Esta metodología representa una extensión a la descomposición de Shapley basada en la contribución de Barros et al. (2006) y fue desarrollada por Azevedo, Nguyen y Sanfelice (2012). Permite cuantificar la fracción del cambio distributivo ocurrido en determinado período que puede ser caracterizada por cambios demográficos, en los niveles de empleo, y en los ingr esos laborales y no laborales. Para realizar la descomposición del cambio en el indicador de desigualdad, el ingreso per cápita familiar (IPCF) debe estar expresado como una función aditiva y separable en distintos componentes. Barros et al. (2006) definen al IPCF como la suma de los ingresos de cada individuo dividido por el número de miembros del hogar n. El ingreso individual $Y_i$ se desagrega en dos componentes: ingreso laboral ($Y_i^{lab}$) e ingreso no laboral ($Y_i^{nol}$). El ingreso no laboral per cápita incluye distintos conceptos: jubilaciones y pensiones, transferencias públicas y privadas (i. e. remesas), y cualquier otro ingreso no laboral que pudieran recibir los individuos (por ejemplo, ingresos de capital).

La descomposición permite estimar el efecto de la transición demográfica intrahogar en la distribución del ingreso per cápita de la población. Además, permite separar la contribución de cambios en los ingresos laborales de cambios en los niveles de empleo, distinguiendo a su vez entre hombres y mujeres del hogar. El número de miembros del hogar empleados ($n_E$) es una función del número total de miembros del hogar en edad de trabajar ($n_A$). Dadas estas condiciones, el ingreso laboral per cápita del hogar ($\frac{1}{n}{\sum }_{i=1}^n{Y}_i^{lab}$) puede desagregarse en tres componentes: ingreso laboral por trabajador empleado (${\sum }_{i\in E}^E\frac{Y_i^{lab}}{n_E}$), tasa de empleo del hogar ($\frac{n_E}{n_A}$) y tasa de actividad, entendida como la proporción de individuos en edad de trabajar al interior de cada hogar ($\frac{n_A}{n}$). Además es posible separar el ingreso laboral de los hombres (${\sum }_{i\in Eh}^n\frac{Y_i^{lab}}{n_{Eh}}$) del ingreso laboral de mujeres (${\sum }_{i\in Em}^n\frac{Y_i^{lab}}{n_{Em}}$). Por su parte, los ingresos no laborales incluyen al resto de los ingresos de los miembros del hogar. Entonces, el ingreso per cápita del hogar es (3):

(3)

De esta manera, el ingreso per cápita del hogar es una función $\textcolor{red}{}\delta$ de cada uno de los j componentes (4):

(4)

Notar que cualquier medida distributiva I es una función $\theta$ que depende de la distribución del ingreso entre los hogares e individuos que la componen. Definiendo $F\left(Y_{pc}\right)$ como la función de distribución acumulada del ingreso per cápita, y reemplazando en la ecuación anterior, se tiene que cualquier medida distributiva puede expresarse como una función de dichos componentes del ingreso (5):

(5)

A partir de esta ecuación, el cambio en el indicador I entre dos momentos t y $t^{\text{'}}:∆I_{t,t\text{'}}=I_t-I_t$ , se expresa como el resultado de cambiar el valor de cada componente. Utilizando el método de Barro, se simula la distribución del ingreso cambiando cada uno de los j componentes, de a uno a la vez, y ello permite calcular la contribución de cada componente al cambio observado en la distribución del ingreso. Esto se realiza a partir de la construcción de una distribución contrafactual para el período t, sustituyendo el nivel observado de cada componente del ingreso en t’ por su valor en t. Luego, en base a esta distribución simulada, se computa un indicador contrafáctico para el período t. La diferencia entre el valor observado del indicador en la distribución real y el valor observado del mismo en la distribución contrafactual es el efecto estimado del componente j en el cambio del indicador. Dado que la descomposición depende del orden de los períodos de comparación (es decir, es path-dependence), la suma de los efectos marginales de cada componente no da como resultado el cambio observado en el indicador entre t y t’, puesto que el orden en que se modifica cada uno de los componentes determina los resultados. Ello es una característica que afecta a todas las descomposiciones econométricas dinámicas (Bourguignon et al., 1998). El método de Azevedo et al. (2012) trata este problema utilizando el valor de Shapley, que computa todas las posibles combinaciones (j!) del orden de descomposición del indicador y computa el efecto promedio ponderado del efecto j, que representa el efecto total del componente j en el cambio observado del indicador I.

