Investigación Económica
Universidad Nacional Autónoma de México
karinanp@economia.unam.mx
ISSN (Versión impresa): 0185-1667
MÉXICO
2006
Fernando Barceinas / José Luis Raymond
CAPITAL HUMANO Y DESIGUALDAD DEL INGRESO EN MÉXICO, 1984-2000
Investigación Económica,
abril-junio, año/vol. LXV, número 256
Universidad Nacional Autónoma de México
Distrito Federal, México
pp. 71-102
Red de Revistas Científicas de América Latina y el Caribe, España y Portugal
Universidad Autónoma del Estado de México
http://redalyc.uaemex.mx
Investigación Económica, vol. LXV, 256, abril-junio, 2006, pp. 71-102
Capital humano y desigualdad del ingreso
en México, 1984-2000
F
ERNANDO
B
ARCEINAS
J
OSÉ
L
UIS
R
AYMOND
*
Para erradicar la pobreza
hay que redistribuir el saber
Graça Machel
Ex ministra de educación de Mozambique
Manuscrito recibido en febrero de 2005; aceptado en mayo de 2005.
*
Universidad Autónoma Metropolitana, Plantel Azcapotzalco, <fbarceinas@correo.azc.uam.mx>
y Universidad Autónoma de Barcelona, <josep.raymond@uab.es>, respectivamente. Agradecemos
los comentarios de dos evaluadores anónimos. Evidentemente, los errores que pudieran persistir
son responsabilidad exclusiva de los autores.
71
I
NTRODUCCIÓN
En los últimos años, México ha experimentado un proceso de escolari-
zación de manera incesante, aunque ciertamente a un ritmo menor del
deseado. Este fenómeno es fácilmente apreciable a través del incremento
de la media de los años de escolaridad (que pasa de 5.3 años en 1984 a 7.4
años en 2000) y de una mejora en la distribución de la educación entre la
población (el índice de Gini de escolaridad desciende de 0.43 en 1984 a
0.38 en 2000 o, visto desde otro ángulo, mientras en 1984 sólo 12.8% de
los cabezas de familia tenían un nivel educativo superior al de secundaria, en
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el 2000 este porcentaje asciende a 24.4%). Por otro lado, un razonamiento
simple derivado de la teoría del capital humano nos daría pauta a suponer
que este mejoramiento de la situación educativa general debería conducir a
un fenómeno similar en la distribución del ingreso. Lamentablemente este
no ha sido el caso.
La evolución de la distribución del ingreso de los hogares en México
durante el período 1984-2000, medida a través del uso del índice de Gini,
muestra claramente dos tipos de conducta. Por un lado, de 1984 a 1994 la
distribución del ingreso sufre un importante deterioro (el índice de Gini se
incrementa de 0.46 a 0.51), mientras de 1994 a 2000 la situación se mantiene,
e incluso mejora levemente (el índice de Gini desciende de 0.51 a 0.50).
El marco teórico adoptado es el de la teoría del capital humano, que
permite explicar la relación causal entre capital humano e ingresos. Cierta-
mente existen otras teorías que, de manera alternativa, tratan de explicar la
misma causalidad, en particular cabe mencionar la teoría de la señalización.
No obstante, cabe resaltar que, en el caso de México, el contraste empírico
de estas dos teorías favorece ampliamente la primera de ellas (Barceinas y
Raymond, 2003).
El objetivo de este trabajo consiste en aportar elementos para tratar de
desentrañar esta aparente relación paradójica entre la educación y la distri-
bución del ingreso durante el período 1984-2000. Para ello nos servimos de
una descomposición de las funciones de ingreso de los hogares, que aísla
el efecto de cada uno de las variables incluidas en este tipo de funciones,
dedicando particular atención a las variables de capital humano, en concreto
a la escolaridad de los cabezas de familia.
1
En general se constata que la
1
La teoría del capital humano, sobre la que se basa la especificación de las funciones de ingreso, ha
probado ser bastante robusta. No obstante, como muchas otras teorías, actualmente experimenta
un fuerte debate en torno a temas muy particulares como la endogeneidad de la educación, el sesgo
de habilidad y la interpretación de los rendimientos de la educación cuando se utilizan variables
instrumentales. Para una excelente discusión de estos temas véanse Card (2001) y Harmon et al.
(2001). Asimismo, cabe hacer notar que en los últimos años la teoría del capital humano ha tomado
elementos de los conceptos de capital social, en particular del papel que juega el background familiar,
el tipo de escuela y otros elementos sociales que, sin duda, tienen gran influencia en la formación
C
APITAL
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DESIGUALDAD
DEL
INGRESO
73
escolaridad del cabeza de familia tiene un papel cada vez más importante
en la determinación del nivel de desigualdad del ingreso. Posteriormente, se
lleva a cabo un análisis de carácter dinámico, en cuanto se evalúa cómo los
cambios experimentados en determinadas variables (educación, experiencia
laboral, género del cabeza de familia, tamaño de la misma, etc.) inciden sobre
los cambios en la distribución del ingreso. La conclusión básica es que, no
obstante los niveles de educación son importantes en la explicación del
nivel de desigualdad del ingreso, la evolución de los rendimientos de capital
humano claramente condiciona la evolución de la desigualdad del ingreso:
cuando los rendimientos en los niveles elevados de formación se incrementan,
la desigualdad del ingreso tiende a empeorar, y viceversa. Dicho de otra
manera, se demuestra que la distribución de la educación y de su rendimiento
son componentes fundamentales para explicar la desigualdad del ingreso,
en particular el deterioro de éste en el período 1984-1994 y, aunque no de
manera del todo contundente, para explicar la ligera mejoría durante el
período 1994-2000.
La relación educación-distribución del ingreso ha sido objeto de estudio
en el caso de México.
2
Por ejemplo, Legovini et al. (2001), con base en la
Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos de los Hogares (
ENIGH
) de 1984 y
1994, apuntan a que el cambio en la estructura de rendimientos de la edu-
cación de dicho período genera un incremento inequívoco e importante
en la desigualdad del ingreso. Más aún, los autores dejan claro el resultado
de capital humano. Para una revisión de la aplicación de estos conceptos véanse Card (1999) y Card
(2001), y para los conceptos de capital social como creador de capital humano véanse Coleman
(1988) y Portes (1998). Cabe mencionar que la teoría del capital social, en cuanto análisis de las
relaciones entre los actores sociales y los grupos y, como corolario, la formación de capital humano,
no tiene estrictamente como objetivo el mismo que la teoría del capital humano: la explicación de
la formación de los ingresos.
2
Cabe mencionar que los estudios sobre distribución del ingreso en México tienen una larga tradición
que data de los años cincuenta, y que se abocan al análisis de diversos aspectos, tales como la relación
con factores macroeconómicos y de crecimiento, la evolución y el cálculo mismo de los indicadores
(Kaliffa, 1976; Altimir, 1983; Hernández Laos y Córdova, 1982, entre otros) hasta los impactos
sociales y los problemas de comparación de fuentes de información (Pánuco-Laguette y Székely,
1999; Hernández Laos y Vázquez, 2003; De la Torre, 1995, entre otros.).
