevarnos a inferir efectos redistributivos que, en realidad, no han s uced ido ' . Sin entrar profundamente en otros aspectos del índice Gini y las restantes medidas no parece aventurado concluir yue la medición de las desigualdades de renta aparece llena de ambig^iedades. No hay una medida que sea adecuada para resumir todvs los factores importantes en la distribución; y en este sentido parece recomendable la utilización de varias de ellas, dependiendo nuestra elección del aspecto de la desigualdad en el que estamos más interesados, aunque la utilización de cocientes de diferentes cuantiles es más común cada día, y muchos autores los prefieren a la utilización de índices descriptivos como el de Gini ^`. Hay, finalmente, dos cuestiones de datos cuya solución no es tampoco evidente. La primera se refiere a!a definición de la unldad fi'sic^u perc^eptora de renta, y este problema se ha resuelto casi siempre considerando a la familia como dicha unidad. El problema más obvio es que las familias suelen variar en tamaño y en composición, lo que provoca la utilización de escalas de equivalencia a efectos comparativos, Este problema es especialmente grave cuando ocurren cambios demográficos y sociales que provocan cambios en el tamaño y en la composición de las familias y. La segunda cuestión se refiere a la propia deflnición de renta, ^Deberiamos incluir también los ^pagos en especie y los beneficios no declarados? ^Antes o después de la ^ Es decir, que hay muchas formas por las que en un sistema social puede distribuir X en n unidades, de forma que el índice Gini sea igual a un valor constante A. ' Ver, por ejemplo, Pete rsen (1979). ^` Una excelente discusión de las ventajas de estos cocientes sobre los índices descriptivos pueden verse en Wiles (1975). y Ver Kuznets (1976).

PROBLEM^4S EMPíR[COS EN LAS ESTIMACIONES DE DíSTR[BUC[ON DE RENTAS

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imposición? ^Ajustada o no a los cambios de precios en diferentes zonas? En este sentido existe muy poco trabajo sistemático que intente responder de forma á ^ ptima a estas cuestiones y la mayoria de la^s veces no hay más opción que ia de tomar los datos camo vienen o no hacer nada. En cualquier caso, estos problemas de definición y medida nos sugieren que (con las datos que actualmente poseemos) las comparaciones entre países han de estudiarse con extremada precaución `0. Incluso para un país determinado (con un proceso de recogida de datos constante y eficiente), no existe garantía de que las comparaciones intertemporales sean fiables.

FROBLEMAS DE ESTIMACION EN LAS TEORIAS DE DISTRIBUCION DE

III.

LA RENTA Aunque es cierto que las rentas salariales no son las únicas fuentes de ingreso de un individuo, y que las rentas no salariales están sujetas a similares problemas de desigualdad ", en este apartado nos centraremos exclusivamente en tos condicionamientos que explican las diferentes tasas salariales para diferentes individuos en el mercado de trabajo. Sin embargo, antes de considerar las teorías alternativas de la dispersión de las rentas salariales, sería deseable estudiar las características de la distribución a explicar. Nuevamente aquí nos encontramos con problemas de definición y cobertura diferentes. En general, la dispersión relativa de las rentas se ve afectada por las distintas definiciones de la misma que consideramos, la inclusión o exclusión de distintos grupos demográficos de la población, el perfodo de medición, etc. Sería, pues, aconsejable utilizar un tip+o particular de distribución como el objetivo del análisis, ya que de no ser así la generalización, como ver^emos, se hace imposible. En general, el análisis de la dispersión de las rentas salariales ha intentado responder, básicamente, a dos cuestiones: ^ Por qué difieren los ingresos individuales? y^,por qué la distribución de la i-enta tiene una determinada forma? Estas cuestiones han sido discutidas con exhaustividad durante las dos o tres últimas décadas y han dado lugar a un número considerable de distintas teorías, que podríamos agrupar en tres grandes categorías: 1.

Teorias que asignan gran parte de las diferencias a la suerte (tec^rrás estoc^ásti-

c^as).

