La pobreza y la desigualdad de las Comunidades Autónomas en la estadística española[1] – Análisis de resultados de la ECV y el Atlas del INE y una propuesta de distribución combinada[2]

Por Alex Costa. Ayuntamiento de Barcelona, Vittorio Galletto.  Institut Metròpoli. Universitat Autònoma de Barcelona, Jaume Garcia. Universitat Pompeu Fabra, Josep Lluis Raymond. Universitat Autònoma de Barcelona y Daniel Sánchez-Serra. Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD)

Los usuarios de la estadística oficial saben que frecuentemente encuentran resultados divergentes para conceptos similares o incluso idénticos. Sería más sencillo que, para cada concepto, tuviéramos un dato único, pero sabemos que no es así. La población tiene datos de padrón y censo; el paro, de la EPA y de registros; la ocupación, de la EPA, de registros, de encuestas a las empresas y de cuentas económicas; la renta de los hogares de encuestas, registros y cuentas, etc.

Puede ser ingenuo pensar que la solución a este problema consiste en elegir una fuente (la buena) para cualquier objetivo ya que, muchas veces, una fuente puede ser mejor que otra en un aspecto, pero peor en otro. Las encuestas pueden ser mejores para resultados nacionales, pero al acercarse al territorio, pueden ser superadas por los registros. O para la renta, las cuentas pueden ser más fiables que las fuentes primarias, pero no tienen distribución, lo que impide conocer, por ejemplo, indicadores de pobreza o desigualdad.

El objetivo de esta nota es precisamente dar noticia de un trabajo relacionado con dos fuentes del INE con resultados dispares de pobreza y desigualdad: la Encuesta de Condiciones de Vida (ECV) y el Atlas de Distribución de la Renta.

De hecho, para la renta hay una tercera fuente en discordia: la Contabilidad Regional de España (CRE). La CRE muestra que probablemente hay un sesgo de infravaloración tanto en la ECV como en Atlas, de aproximadamente el 25% de la renta (ver Tabla adjunta). Ahora bien, la CRE no tiene distribución, de forma que nos enfrentamos al problema de la disparidad de resultados.

Analizando las distribuciones de la ECV y el Atlas se obtiene un resultado interesante: mientras que la infravaloración de la ECV se encuentra básicamente en las rentas altas (cola derecha de la distribución), en el Atlas la infravaloración se encuentra en las rentas bajas (cola izquierda). Esta asimetría genera un efecto en los indicadores de pobreza y desigualdad para ambas fuentes.

A la vista de la subvaloración detectada en las fuentes originales, se propone una combinación de las mismas con la definición de una función envolvente, generada como el menor valor de las funciones de distribución de la ECV y del Atlas en cada uno de los intervalos de renta disponibles.

La función de distribución envolvente capta, por construcción, parte de las rentas subvaloradas de las fuentes originales, y ofrece una nueva distribución de referencia para valorar los resultados divergentes.

Pobreza: Las dos fuentes dejan de captar parte de las rentas bajas y, en la mayoría de las CCAA, sobrevaloran la pobreza, aunque más el Atlas que la ECV (Gráfico 1). Pero hay una diferencia según el nivel de renta. El Atlas sobrevalora la pobreza en las CCAA ricas (Madrid y Catalunya, por ejemplo) posiblemente porque la subvaloración está centrada en las rentas mixtas (por ejemplo, de la propiedad) más presentes en estas CCAA. La sobrevaloración de la pobreza de la ECV afecta, en cambio, a las CCAA de menor renta. Esto puede deberse a que la infravaloración más general de rentas que para estas CCAA menos ricas (Andalucía y Extremadura, por ejemplo), sitúa a un mayor porcentaje de población por debajo del umbral común de pobreza.

Gráfico 1: Pobreza de las CCAA según ECV, Atlas y envolvente

 

Desigualdad: Los resultados de la envolvente llevan a concluir que la ECV infravalora ligeramente la desigualdad en la mayor parte de las CCAA (por no captar suficientemente rentas altas), mientras que el Atlas sobrevalora la desigualdad en todas las CCAA (por no captar suficientemente rentas bajas).

Gráfico 2: Desigualdad (Gini) de las CCAA según ECV, Atlas y envolvente[3]

 

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[1] Este documento no refleja las opiniones oficiales de las instituciones a las que pertenecen sus autores. Las metodologías y los resultados presentados son responsabilidad exclusiva de los autores. Asimismo, los autores expresan su agradecimiento al INE. Sin su apoyo este trabajo no hubiera sido posible. Los datos utilizados (siempre agregados) han estado sujetos a estrictas condiciones de confidencialidad, no divulgación y uso exclusivo para este trabajo.

[2] El estudio que se presenta en esta nota se ha publicado como Documento de Trabajo del Instituto Metropoli https://www.institutmetropoli.cat/ca/publicacions/work-in-papers/

 

[3] La desigualdad de ECV, el índice de Gini, se calcula con los mismos intervalos de nivel de renta que utiliza el Atlas (casi 200), para poder hacer una comparativa homogénea con Atlas (con datos agrupados).