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paradójico de que la mejora en la distribución de la escolaridad también
contribuye a la desigualdad. Por otra parte, López-Acevedo (2001) igual-
mente concluye que la variable que más contribuye a la explicación de la
desigualdad del ingreso en México es la educación, en particular a través de
las modificaciones de los rendimientos educativos, consecuencia, a su vez,
del cambio tecnológico con sesgo de trabajo especializado que la liberali-
zación comercial trajo consigo.
Este tipo de conclusiones no resultan del todo novedosas, habida cuenta
que algunos autores (Székely, 1995; Meza, 1999) habían ya explorado la idea
de que los individuos con una mejor dotación de capital humano, aunada a un
proceso de liberalización comercial como el experimentado por la economía
mexicana a finales de los ochenta y principios de los noventa, proceso que se
caracteriza por una mayor demanda de mano de obra calificada, conlleva a
un incremento de los rendimientos de capital humano y, en última instancia,
a una mayor brecha salarial entre los trabajadores, esto es, a un deterioro de
la distribución del ingreso. En este sentido, el aporte de este trabajo consiste,
por una parte, en la aplicación de un procedimiento de descomposición
que aísla de manera rigurosa los efectos de los cambios en los niveles de las
variables que inciden sobre el ingreso de los hogares y su distribución, y en
la cuantificación del efecto de los cambios en los rendimientos educativos
igualmente sobre la distribución del ingreso de los hogares. Por otra parte,
este análisis cubre, a diferencia de otros estudios sobre distribución del
ingreso en México, un período amplio que va de 1984 a 2000.
El artículo está dividido de la siguiente manera: la primera parte presenta
un análisis estadístico de la estructura de ingresos en México y de algunos
indicadores de educación. La segunda aplica la descomposición del índice
de Gini, basada en un trabajo de Fields (1998), y se analizan los resultados.
En la tercera se lleva a cabo un ejercicio de simulación para aislar el efecto
del rendimiento del capital humano sobre la distribución del ingreso y,
finalmente, se ofrecen algunas conclusiones del trabajo.
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DESIGUALDAD
DEL
INGRESO
75
A
NÁLISIS
DE
DATOS
La composición del ingreso corriente monetario de los hogares no ha expe-
rimentado cambios sustanciales en el período de estudio. Como se puede
apreciar en el cuadro 1, los ingresos provenientes de remuneraciones al
trabajo han representado, en promedio, aproximadamente 62% del ingreso
corriente monetario. Cabe mencionar que la proporción máxima se alcanza
en 1994 (65%) y que, posteriormente y en concordancia con los años sub-
secuentes a la crisis económica de diciembre de 1994, dicho componente
desciende a 63% en 1996 y a 60% en 1998. Por otro lado, es notable como
dentro de este ingreso salarial, los sueldos, salarios y horas extras, esto es, la
parte más segura de este tipo de ingreso, va perdiendo peso paulatinamente
en detrimento de los otros componentes (comisiones y propinas, aguinal-
dos, primas vacacionales y reparto de utilidades) que ciertamente tienen un
mayor grado de volatilidad y discreción.
Igualmente resulta interesente hacer notar que un movimiento con-
trario al del ingreso salarial se observa en el rubro de renta empresarial: la
proporción mínima del período se localiza en 1994 (24%), y a partir de ahí
experimenta un leve incremento en 1996 (25%) y en 1998 (27%). Al parecer
en tiempos de crisis los hogares sustituyen parte de su pérdida de ingreso
salarial por un incremento de sus actividades empresariales. Empero, cabe
notar que la renta empresarial de los hogares se ha concentrado cada vez
más en los denominados negocios industriales y en la prestación de servicios,
asignando un rol progresivamente más marginal a los ingresos empresariales
del sector primario. Por ejemplo, mientras en 1984 los negocios agrícolas
aportaban casi 8% de la renta empresarial, en
2000 su aportación se reducía
a un poco menos de 2 por ciento.
Finalmente, nótese que las transferencias se han incrementado ligera-
mente a partir de 1996, en particular los regalos y donativos provenientes
tanto del interior del país como de otros países.
En el cuadro 2 se muestra la distribución del ingreso corriente monetario
por tipo de fuente y deciles de hogar de acuerdo a su ingreso. Del análisis de
esta información se desprende que son los hogares con menores ingresos
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DESIGUALDAD
DEL
INGRESO
77
los que proporcionalmente reciben menores ingresos salariales, pero pro-
porcionalmente mayores ingresos por renta empresarial (seguramente por
prestación de servicios). Un fenómeno inverso, esto es, unos ingresos más
volcados hacia los salariales y menos hacia los empresariales se perciben
en los hogares pertenecientes a los deciles más altos. Sin embargo, cabe
mencionar que el decil X, o sea, el de los hogares con más altos ingresos,
muestra una proporción de ingresos salariales menor al de los hogares de los
deciles precedentes. Se trata, sin duda, de un fenómeno totalmente lógico:
en los deciles VII, VIII y IX se localizan los hogares cuyos componentes
gozan de los más altos salarios, pero en el decil X se encontrarían más bien
los dueños de las empresas, lo cual se corrobora observando que la renta
empresarial entre el decil IX y el X aumenta prácticamente en 10 puntos
porcentuales.
3
Igualmente, y como era de esperar, son los hogares del de-
cil X los que perciben una mayor proporción de renta de la propiedad, y
los hogares de los deciles I y II los que reciben una mayor proporción de
transferencias.
En el cuadro 3 se tiene la distribución del ingreso corriente por deciles de
hogares y su correspondiente índice de Gini por año. En general, y como es
por demás conocido, la distribución del ingreso en México es sumamente
desigual, y lo que es peor, en el período de estudio no se nota ninguna
tendencia a mejorar dicha situación. Según el índice de Gini, la peor distri-
bución del ingreso se alcanza en 1994, y precisamente dos años después,
esto es, el primer año de la muestra después de la crisis, se consigue el
segundo menor de los índices de Gini del período. No obstante, nótese que
el ingreso acumulado de los dos primeros deciles en ningún caso supera 4%
y, en el caso extremo, que el decil X concentra aproximadamente 40% del
ingreso total de los hogares.
3
En definitiva, son los hogares pertenecientes a los deciles I, II y X los que gozan proporcionalmente
de un mayor ingreso por renta empresarial, pero ciertamente por muy diversas razones. Los dos
primeros por la prestación de servicios y el último por los negocios industriales.
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UADRO
3
Distribución del ingreso corriente monetario
trimestral por deciles de hogares
1984
1989
1992
Deciles de los
hogares
Porcentaje de
ingreso de los
hogares
Porcentaje
acumulado de los
hogares
Porcentaje de
ingreso de los
hogares
Porcentaje
acumulado de los
hogares
Porcentaje de
ingreso de los
hogares
Porcentaje
acumulado de los
hogares
Total 100.00
100.00
100.00
I
1.19
1.19 1.14
1.14 1.00
1.00
II
2.66
3.85 2.48
3.62 2.27
3.27
III
3.86
7.71 3.52
7.14 3.36
6.63
IV
5.01
12.72 4.56
11.70 4.38
11.01
V
6.26
18.98 5.76
17.46 5.45
16.46
VI
7.66
26.64 7.21
24.67 6.77
23.23
VII
9.68
36.32 9.02
33.69 8.62
31.85
VIII
12.42
48.74 11.42
45.11 11.22
43.07
IX
17.00
65.74 15.92
61.03 16.09
59.16
X
34.26
100.00 38.97
100.00 40.84
100.00
Gini
0.4562
0.4889
0.5086
El análisis llevado a cabo en este artículo está basado en una muestra de
hogares cuyas cabezas de familia tienen un ingreso positivo, sea este salarial
o por cuenta propia.
