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Capítulo 4. Globalización y desigualdad

Author(s):
International Monetary Fund. Research Dept.
Published Date:
November 2007
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En este capítulo se examina la relación entre el ritmo acelerado de la globalización comercial y financiera y la creciente desigualdad del ingreso observada en la mayoría de los países en los últimos 20 años. En el análisis se llega a la conclusión de que el progreso tecnológico ha tenido un impacto mayor que la globalización en la desigualdad dentro de los países. El impacto global limitado de la globalización refleja dos tendencias que se contrarrestan entre sí: mientras que la globalización del comercio está vinculada con la reducción de la desigualdad, la globalización financiera—y la inversión extranjera directa en particular—está relacionada con un aumento de la desigualdad. Cabe destacar que estas conclusiones están sujetas a diversas salvedades relacionadas con las limitaciones de datos, y es particularmente difícil dilucidar los efectos de la tecnología y la globalización financiera puesto que ambas se desarrollan a través de procesos que aumentan la demanda de trabajadores calificados. La conclusión de los autores de este capítulo es que las políticas orientadas a reducir las barreras comerciales y ampliar el acceso a la educación y al crédito pueden contribuir a que los beneficios de la globalización se compartan de forma más equitativa.

La integración de la economía mundial a través de la progresiva globalización del comercio y las finanzas ha alcanzado niveles sin precedentes, que superan el máximo registrado antes de la primera guerra mundial. Esta nueva ola de globalización está teniendo implicaciones de gran alcance para el bienestar económico de los ciudadanos de todas las regiones y de todos los grupos de ingreso, y es uno de los principales temas de debate público. En las ediciones anteriores de Perspectivas de la economía mundial se ha analizado el impacto de la globalización en los desbordamientos de los ciclos económicos y los mercados de trabajo (abril de 2007), en la inflación (abril de 2006) y en los desequilibrios externos (abril de 2005). En este capítulo se profundiza en el estudio de la globalización a través del análisis de las implicaciones para la desigualdad y la distribución del ingreso dentro de los países, haciendo hincapié en los países de mercados emergentes y los países en desarrollo (denominados frecuentemente “economías en desarrollo” en este capítulo).

El debate sobre los efectos distributivos de la globalización suele enfocarse desde dos puntos de vista opuestos. Por un lado, los que creen que la globalización genera un aumento creciente de la marea del ingreso que impulsa al alza a todos los barcos, de forma que hasta los grupos de bajo ingreso se benefician de la globalización en términos absolutos. Esta visión optimista tiene paralelismos con la hipótesis de Kuznets planteada en los estudios sobre el desarrollo, según la cual aunque la desigualdad podría aumentar en las fases iniciales del desarrollo industrial, se iría reduciendo a medida que el país concluyera la transición hacia la industrialización1. Por otro lado, algunos creen que si bien la globalización puede mejorar los ingresos globales, los beneficios no son compartidos de forma equitativa por todos los ciudadanos del país, y hay perdedores claros en términos relativos y posiblemente incluso en términos absolutos2. Además, la ampliación de las disparidades en el ingreso no solo podría plantear problemas sociales y de bienestar, sino también limitar las fuerzas impulsoras del crecimiento porque tal vez no se aprovecharían plenamente las oportunidades generadas por el proceso de globalización3. La sostenibilidad de la globalización también dependerá de que se mantenga un amplio respaldo de la población, la cual podría verse afectada por la creciente desigualdad.

Con este trasfondo, en este capítulo se examina a nivel general cómo la globalización afecta a la distribución del ingreso dentro de los países y a los ingresos de los sectores más pobres de la población en particular. Los objetivos principales son: 1) analizar la evolución de la globalización y de la distribución del ingreso en los últimos 20 años; 2) identificar los principales canales a través de los cuales la creciente globalización comercial y financiera afectan a la distribución del ingreso dentro de un país, y 3) plantear recomendaciones de política basadas en las observaciones recogidas para ayudar a los países a aprovechar al máximo las oportunidades que brinda la globalización y al mismo tiempo garantizar que los beneficios de la globalización se distribuyan adecuadamente entre toda la población.

Este capítulo se centra en ampliar el gran número de estudios sobre la globalización y la desigualdad desde varias dimensiones4. A diferencia de estudios anteriores, que se basan en gran medida en la globalización del comercio, en este capítulo también se analizan diversos canales de la globalización financiera a fin de presentar una visión más completa del impacto general de la globalización. Además, este capítulo se centra en examinar la evolución de la desigualdad a lo largo del tiempo en una amplia gama de países más que en explicar los niveles medios de desigualdad en una muestra representativa de países en un momento determinado. El análisis también se basa en un conjunto de datos nuevos de alta calidad elaborados recientemente por el Banco Mundial y en una metodología más coherente que la de la mayoría de los demás estudios, que utilizan una gran variedad de fuentes de datos de calidad desigual. No obstante, las cuestiones relacionadas con los datos siguen siendo un factor preocupante en el análisis comparativo de la desigualdad entre los países y los resultados de las estimaciones de todos estos análisis deben interpretarse con cautela.

Como avance de las conclusiones principales, los datos disponibles parecen indicar que la desigualdad del ingreso ha aumentado en la mayor parte de los países y regiones en los últimos 20 años, aunque los datos están sujetos a limitaciones sustanciales. No obstante, al mismo tiempo los ingresos medios reales de los segmentos más pobres de la población se han incrementado en todas las regiones y grupos de ingreso. El análisis indica que el desarrollo de la globalización comercial y la creciente globalización financiera han tenido efectos opuestos y reconocibles por separado en la distribución del ingreso. La liberalización del comercio y el crecimiento de las exportaciones están vinculados con la reducción de la desigualdad del ingreso, mientras que la creciente apertura financiera está relacionada con el aumento de la desigualdad. No obstante, la contribución de ambas al crecimiento de la desigualdad ha sido mucho menor que la del cambio tecnológico, sobre todo en los países en desarrollo. El desarrollo de la tecnología también está vinculado, por supuesto, a la expansión de la globalización, pero se considera que el progreso tecnológico, sin embargo, tiene un efecto reconocible por separado en la desigualdad5. El impacto de aumento de la desigualdad de la apertura comercial—sobre todo a través de la inversión extranjera directa (IED)—y el progreso tecnológico parecen operar a través de canales similares al acrecentar la prima por nivel de calificación de la mano de obra más que limitar las oportunidades de desarrollo económico. Por lo tanto, la ampliación del acceso a la educación está vinculada con una distribución más equitativa del ingreso en promedio.

En la sección siguiente se analizan los datos disponibles sobre la globalización y la desigualdad en los últimos 20 años, y cómo han evolucionado en las diversas regiones y grupos de ingreso. A continuación se examinan los canales a través de los cuales la globalización comercial y financiera podría influir en la desigualdad dentro de los países y se analizan los datos empíricos para identificar los principales factores que explican la evolución de la desigualdad. En la última sección se presentan algunas recomendaciones de política. En el recuadro 4.1 se examinan con más detalle las cuestiones analíticas y de medición derivadas de las diferentes metodologías utilizadas para recopilar y resumir los datos sobre la desigualdad entre los países y regiones. En el recuadro 4.2 se consideran con más detalle las enseñanzas que podrían derivarse de los análisis más detallados de las experiencias de algunos países, y se analiza en qué medida las conclusiones de estos estudios no se prestan fácilmente a generalizaciones a nivel de países6.

Tendencias recientes de la desigualdad y la globalización

¿Cómo ha evolucionado la globalización?

El comercio mundial se ha multiplicado por cinco en términos reales desde 1980, y su proporción en el PIB mundial ha aumentado del 36% al 55% durante este período (gráfico 4.1)7. La integración del comercio se aceleró en los años noventa a medida que los países del antiguo bloque comunista se integraban en el sistema de comercio mundial y las economías en desarrollo de Asia—una de las regiones más cerradas al comercio en 1980—desmantelaban gradualmente las barreras comerciales. No obstante, cabe señalar que todos los grupos de países de mercados emergentes y de países en desarrollo, cuando se agregan por grupo de ingreso o por región, se están equiparando o han superado a los países de ingreso alto en términos de apertura comercial, lo que refleja la convergencia generalizada de los sistemas comerciales de los países de ingreso mediano y bajo hacia los regímenes comerciales tradicionalmente más abiertos de las economías avanzadas8.

Gráfico 4.1.Globalización comercial

(Promedio ponderado por el PIB)

La globalización se aceleró en los años noventa a medida que los países del antiguo bloque del Este se integraban en el sistema de comercio mundial y las economías en desarrollo de Asia desmantelaban progresivamente las barreras comerciales.

Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.

1El nivel máximo es el valor más alto en 2006 (Singapur).

2Mediana de todos los países para cada año.

3Las series de datos correspondientes a Europa central y oriental y a la Comunidad de Estados Independientes comienzan en 1994.

4La tasa arancelaria se calcula como el promedio de la tasa arancelaria efectiva (relación ingresos arancelarios/valor de las importaciones) y el promedio de las tasas arancelarias no ponderadas.

La globalización financiera también ha avanzado a un ritmo muy rápido en los últimos 20 años9. El total de los activos financieros internacionales se ha duplicado con creces, del 58% del PIB mundial en 1990 al 131% en 2004. Las economías avanzadas siguen siendo las más integradas desde el punto de vista financiero, pero otras regiones del mundo han incrementado progresivamente sus posiciones de activos y pasivos internacionales (gráfico 4.2). No obstante, los indicadores de jure de la apertura de la cuenta de capital presentan un panorama desigual y las economías recientemente industrializadas de Asia (ERI) y las economías en desarrollo muestran pocos progresos en el ámbito de la convergencia hacia regímenes de la cuenta de capital más abiertos como los de las economías avanzadas, que han seguido ampliando la liberalización10. Cabe destacar que la proporción de la inversión extranjera directa en los pasivos totales ha aumentado en todos los países de mercados emergentes—del 17% de los pasivos totales en 1990 al 38% en 2004—y sobrepasa con creces la proporción de los pasivos de inversión de cartera, que se incrementó del 2% al 11% de los pasivos totales en el mismo período. La disminución de las necesidades de financiamiento de los gobiernos también ha contribuido a cambiar las estructuras de los pasivos y la proporción de la deuda en el total de los pasivos se ha reducido en todas las regiones de países de mercados emergentes y de países en desarrollo. No es sorprendente que la proporción de las reservas internacionales en los activos internacionales también haya aumentado, lo que refleja la acumulación de reservas de muchos países de mercados emergentes y de países en desarrollo en los últimos años.

Gráfico 4.2.Globalización financiera

Las economías avanzadas (incluidas las ERI) mantienen el monto más grande de activos y pasivos financieros internacionales, pero otras regiones del mundo también han aumentado progresivamente sus posiciones de estos activos y pasivos.

(Promedio ponderado por el PIB)
(Promedio ponderado por el PIB)

Fuentes: Chinn e Ito (2006); Lane y Milesi-Ferretti (2006), y cálculos del personal técnico del FMI.

1Las series de datos correspondientes a Europa central y oriental y a la Comunidad de Estados Independientes comienzan en 1995.

2El nivel máximo es el valor más alto en 2004 (Irlanda).

3Mediana de todos los países para cada año.

4Índice que mide el grado de apertura de la cuenta de capital de un país basado en los principales componentes extraídos de los indicadores desagregados sobre las restricciones a la cuenta corriente y de capital.

¿Se ha vuelto menos equitativa la distribución del ingreso dentro de los países?

Los análisis comparativos sobre la desigualdad entre los países se caracterizan generalmente por problemas de fiabilidad, falta de cobertura e incoherencias en la metodología11. Algunas de estas cuestiones se analizan con más detalle en el recuadro 4.1. Este capítulo se basa en los datos más recientes sobre la desigualdad incluidos en la base de datos Povcal del Banco Mundial, elaborada por Chen y Ravallion (2004, 2007) con respecto a un gran número de países en desarrollo. A diferencia de otras bases de datos utilizadas comúnmente, que se centran en enfoques más mecánicos para combinar datos de una gran variedad de fuentes12, esta base de datos utiliza un enfoque más riguroso para filtrar los datos sobre el ingreso y el consumo de cada país a fin de detectar las diferencias de calidad. La base de datos Povcal se ha complementado con los datos de la base de datos de Luxemburg Income Study (LIS), que incluye estadísticas de alta calidad sobre las economías avanzadas, y la muestra completa resultante permite realizar comparaciones de países y dentro de los países más precisas que en otros casos. Dadas las limitaciones de disponibilidad de datos, en el análisis de este capítulo se utilizan los datos sobre la desigualdad basados en las encuestas sobre el ingreso y el gasto. Al mezclar estos dos conceptos la comparación de los niveles de desigualdad de los distintos países y regiones puede resultar confusa13. Dada la dificultad para comparar los niveles de desigualdad de los distintos países, en esta sección se analizan brevemente estos niveles y se concentra la atención en cambio en las variaciones, mientras que el análisis empírico se basa únicamente en las variaciones de la desigualdad para evitar sesgos en las estimaciones de los niveles.

Tomando como base las variaciones observadas de los coeficientes de Gini (el indicador resumido de la desigualdad utilizado más comúnmente), la desigualdad ha aumentado en todos los agregados, salvo los de los países de bajo ingreso, en los últimos 20 años, aunque existen importantes diferencias nacionales y regionales (gráfico 4.3)14. Si bien en las dos últimas décadas la desigualdad ha aumentado en las economías en desarrollo de Asia, en las economías de mercados emergentes de Europa, América Latina, las ERI y las economías avanzadas, se ha reducido en África subsahariana y en la Comunidad de Estados Independientes (CEI)15. La evolución es la misma en general si se utilizan los promedios ponderados por la población, salvo en el caso de los países de mercados emergentes de América Latina debido a las disminuciones recientes de la desigualdad en Brasil y México. Entre las principales economías avanzadas, parece que la desigualdad solo se ha reducido en Francia, mientras que en los principales países de mercados emergentes, las tendencias son más diversas y la desigualdad ha aumentado fuertemente en China, se ha mantenido prácticamente al mismo nivel en India y se ha reducido en Brasil, México y Rusia16. Sin embargo, estos indicadores globales de la desigualdad no detectan todas las características específicas de la desigualdad dentro de cada país. Como se señala en el recuadro 4.2, al utilizar un método diferente de agregación de la desigualdad urbana y rural en China se observa un aumento mucho menos pronunciado de la desigualdad global, mientras que en India la diferencia entre los distritos rurales y los urbanos es considerable a pesar de las variaciones relativamente pequeñas a nivel nacional.

