2.2 Information Retrieval Evaluation
2.2.2 Early Evaluation Experiments
“Pocos pueden dejar de conmoverse ante el contraste entre el lujo disfrutado por unos y la agobiante pobreza sufrida por otros”
Milton Friedman
Los indicadores calculados en las secciones anteriores se basan en los datos de ingresos que surgen de la Encuesta Permanente de Hogares, tanto los que emplean tabulados globales como los que se derivan de las microbases usuarias. Por tal motivo y, más allá de las diferencias en los coeficientes absolutos obtenidos bajo ambas técnicas, los dos procedimientos determinan índices que conllevan una limitación en el universo de individuos considerados. Concretamente, las encuestas de hogares excluyen a los grupos de ingresos denominados “muy ricos” o “súper ricos”, que sí son alcanzados por el impuesto a la renta y forman parte de las estadísticas tributarias de la AFIP.
Siguiendo a Jiménez y Solimano (2012), existen varias definiciones estadísticas de los ricos y súper ricos basadas en medidas del flujo de ingresos y del patrimonio, algunas de las cuales son absolutas y otras, relativas53:
Deciles, ventiles o percentiles superiores. Ésta es una definición relativa de los ricos. En este caso, los ricos serían el sector de la población ubicado en el tramo superior de la distribución del ingreso, es decir en el 10% y el 5%, en tanto que los pertenecientes al 1% o al 0,1% podrían caracterizarse como “súper ricos”.
Línea de afluencia. De manera similar al método de línea de pobreza, que corresponde al tramo inferior de ingresos, se puede identificar el tramo superior y determinar la proporción de individuos definidos como “ricos”, a partir de una línea de afluencia (ingreso) (Sen, 1988). Quienes se ubican por sobre la línea de afluencia pueden considerarse como “ricos” y, al igual que en
53
JIMÉNEZ, J. P. y SOLIMANO, A. (2012). Elites económicas, desigualdad y tributación. CEPAL, Serie Macroeconomía del Desarrollo Nº 126, Santiago, pág. 11.
el caso de la línea de pobreza, se pueden emplear simplemente criterios numéricos o cuantitativos para medir la proporción de ricos en una sociedad.
Umbrales de riqueza. Según la definición de Atkinson (2006), se puede definir a los ricos como las personas cuyo patrimonio equivale a 30 veces el ingreso medio per cápita, de un país. El múltiplo elegido se basa en una tasa de retorno del 3,5 por ciento anual (rendimiento de los activos de largo plazo), dado que ese nivel generaría intereses iguales al ingreso medio per cápita. Dicho nivel de patrimonio permitiría a una persona vivir de los intereses (retorno) devengados por su patrimonio y tener un nivel estándar (o promedio) de vida54.
Atkinson (2006) considera “súper ricos” (multimillonarios) a quienes tienen un patrimonio equivalente a 30 x 30 veces el ingreso medio, es decir aquellos que pueden vivir de los “intereses de los intereses”. También define como “globalmente ricos” a quienes poseen un ingreso superior en más de 20 veces el ingreso medio mundial. A su vez los “mega ricos” o billonarios serían quienes tienen un patrimonio equivalente a 30 x 30 x 30 veces el ingreso medio per cápita. Las personas clasificadas en esta última categoría de Atkinson corresponden aproximadamente a los billonarios incluidos en la lista de la revista Forbes.
Como señalan Gómez Sabaini y Rossignolo (2008) los “globalmente ricos” constituían en 1990 el 0,14% de la población mundial pero recibían el 5,4% del ingreso total, representando alrededor de 7,4 millones de personas. Este número cayó desde el 0,23% en 1910, pasando por un 0,1% en 1950, para luego volver a incrementarse entre 1970 y 1990, duplicándose la cantidad de “súper ricos” en los Estados Unidos. El estudio sobre la distribución de los individuos de altos ingresos ha renacido, de un tiempo a esta parte, en el interés de los investigadores. Se advierte, en tal sentido, un marcado esfuerzo en revitalizar los estudios sobre la distribución de los ingresos más
54 Este límite es similar al aplicado por las empresas comerciales de gestión de activos como Cap Gemini,
que consideran ricos a quienes tienen un patrimonio líquido de un millón de dólares, excluyéndose de esta definición las casas y otros bienes raíces de su propiedad (Jiménez y Solimano; 2012).
