SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.38 número98Niveles de concentración económica para el modelo Treynor-BlackResiliencia y vulnerabilidad económicas durante el coronavirus índice de autoresíndice de materiabúsqueda de artículos
Home Pagelista alfabética de revistas  

Servicios Personalizados

Revista

Articulo

Indicadores

Links relacionados

  • No hay artículos similaresSimilares en SciELO

Compartir


Análisis económico

versión On-line ISSN 2448-6655versión impresa ISSN 0185-3937

Anál. econ. vol.38 no.98 Ciudad de México may./ago. 2023  Epub 19-Jun-2023

https://doi.org/10.24275/uam/azc/dcsh/ae/2023v38n98/montano 

Artículos

Actividad turística y desigualdad del ingreso en Los Cabos, Baja California Sur, México

Tourism activity and income inequality in Los Cabos, Baja California Sur, Mexico

Angélica Montaño Armendáriz* 

Gilberto Martínez Sidón** 

Juan Carlos Pérez Concha*** 

* Universidad Autónoma de Baja California Sur. La Paz, Baja California Sur, México. Correo electrónico: amontano@uabcs.mx

** Universidad Autónoma de Baja California Sur. La Paz, Baja California Sur, México. Correo electrónico: gmartinez@uabcs.mx

*** Universidad Autónoma de Baja California Sur. La Paz, Baja California Sur, México. Correo electrónico: jperez@uabcs.mx


Resumen

El objetivo de este documento consiste en analizar la relación que existe entre el desarrollo del turismo y la desigualdad en la distribución del ingreso en Los Cabos. Se utilizaron tres índices para analizar la estructura de la desigualdad de ingresos: el Índice de Gini, el Índice de Entropía Generalizada (IGE) y el Índice de Atkinson. Los datos se obtuvieron de la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo para el período 2010 a 2020. Los resultados sugieren que, a pesar de mantener una tendencia a la baja en los índices, lo cual implica que ha mejorado la distribución del ingreso, aún prevalece la desigualdad de este en Los Cabos, lo que se atribuye a la concentración económica en la actividad turística. El análisis del ÍGE permitió determinar que -efectivamente- existe una distribución desigual, marcada por la parte de la población que recibe más ingresos en contraste con la población de menores ingresos.

Palabras clave: Los Cabos; Turismo; Desigualdad; Distribución; Ingreso

Clasificación JEL: D31; L83; R11

Abstract

The objective of this document is to analyze the possible relationship that exists between the development of tourism and inequality in the distribution of income in Los Cabos. Three indices were used to analyze the structure of income inequality: the Gini Index, the Generalized Entropy Index and the Atkinson Index. The data was obtained from “Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo” for the period 2010 to 2020. The results suggest that, despite maintaining a downward trend in the indices, which implies that income distribution has improved, income inequality still prevails in Los Cabos, which is attributed to the economic concentration in the touristic activity. The analysis of the Generalized Entropy Index made it possible to determine that -indeed- there is an unequal distribution, marked by the part of the population that receives more income in contrast to the population with lower income.

Keywords: Los Cabos; Tourism; Inequality; Distribution; Income

JEL Classification: D31; L83; R11

Introducción

Desde la década de los setenta se realizan investigaciones -tanto teóricas como empíricas- cuyo objetivo consiste en estudiar la contribución del turismo al crecimiento y desarrollo económico de una región. Sin embargo, estudios referidos a esta temática (Hampton, Jeyacheya y Hong Long 2018; Kevin Li, Mengjie Jin y Wenming Shi, 2018), coinciden en que estas investigaciones no evalúan o valoran con profundidad si el turismo realmente contribuye a la reducción de la pobreza y la desigualdad de ingresos. Estos dos aspectos constituyen un desafío para las autoridades gubernamentales, dado que, hasta la fecha, los estudios empíricos realizados (Pascariu e Ibanescu, 2018; Njoya y Seetaram, 2018; Alam y Paramati, 2016), indican que el desarrollo del turismo se ha asociado con el crecimiento económico, pero también se le relaciona con la generación de empleos no calificados y con una inequitativa distribución del ingreso.

En esta perspectiva, y con fundamento en los datos obtenidos en diversas fuentes institucionales, la situación antes descrita parece replicarse en el destino turístico de Los Cabos, en donde el desarrollo del turismo ha dinamizado la economía de la región sur del estado de Baja California Sur (BCS). A manera de ejemplo, considerando el arribo de turistas extranjeros, el aeropuerto de Los Cabos ocupa el tercer lugar entre los principales aeropuertos de México (SECTUR, 2018). Asimismo, este destino registra una de las mayores tasas de participación en la actividad turística a nivel nacional, con un índice del 67% (medido por el cociente entre la población económicamente activa y la población mayor a quince años); sin embargo, el acelerado crecimiento económico (sustentado en inversiones turísticas y los servicios asociados a su demanda agregada) ha propiciado la presencia de fuertes rezagos en infraestructura urbana y social, así como marginación en algunos subsectores de la población; en consecuencia, no se ha conseguido disminuir la desigualdad del ingreso y mejorar la calidad en el empleo.

Con base en las ideas expuestas, el objetivo de este artículo consiste en analizar la relación que existe entre el desarrollo del turismo y la desigualdad en la distribución del ingreso en Los Cabos. Por cuanto esta actividad -además de constituir la principal fuente de ingresos directos e indirectos en la región- concentra el mayor porcentaje de población económicamente activa (PEA), un elevado número de empresas y alta captación de divisas respecto del resto de BCS. Dada la peculiaridad económica de Los Cabos, resulta importante valorar -en términos cuantitativos- la brecha de desigualdad del ingreso. En esta perspectiva se plantea como hipótesis o pregunta inicial de la investigación: el modelo de desarrollo turístico en Los Cabos ha propiciado una mayor concentración de la riqueza en pocos subsectores y en consecuencia favorecido la desigualdad en la distribución del ingreso.

Cabe señalar que la desigualdad del ingreso es consecuencia de múltiples factores, que van desde la cualificación de la mano de obra, hasta el tipo de actividad económica que ejecutan los trabajadores. Por ello, cuantificar la desigualdad del ingreso no solo debe realizarse para corroborar su existencia, sino que el análisis debe ir más allá y tratar de responder a preguntas como: ¿Qué tan alta es la desigualdad?, ¿En qué sector o sectores se está generando la desigualdad del ingreso?, ¿En qué parte de la estructura de la distribución se está generando la desigualdad?, ¿Cuál es la dimensión de la desigualdad en comparación con la estructura de la distribución del ingreso? Estas preguntas deben ser contestadas porque si no, resultará en un análisis superficial del tema; al respecto, Cogco et al., (2016; p. 167) establecen que -normalmente- existe la percepción de que un índice alto de desigualdad lleva a la conclusión de que los más ricos se volvieron más ricos y los que menos tienen, ahora tienen menos, lo cual puede resultar falso, ya que la desigualdad puede ser producto de un deterioro en el nivel de ingreso de los que menos tienen, sin que se observen cambios entre quienes poseen altos ingresos.

