Hacia una estimación más realista de la distribución del ingreso en México1
Introducción
México es un país que exhibe grandes carencias y desigualdades de todos tipos, pero las expresiones numéricas de estos problemas no siempre han sido lo suficientemente precisas. De hecho, la información estadística básica disponible nos ha inducido con toda seguridad a subestimar la desigualdad y posiblemente también a sobrestimar la pobreza. Por ejemplo, los datos de la Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos de los Hogares (ENIGH) indican que para 2012 alrededor de 44% de los hogares recibía ingresos por debajo de la línea de bienestar establecida por el Consejo Nacional de Evaluación de la Política de Desarrollo Social (Coneval).2 Al mismo tiempo, según lo publicado por el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), el 10% de los hogares con mayores ingresos percibía “solo” 19 veces lo que el 10% con menores ingresos. Sin embargo, el estudio de la distribución de ingresos mediante la ENIGH está limitado principalmente por dos causas:
1. Los ingresos verdaderos de los hogares en la encuesta son más altos que lo que ellos reportan (lo que denominaremos “subreporte”), por lo que la pobreza por ingresos parece mayor, pues hogares cuyos ingresos verdaderos son mayores al umbral son considerados dentro de la pobreza, y
2. Hay hogares con ingresos mucho mayores que los reportados pero que no están incluidos en la muestra de la ENIGH (lo que denominaremos “truncamiento”). Entonces, si se usa solo la ENIGH, la desigualdad es subestimada, ya que la diferencia entre ingresos altos y pequeños será menor que la verdadera.
En este trabajo ejemplificaremos la aplicación de un método de ajuste estadístico de modelos a datos de la encuesta, que usa además información fiscal (anonimizada) y de cuentas nacionales, y que, reconociendo la presencia simultánea de las limitaciones señaladas, mejora la estimación de la distribución del ingreso. Los resultados aún preliminares del ajuste óptimo muestran una estimación de casi 30%3 de hogares con ingresos inferiores a la línea de bienestar del Coneval, estimación que es una tercera parte menor a la que resulta de usar los ingresos no corregidos reportados por la encuesta, así como una cuantificación de la desigualdad significativamente mayor, con una razón de los ingresos del último decil al primero de casi 57 veces.
La discusión sobre la desigualdad económica entre las personas y hogares, tanto de riqueza como de ingresos, ha vuelto recientemente al centro de la atención de políticos y académicos. El capital en el siglo XXI, de Thomas Piketty, aparece en este contexto y ejemplifica el interés por el tema: se ha convertido en un bestseller en Europa y Estados Unidos. Otros destacados economistas, como Joseph Stiglitz (2013, 2015a, 2015b), Paul Krugman (2009) y Tony Atkinson (2015), han venido argumentando que la descontrolada desigualdad no solo es reflejo de un sistema económico injusto, sino que a fin de cuentas es un freno para la eficiencia y el crecimiento económico. Autores como Wilkinson y Pickett van más allá para señalar que las sociedades más sanas, felices y funcionales son aquellas en las que la desigualdad económica es menos aguda. En nuestro país, el libro Desigualdad extrema en México: Concentración del poder económico y político (2015) de Gerardo Esquivel, y el trabajo “Los ingresos altos, la tributación óptima y la recaudación posible” (2014), de Campos, Chávez y Esquivel, detonaron una oleada de reflexiones y un renovado interés sobre la desigualdad en México.
