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			<issn pub-type="ppub">0034-9712</issn>
			<issn pub-type="epub">1988-429X</issn>
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				<publisher-name>Consejo Superior de Investigaciones Cient&#x00ED;ficas</publisher-name>
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			<article-id pub-id-type="publisher-id">ris.2020.78.3.20.003</article-id>
            <article-id pub-id-type="doi">10.3989/ris.2020.78.3.20.003</article-id>
			 
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				<subject>NOTA DE INVESTIGACI&#x00D3;N / RESEARCH NOTE</subject>
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				<article-title xml:lang="es">Grandes Datos, Grandes Sesgos, Grandes Errores: Sobre el Atlas de Oportunidades</article-title>
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					<trans-title>Big Data, Big Biases, Big Mistakes: On the Spanish Atlas of Opportunities</trans-title>
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				<alt-title alt-title-type="running-head">Grandes Datos, Grandes Sesgos, Grandes Errores: Sobre el Atlas de Oportunidades</alt-title>
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					 <surname>Polavieja</surname>
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			<aff id="U1"><institution>Universidad Carlos III de Madrid</institution></aff>
			
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				<corresp id="cor1">Correo-e: <email xlink:href="javier.polavieja@uc3m.es">javier.polavieja@uc3m.es</email></corresp>
				
				<p content-type="orcid" id="orcid1"><ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://orcid.org/0000-0003-4079-9913">https://orcid.org/0000-0003-4079-9913</ext-link></p>
				
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					<license-p>Este es un art&#x00ED;culo de acceso abierto distribuido bajo los t&#x00E9;rminos de la licencia de uso y distribuci&#x00F3;n Creative Commons Reconocimiento 4.0 Internacional (CC BY 4.0).</license-p>
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			<abstract xml:lang="es">
				<p>El <italic>Atlas de Oportunidades</italic>, impulsado por las fundaciones Felipe Gonz&#x00E1;lez y Cotec, ha sido recientemente presentado por sus autores como una herramienta &#x00FA;nica para estudiar la movilidad social en Espa&#x00F1;a. En este trabajo sostengo que el Atlas es, en realidad, una mala herramienta para el estudio de la movilidad social, tanto por razones conceptuales como, sobre todo, por razones metodol&#x00F3;gicas. El Atlas es una herramienta conceptualmente limitada porque reduce la movilidad social a la movilidad de ingresos y esto oscurece nuestra compresi&#x00F3;n de los factores y procesos implicados en el logro socio-econ&#x00F3;mico y la transmisi&#x00F3;n de la (des)ventaja social. El Atlas es, adem&#x00E1;s, una mala base de datos para estudiar la movilidad intergeneracional de ingresos porque, a pesar de su gigantesco tama&#x00F1;o, introduce sesgos muy serios, que conducen inevitablemente a una abultada sobrestimaci&#x00F3;n de la movilidad de ingresos realmente existente en Espa&#x00F1;a.</p>
			</abstract>
			
			<trans-abstract xml:lang="en">
				<p>The <italic>Atlas de Oportunidades</italic>, recently launched by the Felipe Gonzalez and the Cotec foundations, has been defined by its authors as a unique tool to study social mobility in Spain. In this paper I contend that the Atlas is actually a bad tool for studying social mobility for both conceptual and methodological reasons. Conceptually, the Atlas offers a limited tool because it reduces social mobility to income mobility and this obscures our understanding of the factors and mechanisms involved in the processes of socio-economic attainment and the transmission of social (dis)advantage. The Atlas is also, and most importantly, a bad tool for the study of intergenerational income mobility because its immense database introduces severe methodological biases, which inevitably lead to a gross overestimation of the actual levels of income mobility in Spain.</p>
			</trans-abstract>

		 
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				<kwd>Atlas de Oportunidades</kwd>
				<kwd>Big Data</kwd>
				<kwd>Espa&#x00F1;a</kwd>
				<kwd>Movilidad de ingresos</kwd>
				<kwd>Movilidad social</kwd>
				<kwd>Sesgos metodol&#x00F3;gicos</kwd>
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				<kwd>Atlas de Oportunidades</kwd>	
				<kwd>Big Data</kwd>
				<kwd>Income Mobility</kwd>
				<kwd>Methodological Biases</kwd>
				<kwd>Social Mobility</kwd>
				<kwd>Spain</kwd>
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	<body>	
			
		<sec id="S1">
			<label>1.</label>
			<title>INTRODUCCI&#x00D3;N</title>

				<p>El estudio de la movilidad social deber&#x00ED;a estar en el centro del debate p&#x00FA;blico porque a todos nos interesa entender c&#x00F3;mo se distribuyen las oportunidades de logro socioecon&#x00F3;mico en nuestra sociedad, hasta qu&#x00E9; punto depende esta distribuci&#x00F3;n del origen social, y c&#x00F3;mo evoluciona esta dependencia a lo largo del tiempo. Adem&#x00E1;s, la (in)movilidad social nos deber&#x00ED;a interesar porque puede afectar directamente a la legitimidad del sistema pol&#x00ED;tico y tambi&#x00E9;n a la eficiencia del sistema econ&#x00F3;mico (v&#x00E9;ase p.ej. Acemoglu et al <xref ref-type="bibr" rid="CIT01">2018</xref>; Lipset <xref ref-type="bibr" rid="CIT19">1992</xref>; Stiglitz <xref ref-type="bibr" rid="CIT30">2012</xref>). A pesar de su importancia, en Espa&#x00F1;a esta cuesti&#x00F3;n ha recibido muy poca atenci&#x00F3;n, tanto por parte de los medios de comunicaci&#x00F3;n social como por parte de los partidos pol&#x00ED;ticos, incluidos los partidos de izquierda.</p>