Con el propósito de realizar un análisis más detallado en la desigualdad del ingreso y tratar de responder a las preguntas anteriores, se utilizaron el Índice de Gini, el Índice Generalizado de Entropía (IGE) y el Índice de Atkinson, por medio de los cuales es posible establecer la existencia de la desigualdad en el ingreso, generar información respecto de su magnitud y evidenciar en qué parte de la estructura de la distribución se está presentando el problema de la desigualdad.

El documento está estructurado en cuatro secciones, además de esta introducción; en la primera sección, se realiza la revisión literaria básica en torno al turismo y la desigualdad del ingreso; a continuación, en la segunda sección se presenta el marco analítico y contextual de la actividad económica en Los Cabos; enseguida, en la tercera sección, se presenta la metodología y datos; posteriormente, en la cuarta se presentan los resultados, y finalmente se presentan las conclusiones.

I. Contexto del turismo y desigualdad del ingreso

Las repercusiones del turismo en la economía son considerables, dado el efecto multiplicador de sus inversiones, en este caso referido a sus efectos positivos o ingresos adicionales y su interrelación con otros subsectores de la economía (Pascariu e Ibanescu, 2018); sin embargo, su contribución al bienestar económico, depende del modelo económico que se aplique y del impacto que se genere en el mejoramiento de la calidad de vida de la comunidad receptora, así como en el empleo y la distribución del ingreso, por lo cual es necesario comenzar a incorporar el medio ambiente.

En la mayoría de los países en desarrollo, gran parte del negocio turístico lo controlan grandes empresas (tales como grupos hoteleros e inmobiliarios y tour-operadores) que han consolidado su visión de modelo de negocio, el cual -no necesariamente- implica un desarrollo turístico sostenible e incluyente, de ahí que varios autores sugieren que el turismo es conocido por causar “fugas financieras, distribución desequilibrada y desigual de los ingresos” (Kinyondo y Pelizzo; 2015, p.67). Existe otra corriente teórica donde se destacan y defienden los beneficios económicos asociados al turismo, argumentando que contribuye al crecimiento económico, crea empleos para trabajadores no calificados que de otro modo tendrían dificultad para encontrar trabajo y que esta actividad puede ser un motor de crecimiento para los países en desarrollo. Al respecto (Samsul y Sudharshan, 2016; Incera y Fernández, 2015), en estudios referidos a los países en desarrollo, confirman la relación causal entre el crecimiento del turismo y el desarrollo económico; sustentan que el turismo requiere inversiones, crea empleos y paga salarios, lo que -a su vez- favorece el consumo doméstico, por lo que la combinación de inversión y consumo es conducente a mayores tasas de crecimiento económico, no obstante, dicho crecimiento no implica una reducción de la desigualdad, en especial la distribución del ingreso que este genera.

Teoría y Conceptos generales acerca de la distribución del ingreso

La distribución del ingreso se ha abordado en diversas teorías económicas, cada una bajo su propio enfoque ha fijado postura acerca de sus posibles causas. En este sentido, desde la teoría clásica de la economía se encuentran los primeros enfoques sobre el tema; sirvan de ejemplo los trabajos de Adam Smith (1723-1790), donde se explica que la combinación de los tres factores de la producción, tierra, trabajo y capital generaba la riqueza de las naciones. Posteriormente, en la teoría Neoclásica se retoman los conceptos de Adam Smith acerca de los factores de la producción, mismos que se analizan desde una perspectiva más cuantitativa. Es así que desde la perspectiva de una economía de competencia perfecta, la distribución del ingreso se asocia a la remuneración que cada factor recibe de acuerdo a su contribución marginal a la producción, de tal manera que es posible determinar la división del ingreso entre la renta, el salario y las utilidades. Bajo este argumento, el ingreso que percibe una persona y, por ende, la acumulación de este dependerá de su producto marginal (Amarante, 2008).

El anterior enfoque trajo consigo una fuerte crítica por parte de la teoría marxista, donde se argumenta que el problema de la distribución del ingreso radica en la lucha entre dos clases sociales: capitalistas y trabajadores. Bajo este enfoque, el ingreso tiende a concentrarse en el sector propietario de los medios de producción. En términos generales, el proceso de concentración de la riqueza se da porque hay una apropiación de la plusvalía por parte de los capitalistas y que es generada por los trabajadores (Martínez y Vargas, 2003).

Desde mediados del siglo XIX se pudo argumentar que la asignación de recursos y la distribución del ingreso eran dos funciones del mercado totalmente distintas; por un lado, el mercado puede ser eficiente en la asignación de recursos, pero no en la distribución del ingreso, por lo cual es necesario la intervención de la sociedad y el estado (Romero, 2014).

En este sentido, desde mediados del siglo XX se presentó un debate entre dos corrientes teóricas; por un lado, se sugiere que la concentración del ingreso en favor de los capitalistas fomenta el crecimiento económico, por lo cual, la distribución desigual no implica un problema propio de la economía. Por otro lado, desde la teoría macroeconómica, se sostiene que una equitativa distribución del ingreso entre capitalistas y asalariados genera un mayor crecimiento económico (Castro, González y Velázquez, 2015).

En este sentido, Sáez (2016) destaca que la problemática de la desigualdad en el ingreso se ha intentado combatir a partir de políticas fiscales mediante la lógica de la redistribución, poniendo énfasis en propuestas de políticas de desarrollo. En este sentido, Huerta (2012) y Araujo et al., (2017) reconocen que la pobreza es resultado (entre otros factores) de los bajos ingresos y una distribución desigual, situaciones que responden a una alta concentración de la actividad económica.

Asimismo, se reconoce que factores como las crisis económicas, tienden a agudizar el problema de la concentración del ingreso. Con relación a ello, Goda et al., (2014) argumentan que en el periodo de la crisis de 2008-2009 (o incluso en la de 1930), la desigualdad del ingreso se incrementó en los países y regiones afectadas.

Otra explicación acerca de la desigualdad en el ingreso tiene que ver con la cualificación de las personas. En este sentido existen diversos trabajos empíricos que así lo demuestran, por ejemplo: Villalobos y Pedroza (2009) argumentan que la distribución de los ingresos normalmente presenta un sesgo positivo en los trabajadores profesionales con niveles altos de cualificación. En la misma línea, Briceño (2011) señala que la remuneración es más alta en los trabajadores con mayor nivel de cualificación. Incluso, en empresas cuyos dueños tienen un alto nivel de cualificación, que se refleja en los niveles educativos, perciben mayor ingreso que aquellos con niveles bajos de educación (Osorio et al., 2021).

