Com ha afectat la COVID-19 la distribució de la renda
Com afecta la crisi econòmica els diferents estrats de la població? Toca tothom per igual? Fins a quin punt els programes de suport proveïts pel sector públic serveixen per esmorteir el cop?
Com afecta la crisi econòmica els diferents estrats de la població? Toca tothom per igual? Fins a quin punt els programes de suport proveïts pel sector públic serveixen per esmorteir el cop? En les circumstàncies en què ens trobem, d’elevada incertesa i d’imperiosa necessitat d’encertar en les polítiques públiques que es duen a terme, és de gran ajuda donar una resposta clara a aquestes preguntes.
L’anàlisi de les dades internes de CaixaBank ens ofereix una radiografia molt completa de l’impacte de la crisi generada per la pandèmia sobre la distribució dels ingressos salarials. Aplicant tècniques de big data per analitzar més de 3 milions de nòmines cada mes, degudament anonimitzades, podem seguir gairebé en temps real l’impacte de la crisi econòmica sobre la distribució dels ingressos i el paper que juguen les transferències del sector públic.1
El primer missatge és clar i contundent: l’impacte de la crisi és molt fort i desigual. Els diagrames de Sankey adjunts ens ajuden a visualitzar-ho. Dividim la mostra en quatre col·lectius: les persones sense ingressos, les que obtenen uns ingressos inferiors a 1.000 euros (ingressos baixos), les persones amb ingressos entre 1.000 i 2.000 euros (ingressos mitjans) i les que obtenen uns ingressos superiors a 2.000 (ingressos alts). Així, podem observar l’evolució del percentatge sobre el total que representen els diferents grups al llarg del temps i com es mouen les persones entre els diferents col·lectius. En concret, analitzem la seva evolució al febrer (abans de l’esclat de la crisi), a l’abril (quan l’impacte de les restriccions a la mobilitat va ser màxim) i a l’agost (l’última dada analitzada). Presentem dos diagrames diferents, amb la distribució dels ingressos abans i després de les transferències del sector públic, la qual cosa ens ajuda a valorar-ne l’efectivitat.
- 1. Per a més detalls sobre la construcció de la mostra i sobre l’anàlisi, vegeu «Real Time Inequality and the Welfare State in motion: evidence from Covid-19 crisis in Spain», CEPR Working Paper, 15.118. https://cepr.org/active/publications/discussion_papers/dp.php?dpno=15118.
Entre els mesos de febrer i d’abril, i abans de tenir en compte les transferències del sector públic, observem que el percentatge de persones sense ingressos va augmentar en 15 p. p. i que es va produir una forta reducció del percentatge de persones a la resta de grups de població.2 En concret, un terç de les persones amb ingressos baixos es va quedar sense ingressos. Entre les persones amb ingressos mitjans, també un terç va passar a tenir uns ingressos inferiors: el 13% va passar al grup d’ingressos baixos i el 20% es va quedar sense ingressos. Finalment, entre les persones amb ingressos més alts, una proporció significativa (el 30%) també va veure reduïts els ingressos, malgrat que, en aquest cas, el gros va passar al grup d’ingressos mitjans (el 20%), mentre que les transicions als grups d’ingressos baixos i sense ingressos van ser menors.
Durant el mes de maig i, en especial, a partir del mes de juny, el relaxament de les mesures de confinament va revifar l’activitat econòmica de forma molt destacable, i això també es va reflectir en la distribució dels ingressos: la proporció de persones sense ingressos es va reduir de manera considerable, i van tornar a guanyar pes els grups salarials més alts, en especial els d’ingressos més alts i els d’ingressos mitjans.
Les dinàmiques descrites fins ara fan referència a l’evolució de la distribució dels ingressos abans de tenir en compte el paper de les transferències del sector públic. Quan les incorporem a l’anàlisi, constatem l’importantíssim paper que aquestes transferències juguen per esmorteir l’impacte de la crisi. Així, el percentatge de persones sense ingressos va augmentar en 7 punts entre el febrer i l’abril, en relació amb els 15 que observàvem quan no teníem en compte les transferències públiques. Dit d’una altra manera, les transferències del sector públic van oferir cobertura a gairebé la meitat de les persones que van deixar de tenir ingressos del treball entre el febrer i l’abril. Aquestes transferències van tenir una incidència especial entre les persones que van perdre la feina i que, abans de la pandèmia, tenien uns ingressos mitjans, amb una cobertura del 66%, mentre que, entre les persones amb uns ingressos baixos, la cobertura va ser del 27%.