				<p>En este contexto, que la Fundaci&#x00F3;n Felipe Gonz&#x00E1;lez (FFG), en colaboraci&#x00F3;n con la Fundaci&#x00F3;n Cotec para la Innovaci&#x00F3;n, anuncie, con gran eco medi&#x00E1;tico, la presentaci&#x00F3;n del Atlas de Oportunidades, primer mapa interactivo sobre movilidad social en Espa&#x00F1;a, resulta un acontecimiento especialmente relevante. Inspirado, seg&#x00FA;n sus autores, en el Opportunity Atlas de la Universidad de Harvard, el Atlas de Oportunidades de la FFG-Cotec utiliza informaci&#x00F3;n de la Agencia Estatal de Administraci&#x00F3;n Tributaria para obtener la renta del a&#x00F1;o 2016 de 1.6 millones de j&#x00F3;venes espa&#x00F1;oles, nacidos entre 1984 y 1990, as&#x00ED; como la renta del hogar de sus padres en 1998. Cada uno de estos hogares de origen es, a su vez, geolocalizado por provincia, ciudad y c&#x00F3;digo postal. El Atlas combina, por tanto, an&#x00E1;lisis de <italic>big data</italic>, “hipergeolocalizaci&#x00F3;n” y sofisticaci&#x00F3;n infogr&#x00E1;fica para producir, en palabras de sus autores, “un conjunto de datos &#x00FA;nicos” para “medir el ascensor social en Espa&#x00F1;a” (Llaneras et al. <xref ref-type="bibr" rid="CIT20">2020a</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="CIT21">2020b</xref>). Me temo, sin embargo, que, a pesar del entusiasmo de sus autores, el Atlas de Oportunidades no cumple con las expectativas generadas y, lo que es peor, que su utilizaci&#x00F3;n puede llevar a conclusiones equivocadas sobre el grado real de movilidad social en Espa&#x00F1;a. El Atlas de Llaneras et al. adolece de algunas limitaciones conceptuales importantes y, lo que es m&#x00E1;s grave, de sesgos metodol&#x00F3;gicos severos, que desaconsejan su utilizaci&#x00F3;n como herramienta para el estudio acad&#x00E9;mico de la movilidad social. En este trabajo discuto ambos tipos de problemas por orden.</p>
		</sec>

		<sec id="S2">
			<label>2.</label>
			<title>MOVILIDAD SOCIAL Y MOVILIDAD DE INGRESOS</title>

				<p>El principal problema conceptual del Atlas, que comparte con el conjunto de la investigaci&#x00F3;n econ&#x00F3;mica sobre movilidad social, consiste en reducir &#x00E9;sta a la movilidad de ingresos. Sin pretender en absoluto hacer una enmienda a la totalidad del enfoque de la movilidad de ingresos, es &#x00FA;til reflexionar brevemente sobre las implicaciones de esta reducci&#x00F3;n. El estudio de la elasticidad intergeneracional de los ingresos ha dado un salto importante en las &#x00FA;ltimas d&#x00E9;cadas en el campo de le econom&#x00ED;a de la mano del creciente inter&#x00E9;s que la desigualdad despierta en esta disciplina (para una revisi&#x00F3;n de la literatura econ&#x00F3;mica v&#x00E9;ase, p. ej. Black y Devereux <xref ref-type="bibr" rid="CIT03">2011</xref>).<xref ref-type="fn" rid="NOTE1">1</xref> Hay muchos y muy buenos estudios sobre este tema, incluidos los del grupo de Raj Chetty en Harvard (Chetty et al. <xref ref-type="bibr" rid="CIT07">2014a</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="CIT08">2014b</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="CIT09">2018</xref>), pero todos ellos tienen una limitaci&#x00F3;n, a mi juicio, importante y es que se abstraen completamente de lo que en sociolog&#x00ED;a se llama “la estructura de clases” (o lo que podr&#x00ED;amos llamar de manera m&#x00E1;s as&#x00E9;ptica la estructura ocupacional). La movilidad social depende en gran medida de los cambios que se producen en la estructura ocupacional, la cual, a su vez, depende de los procesos de cambio tecnol&#x00F3;gico, del crecimiento econ&#x00F3;mico, de la expansi&#x00F3;n del Estado de Bienestar y, de manera end&#x00F3;gena a todos ellos, tambi&#x00E9;n de la expansi&#x00F3;n educativa. Entender la movilidad social como el estudio de las transiciones intergeneracionales entre posiciones dentro de una estructura de clase cambiante (a partir del an&#x00E1;lisis de las famosas tablas de movilidad), permite a los soci&#x00F3;logos hacer una distinci&#x00F3;n conceptual y anal&#x00ED;ticamente clave para la compresi&#x00F3;n de la movilidad, a saber: la distinci&#x00F3;n entre la <italic>movilidad absoluta</italic> (el n&#x00FA;mero o proporci&#x00F3;n de personas cuya posici&#x00F3;n individual en la estructura de clases –clase de destino– es diferente a la posici&#x00F3;n que ocupaban sus progenitores  –clase de origen–) y la <italic>movilidad relativa</italic> (la probabilidad relativa que tienen dos personas nacidas en diferentes clases de origen de terminar en una u otra clase de destino).<xref ref-type="fn" rid="NOTE2">2</xref> Cuando una sociedad se “desarrolla”, aumenta el n&#x00FA;mero de ocupaciones profesionales, t&#x00E9;cnicas y de direcci&#x00F3;n y gesti&#x00F3;n. Es decir, se abre espacio en la cima de la estructura ocupacional. Esto, en s&#x00ED; mismo, aumenta las posibilidades de movilidad ascendente <italic>para todos</italic>. Pero este aumento en la movilidad absoluta puede coexistir perfectamente con un estancamiento de la movilidad en t&#x00E9;rminos relativos. En otras palabras, aunque el n&#x00FA;mero de profesionales de origen manual aumente con la expansi&#x00F3;n de las clases profesionales a lo largo de dos generaciones, nacer en una familia de trabajadores manuales en vez de hacerlo en una familia de profesionales puede no mejorar las oportunidades de ascenso social <italic>en t&#x00E9;rminos relativos</italic>. El concepto de igualdad de oportunidades individuales (o meritocracia en su acepci&#x00F3;n macro) tiene que ver con esta movilidad relativa, certeramente llamada <italic>fluidez social</italic> por Robert Erikson y John Goldthorpe (<xref ref-type="bibr" rid="CIT12">1992</xref>), no con la absoluta. Los estudios de movilidad de ingresos desenfocan el estudio de la movilidad social porque desatienden los cambios que se producen en la estructura ocupacional y porque recurren, en la mayor&#x00ED;a de los casos, a estimadores de la movilidad (normalmente coeficientes de regresi&#x00F3;n de los ingresos de los hijos/as sobre los ingresos de los padres) que engloban de manera indistinguible (<italic>confound</italic>) movilidad absoluta y movilidad relativa.<xref ref-type="fn" rid="NOTE3">3</xref> Esto reduce su capacidad explicativa frente a los modelos empleados por los soci&#x00F3;logos de la movilidad.<xref ref-type="fn" rid="NOTE4">4</xref> <xref ref-type="fn" rid="NOTE5">5</xref></p>