1° Utilizando un conjunto de variables ficticias para recoger el efecto de diferentes definiciones de rentas, Das (1977) demuestra cómo para un conjunto de' 118 países estas variables son estadísticamente significativas a la hora de explicar el índice de desigualdad. " Para el caso concreto de transmisiones hereditarias y su perpetuaci+ón, ver Harbury y Hitchens (1979).

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Ef2

2. Teorías que asignan gran parte de las diferencias a una elección individual v^luntaria (tecfríus dY ^u c^lc^c•c•icínl. 3. Teorías que consideran a las características personales de los individuos como el factcar decisivo a la hora de expl icar las diferencias de renta (tevrias r.^e las c•aracteristi, cus p^rsc^nul^s) ' `. A pesar de que estos tres tipas de teorias no son rnutuamente excluyentes, y aún con el riesgo de pasibles repeticiones, creo que es útil discutir cada una de ellas por se parad o .

3.1.

TEORÍAS ESTOCÁSTICAS

En estas teorías la variable estudiadas se ve sometida a una serie de «influencias» aleatorias en sucesivos periudos de tiempo que generan una cadena de Marlcov (camino aleatoria) del t ipa yl = yc- , + ^r = y^^

en donde el logaritmo de la renta y^, se encuentra determinado por y^- ^ y por unos residuos aleatorios u^ que se suponen no correlacionados serialmente con yt_ 1. Aunque na se niega la importancia de algunos factores personales de la determinación de y^,, la hipótesis básica de esta teoría es que a medida que t tiende a infinito, y„ se hace menos impartante y la distribución de yr se aproxima a la u^ f; es decir, que y^ -- ^ Ntµ, a^t)

[2)

Las limitaciones de la teoria estocástica presentada en [ 1] son bien conacidas ", y se refieren fundamentalmente, t) al problema de una varianza creciente con el tiempo (inconsistente con la evidencia empírica); 2) a la cuestión de que no hay razones teóricas para suponer que un aumento o disminucicín de los ingresos de una persona en un periodo tenga una influencia direeta en el nivel de los ingresos esperados en periodos futuros, y 3) a lo poco realista que es supc^ner que los primeros años fuera del proceso estocástico de ingresos no tienen prácticamente ninguna influencia en la renta futura '^. '2 Algunos autores {Lydall ( 1979)) consideran coma cuarto grupo a las teorías basadas en la estructura del mercadv laboral de Thurow (1976). En mi opinión, este cuarto grupo carece del suficiente número de estudios empíricos como para puder obtener algún grado de generalización comparable al de los grupos restantes. '; Ver, p^or ejemplo, Sahota (1978, págs. 7-9) y Lydalf (1979, págs. 233-235). 1° En un intento de vencer las dificultades presentes en el marco de la estática comparativa de estos rnodelos, Shorrocks ( t975) sugiere modelos dinámicos que incorporan la variable tiempo y la

PROHLEMAS EMPIRICOS EN LAS ESTIMACIONES DE DISTRIHUC[ON DE RENTAS

ó3

Sin embargo, el rechazo de la teoría del camino aleatorio com^ teoria explicativa de la distribución de la renta no implica necesariamente la exclusión de componentes estocástieos. En cierta forma, el mayor defecto de las teorías estocásticas desde un punto de vista económico es el de nc^ prop^^rcivnar una explicación de l^^s ingresc^s persc^nales de los individuos. No es de extrañar, pues, que los economistas hayan intentado sustituir la «medida de su ignorancia» (los residuos del modelo estocástico) por variables económicas capaces de producir resultados predecibles. Este es el foco de atención del siguiente grupo de teorías .

3.Z.