elevados utilizando información de las declaraciones juradas del impuesto sobre la renta personal que habían sido dejados de lado ante el surgimiento de los microdatos provenientes de encuestas de hogares. Los mismos comienzan siguiendo las fuentes y métodos tradicionales utilizados en el trabajo pionero de Kuznets (1953) sobre la participación de los ingresos más elevados en Estados Unidos. Los mencionados trabajos de Kuznets fueron continuados por el trabajo de Piketty sobre la distribución de los “top incomes” en Francia en el largo plazo, para concluir en la sucesión de estudios que han avanzado en la construcción de las participaciones de los ingresos más elevados a lo largo del tiempo (abarcando gran parte del siglo XX y los inicios del siglo XXI) en más de veinte países. Estos trabajos han sido compilados en varias publicaciones recientes, las más importantes de las cuales están reunidas en las publicaciones de Atkinson y Piketty (2007, 2010). La información sobre ingresos permite, de acuerdo a las características legislativas de cada país, discriminar el ingreso según su fuente, lo que habilita para analizar los cambios en la composición de los mismos en los tramos más elevados.
En definitiva, los individuos de ingresos muy altos constituyen un grupo numéricamente muy reducido, de pequeño peso en la población total e insignificante en términos estadísticos, pero con una participación considerable en el ingreso nacional, especialmente en países con desigualdad económica.
Dado que las encuestas de hogares excluyen a los segmentos de top incomes, el coeficiente de Gini y los indicadores relacionados con él estimados a partir de las mismas se encuentran normalmente subestimados. Por otra parte, estos índices tienen la propiedad de ser muy insensibles a las variaciones que se producen en los extremos de la distribución del ingreso y más vulnerables a los cambios que ocurren en los tamos medios. Teniendo en cuenta esta observación, resulta conveniente introducir algún tipo de ajuste a los cálculos precedentes, mediante el intento de incorporar a los grupos de top incomes excluidos en la encuesta de hogares. Luego habrá de juzgarse si las conclusiones y prescripciones que se derivan de las cifras cambian sustancialmente o no.
Atkinson (2006) desarrolló una fórmula matemática que toma en cuenta la proporción de individuos con ingresos más altos, a los que considera numéricamente infinitesimales. Si el parámetro S se define como la participación en el ingreso de los individuos con más altos ingresos, por ejemplo, el 1% superior y G* como el coeficiente de Gini del resto de la población, por ejemplo, el 99% inferior, se puede demostrar que el Gini total “real” o corregido es igual a G*(1-S) + S. Alvaredo (2010), mediante la aplicación de la fórmula de Atkinson y empleando datos de Argentina y también de Estados Unidos, demuestra que el aumento de G en las últimas décadas puede atribuirse en gran medida al incremento en la participación en el ingreso de los individuos de rentas más altas. Esto confirma la importancia de los ingresos más altos en una medición adecuada de G. El coeficiente corregido puede ser superior en varios puntos al estándar cuando la concentración de los ingresos en los niveles más altos es elevada. Por ejemplo, Alvaredo muestra para el caso de Argentina en el año 2004, una diferencia de 3,4 entre G y G corregido con el top income 0,1% y de 8,5 puntos cuando aquel es ajustado con el top income 1%55.
Entre los trabajos más completos y sistemáticos acerca de la participación de individuos de altos ingresos en la distribución de la renta sobresale, tanto por la cobertura temporal como geográfica, plasmada en la publicación de extensas series de datos e indicadores de interés estimados para alrededor de 30 países y unos 40 en estudio, The World Top Incomes Database (WTID)56. En la Tabla 12 del Anexo estadístico se presentan las participaciones estimadas de individuos de altos ingresos para los segmentos top 5%, 1%, 0,5%, 0,1% y 0,01% en Argentina entre 1932 y 2004, extraídas de la WTID. En la Tabla 13 del mismo figuran los ingresos promedio estimados para dichos segmentos en pesos constantes a precios de 2004. Tomando los datos más recientes de participación de individuos de altos ingresos en Argentina publicados en WTID, es factible ajustar los indicadores de distribución estimados
55
ALVAREDO, F. (2010). A note on relationship between top incomes shares and the Gini coefficient.
Discussion paper Nº 8071, Centre of Economic Policy Research, United Kingdom, Table 2, pp 9.