Una altra manera de valorar l’impacte de la crisi econòmica i el paper de les transferències del sector públic consisteix a analitzar com es reparteix el conjunt de les rendes salarials entre diferents grups de població en diversos moments del temps, abans i després de tenir en compte el paper del sector públic. Aquesta és la informació que presentem a la infografia adjunta, en què detallem quina proporció de les rendes percep el 50% de les persones amb ingressos més baixos; la proporció de les rendes que perceben les persones amb uns ingressos situats entre el percentil 50 i 90, i la proporció que percep el 10% de la població amb rendes més altes.3
Com es pot observar, al febrer, abans de tenir en compte les transferències del sector públic, el 50% de la població amb uns ingressos més baixos percebia el 21% del total de les rendes salarials, mentre que el 10% de la població amb ingressos més alts percebia el 30%. Aquesta distribució va canviar de forma molt destacable després de l’esclat de la pandèmia. A l’abril, la proporció dels ingressos que percebia el 50% de la població amb ingressos més baixos va disminuir fins al 10% sense les transferències del sector públic, mentre que la dels altres dos grups de població va augmentar al voltant de 5 p. p. cadascuna. Amb la reactivació de l’activitat, s’observa que el grup de població que se’n va beneficiar més va ser el d’ingressos més baixos, que, al juliol, ja havia recuperat més de la meitat del terreny perdut.
L’anàlisi de l’impacte de la crisi des d’aquest angle ens ajuda a mostrar-ne la duresa, en especial per a alguns grups de la població, i també reflecteix l’importantíssim paper que juga el sector públic per mitigar-ne l’impacte. Quan analitzem l’evolució de la distribució del conjunt dels ingressos incorporant les transferències del sector públic, la reducció de la proporció de les rendes que percep el 50% de la població amb rendes més baixes és notòria, però molt inferior: passa del 25% del febrer al 22% a l’abril i al 23% a l’agost. Així mateix, la fracció del conjunt de les rendes que perceben els altres dos grups de població també es manté més estable al llarg del temps.
- 2. Com a referència, entre el febrer i l’abril, els afiliats que van perdre la feina més els afiliats que van passar a situació d’ERTO representaven el 16,1% del total d’afiliats.
- 3. Per a una anàlisi més completa de la distribució del conjunt de les rendes entre la població, a l’article Real-Time Inequality and the Welfare State in Motion: Evidene from COVID-19 in Spain, es pot trobar l’evolució de les corbes de Lorenz.
Finalment, analitzem l’impacte de la crisi sobre la desigualtat de la renda utilitzant l’índex de Gini.4 Ateses les dinàmiques observades en la distribució dels ingressos, no sorprèn que la seva evolució abans i després de les transferències del sector públic sigui molt diferent. Així, abans de les transferències del sector públic, l’índex de Gini experimenta un fortíssim augment entre els mesos de febrer i d’abril, d’11 punts concretament,5 i després es va moderant durant els mesos següents a mesura que l’activitat es recupera (a l’agost, es mantenia 5 punts per damunt dels nivells previs a la crisi). En canvi, quan tenim en compte les transferències del sector públic, l’índex de Gini es manté més estable al llarg del temps, tot i que l’augment que experimenta no és menyspreable, de 2 punts entre el febrer i l’agost.
- 4. Al Monitor de Desigualtat de CaixaBank Research, https://realtimeeconomics.caixabankresearch.com, es poden consultar altres mètriques que també capturen l’evolució de la desigualtat, com les ràtios entre diferents percentils de renda.
- 5. Dada corregida d’efectes estacionals. Com a referència, la diferència entre l’índex de Gini dels EUA i el de Suècia era d’11 punts abans de la pandèmia.