Por Pablo Lavado, Miguel Andrés Jaramillo y Rocio Medina
En las últimas semanas se ha retomado el diálogo sobre el alza del salario mínimo en el Perú y su regla de actualización. La evidencia causal es mixta con respecto a sus resultados sobre el mercado laboral. El salario mínimo puede llegar a ser un instrumento de economía laboral muy potente que garantice una mayor redistribución. Sin embargo, como todo instrumento, es necesario utilizar la técnica para su aplicación y dejar los apasionamientos, polarizaciones e ideologías, de un lado u otro. A continuación, este artículo tiene como objetivo resumir la evidencia en la literatura, el contexto en él se encuentran resultados positivos y una propuesta de regla de actualización para el caso peruano, elaborada por el Consejo Privado de Competitividad. De hecho, en base a la aplicación de la regla, para el 2022 no correspondería incremento del salario mínimo. Presentamos entonces las particularidades del mercado laboral peruano, con una pequeña, no exhaustiva, revisión de la literatura, con énfasis en el Perú. Luego describimos una regla de actualización y finalmente hacemos una simulación restrospectivo desde el 2009.
- Particularidades del mercado laboral peruano y su relevancia en un contexto de incrementos del salario mínimo
En función a la literatura (ver Recuadro No. 1), las condiciones estructurales del mercado laboral peruano podrían aumentar los efectos no deseados de un incremento de la RMV. Las particularidades locales en factores como la productividad laboral, tasa de informalidad y la composición del empleo podrían incrementar las distorsiones de un aumento de la RMV y reducir el bienestar social.
En cuanto a la productividad laboral[1], el Perú se ubica en el tercio inferior de los países de la región, superando solo a países como Jamaica, Guatemala, Bolivia y Venezuela. Según datos de The Conference Board, al 2021, la productividad laboral en el país representó el 15,2% de la productividad de Estados Unidos, la cual se usa como base de comparación. Esta situación se agrava considerando los niveles de informalidad en el país: el sector informal es cinco veces menos productivo que el formal (Jaramillo y Campos, 2021).
Gráfico 1. Productividad laboral por hora, 2021 (EE.UU. = 100,0%)
Fuente: The Conference Board, 2021. Elaboración: propia
El problema de la alta informalidad en el mercado laboral peruano no es novedad. Con datos de la Enaho, se observa que desde el 2007, más del 70,0% de la PEA ocupada a nivel nacional es informal. Esta situación se ha agravado con la pandemia de la COVID-19, la cual generó un incremento de 2,4 pp entre el 2019 (72,7%) y el 2020 (75,3%). Este resultado ha contribuido a que, al comparar con otros países de América Latina, el Perú sea el cuarto país con mayor tasa de informalidad, solo por debajo de Bolivia, Honduras y Guatemala.
Gráfico 2. Tasa de informalidad según países, 2020
Nota: Los datos de Perú corresponden al registrado en la ENAHO 2020. Los datos de Honduras corresponden al año 2017. Los datos de Bolivia, Guatemala, Paraguay, Ecuador, Colombia, Guyana y Santa Lucía corresponden al año 2019. El dato de Panamá corresponde al año 2021.
Fuente: OIT, 2020. INEI, 2020. Elaboración: propia.
