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Herencias y desigualdad de la riqueza

De Pedro Salas-Rojo y Juan Gabriel Rodriguez

¿Qué parte de la desigualdad total de la riqueza viene explicada por las herencias? Ésta no es una mera cuestión sobre equidad, ya que también es un problema de eficiencia. Si la capacidad para acumular riqueza en una sociedad viene condicionada en gran medida por un factor exógeno como las herencias recibidas, una mayor concentración de la riqueza a lo largo del tiempo no favorecerá el crecimiento económico al no fomentar las oportunidades individuales para invertir en capital humano, crear empresas y generar nuevas ideas (ver aquí, aquí y aquí). El intenso debate que existe en la actualidad sobre la conveniencia del Impuesto de Sucesiones y Donaciones (ver aquí, aquí, aquí y aquí) no hace sino acrecentar la relevancia de la pregunta. Con el fin de explorar esta cuestión, a continuación presentamos algunos resultados de nuestra investigación sobre las herencias y la desigualdad de la riqueza (Salas-Rojo, P. y Rodríguez, J.G. (2020): “Inheritances and Wealth Inequality: a Machine Learning Approach”, mimeo, ver aquí una versión ampliada de este artículo publicada en LIS).

Cualquier resultado económico, como la riqueza, puede ser explicado por dos grupos de factores según la literatura de Desigualdad de Oportunidades. Por un lado, están las circunstancias, factores exógenos fuera del control de los individuos, tales como el nivel educativo de los padres, el sexo al nacer o las herencias recibidas. Por el otro, tenemos el esfuerzo entendido en un sentido amplio, esto es, el conjunto de factores bajo la responsabilidad (total o parcial) del individuo. La teoría moderna de Justicia Social considera que la desigualdad causada por las circunstancias es injusta puesto que ésta no puede ser modificada por un mayor esfuerzo individual, condicionando así las oportunidades de los individuos (ver aquí). Existe, no obstante, un tercer grupo de factores, la suerte (ver aquí), aunque para nuestro análisis no necesitamos considerarlo.

A partir de esta idea, y en base a las circunstancias disponibles, se divide la población en grupos de individuos con las mismas circunstancias (tipos). Por ejemplo, si nuestras circunstancias son el nivel educativo de la madre (bajo, medio, alto) y el sexo al nacer (mujer, hombre), tendríamos seis tipos. Se considera entonces que existe igualdad de oportunidades cuando la variable de estudio (en nuestro caso la riqueza) se distribuye de manera independiente a los tipos. De no ser así, las circunstancias condicionarán en mayor o menor medida la riqueza de los individuos y, por tanto, existiría desigualdad de oportunidades. Pero ¿cómo medirla?

Una manera sencilla sería comparar la riqueza esperada de los individuos según sus circunstancias. Para ello, se asigna a cada persona la riqueza media de su tipo. Si todos los individuos tienen la misma riqueza esperada, las circunstancias personales son irrelevantes, pero si la distribución de riqueza esperada es desigual, las condiciones de partida tendrán importancia. Bastará entonces con aplicar un índice de desigualdad a la distribución de riqueza esperada para tener una primera aproximación al nivel de desigualdad de oportunidades. En el fondo, la propuesta consiste en calcular la desigualdad entre tipos, donde la desigualdad intra tipos vendría explicada por el distinto esfuerzo ejercido por los individuos. Existen otros muchos enfoques, pero para nuestro propósito éste es suficiente (ver aquí).

En un estudio reciente (Palomino et al., 2020) se ha encontrado – utilizando una metodología no paramétrica- una contribución significativa de las herencias a la desigualdad de riqueza (ver aquí). En línea con este trabajo, proponemos un enfoque basado en técnicas de Machine Learning (ver aquí y aquí). A diferencia del nivel educativo de los padres o el sexo al nacer, las herencias son una circunstancia continua, lo que hace necesaria su discretización para construir los tipos. Una posibilidad es aplicar una partición ad-hoc, pero dada la significativa no linealidad de las herencias, los resultados son muy sensibles a la partición adoptada. Para evitarlo, lo primero que hacemos es comparar tres técnicas de Machine Learning que permiten particionar de manera óptima variables continuas, los algoritmos ChiMerge, los árboles de inferencia condicionada y los bosques de inferencia condicionada. Sin entrar en detalles, encontramos que la última técnica permite obtener medidas muy precisas, robustas y con validez externa por lo que procedemos a su aplicación, construyendo así los distintos tipos poblacionales. Una vez hecho esto, calculamos la desigualdad entre los tipos, obteniendo la parte de la desigualdad total de la riqueza (entre e intra tipos) es explicada por las herencias.

