Esperança de vida i ingressos: rics a Oceania i pobres a Bangla Desh

21 Novembre 2012

Revisant unes dades demogràfiques del GESOP sobre piràmides de població de diferents països del món comparades amb Catalunya, atès que ara d’estudis comparatius i de prospectiva de Catalunya hi ha molts, vaig trobar interessants un conjunt de dades. Aquestes dades estan extretes en data de juliol del 2012 i tenen com a font US Census Bureau.

Les gràfiques de piràmides d’edats per continents són realment interessants, amb una gran similitud entre la població americana, l’oceànica i l’asiàtica, atès que hi ha un creixement homogeni i força estable, com ho demostra el fet que la població de 0 a 4 anys, la de 5 a 9 anys i la de 10 a 14 anys tinguin, cadascun, al voltant del 8% de la població del seu continent. Entre els 20 i els 30 anys, són els trams d’edat en què s’inicia l’aprimament de la piràmide d’edat.

Els extrems en l’anàlisi de les piràmides d’edat per continents el trobem a Àfrica i a Europa. A Àfrica, el 40% de la població té menys de 14 anys, més concretament els nens de 0 a 4 anys representen el 15% de la població africana, i els de 5 a 9 anys representen el 14%; menys d’un 5% dels africans superen els 65 anys. A l’altra extrem hi ha Europa, amb una base més estreta, en què els menors de 15 anys representen el 15,4% dels europeus (un 5,3% per als que tenen entre 0 i 4 anys, un 5,1% per als de entre 5 i 9 anys, i un 5% per als de entre 10 i 14 anys); aquests percentatges contrasten amb els sis segments de cinc anys que van des dels 25 als 54 anys, en què el volum de població de cada trams supera el 7%.

Una altra dada interessant que el continent amb una esperança de vida més gran és Oceania, gràcies a l’esperança de vida d’Austràlia i Nova Zelanda que superen els 80 anys, donat que més del 70% de la població d’aquest continent viuen en aquests dos països.

Pel que fa als països més poblats de cada continent hi ha un conjunt de dades interessants a comentar.

  • Àsia destaca per la concentració del 82% de la seva població en vuit països (Xina, Índia, Indonèsia, Pakistan, Bangla Desh, Japó, Filipines, Vietnam); que només un país (Japó) superi els 80 anys d’esperança de vida, gràcies a que el 25% dels japonesos tenen més de 64 anys. A més set dels dotze països més poblats al món –països amb més de 100 milions d’habitants- estan en aquest continent, i el vuitè país més poblat d’Àsia –Vietnam- té 91,5 milions d’habitants. Pel que fa a la piràmide d’edat, la del Japó presenta un molt europeu, i la Xina i Vietnam també apunten aquesta tendència; per contra Filipines, Bangla Desh i Pakistan, els països més joves, dibuixen una gràfica més de tipus africà.
  • Àfrica presenta fluctuacions importants en l’esperança de vida i en la distribució de la seva població segons el país que es parli. Dels grans països africans (Nigèria, Etiòpia, Egipte, República Democràtica del Congo, Sud-àfrica, Sudan, Tanzània, Kenya), només Egipte supera els 73 anys d’esperança de vida, quan la mitjana continental és de 57,8 anys. Pel que fa a les gràfiques de piràmide d’edat, només Egipte i Sud-àfrica presenten un dibuix poc africà i més de tipus asiàtic.
  • Els vuit països més poblats d’Amèrica (EEUU, Brasil, Mèxic, Colòmbia, Argentina, Canadà, Perú, Veneçuela) tenen una esperança de vida superior als 73 anys (76 anys al conjunt del continent), i d’aquests només Canada supera els 80 anys. De fet la piràmide d’edat canadenca presenta un perfil clarament europeu, amb una base més estreta que les edats intermèdies.
  • A Europa  hi ha una gran diversitat entre els països amb més habitants (Rússia, Alemanya, França, Regne Unit, Itàlia, Espanya, Ucraïna, Polònia), i només Rússia supera els 100 milions d’habitants. Curiosament, les bases més estretes de població no estan només al sud, amb Itàlia i Espanya, també Alemanya té una base més estreta que els dos països mediterranis. Per contra, els països més continentals com França, Rússia i el Regne Unit tenen una base força àmplia. Un altre fet significatiu és que Itàlia, Espanya, Regne Unit, França i Alemanya superen els 80 anys d’esperança de vida; a l’altra banda hi ha els països de l’est, com Rússia i Ucraïna, que presenten una esperança de vida per sota dels 70 anys, i que tenen un nombre molt més gran de dones que d’homes a partir dels 55 anys. A Polònia l’esperança de vida se situa en els 76 anys. Catalunya presenta una piràmide poblacional molt similar a l’espanyola amb una base molt estreta i unes edats intermèdies molt amples entre els 35 i els 45 anys, i curiosament té un percentatge de població de més de 64 anys lleugerament per sota d’Espanya, Itàlia i França, i en canvi presenta una esperança de vida superior a la dels tres països –82,2 anys–, i només superada pels japonesos.
  • Oceania (Austràlia, Papua Nova Guinea, Nova Zelanda, Fiji, Illes Salomó, Vanatu, Samoa, Micronèssia) té una gran diversitat, i Austràlia amb una esperança de vida de 81,9 anys té una piràmide de població de tipus europeu; per contra, Papua Nova Guinea, el segon estat més poblat del continent, té una esperança de vida de 62,8 anys i una piràmide poblacional de tipus clarament africà.