El impacto que la distribución del ingreso ejerce sobre la oferta y la demanda repercute directamente sobre los niveles de producción y de consumo, cuando se quiere beneficiar a la sociedad -a partir de una mejor distribución del ingreso- es necesario comprender el factor dinámico de los factores productivos, ya que éstos incentivan la productividad y competitividad por el lado de la oferta y dinamizan la demanda agregada (Romero, 2014).

II. Concentración de la actividad económica en Los Cabos

El acelerado ritmo de crecimiento es una característica en los indicadores demográficos de Los Cabos en los últimos 20 años, lo cual -necesariamente- se debe asociar con el polo de desarrollo turístico, mismo que al demandar mano de obra calificada y no calificada, ha propiciado una notoria corriente de inmigración (ver Cuadro 1).

Cuadro 1 Indicadores demográficos y de demanda en Los Cabos 

Año Población de
Los Cabos
PEA del
Subsector
Turismo
Turistas
Extranjeros
Turistas
Nacionales
Total de
turistas
1980 19,117 n.d. 39,200 70,300 109,500
1985 29,279 n.d. 105,500 134,800 240,300
1990 43,920 3,348 228,000 77,167 305,167
1995 71,031 5,346 390,355 91,580 481,935
2000 105,469 7,821 577,548 127,824 705,372
2005 164,162 11,435 1,006,963 221,873 1,228,836
2010 238,487 24,320 842,606 382,504 1,225,110
2015 243,268 39,295 1,277,250 425,750 1,703,000
2016 316,438 43,225 1,532,700 468,325 2,001,025
2017 348,082 47,547 1,869,894 515,158 2,385,052
2018 351,111 50,399 1,814,800 836,100 2,650,900
2019 365,270 61,248 1,849,800 965,700 2,815,500
2020 374,772 47,345 924,500 608,100 1,532,600
2021 n.d. n.d. 1,764,500 1,010,250 2,774,750

Fuente: Elaboración propia con base en datos de la Secretaría de Turismo, SECTUR (2018) y Fideicomiso de Turismo de Los Cabos (FITURCA), (2020).

Los indicadores del turismo en Los Cabos refieren que esta zona capta el 78% de la afluencia turística y concentra el 76% de la oferta de infraestructura turística de todo BCS, evidenciando que el modelo de desarrollo turístico del estado se concentra en la región extremo sur de la Península de Baja California.

En la Figura 1 se observa que, los subsectores 721 y 46 aglutinaron un poco más del 50 % del valor agregado censal. A estos se les pueden agregar los subsectores 56 y 43, los cuales superaron o estuvieron cerca de concentrar entre un 5 y casi 10 % del valor agregado censal. Si se considera que esta situación ha prevalecido en los últimos veinte años, el siguiente paso debería consistir en determinar si esta concentración económica se asocia a una desigual distribución del ingreso.

Nota: Subsector 22 Electricidad, Agua y Suministro de Gas; Subsector 23 Construcción; Subsector 31-33 Industria Manufacturera; Subsector 43 Comercio al por mayor; Subsector 46 Comercio al por menor; Subsector 48-49 Transportes, Correo y Almacenamiento; Subsector 51 Información en medios masivos; Subsector 53 Servicios Inmobiliarios y de Alquiler de Bienes Muebles e Intangibles; Subsector 54 Servicios Profesionales, Científicos y Técnicos; Subsector 56 Servicios de Apoyo a los Negocios y Manejo de Desechos y Servicios de Remediación; Subsector 71 Servicios de esparcimiento culturales y deportivos y otros servicios recreativos; Subsector 72 Servicios de Alojamiento Temporal y de Preparación de Alimentos y Bebidas; Subsector 81 Otros Servicios Excepto Actividades del Gobierno; Otros incluye: Subsector 11 Agricultura, Ganadería y Pesca, Subsector 21 Minería, Subsector 52 Servicios Financieros y de Seguros, Subsector 61 Servicios Educativos, Subsector 62 Servicios de Salud y Asistencia Social.

Fuente: elaboración propia con base en los Censos Económicos de INEGI 2004, 2009, 2014 y 2019.

Figura 1 Valor agregado censal por subsector de actividad económica, 2004, 2009, 2014 y 2019, Los Cabos 

III. Metodología

Para analizar la estructura de la desigualdad en el ingreso se recurrió a tres índices: Índice de Gini, el Índice Generalizado de Entropía (IGE) y el Índice de Atkinson, cada uno de los cuales proporciona información relevante sobre la composición de la desigualdad del ingreso.

Gini (1912), propuso un estadístico de desigualdad de ingreso que actualmente es utilizado para cuantificar la brecha del ingreso existente entre quienes perciben bajos ingresos respecto de los que reciben altos niveles de ingreso. Para efectos de explicación, el índice de Gini puede tomar valores entre 0 y 1; de esta manera, los valores cercanos a cero indican baja concentración del ingreso; es decir, una limitada desigualdad en la distribución del ingreso. Por el contrario, valores cercanos a 1 reflejan una elevada desigualdad y, por ende, alta concentración de la distribución del ingreso.

A diferencia del índice de Gini, el IGE, diseñado por Theil (1967) propone una medida más amplia en cuanto a su análisis de distribución, ya que mide la estructura de la desigualdad en el ingreso, a la vez que establece parámetros sensibles a la estructura de la composición de la distribución. Es decir, el parámetro Alpha (ver fórmula 2) determina cuál es la parte de la distribución que se quiere analizar; por ejemplo, si el parámetro Alpha asignado es igual a 2, indica que se busca analizar la desigualdad del ingreso en la parte alta de la distribución; en caso contrario, si se desea analizar la parte baja, el parámetro Alpha asignado debe ser igual a -1. De esta forma, es posible separar los grupos de personas en la estructura de la distribución del ingreso; es decir, se puede comparar la desigualdad del ingreso al interior del grupo que ocupa la parte alta de la distribución, y luego comparar la desigualdad que se genera en el segmento de quienes perciben menos ingresos; de esta manera se logra aislar el supuesto de que la desigualdad del ingreso implica que los que más ganan reciben más y, por el contrario, los que menos ganan perciben menos.

Los valores que arroja el IGE van de 0 hasta infinito (∞), los valores cercanos a cero indican una distribución igualitaria, valores lejanos de cero, muestran mayor desigualdad en la distribución del ingreso. Los parámetros que se utilizaron para el cálculo del IGE fueron 2 y -1, dado que con estos parámetros se analizó la estructura más alta (2) y la estructura más baja (-1) en la distribución del ingreso.