Por otra parte, la atención a los retos que la alta desigualdad impone al progreso de la humanidad ha llevado a incorporar el tema en los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS)4 con los que la Organización de las Naciones Unidas se ha propuesto guiar los esfuerzos de desarrollo alrededor del mundo de aquí al 2030. Así, el ODS número 10 se refiere a “la reducción de la desigualdad entre países y al interior de estos”. Más aún, en el “Quinto foro mundial de la OCDE sobre estadística, conocimiento y política: Transformando las políticas, cambiando vidas”, celebrado recientemente en Guadalajara, Jalisco, la discusión sobre las diferentes formas de desigualdad ocupó un papel central y, entre otras cosas, se mencionó que los niveles de desigualdad en América Latina siguen estando entre los más altos del mundo a pesar de que los “súper-ricos” escapan a la cobertura de los instrumentos estadísticos tradicionales.5 En este sentido, es de destacarse que el Grupo de Expertos de Alto Nivel sobre la Medición del Desempeño Económico y el Progreso Social (sucesor de la Comisión Stiglitz, Sen, Fitoussi) se ha propuesto, entre otras cosas, trabajar en la integración de las fuentes microeconómicas y macroeconómicas para lograr que las estadísticas arrojen una imagen más realista de lo que ocurre con la desigualdad en los países.6
De esta manera, el renovado interés por la desigualdad viene necesariamente de la mano de esfuerzos importantes para medirla de la mejor manera posible. Sin embargo, su correcta medición es bastante menos trivial de lo que pudiera parecer. Para el análisis de la desigualdad suele recurrirse a encuestas de ingresos de los hogares o a registros fiscales, pero ambas fuentes presentan limitaciones que en mayor o menor medida arrojan cifras imprecisas sobre el tema, dado que las encuestas no captan suficientemente bien la parte más alta de la distribución del ingreso y los registros fiscales pueden presentar una imagen incompleta, sobre todo de los grupos de menores ingresos o de aquellos que se sustraen a las acciones de fiscalización impositiva.
Si ponemos los reflectores sobre las encuestas de ingresos de los hogares, observamos que —de conformidad con lo planteado originalmente por Fernando Cortés (2001) y retomado luego por Gerardo Leyva (2004)— suelen estar afectadas por dos problemas: la subdeclaración y el truncamiento. En consecuencia, el ingreso total de los hogares estimado por una encuesta de ingresos normalmente muestra un déficit más o menos grande cuando se compara con otras cifras de ingresos de los hogares que se consideran más confiables en el agregado, tales como el ingreso de los hogares que reporta el Sistema de Cuentas Nacionales (SCN).7
Para corregir el déficit, ha sido práctica común enmendar o ajustar los valores declarados de ingreso en la encuesta, de manera que el nuevo ingreso total estimado de los hogares coincida con el del SCN. Es decir, dado que normalmente el ingreso de los hogares según el SCN es mayor que el de las encuestas de ingresos de los hogares, el ajuste a cuentas supone repartir la diferencia entre los hogares en la muestra (ver la Gráfica 1). Se han sugerido en la literatura muchos procedimientos para la realización de esta tarea. Todos ellos, sin embargo, se basan en supuestos más o menos arbitrarios. En el caso mexicano, el déficit ha sido siempre importante, por lo que la elección de uno u otro método se torna de central importancia, toda vez que arrojará no solo una versión diferente de la magnitud de la desigualdad, sino también de la pobreza.8
En ausencia de métodos sólidos y convincentes para determinar qué parte del déficit se debe a un subreporte de ingresos y qué parte al truncamiento, frecuentemente se ha actuado como si solo una de las causas del déficit estuviese presente. De este modo, cuando se supone que el truncamiento no es causa del déficit, la parte de la diferencia correspondiente a los súper-ricos se repartirá entre los hogares captados por la encuesta, aumentando artificialmente el ingreso de estos. La pobreza, por otro lado, podrá ser subestimada al transferir (¡solo en el papel!) recursos de estos súper-ricos a hogares que se ubican a todo lo largo de la distribución reportada por la encuesta, incluyendo a aquellos que de otro modo serían considerados en condiciones de pobreza.
Por otra parte, cuando se supone que el truncamiento es la única causa del multicitado déficit, este se distribuirá únicamente entre los hogares con mayores ingresos (por ejemplo, el 10 o 20% con mayores ingresos, a través de una regla de asignación más o menos arbitraria).9 En consecuencia, la desigualdad se vuelve aún más extrema (en el papel) puesto que la solución al truncamiento termina abultando los ingresos de los hogares en la parte alta de la distribución, bajo el supuesto de que los hogares que integran el 80 o 90% con menores ingresos los declaran en la encuesta sin error, por lo que no requieren de ajuste alguno.