I.2. Descomposición por determinantes del ingreso laboral

La metodología de descomposición microeconométrica propuesta por Bourguignon, Ferreira y Lustig (1998) parte de suponer que el ingreso laboral individual ($Y_i^{lab}$) es la suma de un conjunto de retribuciones a distintas características que hacen a la productividad del individuo: educación, experiencia, edad, género, esfuerzo, habilidad innata, entre otras. La contribución de algunas características puede ser estimada en base a los microdatos disponibles (educación, experiencia, género, horas trabajadas) mientras que otros determinantes son inobservables, en particular, la habilidad de los individuos o la suerte que hayan tenido en sus oportunidades laborales. Por lo tanto, para estudiar los determinantes del cambio distributivo, es necesario separar los cambios en las características de la población trabajadora de la manera en que dichas características son remuneradas por el mercado. Dado que los individuos suelen cambiar de estado laboral a lo largo del tiempo, sea por decisión propia o por circunstancias del entorno, también es necesario estudiar los factores que afectan la participación en el mercado laboral y su variación en el tiempo.

El ingreso laboral del individuo i en el período ($t\left(Y_{it}^{lab}\right)$) puede ser expresado en función de los siguientes vectores: características individuales que afectan salarios y empleo, $X_{it}$ , factores inobservables, ${\epsilon }_{it}$ , parámetros que determinan los salarios horarios, ${\beta }_t$ , y parámetros que afectan los resultados del mercado laboral (participación y horas trabajadas), ${\lambda }_t$ (6):

(6)

La distribución del ingreso laboral individual puede representarse como el conjunto de ingresos laborales observados para N individuos en el momento t(7):

(7)

Luego es posible calcular los ingresos laborales individuales cambiando uno o más parámetros y/o características de la ecuación (6) para obtener una distribución simulada, que permite estimar el efecto de cambios en los determinantes del ingreso sobre la distribución del mismo. Por ejemplo, el ingreso laboral que los individuos hubieran ganado en t si los parámetros que determinan los salarios hubieran sido los que prevalecen en t’, mientras que todo lo demás permanece constante, es (8):

(8)

Y de forma genérica, sea $Y_{it}^{lab}\left(k_{t\text{'}}\right)$ el ingreso laboral individual simulado a partir del cambio en algún elemento del conjunto de parámetros o características $k_{t\text{'}}$, la distribución simulada resultante es (9):

(9)

Al comparar el cambio en la distribución real y la contrafactual, es posible determinar la contribución del cambio de k entre t y t’ al cambio total en la distribución del ingreso observada. Por lo tanto, el efecto del cambio en el elemento k queda definido como (10):

(10)

Esta metodología permite medir los efectos sobre la desigualdad de cambios en los siguientes determinantes: (i) retornos a la educación ($k={\beta }_{ed}$), (ii) retornos a la experiencia ($k={\beta }_{exp}$), (iii) brecha por género ($k={\beta }_g$), (iv) brecha por región geográfica ($k={\beta }_{reg}$), (v) factores inobservables que determinan los salarios ($k={\epsilon }_s$), (vi) parámetros que determinan el empleo y las horas trabajadas ($k=\lambda$), y (vii) estructura educativa de la población ($k=X_{ed}$).

El ingreso laboral de un individuo se compone de sus ingresos por trabajo asalariado y de sus ingresos como cuentapropista o trabajador independiente. Los microdatos disponibles permiten separar el ingreso laboral de cada individuo obtenido en determinado período de tiempo (por ejemplo, un mes) en dos componentes: horas trabajadas y salario por hora.

Sean las horas trabajadas por el individuo i en el período t, y w_it su ingreso laboral horario en ese mismo período, el ingreso laboral individual viene dado por Y_it = L_itX w_it. Los valores de L_it surgen de las decisiones de participación en el mercado laboral, mientras que los salarios w_it se determinan por las fuerzas de oferta y demanda que operan en dicho mercado.