4
El tamaño de la muestra por años fue: 3 694 (1984),
8 962 (1989), 8 208 (1992), 9 897 (1994), 10 811 (1996), 8 255 (1998) y
7 512 (2000), lo que en conjunto da un total de 57 339 hogares. Todas las
variables de ingreso se presentan a precios de 2000. A partir de esta muestra
de hogares, se calculó su correspondiente índice de Gini. En la gráfica 1 se
muestra la evolución comparativa entre el índice de Gini proporcionado
por el Instituto Nacional de Estadística, Informática y Geografía (
INEGI
) y el
calculado con la muestra seleccionada. Como se desprende de dicha gráfica,
la evolución de ambos índices es muy similar: un crecimiento constante
hasta alcanzar su valor máximo en 1994, un ligero decrecimiento en 1996,
y una relativa estabilidad en el último período.
4
Esto significa que no se han considerado los hogares que, no obstante reportan un ingreso, su
cabeza de familia no aporta nada al mismo. La razón es que, en estos casos, la relación escolaridad
del cabeza de familia-ingreso del hogar queda muy desvirtuada.
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DESIGUALDAD
DEL
INGRESO
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G
RÁFICA
1
Índices de Gini. Muestral y oficial
1994
1996
1998
2000
Porcentaje de
ingreso de los
hogares
Porcentaje
acumulado
Porcentaje
de ingreso
Porcentaje
acumulado
Porcentaje
de ingreso
Porcentaje
acumulado
Porcentaje
de ingreso
Porcentaje
acumulado
100.00
100.00
100.00
100.00
1.01
1.01 1.24
1.24 0.92
0.92 1.11
1.11
2.27
3.28 2.56
3.80 2.22
3.14 2.40
3.51
3.27
6.55 3.56
7.36 3.24
6.38 3.33
6.84
4.26
10.81 4.60 11.96 4.33 10.71 4.32 11.16
5.35
16.16 5.67 17.63 5.47 16.18 5.47 16.63
6.67
22.83 6.99 24.62 6.86 23.04 6.92 23.55
8.43
31.26 8.78 33.40 8.76 31.80 8.65 32.20
11.20
42.46 11.38 44.78 11.59 43.39 11.29 43.49
16.30
58.76 16.15 60.93 16.42 59.81 16.47 59.96
41.24 100.00 39.07 100.00 40.19 100.00 40.04 100.00
0.5137
0.4885
0.5092
0.503
Fuente:
INEGI
, ibid.
Fuente:
INEGI
, Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos de los Hogares, tercer trimestre de 1984, 1989, 1992, 1994, 1996,
1998 y 2000.
0.44
0.46
0.48
0.50
0.52
0.54
1984 1989 1992 1994 1996 1998 2000
ENIGH
Muestra
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Como se manifiesto en un principio, el objetivo de este trabajo consiste en
analizar la relación entre la escolaridad y la distribución del ingreso. En este
sentido, resulta pertinente, en principio, explorar la relación simple entre los
indicadores de estos dos conceptos. En la gráfica 2 se expone la relación
entre el índice de Gini oficial y los años de escolaridad igualmente oficiales,
esto es, los obtenidos de la Secretaría de Educación Pública (
SEP
) para toda
la población. A partir de esta primera aproximación resulta clara la existen-
cia de dos períodos de interrelación: el de 1984-1994, caracterizado por un
incremento tanto de la escolaridad promedio, como de la concentración del
ingreso, y el de 1994-2000, en el cual la relación no es de ninguna manera
evidente.
G
RÁFICA
2
Valores medios de escolaridad versus índice de Gini
0.45
0.46
0.47
0.48
0.49
0.50
0.51
0.52
5.0
5.5
6.0
6.5
7.0
7.5
8.0
Años de escolaridad
.
84
.
89
.
92
.
94
.
96
.
98
.
00
Fuente:
INEGI
, Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos de los Hogares, op. cit., y Secretaría de Educación Pública.
Por otro lado, una manera alternativa de constatar la evolución educativa en
México es a través de la composición de la población por niveles educativos.
El cuadro 4 proporciona los porcentajes de cabezas de familia de la muestra
seleccionada por niveles educativos para tres años específicos. En dicho
cuadro queda patente que la proporción de individuos sin estudios se ha
reducido sustancialmente: de 16% en 1984 a 10% en 2000. Por otro lado,
C
APITAL
HUMANO
Y
DESIGUALDAD
DEL
INGRESO
83
la proporción de individuos con secundaria ha pasado de 9 a 18% en el
mismo período, y la de individuos con estudios universitarios igualmente
se ha duplicado al incrementarse de 5 a 10%. Además, debe notarse que la
mejora en estos indicadores se consigue básicamente en los últimos años.
C
UADRO
4
Porcentajes de cabezas de familia por niveles educativos
1984
1994
2000
sin estudios
15.8
14.6
9.6
prim inc
37.1
29.3
23.3
primaria
20.8
21.1
20.7
sec inc
4.8
4.4
4.3
sec
8.9
12.8
17.8
prep inc
1.8
2.4
3.0
prep
3.5
4.9
7.1
univ inc
2.4
3.9
4.7
univ
4.9
6.6
9.6
Fuente:
INEGI
, ibíd.
En la gráfica 3 se muestra la evolución de los ingresos trimestrales reales de los
cabezas de familia por niveles educativos. Varios aspectos se desprenden del
análisis de la información contenida en la gráfica. En primer lugar, nótese
que los estudios universitarios establecen por mucho la gran diferencia en el
nivel de ingreso (para ejemplificar este aspecto nótese que, en promedio,
el ingreso medio de un universitario con estudios completos es casi ocho
veces mayor que el de un individuo sin estudios, y casi cuatro veces el de
un individuo con primaria terminada, individuos estos últimos que consti-
tuyen el grupo mayoritario en la muestra analizada). En segundo lugar, es
evidente que la crisis de 1994 golpeó, en forma generalizada y de manera
severa, los ingresos reales de los individuos. No obstante, al menos en el
período estudiado, el año de 1996 (primer año que recoge en la muestra los
estragos de la crisis) no marca un nivel mínimo general: a diferencia del resto
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F
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Y
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de individuos, los universitarios alcanzan su nivel de ingreso real mínimo en
1984. Por otro lado, mientras los individuos con primaria completa, secun-
daria incompleta y secundaria completa, o sea, un sector importante de la
muestra con niveles de educación bajos, obtienen un ingreso real máximo
en el período 1984-1989, el resto de individuos (grupo mayoritariamente
compuesto por perceptores de ingreso con niveles de estudio medio y su-
perior) alcanzan su nivel máximo de ingreso en 1992 e incluso, en el caso
de los universitarios con estudios completados, en 1994. En otras palabras,
y de manera casi general, para los grupos con menores niveles educativos
los años noventa han sido muy negativos. En el otro extremo, los grupos
poblacionales más educados han podido sortear de una manera menos trau-
mática la crisis de 1994, como se demuestra en el caso de los universitarios
en el hecho de que su situación menos favorable en términos de ingreso la
experimentaron en 1984.