TEORIAS DE LA ELECCIÓN

A1 contrario que las teorías estocáticas las teorías de la elección se basan en la creencia de que cada individuo puede controlar su propio destino. Cada persona se encuentra igualcnente dotada de habilidades y opurtunidades de forma que la dispersión de las rentas aetuales es una consecuencia de las decisiones individuales realizadas libre y racionalmente. Tradicionalmente, han sido dos las variantes seguidas por esta teoría. La primera, debida a Friedman (1953) se fundamenta en un modelo organizativo de la sociedad sobre la base del grado de adversión al riesgo de los individuos de la misma. Si éste es grande, la distribución será relativamente igualitaria, mieniras que ío contrario sucederá para un grado de aversión pequeño. La verificación empírica de esta teoría nunca se llegó a proponer y tampoco ha habido desarrollos posteriores de la misma desde su formulac ión inic ial '`. La segunda variante de la teoria de la elección, la tevría ciel c•apital humanc^ (TCH), ha generado una vasta producción bibliográfica y sus predicciones se han verif;cado cuidadosamente en multitud de modelos y formas 16. Es por ello que dedicaremos la mayoría de este apartado a comentar sus peculiaridades y los problemas específicos de estimación que puedan presentarse a la hora de su implementación empírica. teoría económica juntamente con procesos aleatorios, de forma que puedan explicar las situaciones de la vida real como consecuenc ia de procesos dependientes del tiempo. Sobre esta base, Shorrocks sugiere una estimacián en dos etapas que en su primera fase calcularía los residuos no explicados y trataría de explicarlos en una segunda etapa. Además del problema de autocorrelación presente ei método de Shorrocks es conceptual y estadisticamente bastante débil, ya que no añade ninguna ventaja a la estimación (en una etapa) de un modelo bien especificado. " Desde un punto de vista teórico la mayor debilidad de esta teoría es, en mi opinión, suponer que la dispersión de rentas observadas es la consecuencia de una elección de maximización de la utilidad en vez del nivel de tecnología existente o de la estructura heredada de las relaciones de propiedad . '^ Una exposición excelente de la TCH puede verse en Mincer (1970) y un resumen de sus principales objeciones a la misma en Sahota (1978, págs. 14-19).

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La idea de que la adquisición y el desarrollo de las aptitudes de los factores humanos de producción pudiera tratarse cumo una furma de inversión es bastante antigua dentro de la literatura económica ". Sin embargo, la idea del capital humano aparece en el mundo económico profesional a princ ipios de los años sesenta con los resultados empíricos de T. W. Schultz (19b 1) y D ^enison (1962), tratando de demostrar la importancia de la educación en el crecimiento de la productividad de la economía americana; y finalmente adquirió una estructura teórica coherente en el traba^jo pionero de Becker (19E^4), que constituye, sin duda, la piedra base sobre la que se ha desarrollado toda la exhaustiva investigación posterior. La hipótesis básica de la TCH es que el valor presente descontado de la renta vital de un individuo puede, en algunas circunstancias, aumentarse mediante un gasto (inversión) en su educación o entrenamiento profesional. Las circunstancias en las que tal inversión será beneficiosa dependerán de su productividad y sobre todo de un concepto fundamental en la TCH, lus tusus c1^ retc^rnu a lu in^rE^rsián educativa. Supungamos un individuo enfrentado a dos posibles acciones a seguir, una (entrar en el rnercado de trabajo^ le proporcionará un flujo de renta X= {x^} y otra (ir a la Universidad), le proporcionará un flujo de renta Y={ v^} ; y definamos Z,, = y, - xr, tal que Z^ ^ 0 para algunas valores de t, de forma que la decisión nc, es trivial. Si definimos el valor presente neto como

v^

-

h

^

(1Zh + r)"

[3l

en dunde r es la tasa de interés, es obvio que si V> 0, el individuu preferirá y sobre x. Si igualamos a cero la expresión [ 3j podemos encontrar la tasu internu rie retorno (i) sustituyendo r por i en [ 3^ . La cuestión, sin embargo, es ^hasta qué punto la tasa interna de retorno (tir) es un buen indicador del proceso de la renta vital? Hasta ahora ha sido el estadistico más estudiado, sin duda, porque su cálculo es senciilo y porque los datos de capital en los mercados laborales no son observables. Sin embargo, sus aplicaciones empíricas no están exentas de controversias. En primer lugar, los datos disponibles presentan muchas dificultades a la hora de extrapolar los valores futuros de forma que su conocimiento es, cuando menos, incierto. En segundo lugar, existe la cuestión del grupo de comparación adecuado, ya que los datos sólo representan clasificaciunes ex-pc^st. Sólo observamvs x o y para un inciividuo particular, pero nu ambos. Por último, las estimaciones de las tir se llevan a cabo sobre la base de los datos de renta pasadus, de forma que la utilización del modelu a efectus de predicción sólo será válida mientras yue las tir pasadas reflejen las tir futuras, lca cual no tiene pur qué c^currir. " Ya Adam Smith en su obra «La riqueza de ^as naciones» (pág. l00) indicaba cómo... « lus salarios varían con el coste de aprendizaje del empleo» .

