El celular ha matado a la PC ¡Larga vida a la PC!

El celular ha matado a la PC

Durante cuarentena a raíz del COVID-19, resurgió en los medios y la discusión sobre política pública una temática que -salvo contadas excepciones- parecía casi caduca: el acceso a PC y conectividad en el hogar volvieron al foco de las desigualdades digitales a raíz de su relevancia para la educación, trabajo, compras y demás escenarios “de emergencia”.

En la humilde opinión de quién escribe, este “olvido” de la centralidad del acceso a una PC y/o a Internet en el hogar, nunca debió darse. Contábamos con suficiente evidencia empírica así como reflexión teórica para no caer en estas simplificaciones. Esto es lo que intentaré demostrar en esta nota, con evidencia de 2019.

Un poco de contexto

Existen algunos motivos que pueden explicar la reciente caída en desgracia del acceso a los bienes TIC en el estudio de las desigualdades digitales. En primer lugar, la masificación del acceso a Internet través de dispositivos móviles aparece como una solución, casi que mágica a veces, a las brechas de acceso (de Araujo & Reinhard, 2019). En segundo lugar, parece existir cierto acuerdo en que las habilidades o competencias digitales deberían ser el foco principal de las políticas de inclusión o ciudadanía digital, ya que son las principales mediadoras del impacto de las desigualdades socioeconómicas o estructurales en los resultados tangibles del uso de Internet (Van Deursen et al., 2017).

Sin embargo, la forma en la que impactan las desigualdades socioeconómicas y digitales en la calidad de vida de las personas es un tanto más compleja.

Figura 1- Modelo secuencial de la brecha digital. Fuente: Dodel, 2015

La literatura especializada concibe a las desigualdades socioeconómicas y digitales, así como sus consecuencias, como un proceso secuencial (Selwyn, 2004; Van Deursen & van Dijk, 2019; van Dijk, 2005; Van Deursen et al., 2017)

La figura 1 representa, lo que creo yo, es una buena metáfora visual de este proceso: una pirámide de acumulación de logros y carencias. Las ventajas y desventajas se acumulan secuencialmente y, cuanto más anchos sean los niveles base, mayor el potencial para los niveles sucesivos (Dodel, 2015).

Esto que parece simple tiene dos consecuencias de peso en el estudio de la temática. La primera, teórica, propone que no existe el “cierre” de los niveles más “bajos” de la brecha. En otras palabras, predice que accesos de distinta calidad van a tener impactos duraderos y desiguales en niveles más altos de la brecha.

La segunda consecuencia es empírica, y es relevante sobre todo para la lectura de artículos y reportes sobre desigualdades digitales: es probable que el efecto directo de los “accesos” no sea estadísticamente significativo en muchos estudios que analizan los impactos de las tecnologías digitales sobre resultados tangibles y/o bienestar. Sin embargo, esto no debe hacernos rechazar los efectos del acceso, sino más bien avanzar hacia modelos que permitan observar mediaciones o efectos indirectos.

Existe evidencia empírica que valida este enfoque. Por mencionar algunos, como los efectos de las indirectos de las desigualdades digitales de accesos sobre: riesgos y beneficios digitales en niños brasileros (Cabello-Hut et al., 2018); comportamientos preventivos de ciber-seguridad en adultos uruguayos (Dodel, Kaiser & Mesch, 2020); en la realización de actividades vinculadas al empleo en adultos en Armenia (Pearce & Rice, 2013); o en el aprendizaje a lo largo de la vida en adultos en Inglaterra (Eynon & Malmberg, 2020).

 Mobile leapfrogging vs Mobile underclass

Pero, ¿por qué volver sobre la PC cuando “todo el mundo” tiene acceso a Internet desde su celular? A este fenómeno de incremento rápido y exponencial del número de usuarios de Internet  SOLO  a través de los teléfonos celulares se lo conoce como “mobile leapfrogging”. Sin embargo, a la reducción rápida y económica de la brecha se le opone un potencial problema: la creación de usuarios de segunda categoría que solo experimentan Internet a través de dispositivos móviles, con limitaciones en las velocidad y/o caps en la navegación (mobile underclass).

Lo que sucede es que las PCs tienen una serie de ventajas comparativas sobre los celulares que conllevan implicancias para varias de las actividades que permiten incrementar el capital acumulado (capital-enhancing activities). Esto se debe a que, en contraste con el celular, la PC posee mayor potencial en términos de: memoria, procesamiento, tamaño de pantalla, capacidades de tipeo; software laborales/educativos, entre otros (de Araujo & Reinhard, 2019; Pierce & Rice, 2013). Lo cierto es que el móvil también presenta ventajas comparativas (como movilidad, facilidad de uso,comunicación), pero se asocian más al ocio que a capital-enhancing activities (de Araujo & Reinhard, 2019).

Es por ello que, más que “PC” vs “Celular”, el quid de la cuestión estaría en la diversidad o “oportunidad” de dispositivos tal como sostienen van Deursen y van Dijk (2019) o Robinson et al. (2020); encontrándose el problema en el uso a través de un único dispositivo. En la actualidad, un número casi insignificante de personas usan "solo" la PC para conectarse, pero no sucede lo mismo con el celular (de Araujo & Reinhard, 2019).

Desafortunadamente, la idea de que “con los celulares ya no se necesitan políticas de acceso como Ceibal” no es nueva, y se encuentra en el centro de esta discusión. ¿Qué debemos hacer entonces con las políticas nacionales de inclusión digital focalizadas en el acceso en el hogar /centros educativos?  ¿El mobile leapfrogging reduce la necesidad de políticas de inclusión digital focalizadas en el acceso, o estas tienen algún tipo de efecto protector evitando la proliferación de una mobile underclass?

Para responder a esta interrogante realicé un análisis secundario de las encuestas oficiales sobre TIC de la región,  la de Usos de TIC 2019 (EUTIC 2019) realizada por el INE y AGESIC en Uruguay, y de la TIC Hogares 2019 de CETIC.br en Brasil. Debido a las limitaciones de extensión de la nota, solo presentaré un resumen de los resultados para nuestro país.

La estrategia que utilicé para testear el modelo secuencial de las desigualdades digitales, así como los efectos directos e indirectos del acceso en el hogar sobre niveles más “elevados” de la brecha, fue la de ajustar 3 modelos individuales más una exploración de mediación causal: Uso de Internet solo a través del celular o mobile underclass (logístico binario), habilidades digitales (OLS), e-gobierno (logístico binario + mediación causal a través de habilidades digitales).

Elegí el uso de servicios de gobierno electrónico como un ejemplo de beneficios tangibles del uso de Internet (consecuencias que permiten incrementar el capital humano/económico), ya que existen varios estudios que señalan los beneficios de interactuar digitalmente con el gobierno versus solo hacerlo cara a cara (p.ej. Dodel y Aguirre, 2018 y Dodel y Vezzaro, 2019 para Uruguay; Ebbers, Jansen y van Deursen, 2016 para Holanda; Rossember, 2019 para Israel); algo que corrobora la propia EUTIC 2019 (al menos en la percepción de quienes sí interactúan con el Estado via Internet).

En cada uno de los modelos voy a presentar solo un resumen de algunos de los efectos estadísticamente significativos que considero clave para esta nota; en el corto plazo espero tener un artículo más detallado con todos los análisis para su revisión por pares.

