Si uno de los principales objetivos de los gobiernos de países como el Perú es reducir la pobreza, para hacerlo con eficacia se necesita comprender los efectos de las políticas que implementa, o desea implementar, sobre el bienestar de los hogares. Una manera de afrontar este problema es investigando respecto a los determinantes de dicho bienestar. A diferencia de la sección anterior, que buscaba sólo saber cuáles son las variables que más se correlacionan con la pobreza, controlados con un conjunto amplio de variables socioeconómicas y demográficas, se trata ahora de explorar los determinantes del bienestar, mostrando la importancia relativa de cada uno de ellos.

Para tal efecto, en esta sección se desarrollan dos temas. El primero de ellos tiene que ver con el análisis de algunos de los factores estructurales que pueden explicar la desigualdad en el Perú, utilizando lo que se conoce como la descomposición estática de la desigualdad de los ingresos. El segundo se refiere a la construcción y análisis de un modelo econométrico sobre los determinantes del ingreso familiar. En ambos casos el objetivo último es obtener información que pueda ser útil para hacer juicios sobre los efectos de diferentes políticas sobre el bienestar económico.

Descomposición de la desigualdad de los ingresos

Tal como se ha indicado en la sección referida a la parte conceptual, la idea básica que está tras la descomposición estática de la desigualdad de los ingresos es que algunas de las características del hogar y sus miembros son determinantes importantes del ingreso familiar y, por tanto, una parte del valor de la medida de desigualdad debe ser resultado de la desigualdad existente entre las personas con diferentes niveles de tal o cual característica (componente entre-grupos, o tamaño de la desigualdad explicada por la característica), y la otra parte el resultado de la desigualdad existente entre las personas con la misma característica (componente intra-grupos o tamaño de la desigualdad no explicada).

Para la estimación de estos componentes se tuvo en consideración las siguientes características que particionan la población en grupos diferentes y excluyentes: los ámbitos y dominios geográficos de residencia del hogar, así como el sexo, edad, educación y actividad económica del jefe de hogar. Las medidas de desigualdad utilizadas para la descomposición fueron el promedio del logaritmo de la desviación, el índice de Theil y una transformación del coeficiente de variación (E(0), E(1) y E(2), respectivamente). Las expresiones matemáticas de la descomposición se encuentran detalladas en la parte conceptual de este documento.

La partición referida al ámbito geográfico divide a la población en dos grupos (urbano-rural), del mismo modo como lo hace el sexo del jefe de hogar (hombre-mujer) con los hogares. La que se refiere a la edad del jefe de hogar crea seis grupos (hasta 24 años, entre 25 y 34 años, entre 35 y 44 años, entre 45 y 54 años, entre 55 y 64 años y de 65 y más años), mientras que la partición de educación en cinco grupos (sin inicial, primaria, secundaria, superior no universitaria y superior universitaria). Finalmente, la referida a la actividad económica divide a la población en once grupos (agricultura; minería; manufactura; electricidad, gas y agua; construcción; comercio; transportes y comunicaciones; servicios; desocupados; no PEA y no especificados).

El Cuadro Nº 27 muestra la importancia relativa de los atributos considerados para explicar la desigualdad en la distribución de los ingresos. Cuando se interprete estos resultados debe tenerse en consideración que cada descomposición no esta relacionado con las otras; es decir, el porcen taje de la desigualdad explicada por el atributo no es análogo a los coeficientes de una regresión múltiple. Cada partición no esta controlada por los otros atributos.

De las seis características consideradas, los menos importantes para explicar la desigualdad son el sexo y la edad del jefe de hogar ya que, dependiendo del indicador de desigualdad utilizado, explican solo el 1.4 % - 4.0 % y 6.3 % - 9.0 % de la desigualdad total, respectivamente1 . En particular es importante enfatizar el resultado respecto a la edad del jefe de hogar ya que ello es contrario a lo que señala el enfoque del ciclo de vida el cual sugiere que los ingresos se encuentra altamente correlacionados con la edad. Sin embargo, ello no hace más que corroborar el resultado hallado con el modelo probabilístico que indica que la edad del jefe de hogar, si bien tiene una relación negativa estadísticamente significativa con los niveles de pobreza, impacta de manera poco importante en la probabilidad de ser pobre. Por ejemplo, el aumento de tres años en la ebdad del jefe reduce solo en 3.1 % dicha probabilidad en el ámbito urbano y 1.4 % en el rural (partiendo del nivel de probabilidad de 0.6).

La descomposición considerando la ubicación geográfica muestra que este atributo explica de manera importante la desigualdad total de los ingresos en el Perú (dependiendo del indicador de desigualdad utilizado, 12.1 % a 25.6 % para el dominio y 9.1 % a 21.8 % para el ámbito). Este resultado también corrobora lo hallado con el modelo probabilístico, es decir, la correlación entre las variables geográficas y los niveles de pobreza (más en el ámbito urbano, con otras áreas geográficas, que en el rural).

Los atributos más importantes para explicar la desigualdad en el Perú, del conjunto de atributos considerados, son la educación y la actividad económica donde se ocupa el jefe de hogar, siendo el primero mucho más que el segundo. Dependiendo de la medida de desigualdad utilizada, entre 36.5 % y 51.5 % de la desigualdad total de los ingresos es explicado por las diferencias de los niveles de educación del jefe de hogar, con promedios de ingreso percápita familiar que se elevan de manera importante con los niveles de escolaridad (ver Gráfico). Estos resultados muestran el papel que cumple la educación para entender la desigualdad de los ingresos en el Perú, los cuales se complementan con lo hallado respecto a la reducción de la probabilidad de ser pobre vía esta variable.