Factores que explican la distinta presión sobre la desigualdad a nivel regional
La crisis económica generada por la COVID-19 está siendo fortísima, esto es bien conocido, pero también está siendo muy distinta entre regiones. Ello hace que la presión sobre la desigualdad también sea muy heterogénea. Hay varios factores que pueden explicar las grandes diferencias regionales, como la distinta dureza de las medidas aplicadas en cada zona o la distinta estructura productiva.
A continuación, analizamos con detalle el papel que han jugado estos factores1 en la evolución de la desigualdad de cada comunidad autónoma (C. A.), pero ya le adelantamos que es distinto. También mostramos la capacidad que ha tenido el sector público para amortiguar las diferencias regionales. Como verá, ha jugado un papel fundamental, y a pesar de la distinta intensidad del shock en cada C. A., el aumento de la desigualdad que finalmente se ha producido ha sido muy similar en todas ellas.
- 1. Para ello realizamos una regresión a nivel regional de la variación en la desigualdad mes a mes en función de las restricciones de movilidad, el porcentaje de población urbana, la composición sectorial de la región así como el mes: \(Ln\left(\left(Gini_{i,t}-Gini_{i,Febrero2020}\right)-\left(Gini_{i,t-12}-Gini_{i,Febrero2019}\right)\right)=\beta o+\sum_{j=1}^J\beta_jX_{ijt}+\varepsilon_{it}\) Para más detalles sobre la metodología empleada, véase Aspachs, O. et al. (2021), «Real-time inequality and the welfare state in motion: evidence from Covid-19 in Spain», Economic Policy, de próxima publicación.
En abril de 2020, cuando la crisis fue más intensa, todas las comunidades autónomas (CC. AA.) experimentaron un aumento súbito y muy pronunciado de la desigualdad pero de distinta intensidad. El índice de Gini-pre, que mide la desigualdad salarial sin tener en cuenta las transferencias públicas, aumentó entre 7 y 11 puntos en la mayoría de las CC. AA.2 Sin embargo, en algunas, como las I. Balears y las Canarias, el aumento fue muy superior, con variaciones del índice de Gini-pre de 19 y 17 puntos, respectivamente. El impacto fue disminuyendo a medida que se reanudó la actividad y, en julio de 2021, el aumento respecto a los niveles prepandemia ya «solo» era de 1 a 3 puntos en la mayoría de CC. AA. En las Illes Balears y Canarias las cifras seguían siendo claramente superiores.
- 2. Los índices de Gini se han calculado con los datos de más de tres millones de nóminas domiciliadas en CaixaBank. Para una explicación detallada de cómo se han construido los indicadores, véase el Dossier «El impacto de la COVID-19 en la desigualdad en España» del IM11/2020.
La distinta evolución de la desigualdad salarial en cada región se debe, sobre todo, a la distinta estructura productiva de cada comunidad, ya que el impacto de las medidas que se tomaron fue muy diferente entre sectores. Concretamente, los sectores más afectados fueron el comercio minorista y la hostelería, y también la construcción. Así, el índice de Gini-pre aumentó mucho más en aquellas CC. AA. en las que estas actividades tienen un mayor peso. Por el contrario, el aumento de la desigualdad fue inferior en las regiones con un mayor peso de sectores económicos que pudieron continuar con cierta normalidad la actividad, como el sector público, el financiero o el de suministros (agua, electricidad, etc.).
En el gráfico traducimos esta reflexión a cifras concretas. Como se puede ver, la estructura productiva de las Illes Balears o las Canarias, muy centrada en el turismo, ha hecho que el índice de Gini-pre aumentara en 6,5 y 4,3 puntos más, respectivamente, que en el conjunto de España. En el lado opuesto, la Comunidad de Navarra se vio favorecida por su composición sectorial. La industria manufacturera, que tiene un elevado peso en esta comunidad, ha estado menos afectada por las restricciones, y ello ha amortiguado el aumento del índice de Gini-pre en 1,9 puntos en esta región. La Comunidad de Madrid también se ha visto favorecida por su composición sectorial. Esta presenta un elevado peso de los servicios que han podido seguir con relativa normalidad su actividad gracias al teletrabajo, lo que ha amortiguado el aumento del índice de Gini-pre en 1,6 puntos. Cataluña se encuentra en un punto intermedio. Si bien el peso del turismo es relativamente elevado, ello ha sido compensado a nivel agregado por el buen comportamiento, en términos relativos, de la industria, que en esta región también tiene un peso alto. En conjunto, la composición sectorial de Cataluña ha compensado el aumento del índice de Gini-pre en 0,6 puntos.
