UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID

Presentación del tema: "UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID"— Transcripción de la presentación:

1 UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID
Desigualdad y Bienestar Rafael Salas Mayo de 2011

2 Referencia básica Peter Lambert (2001), The distribution and redistribution of Income, 3rd. Edition, Manchester University Press. Secciones 3.2 Referencias adicionales: Atkinson, A. (1970) JPE Shorrocks (1983) ECO Kakwani, N.C. (1984) Bishop et al. (1991) EER Jenkins, S. (1991) FS

3 Introducción Comparación de dos distribuciones F y G Dos tartas:
Tamaño: μF media de F y μG media de G Reparto: LF y LG Bienestar: cuentan las dos cosas tamaño=media; reparto=desigualdad Si nos aislamos del tamaño, de la media, parece que la curva de Lorenz es la herramienta adecuada. Tenemos varios argumentos…

4 1er argumento Si la curva de Lorenz de una distribución A va por encima de la de una distribución B (AB): Para todo conjunto de individuos más pobres p, en A reciben más proporción de renta total que en B (hay inequívocamente menos desigualdad) y para todo conjunto 1-p de individuos más ricos, en A reciben menos proporción de renta que en B (inequívocamente menos desigualdad). Esta unanimidad no ocurre cuando se cortan las curvas de Lorenz.

5 1er argumento Implicaciones:
El criterio de Lorenz no crea un orden completo, sino uno parcial Hay índices de desigualdad que son coherentes con el criterio de Lorenz, como el índice de Gini: Nota: la implicación no se satisface al revés Para el índice de Schutz, no es del todo consistente pues:

6 Segundo argumento Si se produce una transferencia progresiva, entonces: Si Entonces A puede obtenerse de B a partir de un conjunto de transferencias progresivas.

7 Tercer argumento Comparación en términos de bienestar
Teorema de Kolm-Atkinson

8 Bienestar Funciones de Bienestar Social. Utilidad esperada:
W:R+R como: W:RN+R como: donde u(x) es creciente y estrictamente cóncava

9 Antecedentes Teorema de Imposibilidad de Arrow (1950, 1951)
Bajo cuatro axiomas independientes, aparentemente “inocuos”, no es posible combinar o agregar órdenes de preferencias individuales Pi en uno social P. Interpretación Sen 1970: Suponemos que Pi es reflexiva, completa, transitiva, monótona Suponemos que P es universal, cumple IAI y anónima Entonces no es posible que P tenga en cuenta juicios distributivos La razón estriba en que se puede demostrar que todos los puntos Pareto eficientes son no comparables desde el punto de vista social Ejemplo, reparto de una tarta de tamaño 100

10 Antecedentes (2) El problema es que los aspectos distributivos quedan al margen de este análisis: No se permiten las comparaciones interpersonales de utilidad Necesitamos un marco dónde se hagan explícitas Funciones de Bienestar Social, con algunos axiomas: No basta solo con utilitarismo, sino tenemos que hacer explícito el igualitarismo (Sen 1973)

11 Funciones de Bienestar Social
Marco de bienestar social: creación de Funciones de Evaluación Social, con axiomas explícitos: Individualismo Anónimidad Aditividad Cóncavidad

12 Funciones de Bienestar Social
1. Individualismo Ui denota preferencias individuales xi denota la renta del individuo i 2. Anonimidad Simetría de W en xi Implica: y simetría de W en U

13 Funciones de Bienestar Social
3. Aditividad separable 4. Estricta concavidad U ’’(·) < 0

14 Bienestar Se trata de comparar F y G:
donde u(x) es creciente y estrictamente cóncava. Definimos la clase de todas las funciones de arriba como W

15 Teorema de Atkinson Atkinson (1970), Kolm (1965)
Se trata de comparar F y G a través de las curvas de Lorenz: Si μF = μG. Entonces: W Demostración Importancia Generalizable: a FBS S-cóncavas W1, a FBS de la familia de Yaari W2

16 Bienestar Funciones de Bienestar Social. Dependientes del rango, Yaari 1987, 1988: W:R+R como: : W:RN+R como: donde w(p) es no negativo, no creciente y suman la unidad.