Nuestra propuesta
En vista de todo lo anterior, el área de investigación del INEGI inició un proyecto, aún en curso, para proponer formas alternativas de estudiar la distribución del ingreso en México, aprovechando la información disponible sobre el tema (encuestas, cuentas nacionales y registros fiscales). Aunque nuestra propuesta todavía es preliminar, sentimos que se encuentra en un nivel de avance tal que publicarla para su discusión por parte de la comunidad interesada en estos temas permitirá identificar limitaciones a vencer, además de avenidas no exploradas por nosotros, siempre con el fin de mejorarla y lograr la representación estadística más realista posible de la distribución del ingreso en México.
Método
Decidimos recorrer un camino alternativo, en particular cuando nos enfocamos en la distribución del ingreso. En principio, decidimos no ajustar, modificándolos, los valores de ingresos declarados en la encuesta, sino utilizarlos como una de varias fuentes para generar una distribución del ingreso más verosímil.
Dado que uno de nuestros principales intereses es reducir la arbitrariedad, requerimos un criterio10 como guía para la comparación entre los modelos alternativos que ajustamos a los datos, y así poder elegir el mejor de entre los varios probados. Este criterio contempla tres condiciones: (1) se basa en los valores observados por la encuesta, (2) toma en cuenta el diseño de muestreo hasta donde esto sea posible y (3) hace compatibles los resultados de la encuesta con las cifras del SCN y del Servicio de Administración Tributaria (SAT), a fin de contribuir a que este ejercicio se acerque más a “la realidad”.
La propuesta consiste en el ensamble de procedimientos ya disponibles pero dispersos en la literatura: (1) verosimilitud máxima log-, pero (2) pseudo-, ya que no es posible incluir todas las consecuencias del diseño muestral, e (3) imponer condiciones a manera de restricciones para incluir de ese modo las contribuciones de otras fuentes. De ahí el nombre: Máxima Pseudo Log-Verosimilitud Restringida (PLVR).
Usando rutinas generales de cómputo, se ajustaron a los datos cinco familias alternativas de modelos distribucionales que se han utilizado en la literatura de la distribución del ingreso.11 Ello porque apegarse a una única familia solo aumentaría la arbitrariedad del procedimiento
Además, ya que la teoría relevante para discriminar entre modelos ajustados a datos muestrales está todavía en desarrollo, recurrimos a otras medidas sobre los ajustes (en forma de cuantiles, cocientes y coeficientes de Gini) para ayudarnos a decidir qué ajuste elegir como el “más cercano a la realidad” de entre los que probamos. En otras palabras, aunque no hemos acabado completamente con la arbitrariedad, sí hemos conseguido un método que supera limitaciones de otros métodos disponibles, aporta a la discusión y arroja resultados razonables.
Resultados
Además de los datos de la ENIGH y del SCN para el año 2012, se trabajó con información anonimizada sobre casi 3 millones de declaraciones de impuestos individuales para ese mismo año. Sabíamos que enfrentábamos retos de falta de homogeneidad en unidades (hogares vs. personas) y entre los ingresos declarados al SAT y los contemplados por la ENIGH y el SCN, pero si lográbamos alcanzarla, estaríamos en condiciones de producir resultados de reconstrucciones de toda la distribución del ingreso en México compatibles con las tres fuentes de información, algo de lo que no conocemos antecedentes en la literatura. Lo anterior se logró incorporando valores conocidos de los registros del SAT y el SCN como condiciones que deben satisfacer los modelos PLVR ajustados.
Específicamente, es necesario que las condiciones a satisfacer sean tales que describan adecuadamente la presencia de situaciones extremas en los ingresos más altos. Además, en esos niveles se vuelve difusa la diferencia entre personas y hogares, lo que actuaría a nuestro favor. Dado que hacen referencia a ingresos extraordinariamente altos, las diferencias entre los registros del SAT y las fuentes del INEGI en términos de, por ejemplo, la incorporación o no de fuentes de ingreso como la renta imputada de la vivienda o de las transferencias en especie, harían poca diferencia en nuestra prueba de concepto.