PROBLEMAS EMPIRfCOS EN LAS EST[MAC[ONES DE ^ DISTRIBUCION DE RENTAS

ÓS

Los prc^bl^mas d^ datvs en los estudios ernpíricos de TCH son igualmente impartantes. Debido a la ausencia casi absoluta de series de tiempo lo suficientemente largas, la mayoría de los trabajos empíricos utilizan básicamente datos de sección cruzada. El procedim^iento usual a la hora de estimar flujos de renta futuros se realiza a través de perfiles edad-ingresos para fijar un esquema de crecimiento geométrico de los ingresos entre los distintos grupos de edad. En determinadas situaciones, estas «extrapolaciones de tendencia^ son difíc^es de creer, ya que como demuestra Freeman (1975) la tir de la enseñanza universitaria (americana) utilizando datos recientes de sección cruzada es mucho menor que la obtenida para el período 1940-70 'x . Adicionalmente, hay que tener en cuenta que los datos de sección cruzada mezclan invariablemente cohortes con experiencias muy dispares en los mercados laborales, lo que indudablemente puede tener efectos importantes sobre la capacidad de ingresos en los individuos. Hay otros dos problemas relacionados directamente con los anteriores. EI primero se refiere a la cuestión de las clasifcac•ivnes aRregadas de salarios brutos que se utilizan como variable dependiente en las regresiones con variables educativas. Adernás del sesgo producido como consecuencia de ignorar tanto los impuestos como los aspectos no pecuniarios del trabajo, la utilización de cifras brutas puede inducir a conclusiones erróneas. En este sentido, sería de gran utilidad 'disponer de muestras de distintos grupos profesionales que identificaran las características personales ^e las perceptores de salarios, tales como atio de titulación, edad, años de experiencia profesional, etc., de forma que fuese posible la construcción de índices de salarios hedónic•os, como los utilizados por Antos y Rosen (1975) y García Ferrer (1979). El segundo problema se refiere a la euestión de la c•alidad de !a educac•ión rec•i6lda. En general, los datos disponibles proporcionan información sobre los años de escolaridad, lo que no deja de ser una «proxy» bastante burda de la educación recibida, ya que la calidad de la misma para !os miembros de la misma ^cahorte tiene, sin duda, una varianza considerable. Johnson y Stafford (1973} y Taubman (1976 a), entre otros, encontraron una relación positiva entre los ingresos individuales y la calidad educativa recibida por esos individuos. En este sentido, ei dilema conceptual en la calidad escolar radica en evitar, por un lado, los errores de medida (utilización de «proxies» inadecuadas) al coste de un posible error de especificación. Hay que tener en cuenta la posible colinealidad existente entre los indicadores de calidad escolar, área geográfica y social, bienestar familiar, etc., de forma que las medidas de calidad escolar pueden perfectamente representar otros atributos personales (no medidos) que afectan al nivel de ingresos. Nuevamente, el problema aquí no es de tipo conceptual, sino de falta de datos

"` Estos problemas se acentúan más a medida que el grupo de estudio observado se encuentra más estrechamente definido. En este sentido, los cálculos relacionados con ocupaciones particulares y determinados programas de entrenamiento profesional deben ser juzgados con precaución.