Finalment, la relació entre la ingrés nacional per càpita i l’esperança de vida són completament directes i no proporcionals, atès que els països i continents amb una major esperança de vida són els que disposen d’una renda per càpita més alta, tal i com es pot veure en els casos d’Oceania i d’Àfrica. En tot cas, a Àsia, només per la concentració de població en països amb renda baixa com l’Índia (3.468 $) i la Xina (7.476 $), i on només el Japó supera els 32.000 $ de renda, fa que aquest continent tingui una esperança de vida de 70,2 anys, un 7,6% menys que Amèrica (76 anys), amb un ingrés nacional per càpita un 69% més baixa (6.752 $ Àsia i 22.009 $ Amèrica); amb fets tan destacats com Bangla Desh, que amb un ingrés nacional per càpita de 1.529 $ té una esperança de vida de 69 anys, quan al mateix continent hi ha països com l’Índia que amb més del doble d’ingrés nacional per càpita que Bangla Desh té una esperança de vida 4,5 anys inferior.

 

Raúl D. González

Pla Estratègic de Ciutat Mollet2025

Ajuntament de Mollet del Vallès


Riquesa i desigualtat

8 Juny 2012

Certament la mostra continua de vides laborals suposa una font d’informació molt important per als investigadors, centres de recerca i universitats, però també ho és per als municipis, tal i com ja he explicitat en més d’un post. Novament, i a risc de fer-me pesat, torno a insistir en l’aprofitament d’aquesta font d’informació per als municipis, tractant en aquest cas la mostra que conté les dades fiscals.

Només com a recordatori, la MCVL està disponible anualment des del 2004, i cada any es publiquen dues onades: la primera està disponible cap al mes de maig/juny, i conté l’historial laboral de les persones mostrejades; la segona, està disponible cap al mes d’octubre, i conté, a banda de l’historial laboral, les dades fiscals. Les dades fiscals, però, no procedeixen de la declaració de renda, sinó que s’extreuen del model 190 de la Agencia Tributaria Española. Segurament la primera pregunta que us vindrà al cap a molts de vosaltres serà… i què és el model 190? És el resum anual de retencions i ingressos a compte de l’IRPF sobre els rendiments del treball, de determinades activitats econòmiques, premis i determinades imputacions de renda.

Es tracta d’un model de declaració informatiu en el que no hi ha cap supòsit d’exempció en l’obligació de declarar. Així, totes les entitats que paguen salaris, pensions o prestacions per desocupació estan obligades a presentar el model, amb independència de la seva personalitat jurídica, la seva activitat, la dimensió o el caràcter públic o privat de les mateixes, per tant la informació de la que es disposa és exhaustiva i detallada. Cada retenidor o pagador de rendes presenta una informació resum i una relació de perceptors amb informació individualitzada de les dades per construir retribucions satisfetes i retencions practicades. Conformen la base les poblacions d’assalariats, pensionistes i perceptors de prestacions de desocupació que resideixen en el territori de règim fiscal comú, que inclou tot el territori de l’Estat espanyol excepte el País Basc i Navarra. En aquestes relacions de perceptors hi consten totes les persones que reben rendes subjectes a l’IRPF encara que es tracti de retribucions inferiors al mínim legal d’exempció per l’obligació de declarar l’IRPF, retribucions amb tipus de retenció nul o rendes exemptes.