				<p>Mis colegas economistas seguramente discrepar&#x00E1;n de esta apreciaci&#x00F3;n e insistir&#x00E1;n en que sus regresiones pueden perfectamente dar cuenta de los cambios en la distribuci&#x00F3;n de ingresos a lo largo del tiempo y producir as&#x00ED; estimadores del efecto “neto” de los ingresos de origen sobre los ingresos de destino. Y por supuesto que pueden (para una discusi&#x00F3;n metodol&#x00F3;gica, v&#x00E9;ase p.ej. Blanden <xref ref-type="bibr" rid="CIT04">2019</xref>).<xref ref-type="fn" rid="NOTE6">6</xref> Sin embargo, la medida standard de movilidad en la literatura econ&#x00F3;mica sigue siendo la estimaci&#x00F3;n directa (no neta) de la elasticidad de ingresos padre hijo.<xref ref-type="fn" rid="NOTE7">7</xref> Adem&#x00E1;s, resulta incuestionable que, incluso si estamos atentos a los cambios en la desigualdad de ingresos a lo largo del tiempo, al fijarnos solo en los ingresos, perdemos de vista la estructura social y esto dificulta la interpretaci&#x00F3;n de los estimadores y, por tanto, la identificaci&#x00F3;n de los mecanismos de transmisi&#x00F3;n de la (des)ventaja social.</p>

				<p>Para que se entienda el problema de manera m&#x00E1;s intuitiva, pongamos el ejemplo de una hija (o hijo, es igual) de trabajador manual cualificado (por ejemplo, un trabajador de la Renault en Valladolid) que “logra” con esfuerzo completar estudios universitarios y doctorarse, por ejemplo, en Econom&#x00ED;a. Hoy esta hija de trabajador manual es investigadora postdoctoral en el Departamento de Econom&#x00ED;a de la Universidad de Valladolid. Pues bien, nuestra investigadora figurar&#x00E1; con casi toda seguridad como socialmente inm&#x00F3;vil (incluso como m&#x00F3;vil descendente) en t&#x00E9;rminos de movilidad de ingresos, sobre todo, si a su padre lo observamos a los 55 a&#x00F1;os (jefe de l&#x00ED;nea de montaje con plus de antig&#x00FC;edad) y a ella la observamos con 30, como es el caso en el Atlas de Oportunidades. Para los soci&#x00F3;logos, sin embargo, estaremos ante un caso incuestionable de movilidad ascendente (y estoy seguro de que esta economista ficticia y sus ficticios padres les dar&#x00E1;n la raz&#x00F3;n). Visto desde la perspectiva de la sociolog&#x00ED;a de la estratificaci&#x00F3;n, cu&#x00E1;les sean los ingresos de nuestra ficticia economista a los 30 a&#x00F1;os no es la cuesti&#x00F3;n m&#x00E1;s importante. Nos interesa mucho m&#x00E1;s las <italic>oportunidades vitales</italic> que se derivan de ocupar una determinada posici&#x00F3;n en la estructura de clases, incluyendo, entre ellas, cu&#x00E1;l ser&#x00E1; el perfil edad-ingresos m&#x00E1;s probable (v&#x00E9;ase m&#x00E1;s abajo), la seguridad en el empleo, la capacidad de adquisici&#x00F3;n de capital humano espec&#x00ED;fico, las oportunidades de promoci&#x00F3;n profesional, las oportunidades de acceso a posiciones de gesti&#x00F3;n y supervisi&#x00F3;n, la autonom&#x00ED;a y control del contenido del trabajo, etc. Es la posici&#x00F3;n de clase, y no los ingresos, la que determina todas estas oportunidades (de hecho, los ingresos se entienden como una <italic>consecuencia</italic> de la posici&#x00F3;n de clase, no como la caracter&#x00ED;stica que define dicha posici&#x00F3;n). A pesar de estas diferencias importantes de enfoque, los soci&#x00F3;logos pueden aprender much&#x00ED;simo de los estudios de movilidad de ingresos (v&#x00E9;ase, por ejemplo, Breen et al. <xref ref-type="bibr" rid="CIT06">2016</xref>; Torche <xref ref-type="bibr" rid="CIT31">2015</xref>).</p>
		</sec>

