Factores internos y cambio tecnológico

En el primer grupo de estudios, la desigualdad salarial es un fenómeno relacionado con cambios en la estructura productiva y factores institucionales, así como por los efectos producidos por el cambio tecnológico (^{Lustig, López y Ortiz, 2013}; ^{Autor, 2013}; ^{Calderón, Ochoa y Huesca, 2017}; Huesca y Ochoa, 2016). Por otro lado, uno de los mayores retos que se confronta en el ámbito mundial, lo simbolizan las brechas salariales de género. México destaca por ser el país con elevada desigualdad de género, cuya brecha salarial es mayor que la observada en países latinoamericanos como Nicaragua, Bolivia, Costa Rica, Argentina, Colombia, Cuba, Ecuador, Panamá y El Salvador, ubicándose a nivel mundial en la posición 66 de 144 países en el Índice Global de la Brecha de Género de acuerdo al estudio de competitividad del año 2016 (^{WEF, 2016}).

La brecha de género bien puede ser explicada por el enfoque teórico de ^{Alesina, Giuliano y Nunn (2013)} el cual indica la elevada relación de las prácticas tradicionales para las mujeres en los países menos desarrollados, las cuales engendran la división histórica del trabajo por género y como la evolución de las normas de género en estos países no han sido las mejores.

De acuerdo con la evidencia estadística presentada por ^{Martínez, et al. (2018: 88)} se observa el deterioro al que ha sido sometido el mercado laboral mexicano en años recientes, donde hasta un 61% de la población ocupada en el año 2015 ganaba menos de tres salarios mínimos, esto es 1.6 dólares la hora (unos 13 dólares diarios); en tanto que la población ocupada que ganó más de 5 salarios mínimos (21.5 dólares diarios o más) representó tan sólo un 6% del total del empleo.

La desigualdad en América Latina y los casos específicos de México, Argentina y Brasil son analizadas por ^{Lustig, López y Ortiz (2013)}, encontrando una reducción en la disparidad del ingreso laboral, con razones que la explican como una caída del premio salarial de los trabajadores calificados que, además, es atribuida a los cambios en la composición de la oferta y la demanda laboral.

^{Esquivel y Rodríguez (2003)} analizaron el periodo previo y posterior al NAFTA y observaron que en desde 1988 al año 2000, la distancia entre salarios de trabajadores calificados y no calificados en México se amplió en un 27%. Por su parte, el estudio de Arceo y ^{Campos (2014)} ofrece una descomposición de las brechas salariales por sexo en México y utilizando un enfoque a la DiNardo-Fortin-Lemieux determinaron que las brechas salariales en zonas urbanas decrecieron de 14.2% a un 7.8% entre 1990 y 2010. Además, observan la mayor reducción en la parte alta de la distribución salarial, cuya brecha se explica más por las diferencias de género en mayor medida que por otro atributo sociodemográfico.

La investigación de ^{Calderón, Huesca y Ochoa (2017)} permite tener elementos para conocer, que las diferencias en la desigualdad salarial entre México y los EE.UU en el período del NAFTA, redujo la desigualdad interna en el primero y la incrementó en el segundo; sin embargo, el cambio técnico ofrece una atinada respuesta en los EE.UU en tanto que para México no, cuando realmente las diferencias de salarios obedecieron a un proceso independiente del acuerdo comercial entre ambos países, y que las explican determinantes internos como la ausencia de factores institucionales que permitió a los salarios caer e inducir un efecto igualador entre trabajadores calificados y no calificados así como con una reducción de la brecha salarial hombre-mujer por la mayor dispersión dentro del primer grupo.

Recientemente, en China su mercado laboral urbano está desincentivando cada vez más los vínculos de fuerza laboral de las mujeres a largo plazo, según el estudio de (2018) muestra que la mujer continúa siendo la más afectada por la brecha salarial en dicho país, debido precisamente a factores no observables como la discriminación de género.

En general, la tendencia es a reforzar la desigualdad de género en el tiempo y, que describe magistralmente ^{Atkinson (2015: 39)} donde la mujer se mantiene con una remuneración media inferior al hombre por el orden del 20% en años recientes.