17 Teorema de Atkinson: implicación
Corolario 1: Si μF > μG y Entonces: W Kakwani (1980), ejemplos: Si μUK > μTUN y Kakwani (1984), comparó 23 países (248 casos posibles), de los cuales 116 se resolvían con este corolario

18 Teorema de Shorrocks Shorrocks (1983), Kolm (1965)
Se trata de comparar F y G a través de las curvas generalizadas de Lorenz: W Demostración: a través de la dominancia estocástica de segundo grado Importancia: refinamiento del teorema de Atkinson Relevancia: Shorrocks (1983) 20países, 190 comparaciones posibles 156 (82,1%) Kakwani (1984) 23 países, 248 comparaciones posibles 208 casos (83,9%) Bishop et al. (1991) 26 países, 325 comparaciones posibles 269 (82,8%) Jenkins (1991)

19 Teorema de Shorrocks (2)
Kakwani (1984) 248 comparaciones posibles: Caso 1: 116 casos Cololario 1 Caso 2: 46 casos μF > μG y , pero Caso 3: 46 casos LF (p) y LG (p) se cortan, pero Caso 2 por ejemplo Filipinas e India Caso 3 por ejemplo Filipinas y Malawi Caso 4: 40 casos en que las curvas de Lorenz generalizadas se cortan Ejemplo Australia y Canadá

20 Teorema de Shorrocks (3)
Bishop et al. (1991) 325 comparaciones posibles 269 (82,8%) dominancia de Lorenz generalizada 245 (75,4%) dominancia estocástica de primer orden (o del rango): W0 Donde W0 es la clase de donde u(x) es creciente. Saposnik (1980, 83). Se trata básicamente del principio de Pareto aplicado a los rangos.

21 Bienestar más restrictivo
Funciones de Bienestar Social. Utilidad esperada: W:R+R como: W:RN+R como: donde u(x) es creciente u’>0, estrictamente cóncava u’’<0 y tercera derivada positiva, u’’’>0. Llamamos a esta clase W3 . Es coherente con el principio de transferencias decrecientes (Kolm 1976): una transferencia progresiva de 1 euro entre 200 y 100 aumenta más la utilidad que entre 1000 y 900.

22 Teorema de Shorrocks-Foster
Foster-Shorrocks (1987) Se trata de comparar F y G a través de las curvas generalizadas de Lorenz que se cortan una vez, si GLF corta a GLG una vez por arriba: W3 Demostración: a través de la dominancia estocástica de tercer grado Importancia: refinamiento del teorema de Shorrocks Limitación: mismas rentas Davies y Hoy (1995) lo generalizan a un más cortes

23 Hogares heterogéneos Hasta aquí todo lo relativo a hogares homogéneos (mismo tamaño). Se trata de comparar F y G a través de las curvas generalizadas de Lorenz, cuando son heterogéneos: (1) Aplicamos la escala de equivalencia E a las rentas monetarias totales de cada hogar, por ejemplo: Escala Coulter et al. (1992) E=Nθ, θ[0,1] Ej: θ=0,5 De tal forma que X queda transformado en Xe=X/E para cada hogar (2) Damos un peso poblacional a cada hogar. Típicamente es el número de individuos en el hogar E=N. Alternativamente podríamos pensar en dar un peso igual al número de adultos equivalentes E=Nθ, Ebert 1997 (se garantizaría que una transferencia de un hogar menos necesitado a uno más necesitado aumenta el bienestar)

24 Aplicamos la metodología Atkinson-Shorrocks
Hogares heterogéneos Aplicamos la metodología Atkinson-Shorrocks Transformamos F y G en F’ y G’ como ya indicado en (1) y (2) Ebert (1997)

25 Metodología Atkinson-Bourguignon 1987
Hogares heterogéneos Metodología Atkinson-Bourguignon 1987 Definimos grupos de necesidad homogénea i=1,2,…,n y la función de bienestar: y decreciente en x. A esta clase de funciones de utilidad le llamamos WAB y es coherente con el principio de transferencias dentro de cada grupo y entre grupos de mayor necesidad a menor necesidad.

26 Dominancia secuencial Atkinson-Bourguignon 1987
Hogares heterogéneos Dominancia secuencial Atkinson-Bourguignon 1987 WAB

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