Pobreza, Desigualdad Y Progreso Social En Colombia: 1976-1997

Transcript

VOLVER PARA RECORRER EL DOCUMENTO UTILICE LAS FLECHAS DEL TECLADO Pobreza, Desigualdad y Progreso Social en Colombia: 1976-1997 Carlos Medina [email protected] (571) 339 4999 Ext. 2438 Jairo Núñez [email protected] (571) 339 4999 Ext. 2408 Fabio Sánchez [email protected] (571) 339 4999 Ext. 2419 CEDE Universidad de los Andes Carrera 1ª No.18ª -70, Of. F201 Bogotá-Colombia Fax: (571) 332 4492 Resumen Colombia ha experimentado grandes variaciones en sus niveles de pobreza y desigualdad en las últimas décadas. Aunque sus evoluciones no han sido perfectamente coordinadas, se encuentra que ambas registraron deterioros en períodos similares: finales de los 70s y de los 90s y primera mitad de los 80s. No obstante, desde los 70s hasta finales de los 90s los niveles de la pobreza ha presentado una tendencia decreciente, pasando de niveles del 50% a comienzos del período a menos del 30% a finales del mismo. Sin embargo, en la primera mitad de los 80s y a finales de los 90s los niveles de pobreza registraron incrementos. Los resultados empíricos sugieren una alta incidencia del desempleo sobre la pobreza, el cual fue particularmente alto en los períodos mencionados de incremento en la pobreza. La devaluación real y el deterioro de los términos de intercambio mostraron igualmente un efecto perverso sobre la misma. La desigualdad en la distribución del ingreso por su parte, alcanzó sus mayores niveles a * finales de los 70s y de los 90s, terminando el período con los mayores niveles de desigualdad. Al descomponer la contribución a la desigualdad de diferentes factores se encontró que el más importante era la educación, aunque su importancia se redujo entre finales de los 70s y de los 90s, pasando de explicar cerca del 56% de la desigualdad en los ingresos laborales al 48% respectivamente. Dada la importancia de la educación como determinante de la desigualdad, se procede a analizar la dinámica observada en el período analizada en el mercado de mano de obra con diferentes niveles de calificación buscando entender mejor las variaciones en la desigualdad. Tanto en la primera mitad de los 80s como en los 90s, se presentó un claro sesgo a favor de la demanda de mano de obra calificada, en particular, por individuos de al menos 16 años de educación. Durante la primera mitad de los 90s, este sesgo se vio reforzado por el efecto de la apertura económica adelantada en ese período. Finalmente, se analizó la incidencia del gasto público social en la distribución del ingreso entre 1993 y 1997. Los rubros considerados fueron educación, salud y servicios públicos. En materia de educación, no se presentaron cambios significativos en la focalización de estos servicios, no obstante, se produjo un incremento en la magnitud del mismo en primaria y una reducción en secundaria y universidad. En cuanto a los servicios públicos, su provisión se mantuvo en similares niveles de focalización, siendo la magnitud de la provisión de agua invariable y la de energía inferior en 1997. Finalmente, en materia de salud es donde se encuentran los grandes cambios provenientes de la introducción del régimen subsidiado, en plena marcha para 1997. Ambos regímenes, contributivo (RC) y subsidiado (RS), mejoraron su nivel de focalización. Mientras que la magnitud del gasto en RC se redujo a la mitad con relación al PIB, el del RS se duplicó, para totalizar un incremento agregado en el gasto social en salud y una mejora sustancial en su focalización. Palabras claves: pobreza, desigualdad, incidencia, salarios relativos, Códigos JEL: H22, H24, H42, I10, I20, I32, J24, J31 TABLA DE CONTENIDO 1 Introducción...........................................................................................................1 2 La Pobreza en Colombia........................................................................................2 2.1 Metodología para el cálculo de la pobreza .............................................................3 2.1.1 Imputación de ingresos a no informantes ........................................................4 2.1.2 Corrección del subreporte de los ingresos .......................................................5 2.2 La evolución de la pobreza en Colombia ..............................................................6 2.3 Pobreza y Desempeño Macroeconómico ..............................................................7 2.4 La pobreza Nacional ................................................................................10 2.5 Descomposición de los cambios en la incidencia de la pobreza .........................11 2.6 Efectos de los cambios en el valor de la canasta .................................................11 3 La Desigualdad en Colombia ...............................................................................16 3.1 Descomposición de la desigualdad del ingreso laboral urbano en Colombia: 1976-1996 ............................................................................................................17 3.1.1 Metodología .............................................................................................17 3.1.1.1 La Medida de Descomposición................................................................17 3.1.1.2 Contribución de los Factores al Cambio en la Distribución de Ingresos .18 3.1.1.3 Descomposición de la Contribución de los Factores a la Desigualdad en la Distribución del Ingreso ......................................19 3.1.1.4 Especificación de la Función de Ingresos................................................20 3.1.2 Estimaciones de la descomposición de la desigualdad en la Distribución del Ingreso ........................................................................................................21 3.1.3 Contribución de cada factor al cambio en la Distribución del Ingreso.............24 3.1.4 Análisis Vertical ...............................................................................................26 3.1.5 Análisis Horizontal ...........................................................................................28 3.1.6 Descomposición de la Contribución de los Factores a la Desigualdad del Ingreso .............................................................................29 3.2 Educación y salarios relativos en Colombia, 1976-1995. determinantes, evolución e implicaciones para la distribución del ingreso ..................................32 3.2.1 Evolución de la Oferta y los Salarios Relativos: Los Salarios y los Niveles de Escolaridad ...........................................................................35 3.2.2 Los Salarios Relativos y la Rentabilidad de la Educación ............................38 3.2.3 Cambio en los Salarios Reales.......................................................................40 3.2.4 Evolución de la Distribución de los Salarios .................................................43 3.2.5 El Modelo de Oferta y de Demanda .............................................................46 3.2.5.1 Los Cambios en la Oferta Relativa como Explicación de los Cambios en los Salarios Relativos .................................................47 3.2.5.2 Cambios en la Demanda Relativa ............................................................52 3.2.5.3 Cambios en la Demanda Laboral Originados en el Comercio Internacional....................................................................57 3.2.5.4 Análisis de los Cambios en la Demanda y Oferta de Trabajo .................60 3.2.6 3.3 Gasto 3.3.1 3.3.2 3.3.3 3.3.3.1 3.3.3.2 3.3.3.3 3.3.3.4 3.3.4 3.3.4.1 3.3.4.2 3.3.4.3 3.3.5 4 Sustituibilidad entre Universitarios y Bachilleres....................................62 social y su incidencia en la desigualdad ....................................................67 Gasto público, pobreza y distribución en los noventa .............................67 Metodología y Fuentes ............................................................................70 Evolución de las coberturas a los servicios sociales ................................71 Educación ................................................................................................71 Salud ........................................................................................................75 Acueducto y alcantarillado.......................................................................79 Electricidad, teléfonos y gas natural ........................................................79 La incidencia del gasto público social .....................................................82 Educación.................................................................................................82 Los subsidios del sector salud ..................................................................84 Los servicios acueducto y energía ...........................................................87 Los subsidios urbanos y rurales ...............................................................90 Conclusiones ........................................................................................................97 Apéndice 3.1.1 ...........................................................................................................99 Apéndice 3.1.2 .........................................................................................................101 Apéndice 3.2.1 .........................................................................................................102 Apéndice 3.2.2 .........................................................................................................103 Apéndice 3.3.1 .........................................................................................................111 Bibliografía ..............................................................................................................114 1 Introducción Este documento analiza la evolución y los determinantes de la pobreza y la desigualdad en la distribución del ingreso en Colombia en el período 1976-1997. El trabajo utiliza una metodología uniforme basada en la Encuesta Nacional de Hogares del DANE. La metodología corrige diferentes problemas de la encuesta tales como el censuramiento de los ingresos en varios años de la misma, el no reporte de ingresos por parte de los entrevistados y el ajuste a Cuentas Nacionales entre otros. La longitud del período analizado y la uniformidad en la metodología permite la realización de ejercicios orientados a explicar la incidencia de variables macroeconómicas y socioeconómicas en la pobreza y la desigualdad. Colombia ha experimentado grandes variaciones en sus niveles de pobreza y desigualdad en las últimas décadas. Aunque sus evoluciones no han sido perfectamente coordinadas, se encuentra que ambas registraron deterioros en períodos similares: finales de los 70s y de los 90s y primera mitad de los 80s. No obstante, desde los 70s hasta finales de los 90s los niveles de la pobreza ha presentado una tendencia decreciente, pasando de niveles del 50% a comienzos del período a menos del 30% a finales del mismo. Sin embargo, en la primera mitad de los 80s y a finales de los 90s los niveles de pobreza registraron incrementos. Los resultados empíricos sugieren una alta incidencia del desempleo sobre la pobreza, el cual fue particularmente alto en los períodos mencionados de incremento en la pobreza. La devaluación real y el deterioro de los términos de intercambio mostraron igualmente un efecto perverso sobre la misma. La desigualdad en la distribución del ingreso por su parte, alcanzó sus mayores niveles a finales de los 70s y de los 90s, terminando el período con los mayores niveles de desigualdad. Al descomponer la contribución a la desigualdad de diferentes factores se encontró que el más importante era la educación, aunque su importancia se redujo entre finales de los 70s y de los 90s, pasando de explicar cerca del 56% de la desigualdad en los ingresos laborales al 48% respectivamente. Dada la importancia de la educación como determinante de la desigualdad, se procede a analizar la dinámica observada en el período analizada en el mercado de mano de obra con diferentes niveles de calificación buscando entender mejor las variaciones en la desigualdad. Tanto en la primera mitad de los 80s como en los 90s, se presentó un claro sesgo a favor de la demanda de mano de obra calificada, en particular, por individuos de al menos 16 años de 1 educación. Durante la primera mitad de los 90s, este sesgo se vio reforzado por el efecto de la apertura económica adelantada en ese período. Finalmente, se analizó la incidencia del gasto público social en la distribución del ingreso entre 1993 y 1997. Los rubros considerados fueron educación, salud y servicios públicos. En materia de educación, no se presentaron cambios significativos en la focalización de estos servicios, no obstante, se produjo un incremento en la magnitud del mismo en primaria y una reducción en secundaria y universidad. En cuanto a los servicios públicos, su provisión se mantuvo en similares niveles de focalización, siendo la magnitud de la provisión de agua invariable y la de energía inferior en 1997. Finalmente, en materia de salud es donde se encuentran los grandes cambios provenientes de la introducción del régimen subsidiado, en plena marcha para 1997. Ambos regímenes, contributivo (RC) y subsidiado (RS), mejoraron su nivel de focalización. Mientras que la magnitud del gasto en RC se redujo a la mitad con relación al PIB, el del RS se duplicó, para totalizar un incremento agregado en el gasto social en salud y una mejora sustancial en su focalización. El documento está dividido en dos partes. La primera estudia la evolución y los determinantes de la pobreza en Colombia. La segunda parte consta de tres secciones. La primera realiza la descomposición de la desigualdad, la segunda estudia la evolución y los determinantes de los salarios relativos de los trabajadores con diferentes niveles de educación y la última sección analiza la incidencia del gasto público social en la distribución del ingreso. 2 La pobreza en Colombia Esta sección estudia la pobreza en Colombia en el período 1977-1997. La misma se mide con base en la línea de pobreza, o porcentaje de hogares que tienen un ingreso por persona que no es suficiente para obtener una canasta básica de consumo con base en las Encuestas de Hogares del DANE. 1 Aunque estas encuestas tienen periodicidad constante, y metodología homogénea, requieren de un tratamiento cuidadoso de los datos. En particular, en la encuesta se presenta subvaloración de los ingresos y/o falta de respuesta por parte de algunos de los encuestados. Esta sección corrige los problemas de la encuesta mencionados y procede a calcular la incidencia, la brecha y el déficit de pobreza nacional para las encuestas disponibles e igualmente para las 2 encuestas urbanas trimestrales. Se tendrá, por consiguiente, el número de hogares y personas por debajo de la línea de pobreza al nivel nacional, rural, urbano y para cada una de las siete ciudades principales. Igualmente, se descomponen los cambios de la pobreza en sus efectos precios e ingresos. A continuación, se hace una evaluación de las relaciones entre la pobreza y algunas variables macroeconómicas, y finalmente, se analiza la sensibilidad de la pobreza a la canasta de ingresos que se adopte. Los resultados muestran que en este período Colombia ha experimentado grandes variaciones en sus niveles de pobreza. Aunque esta ha presentado una tendencia decreciente, pasando de niveles del 50% a comienzos del período a menos del 30% a finales del mismo, registró deterioros a finales de los 70s y de los 90s y la primera mitad de los 80s. Adicionalmente, se encuentra una alta incidencia del desempleo sobre la pobreza, el cual fue particularmente alto en los períodos mencionados de incremento en la pobreza. La devaluación real y el deterioro de los términos de intercambio mostraron igualmente un efecto perverso sobre la misma. 2.1 Metodología para el cálculo de la pobreza Como se había mencionado, en las encuestas de hogares se presenta subvaloración de los ingresos y/o falta de respuesta por parte de algunos de los encuestados. La subvaloración del reporte de ingresos tiene como consecuencia principal la sobreestimación de los niveles de pobreza mientras que el no reporte puede introducir sesgos adicionales dependiendo si los que no declaran ingresos son los de bajos o altos ingresos. Diferentes metodologías han sido diseñadas imputar los ingresos esperados de las personas que no reportan y así evitar la sobreestimación de la pobreza. La mas utilizada consiste en imputar un ingreso, basado en un modelo de capital humano, a las personas que no los reportan, posteriormente, ajustar el nivel de ingresos de las encuestas al nivel de las Cuentas Nacionales. El problema con estas metodologías es que modifican la distribución original de los datos puesto que la varianza de los datos imputados es menor. 1 El valor de dicha canasta es calculado por el DANE (Departamento Nacional de Estadística) 3 Las diferentes metodologías han llevado a una variedad de estimaciones de la pobreza en Colombia. Por ejemplo para el DANE (1996) en 1993 la pobreza nacional estaba en 21.1%, para Londoño (1996) en 27% y para Pérez (1995) en 28.8. La metodología expuesta en esta sección resolver los problemas mencionados utilizando la llamada metodología de matching. Esta metodología imputa ingresos a las personas que no los reportan, pero manteniendo la distribución original de los datos. Esto significa que la varianza de los ingresos imputados es similar a la varianza de los datos reportados. A continuación se presenta la corrección por subestimación de ingresos mediante el ajuste a las Cuentas Nacionales. Con base en estos resultados se describe la estimación del modelo de capital humano que servirá para realizar el paso final de la imputación de ingresos mediante el matching. 2.1.1 Imputación de ingresos a no informantes La imputación de ingresos a las personas de la encuesta que no los reportan mediante el matching busca asignarle a cada uno de estos individuos un ingreso que tenga una distribución lo más similar posible al suyo condicional en sus características. Los pasos a seguir para imputar los ingresos son los siguientes: (i) Estimación de los ingresos laborales, en especie y no laborales para los sectores urbano y rural, con base en una función Minceriana o de capital humano, (ii) imputación de ingresos estimados a las personas que declarando que trabajan no reportan ingresos, (iii) ordenamiento de todas las personas con base en sus ingresos estimados, tanto los imputado como los reportados. Después de ordenar las personas se procede a dividir la muestra por deciles. (iv) Se le adiciona al ingreso estimado de cada una de las personas que no reportaron ingreso un error seleccionado aleatoriamente entre los estimados a las personas del mismo decil que reportaron ingresos. La ecuación de ingresos a estimar es la siguiente: 7 4 4 4 8 6 i =1 j =1 k =1 l =1 m =1 q =1 ln Y = β 0 + β 1 S + β 2 E + β 3 E 2 + ∑ γ i X i + ∑ θ j EC j + ∑ α 4 Pk + ∑ χ l POl + ∑ δ m RAm + ∑ ρ q Rq + ε en donde Y representa los ingresos, S los años de estudio formal, E la edad, X es un vector de variables dummies para establecer las diferencias salariales por género, sector privado, jefe de hogar, jefe de hogar mujer, tiempo parcial, trabajo temporal y asistencia escolar, otras dummies 4 son EC, para los estados civiles, P para los niveles educativos, PO para las posiciones ocupacionales, RA para las ramas de actividad, R para las ciudades, y finalmente, ε es una variable aleatoria normal con media 0 y varianza σ 2 . La ecuación anterior se estima para todos los individuos que reportan ingresos y los coeficientes resultantes son utilizados para estimar un ingreso a las personas que no lo reportaron, que es la metodología tradicionalmente utilizada. Sin embargo, la distribución de los valores imputados mediante esta metodología tiene una varianza menor que la distribución de los valores reportados. Es en esta etapa en la cual se realiza el matching de los individuos con base en su ingreso estimado para proceder a asignarles un error aleatorio condicionando en sus características. 2.1.2 Corrección del subreporte de los ingresos Para Corregir el problema de la subestimación de los ingresos reportados por parte de los entrevistados, se hace un ajuste a Cuentas Nacionales. Este es un procedimiento que consiste en tomar los ingresos de los hogares reportados en las Encuestas de Hogares y llevarlos para que en su totalidad sean exactamente iguales a los de las Cuentas Nacionales. Este procedimiento supone que en promedio los ingresos de las Encuestas tienen un subreporte. El subreporte es distinto para cada tipo de ingreso de los Hogares: salarios, excedente bruto de explotación (que incluye el ingreso de los trabajadores de cuenta propia y patronos) y las rentas (arriendos, intereses, dividendos). El procedimiento para expandir a cuentas nacionales los ingresos de los hogares de las siete ciudades es bastante largo. Los pasos son los siguientes: (i) Cálculo del PIB trimestral nominal, (ii) cálculo del ingreso de los hogares. Se aplica a cada trimestre la proporción encontrada para el año de la relación entre ingresos de los hogares y PIB nominal. (iii) Cálculo del total de los distintos tipos de ingresos trimestrales: salarios, excedente bruto de explotación y otros, (iv) estimación de la participación los ingresos de los hogares de las siete ciudades en el total de los ingresos de los hogares. Se aplicaron las proporciones encontradas en las encuestas de hogares nacionales de 1978, 1988, y de 1991 en adelante la de cada encuesta. (v) Cómputo inicial de los ingresos salariales, excedente bruto de explotación y otros ingresos trimestrales para las siete ciudades a partir de la participación de las siete ciudades en el total nacional de los ítems 5 mencionados, (vi) cómputo final de los ingresos salariales, excedente bruto de explotación y otros ingresos trimestrales para las siete ciudades, con base en la proporción encontrada para cada trimestre en las encuestas de hogares, y (vii) estimación de los factores de expansión, dividiendo cada tipo de ingreso del hogar de las siete ciudades entre el total de los mismos tipos de ingresos calculados de las encuestas de hogares. Esta metodología ha sido ampliamente utilizada, no solo en Colombia sino también en otros países Latinoamericanos. (Lustig, 1990) Sin embargo, dado que uno de los objetivos de este estudio es obtener la magnitud de la pobreza urbana trimestralmente, utilizaremos el PIB trimestral para calcular el valor de los ingresos trimestrales de los hogares urbanos y se aplicaran las participaciones de cada tipo de ingreso de las CN. Por consiguiente, cuando se calcule la pobreza al nivel nacional, se deben establecer los factores de expansión a las CN y cuando se calcule al nivel urbano trimestral se determinan los factores de expansión al PIB trimestral (ingreso disponible), teniendo en cuenta el ingreso urbano 2. Esta metodología no solo tiene la ventaja de establecer valores trimestrales del ingreso mucho más exactos, sino que permite aplicar diferentes factores de expansión al nivel urbano y rural. De hecho, se ha observado que la subvaloración rural es menor y por lo tanto los factores de expansión deben ser diferentes. De no hacer esta separación, la pobreza urbana se sobreestima y la rural se subestima. 2.2 La evolución de la pobreza en Colombia Los resultados del cálculo de la pobreza, luego de corregir la información de las encuestas, anteriormente descrita, se presentan en la gráfica 1 y el cuadro 2.1. A finales de los setenta se presentó una gran disminución de la pobreza urbana, entre 1982 y 1993 no hubo logros importantes y posteriormente tuvo un rápido descenso hasta 1996. Aunque no hay datos anteriores a 1977, los estimativos existentes, presentados en adelante, muestran que la pobreza nacional por ingresos se situaba alrededor del 60%. En este sentido, una tasa cercana al 50% para las siete ciudades es bastante plausible. La serie calculada de pobreza muestra observan 2 La serie de ingresos trimestrales de las siete ciudades no recoge la estacionalidad del PIB. Los ingresos totales de los hogares de las siete ciudades, en cada trimestre, son iguales a la suma de todos los ingresos (laborales y no laborales) de las encuestas multiplicado por el factor de expansión del respectivo tipo de ingreso, factor de expansión que corresponde al del año. 6 algunos saltos importantes en 1985 y 1997, que coinciden con los períodos de desaceleración o recesión de la actividad económica. Gráfica 1. Porcentaje de Hogares Bajo la Línea de Pobreza 0.55 0.5 0.45 0.4 0.35 0.3 0.25 2.3 M ar -9 7 M ar -9 6 M ar -9 5 M ar -9 4 M ar -9 3 M ar -9 2 M ar -9 1 M ar -9 0 M ar -8 9 M ar -8 8 M ar -8 7 M ar -8 6 M ar -8 5 M ar -8 4 M ar -8 3 M ar -8 2 M ar -8 1 M ar -8 0 M ar -7 9 M ar -7 8 M ar -7 7 0.2 Pobreza y desempeño macroeconómico Esta sección tiene como objeto, utilizar las series trimestrales de pobreza para encontrar las relaciones entre esta variable y otras de tipo macroeconómico. Específicamente, se desea conocer la relación de la incidencia de la pobreza con variables de: (i) desempeño macroeconómico tales como el desempleo, la inflación, la tasa de cambio real y los precios del café; (ii) de estructura de la economía, tales como la productividad multifactorial y laboral. Estas variables reflejan cambios en la estructura de la economía, y recogen los impactos de el cambio tecnológico, la inversión en infraestructura física y en capital humano. (Sánchez et al, 1997); (iii) variables de cambio estructural y demográficas tales como la escolaridad promedio de la fuerza laboral, el tamaño promedio del hogar, distribución del ingreso (coeficiente de Gini), participación 7 de los servicios en el PIB. El procedimiento que se utilizara en este trabajo es conocido como mecanismo de corrección de errores. En primera instancia queremos conocer si existe una o más ecuaciones de cointegración para establecer, si existen relaciones de largo plazo entre la pobreza y las variables macroeconómicas. Supongamos que existe un sistema con una ecuación de cointegración y sin términos diferenciados rezagados. La ecuación de cointegración es Pt = α+ βX t ( 2) en donde P es el porcentaje de hogares urbanos pobres y X es un vector que contiene las variables macroeconómicas3. El mecanismo de corrección de errores es ∆Pt = γ ( Pt − α − βX t ) + εt (3) Nótese, que la variable explicativa es el error de corrección, el cual en el equilibrio de largo plazo es cero. Sin embargo, si P y X se desvían del equilibrio este término es diferente de cero y la pobreza se ajusta parcialmente restaurando la relación de equilibrio a una velocidad γ . Distintas ecuaciones de cointegración se presentan en el cuadro 2.2. De este cuadro se puede inferir que el incremento en la tasa de desempleo aumenta el porcentaje de hogares bajo la línea de pobreza 4. Este resultado se deriva del hecho de que los primeros y los más afectados al subir la tasa de desempleo son los trabajadores no calificados que se concentran en los hogares de menores ingresos. Por su parte, la depreciación de la tasa de cambio real aumenta, en todos los casos, el porcentaje de hogares bajo la línea de pobreza 5. El efecto de la tasa de inflación sobre la línea de pobreza no es claro y en la mayoría de los casos no es estadísticamente significativo. No se puede afirmar entonces, en forma categórica, que la tasa de inflación tenga alguna relación de largo plazo con la pobreza. Los años de educación promedio de la fuerza laboral guarda, como era de esperarse, una relación negativa con el porcentaje de hogares bajo la línea de pobreza. Esta variable, es en todos 3 Las pruebas de existencia de raíz unitaria para la mayoría de las variables utilizadas en este trabajo se desarrollaron en detalle en Bernal et al. (1998). 4 El aumento en la tasa de desempleo puede afectar los ingresos de los hogares a través de la disminución del número que perciben ingresos y /o de la disminución de los ingresos reales. Para esta última relación ver los estimativos hechos para Colombia de la llamada curva de salarios. (Sánchez y Núñez, 1997) 5 De hecho la devaluación real tiene efecto sobre los precios de los bienes transables, entre ellos, alimentos, que constituyen una parte importante de la canasta de la línea de pobreza. 