| Recuadro 1. Literatura sobre el salario mínimo
La literatura del salario mínimo es variada y aplicada en diversos contextos. Por ello, resulta fundamental leer y entender los hallazgos con el objetivo de aplicarlos de manera efectiva y eficiente a la realidad peruana. La evidencia empírica muestra efectos diferenciados en cuanto a cambios en el salario mínimo sobre variables económicas y sociales. Una constante en los resultados es que los efectos varían en función a las condiciones pre existentes o estructurales de cada país y las características de cada trabajador (edad, sexo, nivel educativo, entre otras). Card y Krueger (1993) encontraron que el incremento del salario mínimo aplicado en Nueva Jersey en 1992 generó un aumento en el empleo de restaurantes de comida rápida (+13,0%), respecto al registrado en Pensilvania, donde no se modificó el salario mínimo. Asimismo, analizaron el empleo adolescente y los hallazgos fueron similares, especialmente para aquellos jóvenes ubicados en la cola inferior de la distribución de los salarios. Por otro lado, Meer y West (2016) encontraron que un incremento en el salario mínimo conlleva a una reducción en el empleo durante un periodo de hasta 8 años, en Estados Unidos para el periodo 1975-2012. En la misma línea, Bell (1997) encontró que, durante la década de los 80s y utilizando datos de trabajadores formales del sector manufacturero, un incremento del salario mínimo en México no impacta en los niveles de empleo, mientras que en Colombia este se reduce entre 2,0% y 12,0%. Esta diferencia se debe a que en Colombia, el salario mínimo es cercano al salario promedio, mientras que en México este se aleja del promedio de la distribución de los salarios. Respecto a la probabilidad de trabajar, Arango y Pachón (2004) hallaron que un incremento del salario mínimo en Colombia reduce la probabilidad de trabajar y la cantidad de horas trabajadas, especialmente en jóvenes y mujeres. Por el contrario, encontraron que en el caso de personas con menor capital humano, el efecto es positivo. Esto se explica debido a que este grupo de personas prevé una menor probabilidad de ser empleado con el salario mínimo, por lo cual reducen sus salarios de reserva, lo cual los incentiva a aceptar empleos de menores salarios, reduciendo sus periodos de desempleo. Asimismo, los resultados de Arango, Flórez y Guerrero (2020) sugieren que un incremento del salario mínimo de 1 pp en Colombia incrementa la probabilidad de ser informal en 0,21 pp. Este efecto puede incrementarse especialmente en ciudades con altas tasas de informalidad y menor productividad laboral. Además, la literatura registra evidencia relacionada a los efectos de un incremento en el salario mínimo sobre indicadores sociales como la desigualdad de los ingresos laborales y el bienestar social. Al respecto, Arango y Pachón (2004) encontraron que el incremento del ratio RMV en Colombia sobre el salario mediano genera un efecto regresivo al reducir la desigualdad para los trabajadores ubicados por encima del percentil 50 en la distribución de ingresos. Además, no hallaron evidencia que permita afirmar una mejora en las condiciones de vida para el grupo en extrema pobreza. Lemos (2008) evalúa los efectos del salario mínimo en el sector formal e informal en Brasil, durante el periodo 1982-2004. La autora encuentra que un incremento del salario mínimo genera que una mayor proporción de trabajadores informales se concentre en parte superior de la distribución de los ingresos (cerca a la RMV), mientras que en el sector formal se concentra en la parte inferior de la distribución. Asimismo, Maurizio y Vázquez (2016) analizan los efectos de un incremento en el salario mínimo real sobre la desigualdad salarial en Argentina, Brasil, Chile y Uruguay durante el 2000. Los autores encontraron que un incremento de la RMV real en Argentina, Brasil y Uruguay reduciría la desigualdad en los salarios dada una mayor acumulación de trabajadores con menores ingresos alrededor del salario mínimo establecido. En Chile, el efecto no fue significativo debido a un menor incremento del salario mínimo real en contraste a los demás países (alrededor del 40,0%, mientras que en los demás países los aumentos fueron entre 100,0% – 200,0%). Ahlfeldt, Roth y Seidel (2022) encontraron que, para Alemania, un ratio RMV sobre salario promedio de 60,0% (ó de 66,0%, considerando el salario mediano) incrementa el bienestar agregado de los