¿Quiénes usan internet solo desde el celular?

Una proporción significativa de los internautas uruguayos usan Internet sólo a través del celular: 1 de cada 3. Sucede que, si bien esta modalidad no es la mayoritaria en el total población internauta, sí lo es entre quienes pertenecen a hogares del primer quintil y entre quienes no han culminado Ciclo Básico.

La gráfica 1 presenta un resumen del modelo logístico ajustado, señalando que ceteris paribus (controlando además por edad, sexo, región, y acceso a Internet en el hogar), las chances de ser usuario solo del celular se incrementan a menor nivel educativo y de ingresos, pero el acceso a PC en el hogar, así como vivir en un hogar donde exista al menos un beneficiario del Plan Ceibal o Ibirapitá, las reducen. No obstante, el efecto más fuerte es, por lejos, el del nivel educativo: comparado con quienes tienen educación terciaria, quienes no culminaron ciclo básico tienen 609% más chances de utilizar Internet sólo a través del teléfono celular (p<.001).   

Gráfico 1- Incrementos en las chances de ser usuario de Internet que se conecta solo a través del celular (selección de variables con efectos estadísticamente significativos). Fuente: Procesamiento propio EUTIC 2019

¿Cómo es el nivel de habilidades digitales de los internautas?

En promedio los internautas dicen saber hacer 11 de las 18 habilidades indagadas por la EUTIC. Si bien existen diferencias en función de habilidades específicas, es posible analizar una dimensión latente de habilidades digitales como una sumatoria simple de las mismas (se realizó un CFA, pero a modo de resumen, el índice sumatorio simple presenta un Alpha de Cronbach=.95).

El número de habilidades se incrementa en función de nivel educativo, los quintiles de ingresos del hogar, el acceso a PC e Internet del hogar, pero se reducen con la edad, región (interior) y el sexo (mujer).

 

Gráfico 2- Incrementos en el número de habilidades digitales (selección de variables con efectos estadísticamente significativos). Fuente: Procesamiento propio EUTIC 2019

¿Cuáles son las chances de interactuar en línea con el Gobierno?

Considerando todos los posibles tipos de interacción indagados en la EUTIC 2019, 2 de cada 3 internautas han interactuado con el gobierno en línea. Si bien hay importantes diferencias por tipo de actividad, aquí me focalizaré en el análisis de las interacciones con el e-gobierno como un todo (al menos una).

Según el modelo logístico binario, las chances de ser usuario de e-gobierno se incrementan en función del nivel educativo de la persona, la edad, del quintil de ingresos per cápita del hogar y, por sobre todo, del número de habilidades digitales que posee el internauta. Por otro lado, las chances de ser usuario de e-gobierno se reducen si el internauta solo se conecta por el celular (mobile underclass).

Asimismo, ni el sexo, región, acceso a PC o Internet en el hogar tienen un efecto directo estadísticamente significativo sobre esta variable.

Gráfico 3- Incrementos en las chances de interactuar con el gobierno en línea (selección de variables con efectos estadísticamente significativos). Fuente: Procesamiento propio EUTIC 2019

No obstante, la teoría predice que el acceso debería tener un impacto significativo sobre las chances de e-gobierno, al menos en forma indirecta y mediado por el efecto de las habilidades digitales (algo que se representa en la figura 2).

Figura 2- Modelo secuencial de la brecha digital aplicado al gobierno electrónico. Fuente: Dodel, 2015

Usando análisis de mediación para variables dependientes binarias (utilizando el comando ldecomp en Stata 15.1), es posible sostener que ceteris paribus las chances de ser usuario de e-gobierno se incrementan también en función del acceso a TIC en el hogar, nivel educativo, sexo y la región, todas mediadas por las habilidades digitales. A modo de ejemplo, las chances de tener altos niveles de habilidades digitales se incrementan al contar con una PC en el hogar y, dado que las habilidades digitales luego incrementan las chances de ser usuario de e-gobierno, contar con PC en el hogar  aumenta -indirectamente- las chances de interactuar digitalmente con el Estado en un 136% (p<.001).

La mediación para las variables de acceso, así como región y género, es total (todo el efecto se encuentra mediado las habilidades digitales). Sin embargo, como permite observar la gráfica 3, variables con un efecto directo significativo -y de peso- como el nivel educativo, también “pegan” indirectamente a través de su efecto en las habilidades digitales.

Gráfico 4- Incrementos en las chances de interactuar con el gobierno en línea mediados a través de las habilidades digitales (selección de variables con efectos indirectos estadísticamente significativos). Fuente: Procesamiento propio EUTIC 2019

A modo de síntesis, quisiera resaltar dos hallazgos de este análisis y sus relevancias para las políticas en la temática:

1- Al analizar los impactos de Internet en cualquier ámbito del bienestar o interacciones sociales, debemos tomar en cuenta la secuencialidad de las brechas digitales: evitar “dejar de lado” factores estructurales de desigualdad socioeconómica y niveles más básicos de brechas (como el acceso) por otros de mayor complejidad como las habilidades, fuera en e-gobierno o en otros temas (como por ejemplo el aprendizaje a lo largo de la vida, Eynon y Malmberg, 2020). Sucede que, sin buena teoría, el análisis de datos omite parte central del fenómeno. Creo yo que, avanzado hacia el uso modelos estadísticos más complejos, que se dedican a evaluar el ajuste de modelos teóricos (p.ej. path analysis o ecuaciones de modelos estructurales) también podemos avanzar en la mejora del estudio de la temática.

2-Hay que abandonar los razonamientos y simplificaciones sobre las maravillas del teléfono celular así como la idea de que estos dejan obsoletas a las políticas de acceso: La masificación del celular, si bien es central para reducir brechas básicas de conectividad, no sustituyen a políticas de acceso en actividades claves para el bienestar. Ni el e-gobierno, ni el la educación o el trabajo.

 

Referencias

•       de Araujo, M. H., & Reinhard, N. (2019, September). Substituting Computers for Mobile Phones? An Analysis of the Effect of Device Divide on Digital Skills in Brazil. In International Conference on Electronic Participation (pp. 142-154). Springer, Cham.

•       Dodel, M. (2015). An analytical framework to incorporate ICT as an independent variable. In Impact of information society research in the global south (pp. 125-144). Springer, Singapore.

•       Selwyn, N. (2004). Reconsidering political and popular understandings of the digital divide. New media & society, 6(3), 341-362.

•       Van Deursen, A. J., & van Dijk, J. A. (2019). The first-level digital divide shifts from inequalities in physical access to inequalities in material access. new media & society, 21(2), 354-375.

•       Van Deursen, A. J., Helsper, E., Eynon, R., & Van Dijk, J. A. (2017). The compoundness and sequentiality of digital inequality. International Journal of Communication, 11, 452-473.

•       Van Dijk, J. A. (2005). The deepening divide: Inequality in the information society. Sage Publications.

•       Dodel, M., & Aguirre, F. (2018, April). Digital inequalities' impact on progressive stages of e-government development. In Proceedings of the 11th International Conference on Theory and Practice of Electronic Governance (pp. 459-463).

•       Ebbers, W. E., Jansen, M. G., & van Deursen, A. J. 2016. Impact of the digital divide on e-government: Expanding from channel choice to channel usage. Government information quarterly, 33(4), 685-692

•       Eynon, R., & Malmberg, L. E.(2020). Lifelong learning and the Internet: Who benefits most from learning online?. British Journal of Educational Technology, e13041.