Salarios e impuestos

Con respecto al análisis de salarios en el tema fiscal o impositivo, ^{Iyer y Reckers (2012)} evaluaron el grado de equidad vertical de los impuestos al salario, así como el nivel de desigualdad del impuesto sobre la renta (ISR) de los EE.UU. durante 1995-2006 y observaron que la progresividad de los salarios presenta un efecto reductor en la desigualdad, pero determina, que el efecto se nulifica por el tratamiento impositivo a las ganancias de capital en el sistema fiscal.

Por su parte, el estudio de ^{Paturot, Mellbye y Brys (2013)} tiene implicaciones relevantes y generalizables para salarios en 34 países de la OCDE y considera el efecto de los impuestos directos para cinco intervalos de ingresos salariales (entre 50% y 200% del salario promedio de cada país). Sus resultados muestran que a través de los diferentes rangos de salarios las tasas de impuestos son progresivas, pero en el caso mexicano, las implicaciones se vinculan con respecto del subsidio al empleo del ISR, el cual habla de por qué existe una elevada progresividad del impuesto, y la razón principal es debido a la baja estructura salarial existente en el país.

Otro estudio es el de ^{Llamas y Huesca (2019)} que relaciona los salarios con la reforma fiscal de 2014 en México, la que vino a significar mayor carga fiscal para el hombre con respecto de la mujer, primero, por los mayores salarios medios que ganan los varones en relación a las mujeres y segundo, ya que la desutilidad de trabajo le ha costado más en términos impositivos al hombre en 2012 y en el año de la reforma 2014 a la mujer, como resultado de haber modificado su jornada laboral completa a medio tiempo en dicho colectivo laboral.

Uno de los pocos trabajos que aísla el efecto de los impuestos directos en la desigualdad en el ingreso neto de los hogares es el de ^{Llamas, Araar y Huesca (2017)}, donde el índice de desigualdad Gini-Atkinson es de 0.5715 considerando una aversión media a la desigualdad (∈= 0.5) y una ponderación del Gini clásico (∈=2).

Por su parte, la Secretaría de Hacienda y Crédito Público ha evaluado el impacto redistributivo de la política fiscal en su conjunto desde el año 2000 (^{SHCP, 2016}). El estudio encuentra que la incidencia de dicho impuesto es progresiva bajo dos escenarios: sin ajuste y con ajuste por formalidad. Asimismo, resalta la importancia de los salarios como principal fuente del ingreso bruto de las personas con actividades profesionales (con el 69.1 por ciento), seguido de los derivados por actividades empresariales e intereses (ambos con el 31 por ciento). Las personas que se ubicaron en los deciles más altos (8, 9 y 10) soportan la carga del ISR; sin embargo, en el escenario ajustado por formalidad los trabajadores de menos ingresos mostraron una incidencia negativa, lo cual refleja el efecto del subsidio al empleo en los ingresos.

A. El índice de Gini-Atkinson y la función de utilidad social salarial

Se parte de que el índice de Gini por si solo subestima la desigualdad como probaremos más adelante en esta investigación. La conjunción de ambos índices, Gini y Atkinson, permite inducir los aspectos normativos necesarios para evaluar en una sociedad la existencia de un sentimiento de aversión reducida o alta hacia la desigualdad. Para explicar la alienación de dos índices que miden desigualdad, consideraremos el índice Gini-Atkinson como un indicador con mayor fortaleza para poder explicar de forma certera la desigualdad en los salarios por género, al ponderar el cálculo con una función de bienestar social de tipo W (ρ, ε) y que se expresa de la siguiente forma:¹

Donde μw=n-1∑n es una media salarial aritmética. El índice I(ρ, ε) atiende las condiciones de una función de bienestar social W _{(ρ, ε)} definidas como las distancias entre los ingresos salariales equitativamente distribuidos -EDE (ξ)- y la media de ingresos -de salarios en nuestro caso (μ _w )-, expresada como una proporción de μ _w y denominado Índice de ^{Atkinson (1970)} que a continuación se describe en la Expresión (4) como:

Donde I(ρ, ε) es una función generalizable del salario medio con desigualdad indistinta en Expresiones (3) y (4) cuando el valor de ρ= 1 (por ende, Gini = 0) y que se obtiene despejando la Expresión (4) como:

El índice de I(ρ, ε) de la Expresión (1) toma valores [0, 1] donde 0 corresponde a la igualdad perfecta y 1 la máxima desigualdad de los ingresos. Sin embargo, la distancia medida a través de dicho índice puede variar al adoptar diferentes valores éticos que captan la sensibilidad hacia la desigualdad y a valores referidos a la privación relativa y el sentimiento del altruismo de una sociedad (ε, ρ), que en caso del Gini se pondera a través de un solo parámetro rho (ρ) y para el índice de Atkison (∈) (Yizthzaki, 1983; ^{Araar y Duclos, 2003}).