trabajadores en 4,0%, maximizando dicho bienestar. No obstante, este ratio implica una reducción sobre el empleo agregado del 5,6%, principalmente a regiones menos productivas. Por su parte, Dube (2014) propone que el salario mínimo se encuentre, en el tiempo, igualado al 50,0% de la mediana de los salarios, argumentando que el salario mínimo no debe de alejarse de la mediana, dado que sería un reflejo de desvíos de los salarios en la parte baja de la distribución con respecto al resto. Asimismo, señala que un ratio RMV / salario mediano muy elevado (e.g. 0,8) daría cuenta de una política muy intervencionista en la que el salario mínimo reduciría las diferencias salariales de casi la mitad de la fuerza laboral (formal). La evidencia analizada para el caso peruano registra también resultados variados sobre el efecto de la RMV en indicadores económicos. Por un lado, respecto al empleo, Jaramillo (2012) encontró que a mayor ratio RMV sobre el salario promedio, mayor es la tasa de incumplimiento de la norma que incrementa el salario mínimo. Además, los resultados de la investigación muestran un efecto positivo entre la RMV y la probabilidad de mantener el empleo solo para los asalariados informales que ganan por lo menos 20,0% por encima de la RMV, debido a la sustitución de trabajadores menos calificados. Asimismo, Del Valle (2009) encuentra efectos positivos para el empleo informal para aquellos trabajadores que ganan hasta 1,2 veces la RMV. Por el contrario, Cassa y Winkelried (2021) encuentran un efecto negativo sobre el empleo. Los autores estudian el efecto de la existencia de la RMV usando la metodología de density discontinuity. Sus resultados sugieren que el efecto sobre el desempleo es un aumento del 40,0%. Asimismo, con respecto a la movilidad entre sectores formal e informal, encuentran que el 33,0% de los trabajadores pasan del sector formal al informal como consecuencia de la RMV. En la misma línea, Céspedes y Sánchez (2014) encuentran que la elasticidad del empleo con respecto a la RMV es -0,26%. Asimismo, Chacaltana (2006) realiza un análisis sobre el incremento del salario mínimo en septiembre del 2003. El autor encuentra que el incremento de la RMV tuvo un impacto negativo en el empleo; sin embargo este no fue de gran magnitud. Respecto a la distribución de los salarios, Jaramillo (2012) no encuentra evidencia sobre la existencia del efecto faro, lo cual implica que la variación del salario mínimo no se traslada en la distribución de los salarios, salvo para determinados grupos, pero el efecto es débil. Por el lado de la desigualdad, Cassa y Winkelried (2021) encuentran que la existencia de la RMV incrementa los salarios promedio en cerca de 13,5% y contribuye a reducir el coeficiente de Gini; sin embargo, también incrementan la volatilidad de los salarios. Asimismo, Chacaltana (2006), menciona que el incremento del salario en el 2003 tuvo un impacto positivo sobre el salario medio. Sin embargo, el autor resalta que la evidencia usada para respaldar sus conclusiones es circunstancial al año de análisis y no es posible trasladar los resultados a otros incrementos, dado que son influenciados por otras variables. En resumen, la evidencia a nivel internacional y local es variada. Por un lado, existen estudios que documentan que la RMV no tiene efecto faro en el Perú, y que, dado el nivel de informalidad, es perjudicial en torno a la generación de empleos formales. Asimismo, otros estudios documentan efectos positivos en ciertas partes de la distribución del empleo informal. Por otro lado, existe evidencia que sugiere que contribuye a reducir la desigualdad. Al mismo tiempo, otros estudios internacionales encuentran efectos negativos de una RMV que se encuentre muy cercana al 80% del salario mediano, siendo el 50% el ratio deseable (Dube, 2014) o un rango de 38-60% sobre el salario promedio (Ahlfeldt, Roth y Seidel, 2022). Esto da cuenta de la importancia de analizar la coyuntura local, con base en evidencia, para definir si un incremento en la RMV es viable o no. Como se observa en el Gráfico 3, la realidad peruana nos muestra un mercado laboral en donde existen muchos trabajadores autoempleados y asalariados informales, por lo que cabe preguntarse quiénes son los potenciales beneficiarios de un aumento de la RMV (ver Tabla R1.1). Tabla R1.1. Número de trabajadores, según condición laboral y situación de formalidad, 2020
Fuente: Enaho, 2020. Elaboración: propia.
