Los salarios son la principal fuente de ingresos de las familias, tanto en los países emergentes como en vías de desarrollo o desarrollados, particularmente en el caso de hogares de ingresos medios. Lo que se produce debido a que en las economías desarrolladas los salarios frecuentemente representan entre el 70-80% de los ingresos de los hogares en que por lo menos un miembro trabaja, mientras que en las economías en vías de desarrollo, en que el autoempleo es más frecuente, los salarios contribuyen únicamente entre el 50-60% a los ingresos de los hogares.
destacando los casos de U.S. y España. Indicando que estos factores son los responsables del 140% del incremento de la desigualdad en U.S. y el 90% en España entre los deciles superior e inferior de ingresos de la población.
Por este motivo se ha incidido, a través del World Economic Forum (WEF) en la relación entre el salario mínimo interprofesional (SMI) y elcrecimiento inclusivo, indicando que la desigualdad a menudo comienza en el mercado laboral, por lo que es esencial tomar medidas en el ámbito del de la regulación laboral que incluyan el establecimiento de SMI para enfrentarse a la desigualdad.
El SMI está ampliamente implantado en la UE-28, encontrándose vigente en el año 2016 en 22 países, siendo las excepciones Dinamarca, Italia, Chipre, Austria, Finlandia y Suecia. Siendo interesante destacar que en los países en los que se encuentra vigente se observa una fuerte relación entre el importe del SMI y el PIB per capita, llegando a obtenerse un coeficiente de correlación entre ambos del 0,96 (figura siguiente).
Figura.- Correlación entre PIB per capita y SMI enla UE-28. Elaboración propia a partir de datos de EUROSTATcorrespondientes al año 2014.
Este hecho ha dado lugar a que los SMI en euros corrientes varíen ampliamente a lo largo de los países de la UE-28, siendo estas diferencias suavizadas cuando la comparación se realiza en términos de paridad de poder adquisitivo (PPA) del SMI de cada país y no en euros corrientes (figura siguiente).
Figura.- SMI en los países de la UE-28 en euros, en términos corrientes (barras azules-escala izquierda) y en paridad de poder adquisitivo (PPA) (barras granate- escala izquierda), correspondiente a enero del año 2016; y porcentaje que supone el SMI sobre el salario medio bruto de cada país (triángulos- escala derecha) correspondientes al año 2014. En este último caso es necesario indicar que Alemania no presentaba SMI en el año 2014 y por ello aparece con valor cero. datos EUROSTAT.
La gráfica muestra como la media del SMI se ha situado en la UE-28 en el año 2016 en 822 euros en valor corriente, y en 889 euros en PPA. Y como en los siete países con mayor SMI, este es mayor en euros corrientes que en términos de PPA, mientras que en el resto de países ocurre lo contrario, indicando que las diferencias entre países son mayores en términos nominales que en términos de PPA. De tal forma que el mayor SMI (Luxemburgo) es un 140% superior a la media de la UE-28 en términos nominales y del orden de la mitad, un 79,6% en términos de PPA; mientras que por el otro extremo, Rumanía presenta en términos nominales un SMI un 71,6% inferior a la media, mientras que en términos de PPA es solo un 50% inferior. En este ranking, España se sitúa inmediatamente por debajo de dicha media en ambos casos, con SMI en términos corrientes y de PPA respectivamente de 764 y 828 euros, ocupando la décima plaza del ranking de 22 países que presentan SMI.
En cuanto al porcentaje que supone el SMI con respecto al salario medio (datos año 2014), la media se sitúa en el 42,9%, siendo Eslovenia el país que presenta un mayor SMI con respecto al salario medio (51,3%) y Eslovaquia el que menor (33%), situándose España en segundo lugar por la cola (34,2%).
Aparentemente, y en función de este último dato, parece que España castiga a los trabajadores al establecer un SMI bajo. Sin embargo, esta ilusión se desvanece al comprobar que la remuneración horaria por trabajador con respecto al PIB per capita es la octava de la UE-28 , indicando que la remuneración salarial no es baja con respecto a la producción del país; y en segundo lugar, que solo un 0,2% de las personas perciben un salario inferior al 105% del SMI en nuestro país (datos de octubre de 2010), el menor porcentaje de toda la UE, mientras que en Eslovenia, el país con mayor SMI sobre salario medio, lo percibe un 19,2% de los trabajadores (figura siguiente). Si bien el estudio se ha realizado en empresas de más de 10 trabajadores y excluyendo funcionarios
Para analizar la eficacia del establecimiento del SMI sobre el incremento salarial podemos estudiar la relación existente entre el importe del SMI sobre el salario medio con el porcentaje de trabajadores acogidos a dicho SMI, mostrándose el resultado en la figura siguiente.
Figura.- Estudio de correlación entre el porcentaje que supone el SMI con respecto al salario medio de cada país (datos del año 2014) y el porcentaje de trabajadores que cobran menos del 105% del SMI (datos 2010). datos EUROSTAT
El estudio muestra una correlación entre ambos parámetros del 0,547, lo que es significativo con p<0,05. Aunque indudablemente el estudio presenta la limitación de que ambos parámetros se refieren a años distintos, lo que podría alterar dicha correlación.
Por tanto, aunque con ciertas limitaciones, esta correlación indica que cuanto mayor es el SMI con respecto al salario medio, más personas cobran dicho SMI, poniendo en duda la efectividad de dicho SMI, ya que también indica que el SMI no supone un suelo salarial y en los países con menores SMI el porcentaje de trabajadores que cobra sueldos mayores a este SMI se incrementa.