El índice de Gini otorga el mismo peso a todas las distancias en una distribución cuando el parámetro ρ= 2, que perderá su peso en la estimación cuando ρ= 1. Este procedimiento expone la clase de índices de tipo S-Gini, que otorgan un mayor peso relativo a las distancias de la población ubicada en la parte alta de la distribución cuando 1 < ρ< 2, y confiere un mayor peso relativo a las distancias encontradas en la parte baja de la distribución solo cuando ρ> 2 (^{Duclos y Araar, 2006}).

Por su parte, el parámetro ϵ de la función de bienestar social W(ρ, ε) alude al índice de Atkinson, cuya función de utilidad U(y, ϵ) varía dependiendo del valor ético asignado a ϵ. El cambio marginal de la utilidad social con respecto al cambio del crecimiento de los ingresos puede ser expresado variando el valor de ϵ. Cuando ϵ = 0, la utilidad social marginal es constante, es decir, el incremento de los ingresos de un pobre tiene el mismo efecto en el bienestar social que si se incrementa el ingreso de un rico; en cambio, cuando ϵ > 0, el incremento en los ingresos de los pobres es socialmente más deseable que el de un rico.²

En suma, en la interpretación del Gini-Atkinson cuando el valor de ϵ = 0, y ρ= 2, entonces haremos alusión al índice clásico de Gini o S-Gini (“Single-Parameter” Gini, por su término en inglés), donde no existe aversión a la desigualdad y además, se considera solamente el bienestar medio de la población asalariada, sin introducir un peso en las colas. En nuestra aplicación empírica procederemos a considerar pesos en las colas baja y alta, así como un valor medio que pondere el Gini clásico para comparar su sensibilidad en la distribución de los salarios tanto para hombres como para mujeres.

B. Los salarios y base de datos

Una forma de aproximar el pago impositivo de contribuyentes es mediante el uso de la Encuesta de Ingresos y Gastos de los Hogares (ENIGH) del Instituto Nacional de Estadística (INEGI), ya que ofrece una descripción detallada de las fuentes de ingresos y las características de los individuos.

En este trabajo se utiliza la base de datos de la ENIGH de 2016, se consideran a los trabajadores asalariados, desglosado según el sexo del trabajador (hombre o mujer), con su salario anualizado expresado en pesos mexicanos a precios corrientes provenientes de la ocupación principal, así como únicamente aquellos individuos que hayan cotizado en algún esquema oficial de seguridad social, con lo que se corrobora que son formales y, por ende, han pagado el impuesto correspondiente por su ingreso. La unidad de análisis empleada es el individuo (asalariados) y no el hogar, entonces la ENIGH del año 2016 indica un total de 53,583 individuos asalariados que representan a 26 millones de trabajadores. Esta información representa un 97% del padrón real de asalariados contribuyentes de la SHCP, la cual asciende a un total de 26.8 millones en agosto de 2014 (^{SAT, 2017}).

A. La desigualdad salarial formal y su distribución

En la Figura 1 presentamos la distribución de la densidad de los salarios en escala logarítmica para la Frontera norte de México, así como su estimación para el resto del país considerando un estimador Kernel de tipo Gaussiano y un ancho de banda óptimo (Salgado-Ugarte, 2003 y ^{Silverman, 1986}). Dos aspectos destacan al considerar en la estimación sus pesos correspondientes, dado que la región fronteriza tiene un peso de un 30% su densidad es de menor altura, pero aun con ello tiene una tendencia a localizarse a la derecha. Primero se observa que la moda de los salarios se localiza con mejores remuneraciones a sus trabajadores a diferencia que en el resto del país, por ende, están mejor remunerados; y segundo, la moda más alta del resto del país es señal de que los salarios son en promedio más reducidos en general para la distribución. La suma de ambas densidades es igual a 1, como resultado de la estimación Kernel por descomposición de subgrupos en sus pesos correspondientes (69.3 por ciento el resto del país y 30.7 la frontera).