8 los casos, negativa y es siempre estadísticamente significativa. Por su parte, la productividad laboral y multifactorial tienen una relación negativa de largo plazo sobre el porcentaje de hogares bajo la línea de pobreza. Es claro que los aumentos en productividad se traducen en mayores ingresos para los hogares, inclusive para aquellos hogares compuestos por individuos de baja nivel de escolaridad6, los cuales pertenecen a los hogares pobres. El coeficiente Gini de concentración del ingreso, tiene como era de esperarse, tiene en el largo plazo una relación positiva con el porcentaje de hogares bajo la línea de pobreza (ecuación (4)). De hecho, el aumento en la concentración del ingreso es, ceteris paribus, disminución de los ingresos de los más pobres a favor de los más ricos. El tamaño del hogar, como era de esperarse, tiene una relación negativa de largo plazo con el porcentaje de hogares bajo la línea de pobreza (ecuaciones (5) y (6)). La disminución del tamaño de los hogares, refleja fundamentalmente cambios en la escolaridad y, en este, sentido debe omitirse esta última variable en la regresión de cointegración. Los términos de intercambio, expresados en los precios del café, tienen un efecto negativo sobre la línea de pobreza. El mecanismo de transmisión debe estar asociado al aumento de los ingresos de los hogares del sector cafetero y a los cambios en el ingreso y empleo que lo acompañan. Finalmente, la terciarización de la economía expresada servicios como porcentaje del PIB está asociada, en el largo plazo, con la disminución de la pobreza. Los canales de transmisión podrían estar relacionados con los mayores salarios para los no calificados que ofrecen los servicios públicos, los servicios del gobierno y el comercio. La evidencia internacional de la relación entre la pobreza y distintos indicadores socioeconómicos es variada, aunque los resultados apuntan en la dirección presentada en este trabajo. Así, las estimaciones de Clarke (1995) y de Deininger y Squire (1998) muestran que la desigualdad no solo disminuye el crecimiento económico sino que se constituyen en un impedimento para la reducción de la pobreza. Atinic y Walton (1998) han estimado los efectos de la crisis asiática sobre la pobreza, cuyo canal es el aumento de la tasa de desempleo y la reducción de los ingresos de los grupos más vulnerables. Estos autores han calculado que una contracción de la economía 6 Para el caso colombiano existe evidencia a favor de la hipótesis según la cual la mano de obra no calificada, que aunque no genere mayor productividad, si se beneficia de los mayores rendimientos pecuniarios 9 Indonesia de cerca del 10% aumentará en cerca de tres puntos el porcentaje de pobres. Shah (1998) ha calculado los efectos de mayores niveles educativos, crecimiento económico y desigualdad sobre la disminución de la pobreza (cerca de 10 puntos) en Bangladesh y ha mostrado que la reciente disminución en el porcentaje de pobres ha estado asociada con un incremento importante en los niveles de escolaridad, y el aumento del crecimiento económico, que han contribuido con cerca de 15 puntos en la disminución de la pobreza, pero el aumento de la desigualdad redujo el progreso en términos de pobreza en cerca de 5 puntos porcentuales. 2.4 La pobreza Nacional La metodología utilizada para las siete ciudades también se aplicó para las encuestas nacionales desde 1988 y los resultados están presentados en el cuadro 2.3. So observa que la pobreza nacional ha venido disminuyendo en forma paulatina desde 1988. Aunque tuvo un incremento importante en 1992, ligado al incremento de la pobreza rural producto de la crisis del sector, ha bajado considerablemente en los últimos años. Así, la incidencia de la pobreza para el total nacional decreció de 50.9% en 1988 a 41.4% en 1997, mientras que la pobreza rural aunque aumentó del 55% al 63.7% entre 1991 y 1993, para caer al 60% en 1997. Esto muestra que los grandes avances en la reducción de la pobreza se han dado en las zonas urbanas (Cuadro 2.3) Al examinar la pobreza por regiones, se observa que su reducción ha ocurrido fundamentalmente en la regiones Oriental y Atlántica colombianas. Así, la incidencia de la pobreza disminuyó de 51.4% a 45.1% en la región Atlántica, mientras que pasó de 45.9% al 39.3% en la región oriental entre 1991 y1997. Por su parte, la incidencia de la pobreza en la región central se incrementó de 37.6% al 43.4%, mientras que en la región pacífica aumentó de 40.1% al 43.8% (cuadro 2.4). Aunque se necesita un estudio mucho más profundo de los determinantes de los cambios en la pobreza rural regional, que incluya las variaciones en la composición de los ingresos y en el número de trabajadores por hogar, los estudios han mostrado que las regiones donde existe un mayor porcentaje de trabajadores asalariados rurales, la pobreza ha bajado porque los salarios han subido (regiones Caribe y Oriental), mientras que en las regiones donde el ingreso depende de la explotación familiar, tales como las zonas cafeteras de las regiones Central y Pacífica la pobreza aumentó. originados en el mayor capital humano de la economía. Ver González et. al. (1998). 10 2.5 Descomposición de los cambios en la incidencia de la pobreza Los cambios en la incidencia de la pobreza pueden ser causados tanto por aumento en ingreso de los pobres como por cambios en el valor de la canasta con la cual se mide la línea de pobreza 7. Así, el origen de los cambios en la incidencia de la pobreza refleja tanto incrementos o disminuciones en el ingreso real de los hogares más pobres como cambios en los precios relativos de los productos que componen la canasta de línea de pobreza. La metodología seguida para cuantificar los cambios es la siguiente: (i) Se escogieron periodos mostrarán cambios importantes en la tendencias de la incidencia de la pobreza. De acuerdo con el cuadro 2.5 los períodos escogidos fueron: 1977-80, 80-85, 85-92 y 92-96, (ii) el efecto ingreso se calculó imputando a los ingresos de los pobres del año inicial el incremento del índice de precios al consumidor (IPC) entre los años escogidos. Una vez encontrado el ingreso se procede a encontrar la línea de pobreza del año final y se compara con la línea efectivamente observada. La diferencia entre las dos es el efecto ingreso, y (iii) el efecto precio se calcula como la diferencia entre el cambio en la incidencia y el efecto precio8. Los resultados del ejercicio, presentados en el cuadro 2.5, muestran que la reducción en el número de hogares bajo la línea de pobreza entre 1977 y 1996 no tiene un patrón definido. En el período comprendido entre 1997 y 1980, en la reducción de la pobreza predominó el efecto ingreso, mientras que para el período posterior el aumento de la pobreza se originó básicamente en la disminución del ingreso. El período 1992-1996, de apertura económica, la importante disminución en el porcentaje de hogares bajo la línea de pobreza (dieciocho puntos porcentuales) estuvo dominada por el efecto precio. 2.6 Efectos de los cambios en el valor de la canasta 7 El ejercicio supone que el consumo de los bienes que se incluyen en la canasta de línea de pobreza no se altera cuando cambian sus precios. De hecho la canasta de pobreza es un conjunto de bienes que cubren las necesidades fundamentales de nutrición. 8 Un ejercicio teórico sobre este tema está presentado en Ravallion (1994). 11 En esta sección se estiman los efectos de los cambios en el valor de la canasta de línea de Porcentaje de Hogares Bajo la Línea de Pobreza (± 10%) 0.57 0.52 0.47 Línea Po 0.37 0.9 LP 1.1 LP 0.32 0.27 0.22 pobreza con el fin de determinar la sensibilidad de esta a los cambios en los precios de los bienes que la componen. El ejercicio, presentado en el gráfico 3, muestra que si la canasta hubiera sido un 10% mas alta la incidencia de la pobreza habría sido, en promedio 4.5 puntos porcentuales más alta. Así, el valor promedio de la incidencia de la pobreza durante el período 1976-1997 habría sido 39.9% y no 35.5%. Por su parte, si el valor de la canasta de pobreza hubiera sido un 10% más bajo el porcentaje promedio de hogares pobres habría sido de 30.8%. Esto significa la “elasticidad de la línea de pobreza” respecto al valor de la canasta es mayor que la unidad. Esta sección tuvo como objetivo llevar a cabo el cálculo y presentar la tendencia de la línea de pobreza para las siete principales ciudades colombianas desde 1977 en forma trimestral. 12 Mar-97 Mar-96 Mar-95 Mar-94 Mar-93 Mar-92 Mar-91 Mar-90 Mar-89 Mar-88 Mar-87 Mar-86 Mar-85 Mar-84 Mar-83 Mar-82 Mar-81 Mar-80 Mar-79 Mar-78 0.17 Mar-77 % 0.42 Infortunadamente este ejercicio no se pudo llevar a cabo para las zonas rurales o para el total de los hogares colombianos sino en forma anual desde 1991, pues no existe la información. La metodología aplicada a cada encuesta es homogénea y permite tener una visión de lo acontecido con la línea de pobreza para las zonas urbanas colombianas en los últimos veinte años. A través de la aplicación de la metodología de la cointegración fue posible determinar la relación de la pobreza urbana con indicadores macroeconómicos, de cambio estructural y demográficos. Las principales conclusiones de este ejercicio son que en el largo plazo el desempleo, el tipo de cambio depreciado y el deterioro de los términos de intercambio -están asociados con mayores niveles de pobreza, aunque no se descarta que el corto plazo la devaluación tenga efectos positivos sobre el empleo. Por otro lado, mayores niveles de escolaridad de la fuerza laboral, de productividad multifactorial y laborales están asociados con menores niveles de pobreza. Los cálculos de línea de pobreza muestran que mientras la pobreza urbana ha disminuido en forma consistente, la disminución de la pobreza rural en conjunto se ha estancado, aunque ha mostrado patrones regionales diferentes. La disminución de la pobreza urbana en los último años ha sido significativa y ha estado asociada principalmente con la disminución de los precios relativos de los bienes que componen la canasta de línea de pobreza. El llamado “efecto precio” es responsable de once de los dieciocho puntos en los que ha disminuido el porcentaje de hogares pobres en las siete ciudades en el período 1992 a 1997. Cuadro 2.1 Porcentaje de Hogares Urbanos Bajo la Línea de Pobreza Marzo Junio Septiembre Diciembre 1977 47.33% 51.95% 46.39% 41.00% 1978 40.91% 40.60% 34.98% 37.06% 1979 39.15% 39.97% 38.00% 37.43% 1980 34.05% 29.67% 31.74% 29.34% 1981 31.47% 32.75% 33.53% 34.04% 1982 35.86% 36.99% 38.40% 38.17% 1983 36.42% 39.62% 39.14% 38.81% 1984 35.07% 37.20% 36.24% 36.86% 1985 38.02% 41.12% 42.75% 42.53% 1986 37.58% 36.86% 36.00% 37.47% 1987 36.96% 36.80% 37.73% 37.49% 1988 37.60% 40.24% 38.56% 40.57% 1989 37.86% 36.46% 35.11% 36.34% 1990 35.34% 35.38% 36.51% 38.63% 13 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 35.82% 36.17% 35.51% 26.25% 26.56% 25.27% 30.44% 37.98% 38.95% 33.73% 26.51% 27.42% 24.20% 30.12% 38.16% 39.52% 31.69% 28.37% 25.59% 24.22% 27.43% 35.74% 36.42% 32.83% 28.87% 24.50% 30.17% Fuente: Encuestas de Hogares Urbanas del DANE. Cálculo de los Autores Cuadro 2.2 Ecuaciones de cointegración. Variable dependiente: pobreza. Período 1977-I a 1997-III 14 Cuadro 2.3 Porcentaje de Hogares Bajo la Línea de Pobreza 7 ciudades Nacional Rural 1972 60.0% 1980 31.7% 50.9% 1986 36.0% 48.9% 1988 38.6% 50.9% 1990 36.5% 48.9% 1991 35.7% 41.8% 55.0% 1992 39.5% 47.9% 62.6% 1993 31.7% 42.5% 63.7% 1994 28.4% 42.4% 60.5% 1995 25.6% 41.7% 60.8% 1996 24.2% 44.4% 66.1% 1997 27.4% 41.4% 59.9% Cuadro 2.4 Porcentaje de Hogares Bajo la Línea de Pobreza Atlántica Oriental Central Pacífica 1991 51.40% 45.97% 37.61% 40.12% 1992 57.49% 52.70% 43.12% 46.47% 1993 50.18% 44.65% 40.40% 42.10% 1994 49.24% 43.72% 41.60% 42.87% 1995 47.48% 41.86% 41.86% 42.90% 1996 49.74% 43.52% 45.74% 46.63% 1997 45.09% 39.30% 43.43% 43.85% Cuadro 2.5 Descomposición de los cambios en la incidencia de la pobreza Reducción Efecto Efecto Pobreza Ingreso Precio 1977-1980 0.1465 0.0874 0.0591 1980-1985 -0.1101 -0.0846 -0.0255 1985-1992 0.0233 -0.0176 0.0409 1992-1996 0.1802 0.0691 0.1111 15 3 La Desigualdad en Colombia En esta sección se estudia la desigualdad en la distribución del ingreso en Colombia. Esta alcanzó sus mayores niveles a finales de los 70s y de los 90s, terminando el período con los mayores niveles de desigualdad. Para conocer detalladamente cuáles son los factores que han tenido una mayor incidencia en la desigualdad en Colombia se procede en la siguiente sección a descomponer la contribución a la desigualdad de diferentes factores. El análisis presenta a la educación como el factor más importante, aunque su importancia se redujo entre finales de los 70s y de los 90s, pasando de explicar cerca del 56% de la desigualdad en los ingresos laborales al 48% respectivamente. Dada la importancia de la educación como determinante de la desigualdad, la siguiente sección analiza la dinámica observada en el período analizada en el mercado de mano de obra con diferentes niveles de calificación buscando entender mejor las variaciones en la desigualdad. Tanto en la primera mitad de los 80s como en los 90s, se presentó un claro sesgo a favor de la demanda de mano de obra calificada, en particular, por individuos de al menos 16 años de educación. Durante la primera mitad de los 90s, este sesgo se vio reforzado por el efecto de la apertura económica adelantada en ese período. Finalmente, la última sección analiza la incidencia del gasto público social en la distribución del ingreso entre 1993 y 1997. Los rubros a considerar son educación, salud y servicios públicos. En materia de educación, no se presentaron cambios significativos en la focalización de estos servicios, no obstante, se produjo un incremento en la magnitud del mismo en primaria y una reducción en secundaria y universidad. En cuanto a los servicios públicos, su provisión se mantuvo en similares niveles de focalización, siendo la magnitud de la provisión de agua invariable y la de energía inferior en 1997. Finalmente, en materia de salud es donde se encuentran los grandes cambios provenientes de la introducción del régimen subsidiado, en plena marcha para 1997. Ambos regímenes, contributivo (RC) y subsidiado (RS), mejoraron su nivel de focalización. Mientras que la magnitud del gasto en RC se redujo a la mitad con relación al PIB, el del RS se duplicó, para totalizar un incremento agregado en el gasto social en salud y una mejora sustancial en su focalización. 16 3.1 Descomposición de la desigualdad del ingreso laboral urbano en Colombia: 1976- 1996 En esta sección se busca determinan cuáles son los factores que más inciden en la determinación de la desigualdad en la distribución del ingreso laboral urbano en Colombia y cómo ha evolucionado su importancia entre 1976 y 1997. Para hacerlo, se descompone el impacto de estos diferentes factores en la desigualdad en la distribución del mismo. Se espera de esta forma identificar claramente las variables de política más relevantes en esta materia en Colombia y su comportamiento en este período. El ejercicio se realiza con las Encuestas de Hogares Urbanas del DANE entre 1976 y 1996. Los resultados del estudio son contundentes: la mitad de la parte explicada se debe a las diferencias en educación. 3.1.1 Metodología 3.1.1.1 La Medida de Descomposición La medida de desigualdad utilizada en este estudio es la varianza del logaritmo de los ingresos laborales. Shorrocks (1982), desarrolló la teoría de descomposición del ingreso por componentes factoriales la cual responde a la pregunta, qué fracción de la desigualdad total se debe a ingresos laborales, rentas, transferencias, etc.? Fields (1997), desarrolla una metodología de descomposición por factores la cual responde a la pregunta, qué fracción de la desigualdad total se debe a la educación, la experiencia, el género, la raza, el entrenamiento, etc.? Esta última es la que nos interesa en nuestro estudio, pero posteriormente se utilizaran los teoremas de Shorrocks (1982)9 para demostrar que la misma descomposición genera iguales resultados utilizando otra medida de desigualdad. Utilizando una función de ingresos del tipo Mincer (1974) se tiene que: ln wi = α + ∑ β j X ij + ε (1) j donde i indexa las personas, w representa los ingresos laborales, β es el vector de coeficientes y X es el vector con las j características del individuo. La ecuación (1) puede ser reescrita como Y = ∑ a j z ij = a ' Z j donde 17 (2.a) Y = ln wi (2.b) [ ] (2.c) [ ] ( 2.d ) a = α β1 β2 L β j 1 y Z = 1 X1 X 2 L X j ε Usando las funciones de ingreso (2.a-d), se toma la varianza a ambos lados de la ecuación. El lado izquierdo de la ecuación es la medida de distribución de ingresos y el lado derecho es manipulado para obtener la medida de descomposición. Siendo Sj la proporción de la varianza del logaritmo de los ingresos que es atribuible a la variable j se tiene que Sj = [ cov a j Z j , Y σ 2 (Y ) ] = a σ(Z ) cor [Z , Y ] j j σ (Y ) j (3.a ) y J +2 J +2 j =1 j [ ] cov a j Z j , Y = 100% ( 3.b) σ 2 (Y ) j =1 ∑S =∑ si se excluye el último término se tiene que J +1 J +1 j =1 [ ] cov a j Z j , Y = R2 2 σ ( Y ) j =1 ∑ Sj = ∑ (3.c ) La ecuación (3.b) es una medida completa y exacta de la distribución del ingreso basada en el logaritmo de la varianza de los ingresos laborales. 3.1.1.2 Contribución de los Factores al Cambio en la Distribución de Ingresos En la sección anterior se desarrolló una medida de descomposición del ingreso para un corte transversal. Es decir, que mediante este análisis se puede calcular la contribución de cada factor, en un punto del tiempo, a la medida de distribución del ingreso utilizada. Basado en lo anterior, se puede calcular la contribución de cada factor al cambio en la desigualdad en un período cualquiera. Lo que interesa conocer ahora es cuánto del deterioro o la mejoría en la distribución es atribuible a los cambios en la educación, a los factores demográficos, etc. 9 Ver apéndice 1. 18 Dada una medida de desigualdad cualquiera I (• ) , cuyo valor haya cambiado en el tiempo, se quiere conocer cuanto de este cambio es atribuible a cada factor. Puesto que ∑S j =100% , los cambios en la distribución del ingreso entre el período 1 y 2 son iguales a: I 2 − I 1 = ∑ S j , 2 I 2 − S j ,1 I 1 ( 4.a ) j Por consiguiente, la contribución de cada factor j al cambio en la desigualdad es Π j ( I (•)) = S j , 2 I 2 − S j ,1 I 1 I 2 − I1 ( 4.b) de donde se obtiene que ∑ Π ( I (•)) = j j ∑S j, 2 I 2 − S j ,1 I 1 j I 2 − I1 = 100% (4.c) Puesto que Π j es una función de I (• ) , la contribución de cada factor a la desigualdad depende directamente de la medida de desigualdad utilizada. Esto se debe a que cada medida de desigualdad tiene diferentes características y aunque de una u otra forma, todas son, medidas de dispersión, la forma de contabilizar o destacar aspectos de una redistribución es diferente10. Por otro lado, la contribución de cada factor depende de dos elementos: 1) entre mayor sea el cambio en Sj, mayor será la contribución del factor j al cambio en la desigualdad y 2) entre mayor sea la contribución del factor j a la desigualdad, mayor será su contribución al cambio. 3.1.1.3 Descomposición de la Contribución de los Factores a la Desigualdad del Ingreso En la ecuación (3.a) podemos observar que la contribución de cada factor depende del coeficiente de la ecuación en la función de ingresos, de la correlación del factor con el ingreso laboral y de la desviación standard del factor y el ingreso laboral. Por lo tanto, si de un período a otro la contribución del factor cambia se debe a que algunos de los estadísticos anteriores han cambiado. Para cambios infinitesimales, la descomposición se obtiene diferenciando (3.a): 10 Por lo general los índices deben cumplir las condiciones de Pigou-Dalton y de Simetría. La primera condición sostiene que el índice debe dar una mejora en la distribución cuando se transfiere ingreso de un individuo a otro cuyo ingreso es menor. La segunda afirma que se debe obtener el mismo resultado en el índice cuando los individuos se permutan entre niveles de ingreso. Estas condiciones no siempre se cumplen en los índices utilizadas para medir la distribución del ingreso. 19 [ ] S 'j = a 'j σ ' (Z j ) cor ' Z j , Y − σ ' (Y ) ( 5.a ) . Sin embargo, en la práctica, los cambios en cada componente no son infinitesimales de tal forma que la descomposición del cambio porcentual puede aproximarse a: S j , t − S j ,t −1 S j , t −1 ≈ a j , t − a j , t −1 a j ,t −1 + σ( Z j ,t ) − σ( Z j ,t −1 ) σ ( Z j , t −1 ) + [ ] cor [Z [ cor Z j ,t , Yt − cor Z j , t −1 , Yt −1 j , t −1 , Yt −1 ] ] − σ(Y ) − σ(Y t t −1 σ(Yt −1 ) Estos cambios deben analizarse con precaución puesto que las magnitudes de algunos factores son tan pequeñas, que los cambios pueden, en términos porcentuales, ser muy grandes. 3.1.1.4 Especificación de la Función de Ingresos Las variables que se incluyen en el vector de ingresos para cada persona son las siguientes: a. Años de escolaridad aprobados. b. Experiencia: calculada como la edad menos los años de escolaridad, menos seis años (edad en la que se supone que las personas ingresan al sistema escolar). En la ecuación de ingresos se introduce tanto el término lineal como el término cuadrático, en razón de que el perfil de ingresos de las personas muestra que los ingresos se incrementan con la experiencia a una tasa decreciente. c. Genero: variable dicotómica que toma el valor de uno (1) para los hombres y cero (0) para las mujeres. Se espera un signo positivo en esta variable. d. Sector Privado: variable dicotómica que toma el valor de uno (1) para los trabajadores del sector privado y cero (0) para los trabajadores del sector público. No se tiene claridad sobre el signo de esta variable. e. Jefe de Hogar: variable dicotómica que toma el valor de uno (1) para los jefes de hogar y cero (0) para los otros miembros (cónyuge, hijos, etc.). Se espera un signo positivo en esta variable. f. Jefe de Hogar Mujer: variable dicotómica que toma el valor de uno (1) para las jefes de hogar mujer y cero (0) para los otros miembros (cónyuge, hijos, etc.). Se espera un signo negativo en esta variable. g. Tiempo Parcial: variable dicotómica que toma el valor de uno (1) para las personas que trabajan menos de cuarenta (40) horas a la semana y cero (0) en el caso contrario. Se espera 20 ) (5.b) un signo negativo en esta variable. Como veremos posteriormente, esta variable puede ser leída como subempleo. h. Trabajo permanente: variable dicotómica que toma el valor de uno (1) para los trabajadores permanentes y cero (0) para los trabajadores temporales. Se espera un signo positivo en esta variable. i. Estado Civil: se utilizaron cinco (5) variables dicotómicas para unión libre, casado, viudo, separado o divorciado y soltero. j. Nivel Educativo Alcanzado: se utilizó el modelo spline que se ilustra en el Apéndice 3.1.2. La idea de estas variables es tener en cuenta que una vez alcanzado un nivel educativo las personas pueden acceder a algún tipo de trabajo de mayor salario recibiendo un “premio”. k. Posición Ocupacional: se utilizaron cinco (5) variables dicotómicas para obreros, empleados, empleados domésticos, trabajador por cuenta propia y patronos. l. Región: se utilizaron cinco (7) variables dicotómicas para las ciudades incluidas en el estudio: Barranquilla, Bucaramanga, Bogotá, Manizales, Medellín, Cali y Pasto. m. Rama de Actividad: se utilizaron nueve (9) variables dicotómicas para los diferentes sectores económicos: agro, minería, industria, electricidad-gas-vapor, construcción, comercio, transportes-comunicaciones, servicios financieros y otros servicios. 3.1.2 Estimaciones de la descomposición de la desigualdad en la distribución del Ingreso Los resultados de estimar la ecuación (3.c), se presentan en el cuadro 1. Alrededor del 50% de la distribución del ingreso entre 1976 y 1996 puede ser explicada por las variables del modelo (gráfica 1). Tal como se esperaba, la educación es el factor que más contribuye a la concentración del ingreso. Sin embargo, ha perdido alrededor de 5% de poder explicativo al pasar de un 28% en 1976 a 23% en 1996 aproximadamente (gráfica 2). Esto se explica por el aumento de la escolaridad de los más pobres con relación a los más ricos, confirmando nuestra hipótesis sobre las necesidades de la inversión en educación. A continuación presentamos los resultados más importantes: 21 a. La experiencia ha restado su importancia como factor concentrador del ingreso pasando del 3% al 1% en el período, puesto que la rentabilidad de la experiencia ha caído. Al analizar la evolución de la rentabilidad de la experiencia, se encuentra que mientras el término lineal ha tenido una caída, el término cuadrático ha aumentado de tal forma que aunque el perfil de ingresos ahora es más bajo, la tasa decreciente de la experiencia es mayor y a partir de los cincuenta años son mayores los retornos de la experiencia en la actualidad. b. El género se ha mantenido estable en el 2.2%. c. Permanecer en el sector público es preferible al sector privado y cada vez aumenta su poder concentrador. d. Jefe de Hogar: Alrededor del 4% de la desigualdad en los ingresos laborales se explicaba por esta variable en 1976. Su importancia se redujo al 2%. e. La variable Jefe de Hogar Mujer es despreciable: tan solo explica un 0.3% de la distribución del ingreso. f. Los trabajos de tiempo parcial han comenzado a explicar una proporción cuatro veces mayor a la que explicaba al comienzo del período (1% en 1976 y 4% en 1996). Esta tendencia es preocupante puesto que es generada por el aumento en el subempleo11. Según el DANE la tasa de subempleo en 1991 era del 12.9%, incrementándose a 15.8% en 1996. g. La diferencia entre los ingresos de los ocupados con trabajo permanente y trabajo temporal explican aproximadamente el 1.5% de la distribución del ingreso. Con excepción de 1985, su contribución ha permanecido estable en el período. A pesar de que los ingresos del trabajo permanente superan en un 70% los ingresos del trabajo temporal, este último es aproximadamente el 15% del total del empleo urbano de tal forma que resta su importancia como factor concentrador. 11 Sin embargo, el número de horas que utiliza el DANE para definir la tasa de subempleo son 32. Observando una tabla de frecuencias del número de horas que responden los ocupados encontramos que el pico está en 40 horas. La frecuencia y la frecuencia acumulada de 32 horas son 0.5% y 11.8% respectivamente mientras que la frecuencia de 40 horas es 13.3% y la acumulada 27.5%. Claramente el cambio se presenta en 40 horas. No obstante, para 1996 generamos la variable dicotómica con 32 horas y su contribución cambio de 4.04% a 4.2% mientras para la educación varió de 25.43% a 25.42% (tabla 1). 22 Cuadro 3.1.1 Contribución de cada factor a la desigualdad del ingreso laboral en Colombia Sector AÑO R2 Jefe Jefe Tiemp Permanent o e Estado Nivel Educ. Educación Experiencia Género Privado Hogar Mujer Parcial Temporal Posición Sector Civil Alcanzado Región Ocupacional Económico 1976 52.38 29.08 2.42 1.99 0.85 3.51 0.19 0.84 1.75 1.96 4.15 0.80 3.84 0.97 1977 51.35 26.58 2.61 1.53 0.89 5.41 0.60 0.66 1.21 1.70 5.53 0.88 2.84 0.93 1978 51.87 26.65 3.03 2.25 1.16 3.79 0.29 0.65 1.67 2.88 3.18 0.85 4.29 1.18 1979 50.56 25.67 3.37 1.68 0.52 3.13 0.26 1.17 0.95 2.83 3.84 1.31 4.99 0.84 1980 48.22 26.48 2.18 1.92 0.78 2.66 0.21 1.10 0.97 1.69 3.32 1.39 4.60 0.93 1981 44.91 26.54 2.39 1.88 0.66 3.38 0.25 0.39 1.19 1.49 2.69 0.83 2.11 1.10 1982 51.85 30.35 2.31 2.84 0.64 2.95 0.33 2.23 1.60 0.68 2.34 1.50 3.49 0.58 1983 49.15 26.66 1.74 2.24 1.07 2.93 0.36 3.14 1.82 0.64 1.58 1.49 4.83 0.67 1984 50.48 24.72 1.63 2.29 1.15 3.07 0.30 4.26 2.23 1.13 1.80 2.16 4.77 0.95 1985 49.18 25.30 2.57 2.15 1.02 2.56 0.30 2.98 2.93 0.67 2.36 1.64 3.84 0.87 1986 50.50 25.00 2.43 2.37 1.09 2.89 0.30 2.83 2.06 0.94 2.42 1.93 4.94 1.31 1987 49.12 24.36 2.07 2.23 1.03 2.85 0.42 3.13 1.41 0.68 2.81 2.24 4.91 1.00 1988 51.56 25.14 1.71 2.69 1.34 2.81 0.28 2.89 1.71 0.81 2.44 2.49 6.42 0.83 1989 52.31 27.10 1.99 2.64 1.43 2.47 0.15 3.26 1.21 1.22 1.55 2.51 5.54 1.25 1990 50.79 23.66 1.06 2.44 1.31 2.76 0.24 3.44 1.57 1.24 3.97 2.69 5.14 1.27 1991 50.41 23.36 1.66 2.13 1.48 2.97 0.31 3.87 1.53 0.44 2.01 2.59 6.80 1.26 1992 50.72 25.79 1.46 2.22 0.89 2.97 0.14 3.44 1.58 0.78 1.83 2.60 5.86 1.16 1993 46.07 20.55 1.33 2.47 1.05 1.91 0.16 3.33 1.20 0.74 4.13 3.08 5.18 0.96 1994 44.96 22.57 1.13 1.60 1.11 2.16 0.13 2.36 1.20 1.01 4.04 3.41 3.45 0.78 1995 47.76 22.53 1.16 1.94 1.18 2.29 0.28 3.28 1.91 0.84 3.95 3.05 4.40 0.94 1996 51.54 25.43 0.86 2.18 1.56 2.00 0.22 4.04 2.04 0.74 3.94 1.83 6.02 0.70 1997 52.71 25.52 0.59 1.48 1.67 2.09 0.24 4.97 1.94 0.98 2.43 3.51 6.27 1.01 Media 49.93 25.41 1.90 2.15 1.09 2.89 0.27 2.65 1.62 1.19 3.01 2.04 4.75 0.98 h. El estado civil ha sido un factor cada vez menos importante. i. El nivel educativo alcanzado constituye alrededor del 3% de la desigualdad. Esto sumado a los años de escolaridad genera un total de 28% atribuible a la educación. j. La desigualdad de ingresos entre regiones es uno de los factores que más ha tomado importancia en los últimos años. En 1976, explicaba menos del 1% de la desigualdad, en tanto que al final del período su contribución es aproximadamente 3%. Los salarios de Bogotá comparados con el resto de las siete principales ciudades del país, eran similares en 1976; hoy en día son un 30% más altos. k. La posición ocupacional en el trabajo, es el segundo factor con mayor importancia en explicar la distribución del ingreso laboral. Su tendencia ha venido aumentando en razón de que la proporción de informales también lo ha hecho. Esto último, sumado al subempleo constituyen 23 algunos de los problemas más graves que el mercado laboral introduce a la distribución del ingreso. l. La rama de actividad económica tiene poca importancia y adicionalmente se ha mantenido estable. Las políticas obviamente deben ser diseñadas sobre otros factores. En el cuadro 2 se presentan los resultados usando la ecuación (3.c). La diferencia con el anterior es simplemente que este responde a la pregunta: cuánto de la parte explicada por el modelo, se debe a cada factor? 