Gráfico 4.3.Tendencias de la desigualdad en los países

La desigualdad ha aumentado en las economías en desarrollo de Asia, Europa central y oriental, las ERI y las economías avanzadas, mientras que se ha reducido en la Comunidad de Estados Independientes y, en menor medida, en África subsahariana.

(Coeficiente de Gini)

Fuentes: Choi (2006); base de datos Povcal; base de datos WIDER, y cálculos del personal técnico del FMI.

1La cobertura de los países y los años son limitados a fin de mantener una cobertura de los países constante. Véase el apéndice 4.1.

2Excluye la RAE de Hong Kong debido a la falta de datos.

3Las tendencias a partir de 2000 se basan en los datos sobre los ingresos de los trabajadores a tiempo completo todo el año.

4Las tendencias anteriores a 1992 se basan en los datos correspondientes a Alemania occidental.

El panorama de la desigualdad es más detallado si se examinan las proporciones del ingreso de los diferentes grupos de países (gráfico 4.4). En general, las variaciones de las proporciones del ingreso por quintil (es decir, los subgrupos sucesivos que comprenden cada uno el 20% de la población) en las distintas regiones y niveles de ingreso coinciden con los datos sobre la desigualdad basados en los coeficientes de Gini. No obstante, los datos indican que el aumento de los coeficientes de Gini se explica en gran medida por el incremento de la proporción de los quintiles más ricos a expensas de los quintiles medios, mientras que la proporción del ingreso del quintil más pobre (1) varía poco. Al examinar los niveles medios del ingreso de los distintos quintiles, los ingresos per cápita han aumentado en casi todas las regiones incluso en el caso de los quintiles más pobres (gráficos 4.5 y 4.6). La excepción es América Latina donde se produjo un ligero descenso general, impulsado principalmente por el impacto adverso de las crisis económicas y financieras en los pobres de varios países. Sin embargo, los ingresos se han recuperado desde los bajos niveles registrados después de la crisis. De hecho, como se desprende de los datos derivados de los coeficientes de Gini, los ingresos del quintil más pobre han aumentado más rápidamente que los de otros segmentos de la población en África subsahariana y los países de la CEI, aunque a partir de una base muy baja. En todas las regiones, los datos parecen indicar, por lo tanto, que en términos absolutos los pobres no se encuentran en peores condiciones (salvo en unas pocas economías afectadas por las crisis), y en la mayoría de los casos las condiciones son considerablemente mejores, durante la fase más reciente de la globalización.

Gráfico 4.4.Proporciones del ingreso por quintil

La creciente desigualdad se explica en gran medida por el aumento de la proporción del ingreso del quintil más rico a expensas de los quintiles medios, mientras que la del quintil más pobre ha variado poco.

(Proporción del ingreso total; promedio ponderado por la población)

Fuentes: Choi (2006); Dirección de Estadística de Japón; base de datos Povcal; base de datos WIDER, y cálculos del personal técnico del FMI.

1Los datos abarcan las economías avanzadas (Avanz.), las economías recientemente industrializadas de Asia (ERI), las economías en desarrollo de Asia (Asia), América Latina y el Caribe (ALC), África subsahariana (AS), Oriente Medio y Norte de África (OMNA), Europa central y oriental (ECO) y la Comunidad de Estados Independientes (CEI).

2Incluye solamente Corea y la provincia china de Taiwan.

Gráfico 4.5.Ingreso per cápita por quintil1

Los ingresos han aumentado en todos los quintiles de todas las regiones, salvo en el quintil más pobre en América Latina, lo que está relacionado en parte con los efectos de las crisis.

(Dólares internacionales de 2000; promedio ponderado por la población)

Fuentes: Choi (2006); Heston, Summers y Aten (2006); Dirección de Estadística de Japón; base de datos Povcal; base de datos WIDER, y cálculos del personal técnico del FMI.

1Los datos sobre las proporciones del ingreso o el consumo se aplican a los niveles del PIB per cápita real de los cuadros de Penn World para calcular el ingreso per cápita por quintil. Véase el apéndice 4.1.

2Incluye solamente Corea y la provincia china de Taiwan.

Gráfico 4.6.Ingreso per cápita por quintil en algunos países1

A pesar del aumento global de la desigualdad en los países de ingreso mediano y alto, la experiencia varía mucho de un país a otro.

(Dólares internacionales de 2000)

Fuentes: Heston, Summers y Aten (2006); Dirección de Estadística de Japón; base de datos Povcal; base de datos WIDER, y cálculos del personal técnico del FMI.

1Los cálculos se basan en los datos sobre las proporciones del ingreso, salvo en el caso de India, Japón, México y Rusia, donde se utilizan los datos sobre las proporciones del consumo. Los datos sobre las proporciones del ingreso o el consumo se aplican a los niveles del PIB per cápita real de los cuadros de Penn World para calcular el ingreso per cápita por quintil. Véase el apéndice 4.1.

2Basado en los datos sobre las proporciones del ingreso de los hogares.

En resumen, de los datos se desprenden dos hechos generales. Primero, en los últimos 20 años, el crecimiento del ingreso ha sido positivo en todos los quintiles de casi todas las regiones y de todos los grupos de ingreso durante el período reciente de globalización. Al mismo tiempo, la desigualdad del ingreso ha aumentado principalmente en los países de ingreso alto y mediano, y en menor medida en los países de bajo ingreso. Esta experiencia reciente parece indicar un cambio claro de tendencia con respecto al descenso general de la desigualdad en la primera mitad del siglo XX, y dar la impresión de que el rápido crecimiento de Asia oriental durante los años sesenta y setenta se logró manteniendo al mismo tiempo la desigualdad en niveles relativamente bajos. No obstante, cabe destacar que es difícil comparar los datos sobre la desigualdad de una década a otra, dadas las numerosas salvedades con respecto a la fiabilidad de los datos y la comparabilidad metodológica.

Recuadro 4.1.Medición de la desigualdad: Cuestiones conceptuales, metodológicas y de medición

En los estudios sobre la desigualdad se utilizan varios indicadores diferentes, en función de la disponibilidad de los datos subyacentes y el tema central del estudio1. De estos indicadores, el índice de Gini se utiliza comúnmente como indicador resumido de la distribución del ingreso de un país2. El índice de Gini abarca la gama comprendida entre la distribución perfectamente igual en la que todo el ingreso se comparte de forma equitativa (coeficiente de Gini de 0) y la distribución en la que una sola persona tiene todo el ingreso (coeficiente de 1). Normalmente, los coeficientes de Gini varían entre 0,20 y 0,65.

A pesar del uso generalizado del índice de Gini, existen muchos aspectos conceptuales, metodológicos y de definición que dificultan la comparación entre los índices de Gini de los distintos países a lo largo del tiempo3. Una fuente principal de variación es que algunos índices de Gini se basan en las encuestas del gasto de consumo de los hogares, mientras que otros se basan en las encuestas del ingreso: una diferencia que puede cambiar el índice de Gini observado de un país en alrededor de 0,15. En general, los índices de Gini basados en el consumo tienden a mostrar una menor desigualdad y son los utilizados más comúnmente en los países en desarrollo donde las altas tasas de empleados autónomos en el comercio o la agricultura (donde el ingreso fluctúa a lo largo del año) dificultan la medición del ingreso4. Los índices de Gini basados en el consumo son más comunes en Asia, África subsahariana y, en los últimos años, en Europa central y las economías emergentes de Europa, y en la Comunidad de Estados Independientes, mientras que los índices de Gini basados en el ingreso se utilizan comúnmente en las economías avanzadas y en América Latina5. Las diferencias en la definición y la metodología de las encuestas dificultan aún más el uso de ambos índices de Gini. La comparabilidad de los índices de Gini basados en los datos de encuestas del consumo puede verse limitada por las diferencias en la definición del consumo; la variación en el número de artículos de consumo que se distinguen por separado en las encuestas; si los participantes de las encuestas declaran su propio consumo o si se les solicita que expliquen su consumo en una entrevista; las variaciones en el período durante el cual se solicita a los participantes que declaren su consumo; los diferentes métodos utilizados para imputar la vivienda, los artículos duraderos y el consumo de producción interna; las incoherencias en el tratamiento de la estacionalidad y el momento en que se realizan las encuestas; la declaración de datos incompletos o de informes confusos sobre el consumo de algunos artículos, y la variación de las respuestas de los encuestados dentro de un hogar. Los datos sobre la desigualdad del ingreso también pueden variar si el ingreso se declara deducidos los impuestos o antes de los impuestos; si incluye los ingresos en especie, las rentas imputadas y la producción interna, y si abarca todo el ingreso—incluidas las remesas, otras transferencias y el ingreso de la propiedad—o solo los ingresos salariales6.

Con respecto a otras cuestiones más generales sobre ambos tipos de índices de Gini, cabe señalar que algunas encuestas no son representativas a nivel nacional y no incluyen la población rural, el ejército, los estudiantes o la población que vive en zonas en las que es costoso o peligroso realizar encuestas. Además, la ausencia de respuesta en las encuestas o la declaración incompleta de datos sobre el ingreso—lo que ocurre con más frecuencia en los grupos de altos ingresos de un país—pueden sesgar las distribuciones del ingreso y, por lo tanto, mostrar un panorama incompleto de la desigualdad. Además, el grado y la forma en que en una encuesta se tengan en cuenta las diferencias del nivel de precios entre las zonas urbanas y las zonas rurales también pueden alterar significativamente los datos sobre la distribución.

Por último, existen diferencias entre los indicadores de la desigualdad individual y la de los hogares. Los indicadores de la desigualdad de los hogares, que eran mucho más comunes antes de 1980, pueden mostrar la evolución de la desigualdad a lo largo del tiempo simplemente debido a la variación del tamaño y la composición de los hogares. El ajuste de los indicadores de la desigualdad a una unidad de análisis per cápita contribuye a evitar este sesgo, y se han adoptado varios métodos para realizar este ajuste7.

Existen directrices para realizar encuestas, pero varían a lo largo del tiempo y de un país a otro, y por lo tanto, las diferentes encuestas e incluso las diversas rondas de encuestas pueden producir resultados diferentes8. Al comparar los índices de Gini, es necesario examinar meticulosamente los conceptos, las definiciones y los detalles de la metodología de las encuestas a fin de mejorar la comparabilidad. La base de datos Povcal del Banco Mundial profundiza mucho más en esta cuestión que otras bases de datos9. Esta base incluye datos primarios provenientes de encuestas representativas a nivel nacional con definiciones suficientemente amplias del ingreso y el consumo. Se ha procurado garantizar la comparabilidad de las encuestas a lo largo del tiempo y dentro de los países, aunque aún no es posible comparar los datos entre países y dentro de los países porque en muchos casos no han podido efectuarse los ajustes necesarios para tener en cuenta las diferencias en la metodología de las encuestas. Por último, los indicadores se calculan de forma coherente y sobre una base per cápita. A los efectos del análisis econométrico de este estudio, se utilizan las variaciones de los índices de Gini a lo largo del tiempo provenientes de esta base de datos y no los niveles, lo que permite abordar algunas de las principales cuestiones con respecto a la comparabilidad de los índices de los distintos países.

Nota: El autor principal de este recuadro es Patrick Hettinger.1Los indicadores de la desigualdad comprenden, además del índice de Gini, las relaciones del ingreso medio de los segmentos más ricos y los más pobres de la población, el índice de Atkinson, el indicador entrópico de Theil y la desviación media logarítmica del ingreso.2El índice de Gini se define como 12n2μΣi=1nΣj=1n|yiyj|,, donce μ corresponde al ingreso medio, yi e yj los ingresos observados individualmente y n el número de ingresos observados.3Véase un análisis general de las dificultades que plantea el uso del índice de Gini y los datos basados en las encuestas de los hogares en Banco Mundial (2006), Deaton (2003) y Ravallion (2003).4Entre otras causas, un indicador bajo de la desigualdad basada en el consumo puede obedecer a la suavización del consumo a lo largo del tiempo y a un error de medición mayor de los ingresos. Véanse, por ejemplo, Ravallion y Chen (1996) y Meyer y Sullivan (2006).5Véase, por ejemplo, Chen y Ravallion (2004).6Con respecto a las economías más avanzadas de este estudio, se utiliza el ingreso deducidos los impuestos, aunque los componentes del ingreso varían de un país a otro. Véanse los datos de Luxembourg Income Study que figuran en la base de datos World Income Inequality Database.7Véanse varios ejemplos sobre el ajuste de los indicadores en World Income Inequality Database (2005).8Véanse Canberra Group (2001) y Deaton y Zaidi (2002).9Véase Chen y Ravallion (2004).

¿Cuál es el impacto de la globalización en la desigualdad?

Con este trasfondo, cabe preguntarse en qué medida el aumento de la desigualdad en los países de ingreso alto y mediano en las últimas décadas puede atribuirse al desarrollo de la globalización, y en qué medida a otros factores, como la expansión de la tecnología y las limitaciones internas a la igualdad de oportunidades. En esta sección se examinan los canales a través de los cuales la globalización del comercio y las finanzas podría afectar a la distribución del ingreso dentro de un país, estableciendo el marco para el análisis empírico que se presenta a continuación.

Recuadro 4.2.¿Qué nos indican los estudios de países sobre el impacto de la globalización en la desigualdad? Ejemplos de México, China e India

Un enfoque complementario a los análisis comparativos de países sobre el impacto de la globalización en la desigualdad utilizado en este capítulo consiste en examinar con detalle la experiencia de determinados países (véase Goldberg y Pavcnik, 2007). La ventaja de los estudios de países es que se centran en indicadores más detallados de la desigualdad (es decir, la desigualdad salarial) y a un nivel de desagregación geográfica o por sector más preciso. Además, se basan en datos más detallados sobre otras variables, como los aranceles y las políticas sociales. Dado que la globalización puede afectar a la desigualdad a través de diferentes canales y a ritmos distintos en los diversos países, estos estudios pueden proporcionar información importante que no puede obtenerse a partir de los estudios comparativos de países y en los que pueden relacionarse más estrechamente las políticas y los resultados1. En el análisis siguiente de los estudios recientes sobre México, China e India se ilustra la utilidad y las limitaciones de los estudios de países2.