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adecuadas. De cualquier forma, conviene tener en cuenta estas omisiones a la hora de evaluar los resultados ernpiricos. Por último, trataremos brevemente de comentar algunos de los resultud^^s en^tp^ricos obtenidos para diferentes muestras, relacionándolos can una posible mejora en la especificación del modelo que permitiera relacianes de simultaneidad entre esccalaridad, habilidad e ^ngresos. Hasta ahora, los estudios detallados de ingresos individuales indican que ninguna de las hip8tesis funciona demasiada bien en cuanto a la proporción de la varianza explica^ia. Hay una variación enorme en los ingresos entre individuos que, de acuerdo con los datos, son idénticos. La explicación puede encontrarse fácilmente er^ el tipo de relación elegida que relaciona la educación can la distribución de la renta mediante la expresión 1 og y,. = log y„ + rs + u

[ 4J

donde ys representa las ganancias de un individuo con s años de escalaridad, y^ con cero años de escolaridaad, r representa la tasa media de retorno a la inversión en educación, y u representa el efecto de las variables omitidas (por ejemplo, habilidad o experiencia profesional). Tomando varianzas en [ 4^ y dejando a una lado las varianzas y covarianzas asociadas con..^l término de error, la desigualdad de renta explicada asociada con el nivel de educación vendr^a explicada como función del nivel de escolaridad y de su tasa de retorno: var (log ys ) = var (rs)

[ S)

Aunque Chiswick (1974, pág. 38) presenta razones de peso que justifican la utilización de dicho indice de desigualdad sería necesario hacer algunas puntualizaciones. En primer lugar, la ecuación [4] se rellere exclusivamente a ganancias monetarias y excluye aquellas rentas generadas por el capital no humano; de esta forma, sólo se proporciona una explicación parcial de la distribución de la renta. En segunda lugar, la distribución de la renta presentada se basa en observaciones en un mamento del tiempo t de una muestra de sección cruzada de individuos. En general, no existen razones para suponer que una distribución de la renta a lo largo del tiempo se corresponde exactamente a otra basada en datos de sección cruzada, en los que no haya referencia a los perfiles de f^dad de los individuos. Finalmente, otro punto importante del modelo estriba en el hecho de la dependencia o independencia de las variables aleatorias r y s. Si éstas son independientes, entonces var (log ys )= r2 var (s) + s` var {r> + var {s) var (r)

[ 6]

pero si r y s son dependientes, entonces aproximadamente: var (log ys) ^ rz var (s) + s2 var (r) + 2rs cov (r, s)

[^

PROBLEMAS EMPIRICUS EN LAS ESTIMACI(^NES DE DISTRIBUCICIN DE RENTAS

^7

Puesto que todos los términos de la parte derecha de [6] son positivos (cuadrados o varianzas), podemos inferir de aquí, que si r y s son independientes, un aumento en el nivel de escolaridad lleva de hecho una muyor dnsiRc^ulclc^d en la distribución de la renta. Por otra parte, si se admite la posibilidad de dependencia, la parte derecha de [7^ incluye una covarianza de r y s que, en teoría, puede tomar un valor positivo 0 ne^ativo. En general, los investigadores de la TCH asumen una relación de independencia entre r y s, sin embargo, pueden existir dos fuentes probables de dependencia. Por un lado, aquellos indiv^ iduos con mayores tir pueden elegir sistemáticamente más educación; y por otra parte, las tir podrían variar según el número de años de educación. Aunque estos dos efectos podrían anularse mutuamente no existen razones suficientes para admitir la verificación empírica de dicho supuesto. Por otro lado, la evidencia empírica reciente indica que existe una relación negativa entre el nivel de escolaridad y su tasa de retornu, y que esia relación es particularmente pronunciada en ayuellos países económicamente menos avanzados ' y. En un intento de ajustar las estimaciones de las tir para el caso de variables omitidas, algunos estudios recientes ^° han estimado estructuras recursivas, y casi todos encuentran una asociación positiva enire niveles de escolaridad, habilidad y diversos indicadores de bienestar familiar. E1 problema reside en que la incorporación de la variable habilidad en la regresión eliminará, probablemente, parte del sesgo (en los efectos de escolaridad) que ocurriría si no la incluyéramos, pero también introduce otro sesgo debido a un problema de multicolinealidad entre habilidad y calidad escolar. En este sentido, un reciente trabajo de Griliches (1977) representa el esfuerzo más notable, hasta la fecha, tanto en Ia identific•ación y mejora en la es^ecifreac•iórr del modelo estructural (endogenización de escolaridad y experiencia junto con ingresos y habilidad), como en el procedimiento de estirnación del mismo mediante métodos que eviten los posibles sesgos en 1os estimadores {variables instrumentales). De cualquier forma, las medidas actuales de la habilidad no están exentas de problemas, de forma que, mucha de la reciente investigación ha abandonado la medición directa de la misma, y está adoptando a su vez otros métodos estadísticos más apropiados para estos usos, fundamentalmente, el análisis de la varianza (componentes no observables) y el análisis factorial 2' . '`' Ver Psacharopoulos (^973, Cap. 4}. 20 Ver, por ejemplo, Bow les (1972) y Grilic he s y Mason (1972). 21 Taubman {197ba) llevó a cabo un análisis de ingresos percibidos por un grupo de individuos de una muestra de hermanos gemelos, intentando disiribuir su varianza entre un componente genético no observado (G), un medio ambiente cpmún (N, ) y un medio ambiente específico (N^), para veri^car hasta qué punto el «éxito económico» era estrictamente heredado o adquirido. Para la muestra de Taubman, la variable G explicaba desde un 5 hasta un 50 por lOQ de la varianza total