3.1.3 Contribución de cada factor al cambio en la distribución del ingreso En cuanto a la contribución de los factores al cambio en la desigualdad los resultados son similares en cuanto a la magnitud. Como ha sido documentado en Núñez y Jiménez (1997), Bernal et al (1997) y otros, la distribución del ingreso tuvo una mejora a finales de los setenta, estuvo estable durante los ochenta y desde finales de los ochenta comenzó un empeoramiento que se detuvo en 1995.12 Para analizar los cambios en la distribución y la contribución de los factores a éstos, se analizarán los períodos 1976-1986, 1986-1996 y los períodos entre los cuales se presentaron los mayores cambio, a saber, 1977-1988 y 1988-1995. Si el cambio en la distribución es una reducción en la concentración, la varianza del logaritmo del ingreso o el coeficiente Gini disminuyen, lo cual se representa por –100% en la ultima fila del cuadro 4. En este caso, aquellos factores que tengan signo negativo, contribuyen a la reducción mientras que los factores con signo positivo deterioran la distribución del ingreso. El caso de un aumento en la concentración se presenta como 100% y análogamente los factores con signo positivo contribuyen a dicho aumento. Por consiguiente, cualquier factor con signo positivo en el cuadro 4, contribuyó al empeoramiento en la distribución del ingreso en un periodo dado. No obstante lo anterior, este análisis es válido, si las curvas de Lorenz no se interceptan entre dos períodos, dado que si esto sucede no se puede decir si hubo una mejora o un empeoramiento en la distribución del ingreso y por lo tanto no se sabe si los factores contribuyen positiva o 12 Sin embargo, esta medida de distribución es bastante diferente a las utilizadas en los trabajos referenciados, en especial porque es calculada con la muestra y no con los factores de expansión de las encuestas. 24 negativamente. En la gráfica se presentan las curvas de Lorenz. Podemos observar que dado que no se cruzan las curvas nuestro análisis posterior es válido. Gráfico Varianza del Logarítmo del Ingreso Urbano en Colombia 0.75 0.70 0.65 0.60 0.55 0.50 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 Curva de Lorenz 100 90 Porcentaje Acumulado de Personas 80 70 60 50 1988 40 30 1995 20 10 0 0 10 20 30 40 50 60 Porcentaje Acumulado de Ingresos 70 80 90 100 Cuadro 3.12 Contribución de los factores al cambio en la distribución del ingreso (puntos en el índice). Logarítmo de la Varianza del Ingreso Laboral 76-86 86-96 0.022 77-88 0.022 -0.075 -0.075 Gini Ingreso Laboral 88-95 0.034 0.022 0.022 80-95 Educación -0.067 -0.067 Experiencia -0.003 -0.002 -0.047 -0.018 -0.041 -0.016 -0.018 -0.003 -0.013 -0.002 -0.019 -0.006 25 0.034 88-95 0.013 0.013 Experiencia 2 0.002 0.029 Género 0.003 0.003 -0.001 -0.001 0.009 0.009 -0.003 -0.003 -0.002 -0.002 0.004 0.004 Sector Privado 0.002 0.002 0.003 0.003 0.001 0.001 0.001 0.001 0.005 0.005 -0.010 -0.010 -0.009 -0.009 -0.040 -0.040 0.001 0.001 0.000 0.000 0.002 0.002 Jefe Hombre 0.006 0.025 0.006 0.015 0.011 0.014 Jefe Mujer 0.001 0.001 -0.001 -0.001 -0.005 -0.005 0.001 0.001 0.001 0.001 0.001 0.001 Tiempo Parcial 0.023 0.023 0.017 0.017 0.023 0.023 0.013 0.013 0.009 0.009 0.023 0.023 0.002 0.002 0.001 0.001 0.003 0.003 0.007 0.007 0.005 0.005 0.011 0.011 -0.030 -0.013 -0.001 -0.002 -0.026 -0.013 0.000 0.003 0.000 0.002 -0.012 -0.005 Permanente/Temporal Unión Libre Viudo 0.001 Separado-Divorciado Soltero Primaria Secundaria Incompleta 0.001 0.002 0.000 0.000 0.001 0.002 0.001 0.002 0.000 0.000 0.001 0.013 -0.002 0.009 0.003 0.002 0.006 0.000 0.020 -0.005 -0.046 0.000 0.000 0.019 -0.003 -0.018 -0.023 0.028 0.009 0.009 0.005 0.009 0.006 0.010 Secundaria Completa Universidad Incompleta -0.003 -0.002 -0.011 0.000 0.000 -0.001 -0.002 -0.003 -0.007 -0.002 -0.001 0.000 Universidad Completa -0.009 0.017 -0.029 0.020 0.014 0.007 Barranquilla -0.003 0.003 0.000 -0.005 0.016 -0.001 0.015 -0.001 0.010 -0.005 Bucaramanga 0.002 -0.001 0.000 0.000 0.000 0.000 Bogotá 0.011 -0.003 0.009 0.016 0.011 0.020 Medellin 0.013 -0.004 0.001 0.004 -0.006 -0.004 -0.005 Cali 0.003 0.002 0.002 0.006 0.004 0.005 Pasto 0.004 -0.001 0.005 0.000 0.000 0.004 Obreros -0.041 0.010 -0.006 0.016 -0.035 Empleados 0.030 0.003 0.031 -0.007 -0.004 0.002 Cuenta Propia 0.004 -0.022 0.003 -0.008 -0.006 -0.001 0.042 0.035 -0.003 Empleado Doméstico Agricultura 0.017 -0.002 0.033 0.003 -0.001 -0.007 -0.003 -0.003 0.008 -0.010 0.000 0.005 -0.007 -0.026 -0.003 0.004 0.000 0.000 0.002 -0.001 0.000 0.000 0.000 0.000 Electricidad Gas Agua 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 Construcción 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.001 Comercio 0.000 -0.002 -0.002 -0.001 -0.001 -0.001 Transportes y Com. 0.002 0.000 0.000 0.001 0.000 0.001 Servicios Financieros 0.003 0.000 0.003 0.004 0.002 0.004 0.000 -0.002 -0.003 0.000 0.046 0.046 -0.112 -0.112 0.092 Total Cambio en el índice -0.056 -0.056 -8.7% 7.8% -16.6% 0.000 0.092 16.4% 0.061 0.019 0.007 0.032 0.003 Minería Servicios 0.012 0.002 -0.002 0.061 15.1% 0.088 0.088 23.7% 3.1.4 Análisis Vertical Este tipo de análisis consiste en determinar cuáles factores contribuyeron a mejorar y cuáles a deteriorar la distribución del ingreso en un período dado, sin importar si la distribución haya mejorado o empeorado. a. Logaritmo de la varianza del ingreso en el período 1976-1986: Este índice pasó de 0.65 a 0.59, lo cual significa que la distribución del ingreso mejoró. La educación no solo tuvo una 26 gran contribución a esta mejora (-160%, que corresponde a –119% en la rentabilidad de la educación y -41% en el conjunto de variables spline), sino que adicionalmente contrarrestó factores que tuvieron un impacto negativo sobre la distribución en especial, las diferencias entre los ingresos de los trabajadores empleados y subempleados (40%), las diferencias de ingreso entre regiones (23%) y las diferencias de ingreso entre las diferentes posiciones ocupacionales (18%). b. Logaritmo de la varianza del ingreso en el período 1986-1996: Durante este período, el índice presentó un deterioro al pasar de 0.59 a 0.64. Nuevamente la educación tuvo gran influencia en este período (81% entre rentabilidad y premios a la educación). La experiencia aparece como un factor que contrarrestó (-39%) los efectos negativos de la educación, el subempleo (37%) y las posiciones ocupacionales (36%). Los otros factores tuvieron una contribución menos significativa aunque cabe destacar que las heterogeneidades de los ingresos entre las ramas de actividad colaboraron para que la distribución no haya tenido un comportamiento peor. c. Logaritmo de la varianza del ingreso en el período 1977-1988: Durante este período se presentó el mayor progreso en la distribución del ingreso. Este comportamiento se debió a que las diferencias entre los trabajadores con diferentes tipos de educación se redujo en razón de la caída en la demanda relativa por trabajo calificado (Núñez y Sánchez, 1997). Podemos observar que la educación contribuyó a este empeoramiento en un 108%, contrarrestando los efectos negativos del subempleo (20%) y las diferencias entre las posiciones ocupacionales (29%). d. Logaritmo de la varianza del ingreso en el período 1988-1995: El adelanto logrado a finales de los setenta y principios de los ochenta se reverso en este período. De nuevo, la educación fue la causa principal de este hecho, coadyuvado por el subempleo (15%) y las diferencias entre las regiones (29%). Estos factores fueron contrarrestados por una disminución en la brecha entre las posiciones ocupacionales. e. Coeficiente Gini en el período 1988-1995: Como se expresó en la sección 2.2 la contribución de cada factor depende de la medida de desigualdad utilizada, puesto que cada una muestra diferentes aspectos de la distribución del ingreso por cuanto parten de supuestos 27 distintos13. Sin embargo, cuando utilizamos el coeficiente Gini para analizar los cambios en el período 1988-1995 los resultados son muy similares. f. Coeficiente Gini en el período 1988-1995: Durante este período el coeficiente Gini (sin expandir la muestra) tuvo el mayor deterioro. A pesar de que la educación tuvo una alta incidencia (29%), no lo fue tan grande como en otros períodos. Si lo fue, con relación a otros períodos, el subempleo (26%) y la segmentación de los mercados regionales (21%). 3.1.5 Análisis Horizontal a. Como es reconocido en la teoría económica, la educación es uno de los factores por los cuáles existen diferencias entre los ingresos de las personas. Podemos observar que la distribución del ingreso cambio en el mismo sentido de la educación. Es decir que cuando la distribución del ingreso mejoró, se debió a la alta influencia negativa de la educación y viceversa, en especial durante el período 1976-1986. b. La experiencia, durante los períodos analizados, siempre tuvo una contribución benéfica sobre la distribución del ingreso. En especial tuvo un aporte a la mejoría en el período 19861996 de 39%. c. La contribución de las diferencias de ingreso entre hombres y mujeres es muy poca. Aunque la brecha entre hombres y mujeres continua siendo grande, los factores que en realidad pueden estar pesando en ésta pueden ser por los diferentes niveles de educación y experiencia que puedan tener o por el diferente sector en que están ubicados. Sin embargo, al contrario de lo que sucedió con la educación siempre fue en el sentido contrario de la distribución del ingreso. Es decir que cuando la distribución mejoró se incrementaron las diferencias de ingreso entre hombres y mujeres y viceversa. d. La diferencia entre los salarios del sector público y el sector privado han tenido poca injerencia sobre la distribución del ingreso con excepción del período 1986-1996 en el cual los salarios del sector público se expandieron. e. Las diferencias entre los ingresos de los jefes de hogar y no jefes tuvieron una gran influencia durante el período 1977-1988. Las razones de este fenómeno deben estudiarse con mayor 13 Una de las principales diferencias entre el logaritmo de la varianza y el coeficiente Gini es que el primero no cumple las condiciones de Pigou-Dalton. Se han encontrado índices cuyo resultado es ambiguo. 28 profundidad para encontrar explicaciones razonables. En cuanto a las Jefes de hogar mujer su incidencia es muy pequeña. f. Observando la tabla 1 entre 1981 y 1996 se encuentra que el subempleo (trabajadores cuya jornada es menor a 40 horas), aumentó su contribución diez veces más. Este fenómeno que golpea a la economía tanto en términos de eficiencia como de equidad es cada vez más preocupante. Su injerencia negativa fue muy grande en especial durante el período 19761986. De no existir, la distribución obviamente hubiera tenido un cambio más positivo. g. Aunque las diferencias entre los ingresos de los trabajadores permanentes y temporales no han tenido gran influencia en los cambios en la distribución del ingreso, éstas tuvieron una injerencia cercana a la rentabilidad de la educación cuando se analiza el coeficiente Gini entre 1980 y 1995. h. Las diferencias de ingreso entre personas con distintos estados civiles tuvieron una alta influencia positiva durante los períodos de progreso, en especial, por lo que sucedió al interior del grupo que permanece en unión libre. i. Las diferencias de ingreso según el nivel educativo alcanzado por las personas tuvieron una gran incidencia en los cambios en la distribución del ingreso. En el mercado laboral, la demanda relativa por trabajos calificados cambia según las circunstancias en que se encuentra la economía. El grupo de trabajadores con educación primaria solo tuvo una alta importancia en el período 1976-1986. 3.1.6 Descomposición de la contribución de los factores a la desigualdad del ingreso En la sección 2.3 presentamos matemáticamente una forma de descomponer la contribución de cada factor al cambio en la desigualdad del ingreso. Dado que la distribución del ingreso ha tenido grandes cambios, en especial a finales de los ochenta y principios de los noventa, no interesa conocer cuales fueron los factores que más contribuyeron a esta pérdida de equidad y si éstos fueron más afectados por las relaciones entre el ingreso y correlación con el factor, la dispersión del factor (medido por la desviación standard) o el coeficiente del factor. En el cuadro 5 se presentan los resultados para la educación y en el cuadro 6 para el resto de los factores, en cada uno de los períodos de análisis. 29 Para el período 1976-1986 en el cual se presentó una mejora en la distribución del ingreso, la educación contribuyó en un –118% a este cambio según el cuadro 4. Esto se debió a que el valor de Sj para la educación se redujo en un –13.3%. Esta última caída es una combinación de la disminución en la rentabilidad de la educación en –13.4%, un aumento de la desviación standard de la educación de los individuos entre estos dos períodos (el cual no es una contribución sino un perjuicio para la dispersión salarial), una menor correlación entre los ingresos y la educación de los individuos entre estos dos años de –11.4% y una menor desviación standard de los ingresos de –4.4%. Es interesante ver que para el período 1985-1995 en que la distribución del ingreso empeoró la rentabilidad de la educación también cayó. Sin embargo, si observamos el cuadro 6 el premio para los individuos con universidad incompleta y completa aumentaron en 69% y 48% respectivamente. El lector puede entrar a evaluar fácilmente, en el cuadro 6 que factores afectaron más estos cambios. La conclusión principal de esta sección es clara: el principal factor que contribuye a la desigualdad de los ingresos es la educación, lo cual implica que la política para reducir los niveles de concentración del ingreso es la inversión en educación. Sin embargo, la educación es un factor que ha perdido importancia en el tiempo como factor concentrador. Obviamente esto ha sido consecuencia de la expansión del sistema educativo. A pesar de lo anterior, lo que se ha ganado en educación se ha perdido en las diferencias del ingreso interregional, el aumento del subempleo y la informalidad. En términos de política, la mejora en la distribución del ingreso, por el lado de la oferta, se consigue a través de programas de entrenamiento sobre los trabajadores de menor productividad y de expansiones en la educación. Por el lado de la demanda, las políticas diseñadas para lograr un avance significativo en la distribución del ingreso no son claras. Por ejemplo, la fijación de un salario mínimo puede castigar a aquellos para quien es diseñado puesto que un salario más alto conduce al empleador a reemplazar al trabajador no calificado por alguno de mayor calificación, sustituirlo por capital o incrementar los costos de producción y con ello generar inflación. Sin embargo, la caída en el empleo depende de las elasticidades de sustitución. Otro elemento de demanda puede ser controlado a través de sindicatos. No obstante, en Colombia no existe 30 información que pueda comprobar esta hipótesis pero es común pensar que los grupos sindicales traen más perjuicios que beneficios. Adicionalmente, la segmentación del mercado de trabajo también depende del nivel tecnológico del sector. Recomendar un estudio sobre los mecanismos que pudieran beneficiar la distribución del ingreso por el lado de la demanda laboral es una de las principales conclusiones del estudio. 31 3.2 Educación y salarios relativos en Colombia, 1976-1995. Determinantes, evolución e implicaciones para la distribución del ingreso Esta sección se centra en determinar la evolución y los determinantes de los salarios14 relativos en Colombia desde el punto de vista del nivel educativo. El comportamiento de los salarios relativos ha tenido dos períodos claramente diferenciados. Entre 1976 y 1982, los salarios de los más educados, fundamentalmente los de aquellos con educación universitaria, tuvieron un menor crecimiento en relación con los salarios de los menos educados causando una importante disminución en la dispersión salarial. De hecho, en 1976 el salario promedio de una persona con universidad completa era 95%, 180% y 205% mas alto que el de una persona con bachillerato terminado, estudios de primaria y sin estudios, respectivamente. En 1982 estas diferencias se habían reducido a 85%, 140% y 170%, respectivamente. Sin embargo, después de la segunda mitad de los ochenta la tendencia mencionada se revirtió, presentándose un aumento en la dispersión salarial. Así, el salario promedio de los trabajadores con educación universitaria era en 1994 110%, 155% y 185% mas alto que el de los trabajadores con bachillerato terminado, primaria terminada y sin educación, respectivamente. La explicación de lo acontecido con los salarios de los trabajadores colombianos en los últimos veinte años es el objeto de este trabajo. El período 1976-1982 estuvo acompañado de un crecimiento de la oferta y una caída de la demanda de trabajadores calificados, y un incremento en la demanda y una reducción de la oferta de trabajadores no calificados. Las tendencias se invirtieron a favor de los educados entre 1982 y 1995. El efecto que la oferta y la demanda laboral tiene sobre los salarios relativos depende de las rigideces del mercado. Este efecto puede reducirse mediante políticas e instituciones que controlen de alguna forma el mercado como lo han logrado algunos países desarrollados, manteniendo estable la distribución de los ingresos. Las tendencias de los salarios relativos han sido objeto de estudio a nivel internacional. En Estados Unidos la desigualdad salarial se redujo en la década de los setenta, principalmente por el crecimiento de la oferta de trabajadores educados. En contraste, durante los ochenta este 32 proceso experimentó un retroceso debido al extraordinario crecimiento en la demanda laboral de trabajadores educados y hacia las mujeres (Katz y Murphy 1992). Este incremento en la demanda está asociado con aquellos cambios tecnológicos que reducen el trabajo físico e incrementan la demanda de trabajadores con capacidad de aprendizaje a menor costo (Freeman y Katz 1995). Sin embargo, el solo análisis de oferta y de demanda pueden ser insuficientes para explicar los cambios en la estructura salarial, ya que parte de la magnitud de los shocks de oferta y demanda sobre los salarios dependen de las instituciones laborales y el poder de los sindicatos. Así, en Australia se encontró un empeoramiento en la distribución salarial pero de menor magnitud a la de Estados Unidos, gracias a que los sindicatos y las instituciones que fijan los salarios determinaron tales rigideces en el mercado laboral, que los cambios en los salarios relativos no estuvieron acompañados de incrementos en la tasa de retorno de la educación. (Gregory y Vella (1995)) El fenómeno se repitió en Italia: una compresión salarial durante los setenta y una mayor desigualdad a partir de 1982. Basados en una explicación de tipo institucional, Erickson e Ichino (1995) relacionan la menor dispersión salarial con los mecanismos de indización, que generaban un efecto de compresión sobre la distribución salarial. Desde 1982, de acuerdo con los autores, estos mecanismos dejaron de actuar dando lugar a una mayor dispersión. En Alemania, aunque la oferta y la demanda tuvieron movimientos similares a los presentados en los países desarrollados, no se presentó crecimiento en la desigualdad en los últimos años. Dado que las instituciones son similares a otros países en los cuales se presentó variación en la distribución salarial no se puede afirmar que éstas expliquen la estabilidad en los salarios relativos. Abraham y Houseman (1995) argumentan que el sistema educativo alemán en el cual los jóvenes que no ingresan a la universidad reciben entrenamiento, es la razón para tener estas diferencias frente a otros países puesto que, con dicho entrenamiento, gozan de una alta demanda y participación en el mercado laboral. Argentina experimentó, después de la liberalización comercial, un aumento en la dispersión salarial a favor de los trabajadores mas calificados, explicado fundamentalmente por cambios en la demanda relativa por estos trabajadores. De acuerdo con Robbins, González y Menéndez (1996) 14 En este estudio nos referimos a salarios como los ingresos laborales. 33 los cambios en la demanda relativa en favor de los mas calificados obedecerían a la aceleración del crecimiento económico y a incremento en las importaciones de maquinaria y equipo. Siguiendo la metodología de Katz y Murphy (1992) esta sección investigará las causas de los movimientos de los salarios relativos de diferentes grupos educativos y algunas de las consecuencias que se desprenden de estos resultados. Las principales fuentes de los movimientos en los salarios relativos están presentadas en el cuadro 1. Para el examen y análisis de éstas utilizaremos la información de las Encuestas de Hogares urbanas desde 1976 hasta 1995. El principal problema de la información de estas encuestas radica en el censuramiento a un millón de pesos en la información de ingresos. Para solucionar este problema se siguió la metodología presentada en Núñez y Jiménez (1997). FUENTES DE LOS CAMBIOS EN LOS SALARIOS RELATIVOS FACTORES DE OFERTA FACTORES DE DEMANDA INTRASECTORIALES INTERSECTORIALES - Cambios Demográficos CAMBIOS EN LA INTENSIDAD CAMBIOS EN LAS DEMANDAS - Cambios en la tasa de DEL USO DE FACTORES LABORALES DE UNA Participación - Cambios Tecnológicos INDUSTRIA A OTRA POR - Cambios en los niveles de - Cambios en los precios de los CAMBIOS EN LA Escolaridad factores no laborales PARTICIPACION DE CADA INDUSTRIA EN EL TOTAL DE LA PRODUCCION - Cambios en los patrones de consumo - Diferencias sectoriales en el crecimiento de la productividad - Cambios en el Comercio Neto Internacional - Cambios en la Demanda de Producción Cuadro 1 La sección contiene cuatro partes adicionales. La siguiente analiza la evolución de la oferta y los salarios relativos de diferentes grupos socioeconómicos y las consecuencias que está tuvo sobre la distribución de los ingresos salariales. Posteriormente, se especifican los modelos para determinar las causas del diagnóstico presentado en la sección dos. A continuación, se estima la sustituibilidad entre universitarios y bachilleres mediante una función CES. Finalmente, se presentan algunas de las conclusiones de la sección. 34 3.2.1 Evolución de la oferta y los salarios relativos: los salarios y los niveles de escolaridad Para los efectos de este estudio hemos clasificado a los ocupados de acuerdo a sus niveles de escolaridad en seis grupos: 1) sin estudio (0 años de escolaridad), 2) estudios de primaria (entre 1 y 5 años de escolaridad), 3) secundaria incompleta (entre 6 y 10 años de escolaridad), 4) secundaria completa (11 años de escolaridad), 5) universidad incompleta (12 a 15 años de escolaridad) y 6) universidad completa (16 o más años de escolaridad). Los cambios en la composición de la fuerza laboral para el período 1976-1995 han sido dramáticos, y ha estado caracterizado por una aumento en los niveles de escolaridad de la fuerza laboral y el aumento en la demanda de calificados, que ha reducido la participación de los menos calificados dentro de la fuerza laboral en el período señalado. La gráfica 1 representa la participación de cada grupo dentro del total de ocupados. Se observa claramente la caída en la participación de los menos calificados y el respectivo aumento de los más calificados. De la simple observación de las gráficas se desprende: 1) los grupos de escolaridad 0 y con estudios de primaria reducen su participación dentro del total de ocupados aproximadamente la mitad durante el período; de 5.0% a 2.3% y de 50% a 27.8% respectivamente; 2) el grupo con bachillerato incompleto mantiene su participación estable, en cerca del 27% y 3) la pérdida en la participación de los grupos mencionados de aproximadamente 24 puntos porcentuales fue absorbida por los grupos con bachillerato completo, con universidad incompleta y con universidad completa. De hecho, entre 1976 y 1995, los bachilleres aumentaron su participación dentro de los ocupados del 9% al 25%, las personas con universidad incompleta de 5% a 8%, mientras que los universitarios aumentaron su participación de 5% a 11.5%. PARTICIPACION EN LOS OCUPADOS (ESCOLARIDAD 1-5) PARTICIPACION EN LOS OCUPADOS (ESCOLARIDAD 0) 51.0% 5.00% 47.0% PORCENTAJE 4.00% 3.50% 43.0% 39.0% 35.0% 3.00% 31.0% 2.50% AÑOS 35 95 94 93 92 91 90 89 88 87 86 85 84 83 82 81 80 79 78 76 94 92 90 88 84 82 80 78 86 AÑOS 77 27.0% 2.00% 76 PORCENTAJE 4.50% Gráfica 1 a Gráfica 1b PARTICIPACION EN LOS OCUPADOS (ESCOLARIDAD 6-10) PARTICIPACION EN LOS OCUPADOS (ESCOLARIDAD 11) 29.0% 25.0% 28.5% 23.0% PORCENTAJE PORCENTAJE 21.0% 28.0% 27.5% 27.0% 19.0% 17.0% 15.0% 13.0% 26.5% 11.0% 26.0% AÑOS 94 92 90 88 86 84 82 80 78 76 95 94 93 92 91 90 89 88 87 86 85 84 83 82 81 80 79 78 77 76 9.0% AÑOS Gráfica 1c Gráfica 1d PARTICIPACION EN LOS OCUPADOS (ESCOLARIDAD 12-15) PARTICIPACION EN LOS OCUPADOS (ESCOLARIDAD >=16) 8.5% 11.0% 8.0% 10.0% PORCENTAJE PORCENTAJE 7.5% 7.0% 6.5% 6.0% 9.0% 8.0% 7.0% 5.5% 6.0% 5.0% AÑOS 94 92 90 88 86 84 82 80 76 94 92 90 88 86 84 82 80 78 76 78 5.0% 4.5% AÑOS Gráfica 1e Gráfica 1f Al dividir la fuerza laboral por el grado de escolaridad podemos calcular los salarios relativos entre los mas educados (personas con universidad terminada) y el resto de los grupos de la fuerza laboral, esto es, el cociente entre el salario promedio de los más educados y el salario promedio de los otros grupos. La gráfica 2 presenta la evolución de los salarios relativos, donde claramente se diferencian dos períodos. El primero, entre 1976 y 1982, caracterizado por una caída en los salarios relativos de los trabajadores más calificados respecto a los trabajadores con niveles inferiores de educación15. A partir de mediados de la década del ochenta, se presenta una recuperación de los salarios relativos de los más calificados. 15 El eje de ordenadas representa el logaritmo natural de los salarios relativos y por consiguiente, la variación en una décima (0.1) de un año a otro representa aproximadamente una variación del 10%. A manera de ejemplo, en la gráfica 2c el salario relativo de los más calificados entre 1990 y 1993 aumenta un 15%. 36 SALARIOS RELATIVOS 16+/1-5 1.95 1.74 1.54 Gráfica 2 a SALARIOS RELATIVOS 16+/6-10 95 94 93 92 91 90 89 88 87 86 85 SALARIOS RELATIVOS 16+/11 1.1 Log de los Salarios Relativos 1.38 1.33 1.28 1.23 1 0.95 0.9 0.85 Gráfica 2 c 95 94 93 92 91 90 89 88 87 86 85 84 83 82 81 80 79 78 77 95 94 93 92 91 90 89 88 87 86 85 84 83 82 81 80 79 78 77 0.8 76 1.18 1.05 76 Log de los Salarios Relativos 84 Gráfica 2b 1.43 Gráfica 2d El cuadro 2 presenta los cálculos de los cambios SALARIOS RELATIVOS 16+/12-15 0.85 Log de los Salarios Relativos 83 76 95 94 93 92 91 90 89 88 87 86 85 84 83 82 81 80 79 78 1.39 77 1.44 1.65 82 1.49 1.7 81 1.75 1.59 80 1.8 1.64 79 1.85 1.69 78 1.9 77 Log de los Salarios Relativos 1.79 76 Log de los Salarios Relativos SALARIOS RELATIVOS 16+/0 2 en los salarios relativos. Durante el primer 0.8 0.75 período, los salarios de los más educados 0.7 disminuyen significativamente respecto de los 0.65 0.6 grupos menos educados. De hecho, las Gráfica 2e 95 94 93 92 91 90 89 88 87 86 85 84 83 82 81 80 79 78 77 76 0.55 disminuciones más significativas se presentan frente a los grupos sin educación y de educación primaria. A partir de 1982 el salario relativo de los mas educados presenta una importante recuperación respecto a todos los grupos con menor educación, principalmente con respecto a los bachilleres. El crecimiento es de los salarios relativos es moderado entre 1982 y 1991, y bastante acelerado entre 1991 y 1995. 