G
RÁFICA
3
Evolución de los ingresos trimestrales reales
por niveles educativos
(pesos de 2000)
Fuente: Ibíd.
0
10 000
20 000
30 000
40 000
50 000
1984
1989
1994
1999
Sin estudios
Primaria incompleta
Primaria completa
Secundaria incompleta
Secundaria completa
Preparatoria incompleta
Preparatoria
Universidad incompleta
Universidad completa
C
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DESIGUALDAD
DEL
INGRESO
85
D
ESCOMPOSICIÓN
Y
ANÁLISIS
DE
RESULTADOS
De acuerdo a la metodología de Fields (1998), las variaciones en el ingreso
pueden descomponerse a partir de las funciones de ingreso estándar (véase
el anexo metodológico).
5
En el cuadro 5 se presentan las estimaciones de
las funciones de ingreso de los hogares cuyas cabezas de familia tienen
un ingreso positivo.
6
Las variables explicativas son: años de escolaridad
del cabeza de familia (escolaridad del C. de F.), experiencia del cabeza de
familia (experiencia del C. de F.) y su cuadrado (experiencia del C. de F.
2
),
una variable dummy que toma el valor 1 si el cabeza de familia es hombre
y 0 en otro caso (C. de F. Hombre =1), años de escolaridad promedio del
resto de la familia económicamente activa (escolaridad promedio R. de F.)
y, finalmente, el número de personas económicamente activas en el hogar
(tamaño del hogar).
5
La forma funcional de la función de ingreso (también conocidas como mincerianas) en donde la variable
dependiente es el logaritmo del ingreso y las explicativas la educación, la experiencia y su cuadrado
está ampliamente afincada en la literatura correspondiente. Una justificación teórica y rigurosa de esa
forma funcional tiene su origen en Mincer (1974), pero también pueden encontrarse desarrollos
alternativos que la justifican en Berndt (1991) y Harmon et al. (2001). Ahora bien, el hecho de que,
en nuestro caso, la variable dependiente no sea el ingreso individual sino el del hogar justifica la espe-
cificación elegida. Empero, cabe reconocer la existencia de un debate menor en torno a la inclusión
de variables adicionales en la función de ingresos. Al respecto es menester señalar, en primer lugar,
que la mayoría de las variables adicionales sugeridas (sector económico, puesto de trabajo, etc.) son
vehículos a través de los cuales los más educados acceden a mejores ingresos y, por tanto, lo único
que provocan es una disminución del rendimiento estimado de la educación. En segundo lugar,
cabe recordar que un modelo de regresión estimado por
MCO
puede interpretarse como inferencia
condicionada de la variable dependiente con respecto a las explicativas. El propósito no es incluir
todas las variables posibles sino únicamente aquel subconjunto sobre el que se considera relevante
efectuar la condicionalización. En nuestro caso, para que los resultados obtenidos tengan sentido,
esta condicionalización debe efectuarse contemplando únicamente los niveles educativos, pero no
aquellas variables que directamente son un subproducto de la educación alcanzada.
6
Aparentemente puede existir la impresión de que al considerar únicamente las observaciones con
ingreso mayor que cero se truncó la distribución por la izquierda con sus consecuentes implicaciones
econométricas. No obstante, se está considerando que los ingresos cero o negativos son subproducto
de errores de observación. Si este es el caso, la eliminación de las observaciones es la solución co-
rrecta. Sólo cabría pensar en sesgo de selección si se eliminasen observaciones verdaderas. En este
caso cabría estimar un tobit o seguir el planteamiento de Heckman.
C
APITAL
HUMANO
Y
DESIGUALDAD
DEL
INGRESO
87
Como se desprende del cuadro 5, todos los parámetros estimados son signifi-
cativos para todos los años y tienen los signos esperados. El rendimiento de
la educación del cabeza de familia se ubica alrededor del rango de 11-13%,
siendo los rendimientos correspondientes a los años noventa los mayores.
Por otra parte, el rendimiento de la educación del resto de la familia es sig-
nificativamente menor pues se localiza alrededor de 3-4%, esto es, que por
cada año promedio de escolaridad del resto de la familia económicamente
activa, el ingreso del hogar se incrementa precisamente en 3-4%. Nótese
igualmente que estos rendimientos del resto de la familia se incrementan
continuamente de 1989 hasta 1994, año donde alcanzan su máximo, y a partir
de ese año empiezan a decrecer. Adicionalmente, cabe mencionar que la R
2
se ubica en torno a 0.40, salvo en 1994 donde alcanza el valor de 0.44.
En el cuadro 6 se muestran los cálculos de la descomposición de Fields.
7
En primer lugar cabe hacer notar que el índice de Gini al que se hace refe-
rencia corresponde al calculado a partir de la muestra seleccionada, esto es,
al del ingreso total de los hogares cuyas cabezas de familia tienen ingreso
positivo.
8
Este índice de Gini sigue una trayectoria creciente hasta alcanzar
su valor máximo en 1994. Posteriormente, la desigualdad del ingreso tiende
más a o menos a estabilizarse. En la segunda parte del cuadro 6 se encuentran
los valores de la descomposición de Fields, y en la tercera parte el porcen-
taje que cada uno de los valores de la descomposición representa en el índice
de Gini correspondiente.
9
La variable que más aporta a la explicación de
la desigualdad es la escolaridad del cabeza de familia (28% en promedio),
seguida de la escolaridad promedio del resto de la familia (7%), del número
de miembros económicamente activos en el hogar (6%) y, finalmente, el
hecho de que el cabeza de familia sea hombre (1%). Por tanto, es evidente
que, del conjunto de variables consideradas en las funciones de ingreso
7
En el cuadro A1 del anexo estadístico se presenta con un mayor grado de detalle la descomposición
de Fields.
8
En términos generales, este índice de Gini sigue un comportamiento muy similar al calculado por
el propio
INEGI
y que es, por ejemplo, el que se ilustra en la gráfica 1.
9
Nótese, en particular, que la suma de los valores de la descomposición de Fields corresponde
precisamente con el valor del índice para cada año.
88
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estándar, la educación es por mucho la que más capacidad explicativa tiene
con relación a la desigualdad del ingreso de los hogares.