La estrategia de estimación corresponde a la forma reducida del modelo de oferta laboral propuesto por Heckman (1974). En este modelo los individuos maximizan su utilidad intertemporal sujeto a sus restricciones de tiempo, riqueza y salarios ofrecidos, eligiendo la cantidad de horas de trabajo (y por ende, ocio) ofrecidas en función de los precios de los bienes y salarios. Sólo trabajarán aquellos individuos cuya valoración marginal por el trabajo (w*) sea mayor o igual que el salario efectivamente recibido (w_it) y, en equilibrio, se supone que las horas trabajadas se ajustarán hasta que w* = w_it. La esencia del modelo se resume en dos ecuaciones de forma reducida: una para los salarios (w*) y otra para las horas trabajadas (L*) que se expresan en función de una serie de características (que se suponen exógenas) y que pueden tener elementos en común o no. Es importante notar que sólo se observan valores positivos de w* y L* si un individuo trabaja. Caso contrario, el modelo supone que la valoración marginal del tiempo de ocio sería mayor al salario ofrecido. La especificación del modelo es la siguiente (11)(12):

(11)

(12)

Con los siguientes valores observados para w_ity L_it:

donde w_it y L_itcorresponden a los salarios observados y a las horas de trabajo, respectivamente. Según la notación del modelo, y en línea con los datos utilizados para su estimación, el salario observado es cero para los individuos que no trabajan.

Dado que empíricamente sólo se observan salarios y horas trabajadas para aquellos individuos que trabajan, la estimación arroja estimadores sesgados debido al problema de selección muestral. Para solucionar parcialmente esta situación, la ecuación de salarios se estima utilizando la corrección propuesta por Heckman (1979). Se supone que ${\mu }_{it}$ y ${\epsilon }_{it}$ tienen una distribución normal bivariada con media cero, varianzas constantes y un coeficiente de correlación $\textcolor{red}{}$. Para la ecuación de horas trabajadas, el modelo se estima en base a la metodología Tobit tipo 3. Ambas ecuaciones se estiman mediante el método de Máxima Verosimilitud.

Al igual que las microdescomposiciones por componentes, las simulaciones obtenidas mediante esta metodología no son independientes del período base elegido (path-dependence). Para solucionar parcialmente este inconveniente se reporta el promedio simple de cada par de descomposiciones (usando el año t o el año t’ como base).

Para realizar las estimaciones se utilizan los microdatos provenientes de la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) de Argentina entre 1992 y 2014. La EPH es representativa de los grandes aglomerados urbanos y no incluye información de las áreas rurales del país. Hasta 1997 se utiliza la EPH puntual, que incluye 16 aglomerados. Entre 1998 y 2003 la EPH puntual representa 29 aglomerados. A partir del segundo semestre de 2003 se utiliza la EPH continua, que incluye 31 aglomerados a partir del 2006. Por cuestiones de comparabilidad, en los casos en que se comparan dos años que incluyen distintos aglomerados, se eliminan aquellos que fueron incorporados en la encuesta más reciente. Esto ocurre en los períodos 1992-1999 y 2002-2006. Eliminar o incorporar dichos aglomerados no afecta cualitativamente los resultados del presente trabajo. Los datos utilizados son armonizados siguiendo los criterios definidos en la base SEDLAC elaborada por el Centro de Estudios Distributivos, Laborales y Sociales (CEDLAS) y el Banco Mundial.

Los resultados se presentan en la figura 2 y se detallan en la tabla 1. La desigualdad de ingresos aumentó fuertemente entre 1992 y 1999 (5.1 puntos de Gini). La evolución de los ingresos familiares provenientes del mercado laboral explica un 80% del aumento en la desigualdad, principalmente aquellos que provienen del trabajo de los hombres (3.5 puntos de Gini). En el caso de las mujeres, esta cifra equivale a 0.5 puntos del Gini. La fuerte caída en la tasa de ocupación de los hombres al interior del hogar explica 1.2 puntos del aumento del Gini, mientras que el incremento en la dispersión de sus ingresos laborales explica 2.33 puntos. Las mujeres compensaron parte de la caída del empleo de los hombres, dado que la tasa de ocupación de las mujeres al interior del hogar se incrementó durante este período, especialmente para mujeres sin educación formal y para mujeres con educación terciaria (figura 3). Las mujeres con alto nivel educativo también experimentaron un notable incremento de sus ingresos laborales, cercano al 28% (figura 4). Ello explica que el cambio en el ingreso laboral de las mujeres da cuenta de un aumento de 0.4 puntos del Gini entre 1992 y 1999. En el caso de los ingresos no laborales, el aumento en la dispersión de los ingresos por jubilaciones y pensiones contribuyó a aumentar la desigualdad (en 1.16 puntos del Gini); en cambio, la reducción de la dispersión de ingresos por transferencias estatales y otros ingresos no laborales tuvo un efecto de reducción en la desigualdad de ingresos familiares (-0.86 puntos de Gini). El cambio en la composición demográfica al interior del hogar (derivado del aumento en la proporción de individuos en edad de trabajar) es otro factor que influyó en el aumento de la desigualdad de ingresos durante este período, explicando 0.71 puntos del aumento del Gini (14% del cambio observado).