Entonces, a la condición de que el ingreso promedio según la distribución ajustada debería ser igual al ingreso de los hogares en el SCN, se sumó la condición de que todos los modelos ajustados consideran el mismo umbral establecido con base en la información del SAT, y que es tal que solo 1 de cada 100 mil hogares tiene ingresos trimestrales superiores al mismo. La determinación de dicho umbral supone que cada uno de los contribuyentes de mayores ingresos cuenta como un hogar y que el total de hogares en el país es de casi 31.5 millones. Cabe señalar que dicho umbral dio lugar al ajuste óptimo.
Ahora, si aceptamos el modelo que optimiza el valor del criterio (ver la Gráfica 2), encontramos que:
• Hay evidencia de subdeclaración significativa y creciente de ingresos a lo largo de todo su recorrido en la encuesta, como es de esperar, así como un truncamiento importante en la parte más alta. Así, observamos un subreporte incluso para los hogares de menores ingresos, aunque el porcentaje de ingreso subreportado se incrementa a medida que se considera a los hogares con mayores ingresos. En consecuencia, esta estimación más realista de la distribución del ingreso en México resulta en una mayor desigualdad pero también en una menor pobreza monetaria.12
• La brecha entre los que más tienen y los que menos tienen resulta más grande de lo que se estimaba con la fuente tradicional, de manera que el decil X habría recibido en 2012 casi 57 veces lo obtenido por el decil I, contra las 19 veces que señalan las cifras de la ENIGH. Lo anterior, sin embargo, queda por debajo de las más de 83 veces del cálculo realizado por Esquivel (2015) para Oxfam.
• El 1% de los hogares en la parte más alta de la distribución concentra casi tanto ingreso como el 60% de los hogares con menores ingresos. Así, el conjunto de los deciles I al VI recibirían 17.2% del ingreso total, mientras que el decil X recibiría poco más de 50%, y el 1% más alto recibiría 17.3%.
• Incluso al interior del 1% más alto, encontramos diferencias importantes. El 0.1% con mayor ingreso percibe 5.2% del ingreso total, es decir, 52 veces su tamaño relativo en el total de los hogares. Para el 0.01%, el factor crece a 146 veces; para el 0.001%, 392 veces, y para el 0.0001%, mil 22 veces, lo que refleja una importante desigualdad incluso dentro del grupo de hogares con mayores ingresos.
• Esta desigualdad se refleja en un coeficiente de Gini (que indica menor desigualdad conforme más se acerca a cero y mayor desigualdad conforme más se acerca a uno) con un valor de 0.630, lo que contrasta con el 0.440 de las cifras originales de la ENIGH. Cabe señalar que este Gini tan alto solo sería comparable internacionalmente si los datos de otros países fueran ajustados con la misma metodología (PLVR).
• La metodología utilizada sugiere que la incidencia de pobreza monetaria sería de 30% de los hogares, cifra inferior al 44% que resulta de comparar los ingresos de los hogares reportados por la ENIGH con la línea de bienestar del Coneval. Sin embargo, aun si en efecto la medición de incidencia de pobreza resulta menor de lo que se estimaría con las cifras no corregidas de la ENIGH, que por lo visto subestiman los ingresos de los hogares a lo largo de toda la distribución, el tamaño del reto que la pobreza plantea sigue siendo mayúsculo y su atención prioritaria continúa siendo inaplazable. Por otra parte, reconocemos que aún debemos incorporar criterios adicionales para una más precisa reconstrucción de la parte baja de la distribución del ingreso; además, todavía no hemos desarrollado la manera de vincular la nueva distribución con los datos de carencias (educación, alimentación, salud, seguridad social, vivienda y servicios en la vivienda) por hogar necesarios para la medición de la pobreza multidimensional.