Con el fin de tener una perspectiva lo más amplia y completa posible, distinguimos entre tres medidas de riqueza: financiera (por ejemplo, depósitos, acciones, fondos de inversión), no financiera (inmuebles) y total (suma de las dos anteriores). Además, para aislar en lo posible el efecto de las herencias, controlamos a priori por la edad y el género. Tomando los datos del LIS/LWS, calculamos en primer lugar el índice de Gini de las tres medidas de riqueza para cinco países desarrollados, a saber, Canadá, España, Estados Unidos, Italia y Reino Unido.

En la Tabla 1 se observa con nitidez que los Estados Unidos presentan el mayor nivel de desigualdad de riqueza, cualquiera que sea la definición considerada. En el otro extremo están los tres países europeos, los cuales muestran niveles de desigualdad similares, aunque España destaca por una desigualdad de riqueza financiera significativamente superior (ver aquí). Canadá se encuentra en una posición intermedia.

Tabla1. Desigualdad de la riqueza (índice de Gini).

¿Qué porcentaje de las cifras de desigualdad mostradas en la Tabla 1 pueden asociarse a las herencias bajo la metodología propuesta? En la Figura 1 se muestran nuestros resultados. En Canadá e Italia, alrededor del 40% de la desigualdad en riqueza total viene explicada, en principio, por las herencias. Además, en ambos países, la riqueza financiera es la más condicionada por esta circunstancia, situándose los niveles de desigualdad de oportunidades en la adquisición de riqueza no financiera algo por debajo. Este orden se repite para el Reino Unido, país para el que encontramos el menor impacto de las herencias en la distribución de la riqueza.

Figura 1. Porcentaje de desigualdad de riqueza asociado a las herencias.

Para las tres medidas de riqueza, la desigualdad está altamente condicionada por la percepción de herencias tanto en Estados Unidos como en España. Para este primero, aproximadamente el 75% de la desigualdad financiera está asociada a las herencias, mientras que para la riqueza no financiera y la riqueza total el porcentaje se sitúa en torno al 65%. Estos resultados van en línea con los resultados encontrados por la literatura de forma consistente (ver aquí), poniendo de relieve las carencias existentes en Estados Unidos para ser una verdadera “Tierra de las Oportunidades”.

Los resultados para España son igualmente desalentadores. Casi el 70% de la desigualdad de la riqueza en España viene asociada a las herencias, y este porcentaje sube hasta casi el 75% en el caso de la riqueza no financiera. De nuevo, los valores encontrados están en línea con otros estudios para España que hacen hincapié en la persistencia de la transmisión intergeneracional del patrimonio (ver aquí). Además, alrededor del 65% de la desigualdad en riqueza financiera puede asociarse a las herencias. Este resultado es particularmente preocupante, sobre todo si recordamos el elevado índice de desigualdad (Gini = 84.13) mostrado en la Tabla 1. La vulnerabilidad financiera de una parte significativa de la población española ya ha sido estudiada con anterioridad (ver aquí). Nuestros resultados, además de abundar en lo mismo, muestran como la acumulación de los activos financieros depende en gran medida de las herencias recibidas.

Por último, la base de datos empleada nos permite estudiar para Italia, los Estados Unidos y el Reino Unido el porcentaje de desigualdad de la riqueza explicado de manera conjunta por las herencias y la educación parental. Desafortunadamente, la educación parental no se encuentra disponible para Canadá y España en esta base de datos.

Figura 2. Porcentaje de desigualdad asociado a las herencias y la educación parental.

En la figura 2 se observa que alrededor del 60% de la desigualdad financiera en Italia viene explicada por ambas circunstancias, siendo el porcentaje un 50% para las riquezas no financiera y total. Nuestra medida de desigualdad de oportunidades también aumenta entorno a los diez puntos porcentuales en el Reino Unido. En ambos países, el efecto de interacción entre la educación de los padres y las herencias es pequeño. No así en los Estados Unidos, donde la interacción es significativa, siendo no obstante dominante la capacidad explicativa de las herencias.

Nuestros resultados señalan a las herencias como una variable fundamental para entender la distribución de la riqueza observada. Por añadidura, cuando comparamos España con otros países de nuestro entorno, la desigualdad de oportunidades para acumular riqueza es de las más altas.