C
UADRO
6
Descomposición del ingreso
1984 1989 1992 1994 1996 1998 2000
Gini
0.4457 0.4935 0.5164 0.5280 0.5085 0.5108 0.5059
Contribución de cada factor a la explicación de la desigualdad
sc
0.1021 0.1234 0.1410 0.1624 0.1522 0.1499 0.1428
dgeneroc
0.0073 0.0027 0.0032 0.0039 0.0043 0.0045 0.0082
spr
0.0333 0.0271 0.0360 0.0391 0.0366 0.0312 0.0332
tamhogar 0.0321 0.0442 0.0296 0.0324 0.0246 0.0299 0.0303
otros
0.2709 0.2961 0.3066 0.2903 0.2908 0.2953 0.2915
Porcentaje de cada factor a la explicación de la desigualdad
sc
22.9 25.0 27.3 30.8 29.9 29.3 28.2
dgeneroc
1.6 0.6 0.6
0.7 0.8
0.9 1.6
spr
7.5 5.5 7.0
7.4 7.2
6.1 6.6
tamhogar 7.2 9.0 5.7
6.1 4.8
5.9 6.0
otros
60.8 60.0 59.4 55.0 57.2 57.8 57.6
total
100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0
Porcentaje sobre el cambio en la desigualdad de un año a otro [.(.)]
sc
44.4(–) 77.2(–) 183.6(–) 52.2(+) –97.8(+) 145.4(+)
dgeneroc
–9.6(+) 2.0(–) 6.3(–) –1.8(–) 9.9(–) –75.5(–)
spr
–13.0(+) 39.1(–) 26.4(–) 12.6(+) –228.2(+) –40.5(–)
tamhogar
25.4(–) –63.9(+) 23.5(–) 39.7(+) 225.5(–) –8.0(–)
otros
52.7(–) 45.6(–) –139.9(+) –2.7(–) 190.6(–) 78.6(+)
total
100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0
Fuente: Ibíd.
Por otro lado, cabe mencionar que esta metodología sirve para contabilizar
el nivel de desigualdad del ingreso, en este caso en un año en particular. Sin
embargo, una manera alternativa de analizar el problema radicaría en indagar
cómo se explican las diferencias en la desigualdad del ingreso entre un año y
otro. Específicamente, preguntarse cuánto de las diferencias en la desigualdad
C
APITAL
HUMANO
Y
DESIGUALDAD
DEL
INGRESO
89
del ingreso entre un año y otro es atribuible a cada determinante del ingreso
o qué es relativamente más importante para dar cuenta de éstas diferencias:
diferencias en la educación del cabeza de familia, en la experiencia del cabeza
de familia, en la educación promedio del resto de la familia, etcétera.
Nótese que el aporte dinámico de una variable al incremento o decre-
mento de la desigualdad del ingreso depende conjuntamente tanto de la
dirección de la variación de la variable en cuestión, como de la variación
del índice de Gini. Por ejemplo, en el período 1984-1989 la desigualdad del
ingreso se incrementó de acuerdo al índice de Gini (pasó de 0.45 a 0.49)
y, por otro lado, la capacidad explicativa de la escolaridad del cabeza de
familia (SC) también lo hizo. Por tanto, se puede concluir que entre 1984
y 1989 los cambios en la escolaridad del jefe de familia fueron a favor de
un incremento de la desigualdad del ingreso. De hecho, el deterioro de la
distribución del ingreso entre 1984 y 1989 se debe en 44% a la educación
del cabeza de familia. El mismo fenómeno se presenta en los siguientes dos
períodos, a saber, 1989-1992 y 1992-1994: para el primero la educación del
cabeza de familia explica 77.2% y para el segundo 183.6%. No obstante,
este efecto perverso de la educación sobre la distribución de ingreso se
revierte a partir de 1994.
Entre 1994 y 1996 la desigualdad del ingreso experimenta una ligera
mejora, reflejada en la disminución del índice de Gini que pasa de 0.53 a 0.51.
Pero el aporte de SC disminuye, de lo que puede deducirse que, durante
este periodo, esta variable actuó a favor de la disminución en la desigualdad
en la distribución
del ingreso (explica 52.2%). Para el siguiente período
la desigualdad en la
distribución del ingreso se incrementa, pero no así la
capacidad explicativa de SC, esto es, dicha variable actúa en sentido equi-
vocado a la tendencia en la distribución del ingreso, por tanto, para dicho
período la educación del cabeza de familia favorece la igualdad en el ingreso.
Igualmente, para el período 1996-1998, la SC actúa a favor de la igualdad
del ingreso, pues mientras la desigualdad del ingreso aumenta (el índice de
Gini pasa de 0.509 a 0.511), la SC disminuye su aportación a la explicación
de la desigualdad. Finalmente, en el último período que va de 1998 a 2000
acontece un fenómeno similar a lo sucedido en el período 1994-1996.
90
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AYMOND
En la tercera parte del cuadro 6 se ha colocado un (+) cuando la variable
favorece la disminución de la desigualdad en la distribución
del ingreso y
un (–) cuando favorece el incremento en la desigualdad. Nótese, además,
que el total de las aportaciones suma 100% y que no importa que algunas
superen el 100% en valor absoluto.
10
Reconsiderando la idea de que hasta 1994 la educación del cabeza de
familia favorece la desigualdad del ingreso, cabría preguntarse de qué manera
o a través de qué mecanismos se lleva a cabo dicha influencia. En general, la
influencia de una variable determinada sobre la distribución del ingreso puede
deberse a: 1) que la distribución de la variable en cuestión haya cambiado y
2) que los parámetros asociados a la variable en la función de ingresos hayan
cambiado. En el caso de la educación del cabeza de familia esto significa,
en el primer caso, que la distribución de la educación haya cambiado y, en el
segundo caso, que el rendimiento de la educación se haya modificado.
En el cuadro 7 se muestran los índices de Gini de la escolaridad del
cabeza de familia. Como puede apreciarse, salvo un dato atípico de 1994, la
tendencia es a una mejor distribución de la escolaridad. De hecho el índice
de Gini pasa de 0.43 en 1984 a 0.38 en 2000.
11
En consecuencia, la distribu-
ción de la educación debería, en teoría, haber favorecido la disminución de
la concentración del ingreso de los hogares durante el período 1984-1994,
acontecimiento que, como se menciona anteriormente, no tuvo lugar. Luego
entonces ¿qué fue lo que realmente sucedió.
10
Supóngase, por ejemplo, una situación donde el índice de Gini se incrementa en x% y la función
de ingreso tiene únicamente dos variables explicativas Z
1
y Z
2
. Si Z
1
no experimenta cambios en sus
aportes, el cambio en el índice de Gini se explica 100% por el cambio en Z
2
. Ahora bien, cabe la
posibilidad de que ambas aporten en partes iguales 50% al cambio total en el índice Gini o cualquier
otra combinación positiva. No obstante, cabe también la posibilidad de que Z
1
se asocie con un
cambio de, por ejemplo, 150%, lo que implicaría que Z
2
debería aportar –50%. Esto implica si que
Z
2
no hubiese variado, el cambio en el Gini, producto de la variación en Z
1
hubiese sido mayor a
x%. De hecho hubiese sido 1.5x%. Por tanto, en este caso se dice que Z
2
actuó a favor de disminuir
la desigualdad del ingreso.
11
No obstante, vale la pena mencionar que el mejoramiento en la distribución de la educación se
acentúa a partir de 1996. De hecho, entre 1984 y 1992, esto es, en un período de ocho años, el índice
de Gini de educación desciende prácticamente en la misma magnitud que en el período de cuatro
años comprendido entre 1996 y 2000.