•       Dodel, M. & Vezzaro, C. (2019). Googlear no es instintivo: desigualdad, estilos de búsqueda de información e interacción con el gobierno. In Maguitman, A., Chesñevar, C. I. & Estevez, E. (eds.). Soluciones de gobernanza electrónica para la participación ciudadana. Bahía Blanca: Editorial de la Universidad Nacional del Sur. Ediuns, 2019.

•       Rosenberg, D. (2020). Ethnic perspective in e-government use and trust in government: A test of social inequality approaches. New Media & Society, 1461444820920655.

•       Trucco, D., & Palma, A. (2020). Infancia y adolescencia en la era digital: un informe comparativo de los estudios de Kids Online del Brasil, Chile, Costa Rica y el Uruguay (No. 45212). Naciones Unidas Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL).

•       Robinson, L., Schulz, J., Dodel, M., Correa, T., Villanueva-Mansilla, E., Leal, S., ... & McMahon, R. (2020). Digital Inclusion Across the Americas and Caribbean. Social Inclusion, 8(2), 244-259.

•       Breen, R., Karlson, K. B., & Holm, A. (2018). A Note on a Reformulation of the KHB Method. Sociological Methods & Research, 0049124118789717.

•       Buis, M. L. 2010. Direct and indirect effects in a logit model.  Stata  Journal 10: 11-29.

•       Hadi, N. U., Abdullah, N., & Sentosa, I. (2016). Making sense of mediating analysis: A marketing perspective. Review of Integrative Business and Economics Research, 5(2), 62. 

•       Pearce, K. E., & Rice, R. E. (2013). Digital divides from access to activities: Comparing mobile and personal computer Internet users. Journal of communication, 63(4), 721-744.

•       MacKinnon, D.P., Krull, J.L. & Lockwood, C.M. Equivalence of the Mediation, Confounding and Suppression Effect. Prev Sci 1, 173–181 (2000). https://doi.org/10.1023/A:1026595011371

Tomado de Razones y Personas. Esta obra está bajo una Licencia Creative Commons Atribución 3.0 No portada.

Los impactos negativos de la pérdida de trabajo para las familias, más allá de los ingresos

La pérdida de trabajo es un fenómeno común, que muchas personas experimentan en algún momento de su vida. Pero es durante crisis económicas, como la que hoy vive la mayor parte del mundo, que comenzamos a escuchar hablar más sobre la pérdida de puestos de trabajo y la tasa de desempleo. En el corto plazo, la pérdida de trabajo genera impactos importantes sobre los niveles de consumo y bienestar de las familias. En la discusión pública se tiende a hablar de soluciones temporales, como las transferencias y el seguro de desempleo, hasta que pase la “tormenta”, la economía vuelva a crecer, y los niveles de empleo aumenten.  Sin embargo, lo que nos muestra la evidencia generada en los últimos años es el problema no termina ahí, sino que existen importantes consecuencias de largo plazo de haber experimentado una pérdida de trabajo. Hoy sabemos que estas consecuencias son grandes, comprenden no sólo a los trabajadores directamente afectados sino también a sus familias, y van mucho más allá de la caída de los ingresos. 

El panorama que pintan las tasas de empleo y desempleo.  Desde el comienzo de la pandemia global de COVID en marzo de este año, el empleo ha caído significativamente en todo el mundo. En Uruguay, el gráfico muestra que la tasa de empleo en los últimos meses es similar a las de casi 15 años atrás—aunque la comparación se dificulta por un cambio en la metodología de relevamiento del INE (ver nota al pie del gráfico). La tasa de desempleo, sin embargo, no muestra la misma situación. Esto se debe a que la tasa de desempleo cuenta a las personas desocupadas como porcentaje del total de personas que se encuentran trabajando o buscando activamente trabajo. Durante las crisis, muchos desocupados que ven difícil conseguir trabajo dejan de buscarlo (los desocupados “desalentados”), y entonces dejan de figurar en las estadísticas de desempleo. Este año, este fenómeno se ha dado aún con más fuerza, probablemente debido a la escasa probabilidad de conseguir trabajo y las dificultades que las medidas de distanciamiento social imponen para la búsqueda y contratación de trabajadores. Es más útil, en este contexto, enfocarnos en la caída de la tasa de empleo. Ésta muestra la pérdida de un porcentaje importante de puestos de trabajo. Cada vez es más claro que muchos de estos puestos de trabajo no se recuperarán rápidamente. 

La magnitud del impacto de la pérdida del trabajo sobre los ingresos de largo plazo. Cuando hablamos de las consecuencias de la pérdida de trabajo, es fundamental distinguir entre aquellas personas que cambian de trabajo voluntariamente, o que tienen trabajos de corta duración, de aquellas personas que tienen un trabajo estable y lo pierden. La investigación económica sobre las consecuencias del desempleo se ha centrado fundamentalmente en este último tipo de eventos, ya que son imprevistos, no están asociados a decisiones de los trabajadores, y constituyen un shock de una magnitud muy significativa en la vida de las personas. Este tipo desempleo es el que más se produce en las crisis, y probablemente el más relevante en el contexto actual.  Las familias de los trabajadores que pierden su trabajo sufren caídas en los ingresos en el corto plazo, que son parcialmente amortiguadas por las transferencias del seguro de desempleo. Si bien muchos trabajadores logran volver a conseguir trabajo o retomar el trabajo que tenían antes, sus ingresos promedio pueden mantenerse durante años sustancialmente por debajo de los que tenían antes [1]. 

En Uruguay, un trabajo de Amarante, Arim y Dean [2] estima que los trabajadores formales que pierden su trabajo tienen, en promedio, ingresos 22% inferiores en el primer trimestre, y un año después sus ingresos siguen estando 14% por debajo de su nivel previo a perder el trabajo. Estos resultados corresponden a trabajadores formales, quienes tienen acceso al seguro de desempleo. Aun sabemos muy poco sobre las pérdidas de ingresos que sufren los trabajadores informales debido a, entre otros desafíos, la carencia de encuestas longitudinales. A partir del relevamiento de encuestas longitudinales, que está comenzando a hacer el INE, podremos evaluar la dinámica de ingresos de los trabajadores informales antes y después de la pérdida de trabajo.  

Los impactos de la pérdida de trabajo sobre la salud mental y física de los trabajadores. Una de las consecuencias más impactantes de la pérdida de trabajo es el aumento de la mortalidad de los trabajadores desplazados. En 2009 un estudio de Sullivan y Von Watcher [3] encontró que, en Estados Unidos, los hombres expuestos al cierre de las empresas donde trabajan tienen una mayor probabilidad de muerte en los años siguientes, que conduce a una esperanza de vida que es entre 1 y 1,5 años más corta que la de trabajadores similares que no perdieron su trabajo. Desde entonces, varios trabajos han identificado factores que podrían explicar esta mayor mortalidad: los trabajadores desplazados por el cierre de empresas tienen una mayor incidencia de depresión y ansiedad en el corto plazo [4], y tienen más probabilidad de sufrir muertes vinculadas a enfermedades cardiovasculares, suicidio y accidentes de tráfico [5]. 

