Fuentes estadísticas sobre la distribución personal de la renta en España: indicios de incongruencia y estimación combinada mediante procesos de "Matching”

Abstract

Para poder realizar una asignación lo más eficiente posible de los recursos públicos y diseñar buenas políticas para la reducción de la desigualdad y la pobreza, es preciso disponer de fuentes estadísticas que nos permitan conocer lo más aproximadamente posible la situación real de bienestar de las personas, así como realizar análisis de los efectos inducidos por tales políticas sobre las diversas clases sociales de la forma más acertada. Las Encuestas a Hogares (en España, las Encuestas de Presupuestos Familiares, el Panel de Hogares de la Unión Europea y, actualmente, la Encuesta de Condiciones de Vida) han venido siendo, con diferencia, la fuente más empleada para analizar las distribuciones de rentas de hogares y personas, permitiendo obtener indicadores sociales de interés, como los relativos al nivel de vida, la desigualdad o la pobreza. Sin embargo, y sistemáticamente, las dificultades que afronta la recogida de información provocan que los agregados de rentas de los hogares españoles obtenidos con estas encuestas presenten notables diferencias con los mostrados en la Contabilidad Nacional de España (CNE), así como fuertes desequilibrios de estas diferencias para las diversas partidas de rentas involucradas. Concretamente, trabajos como los realizados por Alcaide Inchausti, A. y J. (1974, 1977 y 1983), Pena et al., (1996), Prieto y Pena (2000), Andrés y Mercader (2001), Pascual y Sarabia (2006), etc. han venido evidenciando estas discrepancias, empleando diversas fuentes y distintos períodos de tiempo. Por otra parte, Callealta y Romero (2013a) advierten que, además, nutriéndose las rentas percibidas en diferentes grupos socio-económicos de la sociedad, fundamentalmente, de distintos tipos de rentas (salariales, por cuenta propia, jubilaciones, desempleo,…), la heterogeneidad observada en los niveles de discrepancia de las diferentes partidas de rentas podría estar afectando, muy posiblemente también de forma heterogénea, no sólo a la estimación de los niveles de renta en dichos grupos, sino también a la apreciación de algunas de sus características de mayor interés. Así, por ejemplo, observan tasas de pobreza extrañamente altas en algunos grupos socioeconómicos cuyas rentas fundamentales se nutren precisamente de aquellas partidas de rentas que mayor discrepancia presentan (por infradeclaración) con las correspondientes de la CNE; lo que les hace dudar si todos los clasificados como pobres en estos colectivos realmente lo son, o si se encuentran clasificados como tales porque simplemente ocultan buena parte de sus rentas. De todo lo expuesto se deriva la imperiosa necesidad de corregir tales discrepancias y desequilibrios observados entre las diversas fuentes de datos, que pueden afectar indeseablemente en los resultados de los análisis que las emplean. Teniendo en cuenta lo anterior, partiendo de los microdatos sobre ingresos que se manifiestan más completos y fidedignos en España (los de la Encuesta de Condiciones de Vida –ECV–), considerando como marco de referencia a respetar los agregados nacionales de las rentas más extensamente admitidos (los de CNE), y teniendo en cuenta la información que sobre ingresos proporcionan directa o indirectamente otras fuentes disponibles y que complementan a las anteriores, el principal objetivo de esta tesis ha sido desarrollar una metodología que, finalmente, nos ha permitido estimar una distribución personal de la renta (DPR) que consensua de forma objetiva la información discrepante que dichas fuentes de datos presentan. Para ello, apoyándonos en las relaciones que la Teoría Económica estudia entre la renta disponible de los hogares y las principales variables económicas relacionadas con ella, entre las que se encuentran el consumo y la riqueza neta del hogar, hemos lleva a cabo, mediante procesos de fusión estadística (“matching”) el emparejamiento de los hogares de la Encuesta de Presupuestos Familiares con los de la ECV, en primer lugar; y, luego, con los hogares de la Encuesta Financiera de las Familias, con el único fin de disponer de una estimación sobre el consumo y la situación financiera de las familias de la ECV con el que investigar la consistencia de sus rentas declaradas. A partir de esta información, se ha propuesto una nueva metodología para construir unos “indicadores de incongruencia” que permiten medir el presumible grado de fiabilidad de las declaraciones, de cada hogar, en cada tipo de renta. Y, con base en ellos y en los métodos propuestos en (Pena et al., 1996) y (Callealta y Romero, 2013a), se ha desarrollado un nuevo procedimiento para obtener finalmente la pretendida estimación combinada de la distribución personal de rentas en los hogares, haciendo pivotar la corrección de los microdatos de renta procedentes de las ECV, no sobre las declaraciones de los hogares como hacían los métodos anteriores, sino sobre los grados de incongruencia de sus declaraciones medidos por dichos indicadores. Además, la comparativa de las dos bases de las ECV (2004 y 2013), que ha sido posible también mediante procedimientos de fusión estadística, ha permitido objetivar la estimación del parámetro que controla la progresividad de las ocultaciones, y que en aquellos modelos quedaban a la elección (parametrización) subjetiva del investigador. Como resultados, las estimaciones obtenidas por el procedimiento propuesto respetan totalmente los agregados de CNE en todas las partidas de los ingresos consideradas. Comparativamente con los modelos de partida, las correcciones realizadas sobre los microdatos parecen haberse moderado sustancialmente, no alterando tanto como aquéllos las distribuciones que mostraban directamente las ECV. Además, el método propuesto se muestra robusto en sus estimaciones, que se aproximan considerablemente, a tenor de lo que se observa cuando se comparan las correcciones obtenidas partiendo de dos situaciones tan diferentes como son las de las dos versiones publicadas de las ECV (bases de 2004 y 2013).