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^j$

En definitiva, la c•r^nc-l^^sic^n que pudemus extraer de esta revisión de la TCN es que la forma de lus perfiles de ingresus de lcas individuos cc^n diferentes años de escolaridad viene inf]uenciada pur factures más cumplejus que los que dicha teoría enfatiza. Si se quiere encontrar un test más exhaustivo de la teuría de la distribución, la TCH debería a.dmitir en un su esquema variables de caracteristicas familiares y personales que incluyeran igualmente tas fuente:^ de1 capital humano heredado. Esto no significa salirse fuera del esquema del capital humanu, ^;inu entrar en un campo común en el que las diversas teorías deberían enccantrarse.

3. 3.

TE^Rf AS DE LAS CARACTE RÍ STICAS PE RS^NALF.S

A1 contrarica que la TCH, estas teorías intentan la explicación de Ia distribución de rentas haciendo énfasis en las lirrzituciu^tc^s lx^rsunalc^s y sr^c•iules dc^! prrrc^sr^ dc^ el^cc•icín indi^lidual e intentando establecer la importancia de los factores tradicionaímente excluidos, tanto en las teorías estocásticas como en las teorias de la elección. Su contenido teó^rico descansa sobre dos supuestos básicus: l. Las capacidades productivas de los individuos dependen de sus habilidades personales y de sus caportunidades. 2. Bajo condiciones de equilibrio en el mercado de trabajo, los ingresos estarán correlacionados con las capacidades productivas. Tanto las habilidades como el conjunto de oportunidades se desarrollan a lo largo de la vida de un individuo, sin ernbargo, existen una serie de «puntos clave» en esta vida, cuya influencia sobre los ingresos futuros pdrece indudable. E1 primero es el nuc•imientv y aquí la libertad de elección es 0, puesto que uno no puede elegir su familia. Sin embargo, las in{luencias familiares tienen una gran importancia sobre las acciones futuras de los individuos ". EI segundo, viene determinado por el tipo y calidad de la escc^laridad recibida, aunque ya veiamos en el apartado anterior las dificultades inherentes a la med^ción correcta de Ia calidad escolar. El tercero, aparecería en la elección del tipr^ de emplec^ u ocupación. En éste, la fortuna (suerte) puede jugar un papel fundamental, ya que es imposible hacer predicciones sobre el desarrollo futuro de la empresa u organismo elegido. Otros puntos críticos en la vida de un individuo vendrían determinados por su matrimonio, decisiones migratorias, cambio de empleo, número de hijos, de los ingresos. Si se dispusiera de muestras comparables sería muy interesante estimar el modelo de Taubman para diversos países, de forma que pudiéramos tener información sobre las diferencias internac ionales en mov ilidad sac ial. z2 Ver Phelps Brow { 1977, Caps. 7 y 9).

