En Estados Unidos, ¿los elevados salarios de regiones como Nueva York y California compensan el alto coste de la vida?

Question

Es bien sabido que el coste de la vida en la ciudad de Nueva York supera ampliamente el coste de la vida en, por ejemplo, la zona rural de Luisiana. También se sabe que los salarios de Nueva York superan ampliamente a los de la zona rural de Luisiana. Mi pregunta es: ¿quién sale ganando?

Para aclarar, permítanme ofrecer un experimento mental (no estoy seguro de si es válido o no, no soy economista). Imaginemos que tenemos dos personas: una en una zona rural de Luisiana con un coste de vida bajo y un salario bajo ("Lou" para abreviar), y otra en la ciudad de Nueva York con un coste de vida alto y un salario elevado ("Nue" para abreviar). Imaginemos que tanto Lou como Nue ganan exactamente la media de los ingresos familiares de sus respectivas regiones. Viven en casas prácticamente idénticas (pagando el alquiler local). Conducen coches prácticamente idénticos. Tienen el mismo número de hijos. Tienen el mismo plan de salud, etc. Ahora imaginemos que cada día Lou y Nue van al centro comercial y compran exactamente los mismos artículos (pagando el precio local). Imaginemos que gastan muy rápido, mucho más rápido de lo que cualquiera de los dos puede permitirse. ¿Quién se queda antes sin dinero, Lou o Nue?

Una pregunta complementaria: ¿existe un número único que siga esta cualidad que intento describir? Parece que la renta media dividida por el IPC local sería suficiente, pero esto se basa únicamente en mi intuición no entrenada.

Answer 1

TL;DR Los salarios compensan el alto coste de la vida en la mayoría de los estados. En Nueva York y California, concretamente, los salarios son insuficientes para compensar el alto coste de la vida. En Nueva York, concretamente, los salarios ni siquiera se acercan a compensar el alto coste de la vida.

Después de haber investigado un poco, puedo dar una respuesta muy concreta a la hipótesis de Lou/Nue, y creo que una respuesta bastante decente a la idea general. Permítanme decir por adelantado, No soy un economista, estoy tomando una mejor suposición basada en los datos publicados por los economistas reales. Se trata de conclusiones de legos y, como ha señalado BKay, no pueden captar la complejidad del mundo real. Dicho esto...

Nue se queda sin dinero primero. He aquí por qué:

La paridad de precios regional (RPP) en NYC es de 136 . Es decir, una compra que cuesta \$100 for an average American will cost \$ 136 para un residente medio de Nueva York. La renta media en Nueva York es de 50.711 dólares. . Esto supone el 97% de la renta media nacional. Esto significa que un día de trabajo que paga \$100 for an average American pays \$ 97 dólares para un residente medio de Nueva York.

La paridad de precios regional en Luisiana es de 91. Una compra que cuesta \$100 for an average American will cost \$ 91 para un residente medio de Luisiana. La renta media en Luisiana es de \$40,462. This is 77% the national average. This means that a days work which pays \$ 100 dólares para un estadounidense medio pagan \N 77 dólares para un residente medio de Luisiana.

Además de Lou y Nue, consideremos también a Medie. Medie gana exactamente la renta media nacional y su coste de la vida es exactamente la media nacional, es decir, RPP = RWP = 100. (Nota al margen: en la medida en que exista una persona así, probablemente viva en Pensilvania, que es lo que más se aproxima a las medias de salarios y precios). Así que comparemos un salario y un precio hipotéticos para Medie, Lou y Nue:

Medie gana 100 dólares al día
Las manzanas cuestan 1$ cada una en la ciudad natal de Medie
Medie puede comprar 100 manzanas al día

Lou gana \N 77,81 dólares al día
Las manzanas cuestan 0,91 dólares cada una en la ciudad natal de Lou
Lou puede comprar 85 manzanas al día

Nue gana \N 97,63 dólares al día
Las manzanas cuestan 1,36 dólares en la ciudad natal de Nue
Nue puede comprar 71 manzanas al día

Tenga en cuenta que este efecto sólo es válido para la ciudad de Nueva York. Si se compara el estado de Nueva York con el de Luisiana, están muy igualados.