Por su parte, Atkinson (1970) propone un índice que analiza la distribución del ingreso a partir de parámetros de ponderación en la composición de la estructura de la distribución, mismos que toman valores de 2, 1 y 0.5. Este índice, establece -de manera teórica- cuánto ingreso deberían sacrificar las personas de alto nivel de ingreso, para mantener un nivel de equilibrio en la distribución. El resultado de este índice no implica una propuesta en sí misma de que aquellos que perciban más ingresos deban darlo a quienes menos tienen, esto como una manera de alcanzar una mayor igualdad del ingreso; es conveniente hacer esta aclaración, por cuanto el que una persona perciba más ingresos depende de múltiples factores, como por ejemplo su nivel de educación. Es por ello que el resultado que arroja este índice solo constituye una referencia para dimensionar el grado de desigualdad que existen en la estructura de la distribución del ingreso.

De esta manera, cuando el valor del indicador asignado es 2, se establece una mayor ponderación a los ingresos ubicados en la parte más baja de la distribución; si el valor es 0.5, se pondera a los ingresos de la parte alta de la distribución. En el presente artículo, se sigue la recomendación de Cogco et al., (2016) de tomar el valor extremo 2 debido a la naturaleza del índice de ponderar la distribución más baja en la estructura.

Los valores del Índice de Atkinson varían entre 0 y 1. Valores cercanos a cero indican que el ingreso que debería de sacrificarse para mantener una distribución equitativa es relativamente pequeño; los valores cercanos a 1 indican que la proporción del ingreso que debe sacrificarse es mayor para mantener equitativa la distribución del ingreso.

La fórmula del Índice de Gini es:

GINI=1+1n-2n2x-x1+2x2++nxn (1)

para   x1>x2>xn

Donde:

  • n= Número de personas de la población

  • x= Ingreso reportado por la persona

  • x-= Ingreso medio de la población

La fórmula del IGE es:

IGEα=1n(α2-α) i=1nxix-α-1   (2)

Donde:

  • α= Parámetros sensibles a la distribución, -1, 0, 1 y 2

  • n= Total de muestra

  • i= Individuo

  • x= Ingreso reportado por la persona

  • x-= Ingreso medio de la población.

La fórmula del índice de Atkinson es:

IAβ=1- 1/nixi1-β11-βx-   (3)

Donde:

  • β= Parámetros sensibles a la distribución, 0.5, 1 y 2

  • n= Total de muestra

  • i= Individuo

  • x= Ingreso reportado por la persona

  • x-= Ingreso medio de la población

Además de los índices anteriores, se calculó el cociente del percentil más alto entre el percentil más bajo (P90/10), lo que marca (en términos de proporción) la diferencia existente entre dichos grupos en la distribución del ingreso.

Los datos se obtuvieron de la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE) para el periodo de 2010 a 2020; dada la disponibilidad de información, se tomó como referencia el primer trimestre para cada año. Los ingresos corresponden a los reportados mensualmente por las personas encuestadas.

IV. Resultados

Antes de analizar los resultados que se muestran en el Cuadro 2, es conveniente hacer notar que la existencia de ingresos desiguales es un factor siempre presente en el cálculo del índice de Gini, esto porque existen diferentes actividades económicas cuya remuneración es lógicamente distinta; por tal motivo, los índices presentan un umbral -a partir del cual- se puede establecer una baja o alta desigualdad en la distribución del ingreso. Con base en esta consideración, se tomaron como referencia los valores de Pauw (2003) en Cogco et al., (2016) esto es, valores de Gini menores a 0.30 indican una baja desigualdad en la distribución del ingreso, mientras que valores superiores a 0.5 reflejan lo contrario. Cabe señalar que, en todos los índices del cuadro, se tiene la peculiaridad de que en por lo menos los últimos tres años la tendencia es hacia la baja, si esto continua como marca la tendencia, se podría llegar al umbral donde técnicamente no se tendría una desigualdad significativa en el sector. Este hecho por supuesto se debe analizar con la recomendación de seguir monitoreando los valores.

Cuadro 2 Evolución de la estructura en la desigualdad del ingreso entre 2010 y 2020, Los Cabos 

IGE Atkinson
AÑO GINI P90/10 (α=-1) (α=2) (β=2)
2010 0.3451 5.5810 0.3547 0.2845 0.4150
2011 0.3745 6.2500 0.4876 0.3109 0.4937
2012 0.3852 6.3950 0.3782 0.3159 0.4307
2013 0.4289 6.7180 0.5353 1.5776 0.5170
2014 0.4118 5.3330 0.5158 0.7129 0.5078
2015 0.3621 5.7690 0.3785 0.3246 0.4309
2016 0.3377 5.4260 0.3527 0.2587 0.4136
2017 0.3691 5.3570 0.5176 0.5632 0.5087
2018 0.3663 4.8380 0.3499 0.4170 0.4117
2019 0.3302 4.7750 0.2998 0.2188 0.3748
2020 0.3266 4.2750 0.2876 0.2228 0.3652
Media 0.367 5.520 0.405 0.473 0.443
Desviación
Estándar
0.033 0.738 0.091 0.396 0.055

Fuente: elaboración propia, con datos de la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo.

Los resultados indican que en ningún año los valores del índice de Gini estuvieron por encima de 0.5, pero tampoco estuvieron por debajo de 0.30, siendo el promedio de 0.367, lo que representa una baja variación en el periodo de análisis. El examen por periodos permite observar que en el lapso de 2010 a 2013, este índice se incrementó alcanzando su máximo en 2013, año a partir del cual el valor disminuye, quizás debido a que en el periodo de 2013 a 2018 la economía de BCS creció a una tasa anual ligeramente superior al 6%, de acuerdo con datos de INEGI (INEGI, 2018; INEGI, 2015).

El cociente P90/10 establece que (en promedio para el periodo) los trabajadores que se ubican en la parte superior de la distribución reciben 5.5 veces más que los que se encuentran en la parte inferior de la distribución del ingreso.

Los valores del IGE establecen que (en promedio) la desigualdad en el ingreso se acentúa con mayor fuerza en la parte alta de la distribución. En este sentido, si se toma el punto máximo de la desigualdad marcado por el índice de Gini en 2013 (donde los trabajadores de la parte más alta de la distribución percibían 6.7 veces más ingresos que los trabajadores de la parte más baja), no implica que los de más bajos ingresos perciban menos, sino porque en la parte alta de la distribución se está generando una mayor captación de ingresos elevados.

Cabe señalar que en los años siguientes se alcanzó, paulatinamente, una mejor distribución; este resultado puede tener su origen a que en este periodo (de acuerdo con datos de Anuarios Estadísticos de BCS para varios años) el empleo en Los Cabos se incrementó de 48.5% a 50.6% de la PEA estatal.