37 Cambio en el log del Salario Relativo 1976-1982 1982-1986 1986-1991 1991-1995 1982-1995 1976-1995 Sin educación -36.38 1.89 3.91 10.01 15.81 -20.57 1-5 años -44.04 0.45 2.88 16.51 19.84 -24.20 6-10 años -32.48 4.90 -0.11 21.24 26.03 -6.45 11 años -19.57 12.21 4.27 21.17 37.66 18.09 12-15 años -17.67 12.00 1.38 20.68 22.25 4.58 Cambio en el log del Salario Relativo (Promedio Anual) 1976-1982 1982-1986 1986-1991 1991-1995 1982-1995 1976-1995 Sin educación -7.26 0.47 0.77 2.41 1.14 -1.20 1-5 años -9.22 0.11 0.57 3.89 1.40 -1.45 6-10 años -6.34 1.20 -0.02 4.93 1.80 -0.35 11 años -3.56 2.92 0.84 4.92 2.49 0.88 12-15 años -3.19 2.87 0.27 4.81 1.56 0.24 Cuadro 2. Salarios Relativos (Universitarios vs. Otros niveles educativos) Fuente: Encuesta Nacional de Hogares. Cálculo de los autores 3.2.2 Los salarios relativos y la rentabilidad de la educación La dinámica de los salarios relativos y la evolución de la rentabilidad de la educación pueden ser calculados a través de métodos paramétricos. En el cuadro 3 se presentan las estimaciones de las funciones de ingreso laborales con base en la Encuesta Nacional de Hogares. Utilizamos la función de ingresos desarrollada por Mincer (1974): ln y = β0 + β1 S + β2 X + β3 X 2 + β4 Z + µ (1) donde y son los ingresos, S el nivel de escolaridad, X: años de experiencia (X = edadescolaridad-seis) y Z es un vector con las características de la persona. Según el modelo de Mincer (1974), β1 proporciona una estimación de la tasa de retorno de la educación, mientras que la concavidad del perfil de ingresos es capturada por los coeficientes β2 y β3 de la experiencia, cuyos signos son positivo y negativo respectivamente. La estimación de la tasa de retorno de la educación tuvo en cuenta no solo los años de educación, sino también el precio adicional que el mercado paga por alcanzar un cierto nivel de escolaridad, es decir, se estimó un “premium” por nivel educativo. Este consiste en una variable que toma el valor de los años de escolaridad dentro de cada nivel alcanzado. Así, la rentabilidad de la educación de una persona que realizó estudios de postgraduados durante dos años, se capta en la variable S , (que toma el valor de dieciocho) y en la variable “premium a la universidad” que toma el valor de 38 tres. Esta variable capta el efecto del “premium” por año adicional de educación, habiendo ya alcanzado el nivel de educación superior.16 Por último, µ es un residuo con media cero y se asume que es independiente de S y X . Para las estimaciones, las experiencias se combinaron con la educación, tomando una variable dicotómica X × S donde S = 1 si la persona esta en el nivel educativo (dado por los mismos grupos conformados en la sección 2.1) o S=0 si no está. De esta forma, la variable experiencia se ajusta para cada nivel educativo y su coeficiente puede tomar un valor mayor o menor en uno u otro nivel. Por último, el vector Z está conformado por variable dicotómicas para el género, el lugar dentro del hogar, el tipo de empleo, la asistencia escolar y el estado civil, todas las cuales se espera afecten el nivel salarial. Los resultados de las estimaciones presentadas en el cuadro 3, indican una caída en la tasa de retorno de la educación desde comienzos de la década de los ochenta, al tiempo que se presenta un importante aumento del premium a la educación superior, y con un deterioro del “premium” a la educación secundaria terminada, que adquiere signo negativo. Los resultados econométricos concuerdan con la evidencia de la evolución de los salarios relativos, que muestran un deterioro de los de los menos educados respecto a las personas con educación universitaria. Adicionalmente, los coeficientes de las estimaciones indican que la rentabilidad de la experiencia es superior para las personas con educación universitaria. De hecho, en 1994 los ingresos de los más calificados se incrementaban 4.4% por cada año de experiencia adicional, frente a 2% para los bachilleres y 1% para las personas con educación primaria. 16 Resultados similares fueron encontrados por Ribero y Meza (1997) 39 Funciones de Ingreso. Variable dependiente Log Salarios AÑO 1976 1982 1986 1990 ETAPA 12 37 53 69 escolaridad 0.07971 *** 0.07144 *** 0.06411 *** 0.05753 primaria -0.03309 *** -0.01806 *** -0.02037 *** -0.01057 secundaria no terminada -0.04086 ** -0.01620 *** -0.01807 *** -0.01073 secundaria terminada 0.12136 -0.15284 *** -0.16060 *** -0.08227 universidad no terminada 0.09137 * 0.04455 *** 0.01226 0.02401 universidad terminada -0.01871 0.17311 *** 0.14697 *** 0.22451 género (hombre=1, mujer=0) 0.17556 *** 0.18582 *** 0.10607 *** 0.12568 patrón 0.48316 *** 0.46292 *** 0.58275 *** 0.65270 cuenta propia -0.26667 *** -0.31581 *** -0.14802 *** -0.07644 empleado -0.08803 * -0.16894 *** 0.03578 * 0.07146 obrero -0.19479 *** -0.23616 *** -0.02428 0.04515 agricultura -0.15607 -0.08430 -0.18364 *** -0.19800 industria -0.39973 * -0.16143 *** -0.37236 *** -0.29022 construcción -0.27501 -0.09507 * -0.28387 *** -0.22046 comercio -0.39744 * -0.15912 *** -0.39851 *** -0.30415 transporte y comuni. -0.22125 -0.02603 -0.15922 *** -0.10326 servicios financieros -0.27185 -0.08652 * -0.24339 *** -0.14939 servicios del gobierno -0.31217 -0.14272 *** -0.27202 *** -0.21306 resto -0.40623 * -0.17797 *** -0.42189 *** -0.32246 jefe 0.25195 *** 0.19066 *** 0.21788 *** 0.20149 jefe mujer -0.13234 * -0.12358 *** -0.12518 *** -0.10224 experiencia Primaria 0.01933 *** 0.02124 *** 0.01868 *** 0.01469 experiencia Primaria2 -0.00032 *** -0.00029 *** -0.00027 *** -0.00023 Exp. Secundaria sin terminar 0.02014 *** 0.02266 *** 0.01381 *** 0.01189 Exp. Secundaria sin terminar2 -0.00029 *** -0.00028 *** -0.00010 ** -0.00009 Exp. Secundaria Terminada 0.01277 0.04655 *** 0.03485 *** 0.02312 Exp. Secundaria Terminada2 -0.00001 -0.00067 *** -0.00046 *** -0.00021 Exp. Universidad sin terminar 0.02267 0.03820 *** 0.03586 *** 0.02900 Exp. Universidad sin terminar2 -0.00048 -0.00066 *** -0.00066 *** -0.00044 Exp. Universidad terminada 0.07087 *** 0.05297 *** 0.04403 *** 0.04118 Exp. Universidad terminada2 -0.00123 *** -0.00098 *** -0.00072 *** -0.00068 Permanente=1 o Temporal 0.29576 *** 0.17765 *** 0.20793 *** 0.16841 Horas de trabajo(>=40=0,<40=1) 0.00099 0.00180 *** 0.00274 *** 0.00239 Medio tiempo -0.38027 *** -0.23941 *** -0.26573 *** -0.31439 Asistencia escolar -0.08635 ** -0.10863 *** -0.12623 *** -0.04467 Casado o soltero 0.13783 *** 0.04741 *** 0.05022 *** 0.05935 Constante 7.00316 *** 8.44166 *** 9.20717 *** 10.04455 R2 0.526265 0.497403 0.439496 *** ** * ** ** *** *** *** *** *** ** *** *** *** *** * ** *** *** *** *** *** *** *** ** *** *** *** *** *** *** *** *** *** ** *** *** 0.445558 1994 85 0.05691 -0.00561 -0.02792 -0.12391 0.03737 0.21161 0.10387 0.46447 -0.11962 0.02059 -0.04033 -0.11007 -0.12699 -0.03702 -0.11853 0.04524 0.01806 0.04649 -0.16872 0.19081 -0.09135 0.01050 -0.00015 0.01240 -0.00012 0.02018 -0.00011 0.02327 -0.00016 0.04435 -0.00066 0.15532 0.00424 -0.23151 -0.03938 0.05284 10.85867 *** *** *** *** *** *** *** *** * ** * *** *** *** *** *** *** *** *** ** *** *** *** *** *** *** ** *** *** 0.390177 Cuadro 3. Fuente ENH (Descensurada). Cálculo de los autores. *** Significativo al 99% ** Significativo al 95% * Significativo al 90% 3.2.3 Cambio en los salarios reales La evolución de los salarios reales de acuerdo con diferentes clasificaciones de la fuerza laboral y para distintos períodos se presenta en el cuadro 4. De acuerdo con el cuadro los salarios reales crecieron a una tasa anual de 1.56% para el período 1976-1995. Sin embargo, el crecimiento de los salarios reales fue distinto para los diferentes períodos. Así, entre 1976 y 1982 crecieron a 40 una tasa de 2.2%, por debajo del 0.5% entre 1982 y 1991 y por encima del 4% entre 1991 y 1995. El crecimiento de los salarios reales fue mas alto para las mujeres que para los hombres. Así, mientras el crecimiento real anual promedio de los ingresos laborales entre 19796 y 1995 fue de 2% para las mujeres, el de los hombres fue de 1.45%. Estas diferencias en el crecimiento fueron particularmente marcadas entre 1976 y 1982, cuando los ingresos laborales reales de la mujer crecieron a una tasa de 3.6%, frente a 1.47% para los hombres. Estas diferencias en las tasas de crecimiento a favor de las mujeres ha traído como resultado una reducción importante de la brecha salarial, según se observa en los gráficos 3 y 4. El crecimiento de los salarios por niveles de escolaridad es consistente con los resultados presentados en la sección 2.1: 1) los salarios reales de los trabajadores con universidad terminada, universidad sin terminar y bachilleres disminuyeron en términos reales en el período 1976-1982. La caída más drástica se concentró en los salarios de los trabajadores con universidad terminada. Por su parte, los salarios de los trabajadores menos calificados tuvieron crecimientos positivos, siendo el mas alto, el de los trabajadores con estudios de primaria. 2) Durante el período 1982-1991, los salarios reales de los menos calificados trabajadores tuvieron crecimientos negativos, principalmente los personas sin educación, con bachillerato sin terminar y los bachilleres. El salario real del resto de los grupos o permaneció constante durante el período o tuvo crecimientos reales muy pequeños. 3) Durante el período 1991-1995 el salario real anual de todos los trabajadores se incrementó en forma sustancial, principalmente los trabajadores de sin escolaridad (4.3%) y con primaria (2.9%), y para los trabajadores con universidad terminada (6.5%). Para los trabajadores con bachillerato sin terminar y para los bachilleres, los incremento fueron menores (alrededor de 1.8%). Los grupos definidos por experiencia no distinguen claramente un(os) grupo(s) favorecido(s) o desfavorecido(s) en cada período. Sin embargo, el grupo con experiencia de 6-15 años tuvo, a través del tiempo, el mayor crecimiento en el salario real tal como se observa en las columnas 6 y 7 del cuadro 4, principalmente, por el gran crecimiento obtenido entre 1990-1994. Lo contrario sucedió con el grupo más joven. Por su parte, dentro de las posiciones ocupacionales, los patrones tuvieron el mayor incremento salarial, seguidos por los trabajadores por cuenta propia. 41 PARTICIPACION EN LOS OCUPADOS (HOMBRES) SALARIOS RELATIVOS HOMBRES/MUJERES 64.00% 0.56 Cambio en el Log de los Salarios Relativos 63.00% PORCENTAJE 62.00% 61.00% 60.00% 59.00% 58.00% 0.52 0.48 0.44 0.40 57.00% 95 94 93 92 91 90 89 88 87 86 85 84 83 82 81 80 79 78 77 76 95 94 93 92 91 90 89 88 87 86 85 84 83 82 81 80 79 78 77 0.36 76 56.00% AÑOS AÑOS Gráfica 3 Gráfica 4. Promedio móvil de 2 períodos. SALARIOS REALES 12.60 Log de los Salarios Reales 12.50 12.40 12.30 12.20 Hombres 12.10 Mujeres 12.00 11.90 11.80 AÑOS Gráfica 5 42 94 92 90 88 86 84 82 80 78 76 11.70 CAMBIO EN LOS SALARIOS REALES POR DIFERENTES CLASIFICACIONES SOCIOECONOMICAS Crecimiento Total 76-82 82-86 86-91 91-95 76-95 82-95 TODOS 14.16 2.13 0.37 17.65 34.31 20.15 HOMBRES MUJERES 9.16 23.79 4.52 1.00 1.22 2.38 16.46 19.04 31.35 46.23 22.19 22.43 ESCOLARIDAD 0 12.28 -0.23 -7.96 18.55 22.64 10.36 ESCOLARIDAD 1-5 ESCOLARIDAD 6-10 19.93 8.37 1.21 -3.24 -6.93 -3.94 12.05 7.32 26.26 8.51 6.33 0.14 ESCOLARIDAD 11 -4.53 -10.56 -8.32 7.38 -16.02 -11.49 ESCOLARIDAD 12-15 ESCOLARIDAD >=16 -6.43 -24.10 -10.34 1.66 6.38 -4.05 7.88 28.56 -2.52 2.06 3.91 26.17 EXPERIENCIA 1-5 14.88 -11.62 1.51 17.66 22.43 7.55 EXPERIENCIA 6-15 EXPERIENCIA 16-25 15.23 10.62 1.76 6.99 0.04 -0.97 23.39 13.28 40.42 29.92 25.19 19.30 EXPERIENCIA 26-35 EXPERIENCIA 36-45 16.75 20.58 3.46 -2.99 -2.14 6.98 18.35 10.34 36.43 34.92 19.68 14.33 EXPERIENCIA>=46 4.03 16.28 -2.93 10.72 28.10 24.07 OBREROS EMPLEADOS 22.06 4.31 5.85 -2.49 -5.71 0.22 11.71 12.76 33.91 14.80 11.85 10.49 CUENTA PROPIA PATRONES 25.68 17.31 -0.28 12.47 -10.65 -0.65 26.35 17.14 41.10 46.27 15.42 28.96 Crecimiento Anual 76-82 82-86 86-91 91-95 76-95 82-95 TODOS 2.23 0.53 0.07 4.15 1.56 1.42 HOMBRES MUJERES 1.47 3.62 1.11 0.25 0.24 0.47 3.88 4.45 1.45 2.02 1.55 1.57 ESCOLARIDAD 0 1.95 -0.06 -1.65 4.35 1.08 0.76 ESCOLARIDAD 1-5 ESCOLARIDAD 6-10 3.08 1.35 0.30 -0.82 -1.43 -0.80 2.88 1.78 1.23 0.43 0.47 0.01 ESCOLARIDAD 11 -0.77 -2.75 -1.72 1.80 -0.91 -0.93 ESCOLARIDAD 12-15 ESCOLARIDAD >=16 -1.10 -4.49 -2.69 0.41 1.24 -0.82 1.91 6.48 -0.13 0.11 0.30 1.80 EXPERIENCIA 1-5 2.34 -3.04 0.30 4.15 1.07 0.56 EXPERIENCIA 6-15 EXPERIENCIA 16-25 2.39 1.70 0.44 1.70 0.01 -0.19 5.39 3.17 1.80 1.39 1.74 1.37 EXPERIENCIA 26-35 2.62 0.85 -0.43 4.30 1.65 1.39 EXPERIENCIA 36-45 EXPERIENCIA>=46 3.17 0.66 -0.76 3.84 1.36 -0.59 2.49 2.58 1.59 1.31 1.04 1.67 OBREROS EMPLEADOS 3.38 0.71 1.43 -0.63 -1.17 0.04 2.81 3.05 1.55 0.73 0.87 0.77 CUENTA PROPIA PATRONES 3.88 2.70 -0.07 2.98 -2.23 -0.13 6.02 4.03 1.83 2.02 1.11 1.98 Cuadro 4. Fuente DANE: ENH. Cálculo de los autores. 3.2.4 Evolución de la distribución de los salarios En razón de que los salarios de los ocupados con mayores ingresos, (trabajadores con educación universitaria y patronos) tuvieron un crecimiento superior al resto, en especial durante el período 43 1991-1994, la concentración de los salarios aumentó. El incremento en la desigualdad se detalla en el cuadro 1 del apéndice 3.2.2. El coeficiente Gini17, presentado en la gráfica 6, ilustra el empeoramiento en la distribución de los salarios a partir de 1982. Entre 1982 y 1992 el Gini aumento de 0.41 a 0.50, al tiempo que la participación en el total de salarios del decil con el ingreso laboral mas alto, aumentó del 35% al 46%. Así, los ingresos laborales promedio del decil más rico respecto del más pobre, aumentó de 16.2 a 31.4 entre 1982 y 1992, para reducirse a 23.2 en 1995. La gráfica 6 presenta la evolución del Gini para hombres, mujeres y el total. Se puede apreciar que la evolución total del Gini ha estado determinada por el de los hombres, quienes tienen una mayor concentración salarial, pero los mayores cambios se han producido en las mujeres. Éstas presentan un deterioro en la distribución de los salarios a partir de 1982, pues el Gini aumentó de 0.36 a 0.46 (Apéndice 3.2.2, Cuadros 1 y 2). Puede observarse una clara relación entre los movimientos de los salarios relativos y la distribución de los salarios presentados en las gráficas 2 y 6 respectivamente. Entre 1976 y 1982 los salarios relativos de los más educados cayeron, con la consecuente caída en la concentración de los salarios. Lo contrario, pero de manera más acentuada, sucedió en el período 1982-1995. 17 El coeficiente Gini mide el grado de distribución de una variable entre diferentes grupos. Para el cálculo, la variable se ordena de menor a mayor y se conforman grupos con igual número de personas. Si a cada grupo le corresponde una cantidad igual de la variable en cuestión, en este caso los salarios, el Gini tendrá un valor de cero. A medida que la desigualdad aumenta, es decir que unos grupos se apoderan de una cantidad mayor que otros, el Gini se aproxima a uno. Para un mayor detalle y la forma de cálculo puede verse Kakwani (1980). 44 DISTRIBUCION DE LOS SALARIOS Coeficiente Gini 0.515 0.465 Todos Mujeres 0.415 Hombres 0.365 1994 1992 1990 1988 1986 1984 1982 1980 1978 1976 0.315 AÑOS Gráfica 6 De acuerdo con los cuadros 3 y 4 del apéndice 3.2.2 existe una clara relación entre el nivel educativo de las personas y el quintil de ingreso en que se encuentran. Así, de acuerdo con el cuadro 3, mas del 80% de las personas pertenecientes al quintil 1 tienen un nivel de escolaridad no superior a 10 años, mientras que menos del 1% tienen escolaridad superior a los 16 años. Igualmente, mas del 50% de los trabajadores pertenecientes al quintil superior de ingresos laborales tienen niveles de educación superiores a los 12 años, y cerca del 40% tienen por lo menos 16 años de educación. El cuadro 4 del apéndice 3.2.2 presenta la participación dentro de cada quintil de los trabajadores por nivel educativo. De acuerdo con los resultados los trabajadores con menor educación están concentrados en los quintiles de ingresos laborales menores. Así, en 1994, cerca del 70% de los trabajadores con cero años de escolaridad pertenecían a los quintiles 1 y 2. Por su parte, mas del 90% de los trabajadores con escolaridad igual o superior a los 16 años, pertenecen a los quintiles superiores de ingresos laborales. Estos resultados claramente implican que un aumento de los salarios relativos de los mas calificados tiene un impacto negativo en la distribución de los ingresos laborales, y por ende, en la distribución del ingreso total. 45 GINI QUINTIL 1 GINI QUINTIL 5 0.28 0.42 0.27 0.41 0.40 0.26 0.39 0.25 0.38 0.24 0.37 0.23 0.36 0.35 0.22 Gráfica 7a 1995 1994 1993 1992 1991 1990 1989 1988 1987 1986 1985 1984 1983 1981 1995 1994 1993 1992 1991 1990 1989 1988 1987 1986 1985 1984 1983 1982 1981 1980 1979 1978 1977 0.32 1976 0.33 0.20 1982 0.34 0.21 Gráfica 7b Por otra parte, se ha observado también un incremento de la concentración de los ingresos laborales dentro de los quintiles, (gráficos 7a y 7b) fundamentalmente para el quintil de más altos ingresos. Así, el coeficiente de Gini del quintil 5 se incrementó de 0.32 en 1982 a 0.42 en 1995 (ver apéndice 3.2.2 cuadro 2). Lo visto hasta el momento solo es un descripción de los cambios acontecidos en los salarios relativos y en la distribución de los ingresos laborales. Para determinar las fuerzas económicas que dieron origen a las tendencias mencionadas es necesario analizar los cambios en la oferta y demanda de trabajo a lo largo de los últimos veinte años. Esto se llevará a cabo en las siguientes secciones de este trabajo. 3.2.5 El modelo de oferta y demanda El modelo para examinar los cambios en los salarios relativos parte de una estructura del mercado laboral desagregada en diferentes grupos de acuerdo con el género, el nivel de educación y los años de experiencia. Dichos grupos se consideran sustitutos imperfectos en la producción y, por lo tanto, son tratados como diferentes tipos de trabajo. Los cambios en los salarios relativos de los diferentes grupos, son generados por los cambios en su oferta y demanda relativas. Los cambios de oferta son generados por cambios demográficos y aumentos (disminuciones) en los niveles de escolaridad de la fuerza laboral; los de demanda se producen, entre otros, por cambios en la producción sectorial, el desarrollo tecnológico y en la estructura del comercio internacional. El modelo, tal como lo plantea Katz y Murphy (1992), difiere del análisis de equilibrio parcial en que no se especifican los determinantes de la oferta relativa, pues se analizan solo los cambios ligados a la demanda relativa. Con base en estos resultados, y partiendo del hecho de que los precios y las cantidades observadas se encuentran en la curva de demanda, se determinará si los cambios en los salarios relativos corresponde a factores de demanda o de oferta laborales. 46 3.2.5.1 Los cambios en la oferta relativa como explicación de los cambios en los salarios relativos A continuación se plantea un modelo con el cual se determinará si los cambios en la oferta relativa son los únicos determinantes de los cambios en los salarios relativos. Supongamos que la demanda por los diferentes tipos de trabajo depende tanto de los salarios como de los efectos que la tecnología, los cambios en la demanda de producción sectorial, los incrementos en la productividad y otros factores que afecten la demanda de trabajo. Expresando en forma ecuacional X t = D(Wt , Z t ) (2) donde X t = K × 1 vector de los diferentes tipos de trabajo empleados en el año t , Wt = K × 1 vector de salarios de los diferentes tipos de trabajo en el año t y Zt = K × 1 vector de los cambios en las demandas de factores en el año t . Bajo el supuesto de una función de producción agregada cóncava y que la matriz de las primeras derivas Dw es semidefinida negativa, el diferencial total de (2) es dX t = Dw dWt + Dz dZ t . (3) El hecho de que Dw sea semidefinida negativa implica que dW ' t ( dX t − Dz dZ t ) = dW ' t Dw dWt ≤ 0. (4) Si los cambios en la oferta relativa generan los cambios en los salarios relativos, los datos deben ser consistentes con una demanda de factores estable, es decir dZ t = 0 . En este caso la ecuación (3) se transforma en dX t = Dw dWt (3a) dW ' t dX t ≤ 0 (4a). y (4) en En el caso de dos factores, la implicación básica de una demanda relativa de factores estable es la reducción del salario de un grupo cuando se incrementa su oferta relativa. Por consiguiente, los cambios en los salarios relativos se generarían únicamente por factores que cambian la oferta 47 relativa intergrupal, tales como los cambios demográficos, los aumentos en las tasas globales de participación y los cambios en los niveles de escolaridad. Para calcular la existencia de estabilidad de demanda de factores ( Z t fijo) entre el año t y el año τ podemos evaluar, (Wt − Wτ )' ( X t − X τ ) ≤ 0 (4b) Si esta ecuación se cumple, los cambios en los salarios relativos en un período de tiempo en el cual la ecuación (4b) se satisfaga, pueden ser explicados exclusivamente por los cambios en la oferta relativa. Para evaluar empíricamente la ecuación (4b) se dividieron nuestros datos en sesenta diferentes tipos de trabajo (K = 60 ), agrupados por género, cinco categorías educacionales (0-5, 6-10, 11, 12-15 y 16 o más años de educación) 18 y seis experiencias (0-5, 6-15, 16-25, 26-35, 3645, y 46 o más años de experiencia). Para cada uno de los sesenta grupos usamos una medida de salarios relativos Ωt = Wt N 'Wt (5) donde N ' = K × 1 es un vector con las participaciones promedio de los diferentes tipos de trabajo durante el período 1976-1995, y N 'Wt es el salario promedio de cada período calculado con las ponderaciones promedios. De otro lado, la medida de oferta relativa es Et = Ωt X t 60 ∑X K =1 (6) t donde el denominador en (6) representa el total de ocupados en el año t . Lo que esta detrás de esta medida de oferta relativa es una valoración de cada grupo de acuerdo a su salario relativo, es decir que, un grupo con mayor salario aumenta su participación. En otras palabras, una persona con mayor educación representa n personas de un grupo menos educado, siendo n > 1 . Por 18 Para implantar el modelo unimos el grupo 0 años de educación con el grupo 1-5 años, conformando la primera categoría educacional, en razón de que el número de ocupados sin educación no es significativo estadísticamente debido a su baja participación en el total. Tal como se observa en las gráficas 1a y 2a la 48 consiguiente, E t es la participación de cada tipo de trabajo medido en unidades de eficiencia. Los cambios en el logaritmo de la oferta relativa en unidades de eficiencia calculados a partir de la ecuación 6 se presentan en el cuadro 5. CAMBIOS EN LA OFERTA LABORAL RELATIVA Educación 1976-1982 1982-1986 1986-1991 1991-1995 1982-1995 1976-1995 0-5 años -14.50% -15.62% -22.93% -14.48% -53.02% -67.52% 6-10 años -1.85% -4.13% -4.47% -15.44% -24.04% -25.89% 11 años 27.36% 9.65% 6.35% 5.68% 21.69% 49.05% 12-15 años -8.14% 8.45% 25.19% -16.03% 17.62% 9.47% 16+ años 6.32% 11.38% 8.70% 21.42% 41.50% 47.82% Cambios Anuales Educación 1976-1982 1982-1986 1986-1991 1991-1995 1982-1995 1976-1995 0-5 años -2.58% -4.16% -5.08% -3.83% -5.65% -5.75% 6-10 años -0.31% -1.05% -0.91% -4.10% -2.09% -1.56% 11 años 4.11% 2.33% 1.24% 1.39% 1.52% 2.12% 12-15 años -1.41% 2.05% 4.60% -4.27% 1.26% 0.48% 16+ años 1.03% 2.73% 1.68% 4.97% 2.71% 2.08% Cuadro 5. Fuente DANE: ENH. Cálculo de los autores. Para reducir el número de cálculos y minimizar el impacto de los errores de medición, se agregaron los veinte años que cubre el período bajo estudio, en cuatro intervalos de tiempo a saber: 1976-1982, 1983-1986, 1987-1990 y 1991-1995. Los resultados de estimar la ecuación (4b) utilizando las medidas de salarios relativos y oferta relativa en unidades de eficiencia se presentan en el cuadro 6. Los resultados globales rechazan la hipótesis de estabilidad en la demanda de factores para todos los períodos, pues el cálculo del producto interno de la ecuación (4b) es positivo en todos los casos y, por consiguiente, los cambios en la oferta relativa no pueden explicar por si solos, los cambios en los salarios relativos. Sin embargo, al calcular el producto interno mediante la ecuación 4b para cada nivel educativo, se observa que los factores de oferta influenciaron los cambios en los salarios relativos en algunos períodos (gráfica 8a - gráfica 8e). La gráfica 8 presenta para cada uno de los grupos, el cambio en el logaritmo de la oferta relativa contra el cambio en el logaritmo del salario relativo. Las líneas representan los valores estimados de una regresión por mínimos cuadrados, encontrando una relación positiva entre el cambio del tendencia en cuanto a participación y salarios relativos es similar, y por consiguiente esta fusión no conduce a problemas en las estimaciones. 49 salario relativo y el cambio de la oferta relativa. Si la demanda de factores hubiera sido estable, el incremento en la oferta relativa debería reducir los salarios relativos de tal forma que se encontrara una relación negativa (una pendiente negativa) entre las dos variables. Estos resultados refuerzan los hallazgos del cálculo del producto interno, puesto que el diferencial de crecimiento de la oferta relativa no está explicado por los cambios observados en los salarios relativos en cada uno de los períodos19. Producto Interno de los Cambios en los Salarios Relativos con Cambios en las Cantidades Relativas 1976-1982 1983-1986 1987-1991 1992-1995 1983-1986 0.0796 0.0260 0.0310 0.0190 0.0634 1987-1991 0.0425 Cuadro 6 19 Polanía y Cárdenas (1992) muestran que los salarios son explicados por la intensidad del capital, las utilidades por trabajador, el número de obreros promedio, la relación obreros/trabajador y la relación mujer/trabajadores. Evidentemente esta es una aproximación incompleta. 50 Producto Interno de los Cambios en los Salarios Relativos con Cambios en las Cantidades Relativas (0-5 años) 1976-1982 1983-1986 0.0017 0.0002 -0.0026 1983-1986 1987-1991 1992-1995 1987-1991 0.0002 -0.0007 0.0015 Cuadro 9a Producto Interno de los Cambios en los Salarios Relativos con Cambios en las Cantidades Relativas (6-10 años) 1976-1982 1983-1986 0.0102 0.0022 -0.0011 1983-1986 1987-1991 1992-1995 1987-1991 -0.0001 -0.0021 0.0012 Cuadro 9b Producto Interno de los Cambios en los Salarios Relativos con Cambios en las Cantidades Relativas (11 años) 1976-1982 1983-1986 0.0159 0.0106 0.0294 1983-1986 1987-1991 1992-1995 1987-1991 0.0131 0.0145 0.0113 Cuadro 9c Producto Interno de los Cambios en los Salarios Relativos con Cambios en las Cantidades Relativas (12-15 años) 1976-1982 1983-1986 0.0102 0.0308 0.0156 1983-1986 1987-1991 1992-1995 1987-1991 0.0378 -0.0011 0.0458 Cuadro 9d Producto Interno de los Cambios en los Salarios Relativos con Cambios en las Cantidades Relativas (16+ años) 1976-1982 1983-1986 0.0049 0.0016 -0.0013 1983-1986 1987-1991 1992-1995 1987-1991 0.0084 0.0064 0.0043 Cuadro 9e -1.3 -0.8 -0.3 (91-95)-(83-86) 0.2 -0.6 0.7 -0.3 0.0 0.3 0.6 0.9 1.5 1.0 0.8 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.4 -0.6 -0.6 Cambio en el Log de la Oferta Relativa Gráfica 8a 1.2 1.0 Cambio en el Log de Salarios Relativos -1.8 Cambio en el Log de la Oferta Relativa Gráfica 8b 51 Cambio en el Log de Salarios Relativos (91-95)-(76-82) -2.3 (91-95)-(87-90) -0.1 0.1 0.3 (87-90)-(76-82) 0.5 0.7 -2.4 -1.9 -1.4 -0.9 -0.4 0.1 0.6 1.0 1.0 0.8 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.4 -0.6 -0.6 Cambio en el Log de la Oferta Relativa Cambio en el Log de la Oferta Relativa Gráfica 8c Gráfica 8d (87-90)-(83-86) -0.3 0.0 0.3 0.6 (83-86)-(76-82) 0.9 -1.8 -1.4 -1.0 -0.6 -0.2 0.2 1.0 1.0 0.8 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 Cambio en el Log de Salarios Relativos -0.6 Cambio en el Log de Salarios Relativos -0.3 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.4 -0.6 -0.6 Cambio en el Log de la Oferta Relativa Gráfica 8e Cambio en el Log de Salarios Relativos -0.5 Cambio en el Log de Salarios Relativos -0.7 Cambio en el Log de la Oferta Relativa Gráfica 8f Sin embargo, los resultados presentados tanto en el cuadro 6 como en la gráfica 8 no significan que los cambios en la oferta relativa no hallan influenciado los movimientos en los salarios relativos. Estos resultados simplemente señalan que los cambios en la demanda relativa fueron un importante componente de los cambios en los salarios relativos. La siguiente sección intentará descubrir la naturaleza de estos cambios. 