México

México llevó a cabo diversas reformas de gran alcance entre 1985 y 1994 que contribuyeron a abrir la economía al comercio y los flujos de capital. Durante el mismo período, la brecha de los ingresos entre los trabajadores calificados y los poco calificados comenzó a ampliarse, lo que generó un importante número de estudios en los que se examinó si esta brecha creciente se debió al proceso de apertura3. En términos generales, en los estudios se indica que posiblemente la evolución de la liberalización del comercio haya contribuido a aumentar esta brecha. Hanson y Harrison (1999) observan que la protección del comercio fue inicialmente más alta en los sectores de uso intensivo de mano de obra poco calificada y se redujo más en estos sectores durante la reforma. Suponiendo que estas variaciones de los aranceles se trasladaron a los precios de los bienes, entonces la lógica del teorema de Stolper-Samuelson implicaría que el salario relativo de la mano de obra calificada habrá aumentado. Robertson (2004) señala que hay datos que respaldan esta conclusión y observa que el precio relativo de los bienes de uso intensivo de mano de obra calificada en México aumentó durante 1987–94, así como los salarios relativos de la mano de obra calificada.

En otros estudios con un enfoque ligeramente diferente se señala que, si bien es posible que la globalización haya contribuido a ampliar la desigualdad de los ingresos en México, los trabajadores poco calificados se han beneficiado en términos absolutos de este fenómeno debido a los cambios de política económica implementados. Nicita (2004) indica que durante los años noventa, las variaciones de los aranceles aumentaron el ingreso disponible para todos los hogares, y los más ricos se beneficiaron de un aumento del 6% y los más pobres del 2%, lo que contribuyó a una reducción del 3% del número de hogares que viven en la pobreza. En otro estudio conexo, Hanson (2007) observa que durante los años noventa la población de las regiones más expuestas a la globalización se benefició de un aumento del 10% del ingreso laboral en comparación con la de las regiones menos expuestas, lo que contribuyó a una reducción de las tasas de pobreza del 7% en las regiones muy expuestas frente a las regiones poco expuestas.

China

El aumento extraordinario de la liberalización comercial en China ha venido acompañado por una importante caída de las tasas de pobreza, pero también por un aumento de la desigualdad del ingreso, y el coeficiente de Gini a nivel global se incrementó fuertemente del 0,28 en 1981 al 0,42 en 2004. El aumento de la desigualdad global observado puede atribuirse principalmente a las diferencias crecientes entre los ingresos de los hogares en las zonas urbanas y los de las zonas rurales y al aumento desigual de los ingresos de los hogares en las zonas urbanas (véase el panel superior del gráfico de Lin, Zhuang y Yarcia, de próxima publicación). En su estudio sobre la desigualdad entre 1988 y 1995, Wei y Wu (2007) también observan que los datos agregados sobre la desigualdad podría ocultar una evolución más sutil de los cambios subyacentes. Estos autores examinan el efecto de la globalización comercial en la desigualdad de los ingresos en China utilizando nuevos métodos y dos conjuntos de datos únicos sobre 39 regiones urbanas y 40 regiones rurales de China. El primer conjunto de datos permite examinar la desigualdad entre los ingresos urbanos y los rurales, mientras que el segundo facilita el examen de la desigualdad dentro de las zonas urbanas y rurales4. Los autores utilizan la descomposición del índice de Theil que combina la desigualdad entre las zonas urbanas y rurales, y la desigualdad dentro de las zonas urbanas y dentro de las rurales en un indicador global de la desigualdad del ingreso, y señalan que su enfoque de la descomposición del índice de Theil indica de forma más exacta los efectos desiguales de los diferentes componentes de la desigualdad global5.

China: Apertura y desigualdad en las zonas urbanas y rurales

Fuentes: Lin, Zhuang y Yarcia (de próxima publicación) y Wei y Wu (2007).

1La desigualdad se mide en términos del índice de Theil y varía de 0 a 1.

A los efectos de ilustrar la importancia del método de agregación, los tres paneles inferiores del gráfico presentan las correlaciones entre la apertura comercial y la desigualdad entre las zonas urbanas y rurales, y la desigualdad dentro de las zonas rurales y dentro de las urbanas. El análisis econométrico formal de los autores, que coincide con las correlaciones del gráfico, indica que la liberalización comercial reduce la desigualdad de los ingresos entre las zonas urbanas y rurales, da lugar a un aumento relativamente pequeño de la desigualdad dentro de las zonas urbanas y reduce la desigualdad dentro de las zonas rurales. Y lo que es más importante, sumando los tres componentes de la desigualdad, los autores estiman que la ampliación de la apertura comercial reduce ligeramente la desigualdad global6.

Esta conclusión contrasta con la idea más generalizada de que la liberalización del comercio ha contribuido a aumentar la desigualdad de los ingresos en China. Una enseñanza fundamental de este estudio es que la descomposición y la medición adecuadas de la desigualdad de los ingresos entre las diferentes regiones pueden modificar el efecto de la apertura observado en la desigualdad de los ingresos en China.

La experiencia de China no implica necesariamente que el efecto de la liberalización del comercio en la desigualdad del ingreso derivado de esta metodología sea el mismo en otros países, dados los diversos mecanismos a través de los cuales opera la globalización. Además, las limitaciones de datos en muchos países normalmente no permiten aplicar esta metodología.

India

India intensificó las reformas orientadas a abrir su economía durante los años noventa, mediante la reducción de los aranceles y las barreras no arancelarias, y de las barreras a la inversión extranjera directa y la liberalización de las regulaciones internas restrictivas. Kumar y Mishra (de próxima publicación) evalúan empíricamente el impacto de la liberalización del comercio de 1991 en India en los salarios industriales7. En el estudio se utilizan las variaciones de las primas salariales en la industria y la política comercial de las distintas industrias a lo largo del tiempo. Las primas salariales de la industria se definen como la proporción del salario individual que devenga a la afiliación industrial del trabajador teniendo en cuenta las características del trabajador. Dado que las diferentes industrias emplean proporciones distintas de trabajadores calificados, las variaciones de las primas salariales se traducen en variaciones de los ingresos relativos de los trabajadores calificados y los poco calificados (véanse Pavcnik et al., 2004; y Goldberg y Pavcnik, 2005). Los resultados parecen indicar que las reducciones de los aranceles están relacionadas con el aumento de los salarios dentro de la industria, probablemente debido a los aumentos de la productividad. Además, en el estudio se observa que la liberalización del comercio ha dado lugar a una reducción de la desigualdad entre los trabajadores calificados y los poco calificados. Esto coincide con las mayores reducciones arancelarias en sectores con una proporción más alta de trabajadores poco calificados.

Otros estudios se centran en el efecto de las variaciones de los aranceles en la desigualdad del ingreso a nivel de distrito. Topalova (2007) relaciona las variaciones en la composición industrial de los distintos distritos ocurridas después de la liberalización con el grado de apertura al comercio exterior y la IED en las distintas industrias8. En otros estudios se aplica la metodología de la diferencia en diferencia para investigar cómo varía el consumo en toda la distribución del ingreso si el distrito está expuesto a una reducción de la protección y a la liberalización de la IED. Los resultados de estos estudios indican que la liberalización del comercio dio lugar a un aumento de la desigualdad, sobre todo en los distritos urbanos, donde los ingresos de los más ricos y los de la población que tiene educación superior aumentaron mucho más rápidamente que los de los hogares en la parte inferior de la distribución del ingreso. Aunque las estimaciones de la muestra sobre las zonas rurales no son estadísticamente significativas, en todos los indicadores sobre la desigualdad las estimaciones puntuales implican que la reducción de los aranceles está vinculada con el aumento de la desigualdad. Además, no parece que exista ninguna relación entre la IED y la desigualdad dentro de un distrito en las muestras correspondientes a las zonas urbanas o rurales.

Conclusión

Como se demuestra en este recuadro, los estudios de países pueden beneficiarse de la disponibilidad de datos más detallados y más desagregados para estudiar los efectos de la globalización en la desigualdad. No obstante, ningún estudio puede determinar todos los aspectos de esta relación, y cada uno se centra, en cambio, en algunos parámetros de interés particular. En el caso de México, se utilizó la desigualdad salarial más que la del ingreso para determinar las diferencias distributivas entre regiones. En el ejemplo de China, se observa que la descomposición entre la desigualdad urbana y la rural es fundamental para la estimación de la relación entre la globalización y la desigualdad. En el estudio de India, se utilizaron datos detallados sobre los aranceles a las importaciones de las distintas industrias y distritos para calcular la apertura comercial. Los resultados de estos estudios de casos presentan un panorama mucho más complejo de la interrelación entre la globalización y la desigualdad que no puede detectarse en los estudios comparativos de países. La información empírica parece indicar, en general, que los mecanismos a través de los cuales la globalización afecta a la desigualdad dependen de las circunstancias específicas de cada país y de cada período, debido a la gran heterogeneidad de los países y a la naturaleza y el momento de aplicación de las reformas comerciales.

Nota: El autor principal de este recuadro es Chris Papageorgiou, con la colaboración de Gordon Hanson y Petia Topalova.1Una limitación de la mayor parte de estos estudios de países es que no tienen en cuenta explícitamente el progreso tecnológico, y en algunos casos, la globalización financiera, que, según se observa en este capítulo, desempeñan un papel fundamental. Otra limitación es el uso de la metodología de diferencia en diferencia que no indica el efecto de la globalización en la desigualdad a nivel nacional. Si bien la liberalización podría tener el efecto global de aumentar o reducir la desigualdad, esta metodología calcula si este efecto global fue desigual y si algunas industrias o regiones se beneficiaron más que otras de la globalización.2Los estudios centrados en las experiencias de Colombia, Argentina, Brasil, Chile y la RAE de Hong Kong se resumen en Goldberg y Pavcnik (2007).3En 1988, los ingresos de los trabajadores urbanos del percentil 90 fueron 3,6 veces más altos que los del percentil 10. En 2004, esta relación aumentó a 4,7 veces, y se produjeron grandes fluctuaciones de los ingresos relativos durante la crisis del peso mexicano en 1994–95.4El primer conjunto de datos proviene de Urban Statistical Yearbook of China y Fifty Years of the Cities in New China: 1949–98, publicados por la Dirección Nacional de Estadísticas de China. El segundo conjunto comprende dos encuestas de los hogares realizadas en 1988 y 1995 por economistas internacionales y el Instituto de Economía de la Academia China de Ciencias Sociales. El estudio se basa en datos de las zonas urbanas y los condados rurales administrados por las ciudades—un régimen administrativo específico de China—pero no incluye los condados rurales administrados directamente por las prefecturas.5El índice de Theil es un indicador alternativo al coeficiente de Gini. Una de las ventajas del índice de Theil es que su descomposición es más fácil porque consiste en la suma ponderada de la desigualdad dentro de los subgrupos. La descomposición específica del índice de Theil utilizada por Wei y Wu (2007, págs. 25–26) fue propuesta por Shorrocks (1980) y Mookherjee y Shorrocks (1982). A nivel más específico, la desigualdad global viene dada por I = VrλrIr + VuλuIu + Vrλrlogλr + Vuλulogλu, donde Vr y Vu corresponden a las proporciones de la población que vive en las zonas urbanas y rurales, respectivamente; λr y λu a las relaciones entre los ingresos medios rurales y urbanos y el ingreso medio nacional global, respectivamente, e Ir e Iu a los índices de Theil dentro de las zonas rurales y dentro de las urbanas, respectivamente. El Banco Mundial (1997) estima que el 75% de la variación de la desigualdad global se explica por la desigualdad entre las zonas urbanas y rurales durante el período 1984–95.6En un estudio conexo basado en los datos de las encuestas de los hogares de 29 provincias chinas entre 1988 y 2001, Zhang y Wan (2006) observan que la liberalización del comercio aumenta la proporción del ingreso de los pobres que viven en los hogares de las zonas urbanas.7El conjunto de datos combina los datos a nivel micro de la Organización Nacional de Encuestas por Muestreo con datos sobre la protección del comercio internacional correspondientes a los años 1980–2000.8En este estudio se utilizan datos basados en el consumo correspondientes a 360 distritos (los 15–16 estados más grandes de India) y a dos períodos: 1987 y 1999. Véase una explicación detallada de los datos y el método de estimación utilizado por Topalova (2007).

Canales a través de los cuales la globalización afecta a la desigualdad

El principal vínculo analítico entre la liberalización del comercio y la desigualdad del ingreso proporcionado por la teoría económica se deriva del teorema de Stolper-Samuelson: en el marco de dos factores y dos países, el incremento de la apertura comercial (mediante la reducción arancelaria) en un país en desarrollo donde abunda la mano de obra poco calificada contribuirá al aumento de los salarios de estos trabajadores y a la reducción de la remuneración de los trabajadores calificados, lo que dará lugar a una disminución de la desigualdad del ingreso (véase Stolper y Samuelson, 1941). Después de la reducción de los aranceles a la importación, el precio del producto (importable) con un uso intensivo de mano de obra calificada baja y, por lo tanto, también disminuye la remuneración de los escasos trabajadores calificados, mientras que el precio del bien (exportable) con un uso intensivo de mano de obra poco calificada, un factor relativamente abundante en el país, aumenta y, por lo tanto, también se incrementa la remuneración de los trabajadores poco calificados. En las economías avanzadas donde la mano de obra calificada es relativamente abundante, ocurriría lo contrario y el aumento de la apertura agravaría la desigualdad.