C
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DEL
INGRESO
91
C
UADRO
7
Índices de Gini
1984 1989 1992 1994 1996 1998 2000
Ingreso
Sin estudios
0.4162 0.4727 0.4861 0.4588 0.4625 0.4638 0.4828
Primaria
0.3578 0.4195 0.4230 0.3988 0.4046 0.4228 0.4042
Secundaria
0.3874 0.3822 0.4141 0.4002 0.3890 0.3945 0.3832
Preparatoria 0.3025 0.4032 0.4298 0.3837 0.4266 0.4461 0.4615
Universidad
0.3497 0.5022 0.4596 0.4767 0.4576 0.4220 0.4320
Escolaridad
0.4308 0.4148 0.4098 0.4201 0.3939 0.3813 0.3762
Fuente: Ibíd.
La explicación parece radicar en el hecho de que los rendimientos de la educa-
ción por niveles educativos han experimentado considerables modificaciones
a lo largo del período analizado. En el cuadro 8 se presentan los rendimientos
de la educación para los cabezas de familia, tanto en términos absolutos,
esto es, con relación al nivel sin estudios, como en términos marginales, o
sea, el rendimiento respecto al nivel de estudios inmediato anterior.
C
UADRO
8
Rendimientos de la educación por niveles educativos
1984 1989 1992 1994 1996 1998 2000
Absolutos
prim/sinest 9.4 9.1 8.3 10.0 7.7 8.4 7.9
sec/sinest
9.9 9.5 9.4 10.9 9.3 10.2 9.0
prep/sinest 9.4 10.0 11.1 12.7 11.0 11.9 10.4
lic/sinest
9.7 10.0 11.7 12.8 11.5 12.1 10.8
Marginales
prim/sinest 9.4 9.1 8.3 10.0 7.7 8.4 7.9
sec/prim
10.9 10.2 11.5 12.8 12.6 13.9 11.2
prep/sec
7.9 11.8 16.2 18.2 16.2 16.9 14.5
lic/prep
10.5 9.9 13.1 12.8 12.5 12.6 11.7
Fuente: Ibíd.
92
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Una revisión de la evolución de los rendimientos educativos nos muestra
claramente que, en términos absolutos, éstos crecen continuamente desde
1984 hasta 1994, y a partir de este año descienden ligeramente, aunque re-
puntan levemente en 1998. Pero, lo que parece más importante, nótese que
no todos los rendimientos evolucionan de la misma manera: los rendimien-
tos de los niveles superiores de estudio (preparatoria y universidad) crecen
de manera más acelerada que los correspondientes a los rendimientos de
los niveles inferiores (secundaria y primaria). Nótese, en particular, que los
rendimientos educativos en 1984 eran bastante similares. Posteriormente,
los rendimientos de los niveles superiores se incrementan prácticamente
un punto porcentual en cada nuevo período (10% en 1989, 11% en 1992
y 12% en 1994), mientras los rendimientos de niveles educativos inferiores
se van rezagando, al grado de que en el 2000 los rendimientos de primaria
y secundaria son menores que sus correspondientes de 1984. Lo contrario
sucede con los rendimientos de preparatoria y universidad. En otras palabras,
conforme avanza el tiempo, parece haber una tendencia del mercado laboral
a premiar cada vez más los niveles superiores de estudio con relación a los
niveles inferiores. Este premio diferencial es tan notorio que para el período
1984-1994 el aporte de la variable educación a la distribución del ingreso tiene
efectos perversos, aunado a que la distribución de la educación no muestra
precisamente su mejor desempeño en este período.
U
N
EJERCICIO
DE
SIMULACIÓN
PARA
AISLAR
LOS
EFECTOS
DE
LA
EDUCACIÓN
El objeto de esta sección es profundizar algo más en los efectos del capital
humano sobre la distribución del ingreso. Para ello nos valemos de un simple
ejercicio de simulación que seguidamente se detalla. En efecto, supongamos
que en el año cero la función de ingresos es la siguiente:
ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ
log (y
0
) = ß
0,0
+ß
1,0
* sc
0
+ß
2,0
* xc
0
+ß
3,0
* xc
0
2
+ß
4,0
* g
0
+ß
5,0
* sr
0
+ß
6,0
* h
0
+.
0
C
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HUMANO
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DESIGUALDAD
DEL
INGRESO
93
donde: y, ingreso del hogar; sc, escolaridad del cabeza de familia; xc, expe-
riencia del cabeza de familia; g, dummy de género; sr, escolaridad del resto
de la familia; h, tamaño del hogar, y
ˆ
.
0
los residuos de la ecuación, todos
los datos referidos al período cero. A partir de la estimación de la ecuación,
es factible obtener los ingresos estimados que se corresponderán con los
observados:
ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ
y
0
= exp(ß
0,0
+ß
1,0
* sc
0
+ß
2,0
* xc
0
+ß
3,0
* xc
0
2
+ß
4,0
* g
0
+ß
5,0
* sr
0
+ß
6,0
* h
0
+.
0
)
y calcular el índice de Gini para este conjunto de ingresos (G
0
). Para el año
uno podríamos hacer lo mismo, de manera tal que se obtuviese
ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ
y
1
= exp(ß
0,1
+ß
1,1
* sc
1
+ß
2,1
* xc
1
+ß
3,1
* xc
1
2
+ß
4,1
* g
1
+ß
5,1
* sr
1
+ß
6,1
* h
1
+.
1
)
con su correspondiente índice de Gini, G
1
. Ahora bien, el cambio experi-
mentado en la concentración del ingreso entre el período cero y el período
uno vendría dado por el cambio entre G
0
y G
1
. En términos generales, este
cambio en el índice de Gini puede deberse a que los rendimientos del capital
humano experimentaron asimismo cambios, esto es, que
ˆ
ß
1,0
,
ˆ
ß
2,0
y
ˆ
ß
3,0
son
distintos a
ˆ
ß
1,1
,
ˆ
ß
2,1
y
ˆ
ß
3,1
, o bien a que cambiaron los demás parámetros (
ˆ
ß
0
,
ˆ
ß
4
,
ˆ
ß
5
,
ˆ
ß
6
,
ˆ
.
0
y
ˆ
.
1
) o a que cambió la distribución de la escolaridad entre las dos
muestras. Planteado de esta forma, es sencillo aislar estos últimos cambios,
o sea, los correspondientes a los cambios en el resto de parámetros y el
cambio en la distribución de la educación (cambio al que haremos referencia
como resto de variables), del cambio en los rendimientos de capital humano,
a través de la imposición de los parámetros
ˆ
ß
1,0
,
ˆ
ß
2,0
y
ˆ
ß
3,0
en la ecuación del
período uno. Esto es, simulando el modelo restringido
ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ
y
1
* = exp(ß
0,1
+ß
1,0
* sc
1
+ß
2,0
* xc
1
+ß
3,0
* xc
1
2
+ß
4,1
* g
1
+ß
5,1
* sr
1
+ß
6,1
* h
1
+.