3.2.5.2 Cambios en la Demanda Relativa En la sección anterior se mostró que la demanda por el factor trabajo tuvo un impacto significativo en el movimiento de los salarios relativos. Las causas de estos cambios están ligadas entre otros factores a los cambios tecnológicos, a la estructura de la producción sectorial, en la productividad relativa de los factores y los procesos de apertura y ajuste que ha experimentado el país en los último años. (Robbins, D.,1997; Ocampo el al, 1997). Según Katz y Murphy (1992), los cambios en la demanda relativa tienen dos orígenes: aquellos que ocurren dentro de los sectores (intrasectoriales) y aquellos que ocurren entre los sectores (intersectoriales). Los primeros se presentan porque dentro de las industrias se cambia la intensidad en el uso de factores debido a cambios tanto tecnológicos como en los precios de factores no laborales. Los cambios intersectoriales se presentan cuando las demandas laborales 52 de las distintas ramas de producción se modifican debido a cambios en los patrones de consumo, diferencias sectoriales en el crecimiento de la productividad y cambios en el comercio neto internacional. Una de las medidas utilizadas para determinar los cambios en la demanda laboral relativa intersectorial es el coeficiente fijo de requerimientos de mano de obra usado por Freeman (1980). El supuesto básico del modelo es que si los factores son usados en proporciones fijas dentro de cada sector económico, los cambios en las demandas de cada tipo de trabajo provienen de los cambios en la composición del empleo y del producto sectorial, los cuales son exógenos al mercado laboral. Si la demanda sectorial por cada grupo está dada en proporciones fijas, tenemos Dk = ∑ a kj N j (7) j donde Dk = K × 1 vector de demandas laborales del grupo k a kj = K × J matriz de coeficientes fijos que indica la cantidad del grupo k utilizado en el sector j N j = J × 1 Vector con el empleo total del sector j . Al tomar primeras diferencias en (7), podemos hallar la ecuación que relaciona los cambios en el empleo sectorial con los cambios en la demanda laboral de cada grupo: ∆Dk = ∑a kj ∆N j (8) j Dividiendo ambos lados de (8) por Dk obtenemos una ecuación con los cambios en términos porcentuales: ∆Dk D& k = αkj N& j Dk = ∑ j (9) donde αkj = a kj N j Dk , es el parámetro que pondera los cambios en el empleo como proporción del empleo del k-ésimo grupo empleado en el j-ésimo sector. Este índice mide el cambio porcentual en la demanda de un grupo como el promedio ponderado del cambio del empleo en cada sector, donde la ponderación es la distribución del empleo sectorial para cada 53 grupo en el período base. Sin embargo, la ecuación (9) hace parte de una función de demanda más general, tal como L& k = D& k − ηk W& k + µk ; (10) donde L& k es el cambio porcentual en la demanda laboral del grupo k , W&k es el cambio en los salarios del grupo k , ηk es la elasticidad de la demanda en k y µk son los cambios en la demanda no atribuibles a cambios susceptibles de ser medidos. Por consiguiente, la ecuación (9) es un índice que mide apropiadamente los cambios en la demanda intrasectorial y determina el impacto de estos cambios en los salarios relativos. Sin embargo, este índice es imperfecto, pues no predice exactamente los cambios en la demanda relativa intersectorial de aquellos grupos con grandes cambios en los salarios relativos, sobrestimando los cambios en grupos con incrementos en los salarios relativos y subestimando grupos con caídas en los salarios relativos. En el apéndice 3.2.1 se demuestra que una forma de comprobar si los datos son consistentes con una demanda de factores estables dentro de los sectores es ∆D = ∑ X j j W ' dX j W'Xj (11) que es similar a la ecuación (8), y representa la suma de los cambios en empleo sectorial para cada factor, ponderada por el valor de los insumos laborales en cada sector. La interpretación de este índice es que aquellos factores utilizados intensivamente en sectores en expansión, incrementarán su demanda, mientras que los factores utilizados intensivamente en sectores en contracción reducirán su demanda. Para calcular esta medida aproximada de los cambios en la demanda relativa, se ha dividido la economía en seis sectores (industria, construcción, comercio, transporte y comunicaciones, servicios financieros y resto), y 4 posiciones ocupacionales (patronos, empleados, obreros y cuenta propia) para un total de 24 diferentes categorías ( j = 24 ). El hecho de adicionar las posiciones ocupacionales dentro de los sectores nos permite examinar los cambios en la demanda tanto dentro de las industrias (intrasectorial) como entre las industrias (intersectorial). El índice utilizado para medir los cambios en la demanda del grupo k con relación al año base, en unidades de eficiencia , E k es 54 ∆X kd =  E jk   ∆E j  ∆Dk  = = ∑   Ek j  Ek   E j  ∑α j jk Ek ∆E j (12) donde E j es el total de ocupados en el sector j medido en unidades de eficiencia αjk = E jk E j es la participación del grupo k en el sector j en el año base, en unidades de eficiencia. Para calcular la oferta relativa en unidades de eficiencia se utilizó una ecuación tal como la expresada en (6) y, nuevamente el año base es la participación promedio sobre todo el período. Tanto E j como E k se han normalizado de tal forma que el empleo total en cada sector y para cada grupo en unidades de eficiencia sume uno (1). Los cambios en la demanda global, ∆X kd , son calculados mediante la ecuación (12) utilizando los 24 sectores (6 sectores económicos y 4 posiciones ocupacionales), mientras que para el calculo de los cambios en la demanda laboral intersectorial, ∆X kb , solo usamos los seis sectores económicos. De esta forma se define los cambios a nivel intrasectorial como ∆X kw = ∆X kd − ∆X kb (13) el cual refleja los cambios en el empleo entre ocupaciones dentro de los sectores. El cuadro 7 presenta los resultados para los mismos grupos educacionales y períodos estudiados anteriormente. Los cambios en la demanda global entre 1976 y 1982 son monotonicamente decrecientes con el nivel de educación, con el correspondiente beneficio para los menos educados y perjuicio más educados, respectivamente. Esto, sumado al crecimiento en la oferta de educados y la reducción en la oferta de no educados (Cuadro 6), es una clara explicación de la caída de los salarios relativos de los más educados durante este período (Gráfica 1 y Cuadro 2). Para el período 1982-1986, en el cual comienza la recuperación de los salarios de los más educados, el grupo con 16 o más años de educación fue el único que presentó crecimiento en la demanda laboral relativa. Entre 1982 y 1991 fue claro el crecimiento de la demanda hacia los más educados, y entre 1991 y 1995 los más y los menos educados tuvieron un crecimiento en la demanda relativa. 55 Tal como lo presenta el cuadro 7, los mayores cambios en la demanda laboral relativa provienen de los cambios en la demanda intrasectorial, es decir aquellos que provienen principalmente de cambios tecnológicos y cambios en los precios de los factores no laborales, los cuales son los que inducen a las empresas a cambiar sus decisiones en la utilización o intensificación de los factores de la producción. Sin embargo, los cambios en la demanda global son significativamente menores que los cambios en la oferta registrados en el cuadro 6.20 CAMBIOS EN LA DEMANDA LABORAL RELATIVA 0-5 años 6-10 años 11 años 12-15 años 16+ años Cambios en la Demanda Global 76-82 82-86 86-91 91-95 9.20% -0.95% -5.72% 1.74% 3.46% -0.56% -1.74% -3.17% -2.04% -0.78% 3.39% -4.37% -6.97% -0.84% 3.43% -4.55% -7.72% 2.35% 3.15% 6.38% 76-95 4.27% -2.00% -3.81% -8.94% 4.16% 82-95 -4.93% -5.46% -1.76% -1.96% 11.89% 0-5 años 6-10 años 11 años 12-15 años 16+ años Cambios en la Demanda Intersectorial 76-82 82-86 86-91 91-95 76-95 2.13% -0.07% -1.33% 2.33% 3.06% 0.14% -0.62% 0.38% -1.89% -1.99% 0.33% -0.30% 1.20% -2.67% -1.44% -1.93% 0.31% 0.60% -2.61% -3.63% -1.67% 0.75% -0.23% 2.59% 1.43% 82-95 0.93% -2.13% -1.77% -1.70% 3.10% Cambios en la Demanda Intrasectorial 76-82 82-86 86-91 91-95 76-95 82-95 7.07% 3.31% -2.37% -5.04% -6.05% -5.86% -3.33% 0.01% -0.26% 8.79% 0-5 años 6-10 años 11 años 12-15 años 16+ años -0.89% 0.07% -0.48% -1.15% 1.61% -4.39% -2.12% 2.18% 2.83% 3.39% -0.58% -1.28% -1.70% -1.94% 3.80% 1.21% -0.02% -2.37% -5.30% 2.73% Cuadro 7. En el apéndice 3.2.2 podemos observar los cambios en la demanda para cada nivel educativo en cada uno de los sectores estudiados. De acuerdo con estos resultados, la mayoría de los sectores incrementaron la demanda por trabajadores con educación universitaria, pero fundamentalmente en el sector financiero, y en la construcción. Todos los sectores, pero 20 Resultados similares, con otra metodología, fueron encontrados por Cárdenas y Gutiérrez (1996). 56 fundamentalmente la industria, disminuyeron la demanda por trabajadores con educación inferior al bachillerato. 3.2.5.3 Cambios en la demanda laboral originados en el comercio internacional En esta sección se analizarán los cambios en la demanda laboral relativa en la industria, provenientes del comercio internacional neto. Se ha argumentado que el incremento en las importaciones competitivas acompañado de déficits comerciales aumenta la demanda de mano de obra calificada favoreciendo sus salarios relativos. La gráfica 9 presenta la evolución de los salarios relativos a partir de 1982. SALARIOS RELATIVOS 16+/1-5 (INDUSTRIA) SALARIOS RELATIVOS 16+/6-10 (INDUSTRIA) 1.48 Log de los Salarios Relativos Log de los Salarios Relativos 1.65 1.60 1.55 1.50 1.45 1.40 1.46 1.44 1.42 1.40 1.38 1.36 1.34 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 Gráfica 9a 82 83 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 92 93 94 95 Gráfica 9b SALARIOS RELATIVOS 16+/11 (INDUSTRIA) SALARIOS RELATIVOS 16+/12-15 (INDUSTRIA) 1.25 0.92 1.20 0.87 Log de los Salarios Relativos Log de los Salarios Relativos 84 1.15 1.10 1.05 1.00 0.95 0.90 0.82 0.77 0.72 0.67 0.62 0.57 82 83 Gráfica 9c 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 Gráfica 9d El cuadro 8 presenta algunos datos relacionados con los déficits comerciales. La primera columna presenta el déficit (superávit) comercial total, la segunda representa este mismo déficit como proporción del PIB, la tercera el déficit comercial de la industria como proporción de la producción industrial y la última columna las importaciones totales de bienes de capital como proporción del PIB. Son claras las tendencias en el comercio: un déficit decreciente los tres primeros años, un superávit comercial en el período 1985-1992 y un nuevo déficit los tres últimos años. Por su parte, la industria siempre ha presentado déficit entre las compras y las ventas al exterior aunque, claramente ha seguido la tendencia del déficit total de la economía. 57 DEFICIT COMERCIAL Total en Proporción del Déficit Comercial Impo Bienes de Año Millones de U$ PIB U$ ctes Industria/PIB Capital/PIB 1982 -2076 -5.32 -7.54% 5.06 1983 -1317 -3.40 -6.92% 4.37 1984 -404 -1.06 -6.81% 3.68 1985 109 0.31 -8.15% 3.34 1986 1923 5.50 -3.10% 3.56 1987 1461 4.02 -5.78% 3.80 1988 827 2.11 -6.35% 4.05 1989 1474 3.73 -3.65% 4.03 1990 1971 4.89 -1.31% 4.67 1991 2959 6.96 -1.27% 3.42 1992 1234 2.51 -4.07% 3.95 1993 -1657 -2.99 -9.42% 6.53 1994 -2286 -3.32 -10.00% 6.55 1995 -2504 -3.16 ---6.02 Cuadro 8. Fuente: Balanza de Pagos: DNP. Cuentas Nacionales, Encuesta Anual Manufacturera y Muestra Mensual Manufacturera: DANE. Boletín de Comercio Exterior: DIAN. El modelo parte de expresar las importaciones netas en la industria i 21 en el año t por I it , la producción de la industria i en el año t por Yit , y la participación del empleo del sector i en el total de unidades de eficiencia de la economía por E it , (E it (∑ E i it ) = 1 . Por consiguiente, Yit )I it es la oferta laboral implícita en el comercio de la industria i en el año t medida como fracción del trabajo requerido para la producción de bienes transables y la oferta implícita de trabajo del grupo k contenida en el comercio neto en el año t , dada como una fracción del total de la oferta laboral doméstica de k , es I  Lkt = ∑ eik Eit  it   Yit  (14) donde eik es la proporción promedio del empleo en la industria i de los trabajadores del grupo i en unidades de eficiencia para el período 1982-1995. La medida del efecto del comercio sobre la demanda relativa para el grupo k en el año t es 21 Los sectores industriales analizados son: 1) alimentos, bebidas y tabaco, 2) textiles y cueros, 3) maderas y muebles, 4) papel, imprentas y editoriales, 5) químicos y plásticos, 6) minerales no metálicos, 7) metálicas básicas, 8) maquinaria y equipo y 9) otras manufacturas. 58  I  I   1   Tt k = − k  ∑ eik E it  it   + ∑ E it  it  E  i   Yit   i  Yit  (15) donde E k es la participación promedio del grupo k en el empleo total para el período 19821995, medido en unidades de eficiencia. El primer término en (15) es la oferta implícita del grupo k contenida en el comercio internacional, normalizada por el empleo de k en el año base. El signo negativo convierte esta medida de cambio en la oferta en una medida de cambio en la demanda. El segundo término ajusta la medida de cambios en la demanda, puesto que dicho comercio solamente afecta las demandas laborales relativas. El cuadro 9 presenta los cambios en la demanda originados en el comercio, calculados mediante la ecuación (15) para los períodos anteriormente analizados y para los períodos que coinciden con un déficit o un superávit en cuenta corriente, de acuerdo al cuadro 8. Por un lado, los resultados indican que los cambios en la demanda fueron moderados antes del proceso de apertura y, por el otro, que en los períodos de déficit comercial, los cambios en la demanda favorecieron a los más educados22. Cabe destacar que el comercio afectó negativamente a los grupos 6 a 10 años de educación y positivamente al grupo con 16 o más años de educación. Cambios en la Demanda Laboral Relativa Originados por Cambios en el Comercio Neto Internacional 82-86 86-91 91-95 82-84 84-92 92-95 82-95 0-5 años -0.05% 1.13% -1.00% -0.50% 1.24% -0.65% 0.09% 6-10 años -0.16% 2.40% -4.66% -0.65% 1.66% -3.43% -2.42% 11 años 0.22% 0.09% -0.52% 0.11% 0.03% -0.35% -0.21% 12-15 años 0.46% -1.59% 2.13% 0.58% -0.94% 1.36% 1.00% 16+ años -0.17% -2.35% 4.21% 0.63% -2.02% 3.09% 1.69% Cuadro 9 El cuadro 8 del apéndice 3.2.2 desagrega estos cambios por sectores industriales. Para todos los sectores industriales, con excepción de alimentos y minerales no metálicos, disminuyó la demanda de trabajadores con educación entre 6 y 11 años. Igualmente, para todos los sectores industriales, con excepción de alimentos y químicos y plásticos, se incremento la demanda por trabajadores entre 12 y más años de escolaridad. Estos resultados reflejan la tendencia mundial 22 Resultados similares fueron encontrados por Mesa y Gutiérrez (1996). 59 de que la globalización de la economía mundial ha favorecido la demanda y los salarios de los trabajadores no calificado. (Sachs y Shatza, 1994; Bhagwati y Kosteres, 1994; Rodrik, 199623; Mesa y Gutiérrez, 1996; Londoño, 199524) Las industrias intensivas en mano de obra calificada como las de fabricación de productos metálicos y maquinaria y equipo, y las de fabricación de productos químicos y derivados del petróleo, que han tenido grandes déficits comerciales por su gran utilización de insumos importados, han incrementado la demanda de los grupos con más educación. Por su parte, las industrias demandantes de no calificados tales como las de fabricación de productos madereros, por un lado, no tienen un comercio intensivo y por el otro han mantenido relativamente estable la demanda por los diferentes grupos, de tal forma que no han influenciado la demanda global. Por último, los cambios en la demanda por no calificados provienen en buena parte de aquellas que fabrican textiles y cuero cuya participación en la producción industrial es la más alta25. 3.2.5.4 Análisis de los cambios en la demanda y oferta de trabajo Los cambios en los salarios reales por niveles de educación provienen tanto de factores de oferta como de demanda. El crecimiento (descenso) del salario real de un grupo se origina por caídas (aumentos) en la oferta laboral relativa y/o incrementos (reducciones) en la demanda laboral relativa. De acuerdo con el cuadro 10 la oferta relativa de trabajadores con baja calificación disminuyó durante todo el período 1976-1995. Esta tendencia es un resultado del incremento en los niveles de educación de la fuerza laboral. A su vez, la el aumento de la demanda laboral relativa, fundamentalmente para los trabajadores con menos de cinco años de escolaridad conllevó a un aumento de sus los ingresos laborales. 23 Rodrick argumenta que el problema de la globalización no solo es el desplazamiento de la demanda de trabajo no calificado sino que también la hace más elástica por ser un tipo de trabajo más sustituible 24 Según este autor, a principios de los años setenta, el rápido proceso de industrialización orientado hacia la producción doméstica, elevó los retornos al capital humano y se deterioró la distribución del ingreso. Posteriormente, el rápido aumento del capital humano hizo que los rendimientos a la educación descendieran, mejorándose la distribución del ingreso. Argumenta que los retornos al trabajo calificado han sido el motor de los cambios en la distribución del ingreso en Colombia. 25 Según Thoumi (1978) la estructura del empleo en Colombia afecta el impacto del comercio internacional sobre cada industria y por ende la distribución del ingreso puesto que: 1) las ramas manufactureras del sector industrial de exportación son más intensivas en mano de obra que otros sectores; 2) las exportaciones manufactureras a los países industrializados son más intensivos en mano de obra que las exportaciones de los países subdesarrollados, 3) las políticas de promoción de 1967, aumentaron la intensidad del trabajo no 60 Educación 0-5 años 6-10 años 11 años 12-15 años 16+ años Educación 0-5 años 6-10 años 11 años 12-15 años 16+ años Educación 0-5 años 6-10 años 11 años 12-15 años 16+ años Educación 0-5 años 6-10 años 11 años 12-15 años 16+ años Cuadro 10 CAMBIO EN EL SALARIO REAL 1976-1982 1982-1986 1986-1991 1991-1995 1982-1995 3.03% 0.37% -1.43% 2.92% 0.50% 1.35% -0.82% -0.80% 1.78% 0.01% -0.77% -2.75% -1.72% 1.80% -0.93% -1.10% -2.69% 1.24% 1.91% 0.30% -4.49% 0.41% -0.82% 6.48% 1.80% CAMBIOS EN LA OFERTA LABORAL RELATIVA 1976-1982 1982-1986 1986-1991 1991-1995 1982-1995 -2.58% -4.16% -5.08% -3.83% -5.65% -0.31% -1.05% -0.91% -4.10% -2.09% 4.11% 2.33% 1.24% 1.39% 1.52% -1.41% 2.05% 4.60% -4.27% 1.26% 1.03% 2.73% 1.68% 4.97% 2.71% CAMBIOS EN LA DEMANDA LABORAL RELATIVA 1976-1982 1982-1986 1986-1991 1991-1995 1982-1995 1.48% -0.24% -1.17% 0.43% -0.39% 0.57% -0.14% -0.35% -0.80% -0.43% -0.34% -0.20% 0.67% -1.11% -0.14% -1.20% -0.21% 0.68% -1.16% -0.15% -1.33% 0.58% 0.62% 1.56% 0.87% CAMBIOS EN LA DEMANDA PROVENIENTES DEL COMERCIO 1976-1982 1982-1986 1986-1991 1991-1995 1982-1995 ----0.01% 0.23% -0.25% 0.01% ----0.04% 0.48% -1.19% -0.19% ---0.06% 0.02% -0.13% -0.02% ---0.11% -0.32% 0.53% 0.08% ----0.04% -0.47% 1.04% 0.13% 1976-1995 1.24% 0.43% -0.91% -0.13% 0.11% 1976-1995 -5.75% -1.56% 2.12% 0.48% 2.08% 1976-1995 0.22% -0.11% -0.20% -0.49% 0.21% 1976-1995 ---------------- La disminución de los ingresos laborales de los trabajadores con 11 y entre 12 y 15 años de escolaridad obedece a un aumento de la oferta laboral relativa y al mismo tiempo que una disminución en la demanda laboral relativa. Así, los salarios de los trabajadores con 11 de escolaridad disminuyeron en promedio a una tasa anual promedio de 0.91% durante el período 1976-1995. Solo aumentaron durante el período 1991-1995. Por su parte, los salarios de los trabajadores con grado universitario (16 años de escolaridad o más) incrementaron su salario a una tasa promedio de 0.11% entre 1976 y 1995. Sin embargo, los salarios reales de este grupo de trabajadores disminuyeron, en promedio, entre 1976 y 1982, (-4.5%) y entre 1986 y 1991 (calificado y disminuyeron el calificado y 4) las industrias de exportación tienen efectos positivos sobre la distribución del ingreso. 61 0.82), para crecer moderadamente entre 1982 y 1986 (0.41%), y en forma vigorosa entre 1991 y 1995 (6.5%). Este importante crecimiento de los salarios estuvo determinado por un importante incremento de su demanda laboral relativa, a pesar del incremento de la oferta relativa. 3.2.6 Sustituibilidad entre universitarios y bachilleres Con el objeto de comprender aún mejor los movimientos en los salarios y las ofertas relativas se examinarán los cambios en el diferencial de salarios existente entre universitarios (16 o más años de educación) y bachilleres (11 años de educación). Partiendo de la conversión de los cinco grupos en dos grupos equivalentes (universitarios y bachilleres), se analizarán los movimientos en el diferencial de salarios. Aquellos grupos con primaria incompleta o completa, secundaria incompleta y universidad incompleta, se convertirán a bachilleres y a universitarios mediante una equivalencia. Esta se calcula con una regresión entre el salario del grupo en cuestión y el salario de los dos grupos como variables explicativas, de tal forma que los salarios de los grupos con primaria incompleta o completa, secundaria incompleta y universidad incompleta se calculan como una combinación lineal de los salarios de bachilleres y universitarios: Wx = β1Wb + β2 Wu . (16) donde Wx es el salario de los grupos equivalentes Wb es el salario promedio de los bachilleres Wu es el salario promedio de los universitarios. Los resultados de las regresiones sugieren que: 1) una persona con primaria incompleta o completa equivale a 0.29 personas con bachillerato y 0.11 personas con universidad, 2) una persona con bachillerato incompleto equivale a 0.50 personas con bachillerato y 0.15 personas con universidad, y 3) una persona con universidad incompleta equivale a 0.71 personas con bachillerato y 0.22 personas con universidad. Mediante estos coeficientes agregamos cada uno de los tres niveles en bachilleres y universitarios y determinar los movimientos de los salarios y ofertas relativas. 62 Suponiendo que la economía opera sobre una curva de demanda derivada de una tecnología CES con dos factores (universitarios y bachilleres), se debe satisfacer que  W (t )  1   X (t )   log  u  =  D( t ) − log u    Wb ( t )  σ   X b (t )   (17) donde Wu ( t ) es el salario relativo entre universitarios y bachilleres equivalentes; Wb ( t ) X u ( t) es el oferta relativa entre universitarios y bachilleres equivalentes; X b (t ) σ= d ( X u ( t ) X b ( t ) ) Wb ( t ) Wu ( t ) es la elasticidad de sustitución entre universitarios y d (Wb ( t ) Wu ( t ) ) X u ( t ) X b ( t ) bachilleres equivalentes; Dt es el logaritmo de la serie de tiempo de los cambios en la demanda relativa. Los resultados de estimar la ecuación (17) en la que Dt se ha calculado como igual a una tendencia lineal es: log (Wu ( t ) Wb ( t ) ) = −0.730 log( X u ( t ) X b ( t ) ) + 0.017tiempo + constante (-4.435) R2 (18) (4.520) =0.59; los estadísticos t se presentan entre paréntesis. Los resultados implican una elasticidad de sustitución entre universitarios y bachilleres de 1.37. La gráfica 10 presenta las series observadas y estimadas de los salarios relativos. Es claro, de acuerdo con la gráfica, que la estimación de la ecuación (18) ajusta aceptablemente los movimientos en los salarios relativos. 63 SALARIOS RELATIVOS UNIVERSITARIOS/BACHILLERES Log Salarios Relativos 1.2 1.1 1 0.9 0.8 95 94 93 92 91 90 89 88 87 86 85 84 83 82 81 80 79 78 77 76 0.7 Observado Estimado AÑOS Gráfica 10 Dado los resultados de la ecuación y el valor de σ , los cambios en la demanda pueden ser calculados como, w (t ) x (t ) D( t ) = σ log  1 w (t )  + log 1 x ( t ) (19) 2 2 El cálculo de esta ecuación se presenta en la gráfica 11. DEMANDA RELATIVA POR TRABAJO CALIFICADO 0.4 0.3 0.2 0.1 95 94 93 92 91 90 89 88 87 86 85 84 83 82 81 80 79 78 77 76 0 -0.1 -0.2 -0.3 AÑOS Gráfica 11 La gráfica confirma lo encontrado a lo largo de este trabajo: que la demanda relativa por trabajo calificado fue negativa durante el período 1976-1982, básicamente neutra entre 1982 y 1988, y se incrementó en forma notable durante la década de los noventa. 64 El mercado laboral colombiano ha enfrentado múltiples cambios en los último años, los cuales han estado asociados a cambios en los salarios relativos, y en consecuencia, a la distribución del ingreso. Así, entre 1976 y 1982 se presentó un crecimiento acelerado de la oferta de trabajadores educados, y una disminución en su demanda relativa, lo cual está relacionado con la caída en su salario relativo. Entre 1982 y 1994, aunque la oferta de educados se incremento, se desaceleró con respecto al período anterior, acompañado por un incremento en la demanda relativa lo que condujo al aumento del diferencial salarial entre los más y los menos educados. Estos cambios han estado relacionados principalmente con los procesos de apertura económica y globalización de la economía colombiana. Al tiempo de estos procesos, se llevó a cabo una reforma laboral expresada en la Ley 50 de 1991, que pretendió darle más flexibilidad al mercado laboral, puesto que las rigideces suponían un obstáculo al crecimiento del empleo y, por ende al crecimiento económico. Los resultados de esta sección han mostrado que ha habido un incremento de los salarios relativos de los trabajadores calificados, debido en lo fundamental a un incremento en su demanda relativa. Este proceso se ha dado en todos los sectores, y en la industria manufacturera exportadora. En este último sector, esta tendencia ha estado también ligada a los cambios en la estructura del comercio internacional, acontecida en los últimos años. Además de los anteriores factores, los cambios tecnológicos, la mayor flexibilidad del mercado laboral, los cambios en los precios de los factores no laborales, en la demanda hacia cada sector, y en los patrones de consumo, han también contribuido al aumento de la demanda por trabajadores calificados. El incremento de los salarios relativos de los trabajadores calificados se ha traducido en un deterioro de la distribución de los ingresos laborales, pues los trabajadores mas calificados pertenecen a los quintiles más altos de ingreso, y en consecuencia, en un deterioro de la distribución del ingreso. De hecho, desde 1991 se ha observado, en Colombia, un aumento significativo del coeficiente Gini. (Ver Bernal, Cárdenas, Nuñez y Sánchez , 1997) Colombia ha sido un país intensivo en mano de obra no calificada, pero los cambios tecnológicos han sido complementarios al trabajo calificado. Estos cambios en los requerimientos de trabajo, se han traducido en una alteración significativa del perfil de calificación de la mano de obra. Obviamente las nuevas tecnologías pueden ser más fácilmente absorbidas por la mano de obra 65 calificada y es por ello que su demanda relativa ha aumentado, con el subsiguiente incremento en su salario relativo. El aumento de la desigualdad conlleva importantes retos para la política social, y fundamentalmente para la política educativa. Es necesario aumentar el acceso a la educación superior o tecnológica a un mayor número de bachilleres, al tiempo que debe promoverse programas de capacitación para los trabajadores menos calificados. El éxito de esta política tendrá como resultado una sociedad más equitativa. 66 3.3 Gasto público social en Colombia y su incidencia en la desigualdad El objetivo de esta sección es analizar la evolución del acceso de la población y hogares a los servicios sociales que ofrece el Estado, en particular, el acceso a los servicios de educación, salud, y los servicios públicos de agua potable y electricidad. La sección presentará la evolución de la cobertura de los servicios sociales por quintil de ingreso y para las zonas urbanas y rurales, utilizando como fuente de información las encuestas CASEN y de Calidad de Vida de 1993 y 1997, respectivamente. Los resultados permitirán determinar: a) La evolución de la cobertura de los servicios sociales, en particular educación y salud, y de los servicios públicos (agua y electricidad), por quintil de ingreso; b) los cambios en la cobertura de los servicios sociales y públicos mencionados por zonas urbanas y rurales; c) la magnitud del subsidio neto (como porcentaje del PIB) implícito en los servicios sociales y públicos que es apropiado por cada quintil de ingreso tanto en las zonas urbanas y rurales; d) el efecto del subsidio implícito en los servicios mencionados sobre el ingreso de los hogares y; e) los efectos ocasionados en distribución del ingreso, medido a través del coeficiente de Gini, cuando se contabilizan los subsidios implícitos. Los resultados serán de especial importancia para evaluar los efectos de la política social, en particular si las reformas de descentralización, de subsidios a la demanda y del régimen de salud, que se han emprendido e implementado en la década de los noventa, han estado acompañadas de una mayor focalización del gasto social. Se presentan igualmente resultados en las áreas de cobertura, de impacto y de efectos redistributivos del gasto público social26. 3.3.1 Gasto público, pobreza y distribución en los noventa Durante el período analizado la acción del Estado experimentó importantes transformaciones institucionales, fundamentalmente aquellas ligadas con el proceso de descentralización consagrado en la Constitución de 1991 y la Ley 60 de 1993, y con los cambios del sector de la salud, resultado de la implementación de la Ley 100 de 1993. En el período en cuestión el gasto público social (financiado con recursos de la administración pública central, que incluye el Instituto de los Seguros Sociales) tuvo un crecimiento importante, 26 Para una presentación detallada de los desafíos de la descentralización ver BID (1998). 67 pasando del 10.7% del PIB en 1993 al 15.4% en 1998. El crecimiento del gasto está explicado fundamentalmente por el sector salud, que se incrementó del 2.6% al 4.7% del PIB, por educación que se elevó del 2.8% al 3.7% del PIB y por los pagos de la seguridad social asociados a las pensiones, que subieron del 2.7% al 4.2% del PIB27. Además de lo anterior, una creciente porción del gasto pasó a ser ejecutada por las entidades territoriales, especialmente los municipios (cuadro1). Cuadro 1 Educación Gobierno Central Departamentos Muncipios Salud Gobierno Central Departamentos Muncipios Seguridad Social Agua Potable y Alcantariallado Gobierno Central Municipios Ejecución del Gasto Social % del PIB 1990 1993 1997 2.43 2.81 3.70 0.80 0.77 1.30 1.61 1.95 1.92 0.02 0.09 0.48 2.37 2.57 4.74 0.83 0.94 1.44 0.44 0.53 0.74 0.00 0.04 0.40 1.10 1.06 2.16 0.09 0.25 0.42 0.06 0.10 0.10 0.03 0.15 0.32 Fuente: Departamento Nacional de Planeación (1998) En el lapso de tiempo bajo análisis ocurrieron cambios importantes en los indicadores de pobreza y distribución del ingreso. Así, mientras que el porcentaje de hogares pobres disminuyó en las siete principales ciudades (del 36.5% en 1990 al 27.4% en 1997) y en general en las áreas urbanas, el porcentaje de hogares pobres aumentó en las áreas rurales (del 55% en 1991 a 60% en 1997), fundamentalmente en las regiones Central (del 51.6% al 55%) y Pacífica del (54% al 67%)28. Por su parte, la concentración en la distribución del ingreso experimentó cambios de consideración. El coeficiente de Gini del total de ingresos nacionales aumentó del 0.53 a 0.56 entre 1993 y 1997. Sin embargo, las tendencias del coeficiente de Gini para las áreas urbanas y 27 Para estas estadísticas ver Departamento Nacional de Planeación (1998). 