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1. INTRODUCCIÓN
La pandemia de Covid-19 agudizó la discusión sobre la desigualdad económica. A poco tiempo de iniciarse, algunos autores postulaban que el virus tendría un efecto "igualador", pues a partir de las lecciones dejadas por otras pandemias y grandes guerras, se conjeturaba que la nueva enfermedad podría propiciar procesos de igualdad económica en el largo plazo (Milanovic, 2020). Sin embargo, las evidencias dieron cuenta de que la pandemia favoreció a una fuerte concentración de rentas (World lnequality Lab, 2022).
En América Latina el Covid-19 irrumpió en el contexto de estancamiento económico, y siguió al fin del boom de las commodities. Una vasta literatura documenta ya la reducción de la desigualdad económica durante este periodo (Birdsall et al., 2010; Comisión Económica para América Latina y el Caribe [CEPAL], 2014; Gasparini y Lustig, 2011; Gasparini et al., 2016, entre otros). Sin embargo, a partir de 2014 se dio la parcial reversión de todas las tendencias positivas, que se habían verificado en materia de crecimiento, distribución del ingreso y bienestar (CEPAL, 2022).1
El caso argentino responde a esta descripción, pues tras el agotamiento de las mejoras económicas y sociales de los primeros años del 2000, enfrenta un estancamiento económico, crisis del sector externo, alta inflación y, recientemente, un fuerte endeudamiento con organismos multilaterales. Este escenario se agudizó e 2020 a partir de la pandemia y ante las medidas de restricción a la movilidad humana, que afectaron directamente a las actividades productivas, laborales y comerciales.
En las economías periféricas, los ciclos de estancamiento o retracción del producto tienen consecuencias particulares sobre el empleo, la distribución del ingreso y la desigualdad. Los diferenciales de productividad entre sectores y ramas -condiciones de heterogeneidad productiva típicas de la periferia ocasionan brechas de ingresos relativamente rígidas que se profundizan durante las recesiones o en periodos de inestabilidad (Ffrench-Davis, 2015). La dinámica ocupacional resultante combina un progresivo incremento de excedentes de fuerza de trabajo en el sector informal, del desempleo abierto o la inactividad forzada, a la vez que se produce un deterioro de ingresos de los sectores informales. El resultado final en términos de desigualdad no sería independiente de la capacidad redistributiva estatal a través de los sistemas de protección y seguridad social.
El objetivo del presente artículo es examinar los cambios en la desigual dad económica en la sociedad argentina antes y después de la irrupción del Covid-19. Aunque este fenómeno suele monitorearse a partir de medidas estadísticas -como el coeficiente de Gini o los índices de entropía-, no debe confundirse con un índice sintético. La comprensión de los cambios en la desigualdad requiere descomponerla según las formas en que se organiza la matriz de distribución de recursos socialmente valiosos (en este caso, los ingresos) teniendo en cuenta que los vectores que la organizan pueden variar en su sentido o relevancia estructural.
Se examinan las modificaciones en la desigualdad distributiva durante el periodo 2014-2020 a partir de las bases de microdatos de la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) del Instituto Nacional de Estadística y Censos (IN DEC) argentino. Se recupera el papel que desempeñan la distribución primaria y secundaria del ingreso, lo que permite visibilizar el rol que la dinámica del mercado de trabajo y las intervenciones de política social tienen en la modulación de la desigualdad de ingresos. Se utilizó un modelo de descomposición del coeficiente de Gini para indagar la desigualdad según: el papel de distintas fuentes de ingresos, el impacto de cada una en el cambio observado en el coeficiente y los factores que explican los cambios.
El trabajo se encuentra estructurado de la siguiente forma: después de la introducción, se presentan los antecedentes relevantes para el tratamiento del objetivo planteado. Luego, se especifica la fuente de datos y la metodología a emplear. Los resultados se exponen en el análisis de los determinantes próximos del cambio en la desigualdad. El artículo concluye con una síntesis de hallazgos y reflexiones finales.
2. ANTECEDENTES
En la literatura económica, el tema de la desigualdad adquirió un renovado interés tanto académico como político (Atkinson, 2016). En los análisis pione ros de Kuznets, a mediados de los años cincuenta del siglo pasado, se esgrimió que existía una relación inversa entre el avance del desarrollo económico y la desigualdad distributiva, con base en ciertas regularidades empíricas. La modernización debía conducir a una reducción de la desigualdad. Esta hipótesis partía de un supuesto convencional de los modelos dualistas: tras un aumento de la desigualdad derivada del aprovechamiento de ingresos laborales de subsistencia devendría una etapa de crecimiento del ingreso real y reducción de la desigualdad (Kuznets, 1955).
En los países desarrollados, el aumento de la desigualdad durante las últimas tres décadas desacreditó la hipótesis de Kuznets. En términos empíricos, hay coincidencia en que el crecimiento de la participación de los más ricos en la distribución del ingreso explicaría el incremento de la inequidad. A diferencia de la U invertida predicha por Kuznets, la participación de los ricos se redujo en la primera mitad del siglo xx y se incrementó desde entonces (Atkinson, 2016; Atkinson et al., 2011). Piketty (2014, 2015) explica este resultado por la concomitancia de dos dinámicas regresivas que operaron en desmedro de la equidad. Por un lado, el proceso de concentración de la riqueza en la cúpula debido al incremento sistemático de la tasa de retorno del capital por encima del ritmo de crecimiento económico desde el último cuarto del siglo xx (Piketty, 2014). Por otro lado, el mantenimiento de las brechas entre los ingresos procedentes del mercado de trabajo, una fuerte heterogeneidad remunerativa, entre ocupaciones y calificaciones en las economías más dinámicas (Piketty, 2015). Milanovic (2016), por su parte, combina en su explicación factores tecnológicos, la apertura comercial y las políticas (incluyendo los sistemas tributarios y la acción de los sindicatos) y propone la noción de "ciclos de Kuznets", como olas en las que se aprecian aumentos y decrementos de la desigualdad.