Impactos de la pérdida de trabajo de los padres sobre la salud y educación de los niños. Dado que el desempleo impacta fuertemente en los ingresos familiares y afecta la salud física y mental de los trabajadores desocupados, no debería sorprendernos que esto afecte también a los demás miembros de la familia. Para los hijos, la pérdida de trabajo de los padres puede conducir a peores rendimientos escolares y aumentos en las tasas de repetición [6] [7] [8]. En un trabajo reciente junto a Jessamyn Schaller, mostramos que cuando el padre pierde el trabajo, aumenta la incidencia de problemas de salud mental de los hijos [9]. También encontramos un mayor número de visitas al médico por lesiones y quemaduras, particularmente en las familias de menor nivel socioeconómico. Sin embargo, no encontramos impactos negativos cuando quien pierde el trabajo es la madre. La diferencia entre los impactos del desempleo de padres y madres no se puede explicar solamente por las diferencias en la magnitud de sus ingresos laborales, y es probable que tenga que ver con el diferente uso del tiempo durante el desempleo y los impactos psicológicos y sociales de la pérdida de trabajo para hombres y mujeres. 

Conflictos y violencia en las familias. La pérdida de trabajo afecta también la estabilidad de las parejas, la existencia de conflictos, y la violencia intrafamiliar. Aquí también los resultados son muy diferentes cuando quienes pierden el trabajo son los hombres. En esos casos, es más probable que las parejas se divorcien [10]. Por otra parte, el maltrato infantil tiende a reducirse cuando la tasa de empleo de los hombres aumenta, mientras que aumenta con la tasa de empleo de las mujeres [11]. 

La principal política pública orientada a mitigar los impactos del desempleo es el seguro de paro. Este seguro, que cubre a los trabajadores formales, otorga una transferencia de ingresos que cubre parte del salario perdido por un período determinado (hasta seis meses en Uruguay). Esta transferencia puede ayudar a las familias, no sólo por no tener que reducir tanto sus niveles de consumo, sino también porque puede mitigar el estrés generado por la pérdida de trabajo. Por ejemplo, un trabajo reciente (aun no evaluado por pares), encuentra que los efectos de la pérdida de trabajo sobre el divorcio son menores en estados con un seguro de desempleo más generoso [12].

En un país donde la cuarta parte de los trabajadores tienen empleos informales, el seguro de desempleo no llega a todos. En base a simulaciones, Brum y De Rosa [13] estiman que unas 100.000 personas habrían caído en la pobreza en esta epidemia en Uruguay, a pesar del seguro de paro y de los aumentos temporales de algunas transferencias que implementó el gobierno. Esto se debe en parte a que hogares que antes no eran pobres, pasarían a serlo, y no acceden al seguro de paro ni transferencias. En este contexto, es clave que las políticas de transferencias sociales tengan la suficiente flexibilidad para responder a cambios repentinos en los ingresos de los hogares. La forma en que están diseñados los mecanismos de ingreso a estos programas hoy, así como sus criterios de elegibilidad, dificulta seriamente que las transferencias sociales puedan funcionar como red de contención para aquellos que no acceden al seguro de desempleo. 

El seguro de desempleo no alcanza y son necesarias también otros tipos de políticas públicas. Los impactos sobre la salud y la educación discutidos anteriormente fueron encontrados en países con políticas de seguro de desempleo extensivas. Es verdad que los impactos tienden a ser más bajos en lugares con seguro de desempleo más generoso, pero de todas formas existen. Muchas de las consecuencias de las pérdidas de empleo están ahí, pero no las asociamos a este fenómeno, y cuando las vemos es posiblemente demasiado tarde. Deberíamos comenzar a pensar, entonces, en cómo combinar, las políticas de empleo y seguridad social, con políticas sociales, de salud pública, educativas y de género, para prevenir los impactos sociales de la pérdida de trabajo. Existe un potencial, entonces, para actuar antes, con intervenciones tempranas de atención social y psicológica a las familias de trabajadores. Uruguay cuenta con algunas ventajas para hacer esto: la extensión de la cobertura de salud, del sistema educativo, y de las políticas sociales. 

Ahora estamos en una segunda fase de la pandemia, donde hemos comprendido que la crisis global va a llevar más tiempo del pensado inicialmente. Las perspectivas para Uruguay son mejores que las del resto de la región, pero más allá de cuánto tiempo lleve retornar a los niveles de empleo anteriores, es indudable que el desempleo está afectando a un gran número de familias uruguayas, y que la incertidumbre sobre el futuro impone costos que van más allá de lo económico.  En cualquier caso, lo que nos dice la evidencia es que aun cuando eso pase y las tasas de empleo se igualen a las anteriores a la pandemia, hay impactos que quedan en el largo plazo y que la sociedad va a tener que encarar. Puede ser oportuno, entonces, implementar soluciones innovadoras, que pongan a Uruguay un paso adelante, generando soluciones para las familias uruguayas que puedan también servir de ejemplo para otros países de la región. 

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REFERENCIAS:

[1] Jacobson, L. S., LaLonde, R. J., & Sullivan, D. G. (1993). Earnings losses of displaced workers. The American Economic Review, 685-709.

[2] Amarante, V., Arim, R., & Dean, A. (2014). The effects of being out of the labor market on subsequent wages: evidence for Uruguay. Journal of Labor Research, 35(1), 39-62.

[3] Sullivan, D., & Von Wachter, T. (2009). Job displacement and mortality: An analysis using administrative data. The Quarterly Journal of Economics, 124(3), 1265-1306.

[4] Schaller, J., & Stevens, A. H. (2015). Short-run effects of job loss on health conditions, health insurance, and health care utilization. Journal of health economics, 43, 190-203.

[5] Browning, M., & Heinesen, E. (2012). Effect of job loss due to plant closure on mortality and hospitalization. Journal of Health Economics, 31(4), 599-616.

[6] Stevens, A. H., & Schaller, J. (2011). Short-run effects of parental job loss on children's academic achievement. Economics of Education Review, 30(2), 289-299.

[7] Kalil, A., & Ziol-Guest, K. M. (2008). Parental employment circumstances and children’s academic progress. Social Science Research, 37(2), 500-515.

[8] Rege, M., Telle, K., & Votruba, M. (2011). Parental job loss and children's school performance. The Review of Economic Studies, 78(4), 1462-1489.

[9] Schaller, J., & Zerpa, M. (2019). Short-run effects of parental job loss on child health. American Journal of Health Economics, 5(1), 8-41.

[10] Charles, K. K., & Stephens, Jr, M. (2004). Job displacement, disability, and divorce. Journal of Labor Economics, 22(2), 489-522.

[11] Lindo, J. M., Schaller, J., & Hansen, B. (2018). Caution! Men not at work: Gender-specific labor market conditions and child maltreatment. Journal of Public Economics, 163, 77-98.

[12] Swensen, I., Lindo, J. M., & Regmi, K. (2020). Stable Income, Stable Family. NBER Working Paper No. w27753. https://econofact.org/layoffs-divorce-and-the-effect-of-unemployment-insurance.

[13] Brum, M., & De Rosa, M. (2020). Too little but not too late. Nowcasting poverty and cash transfers' incidence in Uruguay during COVID-19's crisis. World Development (forthcoming). Versión anterior en español: http://fcea.edu.uy/images/dto_economia/Blog/Estimaci%C3%B3n_del_efecto_de_corto_plazo_de_la_covid-19_en_la_pobreza_en_Uruguay.pdf 

Tomado de Razones y Personas. Esta obra está bajo una Licencia Creative Commons Atribución 3.0 No portada.