Una ampliación importante del modelo básico que debilita la dicotomía entre las economías avanzadas y las economías en desarrollo en términos de efectos distributivos es la inclusión de los bienes comerciables “que no compiten con los bienes nacionales”, es decir, los bienes que no se producen en un país y que se importan solamente porque, por ejemplo, las diferencias en materia de dotación de recursos entre los países son muy grandes. Los recortes arancelarios reducirían los precios de estos bienes—y, por lo tanto, aumentaría el ingreso efectivo real de los hogares—sin afectar a los salarios ni a los precios de otros bienes comerciables17. Si este bien que no compite con otros bienes producidos en el país representa una proporción importante de la cesta de consumo de los segmentos más pobres de la sociedad, el recorte del arancel sobre este bien reducirá la desigualdad en este país. A nivel más general, tanto en las economías avanzadas como en las economías en desarrollo, si se reducen los aranceles de los bienes que no compiten con los bienes nacionales y que no se producen en el país pero que son los que consumen particularmente los pobres, se reducirá la desigualdad tanto en las economías avanzadas como en las economías en desarrollo.

Las implicaciones del teorema de Stolper-Samuelson, en particular los efectos positivos de la liberalización del comercio en la desigualdad del ingreso en los países en desarrollo, no se han verificado en los estudios sobre el conjunto de la economía18. Una dificultad particular ha sido explicar el aumento de la prima por nivel de calificación entre los trabajadores calificados y los no calificados observada en la mayoría de los países en desarrollo. Por lo tanto, se han planteado otros enfoques analíticos, como la introducción de: 1) un marco multinacional, en el cual los países pobres también pueden importar bienes de uso intensivo de mano de obra poco calificada de otros países pobres y los países ricos pueden importar igualmente bienes de uso intensivo de mano de obra calificada de otros países ricos; 2) un universo de bienes, lo que implica que lo que se considera un bien de uso intensivo de mano de obra poco calificada en una economía avanzada será un bien de uso intensivo de mano de obra relativamente calificada en un país menos desarrollado (véase Feenstra y Hanson, 1996), y 3) bienes importados intermedios utilizados para la producción de bienes de uso intensivo de mano de obra calificada. No obstante, estas ampliaciones han planteado en sí mismas nuevas dificultades para el análisis empírico, y no se ha establecido ninguna de forma concluyente19. Por ejemplo, se han argumentado explicaciones para aumentar las primas por nivel de calificación sobre la base de que el cambio tecnológico tiene un sesgo inherente al nivel de especialización en el trabajo, atribuyendo los aumentos de la desigualdad observados (por ejemplo, en las economías avanzadas) a shocks tecnológicos exógenos. Por lo tanto, toda estimación empírica sobre los efectos generales de la globalización deberá tener en cuenta explícitamente los cambios tecnológicos en los países, además de las variables estándar relacionadas con el comercio.

Otro aspecto importante sobre las implicaciones derivadas del teorema de Stolper-Samuelson está relacionado con el supuesto de que la mano de obra y el capital son móviles dentro de un país pero no a escala internacional. Si el capital puede cruzar las fronteras, las implicaciones del teorema se debilitan considerablemente. Este canal parecería evidente sobre todo en el caso de la IED, que suele dirigirse hacia los sectores de mano de obra calificada en la economía receptora20. Además, lo que parece ser IED entrante de uso intensivo de mano de obra relativamente calificada para un país menos desarrollado podría parecer IED saliente de uso intensivo de mano de obra relativamente poco calificada para una economía avanzada. Por lo tanto, un aumento de la IED de las economías avanzadas hacia las economías en desarrollo podría incrementar la demanda relativa de mano de obra calificada en ambos países, lo que aumentaría la desigualdad tanto en la economía avanzada como en el país en desarrollo. Los datos empíricos sobre estos canales respaldan esta opinión de manera ambigua, y el impacto de la IED se considera negativo, por lo menos a corto plazo, o no concluyente21.

Además de la inversión extranjera directa, existen otros canales importantes a través de los cuales el capital cruza las fronteras, como los préstamos bancarios transfronterizos, la deuda de cartera y los flujos de inversión de capital. En este contexto más amplio, algunos sostienen que la intensificación del proceso de liberalización de la cuenta de capital podría incrementar el acceso de los pobres a los recursos financieros, mientras que otros advierten que la mayor apertura financiera podría dañar de forma desproporcionada a los pobres al aumentar la posibilidad de crisis financieras22. Algunos estudios recientes han observado que la solidez de las instituciones desempeña un papel esencial: en el contexto de instituciones sólidas, la globalización financiera permitiría suavizar el consumo de forma más eficaz y reduciría la volatilidad para los pobres, pero si las instituciones son débiles, el acceso financiero estará sesgado a favor de los grupos de ingresos altos con más activos y el aumento del financiamiento a través del ahorro mundial, y no solo el interno, podría agravar aún más la desigualdad23. Por lo tanto, la composición de los flujos financieros podría ser importante, y el impacto neto también podría depender de otros factores, como la calidad de las instituciones del sector financiero.

En resumen, las consideraciones analíticas parecen indicar que todo análisis empírico de las consecuencias distributivas de la globalización deberá tener en cuenta el comercio y los diversos canales a través de los cuales opera la globalización financiera, y también tomar en cuenta el impacto del cambio tecnológico. Además, en el contexto real de la estructura de los flujos comerciales y financieros, la teoría no indica claramente si la globalización afecta a la desigualdad en las economías avanzadas y en las economías en desarrollo de forma diferente.

Investigación empírica de la globalización y la desigualdad

A pesar de lo que comúnmente se cree, no parece a simple vista que exista una relación obvia entre las variaciones de la desigualdad de un país a otro y las variaciones en el grado en que los países se han globalizado durante el mismo período (gráfico 4.7). Pero ello tal vez no sea sorprendente, dada la multiplicidad de canales a través de los que operaría esta relación, y la variedad de otros factores que también son importantes. Por lo tanto, en este capítulo se examinan con más detalle los datos comparativos de países, relacionando las variaciones de la desigualdad a un amplio conjunto de variables que podrían afectar a la distribución del ingreso, como las que miden diferentes aspectos de la globalización y otros factores que pueden ser importantes para determinar las variaciones de la desigualdad en los países a lo largo del tiempo.

Gráfico 4.7.Desigualdad frente a globalización: Países seleccionados1

No existe una relación evidente entre las variaciones de la desigualdad y los cambios en la apertura comercial o financiera.

(Variación de los indicadores en los últimos 10 años disponibles; años indicados)

Fuentes: Lane y Milesi-Ferretti (2006); base de datos Povcal; base de datos WIDER, y cálculos del personal técnico del FMI.

1La muestra incluye los 11 países que registraron el mayor aumento del coeficiente de Gini durante el período y los 11 países que registraron la mayor disminución.

  • Un factor esencial es el papel de la tecnología. En la medida en que el cambio tecnológico favorece a la mano de obra más calificada y agrava las diferencias entre los trabajadores según el nivel de calificación, este cambio podría afectar negativamente a la distribución del ingreso en las economías avanzadas y en las economías en desarrollo reduciendo la demanda de actividades que requieren mano de obra poco calificada y aumentando la prima de las que exigen mano de obra calificada y los rendimientos del capital (véase, por ejemplo, Birdsall, 2005, y la edición de abril de 2007 de Perspectivas de la economía mundial). En este estudio el desarrollo tecnológico se mide por la proporción del capital de la tecnología de la información y las comunicaciones (TIC) en el capital total, que ha aumentado rápidamente en los últimos veinte años en todas las regiones (gráfico 4.8).
  • Una segunda variable importante es el acceso a la educación. Dado un nivel determinado de tecnología, se supone que la ampliación del acceso a la educación contribuirá a reducir la desigualdad del ingreso ya que permitirá que una proporción mayor de la población participe en actividades que exigen mano de obra calificada. Las oportunidades educativas han tendido a mejorar en todas las regiones, pero las diferencias son considerables de un país a otro.
  • Un tercer factor que afecta a la distribución del ingreso es la proporción sectorial del empleo. En los países en desarrollo se prevé que la transición del sector agrícola hacia el sector industrial mejorará la distribución del ingreso al aumentar el de los grupos de ingresos bajos24. En este contexto, cabe esperar que la mayor flexibilidad de los mercados de trabajo que facilita el desplazamiento de las ocupaciones de baja remuneración hacia las que ofrecen mejores oportunidades también mejorará la distribución del ingreso (véase Topalova, 2007).
  • Otra variable importante que afecta a la desigualdad es el desarrollo financiero, calculado como la relación entre el crédito privado y el PIB. Como se señala en la sección anterior, aunque el desarrollo financiero puede reducir la desigualdad del ingreso al mejorar el acceso de los pobres al capital, ello dependerá de la calidad de las instituciones de cada país. En un contexto caracterizado por instituciones deficientes, la profundización financiera podría beneficiar en forma desproporcionada a los ricos, lo que agravaría aún más la desigualdad inicial en el acceso al financiamiento.

Gráfico 4.8.Proporciones correspondientes al capital de la tecnología de la información y las comunicaciones (TIC), el crédito privado, la educación y el empleo sectorial

La globalización es solo uno de los factores que han afectado a la desigualdad. El rápido cambio tecnológico, la profundización financiera, el mejoramiento de la educación y la transición del empleo del sector agrícola hacia otros sectores son otros factores que pueden afectar considerablemente la desigualdad.

Fuentes: Barro y Lee (2000); Beck, Demirgüç-Kunt y Levine (2000); Jorgenson y Vu (2005), y cálculos del personal técnico del FMI.

1Crédito al sector privado de los bancos de depósito y otras instituciones financieras.

2Promedio de años de escolaridad de la población total mayor de 15 años.

3Porcentaje de la población total mayor de 15 años que ha alcanzado el nivel de educación secundaria y el de educación superior.

En la primera etapa de la investigación empírica se examina la relación entre los indicadores resumidos de la apertura comercial y financiera y la desigualdad del ingreso. A continuación se presenta un análisis más desagregado de la relación entre los diversos componentes de la apertura comercial y financiera y la desigualdad. En las estimaciones se incluyen otras variables explicativas como la proporción de la TIC en el capital total de un país, el crédito al sector privado, el promedio de años de educación y su distribución, y la proporción del empleo en la agricultura y la industria. El análisis se centra en las variaciones de la desigualdad a lo largo del tiempo y tiene en cuenta las diferencias entre los niveles de los distintos países mediante el uso de efectos fijos de país25. El modelo se estima en un panel de 51 países (de los cuales 31 son economías de mercados emergentes y países en desarrollo) durante el período 1981–2003, y se presentan otras estimaciones en las cuales la muestra se divide entre economías avanzadas y economías en desarrollo26.

Los resultados indican que el factor principal que impulsó el aumento reciente de la desigualdad entre los países es el progreso tecnológico. Tomando como base el modelo de referencia, que se describe con más detalle en el apéndice 4.1, el progreso tecnológico en sí mismo explica la mayor parte del aumento del 0,45% anual, en promedio, del coeficiente de Gini desde principios de los años ochenta (cuadro 4.1, columna b, y gráfico 4.9)27. La globalización comercial y financiera y la profundización financiera contribuyeron cada una a un aumento adicional del 0,1% anual del coeficiente de Gini, que fue contrarrestado por reducciones casi equivalentes del coeficiente de Gini derivadas de la ampliación del acceso a la educación y el desplazamiento del empleo del sector agrícola hacia el sector industrial28. El escaso impacto negativo neto de la globalización en la desigualdad se debe a las influencias opuestas de los diferentes componentes de la globalización: la globalización comercial ha tenido un impacto de aumento de la equidad, mientras que la globalización financiera (y la IED en particular) está vinculada con la ampliación de las diferencias del ingreso durante el período examinado en este estudio (gráfico 4.10)29.

Cuadro 4.1.Determinantes del coeficiente de Gini, muestra completa(Variable dependiente; logaritmo natural de Gini)
Modelo resumido (a)Modelo de referencia (b)Exportaciones sectoriales (c)Productividad sectorial (d)Excluidas las proporciones del empleo sectorial (e)
Globalización del comercio
Relación exportaciones e importaciones/PIB−0,047 (1,50)
Relación exportaciones/PIB−0,057 (2,56)**−0,048 (2,15)**−0,056 (2,41)**
Exportaciones agrÍcolas−0,03 (2,49)**
Exportaciones manufactureras−0,002 (0,10)
Exportaciones de servicios−0,006 (0,38)
100 menos la tasa arancelaria−0,002 (2,27)**−0,002 (2,52)**−0,003 (2,71)***−0,002 (2,61)***−0,003 (2,50)**
Globalización financiera
Relación activos y pasivos internacionales/PIB0,022 (1,24)
Relación saldo IED entrante/PIB0,04 (3,01)***0,038 (3,06)***0,035 (2,57)**0,039 (2,96)***
Índice de apertura de la cuenta de capital0,002 (0,36)
Variables de control
Proporción de TIC del capital total0,047 (2,79)***0,031 (1,98)**0,027 (1,62)0,030 (2,03)**0,033 (2,01)**
Crédito al sector privado (porcentaje del PIB)0,06 (3,74)***0,051 (3,49)***0,049 (3,81)***0,050 (3,54)***0,042 (3,06)***
Proporción de la población que tiene por lo menos educación secundaria0,005 (2,02)**0,003 (1,47)0,002 (0,77)0,004 (1,82)*0,004 (2,08)**
Promedio de años de educación−0,355 (1,91)*−0,216 (1,20)−0,182 (1,00)−0,328 (1,84)*−0,359 (1,91)*
Proporción del empleo en el sector agrícola0,04 (1,67)*0,05 (2,05)**0,052 (2,21)**
Proporción del empleo en el sector industrial−0,091 (2,40)**−0,095 (2,78)***−0,098 (2,26)**
Productividad relativa de la mano de obra en el sector agrícola−0,037 (1,67)*
Productividad relativa de la mano de obra en el sector industrial0,128 (3,03)***
Observaciones288288284279288
Coeficiente de determinación ajustado (dentro)0,260,30,310,320,27
Fuente: Cálculos de personal técnico del FMI.Nota: Véase el apéndice 4,1. Los estadísticos-t robustos a la heteroscedasticidad figuran entre paréntesis; uno, dos y tres asteriscos indican una significancia a un nivel del 10%, 5% y 1%, respectivamente. Todas las variables explicativas son un algoritmo natural, salvo el indicador relativo a los aranceles, el índice de apertura de la cuenta de capital y la proporción de la población que tiene por lo menos educación secundaria. Las variables de la izquierda y de la derecha se corrigen por la media utilizando las medias de cada país (lo que es equivalente a realizar una estimación de panel con efectos fijos de país) y las ecuaciones incluyen variables ficticias temporales. Las ecuaciones se estiman mediante mínimos cuadrados ordinarios, IED = Inversión extranjera directa; TIC = Tecnología de la información y las comunicaciones.
Fuente: Cálculos de personal técnico del FMI.Nota: Véase el apéndice 4,1. Los estadísticos-t robustos a la heteroscedasticidad figuran entre paréntesis; uno, dos y tres asteriscos indican una significancia a un nivel del 10%, 5% y 1%, respectivamente. Todas las variables explicativas son un algoritmo natural, salvo el indicador relativo a los aranceles, el índice de apertura de la cuenta de capital y la proporción de la población que tiene por lo menos educación secundaria. Las variables de la izquierda y de la derecha se corrigen por la media utilizando las medias de cada país (lo que es equivalente a realizar una estimación de panel con efectos fijos de país) y las ecuaciones incluyen variables ficticias temporales. Las ecuaciones se estiman mediante mínimos cuadrados ordinarios, IED = Inversión extranjera directa; TIC = Tecnología de la información y las comunicaciones.