68 rurales son distintas. Mientras el Gini urbano creció moderadamente de 0.53 a 0.54, el rural tuvo un significativo descenso de 0.49 a 0.44. Estos cambios son el reflejo de un aumento de los ingresos urbanos, para todos los quintiles de ingreso, pero especialmente para el quintil más rico y una disminución absoluta de los ingresos rurales en todos los quintiles, pero especialmente en el más rico. El resultado de este proceso ha sido una pérdida de participación de los ingresos rurales en el ingreso total de los hogares, participación que pasó del 16% en 1993 al 9% en 199729. La mayor concentración de la distribución del ingreso urbano está básicamente explicada por un incremento de los ingresos laborales relativos de los trabajadores más calificados30, mientras que la disminución de la pobreza urbana y el aumento en la rural, por el deterioro de los términos de intercambio ciudad/campo, que favoreció a las familias urbanas de menores ingresos, cuya canasta tiene una alta participación de los alimentos, pero perjudicó a los hogares rurales que son los que los proveen. El aumento en el gasto público social ocurrido en la década de los noventa ha compensado, en parte el deterioro de los ingresos rurales. De hecho, como se verá más adelante, la mayor parte de los subsidios implícitos en el gasto social fueron apropiados por los habitantes de las zonas rurales (que incluye las poblaciones de menos de 20 mil habitantes) a través de diversos mecanismos. Entre esto debemos incluir las transferencias a los municipios, las cuales aumentaron en términos reales en más de 60%, las partidas de cofinanciación y las regalías. Adicionalmente, la afiliación al sistema subsidiado de salud, utilizando el llamado SISBEN31 permitió el acceso a este servicio a muchas personas que en el pasado estaban excluidas del sistema. Así, los indicadores sociales en los noventa tienen dos tendencias que van en distintas direcciones. Por un lado, el aumento de la concentración de la distribución del ingreso, y on la disminución de la pobreza en las zonas las zonas urbanas, (especialmente en las siete principales ciudades) y 28 Para un estudio de la evolución de la línea de pobreza en los noventa ver Núnez y Sánchez (1999) La pérdida de participación de los hogares rurales es resultado del cómputo de las estadísticas de ingreso de la Encuesta Nacional de Hogares. Sin embargo, el mismo resultado se obtiene la utilizar las Encuestas Casen y de Calidad de Vida. 30 A este respecto ver Nuñez y Sánchez (1998), Ocampo et al (1998) y Robbins (1998) 31 SISBEN es la sigla para el sistema para la identificación de beneficiarios de subsidios. Una presentación de la parte técnica de su construcción ver Vélez y Castaño (1998). 29 69 aumento de la pobreza en las zonas rurales. Por otro lado, como se analizará, un incremento importante en el acceso a los servicios sociales de los más pobres, especialmente en las zonas rurales. Las tendencias mencionadas ampliaron la brecha de ingresos ciudad/campo, lo que trajo como resultado un aumento en la concentración aún mayor del ingreso nacional. La ampliación del acceso a los servicios sociales fue el resultado tanto de un importante aumento en el gasto público social como del conjunto de transformaciones institucionales (aún no finalizadas), fundamentalmente las relacionadas con la descentralización social del gasto social y política, que han favorecido a los más pobres y, en particular, a los de las áreas rurales. 3.3.2 Metodología y Fuentes El propósito de este estudio es presentar los cambios experimentados en el acceso a los servicios sociales y servicios públicos, por quintil de ingreso y por zonas urbana y rural, además de cuantificar su impacto y su efecto sobre los ingresos de los hogares. Las fuentes para este ejercicio serán la Encuesta de Caracterización Socioeconómica (CASEN) de 1993 y la Encuesta de Calidad de Vida de 1997. Sin embargo, tanto los cambios en el ingreso de los hogares como el coeficiente de Gini después de contabilizados los subsidios se harán con base en las Encuestas Nacional de Hogares, para así tener una fuente homogénea de comparación. Para llevar a cabo el ejercicio se ordenó la población de acuerdo con el ingreso cápita per cápita del hogar tanto en la encuesta CASEN de 1993 como en la Encuesta de Calidad de Vida de 1997. La encuesta CASEN tiene representatividad departamental, mientras que la de Calidad de Vida solamente regional. Una vez ordenada la población, se establecieron los quintiles para el total de la muestra (y por zonas), de tal forma que los resultados de coberturas pudieran ser comparables, pues se trataría de personas u hogares con el mismo nivel de ingresos. El ejercicio adjudica como subsidio el costo de los servicios sociales y públicos (por mes) descontando los pagos hechos por los individuos de un hogar como pago por aquellos. Para este propósito se ha obtenido información del DNP, Ministerio de Educación, Ministerio de Salud y las Comisiones reguladoras de energía y agua potable. 70 3.3.3 Evolución de las coberturas a los servicios sociales 3.3.3.1 Educación Entre 1993 y 1997 se presentaron importantes incrementos en la cobertura en educación, tanto en el promedio como por quintil de ingreso. De acuerdo con los cuadros 1 y 2, que contienen las estadísticas educativas para 1993 y1997, la cobertura promedio neta en educación primaria aumentó del 82.9% al 83.4%, mientras que la cobertura bruta bajo del 117% al 114%. Esto resultados muestran que las coberturas en primaria permanecieron prácticamente constantes durante los años de análisis, tanto en las zonas urbanas como rurales. La cobertura neta en secundaria tuvo un incremento importante durante los años analizados, al pasar del 54.1% al 59.7%. Este aumento significa un aumento de más de 700 mil matriculados, 500 mil de los cuales lo hicieron a través del sistema público. El aumento en la cobertura neta fue particularmente alto en el quintil de ingreso más pobre (del 31% al 40%) tanto en las zonas rurales (del 17% al 24%) como urbanas (del 51% al 61%). A pesar de los aumentos en cobertura en las zonas rurales, sigue siendo baja debido fundamentalmente a la baja tasa de promoción de primaria a secundaria (cuadros 2 y 3). De acuerdo con las estadísticas presentadas ha habido logros importantes en cobertura e impacto en los servicios de educación. Sin embargo, los problemas de falta de equidad e ineficiencia en la distribución de los recursos, de confusiones e incoherencias en las competencias por nivel32, de falta de incentivos en las entidades territoriales para completar el procesos de descentralización, además de baja calidad de la educación parecen subsistir. La cobertura neta en educación superior también se elevó durante el período examinado al pasar, en promedio, del 8.3%% al 16%. Aunque la del quintil más pobre de la población se triplicó (del 1% al 3.6%) lo que representa un aumento de alrededor de 7.000 estudiantes, el acceso a la educación superior del quintil más rico creció muy fuertemente, pues la cobertura neta universitaria de ese quintil aumentó del 27% al 44%, mientras que la bruta del 41% al 75%. Los incrementos de la cobertura en educación superior han tenido lugar por instituciones públicas y 32 De acuerdo con un documento del BID (1998) el sistema educativo se caracteriza por una fragmentación de las funciones administrativas entre los diferentes niveles de gobierno, tanto territoriales como institucionales, que hace demasiado lento todos los procesos. En esta área el problema central es la falta de autoridad de los municipios y escuelas en lo relacionado con la gestión del insumo humano y de los recursos presupuestales. 71 privadas han tenido lugar así: entre 1993 y 1997 el número de estudiantes en las universidades privadas aumentó de 231 mil a 495 mil mientras que el de las públicas de 220 mil a 388 mil (cuadros 2 y 3). No obstante, los mayores incrementos en el número de matriculados a la educación universitaria pública tuvo lugar en el 40% más rico de la población (alrededor de 74 mil estudiantes de los quintiles 4 y 5). Las tasas de cobertura brutas de Colombia se sitúan alrededor del promedio de América Latina. Así, las tasa de cobertura bruta en primaria de Colombia era, en 1993, de 117% frente a 98% de Brasil, 115% de México, 117% del Perú, 118% de Chile y 108% de Argentina. Sin embargo, la tasa de cobertura bruta en educación secundaria de Colombia (73%) era, en 1993, un poco más alta que la de Chile (67%), México (57%) y Brasil (45%). Aunque inferior a la de Estados Unidos (97%)33. En este sentido, el progreso que se ha dado en los últimos años en asistencias y cobertura debe haber mejorado la posición relativa de Colombia en el contexto latinoamericano. 33 Para estas estadísticas ver Banco Mundial (1997). 72 73 74 3.3.3.2 Salud Entre 1993 y 1997 la cobertura en salud, medida como el porcentaje de la población afiliada a algún sistema de seguridad en salud, se incrementó del 23.7% al 59.2%. Así, en 1993 el total de afiliados era de 7.9 millones en 1997 ascendía a 22.7 millones. Este incremento significó un avance importante en el acceso a los servicios de salud de la población colombiana. Aunque 1993 y 1997 no son años estrictamente comparables por que el régimen de salud se encontraba bajo dos marcos institucionales distintos, los avances en cobertura obtenidos son significativos. En 1993 existían dos sistemas de salud el régimen contributivo, que agrupaba a los afiliados al Instituto de los Seguros Sociales, además de otras instituciones de orden público con afiliados que cotizaban y que prestaban servicios de salud tales como Cajanal. Solamente el 8% de la población del quintil más pobre de ingreso estaba afiliado a este régimen en 1993, frente al 40% del quintil más rico. En las áreas rurales la afiliación a los servicios de salud del quintil de ingreso más pobre era solamente de 2.1%. En 1997, con la creación del régimen subsidiado, al cual tienen acceso las personas de menores ingresos la cobertura de los servicios de salud de los más pobres cambia drásticamente. Así, el 47% de las personas del quintil más pobre de ingresos tenía, en 1997, accesos a los servicios de salud, ya sea a través del régimen contributivo o subsidiado (aunque 73% de los afiliados se encontraban en el régimen subsidiado) (cuadros 4.y 5). Para las áreas rurales la cobertura de quintil más pobre se incrementó al 46%. Por su parte, la cobertura en salud de los más ricos aumentó al 65% (estando el 91% del quintil más rico dentro del régimen contributivo) (cuadros 4 y 5). 75 76 La utilización de los servicios también se incrementó. Así, el número total de consultas se incrementó de 2.5 millones en 1993 a 5.4 millones en 1997 mientras que el número de hospitalizaciones pasó de cerca de un millón en 1993 a 1.4 millones en 1997. El acceso a los servicios de salud favoreció en particular a la población pobre. Así, el número de consultas del quintil más pobre de ingresos pasó de 375 mil a 715 mil, mientras que las hospitalizaciones de 200 mil a cerca de 250 mil. Los incrementos en el acceso a los servicios de salud, principalmente de la población más pobre, son el resultado de una mejor identificación de la población potencialmente beneficiaria de subsidios a través del SISBEN. Este mecanismo que ha tenido algunos problemas, según ha sido señalado en varios estudios, entre otros los ligados a la politización, falta de información y barreras culturales (Barona y Plaza, 1998)34. El sistema de salud tiene, a pesar de los logros, inmensos desafíos por delante, baste mencionar, solucionar la incompatibilidad de la Ley 60 (de competencias y recursos, y de subsidios a la oferta en las entidades territoriales) con la Ley 100 (de aseguramiento de la calidad, cobertura y eficiencia del sistema de salud, estructurada alrededor de los subsidios a la oferta), criterios inadecuados en la asignación de recursos35, problemas institucionales de competencias y responsabilidades originados en las múltiples fuentes de financiación del régimen subsidiado36 y retrasos en la transformación de los hospitales a IPS (instituciones prestadoras de servicios). 34 De acuerdo con Barona y Plaza (1998) existen otros problemas del sistema subsidiado de salud, entre otros la deficiente gestión de las secretarías de salud departamentales y municipales, los desiguales niveles de cobertura entre municipios y problemas en la gerencia hospitalaria. Según Clavijo (1998) una condición de importancia para aumentar la cobertura del sistema subsidiado a 12 millones de afiliados (de 7 millones en 1997) es sustituir subsidios de oferta por subsidios de demanda. Sin embargo, el ISS no ha implementado eun sistema de costos apropiado que le permita determinar su posición neta frente al FOSYGA. 35 Por ejemplo, las participaciones municipales asignan un peso importante al NBI y no a la situación de salud de la población. El situado fiscal tiene una base de asignación histórica y no de necesidades (BID, 1998). 36 No existe claridad de quién detenta la responsabilidad de afiliación en el régimen subsidiado entre los departamentos y municipios. 77 78 3.3.3.3 Acueducto y Alcantarillado Los cuadros 6 y 7 contienen la cobertura de servicios públicos de acueducto, alcantarillado, energía, teléfono, gas y basuras. Infortunadamente, las coberturas de acueducto y alcantarillado no son comparables entre la encuesta CASEN de 1993 y la de Calidad de Vida de 1997, pues la pregunta sobre la existencia los servicios del servicio es diferente en cada encuesta. Sin embargo, de acuerdo con el cuadro la cobertura de acueducto y alcantarillado es más alta en las zonas urbanas que en las rurales. Por su parte, la cobertura sigue un claro patrón por quintil. Entre más rico es el quintil más cobertura del servicio tiene. Así, en 1997 el 79% de los hogares del quintil urbano más pobre tenía cobertura de alcantarillado y el 96% de acueducto. Las coberturas para los servicios mencionados eran, para el quintil más rico, 95% y 99% respectivamente. La cobertura de los servicios de acueducto y alcantarillado es particularmente baja en las zonas rurales. Así, solo en 1997 solo el 9% de los hogares del quintil rural más pobre contaba con servicio de alcantarillado y el 44% con acueducto. Por su parte, para el quintil más rico de las zonas rurales las coberturas respectivas eran de 30% y 70% respectivamente. Los sectores de agua potable y de alcantarillado tienen todavía importantes obstáculos por delante. Entre otros, la carencia de una política de desarrollo de largo plazo, la insuficiente promoción de la participación privada, la falta de asistencia técnica del gobierno central a los municipios y la falta de coordinación entre las entidades encargadas de la promoción del sector. 3.3.3.4 Electricidad, Teléfonos y Gas Natural Los cuadros 6 y 7 contienen la cobertura de los servicios de energía, teléfono, gas y basuras para los años 1993 y 1997. De acuerdo con los resultados, la cobertura de energía ha tenido incrementos importantes para todos los quintiles pero sobre todo para los más pobres. Así, la cobertura del quintil 1 pasó del 35% al 83%, del 71% al 98% para las zonas urbanas y de 10% al 71% para las zonas rurales. Los aumentos en cobertura para las zonas fueron el resultado de los programas de electrificación rural promovidos por el gobierno nacional, junto con las empresas de energía y las entidades territoriales. La cobertura de teléfonos también se incrementó, aunque en menor medida que energía. De todas formas, los aumentos fueron significativos, sobre todo en las áreas urbanas. Así, la cobertura del 79 quintil 1 paso del 7.1% al 17%, de 16% al 35.7% para las zonas urbanas y de de 0.43% para las zonas rurales. Finalmente, entre 1993 y 1997 hubo aumentos importantes en la cobertura de gas domiciliario, pasando del 9.2% al 18.9%. Aquí, de igual forma que la cobertura en teléfonos los aumentos en cobertura más importantes se han dado en los quintiles más altos de ingreso. Así, la cobertura en gas para el quintil de ingreso más alto pasó del 13.% al 29%, mientras que la cobertura del quintil más pobre pasó del 2.3% al 7.8% (Cuadros 6 y 7). CUADRO 6 COBERTURA EN SERVICIOS PUBLICOS (1993) Total Nacional Acueducto Alcantarillado Energía Teléfono Gas Quintil 1 73.45% 58.30% 35.78% 7.10% 2.31% Quintil 2 89.79% 76.42% 57.22% 15.69% 7.24% Quintil 3 94.77% 86.70% 74.52% 28.79% 9.84% Quintil 4 96.27% 91.06% 83.77% 44.67% 13.81% Quintil 5 98.24% 95.03% 91.17% 64.99% 13.06% Urbano Acueducto Alcantarillado Energía Teléfono Gas Quintil 1 95.45% 87.81% 71.56% 16.45% 5.20% Quintil 2 97.65% 92.19% 80.05% 23.81% 10.62% Quintil 3 98.47% 95.46% 87.66% 36.57% 12.63% Quintil 4 98.45% 96.36% 91.67% 50.91% 15.93% Quintil 5 99.47% 98.43% 96.06% 70.40% 14.21% Rural Acueducto Alcantarillado Energía Teléfono Gas Quintil 1 57.74% 37.24% 10.22% 0.43% 0.24% Quintil 2 75.97% 48.66% 17.05% 1.41% 1.30% Quintil 3 82.18% 56.90% 29.85% 2.33% 0.37% Quintil 4 83.35% 59.72% 37.10% 7.84% 1.26% 10.29% 1.44% Quintil 5 85.76% 60.69% 41.64% FUENTE:ENCUESTA CASEN Y CALIDAD DE VIDA, CALCULO DE LOS AUTORES 80 CUADRO 7 COBERTURA EN SERVICIOS PUBLICOS (1997) Total Nacional Acueducto Alcantarillado Energía Teléfono Gas Basuras Quintil 1 68.16% 41.63% 83.93% 17.24% 7.91% 44.30% Quintil 2 78.99% 58.43% 92.54% 25.68% 13.06% 62.53% Quintil 3 88.91% 75.04% 95.74% 44.66% 19.74% 76.92% Quintil 4 94.27% 86.24% 97.65% 66.27% 25.68% 86.81% Quintil 5 97.75% 92.45% 99.29% 84.89% 27.90% 94.48% Urbano Acueducto Alcantarillado Energía Teléfono Gas Basuras Quintil 1 96.49% 79.94% 98.13% 35.77% 16.51% 88.67% Quintil 2 96.46% 81.76% 99.29% 37.99% 19.79% 90.28% Quintil 3 98.52% 90.52% 99.75% 55.58% 25.32% 94.39% Quintil 4 99.22% 94.90% 100.00% 73.48% 29.04% 95.92% Quintil 5 99.08% 95.49% 100.00% 87.89% 29.19% 97.37% Rural Acueducto Alcantarillado Energía Teléfono Gas Basuras Quintil 1 44.04% 9.01% 71.84% 1.47% 0.59% 6.53% Quintil 2 46.62% 15.21% 80.01% 2.88% 0.58% 11.12% Quintil 3 56.18% 22.27% 82.09% 7.47% 0.73% 17.42% Quintil 4 59.32% 25.03% 81.02% 15.25% 1.93% 22.39% Quintil 5 70.70% 30.45% 84.73% 23.81% FUENTE: ENCUESTA CASEN Y CALIDAD DE VIDA, CALCULO DE LOS AUTORES 1.52% 35.45% 81 3.3.4 La incidencia del gasto público social El objetivo de esta sección del trabajo es presentar el impacto y distribución de los subsidios implícitos en el gasto público social sobre el ingreso de los hogares y su distribución los hogares de menores ingresos a escala agregada como por regiones y zonas (urbana y rural). Estos ejercicios se basan en el cálculo de acceso a los servicios, presentado en la sección anterior, en el monto del gasto público social (educación y salud) y en los subsidios cruzados de los servicios sociales (salud) y de los servicios públicos (agua y electricidad). Ejercicios similares a este han sido llevados a cabo, para el caso colombiano, por Selowsky (1974) y Vélez (1996), y para el caso internacional por Van de Walle y Nead (1995), cuya comparación con el caso colombiano será presentada mas adelante. 3.3.4.1 Educación El cuadro 8 contiene la participación de cada quintil de ingreso en el total del subsidio del gasto público en educación para cada nivel educativo, para los años 1993 y 1997. Así, en 1993 la participación del quintil 1 en el total del subsidio37 ligado al gasto público en educación primaria era del 42%, mientras que en 1997 ascendía al 36.4%. Por su parte, en 1993 el 94.8% de los niños matriculados en primaria pertenecientes al quintil 1 asistía a la educación pública. Un porcentaje similar (93.9%) se observaba en 1997. En contraste con lo anterior, la participación del quintil superior de ingreso en el subsidio público a la educación primaria alcanzaba 4.2% mientras que en 1997 llegaba al 3.1%. De igual forma, en 1993 el 40.8% de los niños matriculados en el sistema público de educación primaria pertenecía al quintil superior de ingreso, y se redujo al 30.1% en 1997 (cuadro 8). De acuerdo con estos resultados, tanto para 1993 como para 1997, el 68% del subsidio estatal a la educación primaria era apropiado por el 40% más pobre de la población (cuadro 8). Los subsidios netos totales para la educación primaria representaron, de acuerdo con el cuadro 8, 1.4% del PIB en 1993 y 1.5% en 1997. Mientras el quintil más pobre registró una disminución en el acceso al subsidio (0.04% del PIB), los quintiles de ingreso 2 y 3 lo aumentaron, especialmente el quintil 2 del 0.36% al 0.48% del PIB. 82 Por su parte, en 1993 0.20% del PIB era apropiado por el quintil más pobre de la población a través del acceso a la educación secundaria. En 1997 este porcentaje alcanzaba el 0.19% del PIB. Adicionalmente, más del 50% de los matriculados en el sistema público de educación secundaria pertenecía al 40% más pobre de la población (cuadros 2 y 3). Los resultados encontrados para la educación primaria y secundaria contrastan con los del sistema público de educación superior. De hecho, en 1997 solamente el 0.03% del PIB del subsidio implícito en el gasto público en educación superior (0.88% del PIB) era apropiado por el quintil más pobre de ingresos, con un porcentaje muy similar en 1993 (cuadro 8). En términos de acceso, el 3.7% de los estudiantes del sistema público de educación superior pertenecía al quintil más pobre de ingreso y cerca del 12% al 40% más pobre de la población, frente a más del 70% de los estudiantes del sistema público de educación superior que pertenecen al 40% más rico de los hogares. (cuadro 3) Los subsidios netos a la educación secundaria representaron 1.04% del PIB en 1993 y 0.87% en 1997. Mientras que el costo neto del acceso del quintil de ingresos inferior a la educación pública secundaria representaba en 1993 y 1997 el 0.2% del PIB, y alrededor del 0.25% para los quintiles de ingreso 2 y 3, el acceso al subsidio ha disminuido notablemente para el 40% más rico de la población. De hecho, el subsidio apropiado por el quintil 4 de ingreso diminuyó de 0.23% a 0.14% del PIB y el del quintil 5 de 0.11% a 0.06%. En contraste con lo sucedido en la educación secundaria, el acceso al subsidio a la educación superior ha seguido concentrándose en los quintiles superiores de ingreso. Así, el valor del subsidio para el quintil 4 de ingreso aumentó del 0.2% al 0.3% del PIB entre 1993 y 1997, mientras el del quintil más rico del 0.23% al 0.33% en el mismo período (cuadro 8). Los resultados encontrados señalan que el sistema público de educación primaria y secundaria es bastante progresivo, mientras que el sistema universitario claramente no lo es. Sorprende el bajo porcentaje de estudiantes de educación superior pertenecientes al quintil más pobre de ingresos (3.7%), aunque tuvo un ligero incremento comparado con el de 1993 (3.3%). Los subsidios a la educación representan un buen porcentaje del ingreso de los más pobres, 28% en 1997 frente al 37 El subsidio se calcula como la diferencia entre el gasto público per cápita en educación primaria (o secundaria), según cálculos de la Misión Social (1998) del Departamento Nacional de Planeación y lo que paga 83 23% en 1993 y el 11% de los ingresos del segundo quintil de ingresos en 1997 (cuadro 9). Por su parte, los subsidios educativos representan solo el 0.9% de los ingresos del quintil superior de ingresos, que corresponden en gran parte a los de la educación superior. Si contabilizamos los subsidios implícitos en el acceso a los servicios educativos, los adicionamos al ingreso del quintil y se recalcula el coeficiente de Gini contabilizando los subsidios, observamos que el coeficiente de Gini disminuye de 0.535 a 0.512 en 1993 y de 0.565 a 0.540 en 1997. 3.3.4.2 Los subsidios del sector salud La distribución de los subsidios de salud para el año de 1993 está presentada en el cuadro 8. El monto per cápita del este subsidio se calcula dividiendo el gasto total público entre el número de asistentes38 a los centros de salud y hospitales de origen público, descontando los pagos hechos por el usuario o paciente relacionados con consultas, exámenes o intervenciones. Los subsidios39 del régimen contributivo en 1993, es decir, los que recibían los afiliados al Instituto de los Seguros Sociales, las Cajas de Previsión y otras instituciones de salud, están presentados en el cuadro 8, el cual muestra que el subsidio neto del régimen contributivo alcanzaba el 1.2% del PIB. Se observa en el cuadro 8 que el 3.6% de los subsidios (0.04% del PIB) de este régimen era recibido por el quintil de menores ingresos, mientras que cerca del 60% (0.7% del PIB) los recibían los hogares de los quintiles 3 y 4 (de más pobre a más rico). Finalmente, el quintil de ingresos más altos recibía el 22.3% del subsidio (0.27% del PIB). La participación de cada quintil en el subsidio implícito en el gasto público en salud 1993, que alcanzó el 1.36% del PIB, está presentado en el cuadro 8. Allí se observa que los quintiles 1, 2 y 3 (de más pobre a más rico) participaban, en promedio, cada uno con el 25% del subsidio (alrededor del 0.35% del PIB), mientras que el 40% más rico de la población con el 23% (15.8% el quintil 4 y 8.4% el 5)40. el hogar por derechos educativos y matrícula de los niños y jóvenes. 38 En el año de 1993 no existían afiliados al sistema subsidiado de salud. Si alguien necesitaba un servicio de salud en una institución pública (hospitales públicos, centros de salud) simplemente se acercaba y se le proveía el servicio. 39 El subsidio se calcula como la diferencia entre el costo promedio del servicio recibido por un usuario y los pagos hechos por concepto de aportes, pagos de consulta, exámenes e intervenciones. El costo promedio del servicio se supuso similar al de la Unidad de Pago por Capitación de 1997 dividida por la probabilidad de asistencia a un servicio de salud. 40 Estos resultados salen de dividir el monto total del subsidio como porcentaje del PIB, por lo que recibe cada quintil también como porcentaje del PIB. 84 Como se mostró en la primera parte de este trabajo el acceso a los servicios de salud de toda la población ha aumentado vertiginosamente en los últimos años. Los cambios han estado ligados a las importantes transformaciones institucionales surgidas como resultado de la puesta en marcha de la Ley 100 de 1993. El sistema de salud colombiano tiene en la actualidad dos regímenes, el contributivo y el subsidiado con fuentes de financiación y población objetivo distintas. El régimen contributivo está financiado con los aportes que hacen los trabajadores y patronos a las llamadas Entidades Promotora de Salud (EPS), incluyendo dentro de ésta el Instituto de los Seguros Sociales (ISS). El aporte constituye el 12.5% de los ingresos del trabajador. Si se trata de un asalariado el empleador cubre el 8% de la contribución y el restante 4.5% el trabajador. El sistema subsidiado (sistema público) está financiado con un punto porcentual de los aportes hechos al sistema contributivo y entre 5% y 10% de los recursos de las Cajas de Compensación, que constituyen el FOSYGA (Fondo de seguridad y garantías). Los aportes fiscales al sistema subsidiado lo constituyen la participación municipal para salud –60% de la cual debe destinarse a cofinanciar subsidios a la demanda y el 40% subsidios a la oferta, y el Situado Fiscal 15% del cual (después de algunos descuentos de Ley) se destinó en 1997 a subsidios a la oferta. La meta es que en el año 2000, 60% del situado se destine a subsidios a la oferta. Adicionalmente, parte de los impuestos al consumo de los departamentos (las llamadas rentas cedidas) deben destinarse para el sector salud 41. Otra fuente de recursos la constituyen ECOSALUD, regalías y partidas de cofinanciación (ver Mora, 1999). La unidad básica de costos la constituyen las llamadas UPCs (unidad de pago por capitación), que constituye el costo promedio anual de cada usuario de sistema, multiplicado por la probabilidad de asistencia a un servicio (o varios) de salud 42. Para el año de 1997 el valor de la UPC en sistema contributivo era de $174.989 mientras que en el sistema subsidiado era de $108.46443. 41 Una presentación detallada de este tema está presentas en Vargas y Sarmiento (1997). Para un análisis exhaustivo del régimen subsidiados y de los subsidios a la demanda ver Mora (1999). 