Necesitamos políticas de mercado de trabajo en la nueva normalidad

Lo de arriba, no lo de abajo.
Fuente: Cerra y Saxena (2017)

Mas allá de lo rápida y “en V” que sea la recuperación del shock pandémico, necesitamos una agenda de políticas de mercado de trabajo a implementar lo antes posible para asegurarnos que los efectos negativos del shock no perduren en el tiempo y aprovechar las (pocas) oportunidades existentes. Diseñar políticas ya es difícil en tiempos normales, lo novedoso y desconocido de la pandemia lo hace casi ridículamente imposible. Sin embargo, me parece importante decir que: i) es necesario implementar (mas) políticas de mercado de trabajo (evaluables, reformulables, desmantelables); ii) esto es inversión y merece ser dejado fuera de consideraciones sobre espacio fiscal; iii) sería bueno que esto ocurra via un consenso/blindaje político, al menos dentro de la coalición de gobierno (ja, ja).

Los datos recientes del BCU y proyecciones para el resto del año muestran que la contracción económica en 2020 está siendo y será muy importante. Y no es solo “una contracción económica”: el distanciamiento social y otras medidas (como el lento retorno a la normalidad escolar en el sistema público) impone otras restricciones a empresas, trabajadores, estudiantes, etc. Esto es evidente por ejemplo en los últimos informes del INE sobre el mercado de trabajo, que dan cuenta de una cantidad importante de individuos inactivos –que no buscan trabajo- por la pandemia.[i] Estos informes muestran aumentos en el desempleo y la inactividad y no relevan informalidad, pero es de esperar que haya crecido y siga creciendo también. Del lado empresarial también se ven cierres parciales o directamente quiebras, en varios rubros.

No se precisa la bola de cristal para entender que todo lo anterior puede tener efectos negativos duraderos en el largo plazo (por ejemplo, bajando la tasa de crecimiento de largo plazo del país). De todas formas, la literatura económica acumula estudios sobre el llamado “efecto cicatriz” (scarring effect): los individuos que tienen sus primeras experiencias laborales en malos contextos económicos tienen peores resultados en el largo plazo en varias dimensiones (desempleo, salario, calidad del empleo, formalidad, etc.) en comparación con aquellos con experiencias laborales en buenos contextos (ver por ejemplo Guvenen et al 2017 y 2020). La intuición es que un “mal” primer empleo o con mala combinación entre la formación del trabajador y la del puesto implica peor adquisición de habilidades en el propio lugar de trabajo, peores salarios y condiciones en general, que llevan a menor formación y adquisición de capital humano también por fuera del puesto, y a la larga pueden implicar un “entrampamiento” el trabajador en actividades para las que no fue específicamente formado.[ii] A nivel empresarial suceden cosas similares, ya que la quiebra masiva en el corto plazo destruye capacidad empresarial y conocimiento específico, y la reducción en la inversión, innovación y otras actividades de las empresas puede tener efectos permanentes en el mediano y largo plazo (ver resumen en Irons, 2009). De hecho, por ambos lados, los efectos negativos de shocks económicos profundos pueden hasta pasar a la siguiente generación.

En este marco, es importante entender que una recuperación rápida o “en V” de la economía a nivel macro (en PBI, desempleo, ocupación, etc.) puede esconder problemas a nivel micro. Es teóricamente posible concebir un Uruguay que rebote al PBI de 2019 pero en el que todos los puestos de trabajo suspendidos o destruidos en el sector formal se recuperen en el informal, o en el que los empresarios con conocimiento específico y valioso de un rubro o sector se dediquen a la agricultura de subsistencia. En términos más abstractos, preocupa la destrucción de capacidades en empresarios y trabajadores, la informalización, y la reducción en la calidad de la unión (match) entre trabajadores y empresas.[iii] Estos tres elementos están interrelacionados dinámicamente: trabajadores en problemas financieros aceptaran trabajos informales, y los puestos informales suelen implicar menor capacitación en el puesto.

En abstracto, la situación actual combina un shock económico negativo fuerte con una reestructura de la demanda y la oferta a nivel sectorial. En concreto, no solo se contrajo la economía en su conjunto, sino que la caída en la demanda internacional afecta sectores específicos (turismo, algunos bienes primarios), y la distancia social y medidas sanitarias obligan a reformular actividades intensivas en contacto con/entre el público (espectáculos, educación, etc.). Hay evidencia de que las políticas públicas pueden ayudar a empresarios y trabajadores a reaccionar a ambos tipos de shocks, para que el rebote en V se dé con menores consecuencias negativas en el largo plazo. Concretamente necesitamos tres tipos de políticas: i) de capacitación, recalificación, formación en el puesto, para trabajadores (jóvenes); ii) orientadas a empresas y/o capacidades gerenciales; iii) de fomento a la formalización o desincentivo a la informalidad (para trabajadores y empresarios). 

i) Políticas orientadas a empleabilidad de trabajadores

Este trabajo de Escudero, Kluve, Mourelo y Pignatti (2019) estudia, sistematiza y resume 51 políticas activas de mercado de trabajo llevados adelante en América Latína y el Caribe. El diablo está en los detalles y vale la pena su lectura para encontrar ejemplos de programas exitosos, entre los que se cuentan el “Programa Primer Paso” en Argentina (evaluado por Berniell y de la Mata, 2017) o el programa “Juventud y Empleo” en Republica Dominicana (evaluado por Ibarraran, Kluve, Ripan y Rosas, 2015). En Uruguay el programa “Yo Estudio y Trabajo” (evaluado por Araya y Rivero, 2017) dio buenos resultados. En términos generales los programas se enfocan en subsidios/incentivos para individuos y/o empresas para mejorar la primera inserción laboral de los individuos y/o su formación (técnica y/o de “habilidades blandas”). En este sentido instrumentos existentes como el INEFOP o el programa Uruguay Trabaja pueden ser expandidos, mejorados o reformulados en contexto (post) pandemia para reducir efectos nocivos de largo plazo. 

ii) Políticas orientadas a empresas

Vale recordar que un factor asociado a la baja calidad gerencial es la estructura de propiedad y de gestión familiar de las empresas (ver por ejemplo, Lemos y Scur, 2018). La literatura muestra que contratar o asignar a los mejores mandos medios a los puestos relevantes puede tener gran impacto en la productividad de las empresas individuales y la economía en su conjunto (Alder, 2016). Algunos estudios muestran cómo programas de consultorías y capacitación gerencial pueden mejorar la productividad, el empleo y el crecimiento de las empresas (Bloom, Eifert, Mahajan, McKenzie y Roberts, 2013; Bloom, Mahajan, McKenzie y Roberts, 2018; Bender, Bloom, Card, Van Reenen y Wolter, 2018; Bruhn, Karlan y Schoar, 2018). En este caso se trata de que las empresas pequeñas/familiares que sobrevivan mejoren la gestión, en particular que las empresas en sectores comprometidos por la pandemia reciban apoyo para reconvertirse, internacionalizarse o virtualizarse según sea lo posible, y que los mandos medios y gerentes que se vean desplazados se aprovechen en otras empresas se reconviertan sectorialmente también.