Gráfico 4.9.Explicación de las variaciones del coeficiente de Gini1,2

El efecto de aumento de la desigualdad de la globalización fue mayor en las economías avanzadas, en parte debido a las salidas de inversión extranjera directa, mientras que en los países en desarrollo, sobre todo de Asia, el cambio tecnológico fue el factor que más contribuyó al aumento de la desigualdad.

(Variación porcentual anual media)

Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.

1Período 1981–2003 o el subperíodo más largo para el cual están disponibles todas las variables utilizadas en la regresión. La contribución de cada variable se calcula como la variación anual media de la variable multiplicada por el coeficiente de regresión en la variable (véase el apéndice 4.1). En el panel “Todos los países”, los coeficientes de regresión proviener de la estimación de la muestra completa de la columna b) del cuadro 4.1. En los paneles de grupos de países, los coeficientes de regresión se obtienen del cuadro 4.3, en el que figuran estimaciones específicas de los coeficientes para cada grupo.

2Véase el gráfico 4.10 en el que figura la composición de la contribución de la globalización. La contribución de otros factores es la suma de las contribuciones de la relación crédito al sector privado/PIB, las variables relativas a la educación, las proporciones correspondientes al empleo sectorial y el residual.

Gráfico 4.10.Descomposición de los efectos de la globalización en la desigualdad1

La globalización del comercio ha tenido un impacto de aumento de la equidad, mientras que la globalización financiera y la inversión extranjera directa (IED), en particular, están vinculadas con la ampliación de las disparidades del ingreso.

(Variación porcentual anual media)

Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.

1Período 1981–2003 o el subperíodo más largo para el cual están disponibles todas las variables utilizadas en la regresión. La contribución de cada variable se calcula como la variación anual media de la variable multiplicada por el coeficiente de regresión en la variable (véase el apéndice 4.1). En el panel “Todos los países”, los coeficientes de regresión provienen de la estimación de la muestra completa de la columna b) del cuadro 4.1. En los paneles de grupos de países, los coeficientes de regresión se obtienen del cuadro 4.3, en el que figuran estimaciones específicas de los coeficientes para cada grupo.

El análisis basado en datos más desagregados y en estimaciones de los coeficientes de regresión de las economías avanzadas y las economías en desarrollo por separado parece indicar que el impacto de la globalización en la desigualdad varía de un grupo de países a otro. En las economías avanzadas, la globalización ha contribuido algo más que la tecnología al aumento del 0,6% anual, en promedio, del coeficiente de Gini en los últimos 20 años. Sin embargo, en los países en desarrollo, la tecnología ha sido la causa principal del aumento del 0,3% anual, en promedio, del coeficiente de Gini; en cambio, la contribución de la globalización es poco significativa. Estas diferencias pueden explicarse por las variaciones de los canales de la globalización dentro de estos dos grupos: la globalización financiera se ha ampliado con mucha mayor rapidez en las economías avanzadas, mientras que la globalización comercial se ha extendido más rápidamente en las economías en desarrollo.

Al examinar los resultados con más detalle, el efecto positivo del comercio en la reducción de la desigualdad del ingreso es particularmente apreciable en el caso de las exportaciones agrícolas, sobre todo en los países en desarrollo donde el empleo agrícola aún representa una proporción importante de la fuerza de trabajo (cuadro 4.1, columna c)30. Argelia, Brasil, Nicaragua y Tailandia son ejemplos de países donde el aumento de la proporción de las exportaciones agrícolas está vinculado con la reducción de la desigualdad, mientras que ocurre lo contrario en Bangladesh, Bolivia, Jamaica y Sri Lanka (gráfico 4.11). Los datos disponibles respaldan esta conclusión (véase el cuadro 4.1, columna d) e indican que el aumento de la productividad relativa de la agricultura también está vinculado con la reducción de la desigualdad. El desplazamiento de los trabajadores agrícolas subempleados hacia el sector industrial y el de los servicios—lo que aumentaría la productividad del sector agrícola con respecto al promedio de la economía—también tiende a reducir la desigualdad. También se observa que el impacto neto de la reducción arancelaria es positivo en la reducción de la desigualdad del ingreso.

Gráfico 4.11.Desigualdad frente a exportaciones en la agricultura

El crecimiento de las exportaciones agrícolas ha contribuido a reducir la desigualdad en los países en desarrollo, donde el empleo agrícola aún representa una proporción importante de la fuerza de trabajo.

(Variación del logaritmo de los indicadores en los últimos 10 años disponibles; años indicados)

Fuentes: Base de datos Povcal; base de datos WIDER; Banco Mundial, World Development Indicators (2007), y cálculos del personal técnico del FMI.

En las economías avanzadas, las importaciones de los países en desarrollo están vinculadas con una reducción de la desigualdad31. Ello se explicaría por la sustitución de los empleos de baja remuneración y calidad en el sector manufacturero en las economías avanzadas por empleos bien remunerados en el sector de los servicios, como el comercio minorista32. Un segundo canal podría ser que al incrementarse la disponibilidad de bienes importados que no compiten con los bienes nacionales a precios más bajos, el ingreso efectivo del segmento más pobre de la población de las economías avanzadas aumenta si estos bienes representan una proporción mayor del consumo de este segmento que la del más rico33.

La globalización financiera, y especialmente la IED, parece estar relacionada con el aumento de la desigualdad. Si bien la IED entrante agrava la desigualdad en los países en desarrollo, en las economías avanzadas se observa otro efecto negativo derivado de la IED saliente. Esta conclusión coincide con la información empírica de que la IED suele concentrarse en sectores de uso más intensivo de tecnología y mano de obra (desde el punto de vista del país receptor), lo que aumenta la demanda relativa de trabajadores calificados tanto en las economías avanzadas como en las economías en desarrollo (gráfico 4.12). Se trata, sin embargo, de un efecto promedio a lo largo del período de la muestra. Cabe esperar que el impacto de la IED variará por sector y se disipará con el tiempo conforme los trabajadores adquieran conocimientos especializados y educación.

Gráfico 4.12.Saldo de la inversión extranjera directa por sector

La composición de la inversión extranjera directa entrante tanto en las economías avanzadas como en los países en desarrollo se ha concentrado más en los sectores de mano de obra calificada, como el sector de manufacturas de tecnología alta y media-alta y el sector de servicios con intensidad de conocimiento.

(Porcentaje del saldo total de la inversión extranjera directa entrante)

Fuentes: UNCTAD, World Investment Report 2006, y cálculos del personal técnico del FMI.

1El nivel de calificación se define en el apéndice 5.1 de la edición de abril de 2007 de Perspectivas de la economía mundial.

2La intensidad de tecnología se basa en la definición de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos.

3Incluye el financiamiento, las actividades comerciales, los servicios sociales y de salud, y el transporte, almacenaje y comunicaciones.

La conclusión de que la inversión en avances tecnológicos tiene un impacto de aumento de la desigualdad coincide con la opinión de que la nueva tecnología, tanto en las economías avanzadas como en las economías en desarrollo, incrementa la prima por nivel de calificación y automatiza los insumos relativamente poco calificados (véase Birdsall, 2007). Del mismo modo que la IED potencia las actividades de valor agregado más alto, el progreso tecnológico también plantea exigencias cada vez mayores a los trabajadores más calificados. En las economías avanzadas, la utilización generalizada de la tecnología en el sector manufacturero y el de servicios eleva la prima por nivel de calificación en una parte importante de la economía. En los países en desarrollo, el efecto del progreso tecnológico es mayor en Asia que en América Latina, lo que posiblemente se debe a la proporción más alta de manufacturas de uso intensivo de tecnología en Asia (gráfico 4.13). A pesar del efecto específico y separado de la tecnología en la desigualdad observado en los datos, hay que tener en cuenta que el uso generalizado de la tecnología y la globalización creciente no están desvinculadas: los avances tecnológicos han contribuido a reforzar los vínculos comerciales y financieros entre los países, mientras que la globalización ha ayudado a fomentar el uso de la tecnología.

Gráfico 4.13.Desigualdad y tecnología, 1981–20031

Las correlaciones parciales por grupos de países parecen indicar que el impacto del aumento de la desigualdad de la tecnología fue particularmente marcado en Asia, y menos pronunciado en América Latina y el Caribe.

Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.

1Correlación entre el capital de la tecnología de la información y las comunicaciones (TIC) y la desigualdad residual (es decir, la desigualdad no explicada por otros regresores), basada en la regresión de la columna b) del cuadro 4.3, lo que permite obtener un coeficiente específico de esta variable para cada grupo de países (véase el apéndice 4.1).

La información empírica de que la profundización financiera interna afecta negativamente a la desigualdad coincide con la opinión de que si bien la profundización financiera global está relacionada con un aumento del crecimiento, una parte desproporcionadamente mayor de los flujos financieros se dirige hacia aquellos países que tienen mayores dotaciones de recursos e ingresos, que pueden utilizarse como garantía34. Por lo tanto, los segmentos de la población que ya tienen ingresos altos están en mejores condiciones de invertir en capital humano y físico y de aumentar sus ingresos.

Para ampliar aún más el análisis del impacto de la globalización en la desigualdad, también se estimó el modelo empírico utilizando las proporciones del ingreso de los cinco quintiles de la población como variables dependientes (cuadro 4.2). Este modelo confirma la mayor parte de los resultados del análisis anterior, aunque las estimaciones a nivel del quintil son menos precisas en el caso de la liberalización arancelaria y el progreso tecnológico. De acuerdo con la evolución observada en las proporciones del ingreso de los quintiles (véase el gráfico 4.4), los efectos en los cuatro quintiles inferiores son cualitativamente similares y en la dirección opuesta a los del quintil más rico.

Cuadro 4.2.Estimación del modelo de referencia utilizando las proporciones del ingreso de los quintiles, muestra completa(Variable dependiente: Proporción del ingreso del quintil)
Quintil 1Quintil 2Quintil 3Quintil 4Quintil 5Prueba todos los coeficientes igual a cero (valor p)
Relación exportaciones/PIB0,439 (2,47)**0,631 (3,52)***0,690 (3,68)***0,492 (2,58)***−2,220 (3,57)***0,02**
100 menos la tasa arancelaria0,021 (2,16)**0,020 (2,04)**0,017 (1,67)*0,013 (1,32)−0,070 (2,12)**0,28
Relación saldo IED entrante/PIB−0,400 (3,91)***−0,385 (3,74)***−0,326 (3,02)***−0,163 (1,48)1,241 (3,47)***0***
Proporción de TIC en el capital total−0,177 (1,32)−0,223 (1,65)*−0,218 (1,54)−0,207 (1,44)0,830 (1,77)*0,59
Crédito al sector privado (porcentaje del PIB)−0,373 (3,30)***−0,625 (5,47)***−0,709 (5,94)***−0,437 (3,59)***2,136 (5,39)***0***
Proporción de la población que tiene por lo menos educación secundaria−0,035 (1,76)*−0,025 (1,26)−0,028 (1,31)−0,003 (0,16)0,094 (1,35)0,14
Promedio de años de educación1,844 (1,11)1,041 (0,62)1,020 (0,58)0,128 (0,07)−3,99 (0,69)0,80
Proporción del empleo en el sector agrícola−0,460 (1,76)*−0,789 (2,98)***−0,981 (3,55)***−0,568 (2,02)**2,777 (3,02)***0***
Proporción del empleo en el sector industrial1,081 (3,07)***0,866 (2,43)**0,603 (1,62)0,084 (0,22)−2,623 (2,12)**0,09*
Observaciones271271271271271
Coeficiente de determinación (dentro)0,340,360,330,180,35
Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.Nota: Véase el apéndice 4,1. Los estadísticos-t figuran entre paréntesis; uno, dos y tres asteriscos indican una significancia a un nivel del 10%, 5% y 1%, respectivamente. Todas las variables explicativas son un algoritmo natural, salvo el indicador relativo a los aranceles y la proporción de la población que tiene por lo menos educación secundaria. Las variables de la izquierda y de la derecha se corrigen por la media utilizando las medias de cada país (lo que es equivalente a realizar una estimación de panel con efectos fijos de país) y las ecuaciones incluyen variables ficticias temporales. Las ecuaciones se estiman utilizando conjuntamente el estimador de regresión aparentemente no relacionado, IED = Inversión extranjera directa; TIC = Tecnología de la información y las comunicaciones.
Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.Nota: Véase el apéndice 4,1. Los estadísticos-t figuran entre paréntesis; uno, dos y tres asteriscos indican una significancia a un nivel del 10%, 5% y 1%, respectivamente. Todas las variables explicativas son un algoritmo natural, salvo el indicador relativo a los aranceles y la proporción de la población que tiene por lo menos educación secundaria. Las variables de la izquierda y de la derecha se corrigen por la media utilizando las medias de cada país (lo que es equivalente a realizar una estimación de panel con efectos fijos de país) y las ecuaciones incluyen variables ficticias temporales. Las ecuaciones se estiman utilizando conjuntamente el estimador de regresión aparentemente no relacionado, IED = Inversión extranjera directa; TIC = Tecnología de la información y las comunicaciones.