En los países periféricos, la persistencia de los elevados niveles de desigual dad llevó al surgimiento de contribuciones analíticas, que se distinguieron por descartar explícitamente el supuesto ortodoxo de la convergencia e impugnar la relación virtuosa entre crecimiento y reducción de la desigualdad (Cortés y Salvia, 2019) . En América Latina, el estructuralismo abordó la dinámica de la desigualdad económica a partir de los vínculos entre el proceso de acumulación e innovación tecnológica, la estructura del mercado de trabajo y la distribución del ingreso que deriva de ellos. Esta perspectiva destaca que la inserción internacional de las economías periféricas condiciona a lo largo del tiempo las posibilidades de mejorar la desigualdad en la distribución del ingreso (CEPAL, 2016; Pinto, 1976).
Así, la cuestión de la heterogeneidad estructural se vuelve fundamental para explicar el patrón de desigualdad. El concepto apunta a identificar y explicar cómo las asimetrías ínter e intra sectoriales del aparato productivo se traducen en disparidades de productividad y remuneraciones entre los puestos de trabajo disponibles entre la población activa y, consecuentemente, en la distribución del ingreso (Di Filippo, 2009; Pinto, 1976). La reproducción de altos niveles de desigualdad opera a partir de un tipo de estructura ocupcional típica de los países periféricos: a) sectores altamente capitalizados, con niveles de productividad próximos a la frontera internacional, que ocupan fuerza de trabajo en empleos regulados y de relativamente alta remuneración; b) franjas productivas rezagadas, orientadas al consumo doméstico, por debajo de la media global, pero con cierta capacidad para proveer a la existencia de franjas de empleo regulado; y e) una amplia franja de microempresas y estable cimientos en el sector informal, de fácil acceso, con ingresos de subsistencia, caracterizadas por el autoempleo, el trabajo doméstico, el empleo con técnicas rudimentarias y regulación precaria y/ o extra-legal (Salvia, 2012).
Los estudios distributivos en la sociedad argentina suelen destacar una reducción de la desigualdad en la década de los 2000 (Beccaria y Maurizio, 2012; Gasparini et al., 2016; Judzyk et al., 2017) . Enfatizan el efecto positivo que habría tenido la reducción de las primas salariales asociadas a la educación, subrayan la relevancia de la demanda de fuerza de trabajo de baja calificación -ligada al mercado interno- y remarcan la recomposición de los estratos intermedios de la estructura ocupacional (Beccaria y Maurizio, 2012) . En la actualidad, no se cuenta con investigaciones que analicen de manera sistemática lo ocurrido con la desigualdad distributiva durante el ciclo de estancamiento y crisis iniciado en 2014 y, en particular, el papel de la pandemia de Covid-19 acentuando las desigualdades. Este abordaje requiere problema tizar la relación entre el ciclo económico y la desigualdad distributiva en los países periféricos. La inestabilidad económica típica de los países latinoameri canos se deriva de la fuerte dependencia de los flujos financieros externos y de la evolución de los términos de intercambio (Ffrench-Davis, 2012). Esta inestabilidad intensifica la heterogeneidad estructural al tener un efecto depresor sobre la innovación y la productividad . El comportamiento cíclico de los países periféricos tiene efectos sobre la dinámica ocupacional y, por lo tanto, en la desigualdad. Durante los periodos de estancamiento o de bajo crecimiento se acentúan los problemas de absorción productiva de la fuerza de trabajo. El empleo en los sectores dinámicos se estanca o crece por debajo del promedio, lo que incrementa distintas formas de subutilización: el empleo en el sector informal, el sobreempleo público, la subocupación o el desempleo abierto. A su vez, esto se traduce en el deterioro de las remuneraciones, en particular, en el sector informal por mayores presiones de oferta.
Pero el patrón de desigualdad distributiva no es independiente de la capacidad de redistribución estatal -es decir, la distribución secundaria del ingre so- bajo políticas sociales ( cfr.Esping-Andersen y Palier, 2011) . Estas políticas operan antes o después de la acción de los mercados y desempeñan un papel clave en el patrón de desigualdad, en términos de su capacidad para amortiguar, compensar o agravar desigualdades económicas que resultan de la distribución primaria del ingreso. Los sistemas de seguridad y protección social constituyen una parte central de la matriz de distribución, aunque su configuración histórica en los países periféricos tendió a reproducir las fragmentaciones estructurales del mercado de trabajo (Filgueira, 2015). Además, la magnitud de las brechas de productividad y el volumen de la subutilización de fuerza de trabajo repercutió sobre el espacio fiscal de los Estados, restringiendo la capacidad de financiar sistemas más extendidos y sustentables de redistribución (Tokman, 2006).