		<sec id="S3">
			<label>3.</label>
			<title>TRES SESGOS METODOL&#x00D3;GICOS DEL ATLAS DE OPORTUNIDADES</title>

				<p>Hechas estas consideraciones generales, paso a comentar brevemente tres sesgos metodol&#x00F3;gicos del Atlas de Oportunidades que me parecen muy importantes porque pueden distorsionar enormemente el an&#x00E1;lisis de la igualdad de oportunidades en Espa&#x00F1;a, dentro del propio enfoque de la movilidad de ingresos:</p>

			<sec id="S3.1">
				<label>1.</label>
				<title>El Atlas deja fuera de la muestra a los j&#x00F3;venes nacidos en los hogares m&#x00E1;s pobres</title>

					<p>En el Atlas de Oportunidades de la FFG-Cotec no observamos a los j&#x00F3;venes cuyos padres no hicieron la declaraci&#x00F3;n de la renta en 1998. Esta es, que yo sepa, el &#x00FA;nico sesgo de selecci&#x00F3;n reconocido por los autores del Atlas (m&#x00E1;s all&#x00E1; de la exclusi&#x00F3;n del Pa&#x00ED;s Vasco y Navarra de la base de datos) (Llaneras et al. <xref ref-type="bibr" rid="CIT21">2020b</xref>). Es una limitaci&#x00F3;n muy seria porque excluye de los an&#x00E1;lisis precisamente a los descendientes de los hogares m&#x00E1;s pobres.</p>
			</sec>

			<sec id="S3.2">
				<label>2.</label>
				<title>El Atlas infrarrepresenta a los j&#x00F3;venes con menos ingresos</title>

					<p>Aunque la descripci&#x00F3;n de la metodolog&#x00ED;a que aparece en la web del Atlas no es clara a este respecto, parece que el Atlas utiliza la informaci&#x00F3;n de la declaraci&#x00F3;n de la renta de los hijos/as para calcular sus ingresos en 2016. Si esto fuera as&#x00ED;, estar&#x00ED;amos ante un sesgo de selecci&#x00F3;n a&#x00FA;n m&#x00E1;s serio que el anterior porque significar&#x00ED;a que el Atlas dejar&#x00ED;a fuera a aquellos j&#x00F3;venes espa&#x00F1;oles que no llegan a acumular los ingresos suficientes como para hacer la declaraci&#x00F3;n de la renta. Son muchos los j&#x00F3;venes en el mercado laboral exentos de declarar porque, como sabemos, en Espa&#x00F1;a el paro y la precariedad laboral se ceban con los j&#x00F3;venes, especialmente con aquellos menos cualificados. En 2016, la tasa media de paro de los j&#x00F3;venes estaba en torno al 40%, y la de temporalidad en torno al 60%. Un 40% de los contratos temporales ten&#x00ED;an duraci&#x00F3;n inferior a 1 mes y un 60% de los trabajadores con contratos temporales ten&#x00ED;a un salario anual inferior al salario m&#x00ED;nimo (Felgueroso <xref ref-type="bibr" rid="CIT13">2018</xref>). La precariedad (desempleo, temporalidad y salarios insuficientes) es, de hecho, la forma t&#x00ED;pica de estar en el mercado de trabajo de los j&#x00F3;venes espa&#x00F1;oles y, muy especialmente, de los que tienen menos estudios.<xref ref-type="fn" rid="NOTE8">8</xref>  Incluso si el Atlas pudiera recabar informaci&#x00F3;n sobre los ingresos de los j&#x00F3;venes exentos de hacer la declaraci&#x00F3;n a trav&#x00E9;s de otras fuentes administrativas distintas al IRPF, cuesti&#x00F3;n esta que no se aclara en las notas metodol&#x00F3;gicas, seguir&#x00ED;amos teniendo un sesgo de selecci&#x00F3;n no menor, porque lo que en ning&#x00FA;n caso observamos son los ingresos obtenidos de la econom&#x00ED;a informal, que son t&#x00ED;picamente intermitentes y muy bajos.</p>

					<p>Que los j&#x00F3;venes m&#x00E1;s pobres est&#x00E1;n infrarrepresentados en el Atlas lo demuestra la comparaci&#x00F3;n de los datos de Llaneras et al. con otras fuentes fiables sobre ingresos. As&#x00ED;, los ingresos medios de los j&#x00F3;venes del Atlas son de unos 19.000 euros anuales, cuando, seg&#x00FA;n los datos de la Encuesta de Estructura Salarial de 2016, el salario anual medio de los trabajadores de entre 25 y 34 a&#x00F1;os de edad residentes en las comunidades de r&#x00E9;gimen fiscal com&#x00FA;n estar&#x00ED;a en torno a los 17.000 Euros (INE <xref ref-type="bibr" rid="CIT17">2020a</xref>); mientras que, seg&#x00FA;n la Encuesta de Condiciones de Vida, la renta anual neta media por persona para el conjunto de los j&#x00F3;venes en estos grupos de edad estar&#x00ED;a por debajo de los 11.000 euros (INE <xref ref-type="bibr" rid="CIT18">2020b</xref>). El problema no es que los j&#x00F3;venes del Atlas sean m&#x00E1;s ricos de media de lo que realmente son los j&#x00F3;venes espa&#x00F1;oles, sino que son m&#x00E1;s ricos porque los j&#x00F3;venes con menores ingresos se han quedado fuera de la base de datos. Ignorar la parte m&#x00E1;s baja de la cola de las dos distribuciones de ingresos, la de los padres y la de los hijos, introduce un sesgo metodol&#x00F3;gico may&#x00FA;sculo a favor de la movilidad social porque son los hijos nacidos en los hogares m&#x00E1;s pobres los que mayores dificultades tienen de ascenso social (v&#x00E9;ase, por ejemplo, Palomino et al. <xref ref-type="bibr" rid="CIT28">2018</xref>).</p>
			</sec>