La RMV se enfoca en el grupo de trabajadores de la primera celda (trabajador formal; asalariado). Actualmente, estos trabajadores perciben un salario promedio[2] de S/2.087 y un salario mediano de S/1.604[3]. Por lo tanto, el universo de trabajadores beneficiados realmente es pequeño, si se compara con los más de 9 millones de trabajadores informales de las otras tres celdas de la Tabla R1.1. Esto no implica que la RMV no deba incrementarse, pero el análisis del contexto local es fundamental para evaluar quiénes son los verdaderos beneficiados y las consecuencias no deseadas del incremento. |
El nivel de informalidad está relacionado con la estructura del mercado laboral peruano. Según datos del 2020, de los 14,9 millones de trabajadores, el 43,7% es asalariado, mientras que el 38,2% es autoempleado. De este grupo, el 90,8% son informales (5,2 millones, que representan el 46,1% del empleo informal); mientras que el 54,9% de los asalariados es informal (3,6 millones de informales, que representan el 31,8% del empleo informal).
Gráfico 3. Distribución de la PEA ocupada en 2020, según condición laboral
(millones de trabajadores)
Nota: Para el cálculo de trabajadores asalariados (dependientes) del sector público se considera al personal de la policía, las fuerzas armadas, la administración pública y las empresas públicas. Para el cálculo de los trabajadores asalariados del sector privado, se considera a las empresas de servicio (service) y a las empresas privadas en general.
Fuente: INEI, 2020. Elaboración: propia.
La proporción de autoempleados en el mercado laboral peruano es considerablemente alta, en contraste con el promedio de los países de la región (34,3%) y OCDE (16,3%). Además, el Perú registra la menor proporción de trabajadores asalariados frente a otros países de la región.
Gráfico 4. Empleo asalariado, autoempleo y trabajadores familiares no remunerados, 2019
(% del total de la PEA ocupada)
Nota: Los datos de Perú corresponden a 2020.
Fuente: INEI, 2020; Banco Mundial, 2019. Elaboración: propia.
El ratio RMV sobre el salario promedio es uno de los principales indicadores que permite analizar qué tanto varía el salario mínimo establecido, respecto al salario que recibe un trabajador promedio (OIT, 2021). Cuanto mayor es el ratio, el salario mínimo genera mayores costos laborales y distorsiones (Dube, 2014; Ahlfeldt, Roth y Seidel, 2022), dado el nivel de productividad promedio. Al analizar este indicador con datos de 2020 entre los países de la Alianza del Pacífico, se observa que el Perú registra el mayor ratio (0,67[4]). Asimismo, al estimar dicho ratio según tamaño de empresa y grupo etario, se obtiene que el nivel actual de la RMV es considerablemente elevado para jóvenes de 14 a 24 años (0,96) y trabajadores que laboran en microempresas (0,96).
Gráfico 5. Ratio RMV sobre el salario promedio mensual de trabajadores a tiempo completo, 2020
Nota: Los países de la OCDE sólo consideran el salario bruto mensual en el cálculo. Por ello, el cálculo de Perú solo considera los ingresos brutos mensuales de la ocupación principal del asalariado privado que labora a tiempo completo (más de 40 horas). Las líneas negras de la barra de Perú representan el intervalo de confianza.
Fuente: OCDE, 2020; INEI, 2020. Elaboración: propia.
Gráfico 6. Ratio RMV sobre el salario promedio mensual de trabajadores a tiempo completo según grupos de edad y tamaño de empresa
Nota: El ratio considera los salarios brutos mensuales de la ocupación principal del asalariado privado que labora a tiempo completo (más de 40 horas).
Fuente: INEI, 2020. Elaboración: propia.
Otro indicador útil para realizar la comparación, y utilizado en la literatura, es el ratio RMV / salario mediano. Así, considerando el salario bruto mediano de la ocupación principal de los asalariados privados (S/1.089,2), el ratio asciende a 0,85[5]. Este supera el 0,5 recomendado por Dube (2014), quien argumenta que el salario mínimo no debe de alejarse de la mediana (dado que sería un reflejo de desvíos de los salarios en la parte baja de la distribución con respecto al resto), pero, al mismo tiempo, no debe registrar valores cercanos a 0,8 debido a que sería el reflejo de una política intervencionista que comprime y distorsiona las diferencias salariales de casi la mitad de la fuerza laboral formal.