En las últimas dos décadas, en toda la región, las políticas sociales adquirieron una mayor centralidad a partir del surgimiento de nuevos instrumentos y la ampliación de su cobertura (Cecchini et al., 2014). Se masificaron los programas de transferencia condicionadas (Cecchini y Acuesta, 2017) y se amplió la población de adultos mayores cubierta por el sistema de pensiones (Filgueira, 2015). En el caso argentino, además de implementarse nuevas políticas de transferencia monetaria condicionada (como la Asignación Universal por Hijo, AUH), se instrumentaron diferentes medidas en el sistema de pensiones que desembocaron en la expansión de la cobertura y la recomposición de los haberes más bajos (Rofman y Oliveri, 2012).
Numerosas investigaciones dan cuenta de los efectos de estas intervenciones sobre las condiciones de vida y la desigualdad. Diversos estudios en cuentran efectos positivos sobre los niveles de ingresos, en la reducción de la pobreza y sobre la desigualdad (Salvia et al., 2016; Garganta y Gasparini, 2017; Judzyk et al., 2017). En la actualidad se carece también de investigacio nes que hayan abordado el papel de este tipo de intervenciones en la desigual dad en el periodoreciente.
La expansión de las intervenciones sociales debe ser encuadrada también en una coyuntura más breve, asociada a los efectos del Covid-19. Al igual que en otras latitudes, las actividades económicas, las rutinas laborales y las remuneraciones se vieron afectadas por las medidas de aislamiento dispuestas para controlar la propagación de la enfermedad, sobre todo durante el 2020, registrando efectos desiguales sobre la población (Weller, 2020). Las restricciones dispuestas en Argentina no fueron la excepción (Filgueira et al., 2020). Ante este escenario, el Estado encaró la necesidad de moderar el impacto sobre los hogares con políticas laborales productivas y sociales de excepción. En este marco, resulta relevante considerar simultáneamente el papel desempeñado por el mercado de trabajo y los esquemas de protección social sobre la distribución del ingreso antes y después de la irrupción del Covid-19.
3. FUENTE DE DATOS Y METODOLOGÍA
El estudio de la desigualdad económica se realiza a partir de los microdatos obtenidos de la EPH, que es relevada con periodicidad trimestral por el INDEC. La encuesta recoge información correspondiente a 31 aglomerados urbanos de 100 mil habitantes y más, con una cobertura de alrededor del 63% de la población total del país. Incluye información de ingresos monetarios laborales y no laborales de todos los integrantes de los hogares. Las encuestas de hogares son la fuente más frecuente para el estudio de la desigualdad económica porque permiten analizar el comportamiento de distintos tipos de ingresos, en particular de los que provienen de actividades no registradas . ¡No obstante, entre sus desventajas se encuentran los problemas de truncamiento muestra! (dificultades para capturar a los estratos superiores e inferiores de la estructura social) y la consiguiente subcaptación de ingresos de los más ricos (Cortés y Salvia, 2019).
Los ingresos reportados por los hogares se clasifican de acuerdo con su ori gen: laboral o no laboral. Los ingresos laborales son luego categorizados según el sector económico-ocupacional en el que son generados, como proxy de las condiciones de heterogeneidad productiva y su expresión en términos ocupacionales (Salvia, 2012). Se retoma y actualiza una clasificación sectorial originalmente propuesta por el Programa Regional de Empleo para América Latina y el Caribe (1978), que delimita sectores económico-ocupacionales con indicadores disponibles en las encuestas de hogares (el tamaño del establecimiento, el carácter público o privado de las unidades económicas y la calificación de los ocupados): a) sector formal privado, dinámico o moderno: trabajadores independientes profesionales, patrones y asalariados de establecimientos de más de cinco ocupados; b) sector público: ocupados en establecimientos estatales y en programas de empleo de asistencia; c) sector microinformal: cuentapropistas no profesionales, microempresarios, asalariados en empresas de hasta cinco trabajadores y trabajadoras de casas particulares . Los ingresos no laborales se distinguen según provengan del sistema de políticas de protección y seguridad social (jubilaciones y pensiones, transferencias monetarias o ayudas sociales, seguro de desempleo) o de otras fuentes (rentas y utilidades o transferencias entre hogares particulares). Los ingresos reportados se clasifican a nivel de las personas y se agregan al conjunto del hogar.
La investigación se propone identificar el aporte de las distintas fuentes de ingreso a la desigualdad económica. Con el coeficiente de Gini del ingreso per cápita familiar, se empleó una técnica que permite: a) descomponer el coeficiente y reconocer el aporte de cada fuente de ingreso a la desigualdad; b) descomponer el cambio en el tiempo y comprender cuál fue el aporte de cada fuente a la variación de la desigualdad total. El modelo fue propuesto originalmente por Lerman y Yitzhaki (1985), quienes retoman los planteos de Kakwani (1977) y Shorrocks (1982). Formalmente, el coeficiente de Gini per cápita familiar puede expresarse de la siguiente manera:
Donde,
En (2),
Además de descomponer el coeficiente de Gini según fuentes de ingresos, se aplicó un modelo de descomposición de los cambios (Cortés, 2000). A partir de (1), el cambio entre dos índices de Gini (
La contribución de una fuente al cambio de la desigualdad estará determinada por los cambios: en su correlación a la distribución general (
RESULTADOS
Cambios en los determinantes próximos de la desigualdad
Entre los determinantes próximos de la desigualdad económica cabe mencionar las transformaciones en el mercado de trabajo y la cobertura de políticas de protección y seguridad social. Además, es importante caracterizar breve mente el periodo 2014-2020: una fase de estancamiento y recesión anterior a la irrupción de la pandemia, y otra etapa que concentra los efectos de la crisis económica y también sanitaria.