iii) Políticas de formalización / combate a la informalidad

Es de esperar que el apremio financiero opere como fuerte incentivo para la informalización de trabajadores y empresas, aun en el marco de un rebote en V de la economía. No es la intención de esta nota polemizar con la LUC, pero el desmantelamiento de la inclusión financiera y la mayor facilidad para el pago en efectivo no van a colaborar con la formalización. La reducción transitoria de costos asociados a la formalización (aportes personales o patronales, programas como el existente de Monotributistas MIDES, entre otros) pueden colaborar con el objetivo (ver, por ejemplo, Fernandez y Villar, 2017). La suspensión temporal de algunas condicionalidades de prestaciones sociales (programas sociales y/o seguros de desempleo, incompatibles con trabajo formal) podrían considerarse, ya que operan como incentivo a la informalidad (para el caso de Uruguay, ver por ejemplo Bergolo y Cruces, 2016).[iv] Algunas políticas concretas reseñadas en el monumental trabajo de Escudero y coautores también reducen la informalidad.[v]

Más allá de políticas concretas (apenas esbozadas, ya se), el punto central de esta nota es enfatizar que una recuperación rápida y en V de la economía a nivel macro puede sin embargo esconder desajustes más lentos de corregir, que dejen al país en una trayectoria de menor crecimiento de largo plazo. Más que un caso de mercado versus Estado, en el presente y el futuro próximo el Estado puede ayudar al mercado a través del rediseño o modificación de instrumentos y programas existentes. En concreto, existen ya programas e instrumentos dentro del MTSS, el MIDES y otras reparticiones públicas que pueden ser adaptados o usados como punto de partida. Dado que ministros, viceministros, subsecretarios y directores de programas e instituciones en ocasiones pertenecen a distintos partidos dentro de la coalición de gobierno, sería importante que la coalición toda consensuara internamente una agenda en vez de encontrar esfuerzos aislados. En particular, dada la agenda de recortes planteada por el MEF y (especialmente) la OPP, es importante insistir en la racionalidad económica de invertir en algunas de estas políticas, en tanto “se pagan solas” al colocarnos más rápidamente en una senda de mayor y mejor (que beneficie a más personas) crecimiento económico.


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Agradezco a Guillermo Alves, Valeria Bonomi y Chavela Vargas. Esta nota se inspira fuertemente en el reporte Instituciones para la productividad: hacia un mejor entorno empresarial, publicado por la CAF en 2018, el cual sigue aun vigente.

NOTAS

[i] Estos individuos “en condiciones normales” (sin pandemia), si estuvieran buscando trabajo, serían considerados desocupados. Vale decir, la desocupación esta bien medida técnicamente (en relación a la definición oficial del INE, a su vez derivada de la de la OIT), pero no aproxima correctamente el fenómeno intuitivo de “gente que quiere trabajar y no puede / no encuentra trabajo”. Esto no es un descubrimiento de América, y es reconocido por el propio INE. 

[ii] Este es un mecanismo entre varios; ver las referencias bibliográficas para más detalle. 

[iii] Es teóricamente concebible que la pandemia tenga efectos positivos en el crecimiento y la productividad en el mediano plazo. Para que esto suceda, debiera de darse que la destrucción de empleos y capacidades se dé justo en firmas y sectores de baja productividad, y que los matches trabajador-firma más afectados sean justo los peores, y que todos los recursos y matches se reasignen en firmas de mayor productividad, sectores más dinámicos, etc. La intuición es la de trabajadores y empresas pequeñas/familiares de baja productividad quebrando (rotiserías familiares, lavacoches callejeros) y pasando a trabajar en empresas más grandes, más eficientes y en sectores más formales y dinámicos (gastronomía boutique, servicios de limpieza a flotillas de vehículos empresariales). Es teóricamente concebible y más allá de algún ejemplo puntual, esto claramente dista de ser la realidad (en caso contrario estaríamos viendo un rebote muchísimo más acelerado y de mejor calidad, en Uruguay y en otros países con similar éxito en la prevención de la pandemia). 

[iv] Por ejemplo, se podría permitir empleo formal hasta un tope de horas o de ingresos que operara como compatible por un periodo bisagra en el tiempo, con los beneficios o prestaciones sociales. 

[v] El policy-maker y/o lector interesado estará encantado de saber que entre el 20 y 23 de octubre se realizará (virtualmente) una conferencia gratuita sobre Economía de la Informalidad, con foco en el caso colombiano pero con lecciones para toda américa latina. Vease https://urosario.edu.co/The-Economics-of-Informality-Conference/home/

REFERENCIAS

Alder, S. (2016). In the wrong hands: Complementarities, resource allocation, and TFP. American Economic Journal: Macroeconomics, 8(1), 199-241.

Álvarez, F., Eslava, M., Sanguinetti, P., Toledo, M., Alves, G., Daude, C., & Allub, L. (2018). RED 2018. Instituciones para la productividad: hacia un mejor entorno empresarial.

Araya, F. y Rivero, J. I. (2017). Impact of a work-study programme for teenagers: Evidence from a randomized controlled trial (Documento de trabajo No. 2017/06). Universidad de la Republica, dEcon, Uruguay.

Bender, S., Bloom, N., Card, D., Van Reenen, J. y Wolter, S. (2018). Management practices, workforce 
selection, and productivity. Journal of Labor Economics, 36(S1), S371-S409.

Bergolo, M. y Cruces, G. (2016). The anatomy of behavioral responses to social assistance when informal employment is high (Discussion paper No. 10197). IZA Institute of Labor Economics.

Berniell, L. y de la Mata, D. (2017). Practicas laborales como mecanismo para mejorar la empleabilidad de los jovenes: Lecciones para el caso argentino (Documento de trabajo No. 2017/28). CAF –banco de desarrollo de America Latina.

Bloom, N., Eifert, B., Mahajan, A., McKenzie, D. y Roberts, J. (2013). Does management matter? Evidence from India. The Quarterly Journal of Economics, 128(1), 1-51.

Bloom, N., Mahajan, A., McKenzie, D. y Roberts, J. (2018). Do management interventions last? Evidence from India (Working paper No. 24249). National Bureau of Economic Research.

Bloom, N. y Van Reenen, J. (2007). Measuring and explaining management practices across firms and
countries. The Quarterly Journal of Economics, 122(4), 1351-1408.

Bloom, N. y Van Reenen, J. (2010). Why do management practices differ across firms and countries Journal of Economic Perspectives, 24(1), 203-224.

Bruhn, M., Karlan, D. y Schoar, A. (2018). The Impact of consulting services on small and medium enterprises: Evidence from a randomized trial in Mexico. Journal of Political Economy, 126(2), 635-687.

Cerra, M. V., & Saxena, M. S. C. (2017). Booms, crises, and recoveries: A new paradigm of the business cycle and its policy implications. International Monetary Fund.

Escudero, V., Kluve, J., López Mourelo, E., & Pignatti, C. (2019). Active labour market programmes in Latin America and the Caribbean: Evidence from a meta-analysis. The Journal of Development Studies, 55(12), 2644-2661.

Fernandez, C. y Villar, L. (2017). The impact of lowering the payroll tax on informality in Colombia. Economia, 18(1), 125-155.

Guvenen, Fatih, Fatih Karahan, Serdar Ozkan, and Jae Song. 2017. "Heterogeneous Scarring Effects of Full-Year Nonemployment." American Economic Review, 107 (5): 369-73.