- Propuesta metodológica para la actualización de la RMV: simulación para el 2021
El Consejo Privado de Competitividad (CPC) ha desarrollado una metodología para la actualización de la RMV, considerando cuatro variables gatillo que definirían si corresponde o no un cambio en el salario mínimo. Estas variables gatillo son consistentes con un acuerdo aprobado por trabajadores y empleadores en 2007, en el marco del Consejo Nacional del Trabajo (CNT). No obstante, el CNT todavía no formaliza la metodología para implementar este acuerdo. La propuesta del CPC para definir las variables gatillo es la siguiente:
Tabla 1. Variables gatillo, definición propuesta y fuentes de información
| Variable gatillo | Definición | Fuente de información |
| Recesión | Caída de dos trimestres consecutivos de PBI real desestacionalizado | INEI, 2021 |
| Aumento excesivo de la tasa de desempleo | Proporción de la PEA que durante el periodo de referencia no tiene trabajo, lo busca activamente y está disponible para trabajar de inmediato
|
Enaho (INEI, 2020) |
| Aumento excesivo de la tasa y nivel de informalidad | Proporción y cantidad de trabajadores que laboran en el sector informal, de acuerdo al criterio del INEI | Enaho (INEI, 2020) |
| Aumento excesivo de la relación RMV/salario promedio | Se estima sobre la base de los ingresos brutos mensuales provenientes de la ocupación principal* de la PEA ocupada asalariada del sector privado que trabaja 40 horas a la semana o más (tiempo completo) | Enaho (INEI, 2020); OCDE (2021) |
* La elección de ocupación principal y de trabajadores asalariados a tiempo completo se realiza para que la comparación con los datos de los países de la Alianza del Pacifico (provenientes de la base de datos de la OCDE) sea equivalente.
Cabe resaltar que, para estimar un incremento excesivo en los últimos tres gatillos se realiza una comparación estadística entre el valor de las variables con el último año de data disponible frente al promedio de los últimos cinco años (ver Gráfico 7). Esto, con la finalidad de que variaciones en los gatillos respondan a cambios estructurales que sean estadísticamente significativos. Si alguno de estos gatillos se activase, esto no daría pie a una actualización de la RMV en el año de análisis.
Gráfico 7. Método de comparación para definir si un incremento es excesivo
Nota: DS corresponde a la abreviación de desviación estándar.
Fuente y elaboración: propia.
Estimación para 2021:
Dada la discusión sobre un posible incremento de la RMV como parte de la agenda política, a continuación se presentarán los resultados del análisis sobre la actualización del salario mínimo, aplicando la metodología del CPC con datos al 2021 para el gatillo de recesión y al 2020 para el resto de gatillos. Estos resultados muestran que no correspondería un incremento de la RMV.
Recesión: En 2020 se registró una caída de dos trimestres consecutivos (IT2020 y IIT2020), producto de la política de inmovilización social obligatoria como respuesta a la pandemia de la COVID-19. En ese año, no habría correspondido un incremento de la RMV. En cuanto a 2021, solo se registró una caída en un trimestre. Por lo tanto, no se activaría este gatillo.
Gráfico 8. Crecimiento del PBI desestacionalizado
(Var. % respecto al trimestre anterior)
Fuente: INEI, 2021. Elaboración: propia
Aumento excesivo de la tasa de desempleo: En 2020, la tasa de desempleo fue de 7,4%, que corresponde a un incremento de 3,5 pp, respecto a la tasa registrada en 2019 (3,9%). Por el contrario, la tasa de desempleo promedio de los últimos cinco años se incrementó en 0,8 pp, pasando a 4,7% en el periodo móvil 2016-2020. De considerar la regla de decisión planteada, el desempleo de 2020 (7,4%) supera largamente al desempleo promedio de 2016-2020 (4,7%) más 1,65 desviaciones estándar de ambas variables. Por lo tanto, esta variable gatillo se activaría, y no correspondería un aumento de la RMV en 2021.
