¿Los lugares pobres alcanzan a los ricos?
Entre 2015 y 2024 la renta subió en casi todas partes. ¿Subió más donde partía de abajo, y se ha estrechado la distancia?
El contexto
España es un país de rentas muy distintas. En 2015, el municipio que marcaba el 10 % más rico ingresaba por persona 1,9 veces lo que el que marcaba el 10 % más pobre. Esa distancia separa vidas muy diferentes: qué se puede pagar, qué servicios se sostienen, quién se queda y quién se va.
Desde entonces la renta ha subido en casi todas partes. La pregunta es si ha subido igual o si los lugares que partían de abajo han ido más deprisa. Los economistas lo llaman convergencia, y es una de las cuestiones clásicas de la economía regional: si existe, el tiempo tiende a cerrar las brechas; si no, las desigualdades se perpetúan.
No es una pregunta abstracta. Buena parte de la política pública, el salario mínimo, las pensiones, las prestaciones, redistribuye renta entre territorios aunque no se diseñe para eso. Saber si los municipios pobres se acercan a los ricos es una forma de medir si ese conjunto de políticas, junto con el mercado, está cerrando o abriendo la brecha.
Con qué datos
No hay una intervención: es una pregunta descriptiva sobre 3088 municipios de 1.000 habitantes o más, con la renta neta media por persona del Atlas de Renta del INE de 2015 a 2024. Por qué ha ocurrido lo que ocurre se estudia aparte, en quién ha subido la renta de los pueblos pobres.
Cómo lo hemos medido
Las dos medidas estándar de convergencia, que no son lo mismo:
- Convergencia β (¿crecen más los de abajo?). Regresión del crecimiento anual de la renta sobre su nivel inicial, en logaritmos. Un coeficiente negativo indica que los pobres crecen más deprisa; de él sale la velocidad de convergencia y la vida media, los años que tardaría en cerrarse la mitad de la distancia. Como el nivel inicial aparece en los dos lados, se corrige la regresión a la media usando como nivel inicial la media de 2015 y 2016 y midiendo el crecimiento desde 2017.
- Convergencia σ (¿se estrecha la distancia?). La dispersión de la renta entre municipios año a año (coeficiente de variación y P90/P10) y el índice de Theil, que se puede repartir en desigualdad entre provincias y dentro de cada provincia.
Lo que dicen los datos
Los municipios que partían de abajo crecieron más: +57,4 % frente a +38,2 %
Cada punto es un municipio. Relación muy fuerte: donde hay más renta en 2015, suele haber menos subida de la renta. (r = −0,72 [−0,78; −0,64]).
Las barras cuentan la historia mejor que cualquier coeficiente. El 20 % de la población que vivía en los municipios más pobres en 2015 vio subir su renta media un 57 % hasta 2024; el 20 % que vivía en los más ricos, un 38 %. Y entre medias, una escalera casi perfecta: cuanto más abajo se partía, más se ha crecido.
Pero hay que desconfiar de esta imagen tan limpia, porque parte de ella puede ser un espejismo estadístico. Lo explica la sección siguiente.
A este ritmo, la mitad de la distancia se cerraría en unos 29 años
Coeficiente β: puntos de crecimiento anual de la renta por cada 1 % más de renta inicial (en logaritmos, ×100). La corrección de la regresión a la media reduce el coeficiente, como era de esperar, pero no lo elimina.
| Especificación | β (×100) | Velocidad anual | Vida media |
|---|---|---|---|
| Simple, 2015–2024 | −2,20 [−2,41; −2,06] | 2,5 % | 28 años |
| Dentro de cada provincia, 2015–2024 | −1,85 [−2,10; −1,60] | 2,0 % | 34 años |
| Corrigiendo la regresión a la media (base 2015–16, crecimiento 2017–2024) | −2,15 [−2,34; −1,99] | 2,4 % | 29 años |
| … y dentro de cada provincia | −1,69 [−1,92; −1,41] | 1,8 % | 38 años |
3063 municipios con serie completa, ponderados por población. Como referencia, la literatura sobre regiones europeas encuentra velocidades en torno al 2 % anual (vida media de unos 35 años).
El espejismo se llama regresión a la media. Si un municipio tuvo un 2015 anormalmente malo (un cierre, un error en los datos), parecerá «pobre» ese año y «crecerá» después aunque no cambie nada. Eso crea una convergencia falsa. Para quitarla, se usa como punto de partida la media de 2015 y 2016 y se mide el crecimiento solo desde 2017: así un año raro no aparece en los dos lados de la cuenta.