Entre 2014 y 2017 se registró una sucesión de ciclos cortos de expansión y contracción del producto, un saldo magro de crecimiento (el PIB creció sólo 3% y el PIB per cápita no se incrementó) y la consolidación de un régimen inflacionario que erosionó las remuneraciones reales. A partir de 2016, el cambio de políticas económicas también contribuyó a deteriorar el circuito de ingresos laborales.2 En paralelo, la protección y seguridad social continuaron creciendo, 3 con la consolidación de intervenciones previas e innovaciones limitadas. Las medidas más destacadas fueron la regularización por ley de la actualización de la AUH y de las jubilaciones, la introducción de una nueva moratoria en 2014, la inclusión de la llamada Reparación Histórica 4 y la implementación de un esquema de pensión no-contributiva (Pensión Universal para el Adulto Mayor [PUAM]) en 2016 (Rottenschweiler, 2020). 5
A partir de 2018 una fuerte salida de capitales condujo a una brusca devaluación, lo que acentuó los efectos inflacionarios y recesivos previos. Esto agravó la pérdida de poder adquisitivo salarial. El PIB se contrajo 4.5% en un bienio, en 2019 la inflación interanual superó el 50% y la pobreza llegó a 35.3% (la cifra más alta en una década). La salida de capitales inició un nuevo ciclo de endeudamiento con el Fondo Monetario Internacional por USD$44.867 millones, se deterioró la capacidad de generación de empleo (la desocupación superó el 10%) y empleo protegido. La capacidad de compra de transferencias y jubilaciones también se deterioró, aunque en menor medida que el ingreso laboral, por su actualización regular (Arcidiácono y Bermúdez, 2020; Rottenschweiler, 2020).
La llegada del Covid-19 implicó para la economía argentina una disminución del PIB de 9.9% asociada a las medidas dirigidas a contener la pandemia. Las actividades económicas más afectadas por el confinamiento cayeron muy por encima del promedio nacional, como hoteles y restaurantes (-49.2%), servicios sociales y personales (-38.9%) y construcción (-22.6%). Estas actividades son altamente demandantes de fuerza de trabajo y, en particular, con sobrerrepresentación en el sector informal. En este marco, se redujo casi 8 puntos porcentuales la tasa de actividad, no sólo por lo ocurrido con los trabajadores informales, sino también por una reducción de 1.9% del número de trabajadores registrados. Para amortiguar los impactos de esta crisis, las autoridades implementaron una serie de medidas de protección social: un Ingreso Familiar de Emergencia (IFE) para hogares de trabajadores informales o desocupados y bonos especiales para destinatarios/as de la AUH, jubilados y pensionados.
La tabla 1 refleja diferentes aspectos del empeoramiento ocupacional bajo los distintos subperiodos: a) desde 2014, la desocupación abierta se elevó ininterrumpidamente hasta 2020 (11.5%); b) el empleo asalariado del sector formal privado perdió participación relativa en la estructura económico-ocupacional; e) el sector microinformal preservó su elevada participación sobre el conjunto de la población activa, aunque también se contrajo en 2020 por los efectos de la pandemia sobre el sector; y d) el sector público incrementó su capacidad para absorber fuerza de trabajo, que se mantuvo durante 2020 en un contexto de creciente subutilización de fuerza laboral .
Además, la contracción del empleo asalariado del sector formal y el aumento de la exclusión abierta dieron contorno a un incremento de las brechas de ingreso laboral entre las inserciones del mercado de trabajo. La tabla 2 presenta cocientes de la mediana de ingreso horario laboral según categoría de ocupación principal para examinar la distancia de las mismas al ingreso global.
Tabla 1 Participación de los sectores y las categorías económico-ocupacionales en la distribución de fuerza de trabajo. Total país urbano. Promedios anuales 2014-2020. En porcentaje sobre el total de activos
| 2014 | 2017 | 2019 | 2020 | |
| Sector formal privado | 36.8 | 35.4 | 34.3 | 32.6 |
| No asalariados | 3.0 | 3.3 | 3.4 | 3.1 |
| Asalariados | 33.8 | 32.1 | 30.9 | 29.6 |
| Sector público | 15.9 | 16.1 | 15.2 | 17.2 |
| Empleados públicos | 15.6 | 15.6 | 14.6 | 16.5 |
| Ocupados en prog. de empleo | 0.3 | 0.5 | 0.6 | 0.7 |
| Sector microinformal | 40.0 | 40.2 | 40.7 | 38.8 |
| No asalariados | 25.0 | 26.0 | 26.7 | 26.0 |
| Asalariados | 15.0 | 14.2 | 14.0 | 12.7 |
| Desocupados | 7.3 | 8.4 | 9.8 | 11.5 |
| Total | 100.0 | 100.0 | 100.0 | 100.0 |
| PEA (base 2014=100) | 100 | 106 | 112 | 104 |
Fuente: elaboración propia a partir de microdatos de la EPH.