			<sec id="S3.3">
				<label>3.</label>
				<title>El Atlas deja fuera a los hijos/as con mayor experiencia laboral</title>

					<p>Otro sesgo importante del Atlas de Llaneras et al. es que observamos a los hijos/as, sobre todo a los m&#x00E1;s cualificados, al comienzo de sus carreras laborales. Esto es un problema serio porque los perfiles de edad-ingresos de los trabajadores m&#x00E1;s cualificados son pronunciadamente positivos, mientras que los perfiles de los trabajadores menos cualificados son fundamentalmente planos y mucho m&#x00E1;s sensibles al ciclo econ&#x00F3;mico (para una explicaci&#x00F3;n econ&#x00F3;mica cl&#x00E1;sica de este conocid&#x00ED;simo fen&#x00F3;meno, v&#x00E9;ase Mincer <xref ref-type="bibr" rid="CIT24">1974</xref>). Esto significa que la brecha de ingresos entre diferentes clases de trabajadores crece conforme los trabajadores acumulan experiencia.<xref ref-type="fn" rid="NOTE9">9</xref> Por eso, si, como hacen Llaneras et al., comparamos a j&#x00F3;venes profesionales que acaban de comenzar sus carreras laborales con trabajadores menos cualificados de su misma edad (y con suficientes ingresos como para estar en la muestra del Atlas), encontraremos muy pocas diferencias de ingresos entre ellos. Esto supone un sesgo, de nuevo al alza, en la estimaci&#x00F3;n de la movilidad realmente existente para el conjunto de la poblaci&#x00F3;n activa. Trabajos recientes sugieren que este sesgo puede ser severo. As&#x00ED;, por ejemplo, para el caso brit&#x00E1;nico, sabemos que la elasticidad intergeneracional de ingresos pasa de un 0.2, cuando se mide entre j&#x00F3;venes de 26 a&#x00F1;os, a un 0.5, cuando se mide entre adultos de 42 a&#x00F1;os, es decir, encontramos m&#x00E1;s del doble de persistencia intergeneracional de ingresos cuando nos fijamos en poblaci&#x00F3;n adulta con experiencia laboral acumulada (Gregg et al. <xref ref-type="bibr" rid="CIT16">2014</xref>; v&#x00E9;ase tambi&#x00E9;n Mazumder <xref ref-type="bibr" rid="CIT23">2005</xref>).<xref ref-type="fn" rid="NOTE10">10</xref></p>
			</sec>
		</sec>

		<sec id="S4">
			<label>4.</label>
			<title>GRANDES SESGOS; GRANDES ERRORES: EL ESPEJISMO DE LA ALTA MOVILIDAD DE INGRESOS EN ESPA&#x00D1;A</title>

				<p>Estos tres sesgos de los datos del Atlas conducen inevitablemente a la sobreestimaci&#x00F3;n del grado de movilidad de ingresos realmente existente en 	Espa&#x00F1;a y llevan a Llaneras et al. a cometer errores de bulto en sus conclusiones. Probablemente el sumun de estos errores consiste en considerar que la movilidad de ingresos en Espa&#x00F1;a es comparable en magnitud a la observada en Dinamarca (Llaneras et al. <xref ref-type="bibr" rid="CIT21">2020b</xref>). Esta conclusi&#x00F3;n es sorprendente y sin duda dejar&#x00E1; boquiabierto a cualquier experto en movilidad (sea &#x00E9;ste economista o soci&#x00F3;logo). Las estimaciones existentes sobre movilidad de ingresos basadas en muestras internacionalmente <italic>comparables</italic> nos ense&#x00F1;an que los pa&#x00ED;ses n&#x00F3;rdicos, junto con Canad&#x00E1;, tienen los niveles de movilidad intergeneracional de ingresos m&#x00E1;s altos del mundo (de hecho, Dinamarca probablemente sea el pa&#x00ED;s con mayor movilidad de ingresos del planeta).<xref ref-type="fn" rid="NOTE11">11</xref> Mientras, Espa&#x00F1;a se encuentra en el grupo de los pa&#x00ED;ses desarrollados de movilidad baja o media-baja (dependiendo de la estimaci&#x00F3;n). La diferencia en t&#x00E9;rminos de igualdad de oportunidades de nacer en uno u otro pa&#x00ED;s no es en absoluto trivial: Seg&#x00FA;n estimaciones de la OCDE (<xref ref-type="bibr" rid="CIT26">2010</xref>), la elasticidad intergeneracional de ingresos en Dinamarca (estimada como la correlaci&#x00F3;n entre los ingresos de los padres y los de sus hijos/as) estar&#x00ED;a en torno al 0.15, mientras que en Espa&#x00F1;a estar&#x00ED;a por encima del 0.3. Esto significa que en Espa&#x00F1;a casi un tercio de los ingresos individuales observados vendr&#x00ED;an determinados por los ingresos de origen. En otras palabras, en Espa&#x00F1;a los ingresos de los padres influyen sobre los ingresos que tendr&#x00E1;n sus hijos/as el doble de lo que influyen en Dinamarca; tenemos, por tanto, la mitad de igualdad de oportunidades en t&#x00E9;rminos de ingresos que los daneses. Desgraciadamente, no vivimos en el Atlas de Oportunidades.</p>
		</sec>