Con esa corrección, el coeficiente apenas cambia (−2,15 frente a −2,20): la convergencia es real. A su ritmo, la mitad de la distancia entre dos municipios se cerraría en unos 29 años, o 38 si se compara solo dentro de cada provincia. Es una velocidad parecida a la que la literatura encuentra entre regiones europeas: lenta, pero constante.
La dispersión ha bajado: el P90/P10 pasa de 1,9 a 1,7 veces
Convergencia σ entre municipios, año a año, y el reparto de la desigualdad (índice de Theil) entre la que hay entre provincias y la que hay dentro de cada una. En 2015 la parte entre provincias era el 59 % del total; en 2024, el 55 %.
Que los pobres crezcan más no garantiza que la distancia total se reduzca: algunos pueden adelantar a otros sin que el reparto cambie. Por eso se mide también la dispersión, y ha bajado: el coeficiente de variación pasa del 23,6 % al 19,7 %.
El índice de Theil permite algo más: separar cuánta desigualdad hay entre provincias (Madrid frente a Badajoz) y cuánta dentro de cada una (el centro de una provincia frente a sus pueblos). La parte entre provincias era el 59 % en 2015 y es el 55 % en 2024: la brecha territorial grande sigue siendo la principal, pero es la que más se ha reducido.
Qué significa
Hay convergencia, y no es un espejismo estadístico: los municipios que partían de abajo crecieron más, la relación sobrevive a la corrección de la regresión a la media (β = −2,15; −1,69 dentro de cada provincia) y la dispersión ha bajado. La desigualdad entre provincias se ha reducido más que la de dentro de cada provincia.
Es una buena noticia con letra pequeña. Buena, porque la brecha entre los lugares ricos y pobres de España se está cerrando, y no por un artefacto estadístico. Con letra pequeña, porque al ritmo actual harían falta décadas para cerrarla, y porque convergencia no quiere decir que los pobres vivan bien: quiere decir que viven algo menos mal en relación con los ricos.
La siguiente pregunta es inevitable: ¿de dónde ha salido ese dinero? ¿Del trabajo o de las transferencias públicas? La respuesta, que sorprende, está en el análisis de la renta por fuentes.
- La renta de un municipio cambia también porque cambia quién vive en él. Si se van los jóvenes y quedan pensionistas, la renta por persona puede subir sin que nadie gane más.
- Es renta declarada, sin economía sumergida ni rentas exentas, en euros corrientes (la inflación no cambia las comparaciones relativas).
- Qué lo explica (salario mínimo, pensiones, prestaciones) se analiza en el estudio de la renta por fuentes.
Métodos
- En pocas palabras
- Se mira si los municipios que partían con menos renta en 2015 han crecido más hasta 2024, corrigiendo el espejismo de la regresión a la media, y si la distancia entre ricos y pobres se ha estrechado, separando la que hay entre provincias de la que hay dentro de cada una.
- Datos
- INE, Atlas de Distribución de Renta de los Hogares, renta neta media por persona, 2015–2024 (2015–2023 vía ineAtlas.data).
- Muestra
- 3088 municipios de 1.000 habitantes o más; 3063 con serie completa para β y σ.
- Convergencia β
- MCO ponderado por población de g = 100 × ln(y₁/y₀)/T sobre ln(y₀); con y sin efectos fijos de provincia. Velocidad λ = −ln(1 + β·T/100)/T; vida media = ln 2 / λ. Corrección de la regresión a la media: y₀ = media de 2015 y 2016 y crecimiento medido desde 2017 (así el error de medida de y₀ no entra en g).
- Convergencia σ
- Coeficiente de variación ponderado por población; P90/P10 de población; índice de Theil (T) y su descomposición exacta en entre provincias Σ s_g ln(μ_g/μ) y dentro Σ s_g T_g.
- Inferencia
- Intervalos del 95 % por remuestreo de municipios (200 réplicas). Correlación de Pearson; «entre iguales» o «a igual X» es la correlación parcial: se regresan las dos variables sobre los controles (mínimos cuadrados, con constante) y se correlacionan los residuos. «Dentro de cada provincia» resta a cada variable la media de su provincia antes. «Explica» es r². Los intervalos son del 95 % por remuestreo de municipios (200 réplicas).
- Nivel de evidencia
- Descriptivo Cuenta qué pasa y dónde. No dice por qué. Qué significa →
- Reproducibilidad
- Todos los cálculos se hacen en el navegador con los datos publicados en la web; el código está en GitHub (
src/app.js). Los intervalos usan una semilla fija: salen iguales en cada carga.