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La desigualdad en México… y en París

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A propósito de varias columnas recientes sobre el misterio (para mí) de la votación masiva a favor de López Obrador por parte de los mexicanos con mayor escolaridad, me escribe una amiga mexicana de Houston: “¿Viste las escenas de Angélica Rivera comiendo con sus hijas en L’Avenue en París y al mismo tiempo las escenas de AMLO en el camioncito del aeropuerto jalando sus maletas y haciendo colas? Esa gente con más educación sabe distinguir. No es un tema de números y de si bajar los sueldos y vender el avión ahorra o no. Es la grosería de los excesos con los que se relaciona (con razón) a los políticos. Es castigarlos a todos por parejo”.

No sé si tiene del todo razón. Es obvio, sin embargo, que el uso y abuso de los recursos logísticos y humanos del Estado Mayor Presidencial por parte de toda la familia presidencial ampliada y algunos integrantes del gabinete contribuyó a la pésima imagen de este gobierno. De allí surgen las propuestas de AMLO de suprimir tanto los aviones como los elementos del EMP. Ahora bien, detrás de esta realidad, hay otra. Tiene que ver con la desigualdad en México.

En un artículo publicado en Nexos en 2017 por Julio A. Santaella, el presidente del Inegi, y dos colaboradores, y que no recibió la atención que merecía, el autor intenta una reconfiguración de las cifras de desigualdad y pobreza en México. Lo hace a partir de una reflexión –válida para muchos países y conocida desde hace tiempo en México– sobre las deformaciones de las cifras de distribución del ingreso de las Encuestas Nacionales de Ingreso/Gasto de los Hogares (Enigh), base del cálculo del coeficiente Gini, que mide la desigualdad. Dice Santaella que es “sumamente improbable que los hogares de los super ricos, que a pesar de ser muy pocos, concentran una parte sustantiva del ingreso total, caigan en la muestra (de las Enigh).” Y sugiere que “una… fuente de información que resulta especialmente útil para recuperar la dimensión ‘micro’ de la parte más alta de la distribución: los ingresos declarados al SAT por las personas físicas”. Fuente a la que él tuvo acceso.

Por lo tanto, “la desigualdad económica es bastante mayor de lo que la encuesta por sí sola nos permite ver”. Por ejemplo, “el ingreso promedio del 10% de los hogares ubicados en la parte más alta de la distribución sería en realidad más de 55 veces el del 10% de los hogares con menores ingresos, cifra claramente superior a la de alrededor de 25 veces que sugieren los datos de la Enigh”. O, en plata, el Gini mexicano de 2014 (el más reciente en el momento de la aparición del artículo), sería de 0,63, en lugar de 0,45. Aunque los autores advierten que no deben compararse estas cifras ajustadas con las de otros países, basta recordar que 0,45 es un Gini muy desigual, que los países ricos se hallan en niveles inferiores a los .40 –y algunos en menos de 0,30– y 0 que 0,63 sería probablemente el Gini más elevado del mundo, es decir, el que refleja la mayor desigualdad. Claro, suponiendo que las cifras de otros países como Suráfrica, Chile, Colombia y Brasil publiquen cifras fidedignas.

En el texto, Santaella también aclara que al realizarse las mismas correcciones pero en torno a la pobreza, esta, en lugar de aumentar, como la desigualdad, disminuye de manera dramática.  El porcentaje de hogares por debajo de la línea de bienestar del Coneval en 2014 pasaría de 53% a 28%, o de 20% a 9% en lo tocante a la línea de bienestar mínimo. Estos ajustes corresponden a muchas impresiones intuitivas o anecdóticas en relación a la pobreza en México: es menor de la que sugieren las cifras tradicionales, citadas por casi todos.

¿Qué tiene que ver todo esto con la Primera dama en París y AMLO en el avión? Nada y bastante. México es un país mucho más desigual de lo que indican los datos tradicionales; el gobierno de EPN llevó la realidad y la percepción de dicha desigualdad a grados nunca vistos, por lo menos desde Alemán. AMLO, por su parte, apela a la justificada indignación de la gente ante estos excesos, con posturas simplistas e ineficaces, pero persuasivas.

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