De forma recurrente, se reactivan debates sobre brecha salarial por género, de salarios (altos) en la administración o de resultados académicos o laborales condicionado a si has ido o no a una escuela o universidad privada. Por razón de coyuntura otros aparecen nuevos, como el que conocí hace pocos días sobre el posible efecto económico de una mayor o menor restricción a la actividad durante la segunda ola.

Lo que caracteriza especialmente a estos debates es que, en general, se detienen en niveles muy superficiales con datos muy agregados y que resultan poco informativos, más allá del habitual azuce entre grupos de ideologías diferentes. Muchas veces, incluso, en el debate se dirimen conclusiones que son contrarias a lo que en realidad está pasando, solo porque el análisis apenas araña la superficie de lo que analizamos.

Una de las razones principales de los errores en los que pecan estos análisis es que los precios se tragan a la composición. Y me explico. Muchos indicadores económicos nos llegan en valores agregados y medios para un conjunto de la población. Por ejemplo, el salario medio de un español. Este dato no deja de ser el resultado de la agregación media ponderada del mismo para los diferentes subgrupos que componen dicha población. Por ejemplo, el salario medio de un hombre y una mujer en España. Más aún, el salario medio de una mujer (hombre) será a su vez el dato agregado de los salarios medios de diferentes grupos de mujeres (hombres) con varios tipos de educación, cualificación en diferentes ocupaciones o sectores productivos, etc… Así, si comparamos el salario medio de un hombre y una mujer, en parte estaremos comparando salarios medios de subgrupos con diferentes pesos dentro de cada uno de los dos géneros. Esto es lo que llamamos efecto composición. En cuanto a las diferencias en salario a similares características, lo llamamos efecto precio, porque asume diferente retribución a similar “producto”. En general, en estos debates todo se asigna al efecto precio, siendo la composición la gran olvidada.

Es fácil entender que, a igualdad de tipos, una región contribuirá más o menos a las arcas por IRPF si cambia su estructura poblacional condicionada a los ingresos que obtiene

Otro ejemplo: el IRPF pagado por los territorios. Salvada la posible diferencia en ajustes de tipos marginales por este impuesto, dos personas exactamente iguales con ingresos similares pagarán mismos impuestos en dos territorios (efecto precio cancelado). La diferencia en el pago medio por persona en cada región será, por lo tanto, la diferente proporción de población existente en ambos territorios para cada grupo de ingresos (todo es efecto composición). Es esta diferencia la que explicaría la diferente recaudación (insisto, a igualdad de tipos). Por lo tanto, es fácil entender que, a igualdad de tipos, una región contribuirá más o menos a las arcas por IRPF si cambia su estructura poblacional condicionada a los ingresos que obtiene. Así pues, la media o el agregado depende en este caso no solo de los tipos sino también de la estructura de la población.

Brecha de género

Como he adelantado, el efecto composición suele ser el gran olvidado cuando se hacen análisis de brocha gorda con ciertos indicadores económicos, lo que puede suponer caer en enormes errores de análisis cuando, además, estos se proponen como previos a la toma de medidas de política económica. Sabemos muy bien que, por ejemplo, la brecha salarial de género es explicada en una muy buena parte por esa diferente estructura poblacional (características medias diferentes por subgrupos) condicionada al género. Sectores o empleos más masculinos con mayores retribuciones o características medias de los puestos de trabajo diferentes que suponen diferente retribución. Esta naturaleza de la brecha de género es fundamental para comprenderla y, sobre todo, analizar las políticas necesarias para su reducción.

Algo similar pasa con los salarios de los funcionarios. Gran parte de la diferencia de su salario medio con el resto de los trabajadores se explica por sus diferentes características medias. Hasta tal punto que, una vez se elimina ese efecto, comparados dos trabajadores exactamente con similares características, el empleado público podría ganar menos de media, en concreto los que mayor salario ganan en la función pública.

Hay muchos más ejemplos, como puede ser la inserción laboral de los egresados en universidades públicas. Aquellas situadas en territorios con una mayor tasa de desempleo suelen tener peores registros. Si se controla por este efecto, las diferencias se reducen bastante.

O el diferente rendimiento académico en función de la titularidad de la escuela o universidad o, por ejemplo, en la variación de los salarios en el tiempo.

En lo más duro del ajuste de empleo durante la recesión de 2008 sabemos que el salario medio subió en España, algo que podría sonar contraintuitivo

Este último ejemplo es el caso del trabajo publicado recientemente por Raquel Carrasco, Juan Francisco Jimeno y Jose Ignacio García. En este trabajo se visualiza que la evolución de los salarios medios entre dos momentos de tiempo puede cambiar porque se pague más a un trabajador (efecto precio) o porque cambien las características de los trabajadores (efecto composición). Por ejemplo, en lo más duro del ajuste de empleo durante la recesión de 2008 sabemos que el salario medio subió en España, algo que podría sonar contraintuitivo. Pero esto se puede explicar muy bien por el modo en cómo se ajusta el empleo en nuestro país: despidiendo a trabajadores con bajos salarios y contratos precarios. Así, estos economistas observan que no subieron tanto en 2008 ni evolucionaron tan pobremente a partir de la recuperación. El efecto composición hizo de las suyas. Para mi esto es fundamental si queremos entender en gran parte no solo la evolución de los salarios sino las políticas que podrían mejorarlos.

Como ejemplo final rescato un debate de hace un par de meses a resultas de un tuit del secretario de Estado de Derechos Sociales Nacho Álvarez. A resulta de unos datos publicados por la EPA sobre la distribución de salarios, se hacía eco del fuerte aumento de estos en la parte baja de dicha distribución como efecto claro de la subida del SMI en 2019. Intuitivamente uno puede decir que no le falta la razón. Sería difícil imaginar que una variación de la magnitud experimentada en el SMI en 2019 no tuviera un importante “efecto precio” sobre los salarios más bajos.

Pero de nuevo, en este caso, se obvia la posible participación del efecto composición. Yendo al extremo (reitero que esto no es necesariamente lo que ha debido pasar, pero sirve para postular este efecto como candidato a explicar cosas), se podría explicar perfectamente ese gráfico con el solo concurso de un cambio en la composición, por ejemplo, con una destrucción del empleo peor retribuido. Esto no significa que haya ocurrido, sino que podría haber ocurrido, y por ello no es descartable. Así, sin saber si un efecto es más o menos relevante que el otro lo que se debe hacer es afirmar las cosas con prudencia y esperar a análisis más ajustados. No vaya a ser que tomemos decisiones erróneas a la luz de este arañazo en la superficie. Sobre todo, cuando mirando en la misma base de datos uno encuentra resultados interesantes:

En definitiva, ya sea por desconocimiento, necesidad de simplificar los mensajes o simplemente porque nuestro cerebro busca las explicaciones más sencillas a problemas complejos, muchos debates son encauzados por agregados muy poco informativos. Esto no sería tan preocupante salvo porque sabemos que muchas propuestas de políticas se encaminan en base a esta información tan insuficiente. Y sobre todo cuando lo interesante no está en la superficie, sino debajo de ella.