Gini, Lorenz o Palma: el reto de medir la desigualdad

“Ninguna sociedad puede ser floreciente y feliz si la mayor parte de sus miembros es pobre y miserable”, afirmaba Adam Smith en La riqueza de las naciones. La intuición del padre de la economía moderna era, como en tantas otras ocasiones, acertada: tal y como ratifican distintos estudios contemporáneos, un nivel de desigualdad extremo no es compatible con una sociedad próspera. Además, la irrupción de la COVID-19 puede haber amplificado las desigualdades ya existentes.

Pero ¿cómo podemos medir esa desigualdad? ¿Cómo logramos conocer las dinámicas que operan en los distintos países? Para obtener una radiografía de esta situación, los economistas utilizan una serie de índices que permiten determinar el grado de desigualdad existente en una sociedad.

Estos son algunos de ellos.

Coeficiente de Gini o índice de Gini (IG)

Sirve para medir la desigualdad de una sociedad a través de la diferencia en los ingresos. El coeficiente de Gini varía entre 0 y 1, donde 0 se corresponde con la perfecta igualdad, es decir, todas las personas reciben ingresos iguales, y 1 se corresponde con la perfecta desigualdad, es decir, una persona acapara todos los ingresos y el resto no recibe absolutamente nada.

El coeficiente de Gini debe su nombre al sociólogo y estadístico italiano Conrado Gini, que en 1912 publicó su libro Variabilità e mutabilità, donde plantea esta herramienta.

¿Cuál es la utilidad del coeficiente de Gini?

Nos ayuda a entender las diferencias de ingresos y su evolución nos da muestras del avance o freno de la desigualdad en una sociedad.

Curva de Lorenz

Sirve para plasmar de manera gráfica el nivel de renta en una determinada población. En el eje vertical vemos el porcentaje acumulado de renta, mientras que el eje horizontal muestra el porcentaje acumulado por la población. La línea diagonal, llamada línea de equidistribución, divide este gráfico en dos y representa el punto de distribución equitativo. A mayor distancia entre la curva y el punto de equidistribución, mayor crecimiento de la desigualdad.

Índice Palma

Se trata de otra alternativa para medir la desigualdad. Es la herramienta de medición más reciente, obra del economista chileno José Gabriel Palma, de las universidades de Cambridge en Reino Unido y de Santiago en Chile.

Su diseño responde a la necesidad de una herramienta de medición de la desigualdad que superara las limitaciones del coeficiente de Gini. Gini ofrece una cifra que mide la desigualdad de una sociedad en su conjunto, sin embargo, aporta poca información sobre las dinámicas de esa sociedad, como por ejemplo qué segmento de población concentra la desigualdad.

¿Cuál es la utilidad del índice Palma?

El índice Palma ofrece información sobre el origen de modificaciones en la desigualdad, tales como si han bajado los ingresos de los más pobres o han subido los de los más ricos. En sociedades como las de los países nórdicos, la clase media reúne la mitad de los ingresos aproximadamente, pero la otra mitad del total de ingresos se reparte de manera más equitativa entre los dos extremos de la población: los más ricos y los más pobres.

Sin embargo, esto no sucede en América Latina, donde, aunque la clase media concentre la mitad del total de los ingresos, el extremo más rico acumula la mayor parte del resto de ingresos, dejando al extremo más pobre con muy pocos recursos. Estas realidades son las que nos ayuda a comprender el índice Palma.

Índice AROPE

Formado por las iniciales de At Risk Of Poverty and/or Exclusion, el índice AROPE es la herramienta utilizada por el Consejo de Europa desde 2020 para medir la incidencia de la pobreza y la exclusión social.

Dispone de tres subindicadores que apuntan a la pobreza, la carencia material y el flujo de trabajo en el hogar respectivamente:

• Tasa de riesgo de pobreza: indica las personas con ingresos por unidad de consumo inferiores al 60 % de la renta media disponible equivalente.
• Carencia material severa (CMS): indica el porcentaje de población que vive en hogares que no dispone de al menos cuatro de los ítems de consumo básico establecidos en el ámbito europeo:

1.  No puede permitirse ir de vacaciones al menos una semana al año.
2. No puede permitirse una comida de carne, pollo o pescado al menos cada dos días.
3. No puede permitirse mantener la vivienda con una temperatura adecuada.
4. No tiene capacidad para afrontar gastos imprevistos (de 650 euros).
5. Ha tenido retrasos en el pago de gastos relacionados con la vivienda principal (hipoteca o alquiler, recibos de gas, comunidad…) o en compras a plazos en los últimos 12 meses.
6. No puede permitirse disponer de un automóvil.
7. No puede permitirse disponer de teléfono.
8. No puede permitirse disponer de un televisor.
9. No puede permitirse disponer de una lavadora.
   
   

• Personas que viven en hogares con muy baja densidad de trabajo: indica las personas de 0-59 años que habitan en hogares en los que sus miembros en edad de trabajar lo hicieron menos del 20 % de su potencial total de trabajo.

¿Cuál es la utilidad del índice AROPE?

El índice AROPE determina que una persona se encuentra en situación de riesgo de pobreza o de exclusión social si cumple con alguno de estos tres casos.

Monitor de Desigualdad de CaixaBank

Se trata de un proyecto pionero que ofrece un seguimiento en tiempo real de la evolución de la desigualdad y del papel del estado de bienestar en España mediante big data. El Monitor de Desigualdad de CaixaBank está desarrollado por un equipo formado por investigadores de la Universitat Pompeu Fabra, el Institute of Political Economy and Governance (IPEG) y CaixaBank Research.

¿Cuál es la utilidad del Monitor de Desigualdad de CaixaBank?

Ofrece datos en tiempo real, lo que permite un seguimiento detallado de la evolución de la desigualdad salarial en nuestro país y del apoyo que provee el sector público para amortiguarla.

Los indicadores disponibles incluyen, entre otros, la distribución mensual de los ingresos salariales, el índice de Gini o la curva de Lorenz, tanto antes como después de las transferencias públicas.

Además, los datos obtenidos permiten segmentar los resultados por género, edad, nivel de ingresos, región de origen, características geográficas del lugar de residencia y comunidad autónoma de residencia, lo que ofrece un nivel de detalle inexistente hasta el momento.