		<sec id="S5">
			<label>5.</label>
			<title>EL TAMA&#x00D1;O NO IMPORTA</title>

				<p>Todos estos sesgos metodol&#x00F3;gicos nos llevan a cuestionar cu&#x00E1;l es la ganancia en t&#x00E9;rminos anal&#x00ED;ticos del uso de <italic>big data</italic>. Para ello, es importante empezar por aclarar que la inmensa base de datos del Atlas no incluye al conjunto de los j&#x00F3;venes nacidos entre 1984 y 1990 y, por tanto, es una <italic>muestra</italic> de este grupo de edad. Desgraciadamente, no es una muestra <italic>representativa</italic>, es solo una muestra descomunal. Inmensas muestras, si est&#x00E1;n inmensamente sesgadas, dar&#x00E1;n indefectiblemente lugar a inmensos errores. Estos errores, es importante enfatizar, dependen de los sesgos del muestreo y no del tama&#x00F1;o muestral. A este respecto conviene recordar que, si una muestra es representativa de la poblaci&#x00F3;n (i.e. si est&#x00E1; basada en un muestreo probabil&#x00ED;stico no sesgado), se pueden obtener inferencias fiables a partir de un tama&#x00F1;o muestral muy peque&#x00F1;o. En el caso que nos ocupa, una muestra representativa de unos mil j&#x00F3;venes ser&#x00ED;a m&#x00E1;s que suficiente para estudiar la movilidad para este grupo de edad, siempre y cuando, eso s&#x00ED;, la muestra recogiera tambi&#x00E9;n informaci&#x00F3;n fiable de los ingresos de origen.<xref ref-type="fn" rid="NOTE12">12</xref> N&#x00F3;tese, adem&#x00E1;s, que cuando recurrimos a la utilizaci&#x00F3;n de muestreo por encuesta, podemos incluir al conjunto de la poblaci&#x00F3;n, no solo a los j&#x00F3;venes, con muestras aun relativamente peque&#x00F1;as. Otra ventaja fundamental del muestreo por encuesta es que nos permite recoger informaci&#x00F3;n sobre toda una serie de variables clave para entender los mecanismos de la movilidad y que no est&#x00E1;n disponibles en los datos tributarios (p.ej. la educaci&#x00F3;n y la ocupaci&#x00F3;n de los padres y los hijos, caracter&#x00ED;sticas del hogar de origen y de la crianza, informaci&#x00F3;n sobre el rendimiento acad&#x00E9;mico, caracter&#x00ED;sticas de los centros educativos, etc).</p>

				<p>Por tanto, no necesitamos muestras gigantescas para estudiar la movilidad social, necesitamos muestras representativas (y que incluyan informaci&#x00F3;n relevante). Esta es precisamente la esencia de la inferencia estad&#x00ED;stica: que no tenemos que estudiar a toda la poblaci&#x00F3;n para estimar sus caracter&#x00ED;sticas de manera fiable. Por eso, presumir de tener a m&#x00E1;s de la mitad de los j&#x00F3;venes nacidos entre 1984 y 1990 en la base de datos del Atlas (Llaneras et al <xref ref-type="bibr" rid="CIT21">2020b</xref>) es, desde el punto de vista de la estad&#x00ED;stica, un dislate. O tenemos a todos, y no necesitamos hacer inferencia estad&#x00ED;stica alguna, o tenemos una muestra <italic>representativa</italic> que nos permita hacer inferencias <italic>fiables</italic>. Para lo primero nos faltar&#x00ED;a casi el 50 por ciento de los j&#x00F3;venes espa&#x00F1;oles en esa franja de edad, para lo segundo nos bastar&#x00ED;a con una muestra el 99.9 por ciento m&#x00E1;s peque&#x00F1;a.</p>

				<p>¿Invalida esta cr&#x00ED;tica el uso del <italic>big data</italic> para el estudio de la movilidad? No. Lo &#x00FA;nico que invalida es el uso de grandes datos <italic>sesgados</italic> y cuestiona, eso s&#x00ED;, el coste-beneficio de este tipo de proyectos a la hora de identificar correctamente los mecanismos causales implicados en la transmisi&#x00F3;n intergeneracional de la (des)ventaja social. Es importante destacar, en este sentido, que el Atlas de Oportunidad de Harvard, en el que el Atlas de Oportunidades de la FFG-Cotec se inspira, es muy superior en rigor metodol&#x00F3;gico y, por tanto, en capacidad explicativa, que el Atlas de Llaneras et al. porque, entre otras cosas, sortea los tres sesgos arriba mencionados (v&#x00E9;ase Chetty et al. <xref ref-type="bibr" rid="CIT09">2018</xref>; Opportunity Insights <xref ref-type="bibr" rid="CIT27">2020</xref>). En su &#x00FA;ltima versi&#x00F3;n, Chetty y sus colaboradores utilizan tres fuentes de datos para su Atlas: (1) los Censos 2000 (en sus versiones larga y corta) y 2010 de EE.UU., (2) los registros federales de declaraci&#x00F3;n de la renta de 1989, 1994, 1995, y 1998-2015; y (3) los American Community Surveys (ACS) de 2005-2015. Todas estas fuentes incluyen informaci&#x00F3;n sobre ingresos. Esto les permite tener datos longitudinales de ingresos <italic>fiables</italic> a lo largo de la distribuci&#x00F3;n para pr&#x00E1;cticamente el conjunto de la poblaci&#x00F3;n de los EE.UU. Por eso, lo que estos investigadores, todos ellos cient&#x00ED;ficos sociales de primera l&#x00ED;nea, pueden hacer con sus datos es muy superior a lo que Llaneras et al. pueden hacer con los suyos. Mientras el Atlas de Harvard permite arrojar luz sobre los procesos de (in)movilidad de ingresos en EE.UU. y su dimensi&#x00F3;n espacial, una dimensi&#x00F3;n particularmente importante en el caso de los EE.UU., los sesgos del Atlas de Oportunidades de la FGG-Cotec pueden generar confusi&#x00F3;n y ruido.</p>
		</sec>