El crecimiento de las exportaciones está vinculado con el aumento de las proporciones del ingreso de los cuatro quintiles inferiores y con la disminución de la proporción del quinto (es decir, el quintil más rico). Del mismo modo, la reducción de la proporción del empleo agrícola (lo que aumenta la productividad laboral del sector) también está relacionada con el aumento de la proporción del ingreso de los cuatro quintiles inferiores, mientras que tiene el efecto contrario en la proporción del ingreso del quintil más rico. Los beneficios de la reducción arancelaria se concentran sobre todo en las proporciones del ingreso de los tres quintiles inferiores, contrarrestados por una disminución de la proporción del ingreso del quintil superior. En cambio, la globalización financiera, el progreso tecnológico y la mayor profundización financiera benefician principalmente a la proporción del ingreso correspondiente al 20% de la población más rica.

En toda la muestra de países, el progreso tecnológico parece ser la causa principal de la reducción de la proporción del ingreso del quintil inferior y el aumento del ingreso del quintil superior (gráfico 4.14). La globalización ha contribuido solo moderadamente a las variaciones netas de las proporciones del ingreso porque en todos los quintiles, salvo el más rico, los efectos positivos del crecimiento de las exportaciones y las reducciones arancelarias han contrarrestado considerablemente el impacto de aumento de la desigualdad derivado de la IED entrante. Aunque las proporciones del ingreso de los cuatro quintiles inferiores se han reducido a nivel global, es importante señalar que los niveles medios del ingreso dentro de estos quintiles han aumentado, ya que el progreso tecnológico, la profundización financiera y la globalización han impulsado de forma significativa el crecimiento global (véanse los gráficos 4.5 y 4.6)35. Sin embargo, los niveles medios del ingreso de los cuatro quintiles inferiores han aumentado a una tasa más baja que los del quintil superior. Las excepciones importantes en este caso son África subsahariana y la Comunidad de Estados Independientes36. En estas regiones, los niveles del ingreso de los quintiles inferiores han aumentado más rápidamente que los del quintil superior.

Gráfico 4.14.Explicación de la variación de la proporción del ingreso de los quintiles superior e inferior1,2

En todos los países, el progreso tecnológico es la causa principal de la caída de la proporción del ingreso del quintil inferior y del aumento de la proporción del ingreso del quintil superior.

(Variación anual media, en puntos porcentuales)

Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.

1Período 1981–2003 o el subperíodo más largo para el cual están disponibles todas las variables utilizadas en la regresión. La contribución de cada variable se calcula como la variación anual media de la variable multiplicada por el coeficiente de regresión en la variable (véase el apéndice 4.1). Los coeficientes de la regresión provienen del cuadro 4.2.

2La contribución de la globalización es la suma de las contribuciones de la relación exportaciones/PIB, la tasa arancelaria y la relación saldo de la inversión extranjera directa entrante/PIB. La contribución de otros factores es la suma de las contribuciones de la relación crédito al sector privado/PIB, las variables relativas a la educación, las proporciones correspondientes al empleo sectorial y el residual.

Conclusiones e implicaciones de política económica

La desigualdad ha aumentado en los países en todos los niveles de ingreso, salvo en los clasificados como de ingreso bajo. Como trasfondo de estas tendencias, la proporción del ingreso del quintil más rico se ha incrementado, mientras que las de los quintiles restantes se han reducido. En este capítulo se llega a la conclusión, sujeta a las limitaciones impuestas por la disponibilidad de los datos, de que el progreso tecnológico es el factor que más ha contribuido al aumento de la desigualdad del ingreso en los últimos 20 años. La globalización ha tenido, en general, un impacto de aumento de la desigualdad mucho menor, lo que refleja el impacto positivo compensatorio de la globalización comercial y el impacto negativo de la IED. En las economías avanzadas, el aumento de las importaciones provenientes de los países en desarrollo está vinculado con la reducción de la desigualdad del ingreso, mientras que en las economías en desarrollo el crecimiento de las exportaciones agrícolas y la liberalización arancelaria han contribuido a mejorar la distribución del ingreso. La inversión extranjera directa ha tenido, en promedio, un impacto de aumento de la desigualdad en la distribución del ingreso durante el período de la muestra, ya que el incremento de los flujos de inversión extranjera directa ha aumentado la demanda de mano de obra calificada, mientras que en las economías avanzadas la IED saliente ha reducido la demanda de mano de obra relativamente poco calificada en estos países. Entre otros factores, la profundización financiera también ha tenido un impacto moderadamente negativo en la distribución del ingreso, mientras que la ampliación del acceso a la educación y el desplazamiento del empleo en el sector agrícola hacia el sector industrial y de los servicios han contribuido a mejorar la distribución del ingreso.

Por lo tanto, contrariamente a lo que se cree comúnmente, no se observa que la globalización comercial tenga un impacto negativo en la distribución del ingreso ni en las economías en desarrollo ni en las economías avanzadas. Además, el papel positivo de las exportaciones agrícolas en el mejoramiento de los resultados distributivos muestra la importancia de la aplicación de reformas en los países en desarrollo para respaldar el crecimiento de este sector. Al mismo tiempo, la mayor liberalización del acceso de las exportaciones agrícolas provenientes de los países en desarrollo a los mercados de las economías avanzadas contribuiría a una distribución más equitativa del ingreso en ambos grupos de países.

Aunque la IED está vinculada con el incremento de la desigualdad de los ingresos durante el período de este estudio, también está relacionada con el aumento del crecimiento global, y este resultado refleja fundamentalmente el incremento de los rendimientos derivados del aumento del nivel de calificación. El impacto de la IED puede variar según el sector. No obstante, cabría esperar que, en un horizonte a más largo plazo, los efectos de aumento de la desigualdad de la IED desaparezcan a medida que mejore la oferta de educación y conocimientos especializados para satisfacer la demanda creciente de estos factores37. Por lo tanto, la respuesta adecuada de política no será frenar la IED o el cambio tecnológico, sino convertir el acceso a la educación en una prioridad. Ello permitirá a los grupos de ingresos bajos y menos calificados aprovechar las oportunidades del progreso tecnológico y la globalización, reduciendo el período en que la IED tiene un efecto de aumento de la desigualdad.

Por último, la profundización financiera en sí misma aumenta el crecimiento, pero parece tener un impacto de aumento de la desigualdad debido al acceso disparejo de los segmentos ricos y pobres de la población al financiamiento. Las reformas de política orientadas a ampliar el acceso al financiamiento, como el fortalecimiento de las instituciones que fomentan la concesión de préstamos orientados a los pobres, podrían ayudar a mejorar la distribución global del ingreso, aunque al mismo tiempo el financiamiento continúe respaldando a nivel general el crecimiento global.

El análisis presentado en este capítulo parece indicar que existen algunos factores comunes que explican la evolución general de la desigualdad entre los países y las regiones. No obstante, las circunstancias varían de un país a otro. En el considerable número de estudios en los que se analiza la desigualdad en los distintos países se subraya la necesidad de comprender las dimensiones regionales y sectoriales de la desigualdad y su relación con la globalización, así como las circunstancias de cada país con respecto a la estructura de la economía. Por lo tanto, las políticas deberán adaptarse a la situación específica del país a fin de aprovechar al máximo los beneficios de la globalización para el crecimiento y la reducción de la pobreza.

Apéndice 4.1. Fuentes de datos y métodos

Los autores principales de este apéndice son Florence Jaumotte, Stephanie Denis y Patrick Hettinger.

Definiciones de las variables y fuentes de datos

En esta sección se describe con mayor detalle la preparación de las variables y se mencionan las fuentes de datos utilizadas en este capítulo. Los datos abarcan 143 países durante el período 1980–2006, y el número de observaciones varía de un país a otro y de una variable a otra.

Índice de Gini y proporciones del ingreso por quintil

La principal fuente de información para la preparación del índice de Gini (que también se conoce como coeficiente de Gini) y de los datos sobre las proporciones del ingreso (la cual se refiere a la desigualdad individual, salvo indicación contraria) es la base de datos Povcal del Banco Mundial. En el caso de México y Polonia, los índices de Gini basados en el consumo y en las proporciones del ingreso por quintil se extrapolaron históricamente para el período anterior a 1992—para el que solo se dispone de indicadores basados en el ingreso—dando por supuestas unas variaciones de los indicadores basados en el consumo idénticas a las observadas en los indicadores basados en el ingreso que están disponibles para ese período. Se utilizó un procedimiento similar en el caso de los datos de Perú correspondientes al período anterior a 1990, aplicando las variaciones de los indicadores basados en el consumo observados de años anteriores al índice de Gini basado en el ingreso disponible a partir de 1990. En el caso de Argentina y Uruguay, los datos abarcan solamente las zonas urbanas debido al alto nivel de urbanización en estos dos países. Con respecto a China e India, se utilizaron los datos con una cobertura nacional completa (combinando los datos sobre las zonas rurales y urbanas de la base de datos Povcal del Banco Mundial) proporcionados por Shaohua Chen del Banco Mundial38.

Cuando los datos no estaban disponibles en Povcal (principalmente en el caso de las economías avanzadas), se utilizó la información de Luxembourg Income Study, tal como figura en la base de datos World Income Inequality Database, Versión 2.0b, de mayo de 2007 (“WIDER”). Estos datos están disponibles primordialmente hasta 2000. También se utilizaron otras fuentes para ampliar la cobertura de las economías avanzadas: los datos correspondientes a Australia provienen de la Dirección de Estadística de Australia; los datos sobre Alemania del Deutsches Institüt für Wirtschaftsforschung; los datos sobre Francia de la Comisión Europea; los datos de la RAE de Hong Kong sobre la desigualdad de los hogares de la Dirección de Estadística y Censos de Hong Kong; los datos sobre la desigualdad de los hogares en Singapur de Ong Whee Sze (2002); los datos de Japón sobre el índice de Gini de los hogares provienen de Shirahase (2001); los datos de Japón sobre las proporciones del ingreso que miden la desigualdad del consumo de los hogares, excluidos los hogares del sector agrícola, provienen de la Encuesta sobre el Ingreso y el Gasto de las Familias realizada por la Dirección de Estadística de Japón (incluidos todos ellos en WIDER), y los datos sobre la desigualdad de los hogares en Corea provienen del Profesor Kyungsoo Choi del Instituto de Desarrollo de Corea.

Estos datos se interpolaron para elaborar los promedios regionales y los grupos de ingreso de los datos, y en las regresiones se utilizaron solamente las observaciones reales39.

Ingreso per cápita por quintil

El ingreso medio por quintil se calcula utilizando los datos sobre las proporciones del ingreso por quintil y el PIB per cápita real (en dólares internacionales de 2000, series encadenadas) de Penn World Tables, Versión 6.2, elaborados por Heston, Summers y Aten (2006). Las proporciones del ingreso por quintil se multiplican por el PIB per cápita variable y por cinco para obtener el ingreso medio por quintil, de la forma siguiente:

donde Y1 denota el ingreso total del quintil 1, Pop1 la población del quintil 1, Y el ingreso en el conjunto de la economía y Pop la población en el conjunto de la economía.

Globalización comercial

La apertura comercial de facto se calcula como la suma de las importaciones y las exportaciones de bienes y servicios (no petroleros) con respecto al PIB. Los datos provienen de la base de datos de Perspectivas de la economía mundial (abril de 2007). Los datos sectoriales sobre el comercio agrícola, manufacturero y de servicios provienen de la base de datos de World Development Indicators (abril de 2007) del Banco Mundial.

La apertura comercial de jure se calcula como 100 menos la tasa arancelaria, que corresponde al promedio de la tasa arancelaria efectiva (ingresos por concepto de aranceles/valor de las importaciones) y el promedio de la tasa arancelaria no ponderada. Los datos provienen de la base de datos preparada por el personal técnico del FMI. Cada componente de 100 menos la tasa arancelaria implícita se interpola linealmente para los países sobre los que faltan datos equivalentes a siete observaciones o menos entre 1980 y 2004. Cuando los datos de un componente (la tasa arancelaria efectiva o el promedio de la tasa arancelaria no ponderada) corresponden a un período más corto que los del otro, la serie más corta se extrapola utilizando la tasa de crecimiento de la serie más larga40. Por último, en el caso de los países con un solo componente, solo se utiliza el componente disponible.

Globalización financiera

La apertura financiera de facto se calcula como la suma del total de los activos y pasivos internacionales con respecto al PIB. Los datos sobre la globalización financiera provienen de “External Wealth of Nations Mark II” preparado por Lane y Milesi-Ferretti (2006). Los componentes de la apertura financiera de facto en porcentaje del PIB comprenden (tanto los activos como los pasivos): 1) la inversión extranjera directa; 2) la inversión de cartera en acciones; 3) la deuda; 4) los derivados financieros, y 5) el total de las reservas menos el oro (solamente los activos).

La apertura financiera de jure se refiere al índice de apertura de la cuenta de capital (KAOPEN) de Chinn e Ito (2006). El índice se basa en los principales componentes extraídos del capital desagregado y los indicadores sobre las restricciones de la cuenta corriente de la publicación Annual Report on Exchange Arrangements and Exchange Restrictions del FMI.

Capital total y capital de TIC

Los datos de las series correspondientes al capital total para el conjunto de la economía provienen de Fajnzylber y Lederman (1999). Este conjunto de datos amplía las series estimadas por Nehru y Dhareshwar (1993) incluyendo el flujo anual de la formación bruta de capital fijo y dando por supuesta una tasa de depreciación del 4% del capital total preexistente. Los datos de Fajnzylber y Lederman (1999) se actualizaron en los últimos años utilizando la misma metodología.

En Jorgensen y Vu (2005) se presentan series sobre la inversión en tecnología de la información basadas en los datos sobre el gasto nacional en equipo de computación, programas de informática y equipo de telecomunicaciones. Se aplican tasas de depreciación fluctuantes mediante un método de inventario permanente para estimar el capital de tecnología de la información. Este método supone una tasa de depreciación geométrica del 31,5% y una vida útil de siete años para el equipo de computación, del 31,5% y cinco años para los programas de informática, y del 11% y 11 años para el equipo de telecomunicaciones.