Para responder a la pregunta de forma más general, en igualdad de condiciones, vale la pena estar en un salarios elevados, alto coste de la vida estado, aunque hay importantes variaciones regionales. Para tratar de responder a esta cuestión de forma más completa, veamos los datos que ha facilitado BKay y ampliemos la hipótesis de la pregunta original. Los datos de paridad de precios regionales son bastante fáciles de conseguir (es decir, "por cada dólar que gasta un estadounidense medio, ¿cuántos dólares debe gastar una persona de la región X para obtener el mismo resultado?) Los datos del salario medio regional también son bastante fáciles de obtener. A partir del salario medio regional podemos calcular de forma trivial la paridad salarial regional (es decir, "por cada dólar ganado por un estadounidense medio, ¿cuántos dólares puede esperar ganar una persona en la región X?"). Este es un término que me estoy inventando, así que sé que no es exactamente científico, pero creo que da un buen gestalt para la situación. Esto nos da:

$$ \frac{Regional Wage Parity}{Regional Price Parity} = HowMuchStuffYouCanBuy $$

"Cuántas cosas puedes comprar" es realmente la cifra a la que trata de llegar esta pregunta.

El estado con mayor valor de "manzanas al día" es New Hampshire (126), seguido de Virginia (123). Como ya he dicho, Nueva York y Luisiana son los que peor lo hacen. DC y Georgia se ajustan exactamente a la media nacional. Aquí están los gráficos de estos valores:

Obsérvese que, aunque los salarios locales parecen predecir bien esta medida de "cuántas manzanas", los precios no parecen predecir en absoluto. Lo que demuestra que barato = asequible.

Aquí están los datos brutos que utilicé para esto si quieres jugar con ellos:

+----------------------+-----------------------+----------------------+------------------+
|        State         | Regional Price Parity | Regional Wage Parity | How Many Apples? |
+----------------------+-----------------------+----------------------+------------------+
| Louisiana            | 91.40%                | 77.81%               |               85 |
| New York             | 115.40%               | 99.14%               |               86 |
| New Mexico           | 94.80%                | 83.12%               |               88 |
| Mississippi          | 86.40%                | 77.30%               |               89 |
| Arkansas             | 87.60%                | 78.39%               |               89 |
| Montana              | 94.20%                | 84.35%               |               90 |
| Kentucky             | 88.80%                | 80.21%               |               90 |
| North Carolina       | 91.60%                | 83.45%               |               91 |
| Florida              | 98.80%                | 90.60%               |               92 |
| Tennessee            | 90.70%                | 83.27%               |               92 |
| South Carolina       | 90.70%                | 83.53%               |               92 |
| West Virginia        | 88.60%                | 81.89%               |               92 |
| Nevada               | 98.20%                | 91.10%               |               93 |
| Alabama              | 88.10%                | 83.07%               |               94 |
| California           | 112.90%               | 109.39%              |               97 |
| Arizona              | 98.10%                | 95.31%               |               97 |
| Hawaii               | 117.20%               | 115.16%              |               98 |
| Maine                | 98.30%                | 97.09%               |               99 |
| Ohio                 | 89.20%                | 88.24%               |               99 |
| Delaware             | 102.30%               | 101.61%              |               99 |
| District of Columbia | 118.20%               | 118.01%              |              100 |
| Georgia              | 92.00%                | 92.23%               |              100 |
| Indiana              | 91.10%                | 91.93%               |              101 |
| Michigan             | 94.40%                | 96.26%               |              102 |
| Oklahoma             | 89.90%                | 91.71%               |              102 |
| Idaho                | 93.60%                | 95.86%               |              102 |
| Pennsylvania         | 98.70%                | 101.48%              |              103 |
| Illinois             | 100.60%               | 103.93%              |              103 |
| Texas                | 96.50%                | 100.33%              |              104 |
| Vermont              | 100.90%               | 105.73%              |              105 |
| Oregon               | 98.80%                | 103.97%              |              105 |
| Kansas               | 89.90%                | 96.16%               |              107 |
| Rhode Island         | 98.70%                | 106.07%              |              107 |
| Missouri             | 88.10%                | 95.00%               |              108 |
| New Jersey           | 114.10%               | 124.36%              |              109 |
| Alaska               | 107.10%               | 118.71%              |              111 |
| South Dakota         | 88.20%                | 98.39%               |              112 |
| Wisconsin            | 92.90%                | 104.50%              |              112 |
| Washington           | 103.20%               | 116.72%              |              113 |
| Wyoming              | 96.40%                | 109.30%              |              113 |
| Colorado             | 101.60%               | 116.78%              |              115 |
| Iowa                 | 89.50%                | 103.26%              |              115 |
| Massachusetts        | 107.20%               | 123.79%              |              115 |
| Nebraska             | 90.10%                | 105.34%              |              117 |
| Connecticut          | 109.40%               | 128.66%              |              118 |
| Utah                 | 96.80%                | 115.15%              |              119 |
| North Dakota         | 90.40%                | 107.59%              |              119 |
| Minnesota            | 97.50%                | 117.62%              |              121 |
| Maryland             | 111.30%               | 134.28%              |              121 |
| Virginia             | 103.20%               | 126.95%              |              123 |
| New Hampshire        | 106.20%               | 133.56%              |              126 |
+----------------------+-----------------------+----------------------+------------------+