Las restricciones a la movilidad redujeron drásticamente los desplazamientos en todas las comunidades. En mayo de 2020, la movilidad en el conjunto de España fue un 51% inferior a la del periodo de referencia pre-COVID, y se detectan ciertas diferencias regionales. Mientras que en Madrid la reducción de la movilidad se acercó al 68%, en Andalucía o Galicia el descenso se quedó en el 52% y 44%, respectivamente.3 La movilidad se fue recuperando poco a poco en los meses posteriores en todas las CC. AA., y en el mes de septiembre de 2021 ya solo se encontraba alrededor de un 5% por debajo del periodo pre-COVID. Pero durante los meses más duros de la pandemia esta menor movilidad se tradujo en una reducción de la actividad económica, especialmente para aquellos empleados que no podían teletrabajar, lo que impactó en los ingresos salariales de fuerte manera.
Pongamos cifras al impacto de la reducción de la movilidad en la desigualdad salarial. En el mes de mayo del pasado año, cuando la caída de la movilidad fue muy severa, ello contribuyó a un aumento del índice de Gini-pre de 2,2 puntos en el conjunto de España. El impacto, por tanto, fue de primer orden y generalizado en todas las CC. AA. Dos resultados adicionales a tener en cuenta. Primero, en los meses siguientes, la relación entre la caída de la movilidad y la de la actividad económica se debilitó. O, dicho de otra forma, observamos que poco a poco fuimos capaces de adaptarnos al nuevo entorno para reanudar la actividad económica, con niveles de movilidad inferiores. Ello también se tradujo en menores impactos en la desigualdad salarial. Segundo, las diferencias en la caída de la movilidad que observamos entre regiones explican una parte más pequeña que las diferencias en la estructura productiva, pero no es negligible. Por ejemplo, en la Comunidad de Madrid, la mayor caída de la movilidad respecto a la que experimentó el conjunto de España en el mes de mayo presionó el índice de Gini-pre al alza en 0,8 puntos más que en España. En cambio, en Galicia, la menor caída de la movilidad amortiguó la caída del índice de Gini-pre en 0,3 puntos.
- 3. La movilidad está definida con datos del Ministerio de Movilidad, Transporte y Agenda Urbana, concretamente, datos de movilidad urbana e interurbana.
Finalmente, merece la pena destacar que, a pesar de que la intensidad del shock ha sido distinta en cada C. A., cuando analizamos la evolución del índice de Gini teniendo en cuenta el efecto redistributivo de las prestaciones de paro y las transferencias por ERTE, el índice de Gini-post, las diferencias regionales prácticamente desaparecen. Concretamente, el 90% de las CC. AA. presentan un aumento promedio de este índice desde el estallido de la pandemia de entre 1,1 y 2,1 puntos. Dicho de otra forma, con un rango de 1 punto de diferencia en el aumento del índice encontramos a prácticamente todas las CC. AA. En cambio, la dispersión en el aumento promedio del índice de Gini-pre es muy superior: con una diferencia de 1 punto, por ejemplo un aumento entre 3,8 y 4,8 puntos, solo encontramos al 50% de las CC. AA. El estado del bienestar ha conseguido amortiguar de forma muy destacable la presión del shock económico sobre la desigualdad y, además, prácticamente ha eliminado las diferencias entre regiones. En el siguiente artículo analizamos más a fondo el importante papel que ha jugado el estado del bienestar y el impacto que podría tener una mejora de la eficiencia con el que se gestiona.