Gráfico 9. Estimación de la tasa de desempleo anual vs. promedios de cinco años
Fuente: Enaho, 2004-2020. Elaboración: propia
Aumento excesivo de la informalidad: Para analizar este gatillo, se debe realizar el análisis tanto para la tasa de informalidad, así como la cantidad de informales que se registran durante el periodo de análisis.
Por un lado, respecto al primer indicador, en 2020, la tasa de informalidad fue de 75,3%, lo cual implica un incremento de 2,6 pp, respecto al 2019. Asimismo, esta mayor tasa incrementó el promedio de los últimos cinco años a 73,0%, respecto al 72,6% registrado durante el 2015-2019. Al analizar estos resultados, se obtiene que el gatillo se activaría, ya que 75,3% (2020) supera el umbral planteado. Por lo tanto, no correspondería un incremento de la RMV en 2021.
Gráfico 10. Estimación de la tasa de informalidad laboral anual vs. promedios de cinco años
| Tasa de informalidad laboral anual
e intervalos de confianza
|
Tasa de informalidad laboral (promedio de cinco años) e intervalos de confianza
|
Fuente: Enaho, 2004-2020. Elaboración: propia
Por otro lado, resulta importante analizar si el crecimiento en la cantidad de puestos informales es excesivo, ya que permite evaluar la cantidad y la tendencia en la generación de puestos informales directamente y sin considerar el impacto que tiene el crecimiento de la PEA ocupada sobre la tasa de informalidad. En épocas de crisis, sin embargo, este indicador puede resultar sesgado. En 2020, la cantidad de trabajadores informales era de 11,2 millones. Este resultado es significativamente menor al comparar la cantidad de informales registrados en 2019 (12,5 millones). Esto, no obstante, no se debe a que la informalidad se haya reducido sino a las pérdidas de empleo por la COVID-19. Por lo tanto, en este caso, el gatillo no se activaría, pero el resultado debe tomarse con pinzas. Se sugiere que tanto en épocas normales, como en épocas atípicas, se analice de manera conjunta tanto el número de puestos de trabajo como la tasa de informalidad.
Aumento excesivo de la relación RMV sobre el salario promedio: El umbral utilizado para identificar si se ha dado un incremento excesivo del ratio RMV sobre el salario promedio consiste en el promedio simple de (i) el ratio promedio de los últimos cinco años de los países de la Alianza del Pacífico (excluyendo a Perú) y (ii) el promedio del ratio nacional de los últimos cinco años.
El resultado que se obtuvo para este umbral fue 0,55. Con ello, considerando la metodología planteada, el ratio RMV sobre el salario promedio de 2020 (0,67)[6] supera significativamente el umbral propuesto (0,55). Por ende, al tratarse de un desvío excesivo, el gatillo indica que no se debe actualizar la RMV en 2021.
- Análisis retrospectivo sobre los incrementos previos de la RMV en el periodo 2009-2020
A continuación, se realiza un análisis para identificar en qué años se debió dar una actualización de la RMV considerando la metodología descrita, para el periodo 2009-2020. Cabe resaltar que el análisis considera una revisión anual de la RMV con la finalidad de simplificar el análisis, sin que ello implique una propuesta de modificación en el periodo de actualización que maneja el Consejo Nacional del Trabajo (cada dos años).
Respecto al gatillo de recesión, la serie muestra que sólo en los años 2009 y 2020 se registran dos caídas consecutivas del PBI desestacionalizado, por lo cual, solo en estos años no correspondería una actualización de la RMV según este gatillo.
Para el análisis de los demás gatillos, se toma en consideración la información disponible al año previo al año de análisis. Así, si se busca evaluar una actualización de la RMV en 2010, se considerarán los datos disponible al 2009 para la evaluación de los gatillos, ya que la publicación de las bases de datos anuales (la Enaho en este caso) del INEI se realiza con un rezago de un año.
Así, al analizar el gatillo del desempleo, se obtiene un incremento significativo en la tasa de desempleo para los años 2017 y 2018 (ver Tabla 2). Por lo cual, en dichos periodos no correspondería un incremento de la RMV. Así, de haber aplicado la metodología propuesta, no se hubiese dado un incremento de la RMV en el 2018.