1
)
y calculando, posteriormente, el índice de Gini correspondiente a los ingresos
predichos y restringidos, y
1
*, lo que daría origen a un índice de Gini que
denominaremos G
1
*. De esta forma, dado que se verifica:
94
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G
1
– G
0
=(G
1
– G
1
*)+(G
1
* – G
0
)
el cambio observado en el índice de Gini se descompone entre la parte expli-
cada por la modificación en los rendimientos del capital humano, recogida
por (G
1
– G
1
*), y el efecto del resto de variables captado por (G
1
* – G
0
).
En el cuadro 9 se presentan los cálculos antes descritos. En la primera
columna se muestran los G, o sea, el índice de Gini original, en la segunda el
índice de Gini restringido a los rendimientos de capital humano del período
precedente, esto es, los G*, y en las siguientes columnas se presentan los
efectos, tanto totales como del capital humano y del resto de las variables.
Tomando en consideración que los cambios importantes se producen, por
un lado, entre 1984 y 1994 y, por otro lado, entre 1994 y 2000, en el cuadro
en cuestión se muestran únicamente los cambios correspondientes a dichos
períodos.
C
UADRO
9
Origen del cambio en la distribución del ingreso,
según el índice de Gini
(porcentajes)
Gini
Efecto
Original (G) Restringido (G*) Total Rendimiento de
capital humano Resto de variables
1984
44.6
1994
52.8
49.6
8.2
3.2
5.0
2000
50.6
53.2
–2.2
–2.6
0.4
Entre 1984 y 1994 la distribución del ingreso sufrió un notable deterioro,
reflejado en el incremento de 8.2 puntos porcentuales en el índice de Gini.
Si los rendimientos de capital humano hubiesen permanecido inalterados
durante tal período, la distribución del ingreso igualmente habría empeo-
rado, pero en menor medida (el índice de Gini simulado, G*, sería de 49.6).
Esto significa que la principal causa del incremento en el índice de Gini
fue el efecto de las otras variables (cinco puntos) y, en menor medida, pero
C
APITAL
HUMANO
Y
DESIGUALDAD
DEL
INGRESO
95
no obstante de manera importante, el rendimiento de capital humano (3.2
puntos). Cabe mencionar que el aporte del rendimiento de capital humano
a la desigualdad coincide con un período de incremento constante de los
rendimientos de la educación en general, y en particular del rendimiento
de los grupos más educados.
Para el período 1994-2000 la situación con respecto a la distribución
del ingreso cambia sustancialmente, tomando en consideración que ésta
experimenta una leve mejoría (el índice de Gini pasa de 52.8 a 50.6). De
acuerdo al ejercicio de simulación, este descenso de 2.2 puntos porcentuales
se debe totalmente a un efecto benéfico del rendimiento de capital humano.
Más aún, si éstos no hubiesen sufrido cambios, la distribución hubiese
empeorado de manera significativa (el índice de Gini simulado es de 53.2).
En este caso, el efecto favorecedor del rendimiento del capital humano a
una mejor distribución del ingreso coincide, por una parte, con una reduc-
ción del rendimiento único de la educación de los cabezas de familia, que
pasa de 13.2 a 11.4% y, por otra parte, con una menor dispersión de los
rendimientos por niveles educativos.
C
ONSIDERACIONES
FINALES
En el contexto de una descomposición estática de los componentes de la
desigualdad del ingreso de los hogares, el de mayor impacto resulta, sin
duda, el factor educativo: en el 2000, 28% del nivel de la desigualdad del
ingreso es explicada por la escolaridad del cabeza de familia y 7% por la
escolaridad del resto de los miembros del hogar. Los otros factores (género
y experiencia potencial del cabeza de familia y tamaño del hogar) tienen
efectos más bien marginales.
La primera aproximación en el plano dinámico de la relación escolaridad-
distribución del ingreso, esto es, en el análisis que establece la relación
entre los cambios de los determinantes de la distribución del ingreso y ésta,
queda de manifiesto que son los cambios en la escolaridad del cabeza de
familia los que mayor influencia tienen en la explicación de los cambios
en las variaciones en la distribución del ingreso. Empero, la influencia no se
96
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da siempre en el mismo sentido: mientras que hasta 1994 los cambios en
la escolaridad del cabeza de familia fomentan la desigualdad del ingreso, a
partir de dicho año y hasta el 2000, el efecto es benéfico para la igualdad
del ingreso.
Finalmente, y teniendo como telón de fondo que son los cambios en
la escolaridad del cabeza de familia los que mayormente determinan los
movimientos de la distribución del ingreso, se da un paso adelante en cuanto
que, a través de un proceso de simulación, se aísla el efecto de los cambios
en el rendimiento del capital humano sobre la evolución de la distribución
del ingreso, de otro tipo de cambios (básicamente en el resto de variables
determinantes del ingreso y de la distribución de la educación).
La conclusión principal es que es factible distinguir dos períodos de
impactos de la evolución del capital humano sobre la distribución del
ingreso en México: en primer lugar, el comprendido entre 1984 y 1994,
caracterizado por un grave deterioro en la distribución del ingreso y por un
impacto negativo del capital humano, en particular debido al incremento
de los rendimientos de la educación y, un segundo período que va de 1994
a 2000, con una leve mejora en la distribución del ingreso y un impacto en
general positivo de la evolución del capital humano sobre dicha distribución.
El aumento en la desigualdad atribuible al capital humano en el período
1984-1994 es consecuencia de que los rendimientos de la educación aumen-
taron para los niveles de estudio elevados y se redujeron para los niveles de
estudios más bajos.
Ahora bien, ante este panorama, dos preguntas inmediatamente se plan-
tean. En primer lugar, qué explica el mencionado patrón de incremento para
los niveles elevados y el decremento para los reducidos en los rendimientos
educativos entre 1984 y 1994, y en segundo lugar, cuáles son las implicacio-
nes de política económica que de ello se desprenden.
Con relación a la primera cuestión, como ya se ha señalado, el proceso
de liberalización de la economía mexicana que operó en la década de los
ochenta, pudo haber contribuido a aumentar la prima salarial al aumentar
la demanda de trabajo más cualificado, a la vez que se redujo la protección
de las industrias menos intensivas en capital humano. Sin embargo, lo que
C
APITAL
HUMANO
Y
DESIGUALDAD
DEL
INGRESO
97
del análisis se desprende es que este fenómeno puede estar agotándose, lo
que, hasta cierto punto, no deja de ser una buena noticia en términos de
distribución del ingreso.
Por lo que respecta a la segunda pregunta, una lección que debería ser
tomada en consideración es que la mejor política para aminorar los efectos
de procesos que tiendan a concentrar el ingreso, continúa siendo mejorar
la distribución de la educación. Si, como parece ser el caso en el período
1984-1994, aquella no experimenta una evolución claramente positiva, el
comportamiento de los rendimientos de la educación puede causar serios
estragos en la distribución del ingreso. En este sentido, si bien es cierto
que las políticas de liberalización han podido contribuir al aumento de la
desigualdad, de aquí no ineludiblemente se sigue que eficiencia y equidad
deban mostrarse necesariamente como dos objetivos contradictorios.