Por otra parte, la finalidad del SMI es reducir la pobreza y la desigualdad. Esta última se mide principalmente por el índice de Gini, por lo que una forma de medir el efecto del SMI sobre la reducción de la pobreza es analizar la correlación entre el SMI en PPA y el índice de Gini. En este caso observamos una cierta correlación inversa y significativa (p<0,05) entre ambos parámetros (-0,528), indicando que el SMI contribuye a reducir la desigualdad de ingresos.
Figura.- Estudio de correlación entre el SMI en PPA e índice de Gini en los países de la UE 28 y Serbia en el año 2014. datos EUROSTAT (aquí y aquí ). El índice de Gini oscila entre 0 y 1 , correspondiendo 0 a una igualdad total y 1 a desigualdad absoluta.
El análisis se ha realizado en PPA para que sea un reflejo más fiel de la influencia del SMI en la calidad de vida, y el índice de Gini está referido a los ingresos netos de toda la población, no solo los trabajadores, y por ejemplo, incluye pensionistas, cuyos ingresos no dependen del SMI sino de las políticas de pensiones. Siendo este hecho importante en España, en donde las personas mayores de 64 años eran 8.573.985, constituyendo el 18,39% de la población total . Siendo el número de pensionistas a diciembre de 2015 de 8.508.482 , de los que 5.686.975 (12,25% de la población) eran de jubilación, siendo la pensión de 1030,63 euros y por tanto superior al SMI.
Por este motivo, si en lugar de analizar un parámetro de desigualdad de la población general, analizamos la correlación del SMI en PPA con el riesgo de pobreza delos trabajadores (ingresos inferiores al 60% de la mediana después de impuestos y transferencias), se observa una correlación negativa de -0,2, que no es significativa, lo que en principio podría desvincular el SMI del grado de pobreza de los trabajadores. Aunque naturalmente, una cuestión es el grado de pobreza y otro el grado de desigualdad de ingresos.
Pero como antes habíamos observado, existe una fuerte correlación entre el importe del SMI y el PIB per capita, induciendo a pensar que realmente lo que reduce la desigualdad es la actividad económica, que me gustaría recordar que se debe medir en términos de PIB per capita y no por el PIB del país. Por una parte, incidiendo en que el PIB no es sinónimo de riqueza, lo que se confunde habitualmente; y por otra, porque el análisis comparativo debe hacerse por habitante.
Figura. Correlación entre PIB per capita en PPA (datos del Banco Mundial ) e índice de Gini (datos del Banco Mundial ) correspondientes al año 2012, con 67 países de los que se disponen datos.
Efectivamente, cuando realizamos el estudio de correlación entre el índice de Gini y el PIB per capita en PPA , encontramos una correlación negativa (-0,471) y significativa (p<0,001) , de tal forma que cuanto mayor es el PIB per capita, más se reduce la desigualdad. Aunque siempre puede persistir la duda de la causalidad, es decir, es el índice de Gini el que da lugar a PIB per capita mayores o a la inversa.
En cualquier caso, también habría que reseñar que el índice de Gini no contempla en su totalidad el fenómeno de desigualdad, ya que considera normalmente los ingresos disponibles de los hogares, es decir, los ingresos brutos menos impuestos y más transferencias, ajustados por el tamaño de los hogares, y no incluye las prestaciones colectivas como la sanidad o la educación, que también son diferentes en función del país de que se trate y contribuyen a reducir la desigualdad.
RESUMEN Y CONCLUSIONES
El tema del crecimiento de la desigualdad interna en los países a partir de la crisis económica es un tema de debate bastante habitual. En su desarrollo han influido distintos factores como la globalización y la automatización, estando Europa y España afectadas directamente.
Para reducir la desigualdad se han propuesto distintos medios, siendo uno de ellos el establecimiento o el incremento del SMI, cuya efectividad es bastante dudosa.
Pero el tema tratado en este post es el análisis de la situación del SMI en la Unión Europea. En esta, 22 de 29 países presentan SMI, siendo su cuantía dependiente en gran medida del PIB per capita, lo que ha dado lugar a que se produzcan diferencias sustanciales en los SMI de los distintos países, diferencias que se reducen cuando el SMI es valorado en PPA.
Pero la cuestión importante, como comentábamos, es si realmente contribuye a reducir la desigualdad de ingresos. Para ello podemos analizar distintos parámetros, como el porcentaje de trabajadores acogidos al SMI del total de trabajadores. Observando en este caso que cuanto más elevado es el SMI, un mayor porcentaje de trabajadores están acogidos a él, lo que quiere decir que donde es más bajo un mayor porcentaje de trabajadores obtienen salarios mayores al SMI. Lo que induce a concluir que por lo menos es dudosa la utilidad del SMI para reducir la desigualdad de ingresos.
Pero también podemos evaluar la relación entre el SMI y el índice de Gini, observando una correlación negativa que apoya la utilización del SMI. Aunque por otra parte, el índice de Gini se aplica a toda la población y no solo a los trabajadores. Por este motivo, una alternativa es analizar la correlación del SMI con el riesgo de pobreza de los trabajadores, no observado ninguna relación, y por tanto no apoyando que el SMI contribuya a reducir la pobreza de los trabajadores.
En función de lo expuesto, podemos concluir por lo menos que parece poco claro que el SMI contribuya a mejorar la calidad de vida de los trabajadores con menos salarios, siendo más probable que la riqueza del país sea la que contribuya a reducir la desigualdad social. Tema que espero tratar en mayor profundidad un próximo post para despejar dudas.