Gasparini y Cruces (2008) argumentan que los principales factores asociados al incremento en la desigualdad de ingresos se relacionan con reasignaciones de producción y trabajo hacia sectores menos intensivos en trabajo no calificado y cambio tecnológico sesgado hacia el trabajo calificado hacia el interior de la mayoría de los sectores, ambos mecanismos estimulados por los procesos de liberalización comercial e integración económica experimentados por Argentina en la década de 1990. También es probable que la competencia de importaciones haya provocado la contracción y el cierre de empresas de menor productividad y el consecuente aumento del desempleo que explica buena parte de la reducción salarial de los trabajadores de menores ingresos (figura 6).

La década de 1990 culmina con una severa crisis macroeconómica que generó un fuerte aumento del desempleo (18.4% de la población y un tercio de los jóvenes en 2001) y un notable aumento en la desigualdad de ingresos. El coeficiente de Gini alcanza el máximo valor para todo el período en el año 2002 (53.3), exhibiendo un aumento de 4.21 puntos en comparación a 1999. Los resultados señalan que el aumento de la desigualdad de ingresos es explicado prácticamente en su totalidad por la crisis ocurrida en el mercado de trabajo (102%). Al igual que en el período previo, la situación laboral de los hombres es la que explica la mayor parte del aumento en la desigualdad de ingresos en 1999-2002 (5 puntos de Gini). La caída en la tasa de ocupación de los hombres explica un aumento de 1.78 puntos, mientras que el aumento en la dispersión de sus ingresos laborales explica 3.18 puntos. Es importante destacar el rol de las mujeres durante el período de crisis, fundamentalmente aquellas de menor nivel educativo, presumiblemente, pertenecientes a hogares más carenciados, que aumentaron su participación laboral (figura 3), contribuyendo a morigerar los efectos adversos de la crisis económica sobre la desigualdad de ingresos (-0.17 puntos del Gini).

Figura 2.
Descomposición por componentes del cambio en el Gini del ingreso per cápita familiar
Fuente: elaboración propia. Notas: descomposición de Shapley propuesta por Azevedo, Nguyen y Sanfelice (2012) que permite estimar la contribución relativa de los cambios demográficos, en el empleo, en los ingresos laborales y no laborales (eje vertical) para explicar el cambio distributivo observado a partir del coef. de Gini del IPCF (eje horizontal). La cota inferior del eje de abscisas del panel inferior se fija en -6, mientras que el cambio real del Gini en 2002-2006 fue de -6.29. La tabla completa con estos resultados se reporta en el cuadro que sigue (Tabla 1).

Tabla 1.
Descomposición por componentes del cambio en el Gini del ingreso per cápita familiar

Fuente: elaboración propia. Notas: descomposición de Shapley propuesta por Azevedo, Nguyen y Sanfelice (2012) que permite estimar la contribución relativa de los cambios demográficos, en el empleo, en los ingresos laborales y no laborales para explicar el cambio distribut

Figura 3.
Cambios en la tasa de ocupación por género y nivel educativo
Fuente: elaboración propia. Nota: la figura presenta el cambio en la tasa de ocupación (o tasa de empleo) por género y nivel educativo en cada uno de los períodos analizados.

Figura 4.
Cambios en salario horario por género y nivel educativo
Fuente: elaboración propia. Nota: la figura presenta el cambio en el salario horario (medido en puntos porcentuales) por género y nivel educativo en cada uno de los períodos analizados.