En efecto, en términos de política educativa, el aumento en los rendi-
mientos de la educación en los niveles más elevados sólo implicará a largo
plazo una mayor desigualdad en la distribución del ingreso si los estratos de
renta menos favorecidos se enfrentan a dificultades difícilmente salvables
para acceder a los estratos educativos superiores. En este contexto, se trata
de allanar el camino para que los distintos grupos poblacionales puedan
beneficiarse de la educación superior, sin que las restricciones financieras
representen un obstáculo infranqueable. En tal contexto, la política de gasto
público debe facilitar el acceso de toda la población a la educación básica,
condición necesaria para la erradicación de la pobreza y la marginación, a
la vez que pasillo obligado para el acceso a la educación superior.
B
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98
F
ERNANDO
B
ARCEINAS
Y
J
OSÉ
L
UIS
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AYMOND
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C
APITAL
HUMANO
Y
DESIGUALDAD
DEL
INGRESO
99
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A
NEXO
METODOLÓGICO
La descomposición propuesta por Fields (1998) se basa en la función de
ingresos que puede ser escrita de la siguiente manera:
logY
it
=
.
a
jt
z
ijt
=a´Z
j
donde
a = [., ß
1
,…, ß
j
, 1]
y
Z= [1, x
1
,…,x
j
, .]
Resultado 1
Dada la función de generación de ingresos [1], sea s
j
(log Y) la parte de la
log-varianza del ingreso que es atribuible al j-ésimo factor explicativo y sea
R
2
(log Y) la fracción de la log-varianza que es explicada por todos los Z’s
considerados conjuntamente. Entonces, la log-varianza del ingreso puede
ser descompuesta como
[1]
100
F
ERNANDO
B
ARCEINAS
Y
J
OSÉ
L
UIS
R
AYMOND
s
j
= cov[a
j
Z
j
, log Y] = a
j
* .(Z
j
) * cor[Z
j
, log Y]
.
2
(log Y) .(log Y)
donde
.
s
j
(log Y) = 100%
j
y
J+1
.
cov[a
j
Z
j
, log Y] = R
2
(log Y)
j=1
.
2
(log Y)
La fracción que es explicada por el j-ésimo factor explicativo, p
j
(log Y), es
entonces
p
j
(log Y)= s
j
(logY)
R
2
(logY)
Resultado 2
Dada la función de generación de ingresos [1], sea un índice de desigualdad
I(log Y) definido sobre el vector de log-ingresos log Y = (log Y
1
, log Y
2
,…,
log Y
N
). Bajo las seis condiciones de Shorrocks, la descomposición de la
desigualdad del ingreso está dada por
s
j
(log Y)= cov[a
j
Z
j
, log Y] = a
j
* .(Z
j
) * cor[Z
j
, log Y]
.
2
(log Y) .(log Y)
donde
.
s
j
(log Y) = 100%
j
[3]
[2]
C
APITAL
HUMANO
Y
DESIGUALDAD
DEL
INGRESO
101
J+1
.
cov[a
j
Z
j
, log Y] = R
2
(log Y)
j=1
.
2
(log Y)
y
p
j
(log Y)= s
j
(log Y)
R
2
(log Y)
se da para cualquier
índice de desigualdad I(log Y
1
, log Y
2
,…,log Y
N
) el cual
es continuo y simétrico y para todo I(µ,…µ,) = 0.
Resultado 3
La contribución del j-ésimo factor al cambio en una medida de desigualdad
particular entre el país/grupo/tiempo uno y el país/grupo/tiempo dos,
está dada por
.
j
(I(•))= s
j,2
*
I(•)
2
– s
j,1
*
I(•)
1
[
I(•)
2
– I(•)
1
]
[4]
102
F
ERNANDO
B
ARCEINAS
Y
J
OSÉ
L
UIS
R
AYMOND
C
UADRO
A1
Descomposición de Fields
1984 1989 1992 1994 1996 1998 2000
S
j
original
sc
0.2291 0.2499 0.2731 0.3075 0.2993 0.2934 0.2822
expc
–0.1126 –0.0806 –0.0795 –0.1142 –0.0810 –0.0741 –0.0776
expc2
0.1099 0.0682 0.0672 0.1036 0.0667 0.0647 0.0700
dgeneroc
0.0164 0.0055 0.0061 0.0074 0.0084 0.0088 0.0162
spr
0.0747 0.0548 0.0697 0.0740 0.0720 0.0611 0.0656
tamhog ar
0.0720 0.0896 0.0574 0.0613 0.0484 0.0586 0.0599
R
2
0.3894 0.3875 0.3940 0.4398 0.4138 0.4125 0.4163
S
j
(incluyendo el residual)
sc
0.2291 0.2499 0.2731 0.3075 0.2993 0.2934 0.2822
expc
–0.0027 –0.0125 –0.0123 –0.0105 –0.0143 –0.0094 –0.0076
dgeneroc
0.0164 0.0055 0.0061 0.0074 0.0084 0.0088 0.0162
spr
0.0747 0.0548 0.0697 0.0740 0.0720 0.0611 0.0656
tamhog ar
0.0720 0.0896 0.0574 0.0613 0.0484 0.0586 0.0599
residual
0.6106 0.6125 0.6060 0.5602 0.5862 0.5875 0.5837
Total
1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000
P
j
sc
0.5883 0.6451 0.6930 0.6993 0.7234 0.7113 0.6777
expc
–0.0071 –0.0322 –0.0312 –0.0239 –0.0347 –0.0229 –0.0182
dgeneroc
0.0421 0.0142 0.0156 0.0168 0.0202 0.0213 0.0389
spr
0.1918 0.1415 0.1770 0.1684 0.1741 0.1482 0.1577
tamhog ar
0.1849 0.2314 0.1456 0.1394 0.1170 0.1421 0.1440
Total
1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000
Gini
0.4457 0.4935 0.5164 0.5280 0.5085 0.5108 0.5059
Contribución de cada factor a la explicación de la desigualdad
sc
0.1021 0.1234 0.1410 0.1624 0.1522 0.1499 0.1428
expc
–0.0012 –0.0062 –0.0063 –0.0055 –0.0073 –0.0048 –0.0038
dgeneroc
0.0073 0.0027 0.0032 0.0039 0.0043 0.0045 0.0082
spr
0.0333 0.0271 0.0360 0.0391 0.0366 0.0312 0.0332
tamhog ar
0.0321 0.0442 0.0296 0.0324 0.0246 0.0299 0.0303
otros
0.2721 0.3023 0.3129 0.2958 0.2981 0.3001 0.2953
Total
0.4457 0.4935 0.5164 0.5280 0.5085 0.5108 0.5059
.(.)
sc
0.4442 0.7722 1.8359 0.5219 –0.9776 1.4540
expc
–0.1031 –0.0084 0.0685 0.0893 1.0486 –0.1996
dgeneroc
–0.0959 0.0199 0.0633 –0.0179 0.0989 –0.7553
spr
–0.1299 0.3915 0.2644 0.1265 –2.2822 –0.4053
tamhog ar
0.2541 –0.6393 0.2349 0.3965 2.2546 –0.0796
otros
0.6305 0.4641 –1.4671 –0.1163 0.8578 0.9857
Total
1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000
Fuente: Ibid.