PROBLEMAS EMP[RICOS EN LAS EST1MAClONES DE DISTRIHUCION DE RENTAS

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etcétera, de forma que todas estas características determinarían, presumiblemente, el nivel de ingresos de un individuo, y los cambios en la misma e xplicarían las d ispariciades de renta entre individuus, Un problema fundamental, a la hora de la verificación empírica de estas hipótesis, reside en los requerimientos de datos. Idealmente, se necesitaría información de una muestra amplia de individuos que contuviera inforrnación sobre ingresos anuales ( preferiblemente en varios momentos del tiempo), número de horas y días de trabajo, datas de oeupación, caracteristicas familiares, cantidad y calidad de la educación recibida, diversos tipos de habilidades, posibilidades de promoción, actividades hacia el riesgo, etcétera; y, en general, este tipo de muestras son difícilmente obtenibles, incluso en los países con mejores datos socioeconómicos. Una notable excepción la constituye la muestra NBER-TH, que se encuentra detallada en Taubman (1975) y que ha sido analizada en trabajos posteriores del propiu Taubman E 1976 b) y de Lillard (1977) 2' E1 análisis de la muestra NBER-TH ha producido algunos resultados irnportantes. Empleando como variable dependiente los ingresos anuales en 1955 y 1969, Taubman (1976 b) utiliza una lista de más de cuarenta regresores que incluyen características educativas, calidad escolar, habilidad mental, ambiente familiar, experiencia profesional, beneficios pecuniarias, bienes de capital, etc., a pesar de lo cual la proporción de la varianza de los ingresus anuales explicada no fue más del 19 por 100 en 1955 y del 32 por 100 en 1969. En esta proporción de la varianza explicada, las variables de educación y habilidad tuvieron una contribución significativa al igual que lo fueron las variables de tipo familiar. Dentro de este último grupo, la religión (especialmente el hecho de ser judío), la asistencia a escuelas privadas y las preferencias no pecuniarias aparecen como variables altamente significativas. Al margen de los bajos coeficientes de determinación obtenidos y de la dudosa «representatividad» de la muestra 24, la mayor difieultad se presenta a la hc^ra de lu interpretuc•ión c^^ lc^s c•c^eftc•ientes, d^bído al prc^blerna de la mcdtic•olin^ulidud. Así, por ejemplo, el efecto de la religión resulta difícilmente separable del efectu de los grupos étnicus, el de la edad del de la experiencia, el de la asisiencia a escuelas privadas, del de bienestar familiar, etc., de forma que

2' La muestra pertenece a la National Bureau af Econornic Research y consiste brevemente en 5.100 voluntarios norteamericanos que ingresaron en el programa de las Fuerzas Aéreas en 1943. En l9SS y en 1969 se enviaron unos cuestionarios posteriores a estc^s mismos individuos que constituyen las fuentes básicas de información. ^^ En cierta forma, la muestra utilizada por Taubman puede considerarse como una muestra de res no cunsiguen explicar más de un 10-12 por 100 (30 por 100 al incluir la edad) de la varianza total de los ingresos. Parece, pues, evidente que hasta que se puedan identificar y medir de forma satisfactoria otros factores, tanto la varianza de los ingresos individuales como la varianza de la riqueza humana, permanecerán inexplicadas en su mayor parte. Esta tiltima conclusión viene refrendada por los resultados obtenidos por Taubman (197g) al analizar una muestra amplia de hermanus gemelos norteamericanos `'`. En esencia, el tipo de variables empleadas (aunque no el número) es similar al de su trabajo anteriormente citado, con la inclt^sión de un componente genético dado el tipo de muestras empleadas. Aunque el ajuste estadístico no mejor^ sensiblemente con respecto a los resultados anteriores, las c unclusiones del trabajo sí merecen una discusión adicional. Hay dos que destacan de forma clara. La primera se refiere a que las variaciones en la escolaridad {una vez que la variable habilidad permanece constante) tienen unos efectos sobre los ingresos mucha menores de los que se piensa. La otra alternativa (ya sugerida por otros autores) sería un cambio en el enfaque de la política económica que buscase ta redistribución de la renta concentrándase en el lado de la demanda del mercado de trabajo. La segunda conclusión indíca que ^nás de un b0 por 100 de la desigualdad es atribuible a lo yue podríamos denominar «efectos paternos», y que la mayoría de ellos son genéticos en su origen. Nuevamente, nos encontramos con resultados espectaculares que difícilmente son generalizables por varias razones. En primer lugar, la muestra final {400 individuos) no es representativa y adolece a los mismos problemas que contábamos anteriormente. En segundo lugar, los esfuerzos de Taubman por dividir las influencias conjuntas del 25 La muestra se identifica por las siglas NAS-NRC y se compone básicamente de hermanos gemetc^s blancos nacidos entre 1917 y 1927, que han servido en e1 Ejécito y que permanecían vivos en 1974,

