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SALARIO MÍNIMO: MÁS ALLÁ DE SU IMPACTO SOBRE EL DESEMPLEO

En las últimas semanas hemos presenciado un intenso debate acerca de la idoneidad de subir el SMI. Me alegra que parte de este debate haya estado basado en trabajos académicos sobre esta medida, es un avance respecto al debate basado en la nada. Por otro lado, como se ha señalado en otras ocasiones, el debate surge porque la medida tiene unos pros y unos contras: Si todo fuesen ventajas, no habría debate. si todo fuesen inconvenientes, no habría debate. Dicho esto, la mayoría de los debates (al menos las fuentes que he seguido) se centraban en los contras (Desempleo a la cabeza). Incluso en este blog  dedicamos una entrada “especial” al tema.

Por ello, hoy traigo un paper que estudia el impacto del SMI sobre la distribución salarial de los hogares (1)*.

1 Presentación

El paper que presentamos hoy estudia cómo las variaciones en el SMI afectan la distribución salarial de las familias. Para ello, el autor utiliza las variaciones del SMI en USA y los consiguientes cambios en la distribución salarial. El título del paper es “Minimum Wages and the Distribution of Family Incomes” (Dube, 2018), su autor es Arindrajit Dube (University of Massachusetts), y ha dedicado parte de sus trabajos a entender el salario mínimo, como podemos ver en su web. El artículo va a ser publicado próximamente en American Economic Journal: Applied Economics, y está disponible aquí.

 

2 Introducción

Como hemos comentado al inicio de esta entrada, el SMI, además de potencialmente afectar a la tasa de desempleo, afecta a otras variables de interés. Por ejemplo, una subida de los salarios situados en la cola de la distribución debería reducir la distancia entre el salario de esos hogares situados en la cola y el nivel que determine el umbral de la pobreza. Para una mejor comprensión del impacto del SMI, el autor no solo observa el umbral de la pobreza, sino que marca distintos umbrales (0.5 veces el umbral de la pobreza, 0.75 veces, 1.25 veces, 1.5 veces y 1.75 veces). Además, el autor observa que el impacto de una subida del SMI no debería afectar de la misma manera a los hogares situados en distintos puntos de la distribución.

 

3 Datos

El autor utiliza una base de datos, Current Population Survey (CPS), donde se recoge información detallada de salarios, y variables de control. Del US Department of Labor recoge las variaciones del SMI durante 30 años (1984 – 2013). Además, incluye información adicional tales como el PIB de cada estado o la tasa de desempleo. Por último, incluye diferentes variables de control, tales como edad, género, raza, etnia, educación, miembros del hogar, número de hijos o hijas y estado civil.

3.1 Variable de interés

El autor se centra en analizar 2 variables: por un lado, el Ingreso Real Familiar Equivalente (IRFE). Esto se define como el ratio entre el ingreso familiar y el ingreso que marca la línea de la pobreza (de tal forma, un RFE igual a 1 significa ganar exactamente lo que divide estar bajo el umbral de la pobreza o no). Por otro lado, las variaciones en la distribución salarial en caso de no haberse dado la subida del SMI, lo que permite conocer el impacto de las variaciones en el SMI.

 

4 Metodología

Para estimar el impacto del salario mínimo en el porcentaje de hogares bajo el umbral de la pobreza (nos referiremos a este concepto como % BP), el autor utiliza una regresión donde la variable de interés es el mencionado %BP. Dube se centra en computar como las variaciones del SMI en los años anteriores (utilizando diferentes horizontes: SMI hace 3 años, hace 2…) afectan al %BP, controlando por los factores mencionados anteriormente. Además, se prueban distintas especificaciones para el modelo *(2).

Por otro lado, Dube estima la distribución contrafactual *(3) de los salarios en caso de no haber habido una subida del SMI. Para ello, utiliza la metodología propuesta por Firpo et al (2009), de la que ya hablamos aquí.

 

5 Resultados

El resultados principal al que llega Dube en este trabajo es que la subida del SMI reduce la proporción de hogares por debajo del umbral de la pobreza, incluso utilizando distintos puntos de corte para medir este umbral. Además, la mejora más notable en la distribución salarial se da en los hogares en el rango 0.10 y 0.15 *(4).

Por ejemplo, subir el SMI de $7.25 a $12 por hora, supondría una subida del 41%. Según las estimaciones de Dube, esto supondría una reducción de 6.16 millones de individuos bajo el umbral de la pobreza. Así mismo, esta subida del SMI supondría un aumento del 12.2% del salario para aquellos hogares situados en el 1º decil.

6 Bibliografía

Dube, A. (2018).Minimum Wages and the Distribution of Family Incomes*. The American Economics journal: Applied Economics. Forthcoming.

Firpo, S., Fortin, N. M., and Lemieux, T. (2009). Unconditional quantile regressions. Econometrica, 77(3):953–973.

 

 

 

 

Notas al pie

*(1) Hemos hablado sobre la distribución salarial en otras entradas. Como recordatorio, la distribución salarial consiste en coger todos los salarios de las personas de una sociedad, y ver que porcentaje de individuos se encuentran en cada nivel salarial.

*(2) Cuando hablamos de la especificación del modelo, nos referimos a que, al introducir variables de control (por ejemplo, edad y educación), se pueden introducir de distintas formas (edad, edad al cuadrado, si creemos que el efecto de la edad no es constante – por ejemplo, pasar de 20 a 21 años no es lo mismo que pasar de 50 a 51, aunque en ambos casos estemos aumentando la edad en 1 año-). Dado que no conocemos cual es la forma “real” de la especificación, lo habitual es proponer distintas formas y comparar los resultados.

*(3) La distribución contrafactual es la distribución supuesta en caso de no haberse llevado a cabo la medida que se analiza. En este caso, los incrementos del SMI.

*(4) Es decir, los hogares que ganan un salario tal que el 10% de los hogares ganan menos que ellos, y el 90% de los hogares ganan más. Para el rango 0.15, el reparto es 15% por debajo, 85% por encima.

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