43 La sección sobre el sistema de salud se benefició de los comentarios de María del Pilar Granados y Cristina Peñalosa de la División de Salud del DNP. 42 85 CUADRO 8 SUBSIDIOS NETOS COMO PORCENTAJE DEL PIB Quintil 1 Quintil 2 Quintil 3 Quintil 4 Quintil 5 Total 1993 1997 1993 1997 1993 1997 1993 1997 1993 1997 1993 1997 Educación 0.80% 0.78% 0.66% 0.81% 0.62% 0.65% 0.57% 0.59% 0.40% 0.43% 3.05% 3.26% Primaria 0.59% 0.55% 0.36% 0.48% 0.25% 0.29% 0.14% 0.14% 0.06% 0.05% 1.40% 1.51% Secundaria 0.20% 0.19% 0.25% 0.26% 0.25% 0.22% 0.23% 0.14% 0.11% 0.06% 1.04% 0.87% Universidad 0.02% 0.03% 0.05% 0.07% 0.13% 0.15% 0.20% 0.30% 0.23% 0.33% 0.62% 0.88% Salud 0.42% 1.26% 0.53% 1.12% 0.63% 1.14% 0.61% 0.51% 0.38% -0.20% 2.57% 3.82% Reg. Subsidiado 0.37% 1.19% 0.34% 0.94% 0.32% 0.75% 0.21% 0.25% 0.11% 0.06% 1.36% 3.20% Reg. Contributivo 0.04% 0.07% 0.19% 0.19% 0.31% 0.38% 0.39% 0.25% 0.27% -0.27% 1.21% 0.63% Serv. Públicos 0.20% 0.37% 0.35% 0.40% 0.42% 0.43% 0.50% 0.41% 0.50% 0.29% 1.97% 1.88% Agua 0.06% 0.13% 0.10% 0.14% 0.12% 0.16% 0.13% 0.15% 0.11% 0.11% 0.51% 0.68% Luz 0.15% 0.24% 0.25% 0.26% 0.30% 0.27% 0.38% 0.26% 0.38% 0.18% 1.46% 1.21% Total 1.43% 2.40% 1.54% 2.33% 1.67% FUENTE: ENCUESTA CASEN Y CALIDAD DE VIDA, Y DANE. 2.22% 1.68% 1.50% 1.28% 0.52% 7.59% 8.97% De acuerdo con los resultados presentados en el cuadro 8 los subsidios del sistema subsidiado de salud, que alcanzaron el 3.2% del PIB, tienen un alto grado de focalización. Así en 1997 más del 66% del subsidio (2.13% del, PIB) iba al 40% más pobre de la población, mientras el quintil 5 solo recibía el 2% del subsidio (0.06% del PIB)44. En el sistema contributivo (Cuadro 8) los subsidios45 (cruzados) alcanzaron el 0.63% del PIB. De este total 0.9% del PIB es apropiado por los quintiles 2,3 y 4, mientras que la participación en el subsidio neto del quintil superior, como era de esperarse, es negativa, -0.27% del PIB. 44 Si los subsidios a la demanda se contabilizan con base en la afiliación y no con base al servicio, los subsidios a la demanda recibidos por cada quintil como porcentaje del PIB serían, en 1997, los siguientes Se observa el altísimo grado de focalización de la afiliación al régimen subsidiado. La diferencia entre estos valores y el total del subsidio del régimen subsidiado sería el subsidio a la oferta. 45 Los subsidios fueron calculados como la diferencia entre el valor de UPC dividida por la probabilidad de acceder a los servicios y la contribución al sistema hecha por cada hogar. 86 Contabilizando ambos sistemas, el 62% de los subsidios (1.3% del PIB) va para el 40% más pobre de la población, 30% (1.1% del PIB) y 43% para los quintiles 3 y 4 (1.65% del PIB), y cerca de –5.3% del subsidio (-0.25 del PIB) para el quintil superior, es decir, subsidio negativo. El acceso al subsidio neto del sector implícito en el gasto del sector salud representaba para el quintil más pobre de la población 0.42% del PIB en 1993 y 1.26% en 1997, para el quintil 2 de ingreso el 0.53% y 1.12% del PIB y para el quintil 3 0.63% y 1.14% en 1993 y 1997 respectivamente. Por su parte, los subsidios netos al 40% más rico pobre de la población disminuyeron en forma ostensible, del 0.61% al 0.51% del PIB, entre 1993 y 1997 para el quintil 4 de ingreso y del 0.38% al –0.20% para el quintil más rico. Los cambios institucionales que tuvieron lugar en el sector salud no sólo representaron un aumento importante del gasto neto del sector, del 2.57% al 3.82% del PIB, sino también un gran esfuerzo de focalización, pues la totalidad del incremento el gasto neto fue apropiado por el 40% más pobre de la población (cuadro 8). Los subsidios netos del sistema de salud representaron el 12% y 45% en 1993 y 1997 del ingreso de los hogares más pobres, respectivamente y determinaron una disminución del coeficiente de Gini de 0.535 a 0.520 en 1993 y de. 0.565 a 0.523 en 1997, siendo su impacto mucho más alto que el del gasto público en educación. 3.3.4.3 Los servicios acueducto y energía El cuadro 8 contiene la distribución de los subsidios de servicios públicos de agua y electricidad para 1993. El subsidio se calcula como la diferencia entre costo promedio del metro cúbico de agua o de kilovatio y el porcentaje que cubre la tarifa multiplicado por el costo promedio 46. Los subsidios del sector eléctrico alcanzaron, en 1993, 1.46% del PIB y los de agua fueron 0.68% del PIB. Se observa que en ese año el 27% de los subsidios asociados al servicio de energía eléctrica (0.40% del PIB) se distribuían en el 40% más pobre de la población, mientras que cerca del 51% del subsidio (0.76% del PIB) se distribuía en el 40% más rico47. Una distribución muy similar ocurría con los subsidios asociados con el servicio de agua, pues en 1993 cerca del 46 Las tablas del porcentaje de costo promedio cubierto por la tarifa para cada estrato están presentados en el apéndice y fueron proveídos por el Departamento Nacional de Planeación. 47 La encuesta CASEN no pregunta el estrato de la vivienda. Para deducir el estrato se aplicó la misma estructura de la matriz estrato/quintil de 1997, calculada con base en la Encuesta de Calidad de Vida. 87 46% de los subsidios a las tarifas (0.26% del PIB) eran apropiados por el 40% más rico de los hogares. De acuerdo con los resultados de cuadro 8, la distribución de los subsidios de los servicios de agua en 1997 es básicamente plana respecto a los quintiles de ingreso y representa una mejora importante respecto a la focalización del subsidio existente en 1993. Así, cada uno de los quintiles de ingreso participa con alrededor de 20% del subsidio total. La participación mas alta esta concentrada, sin embargo, en el quintil 3 de ingreso, 23.6% y la mas baja el quintil 5, 15.6%. Un patrón similar se presenta en la distribución de los subsidios del sector de la energía (cuadro 8). Es claro que los subsidios de los servicios públicos no están relacionados en absoluto con el nivel de ingreso. Aunque de acuerdo con el cuadro 1 de apéndice 3.3.1, que contiene el porcentaje de la tarifa pagada por el usuario por estrato, las viviendas ubicadas en el estrato 1 pagan una menor tarifa, el monto del subsidio es mayor en estratos superiores (debido al mayor consumo de agua o electricidad). Esto implica que, aún a pesar de los cambios realizados en la estructura del subsidio (hasta 1997), la distribución de éste está lejos de reflejar algún sentido de progresividad. En 1993 los subsidios netos a los servicios de electricidad y agua constituían cerca del 2% del PIB, disminuyendo al 1.9% en 1997. Aunque la focalización del subsidio ha mejorado, los subsidios apropiados por el 40% más rico de la población son todavía bastante altos, 0.7% del PIB, superiores incluso a los apropiados por estos quintiles en educación básica. Los subsidios a los servicios públicos constituyeron el 5.8 % del ingreso de los hogares más pobres en 1993 y 13.2% en 1997, mientras que representaron 1.1% Los subsidios netos tanto de los servicios sociales como de los servicios públicos constituyeron 8.5% del ingreso primario total de los hogares en 1993 y 9.9% en 1997, y 40.6% del ingreso de los hogares más pobres en 1993 y 87% en 1997. Aunque la focalización aumentó entre estos dos años, el coeficiente de Gini después de la distribución neta de subsidios permaneció constante, pues el mayor gasto y su mejor focalización básicamente neutralizaron el empeoramiento de la distribución acontecida en el período bajo estudio (cuadro 9). 88 CUADRO 9 INCREMENTO DEL INGRESO Quintil 1 1993 1997 Quintil 2 1993 Quintil 3 Quintil 4 Quintil 5 Total 1997 1993 1997 1993 1997 1993 1997 1993 Gini recalculado 1997 1993 1997 Educación 22.93% 28.01% 8.11% 11.02% 5.24% 5.46% 2.75% 2.70% 0.89% 0.93% 3.43% 3.60% 0.5126 0.5405 Primaria 16.75% 19.87% 4.42% 6.55% 2.08% 2.41% 0.70% 0.65% 0.14% 0.11% 1.57% 1.67% 0.5199 0.5484 Secundaria 5.60% 6.95% 3.12% 3.49% 2.10% 1.82% 1.10% 0.66% 0.24% 0.12% 1.16% 0.96% 0.5279 0.5575 Universidad 0.58% 1.20% 0.57% 0.97% 1.06% 1.23% 0.95% 1.39% 0.51% 0.70% 0.69% 0.97% 0.5347 0.5640 Salud 11.94% 45.50% 6.52% 15.26% 5.32% 9.53% 2.96% 2.33% 0.85% -0.44% 2.89% 4.22% 0.5202 0.5233 Reg. Subsidiado 10.70% 42.80% 4.20% 12.75% 2.68% 6.33% 1.04% 1.17% 0.25% 0.14% 1.53% 3.53% 0.5235 0.5301 Reg. Contributivo 1.25% 2.70% 2.32% 2.51% 2.64% 3.20% 1.92% 1.16% 0.60% -0.57% 1.36% 0.69% 0.5317 0.5577 Serv. Públicos 5.80% 13.27% 4.26% 5.37% 3.58% 3.59% 2.44% 1.87% 1.10% 0.61% 2.22% 2.08% 0.5277 0.5526 Agua 1.63% 4.59% 1.19% 1.84% 1.01% 1.34% 0.61% 0.68% 0.25% 0.23% 0.58% 0.75% 0.5329 0.5606 Luz 4.18% 8.68% 3.07% 3.53% 2.57% 2.25% 1.83% 1.19% 0.86% 0.39% 1.64% 1.33% 0.5299 0.5568 Total 40.67% 86.79% 18.89% 31.65% 14.13% 18.58% 8.15% 6.90% 2.85% 1.10% 8.54% 9.91% 0.4923 0.4909 FUENTE: ENCUESTA CASEN Y CALIDAD DE VIDA, ENCUESTA NACIONAL DE HOGARES, CALCULOS DE LOS AUTORES GINI ANTES DEL SUBSIDIO 1993: 0.535 GINI ANTES DEL SUBSIDIO 1997: 0.565 Algunos de los resultados encontrados son similares mientras que otros contrastan con los encontrados por Vélez (1995) para 1992. De acuerdo sus resultados el gasto en educación disminuye el coeficiente de Gini en 0.018, mientras que los nuestros resultados para 1997 muestra que lo disminuye en más de 0.025. Las diferencias más sobresaliente ocurren en el caso de los subsidios de salud. Mientras en 1992 los subsidios de salud conllevaban una disminución del coeficiente de Gini de 0.010, en 1993 la disminución del coeficiente de Gini originada en los subsidios de salud alcanzó 0.015 y en 1997 ascendió a 0.042. Por su parte, los subsidios de servicios públicos contribuyeron a disminuir el coeficiente de Gini en 0.009 en 1992, en 0.007 en 1993 y en 1997 en 0.012. Los resultados del efecto de los subsidios como porcentaje de los ingresos de los hogares colombianos pueden ser comparados con los de otros países. El caso de Malasia ha sido analizado por Hammer et al (1995). Los autores muestran que los subsidios de educación primaria y secundaria representan en Malasia, en 1989, el 30% del ingreso para el 20% de los hogares más pobres48. En el caso de Colombia los subsidios en educación primaria y secundaria representaban en 1997 el 27% del ingreso del 20% más pobre de los hogares. Por su parte, los 48 De acuerdo con Hammer el al (1995) los subsidios en educación primaria como porcentaje de los ingresos del 20% más pobres de los hogares ascendió de 7% al 30% entre 1974 y 1989. 89 subsidios en educación primaria junto con los de secundaria como porcentaje del ingreso del 20% más rico de los hogares son muy similares en ambos países, alrededor del 3%. Los subsidios de salud representaban en Malasia, en 1989, alrededor del 15% del ingreso del quintil más pobre de los hogares. Este porcentaje ascendió, para el caso colombiano, del 12% al 45% entre 1993 y 1997. Por su parte, los subsidios en salud representaban en Malasia, en 1989, el 3% de los ingresos del quintil de hogares más rico. El porcentaje mencionado disminuyó en Colombia del 0.85% al 0.4% del ingreso del ingreso de los hogares del quintil más rico. 3.3.5 Los subsidios urbanos y rurales En la sección anterior se presentó la distribución de los subsidios globalmente. En esta parte del trabajo se precisará la distribución de los subsidios entre las zonas urbanas y rurales. En 1993 el total de subsidios netos alcanzaba el 7.6% del PIB, que se distribuían en 6.1% para las zonas urbanas y 1.5% para las zonas rurales. En 1997 el total de subsidios netos alcanzó el 8.9% del PIB, de los cuales 6.2% correspondían a las zonas urbanas y 2.7% a las zonas rurales (cuadros 10 y 11). Estos resultados implican que la mayor parte de aumento de gasto público y de los subsidios se concentró en las zonas rurales. Sin embargo, el aumento de los subsidios implícitos al sector rural no compensó la pérdida de participación de los hogares rurales en el ingreso total. Así, de acuerdo con la Encuesta Nacional de Hogares en 1993 el ingreso de 90 CUADRO 10 SUBSIDIOS URBANOS COMO PORCENTAJE DEL PIB Quintil 1 1993 1997 Quintil 2 1993 1997 Quintil 3 1993 1997 Quintil 4 1993 1997 Quintil 5 1993 1997 Total 1993 1997 Educación 0.59% 0.60% 0.49% 0.52% 0.44% 0.50% 0.41% 0.40% 0.30% 0.32% 2.23% 2.34% Primaria 0.33% 0.34% 0.21% 0.25% 0.14% 0.16% 0.07% 0.07% 0.04% 0.03% 0.79% 0.85% Secundaria 0.22% 0.20% 0.21% 0.18% 0.19% 0.16% 0.15% 0.07% 0.08% 0.04% 0.85% 0.66% Universidad 0.04% 0.06% 0.07% 0.09% 0.12% 0.18% 0.19% 0.25% 0.18% 0.26% 0.59% 0.83% Salud 0.41% 0.98% 0.47% 0.89% 0.50% 0.65% 0.46% 0.23% 0.23% -0.28% 2.08% 2.47% Reg. Subsidiado 0.30% 0.87% 0.25% 0.62% 0.22% 0.34% 0.12% 0.09% 0.06% 0.02% 0.95% 1.96% Reg. Contributivo 0.11% 0.11% 0.22% 0.26% 0.29% 0.30% 0.33% 0.14% 0.18% -0.30% 1.13% 0.51% Serv. Públicos 0.32% 0.30% 0.33% 0.31% 0.37% 0.31% 0.40% 0.29% 0.33% 0.18% 1.75% 1.40% Agua 0.11% 0.10% 0.11% 0.11% 0.11% 0.12% 0.10% 0.11% 0.07% 0.07% 0.49% 0.51% Luz 0.21% 0.20% 0.22% 0.20% 0.26% 0.19% 0.30% 0.18% 0.26% 0.11% 1.25% 0.89% Total 1.32% 1.89% 1.30% 1.72% 1.31% 1.46% 1.26% 0.92% 0.86% 0.22% 6.05% 6.21% FUENTE: ENCUESTA CASEN Y CALIDAD DE VIDA, Y DANE. CUADRO 11 SUBSIDIOS RURALES COMO PORCENTAJE DEL PIB Quintil 1 1993 1997 Quintil 2 1993 1997 Quintil 3 1993 1997 Quintil 4 1993 1997 Quintil 5 1993 1997 Total 1993 1997 Educación 0.22% 0.20% 0.21% 0.22% 0.16% 0.22% 0.15% 0.16% 0.09% 0.12% 0.82% 0.92% Primaria 0.19% 0.16% 0.17% 0.18% 0.11% 0.15% 0.09% 0.11% 0.05% 0.05% 0.61% 0.66% Secundaria 0.03% 0.03% 0.04% 0.04% 0.04% 0.06% 0.05% 0.04% 0.03% 0.03% 0.18% 0.21% Universidad 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.01% 0.01% 0.01% 0.03% 0.03% 0.05% Salud 0.10% 0.27% 0.09% 0.31% 0.11% 0.30% 0.09% 0.28% 0.11% 0.19% 0.49% 1.35% Reg. Subsidiado 0.09% 0.27% 0.09% 0.30% 0.09% 0.28% 0.08% 0.25% 0.06% 0.14% 0.41% 1.24% Reg. Contributivo 0.00% 0.00% 0.00% 0.01% 0.01% 0.02% 0.02% 0.03% 0.04% 0.04% 0.08% 0.11% Serv. Públicos 0.02% 0.08% 0.03% 0.09% 0.04% 0.10% 0.05% 0.10% 0.08% 0.11% 0.22% 0.49% Agua 0.00% 0.03% 0.00% 0.03% 0.00% 0.04% 0.00% 0.03% 0.01% 0.03% 0.02% 0.17% Luz 0.02% 0.05% 0.03% 0.06% 0.04% 0.06% 0.05% 0.07% 0.07% 0.08% 0.21% 0.32% Total 0.34% 0.55% 0.33% 0.63% 0.31% 0.62% 0.29% 0.54% 0.27% 0.41% 1.54% 2.76% FUENTE: ENCUESTA CASEN Y CALIDAD DE VIDA, Y DANE. los hogares rurales representaba el 16% de los ingresos totales de los hogares. Para 1997 esta participación había disminuido a 8%49. De acuerdo con el cuadro 10, el mayor incremento de los subsidios en las áreas urbanas se presentó en el sector salud, al pasar del 2.1% al 2.5% del PIB. Sin embargo, los mayores 91 incrementos se presentaron en el sistema subsidiado de salud, cuyos subsidios pasaron del 0.95% al 1.95% del PIB, incremento que se concentró principalmente en el quintil más pobre de ingreso (del 0.3% al 0.87% del PIB). Los subsidios totales en el caso de los servicios públicos disminuyeron, pasando en conjunto del 1.75% al 1.4% del PIB y para los hogares del quintil más rico del 0.33% al 0.18% del PIB. En 1993 los subsidios de los más pobres de las áreas urbanas representaron el 42% de su ingreso, siendo la contribución mas importante de la de educación (19%). Por su parte, los subsidios del quintil de ingreso más rico representaron el 2.3% de su ingreso. (Cuadro 12) En 1997, los subsidios de los más pobres representaban el 58% de su ingreso, siendo la contribución más importante la de salud (30%). Los subsidios de los más ricos representaban solo el 0.53% de su ingreso. Los subsidios contribuyeron a disminuir el coeficiente de Gini de 0.53 a 0.48 en 1993 y de 0.54 a 0.48 en 1997. (Cuadro 12) CUADRO 12 INCREMENTO DEL INGRESO URBANO Quintil 1 1993 Quintil 2 Quintil 3 Quintil 4 Quintil 5 Total Gini recalculado 1997 1993 1997 1993 1997 1993 1997 1993 1997 1993 1997 1993 1997 Educación 19.19% 18.84% 7.05% 7.08% 4.46% 4.72% 2.36% 2.09% 0.79% 0.77% 2.98% 2.86% 0.511 0.522 Primaria 10.82% 10.74% 2.94% 3.38% 1.39% 1.50% 0.40% 0.38% 0.11% 0.07% 1.05% 1.04% 0.520 0.531 Secundaria 7.22% 6.32% 3.08% 2.50% 1.89% 1.53% 0.88% 0.39% 0.20% 0.08% 1.14% 0.80% 0.522 0.534 Universidad 1.15% 1.78% 1.03% 1.21% 1.18% 1.69% 1.08% 1.32% 0.47% 0.62% 0.79% 1.02% 0.529 0.539 Salud 6.75% 12.03% 5.09% 6.17% 2.66% 1.20% 0.62% -0.67% 2.78% 3.02% 0.514 0.506 Reg. Subsidiado 9.69% 27.28% 3.63% 8.44% 2.18% 3.27% 0.72% 0.49% 0.15% 0.06% 1.27% 2.40% 0.520 0.515 Reg. Contributivo 3.66% 3.44% 3.12% 3.59% 2.91% 2.89% 1.94% 0.71% 0.47% -0.73% 1.51% 0.63% 0.524 0.532 Serv. Públicos 13.34% 30.73% 10.44% 9.35% 4.75% 4.20% 3.70% 2.97% 2.31% 1.55% 0.88% 0.43% 2.34% 1.71% 0.519 0.530 Agua 3.72% 3.04% 1.53% 1.46% 1.09% 1.16% 0.58% 0.59% 0.18% 0.17% 0.66% 0.62% 0.526 0.537 Luz 6.73% 6.31% 3.22% 2.74% 2.62% 1.81% 1.74% 0.95% 0.70% 0.27% 1.68% 1.09% 0.523 0.534 Total 42.97% 58.91% 18.56% 23.32% 13.26% 13.86% 7.34% 4.84% 2.29% 0.53% 8.09% 7.60% 0.485 FUENTE: ENCUESTA CASEN Y CALIDAD DE VIDA, ENCUESTA NACIONAL DE HOGARES, CALCULOS DE LOS AUTORES GINI ANTES DEL SUBSIDIO 1993=0.530 GINI ANTES DEL SUBSIDIO 1997=0.541 0.479 49 Los cálculos con la encuestas Casen de 1993 y Calidad de Vida de 1997 arrojan resultados semejantes. 92 CUADRO 13 INCREMENTO DEL INGRESO RURAL Quintil 1 1993 1997 Quintil 2 1993 1997 Quintil 3 1993 Quintil 4 Quintil 5 1997 1993 1997 1993 1997 Total 1993 Gini recalculado 1997 1993 1997 Educación 23.36% 44.93% 11.62% 22.52% 7.35% 14.68% 3.99% 7.82% 1.07% 3.08% 4.90% 10.46% 0.456 0.388 Primaria 20.62% 36.95% 9.21% 18.04% 5.23% 10.12% 2.45% 5.44% 0.56% 1.44% 3.63% 7.51% 0.460 0.395 Secundaria 2.73% 7.04% 2.29% 4.10% 1.93% 4.30% 1.29% 1.96% 0.33% 0.84% 1.09% 2.38% 0.483 0.431 Universidad 0.00% 0.93% 0.12% 0.38% 0.19% 0.26% 0.25% 0.41% 0.18% 0.79% 0.18% 0.57% 0.488 0.442 Salud 10.14% 63.25% 5.15% 31.58% 4.80% 19.90% 2.54% 13.32% 1.28% 4.99% 2.92% 15.42% 0.475 0.372 Reg. Subsidiado 10.11% 62.45% 4.94% 30.81% 4.27% 18.26% 2.07% 11.74% 0.74% 3.79% 2.46% 14.12% 0.474 0.371 Reg. Contributivo 0.03% 0.80% 0.22% 0.77% 0.53% 1.64% 0.46% 1.57% 0.54% 1.20% 0.46% 1.30% 0.489 0.441 Serv. Públicos 2.44% 19.52% 1.64% 9.22% 1.81% 6.45% 1.48% 4.87% 0.94% 2.98% 1.33% 5.55% 0.486 0.421 Agua 0.20% 7.44% 0.14% 3.44% 0.15% 2.35% 0.10% 1.64% 0.07% 0.82% 0.10% 1.90% 0.488 0.433 Luz 2.24% 12.08% 1.51% 5.78% 1.65% 4.10% 1.38% 3.23% 0.87% 2.17% 1.23% 3.65% 0.486 0.429 Total 35.94% 127.70% 18.42% 63.31% 13.96% 41.03% 8.01% 26.01% 3.29% 11.05% 9.15% 31.43% 0.442 FUENTE: ENCUESTA CASEN Y CALIDAD DE VIDA, ENCUESTA NACIONAL DE HOGARES, CALCULOS DE LOS AUTORES GINI ANTES DEL SUBSIDIO 1993=0.4882 GINI ANTES DEL SUBSIDIO 1997=0.4409 0.320 Los subsidios en las áreas rurales aumentaron en forma considerable, pasando del 1.5% al 2.8% del PIB entre 1993 y 1997. Los subsidios educativos aumentaron moderadamente del 0.82% al 0.92% del PIB, cayendo en el quintil de ingreso más pobre (del 0.22% al 0.19% del PIB), e incrementándose moderadamente en los dos quintiles superiores. Los mayores incrementos se dieron en el sector salud, en el cual el subsidio global pasó del 0.49% al 1.35%, incrementó que se repartió en todos los quintiles (cuadro 11). De igual forma aconteció con los subsidios de servicios públicos, que se incrementaron del 0.22% al 0.49% del PIB en el período analizado (cuadro 11). Los subsidios rurales constituían, en 1993, el 36% de los ingresos de los más pobres del sector rural (cuadro 13), siendo los más altos los de educación, que representaron el 23% de los ingresos del quintil más pobre. Por su parte, los subsidios para del quintil más rico de las áreas rurales representaron en 1993 el 3.3%de su ingreso. Los subsidios otorgados al sector rural contribuyeron a disminuir el coeficiente de Gini en 1993 de 0.48 a 0.44 Para 1997, los subsidios otorgados a los más pobres de las áreas correspondieron al 127% de su ingreso, siendo los subsidios al sector salud los que más contribuyeron a este incremento (62%). Por su parte, los subsidios del quintil más rico representaron en 1997 el 11% de su ingreso. Dados los cambios observados en los ingreso rurales presentados más adelante, los subsidios contribuyeron a disminuir el Gini de 0.44 a 0.32. (Cuadro 13) 93 Los resultados obtenidos muestran que los cambios institucionales y de legislación que influyeron en el gasto público social e hicieron que, en general, este fuese mucho más focalizado. Sin embargo, el éxito ha sido mixto. En educación primaria y secundaria el progreso en focalización fue mínimo, aunque cabe destacar los aumentos en el número de matriculados en todos los niveles en el sistema público de educación, que paso de 5.9 a 7.1 millones (un incremento del 20.3%). Si se tiene en cuenta que el aumento del gasto en educación reportado en el cuadro 1 fue cerca de 1% del PIB, de 2.81% al 3.76% (un incremento del 57%)50 entre 1993 y 1997, esto significó un aumento del costo medio por estudiante. Los resultados aquí presentado ignoran, sin embargo, la evolución de la calidad de la educación en el período en cuestión, pues se trata de una medición del volumen físico de los subsidios y su cuantificación monetaria, sin analizar si los servicios prestados fueron o no mejores51. El aumento de la focalización de los subsidios en el sector salud fue muy destacada. Los pobres de las zonas urbanas y rurales no solo aumentaron en cobertura, es decir, afiliación los servicios de salud, sino que el acceso a éstos aumentó también en forma considerable. Así, para el quintil de ingreso más pobre el número de consultas aumentó más de dos veces y las hospitalizaciones cerca del 30%, servicios que significaron, como se vio, 1.26% del PIB. El acceso a los servicios para el quintil de ingreso más rico también se incrementó. Así, el número de consultas de este quintil se duplicó (pasaron de 560 mil a 1.2 millones) y el número de hospitalizaciones aumento en 50% (de 190 mil a 282 mil). Sin embargo, ello se llevó a cabo con una disminución del subsidio neto para este quintil del 0.38% del PIB al –0.20% del PIB. Los subsidios a los servicios públicos, aunque disminuyeron su a grado de regresividad, pues los subsidios de al quintil más pobre pasaron del 0.20% al 0.37% del PIB y los del más rico del 0.50% al 0.29% existe aún campo para aumentar su focalización. 50 Un incremento similar está reportado en las estadísticas de Clavijo (1998), que muestran que el gasto público en educación se incrementó del 3.16% al 4.07% entre 1993 y 1997, lo que implica un aumento de 50% en términos reales. 51 Para un análisis de la calidad de la educación y sus diferencias regionales ver Uribe (1998). 94 CUADRO 14 INGRESOS PRIMARIOS Y SUBSIDIOS Total Nacional Quintil Ingresos % del PIB 1993 1997 Subsidios % PIB 1993 1997 Ingreso + Subsidios % PIBIncremento Porcentual 97/93 1993 1997 Ingreso Subsidios Ingresos+Subsidios 1 2 3 4 5 Total 3.52 8.15 11.82 20.61 44.91 89.01 2.77 7.36 11.95 21.74 47.27 91.09 1.43 1.54 1.67 1.68 1.28 7.60 2.40 2.33 2.22 1.50 0.52 8.97 4.95 9.69 13.49 22.29 46.19 96.61 5.17 9.69 14.17 23.24 47.79 100.06 -7.4 6.4 19.1 24.2 24.0 20.5 97.7 78.2 56.6 5.2 -52.2 39.0 23.0 17.8 23.7 22.8 21.9 22.0 Urbano Quintil 1 2 3 4 5 Total 3.07 7.00 9.88 17.17 37.55 74.68 3.21 7.38 10.53 19.01 41.51 81.64 1.32 1.30 1.31 1.26 0.86 6.05 1.89 1.72 1.46 0.92 0.22 6.21 4.39 8.30 11.19 18.43 38.41 80.73 5.10 9.10 11.99 19.93 41.73 87.85 23.0 24.0 25.6 30.4 30.2 28.8 68.6 55.8 31.3 -14.0 -69.9 20.9 36.7 29.0 26.2 27.4 27.9 28.2 0.95 1.79 2.22 3.62 8.21 16.79 0.43 1.00 1.51 2.08 3.71 8.72 0.34 0.33 0.31 0.29 0.27 1.54 0.55 0.63 0.62 0.54 0.41 2.75 1.29 2.12 2.53 3.91 8.48 18.33 0.98 1.63 2.13 2.62 4.12 11.47 -46.4 -34.6 -19.9 -32.5 -46.8 -38.8 90.5 124.8 135.6 119.3 78.8 110.3 -10.2 -9.8 -0.8 -21.2 -42.8 -26.3 Rural Quintil 1 2 3 4 5 Total Fuente: Cuadros 8,10,12 y Encuesta Nacional de Hogares. Cálculos de los autores. Los cambios en la estructura de focalización del gasto social en los noventa estuvieron acompañados de cambios importantes en el crecimiento del ingreso y su distribución. El cuadro 14 muestra que la más redistribución más importante del ingreso se llevó a cabo entre las zonas rurales y urbanas. El ingreso las zonas rurales se redujo ocho puntos porcentuales del PIB a favor de las zonas urbanas. La reducción del ingreso rural fue muy fuerte en el quintil más pobre y en el más rico (-46%), aunque también los otros quintiles de ingreso mostraron reducción. En conjunto el ingreso rural cayó, entre 1993 y1997, 38.8%. Cálculos elaborados por Jaramillo (1998) con base en las Encuestas de Hogares reportan, entre 1991 y 1995, una disminución del ingreso per cápita a un ritmo anual de 5.7%, es decir, cerca del 21% en el período52. Por su parte, todos los 52 Una forma indirecta de calcular la disminución del ingreso rural es a través de los cambios en los términos de intercambio campo/ciudad, calculado como la relación entre el IPC de bienes agropecuarios y los bienes urbanos (industria y servicios). Entre 1993 y 1997 los términos de intercambio cayeron con respecto a los 95 quintiles urbanos aumentaron su participación el PIB, sobretodo el más rico (del 37.5% al 41.5% del PIB). Durante el período bajo consideración los ingresos urbanos se incrementaron, en términos reales 28%, siendo el más alto el incremento en el quintil más rico (30%) y el menor el del quintil más pobre (23%). Sin embargo, el incremento de los subsidios estuvo concentrado en el quintil más pobre (69%), mientras que en los quintiles 4 y 5 se observó una disminución real del subsidio (14% y –70% respectivamente). Por su parte, en las zonas rurales hubo un incremento real en el subsidio para todos los quintiles, especialmente 2, 3, y 4. La estructura de los subsidios en Colombia ha tenido una notable mejoría en la focalización de los servicios sociales proveídos por el Estado. Sin embargo, todavía existe una magnitud importante de subsidios (2% del PIB) que son apropiados por los quintiles de ingreso 4 y 5. Así, los subsidios urbanos de educación superior y servicios públicos, que representan alrededor del 1% del PIB, podrían ser destinados a aumentar la cobertura en educación secundaria, sobre todo en las zonas rurales. La disminución de los subsidios en educación superior podría traer un aumento en la volatilidad de la cobertura, sobretodo a través de los efectos del ciclo económico sobre el ingreso y liquidez corto plazo de los hogares. Esto podría ser remediado a través de un sistema de créditos para la educación superior. Los aumentos en cobertura en el sector salud han sido muy significativos. Sin embargo, aún el país está lejos de lograr una cobertura universal en los quintiles más pobres. Para esto se requiere un tránsito más expedito hacia subsidios a la demanda, pues cerca del 80% del situado fiscal para salud se utilizan todavía como subsidios a la oferta. Adicionalmente, el sistema se requiere aumentar la igualdad en los niveles de coberturas entre municipios, pues existen disparidades importantes (Barona y Plaza, 1998). Estas disparidades se deben a disponibilidad y asignación de recursos como a la falta de conocimiento de los mandatarios municipales del sistema de salud. Esto implica aumentar la capacidad de gestión municipal, estableciendo un sistema de incentivos y castigos de acuerdo al progreso obtenido. servicios 29% y con respecto a los bienes urbanos 18%. Entre 1990 y 1993 cayeron 1.0% respecto a los servicios y se incrementaron 1.2% respecto a los bienes urbanos. 96 Finalmente, dado la dinámica de los ingresos observada durante el período, el sistema de transferencias debe favorecer aquellas regiones donde el ingreso disminuido en forma significativa, pues esas regiones deben haber experimentado una reducción importante de su capacidad fiscal, y en consecuencia de su capacidad para proveer servicios sociales financiados con recursos propios. 4 Conclusiones Colombia ha experimentado grandes variaciones en sus niveles de pobreza y desigualdad en las últimas décadas. Aunque sus evoluciones no han sido perfectamente coordinadas, se encuentra que ambas registraron deterioros en períodos similares: finales de los 70s y de los 90s y primera mitad de los 80s. No obstante, desde los 70s hasta finales de los 90s los niveles de la pobreza presentaron una tendencia decreciente, pasando de niveles del 50% a comienzos del período a menos del 30% a finales del mismo. Sin embargo, en la primera mitad de los 80s y a finales de los 90s la pobreza se incrementó. Los resultados empíricos sugieren una alta incidencia del desempleo sobre la pobreza, el cual fue particularmente alto en los períodos mencionados de incremento en la pobreza. La devaluación real y el deterioro de los términos de intercambio mostraron igualmente un efecto perverso sobre la misma. La desigualdad en la distribución del ingreso alcanzó sus mayores niveles a finales de los 70s y de los 90s, terminando el período con los mayores niveles de desigualdad. Al descomponer la contribución a la desigualdad de diferentes factores se encontró que el más importante era la educación, aunque su importancia se redujo entre finales de los 70s y de los 90s, pasando de explicar cerca del 56% de la desigualdad en los ingresos laborales al 48% respectivamente. Tanto en la primera mitad de los 80s como en los 90s, se presentó un claro sesgo a favor de la demanda de mano de obra calificada, en particular, por individuos de al menos 16 años de educación. Durante la primera mitad de los 90s, este sesgo se vio reforzado por el efecto de la apertura económica adelantada en ese período. Finalmente, el análisis de incidencia del gasto público social en la distribución del ingreso entre 1993 y 1997 muestra que en materia de educación, no se presentaron cambios significativos en la focalización de estos servicios, no obstante, se produjo un incremento en la magnitud del mismo 97 en primaria y una reducción en secundaria y universidad. En cuanto a los servicios públicos, su provisión se mantuvo en similares niveles de focalización, siendo la magnitud de la provisión de agua invariable y la de energía inferior en 1997. Finalmente, en el sector salud es donde se encuentran los grandes cambios provenientes de la introducción del régimen subsidiado, en plena marcha para 1997. Ambos regímenes, contributivo (RC) y subsidiado (RS), mejoraron su nivel de focalización. Mientras que la magnitud del gasto en RC se redujo a la mitad con relación al PIB, el del RS se duplicó, para totalizar un incremento agregado en el gasto social en salud y una mejora sustancial en su focalización. 