Figura 6.
Cambios en salario horario y horas trabajadas por deciles de ingreso
Fuente: elaboración propia. Notas. el panel A presenta la variación porcentual anual promedio del salario horario en cada decil de la distribución del ingreso per cápita familiar en cada uno de los subperíodos estudiados. El panel B hace lo propio para la variación acumulada promedio de las horas trabajadas en cada decil.

Es probable que buena parte de este fenómeno se explique por el “efecto trabajador adicional”, entendido como el aumento en la participación laboral de trabajadores secundarios del hogar frente a una desmejora de la situación económica. A pesar de la caída de los salarios durante el período de crisis, se reduce la dispersión de los ingresos laborales de las mujeres, lo que contribuye a reducir el coeficiente de Gini en 0.47 puntos. Otro factor que contribuyó a reducir la desigualdad de ingresos en este subperíodo fue la reducción en la dispersión de los ingresos no laborales (-7.4%), siendo ello explicado fundamentalmente por el comportamiento de otros ingresos no laborales (-9.2%). Las transferencias públicas también tuvieron un rol igualador, aunque muy pequeño (-2.4%). La escasez de asistencia gubernamental y la baja cobertura de las redes de protección social se reflejan en efectos prácticamente nulos de dichas políticas a la hora de contribuir a sopesar los efectos de la crisis. Al igual que en el período previo, el cambio en la composición demográfica al interior del hogar tuvo un rol desigualador que da cuenta de un 5% del aumento de la desigualdad de ingresos medida en términos del coeficiente de Gini.

A partir del año 2002, Argentina comienza a transitar un período de crecimiento económico basado en la recuperación de la demanda agregada. A una situación inicial de elevado desempleo y capacidad ociosa, se suma un contexto internacional más favorable derivado de un incremento en la liquidez de los mercados de capital, crecimiento económico de socios comerciales y términos de intercambio en alza, sobre todo por el incremento en el precio de las materias primas. Estos factores, sumados a un tipo de cambio real muy competitivo, explican buena parte de la recuperación económica. El coeficiente de Gini del IPCF disminuye en 6.29 puntos entre 2002 y 2006. La mayor parte de esta reducción en la desigualdad de ingresos es explicada por la reactivación que exhibe el mercado laboral (70%). El aumento en la tasa de empleo de los hombres y de las mujeres al interior del hogar, asociado a la recuperación de los niveles de empleo, explican un 17% y un 3,5% de la mejora distributiva ocurrida durante 2002-2006, respectivamente. Mientras que la disminución de la dispersión de ingresos laborales de los hombres es el principal factor asociado a la disminución de la desigualdad de ingresos, pues da cuenta de un 51% de la reducción del coeficiente de Gini entre 2002 y 2006⁹. Por su parte, los ingresos no laborales explican 1.25 puntos de reducción del coeficiente de Gini, que equivale a un 20% de la disminución en la desigualdad de ingresos observada entre 2002 y 2006. El incremento en los ingresos por transferencias explica un punto de caída del Gini y la reducción en la dispersión de jubilaciones y pensiones explica -0.57 puntos. Los principales programas sociales implementados en estos años son el Programa Jefes y Jefas de Hogar Desocupados (2002), el Seguro de Capacitación y Empleo (2006) y Familias por la Inclusión Social (2006). A diferencia de lo que sucede en el primer período (1992-2002), el cambio en la composición demográfica, caracterizado por un crecimiento en la cantidad de miembros del hogar en edad de trabajar, contribuyó a reducir el coeficiente de Gini en -0.64 puntos, lo que equivale a un 10% de la reducción en la desigualdad de ingresos ocurrida entre 2002 y 2006.

Si bien la importancia de los ingresos no laborales aumenta considerablemente a partir de la crisis, el principal factor explicativo de los cambios distributivos tiene que ver con el aumento en la tasa de empleo de hombres y mujeres con distinto nivel educativo, pero proporcionalmente más para aquellos de educación media y baja. Estos resultados son consistentes con aquellos en Alejo, Bérgolo y Carbajal (2013), quienes aplican una metodología no paramétrica para descomponer el efecto de las distintas fuentes de ingreso del hogar sobre la desigualdad de ingresos¹⁰.