Por otra parte, el índice de Atkinson sugiere que, para mantener un equilibrio en la distribución del ingreso, las personas de ingresos altos deberían dejar de percibir (o sacrificar) poco más del 44% del ingreso para mantener equitativa la distribución del ingreso entre los trabajadores. Como se mencionó anteriormente, este resultado solo sirve para dimensionar el grado de desigualdad en la distribución del ingreso.

Estructura de desigualdad del ingreso en Los Cabos

En este apartado se repite el análisis de los indicadores de Gini, IGE y Atkinson, pero a nivel sector y subsector, esto con el objetivo de cuantificar con un mayor nivel de desagregación. La Figura 2 muestra la evolución del índice de Gini en el municipio de Los Cabos en el periodo de 2010 a 2020; el resto de los indicadores se muestran en el Cuadro 4 (ver Anexo). El resultado muestra que la desigualdad en la distribución del ingreso es más notoria en el sector terciario.

Fuente: elaboración propia con datos de Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo ENOE (2010-2020).

Figura 2 Evolución del índice de Gini, por sector de actividad económica, Los Cabos 

Respecto del valor del IGE (ver Anexo), los resultados muestran que, en varios de los años analizados, la parte baja de la distribución es la que mayor peso estadístico tiene sobre la distribución desigual del ingreso.

El análisis a nivel de subsector permite establecer en cuál de ellos se tiene una mayor desigualdad en la distribución del ingreso, estos resultados se muestran en el Cuadro 3. Como punto de referencia, se analiza el caso del subsector “Restaurantes y servicios de alojamiento” (RSA), dada su estrecha relación de mercado con la actividad turística.

Cuadro 3 Evolución de la estructura en la desigualdad del ingreso, por subsector de actividad económica, Los Cabos 

Año Subsector Proporción GINI IGE Atkinson
(β=2)
(α=-1) (α=2)
2010 Agricultura, ganadería y pesca 0.045 0.291 0.249 0.144 0.333
Industria extractiva y electricidad 0.013 0.185 0.056 0.061 0.101
Industria manufacturera 0.078 0.324 0.46 0.17 0.479
Construcción 0.097 0.28 0.236 0.121 0.32
Comercio 0.133 0.297 0.274 0.153 0.354
Restaurantes y servicios de alojamiento 0.142 0.474 0.667 0.641 0.572
Transportes, comunicaciones, correo y almacenamiento 0.061 0.268 0.136 0.117 0.214
Servicios profesionales, financieros y corporativos 0.117 0.296 0.17 0.204 0.254
Servicios sociales 0.081 0.22 0.089 0.076 0.151
Servicios diversos 0.152 0.376 0.461 0.25 0.479
Gobierno y organismos internacionales 0.081 0.223 0.096 0.088 0.162
2011 Agricultura, ganadería y pesca 0.072 0.44 0.761 0.322 0.603
Industria extractiva electricidad 0.013 0.106 0.023 0.028 0.045
Industria manufacturera 0.036 0.329 0.408 0.17 0.449
Construcción 0.082 0.293 0.283 0.152 0.362
Comercio 0.157 0.425 0.62 0.394 0.554
Restaurantes y servicios de alojamiento 0.186 0.389 0.297 0.469 0.373
Transportes, comunicaciones, correo y almacenamiento 0.059 0.277 0.176 0.128 0.261
Servicios profesionales, financieros y corporativos 0.075 0.317 0.847 0.153 0.629
Servicios sociales 0.078 0.407 0.308 0.421 0.381
Servicios diversos 0.16 0.371 0.447 0.227 0.472
Gobierno y organismos internacionales 0.078 0.16 0.047 0.04 0.086
2012 Agricultura, ganadería y pesca 0.059 0.359 0.38 0.217 0.432
Industria extractiva y electricidad 0.006 0.126 0.034 0.032 0.064
Industria manufacturera 0.056 0.32 0.206 0.182 0.292
Construcción 0.085 0.237 0.114 0.095 0.185
Comercio 0.147 0.36 0.407 0.218 0.448
Restaurantes y servicios de alojamiento 0.164 0.335 0.24 0.216 0.324
Transportes, comunicaciones, correo y almacenamiento 0.082 0.365 0.247 0.43 0.331
Servicios profesionales, financieros y corporativos 0.094 0.447 0.538 0.381 0.518
Servicios sociales 0.076 0.356 0.264 0.221 0.346
Servicios diversos 0.129 0.47 0.553 0.532 0.525
Gobierno y organismos internacionales 0.103 0.308 0.188 0.174 0.273
2013 Agricultura, ganadería y pesca 0.069 0.366 0.269 0.259 0.35
Industria extractiva y electricidad 0.006 0.141 0.046 0.036 0.084
Industria manufacturera 0.056 0.377 0.754 0.265 0.601
Construcción 0.067 0.36 0.214 0.411 0.299
Comercio 0.161 0.34 0.382 0.31 0.433
Restaurantes y servicios de alojamiento 0.224 0.397 0.309 0.376 0.382
Transportes, comunicaciones, correo y almacenamiento 0.062 0.677 1.214 4.256 0.708
Servicios profesionales, financieros y corporativos 0.088 0.402 0.351 0.471 0.412
Servicios sociales 0.092 0.183 0.095 0.064 0.16
Servicios diversos 0.118 0.372 0.454 0.237 0.476
Gobierno y organismos internacionales 0.052 0.27 0.171 0.127 0.254
2014 Agricultura, ganadería y pesca 0.02 0.382 0.395 0.256 0.441
Industria extractiva y electricidad 0.004 0.062 0.008 0.007 0.016
Industria manufacturera 0.056 0.345 0.351 0.216 0.412
Construcción 0.13 0.367 0.262 0.72 0.344
Comercio 0.201 0.367 0.611 0.362 0.55
Restaurantes y servicios de alojamiento 0.25 0.421 0.337 0.752 0.402
Transportes, comunicaciones, correo y almacenamiento 0.047 0.453 0.435 1.184 0.466
Servicios profesionales, financieros y corporativos 0.066 0.433 0.325 0.507 0.394
Servicios sociales 0.067 0.246 0.116 0.12 0.188
Servicios diversos 0.131 0.449 0.684 0.767 0.578
Gobierno y organismos internacionales 0.028 0.186 0.084 0.061 0.143
2015 Agricultura, ganadería y pesca 0.007 0.251 0.324 0.106 0.393
Industria extractiva y electricidad 0.006 0.298 0.302 0.145 0.377
Industria manufacturera 0.044 0.32 0.328 0.205 0.396
Construcción 0.161 0.267 0.146 0.171 0.226
Comercio 0.173 0.364 0.33 0.281 0.397
Restaurantes y servicios de alojamiento 0.242 0.358 0.224 0.536 0.309
Transportes, comunicaciones, correo y almacenamiento 0.064 0.233 0.103 0.094 0.17
Servicios profesionales, financieros y corporativos 0.097 0.365 0.231 0.359 0.316
Servicios sociales 0.05 0.282 0.181 0.134 0.266
Servicios diversos 0.127 0.449 0.912 0.4 0.646
Gobierno y organismos internacionales 0.026 0.253 0.149 0.102 0.23
2016 Agricultura, ganadería y pesca 0.017 0.266 0.147 0.114 0.227
Industria extractiva y de la electricidad 0.009 0.155 0.046 0.038 0.085
Industria manufacturera 0.079 0.371 0.433 0.266 0.464
Construcción 0.174 0.22 0.144 0.096 0.223
Comercio 0.156 0.321 0.385 0.244 0.435
Restaurantes y servicios de alojamiento 0.231 0.323 0.193 0.256 0.279
Transportes, comunicaciones, correo y almacenamiento 0.064 0.389 0.397 0.435 0.443
Servicios profesionales, financieros y corporativos 0.078 0.322 0.38 0.175 0.432
Servicios sociales 0.044 0.295 0.197 0.149 0.283
Servicios diversos 0.122 0.41 0.544 0.404 0.521
Gobierno y organismos internacionales 0.026 0.202 0.08 0.068 0.138
2017 Agricultura, ganadería y pesca 0.025 0.362 0.358 0.274 0.417
Industria extractiva y electricidad 0.01 0.159 0.064 0.043 0.114
Industria manufacturera 0.073 0.295 0.2 0.184 0.285
Construcción 0.171 0.249 0.158 0.134 0.24
Comercio 0.166 0.44 0.732 2.392 0.594
Restaurantes y servicios de alojamiento 0.259 0.353 0.291 0.329 0.368
Transportes, comunicaciones, correo y almacenamiento 0.056 0.363 0.246 0.401 0.33
Servicios profesionales, financieros y corporativos 0.05 0.346 0.44 0.251 0.468
Servicios sociales 0.049 0.365 1.856 0.276 0.788
Servicios diversos 0.121 0.414 0.722 0.435 0.591
Gobierno y organismos internacionales 0.02 0.234 0.092 0.114 0.155
2018 Agricultura, ganadería y pesca 0.028 0.26 0.15 0.125 0.231
Industria extractiva y electricidad 0.009 0.107 0.019 0.022 0.037
Industria manufacturera 0.062 0.31 0.315 0.151 0.386
Construcción 0.163 0.259 0.191 0.177 0.277
Comercio 0.161 0.416 0.489 0.758 0.494
Restaurantes y servicios de alojamiento 0.268 0.366 0.257 0.42 0.34
Transportes, comunicaciones, correo y almacenamiento 0.051 0.354 0.253 0.292 0.336
Servicios profesionales, financieros y corporativos 0.071 0.42 0.322 0.69 0.392
Servicios sociales 0.045 0.311 0.397 0.208 0.442
Servicios diversos 0.124 0.367 0.401 0.343 0.445
Gobierno y organismos internacionales 0.017 0.262 0.288 0.125 0.365
2019 Agricultura, ganadería y pesca 0.004 0.241 0.108 0.114 0.178
Industria extractiva y electricidad 0.008 0.122 0.025 0.027 0.047
Industria manufacturera 0.046 0.292 0.269 0.141 0.350
Construcción 0.147 0.222 0.092 0.102 0.155
Comercio 0.170 0.333 0.353 0.242 0.414
Restaurantes y servicios de alojamiento 0.290 0.323 0.189 0.273 0.275
Transportes, comunicaciones, correo y almacenamiento 0.050 0.260 0.130 0.117 0.207
Servicios profesionales, financieros y corporativos 0.075 0.319 0.218 0.168 0.304
Servicios sociales 0.053 0.279 0.404 0.133 0.447
Servicios diversos 0.124 0.429 0.506 0.416 0.503
Gobierno y organismos internacionales 0.031 0.255 0.111 0.112 0.182
2020 Agricultura, ganadería y pesca 0.009 0.319 0.237 0.173 0.322
Industria extractiva y electricidad 0.004 0.154 0.040 0.040 0.075
Industria manufacturera 0.062 0.365 0.374 0.231 0.428
Construcción 0.135 0.184 0.083 0.077 0.142
Comercio 0.155 0.332 0.263 0.230 0.345
Restaurantes y servicios de alojamiento 0.284 0.330 0.244 0.282 0.328
Transportes, comunicaciones, correo y almacenamiento 0.067 0.311 0.172 0.215 0.255
Servicios profesionales, financieros y corporativos 0.087 0.289 0.139 0.187 0.217
Servicios sociales 0.054 0.314 0.178 0.191 0.263
Servicios diversos 0.122 0.395 0.533 0.289 0.516
Gobierno y organismos internacionales 0.022 0.210 0.076 0.084 0.132