		<sec id="S6">
			<label>6.</label>
			<title>CONCLUSI&#x00D3;N</title>

				<p>Los Atlas y gr&#x00E1;ficos din&#x00E1;micos son una herramienta extraordinariamente &#x00FA;til para la divulgaci&#x00F3;n de procesos socio-demogr&#x00E1;ficos complejos fuera del &#x00E1;mbito estrictamente acad&#x00E9;mico. Pero, por eso mismo, estas herramientas pueden resultar nefastas para el debate p&#x00FA;blico si no est&#x00E1;n basadas en un an&#x00E1;lisis riguroso y te&#x00F3;ricamente informado de datos no sesgados. El Atlas de la FFG-Cotec es una oportunidad perdida de transmitir mensajes claros y correctos sobre la movilidad social en Espa&#x00F1;a, entenderla en su contexto comparado y encontrar un espacio, entre tanto ruido, para fomentar el debate p&#x00FA;blico informado sobre la desigualdad de oportunidades socioecon&#x00F3;micas en nuestro pa&#x00ED;s. Poner en la agenda pol&#x00ED;tica este tema es de importancia crucial. Para ello, no necesitamos muestras mastod&#x00F3;nticas, necesitamos muestras representativas. Estas muestras deben ser adem&#x00E1;s capaces de identificar los mecanismos causales implicados en la transmisi&#x00F3;n intergeneracional de la (des)ventaja social y esto nos obliga a los investigadores a hacer las preguntas correctas. La posibilidad de que el uso de <italic>big data</italic> genere, a ojos de un p&#x00FA;blico no experto, la apariencia de buena ciencia social es, sin duda, una posibilidad inquietante.</p>
		</sec>
		
	</body>
	
	
	<back>
		
		<sec id="notas">
			<title>NOTAS</title>
		
				<fn-group>
					<fn id="NOTE1"><label>1</label>
					<p>Para estudios recientes sobre la relaci&#x00F3;n entre desigualdad y movilidad intergeneracional de ingresos, v&#x00E9;ase, p.ej. Berman (<xref ref-type="bibr" rid="CIT02">2017</xref>), Corak (<xref ref-type="bibr" rid="CIT10">2013</xref>) y Durlauf y Seshadri (<xref ref-type="bibr" rid="CIT11">2018</xref>).</p>
				</fn>
				
				<fn id="NOTE2"><label>2</label>
					<p>Los soci&#x00F3;logos estiman la movilidad relativa a trav&#x00E9;s de los <italic>odds ratios</italic>. El <italic>odd ratio</italic> mide las probabilidades relativas que tienen las personas nacidas en una determinada clase de origen, comparadas con las personas nacidas en otra determinada clase de origen, de llegar a ocupar una determinada clase de destino en vez de otra. Los <italic>odds ratio</italic> tienen la propiedad matem&#x00E1;tica de permanecer inalterados a los cambios en los marginales de la tabla de movilidad, lo que permite la comparaci&#x00F3;n de la fluidez social entre tablas de movilidad con muy diferentes distribuciones marginales.</p>
				</fn>
				
				<fn id="NOTE3"><label>3</label>
					<p>Curiosamente, en la literatura econ&#x00F3;mica estos coeficientes de regresi&#x00F3;n suelen interpretarse como medidas de movilidad <italic>relativa</italic> (tambi&#x00E9;n llamada persistencia intergeneracional), mientras que la proporci&#x00F3;n de individuos con ingresos superiores a sus padres se consideran una medida de movilidad (ascendente) <italic>absoluta</italic> (v&#x00E9;ase, p.ej. Narayan et al. <xref ref-type="bibr" rid="CIT25">2018</xref>, caps. 1 y 2).  Para una demonstraci&#x00F3;n temprana de por qu&#x00E9; los coeficientes de regresi&#x00F3;n confunden (<italic>confound</italic>) procesos de movilidad absoluta y relativa, v&#x00E9;ase Mare (<xref ref-type="bibr" rid="CIT22">1981</xref>).</p>
				</fn>
				