Ancho de ventana: frontera norte= 0.1057, resto del país = 0.0798.

Fuente: Elaboración propia con base en la ENIGH, 2016.

Figura 1 Densidad de los salarios en México, 2016 (Pesos anuales en logaritmos) 

La media de salario anual para la frontera norte (92,967 pesos) es superior en 1.31 veces la media para el resto del país (70,969 pesos) y es fácil apreciar como la línea vertical punteada corta en la densidad más baja (la frontera) más en la derecha que su contraparte, como resultado de que una mayor proporción de su población se encuentra en mejor condición de remuneraciones; sin embargo en este nivel de análisis no se puede confirmar qué grupos son los que están mejor posicionados en términos de homogeneidad interna, entre varones y mujeres por lo que procedemos en la siguiente parte a determinarlo.

B. La desigualdad por sexo y su efecto en la función de bienestar

Se presentan las estimaciones de la desigualdad existente en los salarios utilizando la familia de índices éticos Gini-Atkinson, tanto para la frontera norte como el resto del país, esta última zona que se considera excluyendo las entidades localizadas en la frontera norte con el objetivo de contar con un punto de comparación en el análisis de las remuneraciones en el contexto de estas dos grandes regiones. En general, los resultados muestran como la frontera norte presenta niveles inferiores en desigualdad salarial con respecto del país, así como también para las brechas de género, pero con grados de aversión distintos que explicamos a continuación.

La Figura 2 muestra la desigualdad salarial con distintos parámetros de aversión que combinan diferentes pesos para aprovechar el potencial que ofrece el índice Atkinson y del Gini de manera conjunta.

Fuente: Elaboración propia con base en la ENIGH, 2016.

Figura 2 Desigualdad de salarios netos en México, 2016: Índices Gini-Atkinson 

Para el de Gini se toman 3 diferentes valores que precisamente consideran un peso creciente de sensibilidad con ρ= 1, 2, 2.5, donde combinando la aversión hacia un amplio espectro en el rango ∈= [0, 3] para la desigualdad de Atkinson se observa claramente un incremento de la desigualdad salarial que converge por encima de valores de ∈= 2.5 e indistintamente del nivel tomado en ρ que comienza a perder peso en la estimación. En suma, es fácil observar como los valores convergen para la desigualdad de salarios en México, a medida que se incrementan los parámetros de aversión tanto en el Gini como con el Atkinson, pero a pesar de ello, los valores otorgados al índice de Gini no son tan relevantes cuando estos son superiores a ρ = 2.5, y con valores por encima de ∈= 2.5 los coeficientes estimados siguen creciendo.

De la Figura 3 se desprende que la desigualdad salarial converge en valores con reducida ponderación tanto en ρ con ∈< 2, es decir, no se observan cambios contundentes en los índices ponderados de desigualdad salarial entre la frontera como el cálculo para el resto del país.

Fuente: Elaboración propia con base en la ENIGH, 2016.

Figura 3 Desigualdad en México y la frontera norte, 2016: Índices Gini-Atkinson 

El índice Gini-Atkinson toma valores que van desde cero hasta 0.78. Cuando la aversión ρ= 1 y ∈= 0 el índice es cero, y a partir de ese nivel, cuando ϵ > 0 toda la desigualdad estimada se pondera por Atkinson y el valor del Índice de Gini es cero a lo largo de toda la curva. Por ende, el índice Gini-Atkinson se torna en la incidencia de la desigualdad medida únicamente por Atkinson (^{Atkinson, 1970}).

Cuando se utilizan valores crecientes en ρ> 1 se otorga un mayor peso relativo a las distancias de la población ubicada en la parte baja de la distribución (es más sensible hacia los salarios de los pobres), y por ello las curvas del Gini-Atkinson posteriores se ubican por encima de la inicial, y de forma robusta, la frontera norte presenta una menor desigualdad en los tres casos de aversión considerada. Esto nos permite confirmar la hipótesis planteada en esta investigación, menor desigualdad en los salarios de la frontera del país, y de forma robusta superior desigualdad para la mujer indistintamente de la región.