La reducción en la desigualdad de ingresos continúa en el período 2006-2014 (el Gini disminuye en 4.85 puntos). Los ingresos no laborales explican una fracción mayor que en el período anterior (37% de la reducción de la desigualdad de ingresos). La mayor parte (1.39 puntos de Gini) se asocia a la reducción en la dispersión de ingresos por jubilaciones y pensiones, asociada a la ampliación de la cobertura de la red de seguridad social. Argentina, al igual que otros países de la región, flexibilizó los requisitos de elegibilidad para pensiones y permitió la jubilación inmediata de quienes alcanzaron la edad mínima de jubilación, independientemente de sus aportes previos a la seguridad social (Rofman et al., 2010). Este programa se conoce como Moratoria Previsional. La cobertura del programa creció exponencialmente en el año 2007, pasando de tan sólo 50 000 beneficiarios a comienzos del año a 1.7 millones para fines de 2007. El programa alcanza a 2.5 millones de personas hacia fines de 2010. El efecto distributivo de la Asignación Universal por Hijo (AUH) implementada en 2009 está captado en la categoría de ingresos por transferencias (que incluye, además, a las transferencias desde el exterior o remesas) y explica una reducción del Gini de 0.33 puntos. La magnitud de este resultado es menor comparada con las estimaciones de Gasparini y Cruces (2010), que sugieren que la AUH habría ocasionado una reducción inmediata de 1.3 puntos de Gini¹¹.

Si bien la importancia de los ingresos no laborales (en particular, las pensiones) aumenta considerablemente en este período, el principal factor que da cuenta de la disminución en la desigualdad de ingresos continúa siendo la reducción en la dispersión de ingresos laborales, tanto de hombres (-2 puntos del Gini) como de mujeres (-0.9 puntos del Gini). La reducción en la tasa de empleo de los hombres, principalmente aquellos de menor nivel educativo (figura 3), tiende a aumentar la desigualdad de ingresos (-12%) mientras que el aumento en la tasa de empleo de las mujeres con educación secundaria contribuyó a reducir la desigualdad de ingresos (8%)¹². Bosch y Guajardo (2012) y Pinto (2022) explican que buena parte del incremento en la participación laboral de estas mujeres se explica por la expansión de la cobertura social a la tercera edad, que posibilitó que muchas madres beneficiarias del programa puedan delegar el cuidado de sus hijos en las abuelas. Al igual que en el período anterior (2002-2006), pero con menor magnitud, los cambios demográficos tuvieron un rol igualador (-0.38 puntos del Gini) que equivalen al 8% de la disminución en la desigualdad de ingresos ocurrido entre 2006 y 2014.

La crisis global de 2008-2009 afectó el ritmo de crecimiento de la economía, sobre todo por la caída de los volúmenes de comercio exterior. El país transita un período de crecimiento moderado a partir de 2008 y las condiciones macroeconómicas muestran algunas señales de debilidad (Damill & Frenkel, 2009). Buena parte del conflicto distributivo se materializa en un incremento del nivel general de precios de la economía (inflación) que aprecia el tipo de cambio real y quebranta buena parte de la estrategia de desarrollo posdevaluación. Para detener la caída de las reservas internacionales, el gobierno comienza a devaluar gradualmente el peso, impone controles a las importaciones a partir del 2011 y establece restricciones a la compra de moneda extranjera (cepo cambiario). Estas medidas fueron efectivas para sostener el consumo interno pero atentaron contra el crecimiento del ahorro, la inversión y el comercio internacional (de hecho, muchos sectores contrajeron sus exportaciones). Es probable que ello esté relacionado a la caída del salario real de los individuos de mayor nivel educativo observada entre 2006 y 2014 (figura 4).