Fuente: elaboración propia con base en la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo ENOE (2018).

Al respecto, los resultados permiten demostrar que:

  • El índice de Gini muestra (al menos en el primer año de análisis) que es -precisamente-el subsector RSA donde existe una mayor desigualdad en el ingreso.

  • Si bien es cierto que, en el resto de los años analizados, el subsector RSA no vuelve a ser el de mayor desigualdad, si se mantiene al menos entre los primeros tres lugares.

  • En ningún año el valor del Gini fue superior al 0.5 para el subsector RSA, pero si mantuvo valores por encima del resto de los subsectores.

Con relación al IGE, los resultados de la desigualdad en la distribución del ingreso en el subsector RSA, establecen que para los años 2011 y de 2013 a 2020 esta desigualdad es generada por la parte alta de la distribución de los ingresos, lo que implica que en este subsector existe una proporción de la población ocupada que percibe rentas muy altas. Cabe hacer notar que el lapso de 2010 a 2020 coincide con el periodo de mayor crecimiento económico de BCS, con un notorio incremento del empleo en Los Cabos y con un proceso de resiliencia económica (en particular de turismo y los sectores asociados a su demanda) a partir de 2014, año en que el Huracán Odyle provocó un enorme daño en la infraestructura turística, urbana y social de la región en estudio.

Solo para dimensionar la disparidad en la distribución del ingreso, los valores del índice de Atkinson sugieren que se requeriría que aquella parte de la población del subsector RSA que percibe la mayor parte del ingreso, sacrificara -en promedio- la tercera parte de su renta para establecer la igualdad en la distribución.

Conclusiones

La desigualdad en el ingreso es un tema relevante en entornos geográficos en donde existe una actividad económica cuya oferta y demanda concentra la mayor parte de los factores productivos; si bien es cierto que los beneficios se reflejan en un mayor crecimiento económico, es importante analizar que dicho beneficio económico constituya -efectivamente- el reflejo de un incremento en el nivel del ingreso y de su adecuada distribución entre los agentes económicos, esto con el propósito de mejorar su estado de bienestar.