Tabla 2 Brechas de la remuneración real de la ocupación principal. Total país urbano. Promedios anuales 2014-2020. Mediana del ing. horario=1
| 2014 | 2017 | 2019 | 2020 | |
| Sector formal privado | 1.12 | 1.13 | 1.15 | 1.18 |
| No asalariados | 1.70 | 1.78 | 1.92 | 1.82 |
| Asalariados | 1.08 | 1.08 | 1.11 | 1.13 |
| Sector público | 1.46 | 1.45 | 1.44 | 1.52 |
| Empleados públicos | 1.49 | 1.46 | 1.48 | 1.55 |
| Ocupados en prog. de empleo | 0.65 | 0.65 | 0.74 | 0.63 |
| Sector microinformal | 0.75 | 0.74 | 0.73 | 0.71 |
| No asalariados | 0.74 | 0.73 | 0.72 | 0.69 |
| Asalariados | 0.76 | 0.74 | 0.76 | 0.77 |
| Total | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1.00 |
Fuente: elaboración propia a partir de microdatos de la EPH.
Durante el periodo se sostuvieron las ventajas relativas a la remuneración de la inserción independiente formal, el empleo estatal y, en menor medida, los asalariados formales. Además, estas ventajas se incrementaron para los asalariados públicos y privados formales al trastocarse el escenario laboral por la pandemia, por los mecanismos de actualización de salarios y de preservación de ese tipo de empleo. Como contracara, el empobrecimiento remunerativo general coexiste con el persistente rezago de la remuneración en las inserciones informales, y se agravó sobre todo en el último año (0.71).6
En la tabla 3 se presentan datos de los niveles de cobertura de las políticas de protección y seguridad social en los hogares. Por un lado, entre 2014 y 2017 se incrementó la participación de hogares vinculados a la protección social (de 44.5 a 50.1%), por la extensión de la cobertura de pensiones y jubilaciones que promovieron las políticas públicas. Por otra parte, la proporción de hogares que sólo recibían otros tipos de transferencia de política social se mantuvo alrededor del 10%, hasta la irrupción de la pandemia de Covid-19 en 2020 (17.8%). Los incrementos en esta categoría evidencian el esfuerzo estatal por compensar la reducción de ingresos del mercado laboral, sobre todo del segmento informal de empleo. En conjunto, los años bajo análisis confirman la mayor importancia de la protección social en los ingresos de los hogares (Kaplan y Delfino, 2021).
Tabla 3 Distribución de los hogares según cobertura de instrumentos de políticas de protección y seguridad social. En porcentaje sobre el total de hogares
| 2014 | 2017 | 2019 | 2020 | |
| Hogar s/ing. de protección social | 55.5 | 49.9 | 49.5 | 45.6 |
| Hogar c/ing. de protección social | 44.5 | 50.1 | 50.5 | 54.4 |
| Sólo c/jubilación | 31.5 | 36.8 | 35.8 | 31.1 |
| C/jubilación y otras transf. | 2.6 | 3.2 | 3.3 | 5.5 |
| S/jubilación y otras transf. | 10.5 | 10.0 | 11.4 | 17.8 |
| Total | 100 | 100 | 100 | 100 |
Fuente: elaboración propia a partir de microdatos de la EPH.
Cambios en la desigualdad económica y su explicación
El ciclo de estancamiento económico y crisis agravada por la pandemia de Covid-19 ha tenido como correlato un empobrecimiento y empeoramiento de la distribución del ingreso, en simultaneo. La figura 1 exhibe, por un lado, la relativa estabilidad de la desigualdad durante el periodo 2014-2017 y el incremento sostenido a partir de la crisis de 2018.
Notas: (*) no se dispone de datos del segundo semestre; (**) no se cuenta con datos del primer trimestre. Fuente: elaboración propia a partir de microdatos de la EPH, INDEC y Banco Mundial (2014-2020).
Figura 1 Coeficiente de Gi ni del ingreso per cápita y variación interanual del PI B. Total país urbano. Promedios anuales 2014-2020
La descomposición permite reconocer el aporte de las fuentes de ingreso a la desigualdad total (véase tabla 4). En primer lugar, cambió el aporte relativo de los ingresos laborales y no laborales de los hogares en la determinación del coeficiente de Gini per cápita durante el periodo bajo estudio. Entre 2014 y 2020 se tuvo una reducción del aporte de los ingresos laborales a la desigual dad de casi 9 puntos porcentuales, es decir, una disminución en la capacidad de estas fuentes de ingresos de determinar el índice. De manera inversa, los ingresos no laborales aumentaron su contribución relativa: en 2014, daban cuenta del 18.6% y para 2020, del 27.4%.
Tabla 4 Coeficiente de Gini del ingreso per cápita familiar y aporte de cada fuente de ingreso a la desigualdad. Total país urbano. Promedios anuales 2014-2020. En puntos del coeficiente de Gini y en porcentaje respecto al total
| Fuente de ingresos | 2014 | 2019 | 2020 | |||
| Aporte | % | Aporte | % | Aporte | % | |
| Ingresos laborales | 0.339 | 81.4 | 0.322 | 74.0 | 0.321 | 72.6 |
| Sector formal privado | 0.182 | 43.6 | 0.180 | 41.4 | 0.168 | 38.1 |
| Sector público | 0.110 | 26.5 | 0.097 | 22.2 | 0.114 | 25.9 |
| Sector microinformal | 0.047 | 11.3 | 0.045 | 10.4 | 0.038 | 8.6 |
| Ingresos no laborales | 0.078 | 18.6 | 0.114 | 26.0 | 0.121 | 27.4 |
| Jubilaciones y pensiones | 0.070 | 16.8 | 0.095 | 21.7 | 0.106 | 24.0 |
| Transferencias de ingresos | -0.006 | -1.4 | -0.007 | -1.5 | -0.011 | -2.5 |
| Otros no laborales | 0.013 | 3.2 | 0.025 | 5.8 | 0.026 | 5.9 |
| Lim. Inferior | 0.413 | 0.433 | 0.436 | |||
| Coeficiente de Gini | 0.416 | 100.0 | 0.436 | 100.0 | 0.441 | 100.0 |
| Lim. Superior | 0.420 | 0.439 | 0.446 |
Fuente: elaboración propia a partir de microdatos de la EPH.