Crédito al sector privado

La profundización financiera de cada país se estima a través de la relación entre el crédito al sector privado de los bancos de depósito y otras instituciones financieras y el PIB. La fuente es la base de datos Financial Structure preparada por Beck, Demirgüç-Kunt y Levine (2000) y revisada en marzo de 2007. Los datos correspondientes a China se basan en los cálculos del personal técnico del FMI.

Educación

Los datos sobre el grado de instrucción de la población de 15 años o mayor provienen de Barro-Lee (2000). Las series se basan en el promedio de años de escolaridad de la población y la proporción de la población que tiene educación secundaria y/o superior. Con respecto al período 1980–2000, los datos (disponibles cada cinco años) se interpolan linealmente para cada país, y para el período de 2001–06, los datos se extrapolan linealmente.

Empleo sectorial

Los datos sobre las proporciones del empleo en la agricultura y la industria provienen de la base de datos World Development Indicators (abril de 2006) del Banco Mundial. Las proporciones se interpolan linealmente para los países sobre los que faltan datos equivalentes a siete observaciones o menos entre 1980 y 2005. En el caso de Bolivia, los datos correspondientes al período 1988–2001 provienen de la base de datos LABORSTA de la Organización Internacional del Trabajo y los correspondientes al período 2002–05 del Instituto Nacional de Estadística. En Ecuador, los datos con respecto al período 1988–2005 provienen de la base de datos LABORSTA de la Organización Internacional del Trabajo. En el caso de Marruecos, los datos para el período 1999–2002 provienen de la Dirección de Política Económica General. En Paraguay, los datos correspondientes a 1991–2005 provienen del Departamento de Cuentas Nacionales y Mercado Interno-Gerencia de Estudios Económicos. En China, los datos con respecto al período 1980–2004 provienen de la Dirección Nacional de Estadística. Con respecto a India, los datos correspondientes al período 1980–2004 provienen de la Organización Nacional de Encuestas por Muestreo. Por último, los datos sobre la provincia china de Taiwan correspondientes a 1980–2005 provienen de la base de datos de CEIC.

Agregaciones por región y nivel de ingreso

Los gráficos en los que figuran los agregados por región y nivel de ingreso se basan en:

  • La clasificación analítica de Perspectivas de la economía mundial, presentada en el cuadro F del Apéndice Estadístico.
  • La clasificación por el nivel de ingreso proveniente de la base de datos World Development Indicators (abril de 2007) del Banco Mundial. Las economías se dividen en grupos de ingreso según el ingreso nacional bruto per cápita de 2005, calculado utilizando el método Atlas del Banco Mundial. Los grupos son: ingreso bajo, US$875 o menos; ingreso mediano bajo, US$876–US$3.465; ingreso mediano alto, US$3.466–US$10.725; e ingreso alto, US$10.726 o más. La provincia china de Taiwan se incluye en el grupo de ingreso alto.

En los promedios regionales y por grupos de ingreso, se incluyó el máximo número de países en cada grupo según la disponibilidad de datos y la limitación de que la cobertura de los países debe ser uniforme a lo largo de todo el período41. Los países con menos de un millón de habitantes en 2006 se eliminaron de la muestra.

En los gráficos 4.1 y 4.2 la apertura comercial y financiera relativa se calcula tomando la relación con respecto a la mediana de todos los países para cada año y la relación con respecto al nivel máximo de todos los países en 2004 en el caso de la apertura financiera y 2006 en el caso de la apertura comercial. Para evitar la discontinuidad en la cobertura de los países a lo largo del tiempo, se supone en el cálculo de la mediana que en los años ochenta y a principios de los años noventa la apertura comercial de los países de la antigua Unión Soviética equivalía a la apertura comercial de Rusia, y que estos países estaban cerrados en términos financieros.

Metodología econométrica

El modelo relaciona el índice de Gini con los indicadores de la globalización y varias variables de control, seleccionadas sobre la base de un análisis de los estudios vinculados con este tema. En el análisis se adopta como especificación básica la ecuación siguiente:

donde X y M corresponden a las exportaciones e importaciones no petroleras, Y al PIB, TARIFF a la tasa arancelaria media, A y L a los activos y pasivos internacionales, KAOPEN al índice de apertura de la cuenta de capital, KICT al capital de TIC, K al capital, CREDIT al crédito al sector privado de los bancos de depósito y otras instituciones financieras, POPSH a la proporción de la población de 15 años o mayor que tienen educación secundaria o superior, H al promedio de años de educación de la población de 15 años o mayor, EAGR y EIND al empleo en la agricultura y la industria, y E al empleo total. Este modelo resumido se amplía desagregando los indicadores resumidos de la globalización comercial y financiera en componentes más precisos. El modelo de componentes hace una distinción entre las exportaciones y las importaciones no petroleras en el caso de la globalización comercial, y al mismo tiempo permite incluir los efectos de las diversas categorías de pasivos financieros (IED, inversión de cartera en acciones y deuda) y del saldo de activos de IED. Esta última, que está estrechamente relacionada con la externalización, podría ser particularmente pertinente para medir el impacto de la globalización en la desigualdad en los países avanzados, mientras que su valor es mínimo en el caso de la mayor parte de las economías de mercados emergentes y los países en desarrollo.

Con respecto a la estimación, las variables de la derecha y de la izquierda se corrigen utilizando las medias específicas de cada país con el objeto de centrarse en las variaciones dentro de los países más que en las diferencias de nivel entre los países (lo que equivale a realizar una estimación de panel con efectos fijos de país). También se utilizan variables ficticias temporales para detectar los shocks mundiales comunes. El modelo se estima utilizando mínimos cuadrados ordinarios (MCO) con errores estándar coherentes a la heteroscedasticidad. Si se utiliza el logaritmo del índice de Gini (más que el índice de Gini en sí) esta variable acotada se comporta más como una variable distribuida normalmente y, por lo tanto, es más adaptable a la estimación MCO. También se calculó si los resultados eran robustos mediante la transformación logística del coeficiente de Gini (convirtiendo la variable en totalmente no acotada). La muestra de países para los que se dispone de todas las variables utilizadas en las regresiones comprende 51 países, de los cuales 20 son economías avanzadas y 31 economías en desarrollo. Tomando como base la disponibilidad de datos, los países incluidos son los siguientes:

  • Economías avanzadas: Alemania, Australia, Austria, Bélgica, Canadá, Corea, Dinamarca, España, Estados Unidos, Finlandia, Francia, Irlanda, Israel, Italia, Japón, Noruega, Países Bajos, el Reino Unido, Singapur y Suecia.
  • Economías en desarrollo: Argentina, Bangladesh, Bolivia, Brasil, Chile, China, Costa Rica, Ecuador, Egipto, El Salvador, Filipinas, Ghana, Guatemala, Honduras, India, Indonesia, Kenya, Malasia, México, Pakistán, Panamá, Paraguay, Perú, la República Islámica del Irán, Sri Lanka, Tailandia, Turquía, Uganda, Uruguay, Venezuela y Zambia.

En el texto se presentan los resultados de la estimación basados en la muestra completa de las economías avanzadas y las economías en desarrollo. Las tres variables de la globalización que tienen efectos estadísticamente significativos en la desigualdad son: la relación exportaciones no petroleras/PIB, el indicador de la liberalización arancelaria y la relación pasivos de inversión extranjera directa/PIB. El modelo que incluye estas tres variables, así como todos los controles, se denomina el modelo de referencia. Como se describe en la nota de pie 29 del texto principal, se calculó si esta especificación era robusta de varias formas, como por ejemplo, mediante la instrumentación de la relación exportaciones no petroleras/PIB y la relación pasivos de inversión extranjera directa/PIB.

Resultados adicionales: Heterogeneidad entre los grupos de países

En esta sección se analizan los posibles efectos heterogéneos de la globalización, el progreso tecnológico y otras variables entre los grupos de países; sin embargo, los resultados son más provisionales porque el número de observaciones utilizado para la identificación de los efectos específicos de cada grupo es mucho más pequeño. La primera distinción obvia es entre las economías avanzadas y las economías en desarrollo, como se definen en las Perspectivas de la economía mundial. El modelo inicial es el modelo de componentes descrito anteriormente con una complejidad adicional: se incluyen dos variables adicionales que miden la proporción de las exportaciones destinadas hacia los países en desarrollo y la proporción de las importaciones originadas en estos países (esta variable no era significativa cuando se utilizó la muestra completa). Manteniendo las variables ficticias temporales comunes, se incluyen los términos de interacción entre los otros regresores y una variable ficticia para las economías avanzadas con el objeto de medir la diferencia entre los efectos para las economías avanzadas y el efecto estimado promedio para la muestra completa. La prueba conjunta de que todas las diferencias son cero es rechazada, debido principalmente a los diferentes efectos (para las economías avanzadas y las economías en desarrollo) de la relación activos de IED/PIB y, en menor medida, la relación pasivos de deuda/PIB y la proporción de las importaciones originadas en los países en desarrollo (cuadro 4.3)42. Si bien estas tres variables no son significativas para la muestra completa (y particularmente para los países en desarrollo), son significativamente diferentes de cero en el caso de los países avanzados. La estimación indica que los activos de IED aumentan la desigualdad en las economías avanzadas, mientras que la deuda y la proporción de las importaciones provenientes de las economías en desarrollo contribuyen a reducirla (gráfico 4.15).

Cuadro 4.3.Determinantes del coeficiente de Gini, heterogeneidad regional(Variable dependiente; logaritmo natural de Gini)
Economías avanzadas frente a economías en desarrollo (a)Efecto regional de la tecnología (b)
Modelo común
Relación exportaciones/PIB−0,063

(2,23)**
−0,071

(3,17)***
100 menos la tasa arancelaria−0,002

(2,24)**
−0,004

(3,53)***
Relación saldo IED entrante/PIB0,031

(2,28)**
0,041

(3,03)***
Proporción de TIC en el capital total0,035

(2,12)**
0,037

(2,11)**
Crédito al sector privado (porcentaje del PIB)0,058

(3,94)***
0,041

(3,29)***
Proporción de la población que tiene por lo menos educación secundaria0,001

(0,35)
0,002

(0,82)
Promedio de años de educación−0,1

(0,54)
−0,124

(0,65)
Proporción del empleo en el sector agrícola0,074

(2,59)**
0,052

(2,31)**
Proporción del empleo en el sector industrial−0,09

(2,23)**
−0,139

(3,96)***
Variables adicionales para las economías avanzadas
Proporción de las importaciones provenientes de las economías en desarrollo0,018

(0,57)
Proporción de las importaciones provenientes de las economías en desarrollo * variable ficticia para las economías avanzadas−0,104

(2,20)**
Relación saldo de la deuda de no residentes/PIB0,014

(0,78)
Relación saldo de la deuda de no residentes/PIB * variable ficticia para las economías avanzadas−0,083

(2,65)***
Relación saldo IED saliente/PIB0

(0,31)
Relación saldo IED saliente/PIB * variable ficticia para las economías avanzadas0,069

(2,68)***
Efecto regional diferente de la tecnología
Proporción de TIC en el capital total* variable ficticia para las economías en desarrollo de Asia0,033

(1,99)**
Proporción de TIC en el capital total* variable ficticia para América Latina y el Caribe−0,028

(1,91)*
Observaciones282282
Coeficiente de determinación ajustado (dentro)0,320,35
Fuente: Cálculos de personal técnico del FMI.Nota: Los estadísticos-t robustos a la heteroscedasticidad figuran entre paréntesis; uno, dos y tres asteriscos indican una significancia a un nivel del 10%, 5% y 1%, respectivamente. Todas las variables explicativas son un algoritmo natural, salvo el indicador relativo a los aranceles y la proporción de la población que tiene por lo menos educación secundaria. Las variables de la izquierda y de la derecha se corrigen por la media utilizando las medias de cada país (lo que es equivalente a realizar una estimación de panel con efectos fijos de país) y las ecuaciones incluyen variables ficticias temporales. Las ecuaciones se estiman mediante mínimos cuadrados ordinarios, IED = Inversión extranjera directa; TIC = Tecnología de la información y las comunicaciones.
Fuente: Cálculos de personal técnico del FMI.Nota: Los estadísticos-t robustos a la heteroscedasticidad figuran entre paréntesis; uno, dos y tres asteriscos indican una significancia a un nivel del 10%, 5% y 1%, respectivamente. Todas las variables explicativas son un algoritmo natural, salvo el indicador relativo a los aranceles y la proporción de la población que tiene por lo menos educación secundaria. Las variables de la izquierda y de la derecha se corrigen por la media utilizando las medias de cada país (lo que es equivalente a realizar una estimación de panel con efectos fijos de país) y las ecuaciones incluyen variables ficticias temporales. Las ecuaciones se estiman mediante mínimos cuadrados ordinarios, IED = Inversión extranjera directa; TIC = Tecnología de la información y las comunicaciones.

Gráfico 4.15.Desigualdad, proporción de las importaciones de los países en desarrollo, deuda de no residentes e inversión extranjera directa (IED) saliente, 1981–20031

Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.

1Correlación entre la variable pertinente (la proporción de las importaciones de los países en desarrollo, la deuda de no residentes o la IED saliente) y la desigualdad residual (es decir, la desigualdad no explicada por otros regresores), basada en la regresión de la columna a), del cuadro 4.3 lo que permite obtener un coeficiente específico de estas variables para cada grupo de países.

Existe otra distinción interesante entre las diferentes regiones en desarrollo: las dos principales regiones en desarrollo representadas en la muestra son los países en desarrollo de Asia y América Latina (solo se incluyen unos pocos países de África y Oriente Medio debido a las limitaciones de datos). Dado que la muestra es aún más pequeña en el caso de estos subgrupos, la estimación comienza a partir del modelo de referencia y permite un impacto diferencial por región en desarrollo (economías en desarrollo de Asia, América Latina y otras regiones) solamente en el caso de las variables correspondientes a la globalización y al progreso tecnológico. La prueba conjunta de que todas las diferencias son cero es descartada, debido al efecto diferente del progreso tecnológico en las economías en desarrollo de Asia y América Latina. El efecto de aumento de la desigualdad en el caso del progreso tecnológico es más pronunciado en Asia que, en promedio, en la muestra completa y menos marcado en América Latina (de hecho, no es significativamente diferente de cero) (cuadro 4.3). Ello podría reflejar la mayor proporción de manufacturas con uso intensivo de tecnología en Asia que en América Latina.