El crecimiento económico que ha alcanzado BCS (6% en promedio en la última década), coincide con el periodo donde se alcanza el nivel más alto en el índice de Gini. En términos de crecimiento, es posible establecer que la apuesta ha sido exitosa, sin embargo, es necesario reiterar que se ha generado una notoria concentración de la actividad económica y del ingreso en actividades turísticas y de comercio.

Si bien el presente artículo no analiza el crecimiento económico o del empleo en Los Cabos, los resultados muestran que el periodo de mayor crecimiento de BCS (de 2013 a 2018) coincide con un índice Gini de 0.428; aun cuando este valor es más cercado a 0 que a 1, mostró una propensión al alza, es decir, una mayor desigualdad en la distribución del ingreso, misma que a partir de 2013 y 2014 cambió por una tendencia a la baja, aunque no llegó a niveles inferiores de 0.3, lo cual sería lo óptimo. Por otra parte, la estructura de la distribución en deciles permite evidenciar que en el periodo de análisis las personas del decil más alto de los ingresos perciben 5.5 veces más ingreso que los del decil más bajo, lo que evidencia lo sugerido por el índice de Gini. El análisis a nivel de subsector, confirma la hipótesis respecto a la trascendencia del subsector 72 en cuanto a la concentración de la actividad económica y en la desigualdad del ingreso; al tener una mayor relación con la actividad turística, este subsector fue el de mayor peso dado que los resultados muestran (por ejemplo en 2010) que el índice Gini alcanzó un valor de 0.474 (el más alto en el periodo) y para el resto de años se mantuvo entre los primeros tres en tener los índices más altos de desigualdad.

El análisis del IGE, comprobó que -en términos reales- existe una distribución desigual marcada por la parte de la población que más rentas percibe, en contraste con la población que obtiene menores ingresos. Los resultados sugieren que la desigualdad del ingreso se presenta en los niveles altos del índice Gini, los cuales se asocian a un estancamiento de la parte más baja de la distribución de ingresos, esto con relación a un incremento del ingreso en la parte alta de la distribución. Por ejemplo, cuando el índice de Gini alcanza su valor más alto en 2013, el IGE también lo alcanza en la parte alta de la distribución. En suma, se puede establecer que, en la mayoría de los años, la desigualdad del ingreso en Los Cabos no se explica por el hecho de que las personas que perciben menos ingreso estén percibiendo menos, sino porque las personas que perciben más ingreso cada vez perciben una mayor cantidad.

En el periodo analizado, el índice de Atkinson sugiere que para mantener un equilibrio en el ingreso las personas de la parte alta de la distribución deberían dejar de percibir el 45% de su ingreso. El mismo índice muestra que el sector terciario es donde se debería sacrificar la mayor parte de sus rentas, esto es, poco más del 46%. A nivel de subsector, en el subsector 72 se debería de sacrificar -aproximadamente- una tercera parte del ingreso de los que más tienen. Cabe decir, que el renunciar a los ingresos no es una propuesta que aquí se sugiera, ya que esto caería en una situación de utopía, el resultado solo sirve para dimensionar la disparidad de ingresos en la estructura de la distribución. Disminuir la brecha de ingresos depende de múltiples factores; por tanto, para formular una propuesta, el análisis debería tomar en cuenta otros factores, desde lo económico hasta lo social y local, por lo que analizar esta temática queda para futuras investigaciones.

Finalmente, es conveniente hacer notar que en este trabajo se hace un análisis de distribución del ingreso en Los Cabos con base en tres índices ampliamente conocidos en el análisis económico. Sin embargo, dada la amplitud del tema y las diferentes concepciones teóricas acerca de este tema, siempre habrá diferentes criterios para interpretar un problema económico, de por si complejo. Por tanto, este trabajo solo contribuye a la discusión de este tema, aplicándolo al caso del sector turismo en la región de Los Cabos.

Referencias

Alam, M., & Paramati, S. (2016). The impact of tourism on income inequality in developing economies: Does Kuznets curve hypothesis exist. Annals of Tourism Research, Vol.61, November, pp. 111-126. https://doi.org/10.1016/j.annals.2016.09.008 [ Links ]

Amarante, V. (2008). Crecimiento económico, distribución del ingreso y conflicto social: el caso de América Latina. En Cimadamore, A. (Compilador). La Economía política de la Pobreza. Buenos Aires: CLACSO, pp. 31-65. [ Links ]

Araujo, J., Marinho, E., & Lima, G. (2017). Economic growth and income concentration and their effects on poverty in Brazil. CEPAL review, no. 123, pp. 35-53. https://hdl.handle.net/11362/43457Links ]

Atkinson, A. B. (1970). On the measurement of inequality. Journal of Economic Theory, Vol. 2 (3), pp. 244-263. https://doi.org/10.1016/0022-0531(70)90039-6 [ Links ]

Briceño, A. (2011). La educación y su efecto en la formación de capital humano y en el desarrollo económico de los países. Revista Apuntes del CENES, Vol. 30, no. 51, pp. 45-59. [ Links ]

Castro, E., González, D., y Velázquez, D. (2015). Un estudio sobre la distribución funcional del ingreso y el crecimiento económico en México (1980-2013). Boletín Científico de las Ciencias Económico Administrativas , Vol. 4, no. 7. [ Links ]

Cogco, A., Pérez, J., y Ceballos, G. (2016). Estructura de desigualdades económicas en el estado de Tamaulipas a nivel mundial: una perspectiva a través de los índices de Gini, IEG, y Atkinson. Revista Internacional de Ciencias Sociales y Humanidades SOCIOTAM, pp. 161-189. [ Links ]

ENOE. (2020). Encuesta nacional de ocupación y empleo (2010-2020). Ciudad de México: INEGI. Recuperado de: https://www.inegi.org.mx/programas/enoe/15ymas/Links ]

FITURCA. (2020). Fideicomiso del Turnismo de Los Cabos. Recuperado de: https://fiturca.com/Links ]

Gini, C. (1912). Variabilita e Mutabilita, Studi Economico-Giuridici dell’Univ. Di Cagliari, no. 3, pp. 1-158. [ Links ]

Goda, T., Onaran, O., & Stockhammer, E. (2014). A case for redistribution? Income inequality and wealth concentration in the recent crisis. Greenwich Political Economy Research CentreLinks ]

Hampton, M., Hong Long, P., & Jeyacheya, J. (2018). Can Tourism Promote Inclusive Growth? Supply Chains, Ownership and Employment in Ha Long Bay, Vietnam. The Journal of Development Studies, Vol. 54, no. 2, pp. 359-376. https://doi.org/10.1080/00220388.2017.1296572 [ Links ]

Huerta, R. (2012). Pobreza, distribución del ingreso y renta básica. Economía UNAM, Vol. 29, no. 26, pp. 8-81. [ Links ]