A su vez, se destacan cambios entre las distintas fuentes laborales. En primer lugar, se redujo la contribución del sector formal privado (-5.5 puntos porcentuales), como consecuencia de la contracción de este tipo de empleo en los últimos años; mientras que el sector público tuvo un comportamiento errático, si bien entre puntas mantuvo su aporte relativo a la desigualdad. En segundo lugar, hubo un descenso en el aporte de los ingresos provenientes del sector microinformal (-2.7 puntos porcentuales), lo que se explica por un empobrecimiento de este sector. Por consiguiente, aunque los ingresos provenientes de estos sectores económico-ocupacionales contribuyeron positivamente a la desigualdad, en 2020 lo hicieron en menor medida que en 2014.
En contrapartida, los ingresos del sistema jubilatorio aumentaron su aporte a la desigualdad en 7.2 puntos porcentuales, efecto de la extensión en su cobertura ya mencionada y para 2020, las pensiones eran más inequitativas que en 2014.7
Las otras fuentes también contribuyeron a un incremento de la desigualdad (2.7 puntos porcentuales).
En suma, en todo el periodo los ingresos laborales redujeron su aporte a la desigualdad (casi 2 puntos del coeficiente de Gini). Entre 2014 y 2019 todas las fuentes laborales contribuyeron a esta disminución. Sin embargo, el escenario Covid-19 mostró algunas particularidades: la desigualdad total no reportó cambios significativos, el sector público retomó un papel pro-inequidad y creció rápidamente el rol de los ingresos de política social.8 Las fuentes de ingresos no laborales, también aportaron sistemáticamente a una mayor desigualdad (alrededor de 4 puntos del coeficiente de Gini), a excepción de las transferencias monetarias -como la AUH o elIFE- que contribuyeron a su morigeración, sobre todo durante el escenario Covid-19.
¿Qué factores explican los movimientos en el coeficiente de Gini, tanto en su composición como magnitud? A partir de las ecuaciones (2) y (3), se analizan los factores subyacentes durante tres ventanas de observación: 2014- 2019, 2019-2020 y, a manera de síntesis, en el conjunto del ciclo 2014-2020. Entre 2014 y 2019, los ingresos laborales aportaron a la reducción de la desigualdad principalmente porque disminuyeron su participación relativa en el ingreso familiar (s), y secundariamente porque la fuente redujo su correlación con la distribución general (r) (véase tabla 5). No obstante, los ingresos laborales se volvieron más desiguales en su interior (g). Estos resultados confirman que las condiciones regresivas que operaron en la dinámica ocupacional y sus efectos sobre los ingresos laborales tuvieron como resultado una pérdida de importancia de esta fuente en la distribución.
Los ingresos no laborales aumentaron su contribución a la desigualdad ge neral como resultado de un doble proceso: un incremento de su incidencia en el ingreso familiar (s) y una mayor correlación con la distribución general (r). Este último aspecto también daría cuenta del empeoramiento relativo de los hogares perceptores de ingresos laborales en comparación con los perceptores de ingresos no laborales. El papel principal les correspondió a los ingresos de jubilaciones y pensiones, seguidos por rentas, utilidades e intereses.
Entre 2019 y 2020, no se verifica un cambio sustantivo en el índice global, pero persistieron las modificaciones vinculadas a la disminución de la participación relativa de los ingresos laborales en la desigualdad general (s), aunque operando en sentido contrario el crecimiento de la intradesigualdad (g) (véase tabla 6). Asimismo, se aprecian algunas particularidades. La mayor disminución en la participación se observó en los ingresos del sector formal privado (s), que a su vez se tornó más desigualitario (g). El sector microinformal también perdió participación (s) y de allí su aporte a la reducción de la desigualdad. El sector público, en cambio, tuvo un aporte positivo a la desigualdad porque se incrementó su participación en el ingreso total (s).
Con respecto a los ingresos no laborales se confirmó la tendencia de aumento en la participación en el ingreso total (s), aunque tuvo una menor correlación con la distribución general (r). Las transferencias monetarias, que se vieron reforzadas durante la pandemia, explicaron una reducción de casi medio punto del coeficiente de Gini. La intensificación de su efecto se originó en un importante incremento de su participación en la distribución general (s).9 Por otro lado, la desigualdad entre las fuentes no laborales disminuyó (g). En síntesis, entre 2014 y 2020, los ingresos laborales contribuyeron a una reducción de la desigualdad en un contexto de empobrecimiento de los ingresos. Principalmente, porque tratándose de una fuente que aporta a la desigualdad, disminuyó su participación en el ingreso total (s) y su correlación con la distribución general (r) (véase tabla 7). Lo primero se relaciona a lo sucedido con la participación en el sector formal privado y en menor medida en el sector microinformal, mientras que la correlación negativa se vincula exclusiva mente al comportamiento del sector microinformal y expresa un deterioro del sector. También aumentó la desigualdad interna (g) de estas fuentes, lo que se explica por el comportamiento de los ingresos formales. Dicho de otro modo, de no haber sido por su deterioro, los ingresos laborales formales hubiesen aportado a una mayor desigualdad general. Los ingresos del sector público, en cambio, aportaron a una mayor desigualdad por su mayor participación en la distribución (s) y su aumento de correlación con la distribución (r).