Guvenen, Fatih, Burhan Kuruscu, Satoshi Tanaka, and David Wiczer. 2020. "Multidimensional Skill Mismatch." American Economic Journal: Macroeconomics, 12 (1): 210-44.

Ibarraran, P., Kluve, J., Ripani, L. y Rosas, D. (2015). Experimental evidence on the long term impacts of a youth training program (Working paper IDB-WP 7367). Banco Interamericano de Desarrollo.

Irons, J. (2009). Economic scarring: The long-term impacts of the recession. Washington, DC: Economic Policy Institute.

Lemos, R. y Scur, D. (2018). All in the Family? (Discussion paper No. 1528). CEP, The London School of Economics and Political Science.

Las futuras generaciones de economistas frente a la desigualdad

Gabriel Burdín y Martin Leites

Parece un día como cualquier otro. Piketty publica un nuevo best seller. El presidente de una gremial de propietarios rurales nos recuerda que hay un sector de la sociedad que cree en la existencia de una “desigualdad natural” sobre la que no debemos intervenir. Las operaciones en un hospital público se suspenden porque un pequeño colectivo de profesionales médicos de muy altos ingresos ha denunciado el acuerdo salarial. En una entrevista en la radio, un hombre que vive en la calle dice que no espera recibir asistencia del Estado porque hay que “cuidar el déficit fiscal”. De pronto, una pandemia nos muestra en la cara las desigualdades que en distintas dimensiones atraviesan nuestras sociedades, ahora con consecuencias que, en muchos casos, se presentan en clave de vida o muerte. De una u otra forma, siempre estamos discutiendo sobre desigualdad y acerca de qué formas de desigualdad son moralmente aceptables o repudiables, instrumentalmente deseables o contraproducentes para la promoción de otros fines.

Desde hace ya algunas décadas, la investigación en economía y psicología revela que a muchas personas no les gusta la desigualdad de resultados y que incluso están dispuestas a realizar sacrificios materiales para reducirla. Es lo que se ha dado en llamar aversión a la desigualdad. Por supuesto, no todas las personas valoran reducir la desigualdad con la misma intensidad, ni independientemente de cual sea el mecanismo generador de las mismas. Las desigualdades pueden percibirse de distinta manera si se derivan del esfuerzo individual o de circunstancias sociales ajenas a la voluntad de las personas. La forma en que se valora la desigualdad también puede estar mediada por razones instrumentales. Hay quienes entienden que una mayor desigualdad se asocia a peores instituciones, mayor violencia, peores resultados educativos, menor capacidad emprendedora, lo que en última instancia se traduce en menor bienestar económico. Otros piensan, por el contrario, que la desigualdad crea incentivos materiales que favorecen la eficiencia y el crecimiento. Estas  creencias respecto a los orígenes y valor instrumental de la desigualdad podrían determinar la actitud de las personas hacia ella y el grado de aceptación y apoyo a las políticas públicas orientadas a reducirla. 

En esta columna, adelantamos algunos resultados de una investigación reciente en la que, junto a un equipo del Instituto de Economía, utilizamos métodos experimentales para analizar la disposición a pagar para reducir la desigualdad en una muestra de 1780 estudiantes de primer año de ciencias económicas (generaciones 2018 y 2019 de FCEA-UdelaR).[1] 

Si bien el estudio no persigue un fin comparativo con otras profesiones, el colectivo de estudiantes de ciencias económicas es interesante por varios motivos. Primero, es relevante analizar cómo piensan la desigualdad profesionales en formación que pronto tendrán un rol preponderante en sociedad, ya sea en la formulación de políticas públicas, en el asesoramiento a la élite empresarial, sindicatos, en la enseñanza de nuevos profesionales o simplemente como formadores de opinión. Segundo, numerosos estudios internacionales sugieren que los estudiantes de estas carreras son relativamente más egoístas, aunque no es claro si esto obedece a que personas con menor orientación prosocial se vuelcan más frecuentemente a estudiar estas carreras o a que la propia formación las vuelve más egoístas. Lo cierto es que podría tratarse de un grupo en el que a priori sería más difícil encontrar una alta disposición a reducir la desigualdad. 

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A los efectos de medir la disposición a pagar para reducir la desigualdad, se utilizó un cuestionario experimental.[2] Las personas que participaron del estudio realizaron una serie de elecciones sobre sociedades hipotéticas, en idéntica situación y expuestos a la misma información sobre el nivel de desigualdad de ingresos y sus causas. En cada elección, quienes participaron debieron optar por la mejor sociedad para su nieto en base a una imagen análoga a la Figura 1, donde los edificios representan dos sociedades que son idénticas en todo y sólo difieren en dos aspectos: el nivel de ingresos de su nieto ($30000 en la sociedad A y $28950 en la sociedad B) y los niveles de desigualdad (la desigualdad es más alta en A que en B).[3] Ante esta alternativa, si alguien elige la sociedad A sobre la B,  su nieto tendrá un mayor ingreso pero vivirá en una sociedad más desigual. Si alguien prefiere la sociedad B, estaría reduciendo el ingreso de su nieto a cambio de que pueda vivir en una sociedad menos desigual. Las elecciones plantean un dilema entre desigualdad e ingreso individual. Si se mantiene todo constante, y en la secuencia de opciones que se le presentan al participante la sociedad B le ofrece a su nieto un ingreso cada vez menor, resulta posible identificar (bajo ciertos supuestos habituales) la magnitud de la aversión a la desigualdad a nivel individual y distinguir entre individuos que son aversos, amantes o neutros frente a la desigualdad. 

Figura 1

El estudio también buscaba comprender por qué la disposición a pagar para reducir la desigualdad es heterogénea entre las personas. Para avanzar en este sentido, los participantes fueron divididos de forma aleatoria en cuatro grupos, los cuales realizaron la misma serie de elecciones pero recibieron distinta información de partida. Como se dice en el lenguaje experimental, recibieron distintos tratamientos. Un primer grupo (control) realizó sus elecciones sin ninguna información adicional sobre el origen de la desigualdad. Sus elecciones se basaron enteramente en sus creencias a priori. A un segundo grupo (suerte) se le comunicó que el ingreso de los miembros de estas  sociedades hipotéticas es el resultado de la suerte, mientras que a un tercer grupo (esfuerzo) se le informó que los ingresos son el producto del esfuerzo individual. Comparando las respuestas de estos tres grupos, se pudo evaluar que tan sensible es la aversión a la desigualdad a la noción de equidad, a que tan meritocrática es la sociedad.

Un cuarto grupo (movilidad) no recibió ningún dato sobre el origen de los ingresos pero fue informado de que todos los miembros de la sociedad hipotética en cuestión pueden ver cambiar su ingreso (a diferencia de los casos anteriores donde el ingreso está fijo y no hay incertidumbre). En términos de la escala de ingresos representada por el edificio de la Figura 1, está abierta la posibilidad de que el nieto alcance los pisos superiores pero también que descienda a la planta baja. En otras palabras, existen oportunidades de movilidad de ingresos ascendente y descendente. Esto plantea una nueva disyuntiva para los participantes, pues la movilidad puede ser un atributo deseable y valorado (podría pensarse que la desigualdad es un problema menor cuando existe alta movilidad), pero al mismo tiempo genera una situación de incertidumbre y abre la posibilidad de que el ingreso del nieto se reduzca. Finalmente, se realizó un tratamiento adicional: para cada grupo se varió la posición del nieto en la distribución del ingreso, lo que permitió evaluar si la aversión a la desigualdad es sensible a la posición individual o, dicho de otra manera, si hay razones egoístas detrás de la valoración que hacen las personas de la desigualdad. 