Tabla 2. Evaluación del gatillo desempleo, 2009-2020
Fuente: Enaho, 2004-2020. Elaboración: propia.
Para analizar el gatillo de informalidad, se toman en consideración los resultados al evaluar la tasa de informalidad laboral y cantidad de trabajadores informales. En caso que el gatillo se active con alguno de estos indicadores, no debería proceder una actualización de la RMV. Así, al evaluar si existe un incremento excesivo en la tasa de informalidad, respecto al promedio de los últimos cinco años, se obtiene que el gatillo no se activa en ningún año del periodo de análisis.
No obstante, al realizar la estimación con la cantidad de trabajadores informales, el gatillo se activa durante los siguientes periodos: 2009-2011 y 2016-2020 (ver Tabla 3). Como se mencionó previamente, es importante realizar el análisis con ambas variables. Como se puede observar, si bien la tasa de informalidad se redujo ligeramente en el periodo de análisis, la cantidad de puestos informales registró incrementos. Si se desea reducir de manera consistente el problema de la informalidad, la tendencia creciente en la generación de puestos informales debe quebrarse. Esto, al mismo tiempo, impactaría de manera importante al indicador medido en términos de tasa.
Tabla 3. Evaluación del gatillo informalidad, 2009-2020
Fuente: Enaho, 2004-2020. Elaboración: propia.
Finalmente, al analizar el último gatillo (ratio RMV / salario promedio), los resultados muestran que durante el periodo 2009-2020, la RMV debió actualizarse sólo en dos años: 2012 y 2014 (ver Tabla 4). Esto se debe a que en el 2013 y 2015, el ratio RMV sobre el salario promedio en el país supera estadísticamente el umbral que promedia los ratios de los últimos cinco años tanto del Perú como de los otros países de la Alianza del Pacífico. Así, a pesar que los otros 3 gatillos no se activaron durante esos dos años, basta con que uno lo haga (en este caso el ratio RMV / salario promedio) para que la actualización de la RMV no se realice.
Cabe resaltar que este ejercicio no considera el impacto de no actualizar la RMV sobre la distribución de los salarios en el periodo de análisis. De incluir este impacto, es altamente probable que el salario promedio sea inferior a lo registrado, por lo que el ratio RMV / salario promedio se incrementaría.
Tabla 4. Evaluación del gatillo RMV sobre salario promedio, 2009-2020
Nota: para la actualización de la RMV, se utiliza la fórmula planteada por el CNT que toma en cuenta el cambio porcentual de la Productividad Total de Factores (PTF) y la inflación subyacente. La PTF se tomó de la estimación realizada por The Conference Board, mientras que la inflación subyacente se obtuvo del BCRP. Las actualizaciones anuales estimadas para la RMV en el ejercicio suman las variaciones porcentuales en ambas variables acumuladas desde la fecha de la última actualización registrada
Fuente: Enaho, 2004-2020; The Conference Board, 2004-2020; OCDE, 2004-2020. Elaboración: propia.
En suma, los resultados del análisis muestran que no se contaban con las condiciones necesarias para actualizar la RMV en cuatro de las cinco actualizaciones que se dieron durante el periodo 2009-2020. De hecho, en base a la aplicación de la regla, para el 2022 no correspondería incremento del salario mínimo (se debe considerar además que la Enaho saldrá publicada en abril). Hay que tener en cuenta que el salario mínimo se encuentra en S/930, lo que se traduce en un ratio RMV / salario promedio por encima del 50%. Esto indica, en función a la literatura, que para las características de nuestro mercado laboral es alto y estaría generando distorsiones alrededor del salario mínimo. Como decíamos al principio, el salario mínimo es un instrumento más del mercado laboral y puede ser útil. El diálogo, el consenso, la técnica y la evidencia deben alinearse para definir su actualización. Esta es una contribución a la aplicación de una regla que se ha propuesto desde el Consejo Privado de Competitividad.