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componente genetlco y del com ponente familiar p+^r separadu. dependen ( comO él admite) de unos supuestos de separabílidad nu veriticados hasta el mc^ment(.^. Por último, los datos sólo incluyen unus años de experiencia prc^fesivnal, i(^ que puede condu4ir a resultados poco fiables, sobre todo teniendo en cuenta ías cunclusianes obtenidas por otros autores acerca de cómo eí pucier explic^uti^^r^ dc^ lus ^^uriuhles depenúe de! perr^^dc^ de ^ ^idt^ prvfF^str^nul ``'.

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CONCLUSION ES

Cada una de las teorías que hemos discutidu en las páginas precedentes han contribuido de alguna forma a un mejor entendimiento de la dispersión de los ingresos individuales. Sin embargo, ninguna es plenamente satisfactoria, sobre todo por la escasez de datos adecuadus. A pesar de ello, se pueden esbozar algunas conclusiones interesantes. La primera se refiere a que la distribución de los ingresos por grupos de edad para ambos sexos se ve influenciada pur la dispersión de los períodus de educación, el tipo de educación y la experiencia profesional. En segundo lugar, la evidencia empírica presentada dernuestra cómo las perspectivas de renta vital de un individuo dependen, en gran parte, del tipo de familia en la que ha nacido. La influencia de factores genéticos (aunque probable) necesita una mayor elaboración. En tercer lugar, la escolaridad y la experiencia profesional afectan a los ingresos futuros, aunque en ambos casos la calidad parece más importante que la cantidad. Finalmente, si el poder explicativo de las variables depende del período de vida profesional, los estudios de muestras de «sección cruzada» nunca serán de gran utilidad a la hora de inferir los determinantes de la renta vital de un grupo de individuos. La necesidad de datos longi^tudinales es absc^lutamente imprescindible. Desde el punto de vista metodológico, hay dos enfoques que, probablemente, dominarán la investigación en este campo en un futuro próximo. Por un lado, los mc^delc^s estadistic•c^s de componentes no ^^bser^ables intentando expl©tar ías restricciones estadísticas en la distribución de población de los no observables, para identificar relaciones de comportamiento observables. Ciertamente, una teoría completamente basada en componentes no observables está sujeta a muchas limitaciones, y en este sentida seria muy deseable una ampliación de la misma que incarporase decisiones de ocio, modelos de acumulación óptima en el mercado de trabajo, esquemas de movilidad ocupacional, etc. ``' Utilizando datos suecas de series tempuraies que cubrian un período de cuarenta años, Fdgerlind (1975) encontró que el coefic iente IC^, la e scolaridad y el componente soc ial de los individuos, explieaban sólo un 7 por 100 de la varianza de lus ingresus a la e(iad de veinticinco años. A los treinta y cinco este porcentaje aumentaba en un 36 pur 100, y diez años más tarde el porcentaje explicado casi alcanzaba un 50 p^r 140.

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ESTADISTICA ESPAÑOLA

Por otro lado, lUS experimentos de mantenimiento de rentas Z', pueden abrir oira via de investigación prometedora en este campo. Aunyue los experimentos «controlados» constituyen tudavia una incógnita en las ciencias sociales, y no están exentos `'^` de posibles sesgos en el mantenimiento de las muestras, son, ciertamente, la única posibilidad de obtener datos longitudinales que permitan el suficiente número de observaciones temporales para determinar los factores causales de la dispersión de la renta vital de los individuos.

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