Fuentes:
Datos salariales (Directo Descarga de XLS )
Datos de precios (PDF)

Answer 2

Un poco anticuado, pero aquí están Renta personal real y paridades de precios regionales para estados y áreas metropolitanas, 2008-2012 . La BEA toma la renta personal per cápita por estado y la normaliza mediante un índice de coste de la vida específico de ese estado.

Constatan que Nueva York y California son alrededor de un 13% (119/106) más caras que el conjunto del país en 2012. Sin embargo, la renta real media per cápita en esos estados es de 39 en CA, 44 en NY y 41 a nivel nacional, lo que sugiere que, aunque CA es más rica antes del ajuste de costes (1,19 * 39 > 41 * 1,06), la mayor renta no permite adquirir un mayor paquete de bienes teniendo en cuenta el mayor coste de la vida. NY es a la vez más cara y más rica. Todas las cifras proceden de la tabla 1 de la página 7.

Sin embargo, hay que tener en cuenta la ocurrencia de P. J. O'Rourke sobre los ajustes del coste de la vida:

Se supone que la PPA compensa el menor coste de la vida en los países países más pobres. Es como si tu jefe te dijera: "En lugar de un un aumento de sueldo, ¿por qué no te mudas a un barrio peor? tu alquiler será más bajo y también los pagos de tu coche, tan pronto como alguien robe tu Acura".

Es decir, el coste de la vida refleja los precios de la vida y algunas de las diferencias en esos precios reflejan las diferencias de demanda relacionadas con las comodidades que no suelen recogerse en estos costes de la vida. Por ejemplo, un barrio seguro puede ser más caro que uno inseguro y esa seguridad la razón de las diferencias de precios entre barrios. La corrección de las diferencias de precios capta las diferencias en los precios de las viviendas, pero corrige en exceso porque, a igualdad de precios, las familias prefieren el barrio seguro. Este problema existe para casi todos los servicios: parques, Broadway, el Smithsonian y la calidad de las escuelas, por nombrar algunos. De hecho, prácticamente la única característica de la vivienda que no sufre este problema (en teoría, de todos modos) es el acceso a buenos puestos de trabajo, porque el valor capitalizado del acceso a puestos de trabajo bien pagados es exactamente la renta de esos puestos de trabajo mejor pagados que corresponde a los actuales propietarios del terreno y no a los trabajadores, por lo que debería restarse correctamente de los salarios cuando se comparan los salarios de dos regiones.

Answer 3

Muchos eventos/servicios/productos existen en NY pero no en Luisiana. Esta mayor variedad y posibilidades es más cualitativa. Depende de la "utilidad" que se derive de este aumento de las actividades culturales/comerciales. Pero hay una gran oferta de eventos musicales a los que un neoyorquino puede asistir fácilmente después del trabajo, mientras que una persona que viva en una zona menos poblada tendría que tomar un vuelo. Los grandes centros urbanos ofrecen ciertas ventajas de aglomeración que se infravaloran al comparar una cesta de la compra idéntica. Además, en Nueva York es posible que no se necesite un coche y que se viva en un apartamento más pequeño de lo que se haría en otras circunstancias. El concepto de utilidad no puede medirse con precisión, pero ayuda a explicar por qué la gente elige la soleada California aunque esté peor "financieramente".