- Referencias
Ahlfeldt, G., Roth, D. y Seidel, T. (2022). Optimal minimum wages. Disponible en: https://personal.lse.ac.uk/ahlfeldg/WP/GA_DR_TS_-_OMW.pdf
Arango, C. A. A. y Pachón, A. (2004). Minimum wages in Colombia: holding the middle with a bite on the poor. Colombia: Banco de la República.
Arango, L. E., Flórez, L. A. y Guerrero, L. D. (2020). Minimum wage effects on informality across demographic groups in Colombia. Borradores de Economía; No. 1104.
Bell, L. (1997). The Impact of Minimum Wages in Mexico and Colombia. Journal of Labour Economics.
Brecher, R. A. (1974). Minimum wage rates and the pure theory of international trade. The Quarterly Journal of Economics, 98-116.
Card, D., & Krueger, A. B. (1993). Minimum wages and employment: A case study of the fast food industry in New Jersey and Pennsylvania.
Cassa, J. y Winkelried, D. (2021). Minimum Wages and the Labor Market in Peru. Disponible en: https://drive.google.com/file/d/14BGQ5d8yO5M8qLZyAAP-ZEUTW6vQtdab/view
Céspedes, N. y Sánchez, A. (2014). Minimum wage and job mobility in perú. Journal of CENTRUM Cathedra: The Business and Economics Research Journal, 7(1):23–50.
Chacaltana, J. (2006). ¿Qué hacemos con el salario mínimo? Disponible en: https://www.researchgate.net/publication/333776342_Que_hacemos_con_el_salario_minimo
Lemos, S. (2008). Minimum wage effects in a developing country.
Del Valle, M. (2009). Impacto del ajuste de la Remuneración Mínima Vital sobre el empleo y la informalidad. Revista Estudios Económicos, 16. Lima: BCRP.
Dube, A. (2014). Proposal 13: Designing thoughtful minimum wage policy at the state and local levels. Policies to address poverty in America, 137(7).
Jaramillo, M. (2012). Ajustes del mercado laboral peruano ante cambios en el salario mínimo: la experiencia de la década del 2000. Diponible en: https://files.pucp.education/departamento/economia/LDE-2012-01-12.pdf
Maurizio, R. y Vázquez, G. (2016. Distribution effects of the minimum wage in four Latin American countries: Argentina, Brazil, Chile and Uruguay. International Labour Review, Vol. 155 (2016), No. 1
Meer, J., & West, J. (2016). Effects of the minimum wage on employment dynamics. Journal of Human Resources, 51(2), 500-522.
Neumark, D. y Wascher, W. (2008). Minimum Wages. Cambridge, Mass: The MIT Press.
OIT. (2022). Organización Internacional del Trabajo. Obtenido de Ratio of minimum to average wage: https://www.ilo.org/global/topics/wages/minimum-wages/setting-adjusting/WCMS_439253/lang–en/index.htm
[1] Se define como el PBI por hora trabajada.
[2] Se considera el salario bruto promedio de la ocupación principal.
[3] De considerar a los asalariados formales que trabajan a tiempo completo, el salario promedio es S/2.084 y el mediado S/1.520.
[4] Si se considera el ingreso total (ganancias, pago en especies, etc) proveniente de la ocupación principal, el ratio RMV sobre el promedio de los ingresos de los trabajadores en Perú es 0,63.
[5] De considerar la mediana de los ingresos totales, el ratio es 0,77.
[6] La conclusión no cambia si se utilizara otra definición de salario promedio para el Perú. Si se construye el salario promedio con los ingresos totales mensuales provenientes de la ocupación principal, el umbral es de 0,53 y el ratio de 2020 es 0,63. Si se adiciona la ocupación secundaria a la principal y solo se considera el salario bruto mensual, el umbral es de 0,54 y el ratio de 2020 es 0,67. Finalmente, si se consideran los ingresos totales mensuales provenientes de la ocupación principal y secundaria, el umbral es de 0,49 y el ratio de 2020 es 0,56. En todos los casos, el ratio anual de 2020 supera el umbral planteado.