56
Desarrollada por Facundo Alvaredo, Tony Atkinson, Thomas Piketty y Emmanuel Saez. Website:
anteriormente sobre la base de los tabulados de datos de la encuesta de hogares y a partir de la simulación aplicada a los microdatos, aplicando la fórmula de Atkinson.
El coeficiente de Gini antes de impuestos estimado en base a los tabulados generales pasa de 0,4207 a 0,4614 incluyendo a los ingresos de los individuos top 0,1% y a 0,5178 considerando a los registros del top 1%. Vale decir que la diferencia entre los indicadores con y sin ajuste varía entre el 9,7% y el 23,1%. Para los coeficientes calculados a partir de la microsimulación, el cambio es de 0,4002 a 0,442 en el caso del
top 0,1% (+10,5%) y a 0,5007 con el ajuste del top 1% (+25,1%). Asimismo, el Gini post
impuesto pasa de 0,3972 a 0,4396 en el caso base y de 0,3746 a 0,4185 en la variante con microsimulación cuando se computa el top 0,1%, lo que marca brechas del 10,7% y 25,4%, respectivamente. Al ajustar con el segmento top 1%, los coeficientes post gravamen pasan a 0,4982 y 0,4794, respectivamente, marcando variaciones del 25,4% y 28% con respecto a los indicadores iniciales.
Las modificaciones comentadas en el párrafo anterior dan cuenta de la sensibilidad de las estimaciones a la consideración de nuevos datos, particularmente en lo que a sectores de altos ingresos se refiere. Las variaciones porcentuales detalladas confirman que, aun tratándose de relativamente pocos casos en el universo de individuos con ingresos, la incidencia es significativa, dada la elevada concentración que los caracteriza y los altos niveles medios de ingresos individuales. Luego habrá que juzgar si, incluso, incorporando estas correcciones, el potencial redistributivo del impuesto personal a la renta puede considerarse crucial o si al menos se presenta como una alternativa claramente superior frente a otras variantes de redistribución del ingreso.
En el Cuadro III.3.1 se presenta una síntesis de los indicadores de concentración básicos antes y después de impuesto a la renta estimados en base a tabulados y microbases (G*) y el ajuste de los mismos a partir de la consideración de las participaciones de los segmentos top 0,1% y top 1% (S y S’). Se asume que las mismas son las estimadas por Alvaredo (2010) para Argentina, de 7,02% y 16,75%, respectivamente.
CUADRO III.4.1.
Comprobada la sensibilidad de los indicadores de distribución al hecho de considerar o no los segmentos de individuos de altos ingresos en Argentina, resulta claro que cualquier simulación para dimensionar las ganancias distributivas de modificaciones al esquema impositivo vigente debe necesariamente incluir a estos individuos.
En el siguiente capítulo, no solamente se considerará la incidencia de los segmentos
top income, sino que, más aún, el interés de las potenciales reformas a analizar, en particular, la estimación de los márgenes de elevación de la actual tasa impositiva marginal máxima, quedará circunscripto a estos segmentos, habida cuenta de que es aquí donde puede esperarse algún tipo de resultado significativo.
Indicadores estructurales y de concentración ajustados por participación de individuos de altos ingresos
Cuarto trimestre 2012
TAB MICRO TAB MICRO TAB MICRO
Gini (G) 0,4207 0,4002 0,4614 0,4423 0,5178 0,5007 Gini después de impuestos (Gd) 0,3973 0,3746 0,4396 0,4185 0,4982 0,4794
Indice de Progresión Efectiva (PEG) 1,0405 1,0427 1,0405 1,0427 1,0405 1,0427 Pechman y Okner (PO) -0,0235 -0,0256 -0,0218 -0,0238 -0,0195 -0,0213 Reynolds y Smolensky (RS) -0,0558 -0,0640 -0,0473 -0,0538 -0,0377 -0,0426
TAB MICRO TAB MICRO
Gini (G) 9,7% 10,5% 23,1% 25,1%
Gini después de impuestos (Gd) 10,7% 11,7% 25,4% 28,0%
Parámetros empleados*
S top 0,1% 7,02%
S top 1% 16,75%
*Fuente: The World Top Incomes Database
INDICADOR Valores iniciales Ajustados top 0,1% Ajustados top 1%
DIF top 1% DIF top 0,1%