Los ingresos no laborales contribuyeron al incremento de la desigualdad tanto por un aumento en la participación del ingreso total (s) como por su mayor correlación (r). Este efecto se debió a las jubilaciones y otros ingresos no laborales. Las transferencias de ingresos aumentaron su participación (s) y por ello acentuaron su papel reductor de la desigualdad, en particular a partir de la irrupción de la pandemia.
Tabla 5 Descomposición del cambio absoluto del coeficiente de Gini per cápita familiar según fuentes de ingresos. Total país urbano. Promedios anuales 2014-2019. Variación interanual en puntos del coeficiente de Gini
| Fuentes de ingresos | Var. Gini | r | s | g | r*s | r*g | s*g | r*s*g |
| Ingresos laborales | -0.016 | -0.012 | -0.026 | 0.023 | 0.001 | -0.001 | -0.002 | 0.000 |
| Sector formal privado | -0.001 | 0.005 | -0.013 | 0.007 | 0.000 | 0.000 | -0.001 | 0.000 |
| Sector público | -0.013 | -0.004 | -0.011 | 0.001 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| Sector microinformal | -0.002 | 0.001 | -0.003 | 0.001 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| Ingresos no laborales | 0.036 | 0.013 | 0.022 | -0.002 | 0.004 | 0.000 | -0.001 | 0.000 |
| Jubilaciones y pensiones | 0.025 | 0.007 | 0.019 | -0.002 | 0.002 | 0.000 | -0.001 | 0.000 |
| Transferencias de ingresos | -0.001 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| Otros no laborales | 0.012 | 0.004 | 0.006 | 0.000 | 0.002 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| Coeficiente de Gini familiar | 0.020 |
Fuente: elaboración propia a partir de microdatos de la EPH.
Tabla 6 Descomposición del cambio absoluto del coeficiente de Gini per cápita familiar según fuentes de ingresos. Total país urbano. Promedios anuales 2019-2020. Variación interanual en puntos del coeficiente de Gini
| Fuentes de ingresos | Var. Gini | r | s | g | r*s | r*g | s*g | r*s*g |
| Ingresos laborales | -0.002 | -0.002 | -0.017 | 0.017 | 0.000 | 0.000 | -0.001 | 0.000 |
| Sector formal privado | -0.012 | -0.001 | -0.015 | 0.005 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| Sector público | 0.017 | 0.005 | 0.012 | -0.001 | 0.001 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| Sector microinformal | -0.007 | -0.002 | -0.006 | 0.001 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| Ingresos no laborales | 0.007 | -0.003 | 0.016 | -0.005 | 0.000 | 0.000 | -0.001 | 0.000 |
| Jubilaciones y pensiones | 0.011 | 0.006 | 0.004 | 0.001 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| Transferencias de ingresos | -0.005 | 0.003 | -0.014 | 0.000 | 0.006 | 0.000 | 0.001 | 0.000 |
| Otros no laborales | 0.001 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| Coeficiente de Gini familiar | 0.005 |
Fuente: elaboración propia a partir de microdatos de la EPH.
Tabla 7 Descomposición del cambio absoluto del coeficiente de Gini per cápita familiar según fuentes de ingresos. Total país urbano. Promedios anuales 2014-2020. Variación interanual en puntos del coeficiente de Gini
| Fuentes de ingresos | Var. Gini | r | s | g | r*s | r*g | s*g | r*s*g |
| Ingresos laborales | -0.018 | -0.014 | -0.042 | 0.043 | 0.002 | -0.002 | -0.005 | 0.000 |
| Sector formal privado | -0.013 | 0.003 | -0.027 | 0.012 | 0.000 | 0.000 | -0.002 | 0.000 |
| Sector público | 0.004 | 0.002 | 0.002 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| Sector microinformal | -0.009 | -0.002 | -0.009 | 0.002 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| Ingresos no laborales | 0.043 | 0.011 | 0.037 | -0.006 | 0.005 | -0.001 | -0.003 | 0.000 |
| Jubilaciones y pensiones | 0.036 | 0.011 | 0.023 | -0.001 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| Transferencias de ingresos | -0.005 | 0.002 | -0.014 | 0.000 | 0.006 | 0.000 | 0.001 | 0.000 |
| Otros no laborales | 0.013 | 0.004 | 0.006 | 0.000 | 0.002 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| Coeficiente de Gini familiar | 0.025 |
Fuente: elaboración propia a partir de microdatos de la EPH.
