Saki Bigio: “Creo que estamos muy lejos de ser uno de los países más desiguales del mundo”
Profesor de Economía de la Universidad de California, en Los Ángeles. Su trabajo se centra en el nexo teórico y cuantitativo entre la liquidez del mercado financiero, el crédito, los sistemas de pago y la macroeconomía. “El problema con el coeficiente de Gini es que, como la data sale de encuestas, no coge a los grupos más ricos. No tenemos acceso a ese 1% superior”, expresó.
El lunes 6 de febrero, La República publicó el informe “Perú es el cuarto país más desigual del mundo”, de acuerdo al análisis de Latinometrics basado en el Informe sobre la desigualdad global 2022. Diversas voces se pronunciaron, algunos especialistas cuestionaron la metodología para hacer una afirmación que ha cobrado mayor notoriedad en este contexto de convulsión social. Una de esas voces fue la del economista peruano Saki Bigio que radica en Los Ángeles, Estados Unidos. Conversamos con él y nos dio más detalles sobre su posición. Además, entrevistamos a Ernesto Canales, cofundador de Latinometrics, cuya versión será publicada este viernes.
— ¿Es Perú uno de los países más desiguales del mundo?
— Creo que no. Estamos muy lejos de ser uno de los países más desiguales, yo diría que estamos un poquito por encima del promedio de América Latina y mucho va a depender de exactamente qué medida se usa. Hay 33 millones de peruanos, entonces hay muchísimas maneras de medir la desigualdad. Dependiendo de cómo se mida, vamos a llegar a estar un poquito mejor que la media, en algunos casos un poquito peor, pero estamos muy lejos de ser de los países más desiguales.
— Latinometrics hace un análisis de la data usada para el Informe de desigualdad global 2022 y usted cuestiona estas conclusiones.
— Sí. Hay dos variables sobre las cuales nos interesa medir la desigualdad. Una es la desigualdad de ingresos, la otra es sobre la riqueza. Por ejemplo, ingresos es lo que tú puedes ganar este año, riqueza es lo que tienes ahorrado entre el banco, empresas o tu propia casa. Tú puedes tener muy bajos ingresos un año, pero puedes tener una casa que vale muchísimo y la decidiste prestar a un hermano. En el caso peruano, no tenemos datos de riqueza directamente. Tenemos datos sobre ingresos, eso sí lo medimos bien. Entonces, esos datos se tienen que reconstruir de varias maneras. Es ahí donde viene el problema. Los autores del trabajo son personas muy famosas y se han hecho famosas por medir la desigualdad en la riqueza en países desarrollados, para los cuales sí hay datos. Y las fuentes de esos datos suelen ser impuestos a las herencias o impuestos a los patrimonios, principalmente. Como para muchos países no tienen datos sobre riqueza, lo que hacen es tratar de extrapolar de ingresos a riqueza.
— Latinometrics señala que el 1% de la población más rica del Perú ostenta el 28% de los ingresos de todo el país. Hablan de ingresos, no de riqueza.
— Sí. Esta es la data de Perú [al 2021, es 28%] y este es el promedio de América Latina [23%]. Fíjate cómo fluctúa la serie y cómo se mueve de arriba a abajo del promedio de América Latina. Por ejemplo, para el año 2019 estamos por debajo del promedio de América Latina [Perú 20% y AL 22%] y de ahí sube al 2021. Entonces, es una serie que tiene algo extraño en cuanto a la volatilidad. Ellos no tienen datos de riqueza, sino que a través de los ingresos lo infieren. Incluso este 1% no sé exactamente cómo lo construyen. (...) Y la razón por la cual encuentro mucha sospecha es que sí hay otros datos que son bastante más robustos que sí publica el INEI, a través de la Encuesta Nacional de Hogares (Enaho). Entonces, eso nos da un buen pantallazo de qué es lo que está pasando en la riqueza. (...) O el índice de Gini, que es otra manera de medir la desigualdad.
— Entonces Latinometrics saca una conclusión errada. ¿Eso nos quiere decir?
— Sí, sí. El ranking no es confiable, los mismos autores del [informe] lo dicen. Pero no me parece que la metodología está clara, no está transparente. No te dice estos datos son de Perú que conseguimos de fuentes peruanas y así es cómo lo construimos. No lo ponen.
— ¿La ausencia de estos datos hace inviable el análisis de desigualdad? Le pregunto porque para algunas personas cuestionar este estudio que es tan profundo, global, es como negar la existencia de desigualdad en el país, al menos en este contexto se tiene esa lectura.
— No, eso no es verdad. Simplemente, estoy diciendo que la medida está mal. Lo único que veo es que estos datos no son los datos a mirar, que hay muchas otras fuentes. Empezando por el INEI, e incluso si uno consigue un permiso de Sunat, con esta información, por lo menos, se puede medir la desigualdad a nivel de gente que es formal y que paga impuestos.
— Usted considera que el coeficiente Gini es más fiable, pero usted sabe que también es muy cuestionado. Por ejemplo, hay un estudio que se llama “Riqueza y desigualdad en el Perú (2019)”, en el que señalan que la información en la que se basa este coeficiente es limitada.
— El problema con el coeficiente de Gini es que, como la data sale de encuestas, no coge a los grupos más ricos. O sea, puede haber un problema con ese 1% superior. No tenemos acceso a ese 1% superior.
— ¿Y eso no le parece que hace que sea una información sesgada?
— No, no es información sesgada, es la información que hay. Sesgada no es.
— Pero si no se tiene información del universo completo, ¿cómo se le podría llamar a eso?
— Pero esta otra fuente [el informe] tampoco tiene el universo completo.
— Basado en su experiencia en este tipo de datos, ¿considera que existe un desequilibrio en la distribución de la riqueza en el Perú?
— Yo diría que podríamos mejorarla muchísimo, sí.
— ¿Pero en qué datos nos basamos para poder mejorar?
— Nos podemos basar en el mismo coeficiente de Gini, es decir, quisiéramos tener el coeficiente de Gini que tiene España o que tiene Estados Unidos, por lo menos. O que tiene Italia o países que consideramos más iguales visualmente, ¿no? Cuando los visitamos.
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— ¿Los ricos en el Perú deben pagar más impuestos?
Creo que sí, creo que podemos subir los impuestos marginales.