Al hacer que la medición de la desigualdad contenga un mayor peso en la distribución con ρ= 2 la desigualdad salarial ya no aumenta tanto en la parte alta como resultado de que se ha logrado éticamente medir la desigualdad en su nivel adecuado, esto se logra en el rango por encima de 0.6. La evidencia confirma que el solo emplear un índice de Gini daría como resultado una subestimación de la verdadera desigualdad que se presenta en los salarios tanto para mujeres como hombres, independientemente de la zona referida en nuestro estudio.

Por su parte, la Figura 4 nos presenta la estimación por sexo para cada zona considerada. En esta estimación por sexo ya se presentan cambios con mayor sensibilidad. El Gini-Atkinson es superior en todos los casos para la mujer en el resto del país (panel derecho), no así en el caso de la frontera norte (panel izquierdo), estimación que va en línea con la hipótesis planteada en este trabajo y con evidencia empírica citada en la sección de literatura, en específico con el trabajo de Arceo y ^{Campos (2014)} con métodos econométricos, aun cuando éste último no considera juicios de valor en sus cálculos por lo que podemos contar con mayor seguridad que en el caso de los salarios medios de la mujer y otorgando un valor alto en el parámetro rho = 2 para el Gini, la desigualdad en la parte baja de la distribución (los salarios medios más bajos) son de forma paralela, más desiguales que los del hombre (lo que no se puede captar con un Gini aislado que pudiera presentar cierto grado de subestimación con certeza.

Fuente: Elaboración propia con base en la ENIGH, 2016.

Figura 4 Desigualdad de salarios netos en México por sexo, 2016: Índices Gini-Atkinson 

El cambio marginal de la utilidad social con respecto al cambio del crecimiento de los ingresos salariales en el resto del país se explica porque el índice Gini-Atkinson capta de mejor forma como la utilidad social marginal deja de ser constante, y que estos cambios son mucho más sensibles en la mujer con respecto del hombre en los estados de la frontera norte (para niveles por encima del valor ético de ∈> 1) evidencia que sustentamos de forma empírica y en línea con lo que establece la teoría en términos de equidad y justicia social. Así mismo, estamos en condiciones de poder vincular nuestros hallazgos con los encontrados teórica y empíricamente por ^{Cowell (2011: 87)} pero considerando únicamente la distribución de Pareto.

Es importante mencionar, que este tipo de distribuciones paretianas fallan en poder captar lo que acontece en las colas bajas de la distribución de la riqueza, en cambio la medición con el uso de ponderaciones de aversión a la desigualdad como el índice Gini-Atkinson permite superar esta limitación.

De la misma Figura 4 se desprende que la mujer es por mucho, más afectada que el hombre por la desigualdad salarial en el resto del país, con excepción de la medida de Gini-Atkinson hasta valores inferiores de ∈< 1, ρ= 1 (véaseTabla A.2del Anexo). La desigualdad en detrimento de la mujer aparenta ser mejor captada con Atkinson cuando el valor asignado al parámetro rho es =1, y, por ende, el Gini es cero.

En tanto que, para la frontera, la desigualdad de los salarios no presenta una variación tan pronunciada para cualquier valor considerado en el índice, donde podemos sustentar que la mujer tiende a contar con mayor incidencia desigual en sus salarios, en los rangos de aversión que van de 1 < ∈< 2 y 2 < ρ≤ 2.5 que el hombre. Nuestras estimaciones calculan un índice I _{(ρ, ∈)} de 0.4690 para las mujeres en el resto del país y con los mismos parámetros de aversión en ^{Llamas, Araar y Huesca (2017)}, lo estimaron un valor de 0.5715, y la diferencia reside esencialmente, en la unidad de análisis que fue el hogar así como la variable focal que fue el ingreso per cápita en este último estudio. Al considerar una aversión que pondera la distribución en una función de utilidad social con rendimientos constantes a escala (de ρ= 2.5, ∈= 1 en la estimación), la inequidad salarial de la mujer sobrepasa su valor y aumenta hasta ubicarse en 0.5852 en las mujeres. Es relevante aquí, que el policy maker tenga en cuenta que el índice de Gini por si solo subestima la desigualdad salarial, asunto que debe ser considerado en todo análisis de mejora en las políticas públicas.