El apelotonamiento salarial: descifrando la distribución de los salarios
Los sueldos crecieron en términos nominales entre 2018 y 2022, pero la moda, o cantidad más frecuente, disminuyó
Una vez más ha sucedido lo que hace solo dos semanas comentaba en esta misma columna: la urgencia del análisis, unida al sesgo que todos tenemos a la hora de filtrar los datos para obtener una lectura que sustente nuestro relato, nos lleva en muchas ocasiones a demostrar un escaso entendimiento de lo que tratamos de dilucidar. En esta ocasión, ha venido con la publicación de una de las encuestas estructurales más relevantes que realiza el INE: la Encuesta de Estructura Salarial.
La Encuesta de Estructura Salarial se realiza a empresas en octubre del año correspondiente. En ella se pregunta por todo lo relacionado con el ámbito salarial de los trabajadores: desde sus horas trabajadas y tipo de contrato hasta la estructura de sus retribuciones. Además, se recogen algunas características personales que son relevantes a la hora de analizar los salarios y sus determinantes. Junto a las publicaciones de tablas, el INE ofrece en su versión cuatrienal los microdatos de la encuesta. En esta ocasión, 2022, más de doscientos mil trabajadores. Ahí es nada.
Con esa información es posible realizar muchos ejercicios. Uno de ellos, muy relevante, es el de estimar estadísticos que caractericen la distribución de los salarios. Esto es importante pues permite hacer análisis, por ejemplo, de desigualdad o conocer dónde se colocan los trabajadores con ciertas características en dicha distribución. También es posible conocer y estudiar qué hace que estas cambien.
Pues bien, parte de estos ejercicios tratan de identificar lo que llamamos medidas centrales. Por ejemplo, nos interesa saber cuál es el salario medio, aunque su información es baja cuando la dispersión de los salarios, que es el caso, es alta. Nos gusta saber también cuál es el salario mediano, es decir, aquél que posee una persona que tenga por detrás al 50% de la población trabajadora y por delante el otro 50%, menos ella misma, obviamente. Finalmente, nos gusta saber cuál es la moda. Este sería el salario más frecuente, o el grupo o intervalo de salarios donde más trabajadores habría. Pero una vez más, en distribuciones muy dispersas su relevancia es limitada
En todo caso, lo que sabemos de los salarios es que, en términos nominales, entre 2018 y 2022 crecieron. Sin embargo, y aquí está lo extraño, la moda cayó. Esta caída no pasó desapercibida por quienes querían ver en esta cuestión una pérdida salarial por parte de los trabajadores españoles. Sin embargo, dicha caída, aunque parezca contradictorio, cuenta la historia contraria. Una historia muy diferente y, en cierto modo, positiva.
Durante el periodo posterior a la crisis de 2008, la desigualdad salarial en España creció. La razón principal no fue tanto que cayeran más los salarios en la parte baja de la distribución, sino que empeoraron las condiciones laborales del colectivo de trabajadores con menores salarios. En dos palabras: más precariedad. Esto se observa en las encuestas de 2010, 2014 y 2018, aunque la fase más dura se dio entre esos dos primeros años. En pocas palabras, no ganaban menos porque el salario hora cayera sino porque trabajaron menos horas al año de media.
Cuando aumenta la desigualdad y esta lo hizo por una mayor caída de los salarios bajos, la distribución se “estira” hacia atrás, hacia el cero. Esto provoca que, por simple reajuste de frecuencias, la moda pueda crecer. Esta se acerca en ese caso hacia la media y mediana. Pero ¿qué pasó entre 2018 y 2022?
El gráfico que se aporta con este texto muestra que una parte de los trabajadores que en 2018 estaban en la parte más baja de la distribución, en 2022 ya no estaban. La distribución se “apretó” por la parte baja. Es lo mismo que decir que los salarios más bajos crecieron más rápidamente que los salarios más altos. Es como si en un atasco los coches que se van acercando por detrás lo hacen más rápidamente que aquellos que están dentro de la zona de movimiento lento.
Y esto genera un cambio en la moda que puede parecer extraño, pero si lo pensamos un rato no lo es. El hecho de que haya habido un “apelotonamiento” de trabajadores en una zona cuando antes estaban más dispersos transforma dicha zona en la más frecuente. Lo que es consecuencia de una mejora sustancial de los salarios de quienes están abajo, mecánicamente reduce la moda si los que estaban por arriba de ellos no aumentaron tan rápidamente.
La pregunta que ahora debemos hacernos es por qué entre 2018 y 2022 ha sucedido tal cosa. Es más, la subida de los percentiles más bajos es lo contrario a lo sucedido en las etapas anteriores mostradas por encuestas salariales, siendo además superior solo en este tramo dicha subida a la evolución de los precios que, como sabemos, en octubre de 2022 no dejaban de crecer.
La primera posible explicación, y que habría que comprobar, es la subida del salario mínimo interprofesional (SMI). Esta causa tiene todas las opciones de confirmarse como la principal razón. Dicha subida, modulada por los cambios en las horas de trabajo, provoca que su efecto sea relativamente disperso, pero en una zona muy concreta.
No sería la primera vez que se observa esto. En todo caso, la literatura suele mostrar el efecto del SMI en la dispersión de los salarios sobre todo cuando estos no crecen. Famosa es en dicha literatura académica la aportación de David Card y Thomas Lemieux que en 1995 estimaron cómo la desregulación laboral, o pérdida de peso de los sindicatos y la caída del SMI en EEUU, habría aumentado la desigualdad precisamente por una apertura de la distribución en su parte más baja. Justo lo contrario de lo que vemos en esta figura.
Podría existir otras razones. Una de ellas es que el empleo creado entre 2018 y 2022 se hubiera concentrado en esa zona, lo que no sería una buena noticia. También que se hubiera recuperado parte de las horas perdidas de trabajo, cayendo la precariedad y con ello elevando la retribución de los trabajadores. Todas estas explicaciones son candidatas. Todas pueden haber participado.
En definitiva, cuando datos complejos como es el cambio de una distribución se convierte en tendencia surgen análisis acertados y, otros, no tanto. Como dice hace unas semanas, lo mejor es parar, tomar aire y explicar.