El análisis que sigue se concentra en estudiar el cambio distributivo experimentado en la distribución del ingreso laboral individual de trabajadores asalariados y cuentapropistas. Tal como discutimos anteriormente, el ingreso laboral se desagrega en dos componentes medibles a partir de los microdatos disponibles: salario horario y horas trabajadas. La figura 6 presenta el cambio promedio de dichas variables para distintos deciles de la distribución del ingreso en los distintos períodos utilizados en el trabajo. El panel A muestra que entre 1992 y 1999 el salario horario promedio de los trabajadores de los dos deciles de menores ingresos disminuye entre 1 y 2 puntos porcentuales por año, mientras que aumenta (a tasa creciente) para los individuos de mayores ingresos. En el período de crisis (1999-2002) el salario horario promedio disminuye en todos los deciles, pero la caída es mayor para los trabajadores de menores ingresos, lo que explica buena parte del aumento en la desigualdad de ingresos ocurrido en estos años. Lo contrario ocurre para el período de recuperación posterior a la crisis (2002-2006). Es preciso notar que las series se mueven de manera muy similar en los períodos de crisis y recuperación (como un espejo a ambos lados del eje de abscisas), lo que refuerza la elección de los años que separan a cada uno de los subperíodos de comparación: 1999-2002 versus 2002-2006. En el panel B comprobamos que este fenómeno también ocurre en el caso de las horas trabajadas. En el período 2006 a 2014, el salario horario aumenta proporcionalmente más para los trabajadores de los deciles de ingreso más bajos, mientras que prácticamente no cambia para los trabajadores del decil superior de ingresos. Esto explica buena parte de la mejora en la distribución del ingreso laboral ocurrida en el período reciente. El panel B de la figura 6 refuerza este argumento: los individuos de mayores ingresos presentan en promedio una reducción en el número de horas trabajadas, mientras que los individuos de menores ingresos (hasta el decil 5 inclusive) no presentan grandes cambios en este margen laboral.

Los resultados de las microdescomposiciones se grafican en la figura 7 y se detallan en la tabla 2. Los resultados sugieren que el principal determinante del incremento de la desigualdad en la distribución del ingreso laboral durante 1992-1999 es el cambio en los parámetros que determinan las horas trabajadas (efecto empleo) que en su conjunto explican un 65% del aumento en el coeficiente de Gini. Advertir, por ejemplo, la fuerte caída que experimentan las horas trabajadas promedio de los individuos de los cuatro deciles de menores ingresos en este período (figura 8). Otro factor que contribuye a explicar el aumento en la desigualdad de ingresos laborales en este período es el efecto salario, que explica cerca de un 46% del aumento en la desigualdad de ingresos laborales ocurrido en estos años. En particular, el incremento de los retornos a la educación y a la experiencia explican un 44% y 19% del incremento del coeficiente de Gini, respectivamente. En cambio, la reducción en la brecha salarial por género tuvo un efecto igualador, que contribuyó a reducir en un -15% el coeficiente de Gini.

Figura 7.
Descomposición por determinantes del cambio en el Gini del ingreso laboral individual
Fuente: elaboración propia. Notas: descomposición de Bourguignon, Ferreira y Lustig (1998) que permite estimar la contribución relativa de posibles determinantes de los ingresos laborales, separando decisiones de participación del efecto en retornos, para explicar el cambio distributivo observado a partir del coef. de Gini y el índice de Theil. Se reporta el valor promedio de los cambios simulados en el coeficiente de Gini en cada período, pues varían según el año base elegido. La tabla completa con estos resultados se reporta en el cuadro que sigue (tabla 2).

Tabla 2.
Descomposición por determinantes del cambio en el Gini del ingreso laboral individual

Fuente: elaboración propia. Notas: descomposición de Bourguignon, Ferreira y Lustig (1998) que permite estimar la contribución relativa de posibles determinantes de los ingresos laborales, separando decisiones de participación del efecto en retornos, para explicar el cambio distributivo observado a partir del coef. de Gini y el índice de Theil. Se reporta el valor promedio de los cambios simulados en el coeficiente de Gini en cada período, pues varían según el año base elegido.

Figura 8.
Cambios en la tasa de ocupación por quintiles de IPCF
Fuente: elaboración propia. Nota: la figura presenta el cambio en la tasa de ocupación (o tasa de empleo) por quintiles de ingreso per cápita familiar (IPCF) en cada uno de los períodos analizados.