Lo que falta
Para ayudarnos a entender más cabalmente las implicaciones de estos resultados y darnos una mejor idea de qué tan razonables son, resulta conveniente hacer comparaciones internacionales utilizando la misma metodología. Para ello, nos hemos acercado a organismos internacionales a fin de hacer las comparaciones adecuadas, así como para tener retroalimentación e intercambiar ideas con el objeto de sumar esfuerzos en el interés común de representar mejor la realidad por medio de las estadísticas. También es necesario realizar comparaciones en el tiempo para el caso de México, cosa que iniciaremos en cuanto dispongamos de la información anonimizada de registros fiscales que para ello se requiere. Es fundamental también abrir el debate con los expertos nacionales y extranjeros para hacer sinergias que nos ayuden a conocer mejor la realidad de la distribución del ingreso en México, con todas sus consecuencias. Después de todo, el papel de la estadística en la sociedad es el de describir la realidad de la manera más verosímil posible.
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1 El presente artículo se deriva de un trabajo de investigación en proceso. Sus actuales resultados, así como las opiniones y comentarios de los autores, son a título personal y no necesariamente reflejan los de la institución para la cual trabajan.
2 Por consistencia con el resto de la exposición y solo con fines ilustrativos, esta cifra fue obtenida calculando la incidencia de pobreza a partir de la “línea de bienestar” del Coneval, usando la información de la ENIGH y llevándola al trimestre y al hogar. Ello puede dar lugar a diferencias con el cálculo de la incidencia de pobreza obtenido cuando se usa el módulo de condiciones socioeconómicas, tal como hace Coneval para el cálculo de la pobreza multidimensional.
3 Este es el valor que resulta de calcular la intersección entre la línea de bienestar y el modelo ajustado.
4 https://sustainabledevelopment.un.org/index.php?menu=1300
5 Ver en especial la intervención de Nora Lustig en la sesión 4.a. “Plenaria: Diálogo de Alto Nivel sobre ‘¿Cuáles son las implicaciones de la creciente desigualdad?’”, http://www.oecd-5wf.mx/.
7 El “Ajuste a Cuentas Nacionales” es una práctica extendida en materia de medición de pobreza, cuando menos en América Latina, donde el trabajo de Altimir (1987), adoptado por la CEPAL, ha sido quizás el más influyente. En México, podemos trazar los primeros esfuerzos en esta materia con lo hecho por Ifigenia Martínez (1970), Enrique de Alba (1967), Enrique Hernández Laos (1991) y Julio Boltvinik (1999). Incluso la OCDE se encuentra actualmente desarrollando un proyecto para compatibilizar los registros de ingresos de los hogares provenientes de encuestas y de cuentas nacionales. Cabe señalar que en ese marco destaca el caso de México como el que muestra las diferencias más extremas (Fesseau, 2013).
8 Ya se señaló que, cuando se decide excluir del ajuste o reconstrucción de la distribución del ingreso a la población con ingresos más bajos, se está sobrestimando la pobreza.
9 Aquí hay que tomar en cuenta que al “ajustarse” únicamente el ingreso, la muy socorrida relación entre este y otras variables económicas (consumo, riqueza, etcétera) resultará distorsionada.
10 Cuyo desarrollo puede encontrarse en el artículo publicado por Alfredo Bustos en el volumen 31:4 de la revista de estadística de la asociación internacional de estadística oficial (IAOS, por sus siglas en inglés), diciembre de 2015.
11 Estamos hablando de las distribuciones Gama, Pareto, Log normal con dos parámetros; Gama Generalizada con tres, y Beta Generalizada del tipo dos, con cuatro.
12 Se habla de pobreza monetaria para señalar que se trata de la relación entre el ingreso de los hogares y el valor monetario de la línea de bienestar del Coneval, a fin de hacer claro el contraste con la medición oficial de pobreza en México que es multidimensional, respecto de la cual no reportamos ningún ejercicio en este artículo.
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ALFREDO BUSTOS y GERARDO LEYVA son investigadores en la Dirección General Adjunta de Investigación del INEGI.