98 Apéndice 3.1.1 Condiciones generales que debe satisfacer una regla de descomposición. Shorrocks (1982), presenta seis condiciones que deben cumplirse al descomponer una medida de desigualdad. Siendo Yik el ingreso del individuo i (i=1,...,N), que proviene del factor k (k=1,...,K), y siendo Y el ingreso total del individuo, tenemos que Y i = ∑k Y k es el ingreso total del individuo i y Y k = ∑i Y i el ingreso total del factor k (salarios, rentas, transferencias, etc.). Sea I(Y) la medida de desigualdad definida sobre el espacio de ingresos Y=(Y1 ... YN) y Sk=Sk(Y1,...,YK;K) la desigualdad atribuida al factor K las seis condiciones de Shorrocks son: 1. Número de factores: La medida de desigualdad I(Y) está dividida en K factores definidos por Sk(Y1,...,YK;K). 2. (a) Continuidad: Cada Sk es continuo en YK. (b) Tratamiento simétrico de factores: Si π1 , K, πk es una permutación de 1, ... , K, Sk (Y 1 , K, Y K ; K ) = Sπk (Y π 1 ,K , Y πK ; K ). 3. Independencia del nivel de desagregación: La desigualdad asignada a un factor no debe depender del número de factores. 4. Consistencia de la descomposición: La sumatoria de las contribuciones de los factores es igual al índice de desigualdad: ∑ k S k (Y 1 ,K , Y K ; K ) = I (Y ) 99 5. (a) Población simétrica: La contribución de cada factor no debe depender de cómo los individuos estén numerados, es decir que los individuos son tratados simétricamente. En otras palabras, si P es una matriz de permutaciones de nxn, entonces, S (Y K P, YP ) = S (Y K , K ) (b) Normalización para factores de distribución iguales: si todos los individuos reciben el mismo ingreso por un factor, la contribución de éste a la desigualdad es cero: S ( µK ε, Y ) = 0 para todo µK. Siendo µK la media de YK. 6. Simetría entre dos factores: Suponga que solo existen ingresos Y1 y Y2 y que la distribución del factor 2 es simplemente una permutación del factor 1. Entonces Y1 y Y2 deben recibir el mismo valor en la descomposición y para todas las matrices de permutación se cumple que S (Y 1 , Y 1 + Y 1 P ) = S (Y 1 P, Y 1 + Y 1 P) Bajo las condiciones enumeradas anteriormente, nótese que Sj = [ cov a j Z j , Y σ (Y ) 2 ] = a σ(Z ) cor [Z , Y ] j j j σ (Y ) (3.a ) donde j+ 2 ∑S j =1 j = 100% y ∑ [ ] cov a j Z j , Y = R2 2 σ (Y ) (3.b) se cumple no solo para la varianza del logaritmo de los ingresos sino también para cualquier índice que sea continuo y simétrico y para el cual ( IYN Y ) Y NK N = 0 incluyendo el coeficiente Gini, el índice de Atkinson, el coeficiente Theil y las medidas basadas en centiles. 100 Una vez estemos de acuerdo con las reglas de descomposición, no necesariamente debemos estar de acuerdo con una medida particular de distribución de ingreso, puesto que todas las medidas generarán la misma contribución a cada factor Fields (1997). Apéndice 3.1.2 Ecuación de ingresos VARIABLES Constante Educación Experiencia Experiencia 2 Género Sector Privado Jefe Hombre Jefe Mujer Tiempo Parcial Permanente/Temporal Unión Libre Viudo Separado-Divorciado Soltero Primaria Secundaria Incompleta Secundaria Completa Universidad Incompleta Universidad Completa Barranquilla Bucaramanga Bogotá Medellin Cali Pasto Obreros Empleados Cuenta Propia Empleado Doméstico Agricultura Minería Electricidad Gas Agua Construcción Comercio Transportes y Com. Servicios Financieros Servicios R2 1976 6.93 0.105 0.036 -0.001 0.144 -0.091 0.187 -0.125 -0.238 0.229 0.134 0.016 0.092 0.033 -0.031 -0.044 -0.033 0.004 0.185 0.220 0.162 0.141 0.196 0.102 -0.192 -0.746 -0.642 -0.364 -0.790 0.229 0.135 0.093 0.015 -0.031 0.126 0.034 -0.068 0.524 1980 8.22 0.098 0.033 0.000 0.147 -0.112 0.158 -0.102 -0.265 0.172 0.096 -0.016 0.018 0.005 -0.023 -0.036 -0.091 -0.019 0.189 0.192 0.132 0.077 0.232 0.114 -0.266 -0.790 -0.720 -0.393 -0.803 0.055 0.211 0.039 0.050 -0.011 0.142 0.052 -0.105 0.482 1985 8.83 0.094 0.039 -0.001 0.172 -0.112 0.157 -0.147 -0.282 0.207 -0.075 0.023 -0.024 -0.040 -0.020 -0.037 -0.082 -0.002 0.092 0.047 0.179 0.184 0.186 0.136 -0.127 -0.450 -0.411 -0.375 -0.641 0.085 0.198 0.047 0.097 -0.013 0.124 0.085 -0.046 0.492 1990 10.41 0.084 0.027 0.000 0.172 -0.166 0.168 -0.102 -0.333 0.164 -0.102 -0.102 -0.058 -0.067 -0.013 -0.035 -0.091 -0.005 0.166 -0.046 0.102 0.135 0.106 0.139 -0.316 -0.628 -0.604 -0.543 -0.721 0.126 0.241 0.009 0.056 0.003 0.170 0.100 -0.055 0.508 1991 10.63 0.089 0.030 0.000 0.156 -0.187 0.180 -0.139 -0.341 0.164 -0.051 -0.073 -0.034 -0.019 -0.017 -0.044 -0.147 -0.022 0.083 -0.050 0.110 0.133 0.121 0.146 -0.327 -0.645 -0.597 -0.536 -0.783 0.048 0.365 -0.058 0.036 0.010 0.170 0.076 -0.092 0.504 101 1992 10.73 0.097 0.030 0.000 0.177 -0.126 0.191 -0.092 -0.327 0.164 -0.090 -0.089 -0.043 -0.040 -0.016 -0.050 -0.173 -0.021 0.071 -0.006 0.173 0.198 0.152 0.197 -0.259 -0.703 -0.650 -0.575 -0.828 0.103 0.311 0.041 0.072 -0.003 0.193 0.081 -0.073 0.507 1993 11.20 0.082 0.029 0.000 0.195 -0.156 0.139 -0.083 -0.322 0.149 -0.087 -0.064 -0.054 -0.047 -0.016 -0.039 -0.122 -0.001 0.179 -0.129 0.010 0.117 0.091 0.205 -0.330 -0.669 -0.600 -0.488 -0.764 0.105 0.225 0.033 0.076 -0.016 0.142 0.087 -0.058 0.461 1994 11.22 0.089 0.027 0.000 0.158 -0.179 0.166 -0.094 -0.292 0.137 -0.106 -0.021 -0.082 -0.070 -0.017 -0.055 -0.158 -0.007 0.152 0.024 0.142 0.227 0.145 0.241 -0.323 -0.529 -0.481 -0.368 -0.594 0.048 0.131 0.067 0.082 0.024 0.174 0.113 -0.045 0.450 1995 11.40 0.090 0.025 0.000 0.169 -0.188 0.175 -0.128 -0.317 0.186 -0.072 -0.068 -0.042 -0.068 -0.017 -0.054 -0.186 -0.022 0.148 0.098 0.273 0.321 0.234 0.318 -0.196 -0.639 -0.605 -0.398 -0.725 0.160 0.195 -0.008 0.128 0.036 0.178 0.122 -0.050 0.478 1996 11.52 0.093 0.027 0.000 0.191 -0.187 0.162 -0.088 -0.333 0.166 -0.053 -0.090 -0.057 -0.050 -0.013 -0.057 -0.187 -0.025 0.142 0.137 0.181 0.247 0.144 0.173 -0.147 -0.549 -0.471 -0.313 -0.712 0.083 0.185 0.037 0.103 0.020 0.180 0.088 -0.033 0.515 Apéndice 3.2.1 Derivación de la Ecuación (12) del Texto En el modelo de Katz y Murphy (1992), diseñado para funciones de producción más generales, se considera una economía que consiste de J sectores y K tipos de trabajo. Asumiendo que la producción toma lugar bajo retornos constantes a escala, la demanda de factores en la industria j , X j es una función de los precios de los factores y de la producción del sector Yj : X j = Cwj (W ) Yj (A.1) donde Cwj (W ) es el vector K × 1 de las derivadas parciales de la función de costo unitario con respecto al salario en el sector j . El diferencial de (11) es j dX j = Cwj (W ) dY j + Yj Cww (W )dW (A.2) Teniendo en cuenta que las demandas factoriales son homogéneas de grado cero y multiplicando ambos miembros de la ecuación por W , tenemos  dY  W ' dX j = W ' X j  j Y   j (A.3) o dYj Yj = W ' dX j (A.3a) W'Xj con lo cual podemos medir el cambio porcentual en el producto a través de los cambios porcentuales ponderados en el uso de los factores. Con este resultado podemos agregar todos los sectores partiendo de (A.2) dX = ∑ X j j dYj Yj + Cww dW = ∑X j W ' dX j j W' X j + Cww dW (A.4) donde dX es un vector K × 1 con los cambios en el empleo y Cww es la matriz hessiana K × K con las segundas derivadas parciales de la función de costo unitario, la cual es semidefinida negativa. La ecuación (A.4) implica  W ' dX j    = dW ' Cww dW ≤ 0 dW  dX − ∑ X j ' W Xj   j ' que es de la forma expresada en la ecuación (4). 102 (A.5) Por consiguiente, una forma de comprobar si los datos son consistentes con una demanda de factores estables dentro de los sectores es ∆D = ∑ X j j W ' dX j W'Xj (A.6) Apéndice 3.2.2 Cuadros Anexos MEDIDAS DE DISTRIBUCION SALARIAL PARTICIPACION AÑO GINI DECIL 1 DECIL 10 DECIL 10/DECIL 1 QUINTIL 5/QUINTIL 1 1976 0.4728 1.84 41.45 22.5 1977 0.4700 1.73 42.85 24.8 1978 0.4667 1.72 40.51 23.5 1979 0.4576 1.81 40.30 22.2 1980 0.4538 1.82 39.83 21.8 1981 0.4443 1.88 38.44 20.5 1982 0.4168 2.18 35.43 16.2 1983 0.4323 1.93 37.30 19.3 1984 0.4294 1.75 36.46 20.8 1985 0.4375 1.64 37.31 22.8 1986 0.4393 1.80 38.72 21.5 1987 0.4228 1.83 37.55 20.6 1988 0.4281 1.93 37.55 19.5 1989 0.4399 2.01 39.21 19.5 1990 0.4506 1.88 40.59 21.6 1991 0.4724 1.67 41.90 25.0 1992 0.5089 1.48 46.46 31.4 1993 0.4997 1.59 45.58 28.6 1994 0.4913 1.75 44.45 25.5 1995 0.4801 1.89 43.83 23.2 Cuadro 1. Fuente DANE: ENH. Cálculo de los autores. 103 11.0 11.3 10.7 9.8 9.6 9.2 8.0 8.7 9.1 9.7 9.5 8.9 8.7 8.9 9.4 10.9 12.8 11.7 11.0 10.3 DISTRIBUCION SALARIAL INTRAGRUPOS AÑO Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 1976 0.1994 0.0413 0.0594 0.0787 0.3531 1977 0.2227 0.0370 0.0536 0.0796 0.3580 1978 0.2219 0.0431 0.0590 0.0793 0.3450 1979 0.2325 0.0341 0.0565 0.0797 0.3619 1980 0.2448 0.0239 0.0498 0.0744 0.3528 1981 0.2561 0.0204 0.0524 0.0822 0.3438 1982 0.2491 0.0291 0.0561 0.0792 0.3221 1983 0.2639 0.0237 0.0638 0.0761 0.3413 1984 0.2678 0.0322 0.0543 0.0804 0.3293 1985 0.2772 0.0392 0.0593 0.0824 0.3382 1986 0.2549 0.0336 0.0527 0.0768 0.3717 1987 0.2619 0.0312 0.0540 0.0764 0.3421 1988 0.2513 0.0300 0.0442 0.0765 0.3428 1989 0.2518 0.0311 0.0499 0.0863 0.3408 1990 0.2473 0.0222 0.0545 0.0837 0.3335 1991 0.2579 0.0270 0.0545 0.0784 0.3388 1992 0.2663 0.0271 0.0503 0.0892 0.3961 1993 0.2701 0.0207 0.0577 0.0771 0.4170 1994 0.2586 0.0207 0.0653 0.0851 0.4148 1995 0.2550 0.0292 0.0634 0.0819 0.4191 Cuadro 2. Fuente DANE: ENH. Cálculo de los autores. 104 PARTICIPACION POR NIVELES DE EDUCACION DENTRO DE CADA QUINTIL 1976 1982 1986 QUINTIL 1 0 años 10.02% 9.35% 6.82% 1-5 años 66.08% 60.64% 54.34% 6-10 años 21.30% 24.05% 27.62% 11 años 1.88% 4.50% 7.74% 12-15 años 0.47% 1.16% 2.71% 16+ años 0.24% 0.30% 0.77% QUINTIL 2 0 años 6.97% 4.62% 2.53% 1-5 años 62.90% 52.10% 43.31% 6-10 años 25.79% 32.99% 35.01% 11 años 3.32% 8.45% 15.92% 12-15 años 0.95% 1.43% 2.62% 16+ años 0.08% 0.41% 0.61% QUINTIL 3 0 años 5.19% 3.18% 2.11% 1-5 años 58.67% 47.12% 38.99% 6-10 años 27.08% 31.50% 31.71% 11 años 6.37% 13.34% 19.36% 12-15 años 2.16% 3.91% 5.89% 16+ años 0.53% 0.94% 1.93% QUINTIL 4 0 años 2.12% 0.91% 1.61% 1-5 años 42.29% 31.20% 28.19% 6-10 años 32.64% 31.38% 28.04% 11 años 15.13% 24.10% 24.37% 12-15 años 6.39% 8.33% 10.31% 16+ años 1.44% 4.08% 7.48% QUINTIL 5 0 años 0.61% 0.64% 0.40% 1-5 años 17.73% 13.57% 13.98% 6-10 años 25.62% 17.83% 17.09% 11 años 18.52% 21.26% 22.17% 12-15 años 14.45% 12.83% 12.56% 16+ años 23.07% 33.87% 33.80% Cuadro 3. Fuente DANE: ENH. Cálculo de los autores. 105 1990 1994 5.60% 52.76% 27.84% 9.54% 2.84% 1.42% 5.24% 43.65% 31.80% 15.60% 2.75% 0.96% 2.10% 37.38% 33.75% 21.92% 3.92% 0.92% 2.66% 36.10% 33.31% 22.49% 3.75% 1.70% 1.90% 34.83% 31.43% 21.57% 6.54% 3.74% 2.00% 31.77% 30.81% 26.02% 6.08% 3.32% 0.97% 25.51% 27.08% 26.44% 11.39% 8.61% 0.83% 21.41% 24.84% 30.98% 10.87% 11.07% 0.35% 10.88% 14.59% 22.23% 14.71% 37.24% 0.30% 9.78% 13.50% 23.45% 13.82% 39.15% PARTICIPACION POR QUINTIL DENTRO DE CADA NIVEL DE EDUCACION 1976 1982 1986 0 AÑOS Quintil 1 40.26% 50.01% 50.61% Quintil 2 27.98% 24.69% 18.78% Quintil 3 20.84% 17.02% 15.70% Quintil 4 8.49% 4.85% 11.94% Quintil 5 2.43% 3.43% 2.98% 1-5 AÑOS Quintil 1 26.68% 29.63% 30.39% Quintil 2 25.39% 25.46% 24.22% Quintil 3 23.69% 23.02% 21.81% Quintil 4 17.07% 15.25% 15.76% Quintil 5 7.16% 6.63% 7.82% 6-10 AÑOS Quintil 1 16.09% 17.46% 19.81% Quintil 2 19.47% 23.95% 25.10% Quintil 3 20.45% 22.87% 22.74% Quintil 4 24.64% 22.78% 20.10% Quintil 5 19.34% 12.94% 12.26% 11 AÑOS Quintil 1 4.16% 6.28% 8.65% Quintil 2 7.34% 11.79% 17.78% Quintil 3 14.09% 18.62% 21.62% Quintil 4 33.46% 33.65% 27.20% Quintil 5 40.96% 29.67% 24.75% 12-15 AÑOS Quintil 1 1.92% 4.18% 7.95% Quintil 2 3.87% 5.18% 7.69% Quintil 3 8.86% 14.15% 17.29% Quintil 4 26.16% 30.13% 30.24% Quintil 5 59.19% 46.37% 36.84% 16+ AÑOS Quintil 1 0.95% 0.76% 1.73% Quintil 2 0.33% 1.04% 1.37% Quintil 3 2.09% 2.37% 4.33% Quintil 4 5.67% 10.30% 16.78% Quintil 5 90.97% 85.52% 75.80% Cuadro 4. Fuente DANE: ENH. Cálculo de los autores. 106 1990 1994 51.30% 19.23% 17.35% 8.87% 3.24% 47.51% 24.06% 18.16% 7.51% 2.76% 32.70% 23.17% 21.58% 15.81% 6.74% 30.59% 25.30% 22.26% 15.00% 6.85% 20.67% 25.06% 23.34% 20.11% 10.83% 23.69% 24.81% 22.95% 18.50% 10.05% 9.38% 21.56% 21.21% 26.00% 21.86% 13.16% 18.97% 21.96% 26.13% 19.79% 7.22% 9.94% 16.60% 28.90% 37.34% 7.38% 10.06% 16.31% 29.17% 37.08% 2.73% 1.78% 7.21% 16.59% 71.70% 1.71% 3.02% 5.91% 19.70% 69.66% 0-5 años INDUSTRIA CONSTRUCCION COMERCIO TRANSP Y COM SERV. FINANC. RESTO 6-10 años INDUSTRIA CONSTRUCCION COMERCIO TRANSP Y COM SERV. FINANC. RESTO 11 años INDUSTRIA CONSTRUCCION COMERCIO TRANSP Y COM SERV. FINANC. RESTO 12-15 años INDUSTRIA CONSTRUCCION COMERCIO TRANSP Y COM SERV. FINANC. RESTO 16+ años INDUSTRIA CONSTRUCCION COMERCIO TRANSP Y COM SERV. FINANC. RESTO Cuadro 5 CAMBIOS EN LA DEMANDA GLOBAL 76-82 82-86 86-91 91-95 9.20% -0.95% -5.72% 1.74% -0.63% -2.44% 1.22% -3.38% 3.83% -0.80% -2.57% 5.82% 6.14% -0.95% 0.21% 0.34% 1.07% 1.68% -2.42% 0.49% 0.14% -0.44% 0.81% 0.19% -1.35% 1.99% -2.97% -1.72% 3.46% -0.56% -1.74% -3.17% -1.92% -2.76% 1.75% -4.01% 1.62% -0.13% -1.03% 2.99% 5.18% -0.08% 0.80% -0.50% 0.76% 0.98% -1.86% 0.27% 0.33% -0.58% 1.33% 0.22% -2.52% 2.02% -2.72% -2.14% -2.04% -0.78% 3.39% -4.37% -4.27% -2.09% 3.31% -3.53% 0.38% 0.05% -0.55% 1.32% 4.71% 0.47% 1.76% -0.45% 0.39% -0.33% -0.76% 0.00% 0.83% -1.09% 2.44% 0.76% -4.07% 2.22% -2.81% -2.47% -6.97% -0.84% 3.43% -4.55% -5.64% -1.92% 3.37% -3.26% -0.04% 0.36% -0.46% 1.36% 3.57% 0.34% 0.97% -0.48% -0.01% -0.83% -0.30% -0.27% 1.12% -1.47% 3.19% 1.30% -5.99% 2.68% -3.34% -3.21% -7.72% 2.35% 3.15% 6.38% -5.32% -1.34% 3.23% -2.69% 0.83% 1.20% 0.49% 6.68% 1.17% 0.65% 1.45% -0.21% -0.16% -0.56% -0.17% -0.32% 2.11% -0.70% 2.26% 6.10% -6.36% 3.11% -4.10% -3.17% 107 76-95 4.27% -5.23% 6.28% 5.74% 0.83% 0.71% -4.06% -2.00% -6.94% 3.45% 5.40% 0.14% 1.30% -5.36% -3.81% -6.59% 1.20% 6.49% -0.70% 2.94% -7.13% -8.94% -7.45% 1.23% 4.40% -1.40% 4.14% -9.85% 4.16% -6.13% 9.21% 3.06% -1.21% 9.77% -10.53% 82-95 -4.93% -4.59% 2.45% -0.41% -0.24% 0.56% -2.70% -5.46% -5.02% 1.83% 0.22% -0.61% 0.97% -2.84% -1.76% -2.32% 0.82% 1.78% -1.09% 2.11% -3.06% -1.96% -1.82% 1.26% 0.83% -1.39% 3.02% -3.86% 11.89% -0.81% 8.38% 1.88% -1.05% 7.65% -4.17% 0-5 años INDUSTRIA CONSTRUCCION COMERCIO TRANSP Y COM SERV. FINANC. RESTO 6-10 años INDUSTRIA CONSTRUCCION COMERCIO TRANSP Y COM SERV. FINANC. RESTO 11 años INDUSTRIA CONSTRUCCION COMERCIO TRANSP Y COM SERV. FINANC. RESTO 12-15 años INDUSTRIA CONSTRUCCION COMERCIO TRANSP Y COM SERV. FINANC. RESTO 16+ años INDUSTRIA CONSTRUCCION COMERCIO TRANSP Y COM SERV. FINANC. RESTO Cuadro 6 CAMBIOS EN LA DEMANDA INTERSECTORIAL 76-82 82-86 86-91 91-95 76-95 2.13% -0.07% -1.33% 2.33% 3.06% -3.65% -2.38% 2.73% -3.77% -7.07% 2.82% 0.22% -1.58% 7.45% 8.92% 4.79% 0.04% 1.17% -0.25% 5.74% 0.71% 0.53% -1.87% 0.11% -0.52% 0.29% -0.25% 0.59% 0.61% 1.24% -2.83% 1.76% -2.37% -1.82% -5.26% 0.14% -0.62% 0.38% -1.89% -1.99% -4.14% -2.69% 3.10% -4.28% -8.01% 1.33% 0.10% -0.74% 3.50% 4.18% 4.87% 0.04% 1.19% -0.26% 5.85% 0.61% 0.45% -1.61% 0.10% -0.45% 0.47% -0.40% 0.95% 0.98% 2.00% -2.99% 1.87% -2.50% -1.93% -5.56% 0.33% -0.30% 1.20% -2.67% -1.44% -3.30% -2.15% 2.47% -3.41% -6.39% 0.51% 0.04% -0.28% 1.34% 1.60% 5.31% 0.05% 1.30% -0.28% 6.38% 0.44% 0.33% -1.15% 0.07% -0.32% 0.90% -0.76% 1.83% 1.88% 3.85% -3.53% 2.20% -2.95% -2.27% -6.56% -1.93% 0.31% 0.60% -2.61% -3.63% -2.94% -1.91% 2.20% -3.03% -5.68% 0.41% 0.03% -0.23% 1.08% 1.30% 3.83% 0.03% 0.93% -0.20% 4.59% 0.31% 0.23% -0.81% 0.05% -0.22% 1.23% -1.04% 2.49% 2.56% 5.24% -4.77% 2.97% -3.99% -3.07% -8.85% -1.67% 0.75% -0.23% 2.59% 1.43% -2.18% -1.42% 1.63% -2.25% -4.22% 1.80% 0.14% -1.01% 4.74% 5.68% 2.20% 0.02% 0.54% -0.12% 2.64% 0.17% 0.12% -0.44% 0.03% -0.12% 1.75% -1.48% 3.56% 3.66% 7.49% -5.40% 3.37% -4.52% -3.48% -10.03% 108 82-95 0.93% -3.42% 6.09% 0.96% -1.23% 0.95% -2.43% -2.13% -3.88% 2.86% 0.98% -1.06% 1.53% -2.57% -1.77% -3.09% 1.09% 1.07% -0.76% 2.95% -3.03% -1.70% -2.75% 0.89% 0.77% -0.53% 4.01% -4.08% 3.10% -2.04% 3.88% 0.44% -0.29% 5.73% -4.63% 0-5 años INDUSTRIA CONSTRUCCION COMERCIO TRANSP Y COM SERV. FINANC. RESTO 6-10 años INDUSTRIA CONSTRUCCION COMERCIO TRANSP Y COM SERV. FINANC. RESTO 11 años INDUSTRIA CONSTRUCCION COMERCIO TRANSP Y COM SERV. FINANC. RESTO 12-15 años INDUSTRIA CONSTRUCCION COMERCIO TRANSP Y COM SERV. FINANC. RESTO 16+ años INDUSTRIA CONSTRUCCION COMERCIO TRANSP Y COM SERV. FINANC. RESTO Cuadro 7 CAMBIOS EN LA DEMANDA INTRASECTORIAL 76-82 82-86 86-91 91-95 7.07% -0.89% -4.39% -0.58% 3.01% -0.06% -1.51% 0.40% 1.01% -1.02% -0.99% -1.63% 1.36% -1.00% -0.96% 0.59% 0.36% 1.16% -0.55% 0.38% -0.15% -0.19% 0.22% -0.42% 1.48% 0.22% -0.60% 0.10% 3.31% 0.07% -2.12% -1.28% 2.22% -0.06% -1.35% 0.27% 0.29% -0.24% -0.28% -0.51% 0.31% -0.13% -0.39% -0.24% 0.15% 0.52% -0.25% 0.17% -0.13% -0.19% 0.38% -0.75% 0.47% 0.16% -0.22% -0.21% -2.37% -0.48% 2.18% -1.70% -0.98% 0.06% 0.84% -0.12% -0.13% 0.01% -0.26% -0.02% -0.61% 0.42% 0.46% -0.18% -0.05% -0.66% 0.39% -0.07% -0.07% -0.33% 0.61% -1.12% -0.54% 0.02% 0.15% -0.19% -5.04% -1.15% 2.83% -1.94% -2.70% -0.01% 1.17% -0.23% -0.45% 0.33% -0.23% 0.28% -0.26% 0.31% 0.03% -0.28% -0.31% -1.05% 0.51% -0.32% -0.11% -0.43% 0.70% -1.26% -1.22% -0.29% 0.65% -0.14% -6.05% 1.61% 3.39% 3.80% -3.14% 0.07% 1.60% -0.44% -0.96% 1.06% 1.50% 1.94% -1.03% 0.63% 0.91% -0.09% -0.32% -0.68% 0.26% -0.35% 0.36% 0.78% -1.30% 2.44% -0.96% -0.26% 0.41% 0.30% 109 76-95 1.21% 1.84% -2.63% -0.01% 1.35% -0.54% 1.20% -0.02% 1.08% -0.74% -0.45% 0.59% -0.70% 0.20% -2.37% -0.20% -0.40% 0.11% -0.38% -0.91% -0.57% -5.30% -1.77% -0.07% -0.20% -1.17% -1.10% -1.00% 2.73% -1.91% 3.53% 0.42% -1.09% 2.28% -0.50% 82-95 -5.86% -1.18% -3.64% -1.37% 0.99% -0.39% -0.28% -3.33% -1.14% -1.03% -0.76% 0.45% -0.56% -0.28% 0.01% 0.77% -0.27% 0.71% -0.33% -0.84% -0.03% -0.26% 0.93% 0.38% 0.06% -0.86% -0.99% 0.22% 8.79% 1.23% 4.50% 1.44% -0.76% 1.92% 0.46% Cambios en la Demanda Relativa Originados por Cambios en el Comercio Internacional 82-86 86-91 91-95 82-84 84-92 0-5 años -0.047% 1.134% -1.002% -0.503% 1.238% ALIMENTOS, BEBIDAS Y TABACO 0.267% 0.029% -0.256% -0.017% 0.304% TEXTILES Y CUEROS 0.007% 0.846% -1.111% -0.150% 0.560% MADERAS Y MUEBLES -0.127% 0.146% -0.352% -0.239% 0.325% PAPEL, IMPRENTA Y EDITORIALES -0.067% -0.069% 0.073% -0.010% -0.181% QUIMICOS Y PLASTICOS -0.242% 0.142% 0.655% -0.213% 0.256% MINERALES NO METALICOS 0.006% 0.083% -0.151% 0.018% 0.024% METALICAS BASICAS 0.042% 0.071% -0.224% 0.063% -0.039% MAQUINARIA Y EQUIPO 0.026% -0.049% 0.179% 0.023% -0.030% OTRAS MANUFACTURAS 0.041% -0.066% 0.185% 0.020% 0.019% 6-10 años -0.162% 2.402% -4.657% -0.647% 1.660% ALIMENTOS, BEBIDAS Y TABACO 0.205% 0.023% -0.197% -0.013% 0.234% TEXTILES Y CUEROS 0.013% 1.532% -2.013% -0.271% 1.015% MADERAS Y MUEBLES -0.118% 0.134% -0.325% -0.220% 0.300% PAPEL, IMPRENTA Y EDITORIALES 0.021% 0.021% -0.022% 0.003% 0.055% QUIMICOS Y PLASTICOS -0.013% 0.008% 0.035% -0.012% 0.014% MINERALES NO METALICOS 0.003% 0.039% -0.071% 0.008% 0.011% METALICAS BASICAS 0.050% 0.084% -0.266% 0.075% -0.047% MAQUINARIA Y EQUIPO -0.140% 0.264% -0.971% -0.127% 0.161% OTRAS MANUFACTURAS -0.184% 0.297% -0.828% -0.091% -0.084% 11 años 0.222% 0.093% -0.521% 0.114% 0.033% ALIMENTOS, BEBIDAS Y TABACO 0.108% 0.012% -0.104% -0.007% 0.123% TEXTILES Y CUEROS 0.000% 0.037% -0.048% -0.007% 0.024% MADERAS Y MUEBLES 0.032% -0.037% 0.088% 0.060% -0.082% PAPEL, IMPRENTA Y EDITORIALES 0.058% 0.059% -0.063% 0.008% 0.157% QUIMICOS Y PLASTICOS 0.079% -0.047% -0.215% 0.070% -0.084% MINERALES NO M ETALICOS -0.003% -0.041% 0.075% -0.009% -0.012% METALICAS BASICAS 0.010% 0.017% -0.052% 0.015% -0.009% MAQUINARIA Y EQUIPO 0.034% -0.064% 0.237% 0.031% -0.039% OTRAS MANUFACTURAS -0.097% 0.157% -0.439% -0.048% -0.044% 12-15 años 0.457% -1.594% 2.133% 0.583% -0.942% ALIMENTOS, BEBIDAS Y TABACO -0.025% -0.003% 0.024% 0.002% -0.029% TEXTILES Y CUEROS -0.009% -1.075% 1.413% 0.190% -0.712% MADERAS Y MUEBLES 0.098% -0.112% 0.271% 0.184% -0.250% PAPEL, IMPRENTA Y EDITORIALES 0.090% 0.092% -0.097% 0.013% 0.242% QUIMICOS Y PLASTICOS 0.197% -0.116% -0.533% 0.174% -0.209% MINERALES NO METALICOS -0.006% -0.082% 0.148% -0.018% -0.024% METALICAS BASICAS -0.032% -0.054% 0.170% -0.048% 0.030% MAQUINARIA Y EQUIPO 0.035% -0.066% 0.242% 0.032% -0.040% OTRAS MANUFACTURAS 0.110% -0.178% 0.497% 0.055% 0.050% -0.168% -2.349% 4.210% 0.628% -2.021% 16+ años ALIMENTOS, BEBIDAS Y TABACO -0.454% -0.050% 0.436% 0.028% -0.517% TEXTILES Y CUEROS -0.013% -1.558% 2.047% 0.276% -1.032% MADERAS Y MUEBLES 0.137% -0.156% 0.378% 0.257% -0.349% PAPEL, IMPRENTA Y EDITORIALES -0.041% -0.041% 0.044% -0.006% -0.109% QUIMICOS Y PLASTICOS 0.071% -0.042% -0.192% 0.063% -0.075% MINERALES NO METALICOS -0.003% -0.037% 0.067% -0.008% -0.011% METALICAS BASICAS -0.071% -0.119% 0.374% -0.106% 0.066% MAQUINARIA Y EQUIPO 0.054% -0.102% 0.376% 0.049% -0.062% OTRAS MANUFACTURAS 0.151% -0.244% 0.681% 0.075% 0.069% Cuadro 8 110 92-95 -0.650% -0.247% -0.669% -0.420% 0.127% 0.513% -0.104% -0.134% 0.163% 0.121% -3.430% -0.190% -1.211% -0.387% -0.039% 0.028% -0.049% -0.160% -0.882% -0.540% -0.353% -0.100% -0.029% 0.106% -0.110% -0.169% 0.051% -0.031% 0.216% -0.286% 1.356% 0.023% 0.850% 0.323% -0.170% -0.418% 0.102% 0.102% 0.219% 0.324% 3.085% 0.421% 1.231% 0.451% 0.077% -0.150% 0.046% 0.224% 0.341% 0.444% 82-95 0.085% 0.040% -0.258% -0.334% -0.063% 0.556% -0.062% -0.111% 0.157% 0.160% -2.417% 0.031% -0.468% -0.308% 0.019% 0.030% -0.029% -0.131% -0.847% -0.715% -0.206% 0.016% -0.011% 0.084% 0.055% -0.183% 0.030% -0.026% 0.207% -0.379% 0.997% -0.004% 0.328% 0.257% 0.084% -0.453% 0.061% 0.084% 0.211% 0.429% 1.692% -0.069% 0.476% 0.359% -0.038% -0.163% 0.027% 0.184% 0.328% 0.588% Apéndice 3.3.1 111 112 113 Bibliografía Abraham, K. and S. Houseman (1995). “Earnings Inequality in Germany”. In Differences and Changes in Wage Structures, ed. Richard B. Freeman and Lawrence F. Katz. The University of Chicago Press. Atinic, T y Walton, M, (1998), “ Social Consequences of East Asian Financial Crisis”, East Asia: the Road to Recovery, World Bank, 1998. Banco Interamericano de Desarrollo (1998), “Descentralización en Colombia: Nuevos Desafíos”, Serie de Estudios Económicos y Sectoriales, Región 3. Banco Mundial (1997) Informe Anual. Barona, A. y Plaza, B. (1998) ”Resultados de la implementación del régimen subsidiado”, Coyuntura Social, Fedesarrollo, No. 19. Bernal, R., Cárdenas, M., Nuñez, J. y Sánchez, F., (1998) “El desempeño de la macroeconomía y la desigualdad” en F. Sánchez (Compilador) La distribución del ingreso en Colombia, Bogotá, Tercer Mundo–Departamento Nacional de Planeación. Bernal, R., M. Cárdenas, J. Núñez and F. Sánchez (1997). “Macroeconomic Perfomance and Inequality in Colombia: 1976-1996”. Archivos de Macroeconomía, Documento 72. Bhagwati, J. and M. Kosters (1994). “Trade and Wages. Leveling Wages Down?”. The AEI Press Clarke, G., (1995) “More Evidence on Income Distribution and Growth”, Journal of Development Economics, Vol 54. Clavijo, S. (1998) Política Fiscal y Estado en Colombia, Banco de la República–Universidad de los Andes. Ediciones Uniandes, Santa Fe de Bogotá. Denninger, K y Squire, L. (1998) “New Ways of Looking at Old Issues: Inequality and Growth.”, Journal of Development Economics, Vol 57, December. Departamento Nacional de Planeación (1998) Indicadores de Coyuntura Económica, Vol 3, No. 2 Ericksson, C. and A. Ichino (1995). “Wage Differentials in Italy: Market Forces, Institutions and Inflation”. In Differences and Changes in Wage Structures, ed. Richard B. Freeman and Lawrence F. Katz. The University of Chicago Press. Fields, G., “Accounting for Income Inequality and Its Change”. mimeo, July, 1997. Gonzalez, F., Guzmán, C. y Pachón, A. (1999) “Productividad, retornos sociales del capital humano y evidencia para Colombia”, Archivos de Macroeconomía, No. 98, Departamento Nacional de Planeación. Gregory, R. and Francis V. (1995). “Real Wages, Employment and Wage Dispersion in U.S. and Australian Labor Markets”. In Differences and Changes in Wage Structures, ed. Richard B. Freeman and Lawrence F. Katz. The University of Chicago Press. Hammer, J., Nabi, I. y Cercone, J. (1995) “Distributional effects of Social Sector Expenditures in Malaysia” en Van de Walle, D. y Nead, K. (Editor) Public Spending and the Poor. Theory and Eviedence, World Bank, John Hopkins University Press. Jaramillo, C.F. (1998) Liberalization, Crisis and Change in Colombian Agriculture, Westview Press. 114 Katz, L. and K. Murphy (1992). “Changes in Relative Wages: Supply and Demand Factors”. Quarterly Journal of Economics 107, No. 1:35-78. Krueger, A. and J. Pischke (1995). “A Comparative Analysis of East and West German Labor Markets: Before and After Unification”. In Differences and Changes in Wage Structures, ed. Richard B. Freeman and Lawrence F. Katz. The University of Chicago Press. Leibovich J., Ribero R., Núñez J., Cortés P., Jaramillo C. (1998) “Los activos y Recursos de la población pobre en Colombia”. Informe Final. BID. Londoño J. L. (1996) “Cambios en la distribución del ingreso, la pobreza y el desarrollo humano en las últimas décadas”. Mimeo. BID. Londoño, Juan L. (1995) “Distribución del Ingreso y Desarrollo Económico”. Tercer Mundo. Lora, Eduardo (1989). “Determinantes de los Salarios Urbanos en la Economía Colombiana”. Coyuntura Económica. Vol. 19 No. 1:153-157. Lustig, N., (1994), “Una reestimación de la pobreza en México en la década de los ochenta”, Mimeo. Mesa, F. y J. Gutiérrez (1996). “Los efectos no considerados de la apertura económica en el mercado laboral industrial”, Archivos de Macroeconomía, Documento 46. Mora, H. (1999) Financiamiento del régimen subsidiado de salud, Informe Final de Investigación, Fedesarollo, Bogotá. Núñez, J y Sánchez, F., (1999) “Metodología para el cálculo trimestral de la pobreza” mimeo, CEDE-UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. Núñez, J. y J. Jimenez (1997). “Correcciones a los Ingresos de las Encuestas de Hogares y Distribución del Ingreso Urbano en Colombia”. Archivos de Macroeconomía, Documento 66. Ocampo, J.A y Pérez, M.J., Tovar, C. y Lasso F., (1998) “Macroeconomía, Ajuste Estructural y Equidad: 1978-1996” En Fabio Sánchez (Compilador) La distribución del ingreso en Colombia, Tercer Mundo–Departamento Nacional de Planeación. Polanía, D. y E. Santamaría (1992). “Determinantes de los Diferenciales Salariales en la Industria Colombiana”. Coyuntura Económica. Vol. 22. No. 1:151-166. Ravallion, M., Poverty Comparasion, Howard Academic Pulbishers, World Bank, 1998. Ribero R. Y C. Meza (1997). “Los Ingresos Laborales de Hombres y Mujeres en Colombia: 1976-1995”. Archivos de Macroeconomía, Documento 62. Robbins, D. (1998) “Liberación Comercial y Salarios: 1976-1994” En Sánchez, F. (Compilador) La distribución del ingreso en Colombia, Tercer Mundo–Departamento Nacional de Planeación. Rodrick, Dani (1997). “Has Globalization Gone Too Far?”. Washington: Institute for International Economics. Sachs, J. and S. Howard (1994). “Trade and Jobs in U.S. Manufacturing”, Brookings Papers on Economy Activity, I: 1-84. Sánchez, F. y Núñez, J. “Educación y Salarios Relativos: 1976-1995. Implicaciones para la distribución del ingreso” En Fabio Sánchez (Compilador) La distribución del ingreso en Colombia, Tercer Mundo–Departamento Nacional de Planeación. 115 Sánchez, F., y Nuñez, J.(1998), “La curva de salarios para Colombia. Una estimación de las relaciones entre el desempleo, la inflación y los ingresos laborales, 1984-1996”, Archivos de Macroeconomía, No. 80, Departamento Nacional de Planeación. Selowsky, M (1974) Who Benefits from Government Expenditures? A Case Study of Colombia, Oxford University Press y Banco Mundial. Shah, A.,(1998), “Bangladesh: From Counting the Poor to Making the Poor Count”, World Bank, mimeo. Shorrocks, A., “Inequality Decomposition by Factor Components”. Econométrica, January, 1982, pp. 193-211. Thoumi, Francisco (1979). “Estrategias de Industrialización, Empleo y Distribución del Empleo en Colombia”. Coyuntura Económica. Vol. 9. No. 1:119-142. Uribe, M.C. (1998) “Eficiencia del gasto público en educación”, Archivos de Macroeconomía, No. 96, Unidad de Análisis Macroeconómico, Departamento Nacional de Planeación. Van de Walle, D. y Nead, K. (1995) Public Spending and the Poor. Theory and Eviedence, World Bank, John Hopkins University Press. Vargas. J.E. y Sarmiento, A. (1997) “La descentralización de los servicios de salud en Colombia”, Serie de Reformas de Política Pública, No.51. Cepal–Naciones Unidas. Vélez, C.E. (1995), Gasto Social y Desigualdad. Logros y extravíos. Tercer Mundo– Departamento Nacional de Planeación. Vélez, C.E. y Castaño, E. (1998) “Metodología para la predicción del indicador de pobreza SISBEN en términos de la variables observadas en el censo de 1993, Mimeo, DNP– Misión Social, Santa Fe de Bogotá. 116