Algunos de los factores que explican la reducción del empleo y el aumento en la prima salarial por educación se relacionan con el proceso de integración económica experimentado por Argentina durante este período. La apertura comercial generó un incremento en la competencia de importaciones de bienes de consumo que forzó el cierre de las empresas de menor productividad, mientras que las sobrevivientes y, en particular, las más productivas, lograron incorporar bienes de capital y nuevas tecnologías que fueron aprovechadas en mayor medida por los trabajadores más calificados (Acosta & Gasparini, 2007; Bustos, 2011). Por otro lado, el deterioro de instituciones laborales como el salario mínimo y los convenios colectivos de trabajo explica parte del deterioro salarial relativo experimentado por los trabajadores de menores ingresos (Cruces & Gasparini, 2009).

En línea con los resultados de la microdescomposición por componentes del IPCF, el efecto empleo es el principal factor asociado al aumento de la desigualdad en el período de crisis económica (1999-2002). En cambio, todos los factores asociados al efecto precio contribuyeron a reducir la desigualdad de ingresos laborales, siendo los más importantes los retornos a la experiencia (-1.27 puntos del Gini) y la brecha de género (-0.37 puntos del Gini). Entonces, el deterioro de las condiciones económicas ocurrido durante la crisis económica se condice con una fuerte caída en los retornos a la experiencia para aquellos individuos que lograron mantener su empleo en estos años.

El período de recuperación (2002-2006) se caracteriza por una notable reducción en la desigualdad de ingresos laborales (-5.86 puntos del Gini). La tendencia se mantiene en el siguiente período 2006-2014, con una reducción del Gini de 5.18. El cambio en los parámetros que determinan las decisiones de participación (efecto empleo) contribuye a reducir la desigualdad de ingresos laborales en cada uno de estos períodos en -1.56 y -1.54 puntos del Gini, respectivamente.

La reducción en los retornos a la educación es, por lejos, el factor más importante para explicar la reducción en la desigualdad de ingresos laborales ocurrida durante el período 2006-2014 (3.11 puntos del Gini). Los retornos a la educación también se redujeron durante el período de crisis, contribuyendo a reducir la desigualdad de ingresos (en -1.5 puntos del Gini). De modo que a partir del año 2002 los ingresos que se recuperaron más rápidamente y que crecieron en mayor proporción fueron los de los individuos con menor nivel de educación formal.

Es importante destacar que el incremento gradual en el nivel educativo promedio de los trabajadores argentinos, medido a través del cambio composicional en el empleo, explica una fracción muy pequeña del cambio distributivo ocurrido a lo largo de todo el período de estudio. El incremento de la oferta relativa de trabajadores con mayor educación podría explicar parte de la caída de los retornos a la educación. Sin embargo, Acosta et al. (2019) muestran que los factores de oferta asociados al incremento de los niveles de educación de los trabajadores tienen menor poder explicativo que los factores de demanda asociados a la dinámica de crecimiento de la economía en cada período. En particular, encuentran que los retornos a la educación secundaria se reducen a lo largo de todo el período (1991-2013), en línea con el constante aumento de la oferta relativa de trabajadores con educación secundaria, mientras que los retornos a la educación terciaria dependen de las condiciones de demanda que traccionan a la economía en cada período.

Es probable que la modificación de precios relativos ocasionada por la devaluación, el incremento del precio internacional de las materias primas y la política fiscal elegida por los gobiernos de turno hayan generado un crecimiento de la demanda agregada y una reasignación de empleo (endógena) hacia sectores no transables, más intensivos en trabajo no calificado que los sectores transables, que derivó en un incremento relativo en las horas trabajadas y salarios horarios de los trabajadores de menor nivel educativo y menores ingresos. También podrían existir problemas de emparejamiento de trabajadores y empleadores que, sumados a una discordancia entre las herramientas provistas por el sistema educativo y aquellas demandadas por las empresas en el mercado laboral, expliquen una parte no menor del deterioro de la productividad laboral relativa de los individuos con educación terciaria en el período más reciente (Acosta et al., 2019). Notar que los trabajadores del decil superior de ingresos exhiben un crecimiento nulo del salario horario entre 2006 y 2014 (figura 6).

Esta sección se presenta con el objetivo de mostrar que todos los resultados son cualitativamente muy similares cuando se utiliza el índice de Theil en lugar del coeficiente de Gini como medida de desigualdad del ingreso per cápita familiar o del ingreso laboral individual. Estos resultados están incorporados en las columnas 3 y 4 de las tablas 1 y 2.