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¿Cuáles fueron los principales resultados? Primero, el estudiante promedio de la muestra valora la desigualdad como un mal. El grupo de control presenta una aversión a la desigualdad de 0.21, lo que significa que estarían dispuestos a reducir su ingreso un 2.1% para evitar un aumento del 10% en la desigualdad.[4] La mayoría de este grupo son claramente aversos a la desigualdad (63%), un 15% son más bien neutros, y un 22% prefieren mayor desigualdad. Esta medida está correlacionada significativamente y en el sentido esperado con una batería de preguntas de opinión sobre la desigualdad, la pobreza y el rol del Estado. También nuestra medida de aversión a la desigualdad resultó más alta entre personas que piensan que la desigualdad es un "mal" (porque reduce la provisión de bienes públicos o incrementa el crimen y la violencia) y menor entre aquellas que piensan que la desigualdad es un “bien” (porque genera incentivos). En este sentido, encontramos que detrás de las actitudes hacia la desigualdad existe una combinación de razones de equidad e instrumentales.

Segundo, los resultados sugieren que el origen de la desigualdad y el contexto individual importan. Cuando se manipula experimentalmente la información de partida sobre el mecanismo generador de la desigualdad, encontramos que la aversión a la desigualdad es muy sensible a la noción de equidad. Como se observa en la Figura 2, la aversión a la desigualdad es más baja cuando la desigualdad es presentada a los participantes como fruto del esfuerzo en comparación a cuando es presentada como resultado de la suerte. Son estadísticamente significativas las diferencias promedio (líneas punteadas), pero también las diferencias en la forma de la distribución, siendo los niveles de aversión a la desigualdad marcadamente inferiores cuando se informa que la desigualdad se explica por el esfuerzo. 

Figura 2. Distribuión: efecto esfuerzo vs. suerte

Finalmente, la Figura 3 resume las diferencias promedio en la aversión a la desigualdad cuando se varía la posición del nieto en la distribución del ingreso (mínimo, media y máximo) de estas sociedades hipotéticas. Se confirma que las diferencias en la magnitud de la aversión a la desigualdad entre el grupo “suerte” y “esfuerzo” son son independientes de la posición en la distribución del ingreso (los puntos verdes de la gráfica son siempre negativos y estadísticamente significativos). La justificación meritocrática de la desigualdad, por la cual solo las desigualdades derivadas de la suerte deben ser corregidas, no parece estar mediada por consideraciones autointeresadas. Sin embargo, el efecto del tratamiento movilidad es muy sensible a la posición social del nieto: i) cuando el nieto tiene el ingreso medio de la sociedad en cuestión, la aversión a la desigualdad del grupo movilidad y el grupo de control son similares; ii) cuando la elección se realiza sabiendo que el nieto es rico (se ubica en la parte superior de la distribución del ingreso),  la aversión a la desigualdad es significativamente mayor en el tratamiento movilidad que en el grupo de control (la aversión al riesgo de movilidad descendente domina las preferencias por la movilidad); iii) cuando la elección se realiza sabiendo que el nieto es pobre (se ubica en el piso de la distribución del ingreso), la aversión a la desigualdad es menor en el grupo movilidad que en el grupo de control (el riesgo de caída del ingreso desaparece y las perspectivas de movilidad social son valoradas). Esto implica que la desigualdad podría ser percibida como un problema menos grave en contextos de movilidad, pero esta valoración está influida por el interés individual y los riesgos que conllevan, dependiendo de la posición social que cada persona ocupa, las mayores oportunidades de movilidad. 

Figura 3. Efecto segun tratamiento y posición en distribución del ingreso

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Los resultados del estudio sugieren que es de fundamental importancia entender los mecanismos que afectan la manera en que las personas forman y actualizan sus creencias respecto a la importancia relativa de los méritos y de la suerte en la generación de desigualdades. Por ejemplo, existe evidencia de que las personas tienen percepciones distorsionadas sobre las oportunidades efectivas de movilidad intergeneracional que existen en la sociedad y que esto afecta sus preferencias por la redistribución. La evidencia internacional sugiere además que igualdad de oportunidades e igualdad de resultados están relacionadas. Lejos de tratarse de fines contrapuestos, como a veces se los presenta, parecen reforzarse mutuamente. El estudio también muestra que las actitudes hacia la desigualdad, reveladas a partir de las elecciones en el experimento, se correlacionan con las creencias acerca de las consecuencias que puede tener la desigualdad para la sociedad, efectos que, aunque diversos y complejos de medir, no deberían desconocerse cuando se diseñan políticas públicas.

Robert Lucas, profesor de Chicago y ganador del Premio Nobel de Economía a mediados de los noventa, llegó a afirmar que “entre las tendencias más dañinas en economía, la más seductora y en mi opinión la más tóxica, es enfocarse en cuestiones distributivas”. La advertencia de Lucas no parece haber surtido efecto. La desigualdad ha vuelto a ocupar hoy un lugar central en la agenda de la disciplina, mucho más proclive a analizar de forma integrada los problemas de eficiencia económica (que tanto desvelan a Lucas) y los problemas distributivos. Lo cierto es que, con independencia de lo que piense Lucas, el presidente de la asociación rural o nosotros mismos, los problemas de la desigualdad seguirán colándose tercamente en los debates de política pública. Las actitudes hacia la desigualdad de las futuras generaciones de economistas, que seguramente contribuirán a animar dichos debates, así parecen indicarlo. 

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[1] El equipo que participó de la investigación está integrado por Martin Leites, Marcelo Bergolo, Gabriel Burdin, Santiago Burone, Mauricio De Rosa y Matías Giaccobasso. La investigación fue parte de un proyecto más amplio sobre impuestos y preferencias distributivas financiado por ANII (Fondo Clemente Estable). El experimento fue pre-registrado en el registro de la American Economic Association. El documento final del estudio estará disponible en la web del IECON.

[2] La medición de este parámetro comportamental presenta varios desafíos, cuyos detalles trascienden los objetivos de esta nota. Es un parámetro inobservable, que se suele identificar a partir de las acciones o elecciones de los individuos, lo que demanda controlar todas las variables que puedan influir en dicha relación. Otro problema es que las personas tienden a tener distintas percepciones sobre lo que es la desigualdad. El uso de una metodología experimental aplicada a una población específica pretende sortear algunos de estos problemas.

[3] Se informó a los participantes que el edificio refleja la distribución del ingreso, en cada piso vive la misma cantidad de personas y están ordenados según su ingreso, estando  en el piso más altos los de mayores ingresos. Por ejemplo, si observamos la distancia de ingresos entre las familias del piso más alto y el piso más bajo, la Sociedad A tiene mayor desigualdad que la B.

[4] Esta magnitud es consistente con estudios previos que utilizaron procedimientos similares con muestras de estudiantes de Suecia, Australia e Israel respectivamente (Carlsson et al, 2005; Amiel y Coweel, 1999). 

Tomado de Razones y Personas. Esta obra está bajo una Licencia Creative Commons Atribución 3.0 No portada.