Incera, A. & Fernández, M. (2015). Tourism and income distribution: Evidence from a developed regional economy. Tourism Management, Vol. 48(C), pp. 11-20. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2014.10.016 [ Links ]

INEGI. (2015). Censos Económicos; Población y Tasas Complementarias de Ocupación y Desocupación por Entidad Federativa. Ciudad de México: INEGI. [ Links ]

INEGI. (2018). Sistema de Cuentas Nacionales de México. Ciudad de México: INEGI. Recuperado de https://inegi.org.mx/est/contenidos/Proyectos/SCN/C_Anuales/c_secinst/Links ]

Kevin, Li., Mengjie, J., & Wenming, S. (2018). Tourism as an important impetus to promoting economic growth: A critical review. Tourism Management Perspectives, no. 26, pp. 135-142. https://doi.org/10.1016/j.tmp.2017.10.002 [ Links ]

Kinyondo, A., & Pelizzo, R. (2015). Tourism, Development, and inequality: The case of Tazmania. Poverty & Public Policy, Vol. 7, no. 1, pp. 64-79. https://doi.org/10.1002/pop4.92 [ Links ]

Martínez A., y Vargas, G. (2003). Distribución del ingreso. En Vargas, G. (Ed.), Introducción a la Economía aplicaciones a la economía mexicana, (pp. 48-59). Editorial Pearson Educación. [ Links ]

Njoya, E., & Seetaram, N. (2018). Tourism Contribution to Poverty Alleviation in Kenya: A Dynamic Computable General Equilibrium Analysis. Empirical Research Article, Vol. 57, no. 4, pp. 513-524. https://doi.org/10.1177/0047287517700317 [ Links ]

Osorio, G., Martínez, G., y Saavedra, R. (2021). Rendimientos del capital humano en las microempresas de la frontera norte de México. Frontera Norte, no. 33. https://doi.org/10.33679/rfn.v1i1.2115 [ Links ]

Pascariu, C., & Ibanescu, B. (2018). Determinants and implications of the Tourism multiplier Effect in EU Economies. Towards a Coreperiphery Pattern? The AMFITEATRU ECONOMIC journal, Vol. 20 (Special no. 12, pp. 982-982. https://10.24818/EA/2018/S12/982 [ Links ]

Pauw, K. (2003). Measures of Poverty and Inequality: A Reference Paper(No. 15623), PROVIDE Project. https://doi.org/10.22004/ag.econ.15623 [ Links ]

Romero, A. (2014). La distribución del ingreso y las teorías macroeconómicas del crecimiento. Negotium , Vol. 10, no. 29, pp. 56-78. [ Links ]

Sáez, E. (2016). Income and wealth inequality: Evidence and policy implications. Contemporary Economic Policy, vol. 35, no. 1, pp. 7-25. https://doi.org/10.1111/coep.12210 [ Links ]

Samsul, A., & Sudharshan, R. (2016). The impact of tourism on income inequality in developing economies: Does Kuznets curve hypothesis exist? Annals of Tourism Research, Vol. 61, pp. 111-126. https://doi.org/10.1016/j.annals.2016.09.008 [ Links ]

SECTUR. (2018). Resultados de la Actividad Turística. Ciudad de México: SECTUR. [ Links ]

Theil, H. (1967). Economics and Information Theory. Amsterdam: North Holland. [ Links ]

Villalobos, G., y Pedroza, R. (2009). Perspectiva de la teoría del capital humano acerca de la relación entre educación y desarrollo económico. Tiempo de pensar , Vol. 10, no. 20, pp. 273-306. [ Links ]

Anexo

Cuadro 4 Evolución de la estructura en la desigualdad del ingreso, por subsector de actividad económica, 2010-2020, Los Cabos 

Año Subsector Proporción GINI IGE Atkinson
(β=2)
(α=-1) (α=2)
2010 Primario 0.045 0.291 0.249 0.144 0.333
Secundario 0.188 0.303 0.350 0.141 0.412
Terciario 0.767 0.353 0.356 0.309 0.416
No Especificado - - - - -
2011 Primario 0.072 0.440 0.761 0.322 0.603
Secundario 0.131 0.297 0.327 0.150 0.396
Terciario 0.794 0.376 0.464 0.333 0.481
No Especificado - - - - -
2012 Primario 0.059 0.359 0.380 0.217 0.432
Secundario 0.147 0.282 0.159 0.138 0.242
Terciario 0.795 0.398 0.398 0.344 0.443
No Especificado - - - - -
2013 Primario 0.069 0.366 0.269 0.259 0.350
Secundario 0.129 0.389 0.653 0.436 0.566
Terciario 0.798 0.418 0.448 1.674 0.473
No Especificado 0.004 0.125 0.033 0.031 0.063
2014 Primario 0.020 0.382 0.395 0.256 0.441
Secundario 0.190 0.372 0.331 0.686 0.398
Terciario 0.791 0.419 0.552 0.715 0.525
No Especificado - - - - -
2015 Primario 0.007 0.251 0.324 0.106 0.393
Secundario 0.211 0.300 0.217 0.211 0.303
Terciario 0.779 0.374 0.401 0.359 0.445
No Especificado 0.003 0.382 0.704 0.292 0.585
2016 Primario 0.017 0.266 0.147 0.114 0.227
Secundario 0.262 0.269 0.237 0.141 0.321
Terciario 0.720 0.355 0.374 0.310 0.428
No Especificado 0.001 0.000 0.000 0.000 0.000
2017 Primario 0.025 0.362 0.358 0.274 0.417
Secundario 0.254 0.278 0.198 0.156 0.284
Terciario 0.720 0.398 0.629 0.728 0.557
No Especificado 0.001 0.000 0.000 0.000 0.000
2018 Primario 0.028 0.260 0.150 0.125 0.231
Secundario 0.235 0.285 0.273 0.192 0.353
Terciario 0.738 0.387 0.372 0.505 0.427
No Especificado - - - - -
2019 Primario 0.004 0.241 0.108 0.114 0.178
Secundario 0.201 0.237 0.138 0.109 0.217
Terciario 0.795 0.346 0.322 0.252 0.391
No Especificado - - - - -
2020 Primario 0.009 0.319 0.237 0.173 0.322
Secundario 0.201 0.250 0.217 0.118 0.303
Terciario 0.790 0.340 0.300 0.253 0.375
No Especificado - - - - -

Fuente: elaboración propia con base en la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo ENOE (2018).

1El cual corresponde a actividades relacionadas con hospedaje y preparación de alimentos y bebidas, mismos que se utilizan para referir a las actividades turísticas

Recibido: 22 de Marzo de 2022; Aprobado: 19 de Enero de 2023; Publicado: 20 de Mayo de 2023

Creative Commons License Este es un artículo publicado en acceso abierto bajo una licencia Creative Commons