Correlaciones parciales y descomposiciones de las variaciones del índice de Gini

La correlación parcial entre el índice de Gini y una variable X es la correlación simple entre la variable X y la desigualdad residual (es decir, la desigualdad no explicada por otros regresores, o la suma de la regresión residual y el producto de la variable X por su coeficiente).

Las contribuciones de los diversos factores a la variación del índice de Gini indicadas en el texto principal se calculan como la variación anual media de la variable respectiva multiplicada por el coeficiente estimado correspondiente. Las medias entre los grupos de países se ponderan por el número de años incluidos para cada país y, por lo tanto, los países con un período de observación más largo reciben una ponderación mayor en estos promedios.

Las contribuciones para la muestra completa de países (el panel “Todos los países” en los gráficos 4.9 y 4.10) se basan en la estimación del modelo de referencia de la muestra completa de países como se indica en el cuadro 4.1. Las correlaciones parciales y las contribuciones de los grupos de países se basan en las estimaciones que permiten la heterogeneidad de los coeficientes entre los distintos grupos de países como se indica en el cuadro 4.3.

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Nota: Los autores principales de este capítulo son Subir Lall, Florence Jaumotte, Chris Papageorgiou y Petia Topalova, con la colaboración de Stephanie Denis y Patrick Hettinger y el asesoramiento de Nancy Birdsall y Gordon Hanson.
1Véase la formulación original de esta hipótesis en Kuznets (1955).
2Véanse algunas opiniones representativas en The Economist (2000) y Forsyth (2000).
4En Goldberg y Pavcnik (2007) se reseñan los estudios teóricos y empíricos sobre los efectos distributivos de la globalización en los países en desarrollo.
5Aunque gran parte de los estudios económicos sobre la globalización abordan el cambio tecnológico como una variable exógena, el progreso tecnológico también puede considerarse como un nuevo canal a través del cual opera la globalización.
6Véase un análisis detallado de la relación entre la globalización y la desigualdad en Estados Unidos en Fishlow y Parker (1999).
7Las exportaciones e importaciones de petróleo se excluyen de los indicadores sobre el comercio, pero no del PIB global. Los gráficos en el panel superior del gráfico 4.1 se basan en promedios ponderados por el PIB, pero las tendencias a lo largo del tiempo son similares si se utilizan promedios simples.
8Las composiciones de países de los grupos regionales y de ingreso figuran en el apéndice 4.1.
9Véase un análisis detallado de la globalización financiera y sus repercusiones en FMI (2007).
10Tanto los indicadores de facto como los de jure tienen ventajas y desventajas, y suelen considerarse complementos más que sustitutos de los estudios empíricos. Véase un análisis sobre este tema en Kose et al. (2006).
11En Banco Mundial (2007) y Milanovic (2005b, 2006) se examina desde otro enfoque la evolución de la desigualdad del ingreso a escala mundial, es decir, la desigualdad de los ingresos entre todos los ciudadanos del mundo, y su relación con la globalización. En general, en estos estudios se llega a la conclusión de que la desigualdad del ingreso a escala mundial se ha reducido gracias al aumento del ingreso per cápita de los países en desarrollo impulsado por la globalización. En el marco de este análisis, las implicaciones de política en los países son menos claras. Otro ámbito de estudio conexo sobre la desigualdad del ingreso en los distintos países se centra en el impacto de la globalización en el crecimiento.
12Esta base de datos puede consultarse en Internet en iresearch.worldbank.org/PovcalNet. Existen otras bases de datos, como por ejemplo, Deininger y Squire (1998) y la de World Income Inequality Database (2005), que incluye una actualización de la base de datos de Deininger-Squire, la de Luxemburg Income Study y un amplio número de series de datos de las oficinas centrales de estadística y estudios de investigación.
13Véanse Deaton y Zaidi (2002) y Atkinson y Bourguignon (2000). Las economías más avanzadas y las de América Latina elaboran los índices de la desigualdad a partir de los datos sobre el ingreso mientras que la mayor parte de los países en desarrollo de África y de Asia utilizan los del consumo. En Banco Mundial (2006) se indica que los coeficientes de Gini basados en el consumo tienden a mostrar menos desigualdad, en parte debido a los programas de gasto público
14El coeficiente de Gini se calcula como la diferencia promedio entre todas las parejas de ingresos de un país, normalizadas por la mediana (recuadro 4.1). Existen otros indicadores de la desigualdad como los coeficientes de deciles y quintiles, el índice de Atkinson y el índice entrópico de Theil.
15En los países de la CEI, los datos disponibles parecen indicar que la fuerte reducción de la desigualdad se debe en parte al cambio ocurrido después del brusco deterioro de la distribución del ingreso durante las etapas iniciales de la transición. Véase Banco Mundial (2000), donde se indica que la desigualdad era mucho mayor en estos países a principios de los años noventa.
16En una fase anterior de la globalización (primordialmente comercial), las economías de Asia oriental crecieron rápidamente durante 1965–89 y la distribución del ingreso mejoró, o no empeoró. Además de la aplicación de reformas y políticas públicas, como la reforma agraria, el mejoramiento de la vivienda, las inversiones en infraestructura rural y de salud y la aplicación de una estrategia de crecimiento orientada a la exportación de manufacturas, la inversión en educación se menciona como uno de los factores importantes que explican el bajo nivel medio de desigualdad (véase Birdsall, Ross y Sabot, 1995). No obstante, los datos sobre la desigualdad durante esta fase son muy provisionales.
17Véase, por ejemplo, en Davis y Mishra (2007) un análisis de los enfoques analíticos y empíricos de la relación entre el comercio, la desigualdad y la pobreza.
18En Milanovic (2005a) se reseñan los estudios recientes en los que se relaciona la globalización comercial con la desigualdad y se señala que la mayoría de estos estudios muestran que no existe una relación estadísticamente significativa o una relación negativa entre la globalización y la desigualdad.
19El nivel de agregación de los datos arancelarios no permite, por ejemplo, identificar claramente las importaciones que no compiten con los bienes producidos en el país en general ni los bienes intermedios que tampoco compiten con dichos bienes en particular. Además, en un marco multinacional que comprenda más de un país con abundante mano de obra poco calificada, no está claro cuáles son los bienes exportables y cuáles los importables.
21Véanse Behrman, Birdsall y Székely (2003) que observan efectos negativos a corto plazo en América Latina, y Milanovic (2005a) que señala que los datos de una amplia muestra de países no son concluyentes.
22Véanse Agénor (2002), donde se analizan los canales a través de los cuales la integración financiera podría dañar a los pobres, y Fallon y Lucas (2002), que observan que los datos empíricos sobre los efectos distributivos de las crisis no son uniformes.
23Véase en Prasad et al. (2007) un análisis sobre la reducción de la volatilidad a través de la globalización financiera. Si bien Demirgüç-Kunt y Levine (2007) sostienen que el desarrollo financiero es más positivo para el segmento más pobre de la población, sobre todo a través de su efecto positivo en el crecimiento global, Claessens y Perotti (de próxima publicación) observan que el resultado puede ser distinto ya que las reformas financieras benefician en su mayor parte a una pequeña élite.
24Del mismo modo, cabría esperar que el incremento de la productividad relativa de la agricultura redujera las diferencias distributivas al aumentar el ingreso de las personas empleadas en este sector.
25Una ventaja adicional de centrarse en la variación dentro de los países es que se reduce el riesgo del sesgo de la variable omitida. El impacto de los shocks globales comunes, como los ciclos económicos o los aumentos bruscos del crecimiento, se excluye mediante el uso de variables ficticias temporales.
26Dado que las encuestas sobre el ingreso y el consumo no se llevan a cabo anualmente, las estimaciones se basan en un panel desequilibrado en el que se incluyen solamente las observaciones correspondientes a los años sobre los que se dispone de datos. Además, dado que las muestras correspondientes a las economías avanzadas y las economías en desarrollo son más pequeñas, los resultados sobre estos subgrupos son más provisionales.
27Estos resultados son robustos al incluir las variaciones del PIB per cápita como variable explicativa. No obstante, esta variable se excluye en las estimaciones indicadas a fin de estimar los efectos plenos de las variables pertinentes, incluido su efecto a través del aumento del crecimiento global. Inicialmente se incluyeron otras variables explicativas posibles (la democracia, las limitaciones al poder ejecutivo, la flexibilidad de la reglamentación, el tipo de cambio real y los términos de intercambio) pero sus efectos no se estimaron de forma robusta. No se dispone de datos completos sobre el gasto social y las transferencias del gobierno, la migración y las remesas para todos los países, aunque estos canales podrían tener importantes efectos adicionales en los resultados sobre la desigualdad observados.
28El coeficiente de regresión de la educación se estima de forma imprecisa en el modelo de referencia, un problema común en los estudios macroeconómicos sobre el efecto de la educación. No obstante, en general en los estudios microeconómicos se establece de forma más eficaz el rendimiento de la inversión en educación, particularmente en el caso de los países con un ingreso per cápita más bajo y de la educación primaria (véase Psacharopoulos y Patrinos, 2004). Como se explica en el apéndice 4.1 se utilizan las variables de la educación aplicadas en las regresiones de Barro y Lee (2000).
29Se confirmó que los resultados indicados eran robustos de varias formas. Para abordar la preocupación de que la desigualdad pueda influir en sí misma en las variables de la globalización, la relación exportaciones/PIB y la relación saldo de IED entrante/PIB se elaboraron utilizando su valor rezagado, el PIB real ponderado por las exportaciones de los socios comerciales (un indicador de la demanda de las exportaciones del país) y la suma ponderada por la distancia (inversa) de los activos de IED de las economías avanzadas (un indicador de la oferta de IED). Se obtuvieron resultados robustos a la endogeneidad, así como a la eliminación de los países de la muestra de uno en uno.
30Los efectos de las exportaciones agrícolas, de manufacturas y de servicios no son significativamente diferentes unos de otros desde el punto de vista estadístico, pero las exportaciones agrícolas tienen el coeficiente más alto y son estadísticamente significativas.
31Véanse las estimaciones econométricas del cuadro 4.3 del apéndice 4.1.
32Véase en Overholt (2003) un análisis de la sustitución de los empleos en el sector manufacturero por empleos en el sector de servicios en Estados Unidos.
33Los coeficientes de Gini basados en el ingreso no suelen basarse en diferentes deflactores de precios para el segmento rico y el pobre y, por lo tanto, normalmente no pueden captar este efecto.
34No hay información empírica que muestre un efecto umbral por el nivel de ingreso en el caso de este resultado, lo que parece indicar que el tipo de sistema financiero, es decir, basado en relaciones o en condiciones de igualdad, podría ser un determinante más importante de la igualdad del acceso al financiamiento (véase la edición de septiembre de 2006 de Perspectivas de la economía mundial).
35Véase un análisis de los efectos positivos de la globalización financiera en el crecimiento en FMI (2007) y una reseña de los estudios en los que se señala que la profundización financiera ha tenido un impacto positivo en el crecimiento en Levine (2004).
36La información empírica disponible parece indicar que el aumento de las exportaciones y la liberalización arancelaria han sido los factores que han contribuido en mayor medida a la reducción de la desigualdad observada en África subsahariana, contrarrestados en parte por el efecto de la tecnología y, en menor medida, por la inversión extranjera directa (gráficos 4.9 y 4.10).
37Véase en Behrman, Birdsall y Székely (2003) la información disponible con respecto a la naturaleza temporal de los efectos de aumento de la desigualdad de la IED en América Latina.
38En el caso de China e India, los índices de Gini tienen en cuenta la diferencia entre el costo de vida de las zonas urbanas y el de las zonas rurales, en contraste con las proporciones del ingreso de estos dos países que no tienen en cuenta esta diferencia.
39Los datos sobre algunas economías avanzadas se ampliaron a los efectos de la preparación de los gráficos. En el caso de Alemania, el índice de Gini se amplió al período anterior a 1992 utilizando las tendencias de los datos de Alemania occidental. Con respecto a Francia, el índice de Gini se extendió al período anterior a 1994 utilizando las tendencias incluidas en los datos de LIS. En el caso de Estados Unidos, las tendencias a partir de 2000 se basan en los datos sobre los ingresos de los trabajadores a tiempo completo durante todo el año que provienen de la Encuesta sobre la Población Actual. Con respecto al Reino Unido, las tendencias a partir de 1999 se ampliaron utilizando datos del Instituto de Estudios Fiscales. En el caso de Italia, las tendencias a partir de 2000 se extendieron utilizando los datos provenientes de Brandolini (2004). En el caso de Japón, se utilizó una serie del índice de Gini más larga proveniente de la Encuesta Nacional sobre el Ingreso y el Gasto de los Hogares.
40En el caso de algunos países, existían datos correspondientes a períodos más largos sobre la relación ingresos comerciales/valor comercial (que covariaban estrechamente con los otros dos indicadores), y estos datos se utilizaron para ampliar la tasa arancelaria efectiva y/o el promedio de la tasa arancelaria no ponderada.
41Por ejemplo, en los gráficos sobre la desigualdad, la población aproximada representada para cada región es la siguiente: 93% en las economías avanzadas, excluidas las ERI (77% en los gráficos sobre las proporciones del ingreso y el ingreso per cápita); 92% en las ERI (87% en los gráficos sobre las proporciones del ingreso y el ingreso per cápita); 94% en América Latina y el Caribe; 63% en África subsahariana; 90% en Europa central y oriental; 92% en la Comunidad de Estados Independientes; 57% en Oriente Medio y el Norte de África, y 94% en las economías en desarrollo de Asia. La población aproximada representada en cada grupo de ingreso es la siguiente: 91% en el grupo de ingreso alto (84% en los gráficos sobre las proporciones del ingreso y el ingreso per cápita); 82% en el grupo de ingreso mediano alto; 87% en el grupo de ingreso mediano bajo, y 79% en el grupo de ingreso bajo. En el caso del indicador mundial, está representada alrededor del 82% de la población mundial.
42Los efectos de las exportaciones, las tarifas y los pasivos de IED en la desigualdad, no son estadísticamente significativos en el caso de las economías avanzadas. No obstante, la hipótesis de que estos coeficientes no son estadísticamente muy diferentes de los de la muestra completa no puede descartarse.

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