				<fn id="NOTE4"><label>4</label>
					<p>La mayor&#x00ED;a de los soci&#x00F3;logos analizan las tablas de movilidad utilizando modelos log-lineales, del tipo: F<sub>ij</sub>= λ + λ<sub>i</sub> + λ<sub>j</sub>+ λ<sub>ij </sub>; donde F<sub>ij</sub> denota la frecuencia esperada (bajo el modelo) en la celda ij de la tabla, siendo i = 1, . . . , I, los &#x00ED;ndices de cada fila (clase de origen) y j = 1, . . . , J, los &#x00ED;ndices de cada columna (clase de destino). Los efectos principales de la estructura de clases de origen y de destino sobre la frecuencia esperada se recogen en los par&#x00E1;metros λ<sub>i</sub> y λ<sub>j</sub>, mientras que la asociaci&#x00F3;n entre origen y destino (neta de los cambios en los marginales) se expresa en el par&#x00E1;metro λ<sub>ij</sub>. Los <italic>odds ratios</italic> de la tabla son una funci&#x00F3;n de este &#x00FA;ltimo par&#x00E1;metro λ<sub>ij</sub> y no dependen de los otros par&#x00E1;metros del modelo. λ<sub>ij </sub>proporciona, por tanto, un estimador n&#x00ED;tido de la movilidad social relativa o fluidez social.</p>
				</fn>
				
				<fn id="NOTE5"><label>5</label>
					<p>Para un estudio reciente sobre movilidad de clase en Espa&#x00F1;a v&#x00E9;ase Gil-Hern&#x00E1;ndez et al. (<xref ref-type="bibr" rid="CIT14">2017</xref>).</p>
				</fn>
				
				<fn id="NOTE6"><label>6</label>
					<p>De hecho, las estimaciones del Llaneras et al (<xref ref-type="bibr" rid="CIT20">2020a</xref>) podr&#x00ED;an considerarse netas de cambios en la distribuci&#x00F3;n porque se basan en los centiles de renta de padres e hijos, aunque estos centiles no se calculan en relaci&#x00F3;n al conjunto de la distribuci&#x00F3;n de ingresos de los hijos en 2016 y de los padres (hogares) en 1998, sino en relaci&#x00F3;n a las distribuciones de ingresos de hijos de la misma edad y a las distribuciones de ingresos de padres con hijos de la misma edad. Los autores del Atlas justifican esta metodolog&#x00ED;a como forma de controlar por “los efectos del ciclo de vida”. Sin embargo, esta metodolog&#x00ED;a no evita el sesgo del ciclo vital porque todos los hijos/as de la muestra son bastante j&#x00F3;venes y, por tanto, a&#x00FA;n no han acumulado demasiada experiencia laboral y esto, como se explica en detalle en la secci&#x00F3;n 3 (sesgo 3), genera una importante distorsi&#x00F3;n al alza en la estimaci&#x00F3;n de la movilidad realmente existente en nuestro pa&#x00ED;s.</p>
				</fn>
				
				<fn id="NOTE7"><label>7</label>
					<p>Esta estimaci&#x00F3;n de elasticidad se obtiene a partir de una regresi&#x00F3;n lineal simple del logaritmo de los ingresos del hijo sobre el logaritmo de los ingresos del padre. El coeficiente resultante proporciona una estimaci&#x00F3;n de la elasticidad intergeneracional de los ingresos del hijo/a sobre los ingresos de su(s) padre(s).</p>
				</fn>
				
				<fn id="NOTE8"><label>8</label>
					<p>Para una explicaci&#x00F3;n de la gestaci&#x00F3;n del mercado de trabajo dual en Espa&#x00F1;a, v&#x00E9;ase Polavieja (<xref ref-type="bibr" rid="CIT29">2003</xref>).</p>
				</fn>
				
				<fn id="NOTE9"><label>9</label>
					<p>Desde la sociolog&#x00ED;a de la estratificaci&#x00F3;n, estas diferencias observadas en los perfiles edad-ingresos se han teorizado como una consecuencia de las diferentes relaciones de empleo que se dan en el seno de las diferentes clases (v&#x00E9;ase: Goldthorpe <xref ref-type="bibr" rid="CIT15">2000</xref>; cap.10).</p>
				</fn>
				
				<fn id="NOTE10"><label>10</label>
					<p>Una elasticidad intergeneracional del 0.5 significa que la mitad de la diferencia de ingresos entre dos padres seleccionados al azar en una determinada poblaci&#x00F3;n, se encontrar&#x00E1; tambi&#x00E9;n de media entre sus hijo/as (Breen et al <xref ref-type="bibr" rid="CIT06">2016</xref>).</p>
				</fn>
				
				<fn id="NOTE11"><label>11</label>
					<p>Los pa&#x00ED;ses n&#x00F3;rdicos tambi&#x00E9;n muestran las tasas m&#x00E1;s altas de fluidez social o movilidad relativa de clase (v&#x00E9;ase, por ejemplo, Breen <xref ref-type="bibr" rid="CIT05">2004</xref>; Breen et al. <xref ref-type="bibr" rid="CIT06">2016</xref>; Torche <xref ref-type="bibr" rid="CIT31">2015</xref>).</p>
				</fn>
				
				<fn id="NOTE12"><label>12</label>
					<p>A falta de datos panel, es pr&#x00E1;cticamente imposible recoger datos fiables de los ingresos retrospectivos de los padres/madres a partir de una encuesta a sus hijos/as. Esta dificultad, y no el tama&#x00F1;o muestral, es el verdadero reto de los estudios de movilidad de ingresos. N&#x00F3;tese, a este respecto, que los estudios de movilidad de clase no tienen este problema porque todos podemos recordar con facilidad cu&#x00E1;l era la ocupaci&#x00F3;n de nuestros padres cuando ten&#x00ED;amos diecis&#x00E9;is a&#x00F1;os, pero es muy dif&#x00ED;cil acertar sobre cu&#x00E1;les eran sus ingresos.</p>
				</fn>
			</fn-group>
		</sec>
				
		<ref-list>
			<title>REFERENCIAS BIBLIOGR&#x00C1;FICAS</title>
				
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