5. REFLEXIONES FINALES
El presente trabajo se propuso examinar la dinámica de la desigualdad eco nómica en la sociedad argentina bajo un contexto de estancamiento, empobrecimiento remunerativo y crisis agravada por la irrupción del Covid-19 . La sociedad argentina -en sintonía con el resto de la región- asistió a la parcial reversión de las mejoras socioeconómicas que se habían alcanzado a comienzos del siglo. En particular, se profundizaron los desequilibrios del mercado de trabajo. La teoría estructuralista permite conjeturar que la pérdida de dinamismo de los sectores formales se traduce en un mayor crecimiento relativo del desempleo y del empleo en el sector informal, con consecuencias negativas en las remuneraciones de este tipo de actividades y, por consiguiente, en la distribución del ingreso. Los resultados finales sobre la desigualdad no son independientes de lo que ocurra con la distribución secundaria del ingreso, es decir, con las políticas de protección y seguridad social. Pero, además, estos efectos habrán de procesarse en un marco inédito ocasionado por las consecuencias de la pandemia en el mercado laboral, la capacidad de intervención del Estado y, en el caso argentino, un régimen persistente de alta inflación.
El análisis desarrollado evidencia que el ciclo de estancamiento y crisis acrecentó problemáticas estructurales compatibles con los argumentos anteriores. Entre 2014 y 2020 se redujo el empleo en el sector formal, aumentaron las brechas remunerativas (es decir, se presentaron mayores asimetrías sectoriales en la estructura del empleo), se incrementó la exclusión laboral abierta y se consolidó el empobrecido y creciente sector informal. El sector público, por su parte, conservó un papel anticíclico para absorber mano de obra. Asimismo, se incrementó la relevancia de los esquemas de protección y seguridad social y se observó un crecimiento sostenido en la cobertura. Esto respondió a distintas políticas públicas (en especial, durante el periodo Covid-19). Además, la relativa indexación de estas transferencias públicas durante la alta inflación parece haber favorecido una mayor importancia funcional en el ingreso familiar y le otorgó un renovado papel en la matriz de desigualdad distributiva durante las condiciones de retracción económica y laboral del Covid-19.
La regresividad general del periodo se ve reflejada tanto en los sucesivos aumentos del coeficiente de Gini como en el conjunto de variaciones que operaron en el perfil de la distribución del ingreso Estos cambios de composición por fuentes, fueron más allá de la significación de los niveles del índice de Gini y apuntan a una mayor regresividad concentrada en que la pérdida de dinamismo laboral erosionó su capacidad de determinación del índice. Por un lado, la degradación paulatina de las remuneraciones y de la importancia estructural del sector formal es un rasgo distintivo de estos años, y tiene su correlato en una contribución cada vez menor a la masa de renta que se distribuye entre la población. Los ingresos del sector formal aportaron negativamente a la desigualdad por haberse tornado menos relevantes, incluso a pesar de que se hicieron más desiguales en su interior. Por otro lado, los ingresos del sector microinformal también realizaron un aporte negativo al Gini. Se trata, al parecer, de un proceso de "equidad por empobrecimiento" (Cortés y Rubalcava, 1991), antes que de un proceso virtuoso de reducción de la desigualdad. Asimismo, la pérdida de relevancia de los ingresos del sector microinformal se dio en paralelo con un aumento del peso relativo y absoluto de los trabajadores del sector en la estructura del empleo. Es decir, se habría consolidado un empobrecimiento absoluto de dicho sector en un contexto económico regresivo. En contraste, las rentas procedentes del sector público, a pesar de su creciente deterioro hasta 2019, ganaron peso y tuvieron un aporte positivo al crecimiento de la desigualdad.
Con respecto a la acción distributiva estatal, se presentan dos comportamientos disímiles. Por un lado, las transferencias monetarias condicionadas (como la AUH, o el IFE durante la pandemia de Covid-19) tuvieron un papel negativo -aunque acotado- sobre la desigualdad, que se profundizó durante la crisis sanitaria debido a su mayor peso en la estructura de los ingresos. Por otro lado, los ingresos de jubilaciones y pensiones desempeñaron un rol decisivo y positivo en el aumento de la desigualdad. Ante los saltos inflacionarios, con remuneraciones laborales cada vez más empobrecidas, por los ya comentados mecanismos de actualización de los haberes. Además, la forma en que se recompusieron estos ingresos con las disposiciones legales de 2016 favoreció a los pensionados ubicados en los estratos más altos.
En conjunto, el periodo exhibe un proceso de deterioro socioeconómico que se expresa en un saldo de mayor desigualdad en la distribución de ingresos. El balance general es que el empleo informal se empobreció, mientras que cada vez más ocupados dependieron de ese tipo de empleos. Las brechas de las remuneraciones entre sectores ocupacionales se incrementaron, preservándose así las asimetrías de tipo estructural asociadas a la heterogeneidad productiva. Esto coincide con un incremento de la cobertura y fragmentación de las erogaciones de política social que, no obstante, resultan insuficientes para propi ciar una reducción de la desigualdad.
El análisis presentado acerca del ciclo de estancamiento y crisis agravada por la pandemia de Covid-19 abre una serie de interrogantes sobre la evolución de la desigualdad en el futuro inmediato. Incluso cuando se experimenta un ciclo de importante recuperación, es conocido que no todo crecimiento tiene un efecto positivo en materia de bienestar: es necesario que sea acompañado por mejoras progresivas en la distribución del ingreso. Al respecto, los antecedentes examinados y los eventuales cambios que la pandemia indujo sobre el mercado de trabajo plantean interrogantes sobre la capacidad del crecimiento para absorber productivamente a la fuerza de trabajo. En este marco, asoma la urgencia de implementar políticas económicas que favorezcan el empleo en el sector formal, se potencien las condiciones productivas del sector microinformal y se promueva una mejora de los ingresos, sin profundizar los niveles actuales de inequidad.