En aquest petit treball que presento en aquest post he utilitzat la MCVL amb dades fiscals del 2010. Del conjunt de tota la mostra he obtingut la submostra corresponent als municipis de més de 40.000 habitants de Catalunya. Un primer anàlisi gràfic a través de boxplot, permet veure com Sant Cugat és el municipi que presenta, amb diferència, uns ingressos dels individus mostrejats més elevats, però també presenta una “caixa” més allargada, simptomàtic d’una distribució més dispersa de les dades que la resta de municipis. També s’observa com a Sant Cugat la mediana no està centrada en la caixa, indicatiu d’una distribució asimètrica positiva. Això també és pot veure en el fet que la mitjana d’ingressos de Sant Cugat és clarament més grans que la mediana. Aquesta darrera característica té lloc en els 25 municipis, però és a Sant Cugat on aquestes diferències són més notòries.

Nota: no es presenten els valors “outliers” dels boxplots.
Font: elaboració pròpia a partir de les dades Mostra Contínua de Vides Laborals amb dades fiscals 2010.

L’asimetria en la distribució dels ingressos és indicatiu de la desigualtat dels ingressos, i un dels indicadors més utilitzats per calcular la desigualtat és l’índex de Gini, que gràficament és representa a través de la corba de Lorenz.

Font: elaboració pròpia a partir de les dades Mostra Contínua de Vides Laborals amb dades fiscals 2010.

En comparar la corba de Lorenz de cada municipi amb la del conjunt dels 25 municipis de la província de Barcelona, s’observa com Sant Cugat és el que presenta una desigualtat més important respecte el conjunt de tots els municipis.

Font: elaboració pròpia a partir de les dades Mostra Contínua de Vides Laborals amb dades fiscals 2010.

En la següent taula es presenten els resultats per als 25 municipis de diferents indicadors de desigualtat com són el de Gini, el d’Atkinson, el de l’entropia, el coeficient de variació i el quadrat del coeficient de variació, calculats a partir de la MCVL amb dades fiscals del 2010. A més a més dels indicadors de desigualtat se li ha afegit la mitjana dels ingressos anuals –també extrets de la MCVL– i les dades de la renda familiar disponible bruta per càpita del 2008 que estan disponibles al web de l’Idescat.

Taula indicadors desigualtat

Font: elaboració pròpia a partir de les dades Mostra Contínua de Vides Laborals amb dades fiscals 2010 i de dades procedents de l’Idescat.

 

 

Fent un gràfic de dispersió dos a dos dels diferents indicadors se n’obté el següent panell de gràfics.

Font: elaboració pròpia a partir de les dades Mostra Contínua de Vides Laborals amb dades fiscals 2010 i de dades procedents de l’Idescat.

I la matriu de correlacions és la següent:

Font: elaboració pròpia a partir de les dades Mostra Contínua de Vides Laborals amb dades fiscals 2010 i de dades procedents de l’Idescat.

Del panell de gràfics i de la matriu de correlacions se’n pot extreure una primera conclusió òbvia: hi ha una correlació positiva entre els nou indicadors de desigualtat que s’han calculat; una segona conclusió és que s’observa una correlació positiva entre ingressos i els diferents indicadors de desigualtat. La mateixa correlació positiva s’observa amb la RFDBpc i els indicadors de desigualtat. És a dir, els municipis amb més ingressos són els que presenten més desigualtat. Cal tenir present, però, que es tracta únicament d’una relació lineal i no d’una relació de causalitat, ja que fer una anàlisi de causalitat necessita d’un estudi molt més profund de la realitat social del nostre entorn. L’objectiu d’aquest petit treball consisteix en fer una primera explotació descriptiva a nivell municipal, de les dades fiscals que hi ha disponibles en la MCVL.

Gerard Reverté Calvet

Servei d’Estudis i Planificació

Ajuntament de Mataró


%d bloggers like this: