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� 3.7. COMENTARIOS AL TEMA: OTRAS METODOLOGIAS PARA ESTUDIOS �
� DE POBREZA EN RELACION CON PROGRAMAS SOCIALES �
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COMENTARISTA No. 2: Pascual Gerstenfeld
Comisi줻 Econ줺ica para Am굍ica Latina y el Caribe (CEPAL),
Santiago de Chile
En primer t굍mino, agradezco esta oportunidad que me han dado el
INEI, CELADE y UNICEF, para compartir mis comentarios en este foro.
Cuando se aborda el tema de la pobreza, como otros t줽icos
socioecon줺icos, siempre se tienen en mente tanto el diagn쥀tico
como la terap굑tica. O sea, se piensa en el an쟫isis del fen줺eno,
en el dise쨚 de pol죜icas y en la evaluaci줻 de las mismas.
Al analizar lo que aqu� se ha dicho sobre el tema de la medici줻,
y m쟳 espec죉icamente sobre el perfeccionamiento de los
instrumentos para medir la pobreza, siento que muchas veces se
confunden los tres aspectos mencionados, y por lo tanto se cae en
equ죞ocos con respecto al nivel de perfecci줻 que se puede exigir
de los instrumentos.
Ilustrar� mi planteo con una alegor죂 inicial, para desde la misma
pasar a comentar los documentos de esta mesa y extraer finalmente
algunas conclusiones respecto de los instrumentos y los
indicadores.
Se pueden establecer tres grandes niveles de trabajo en el
diagn쥀tico de la pobreza. Utilizando un s죑il con la medicina
podr죂mos denominar el primer nivel como aquel de la 췥isecci줻�
del fen줺eno, en el cual se trata de separar la pobreza de la no
pobreza, para luego pasar a caracterizarla. En ese nivel es donde
se utilizan tanto el m굏odo de la l죒ea de pobreza como el de
necesidades b쟳icas insatisfechas.
En un segundo nivel -la mayor죂 de las veces con los mismos
instrumentos de recolecci줻 de datos y a veces con las mismas
variables, pero con otros indicadores-, se estudia el perfil
demogr쟣ico y socioecon줺ico de los pobres, o sea se realiza un
an쟫isis de tipo 췶adiogr쟣ico�.
Y en un tercer nivel de complejidad se encara el an쟫isis de la
din쟭ica de la pobreza, que se podr죂 asimilar a un examen por
췺omograf죂�.
Volviendo al primer nivel; se puede 췥iseccionar� la pobreza con
m굏odos e indicadores que asemejen desde un 췣istur’ hasta un
췷errucho�. Pero resulta m쟳 즨il hacerlo con una 췺ijera�,
simbolizando con 굎ta la combinaci줻 costo/calidad adecuada para
el objetivo perseguido. S줹o tendr� sentido incurrir en un costo
adicional para perfeccionar el instrumento de disecci줻, en la
medida que permita obtener evidencia sobre nuevos grupos
poblacionales para los cuales haya que dise쨅r pol죜icas.
En este punto vale la pena referirse a lo planteado aqu� respecto
a los indicadores de necesidades b쟳icas insatisfechas (NBI). Si
el m굏odo de las NBI est� dejando fuera de consideraci줻 algunos
grupos objetivos de pol죜icas, producto del sesgo que presentan
algunos indicadores, entonces s� se justifica invertir en la
incorporaci줻 de un indicador, dos indicadores, o m쟳, que
aumenten la capacidad de disecci줻; pero esto no tendr죂 sentido
si la nueva disecci줻 no agrega un nuevo grupo objetivo.
Al pasar al 쟲ea de an쟫isis 췶adiogr쟣ico�, como es el caso del
estudio de los perfiles de pobreza, se observa que 굎tos se pueden
construir tanto despu굎 de diseccionar con la l죒ea de pobreza
como con los indicadores de NBI. Estos perfiles (inserci줻
ocupacional, indicadores que combinan educaci줻 y ocupaci줻 para
aproximarse al empleo de baja productividad, tipo de hogares,
etc.), que permiten obtener evidencias de poblaciones objetivos
para el dise쨚 de pol죜icas, constituyen informaci줻 que est�
disponible y que es poco usada.
O sea, se insiste en mejorar los instrumentos de 췥isecci줻�
aunque en cuanto an쟫isis 췶adiogr쟣ico� se utiliza poco o casi
nada de lo disponible.
Por otra parte, muchas veces se propone dise쨅r un instrumento de
recolecci줻 de datos -un formulario de encuesta, por ejemplo- que
se orienta a satisfacer tantos objetivos, (permitir una buena
췥isecci줻� entre pobres y no pobres,칞adiografiar� correctamente
el perfil y obtener 췺omograf죂s� de la din쟭ica de la pobreza),
que resulta de muy alto costo y bajo retorno en cuanto a la
calidad de los datos. Esto se ve corroborado con varias
observaciones que reci굈 se efectuaron a partir del an쟫isis de
los resultados de las Encuestas nacionales de niveles de vida
(ENNIV).
En t굍minos de la alegor죂 expuesta, sucede que estas encuestas
pasan a ser una especie de "dispensario" m쥃il, que intentan
llevar tom줳rafo, rayos X, bistur� y una camilla para operar. Eso
tiene un alto costo y la calidad final de esa cirug죂 no resulta
adecuada; dar� algunos ejemplos concretos que se pueden tomar como
evidencia emp죚ica de esta afirmaci줻.
Se preguntaba reci굈, por qu� el 30% de los pobres y el 31% de los
no pobres dicen tener determinado tipo de cobertura de salud, y se
respond죂 que, seguramente, la escasa diferencia entre ambos
grupos surge de limitaciones en la recolecci줻 de datos debido a
que las enfermedades son autoreportadas. Entonces la reflexi줻
obvia es, para qu� gastar en una secci줻 de varias preguntas y
tener adem쟳 un cuestionario con 14 secciones tem쟴icas, si
despu굎 se obtienen errores no muestrales de alta magnitud en la
recolecci줻 del dato. Ello no permite usar dicha variable, y a su
vez debilita la recolecci줻 de otras variables claves. Esto no
s줹o es v쟫ido para la ENNIV, situaciones an쟫ogas se observan por
ejemplo en la encuesta de condiciones de vida de Bolivia.
Volviendo al tema de mejorar el instrumento para la 췥isecci줻�
entre pobres y no pobres, quisiera abordar por relevante el
tratamiento de las comidas fuera del hogar, para el caso de las
쟲eas urbanas, en la determinaci줻 de la canasta alimenticia en el
m굏odo de l죒ea de pobreza.
La relevancia responde a la consideraci줻 de dos aspectos. Uno de
consistencia conceptual que se refiere a que las comidas fuera del
hogar se hacen m쟳 necesarias en 쟲eas urbanas a medida que
aumenta la participaci줻 en la actividad econ줺ica de otros
miembros del hogar (c줻yuges, j쥃enes, etc.), adem쟳 del jefe; y
esta mayor participaci줻 responde a su vez a estrategias de los
hogares para aumentar sus ingresos corrientes, que en el caso de
los pobres sirve para aliviar la pobreza o salir de ella.
El otro aspecto relevante se refiere a la incidencia en el costo
que implica considerar las comidas fuera del hogar. Estas tienen
un costo cal줿ico que en varios pa죛es de Am굍ica Latina es de
cuatro, cinco y hasta seis veces el costo de la comida en el
hogar. Si la participaci줻 de las comidas fuera del hogar
alcanzara por ejemplo a un 10% del costo de la canasta total de
alimentos, entonces su incidencia en el costo alimenticio de la
canasta b쟳ica de alimentos para estimar pobreza, ser죂 de entre
40% y 60%.
Esta consideraci줻 resulta en una incidencia en el costo mucho m쟳
significativa que mejorar la estimaci줻 de la l죒ea de pobreza
incorporando las escalas de equivalencia. Por ejemplo, la
diferencia entre si un ni쨚 equivale a un 66 � un 86% de un
adulto, en un hogar de dos adultos y dos ni쨚s, lleva a una
incidencia relativa en el costo de un 10% a un 20% frente al 40% a
60% de incidencia se쨅lado para las comidas fuera del hogar.
Otro de los puntos, tal vez el m쟳 importante y neur쟫gico de la
estimaci줻 de la l죒ea de pobreza, es el c쟫culo y tratamiento del
inverso del coeficiente de Engel.
Sobre este aspecto quiero plantear que debi굍amos cuestionar
aunque sea en alguna medida el m굏odo abreviado de estimaci줻 de
l죒eas de pobreza; pero no cuestionarlo en cuanto a su naturaleza,
sino en cuanto a su operacionalidad. Esto significa que dado el
diferente comportamiento en el gasto no alimenticio de los
hogares, con econom죂s o deseconom죂s de escala de algunos tipos
de bienes, y requerimientos o no de otros bienes y servicios en
funci줻 de la composici줻 de los hogares, ser죂 saludable, sin
eliminar el m굏odo abreviado, estudiar la posibilidad de pasar a
una especie de m굏odo semi-abreviado. Por ejemplo, estimar los
costos de vivienda por separado, de acuerdo a los diferentes
tama쨚s requeridos por los hogares, calidades b쟳icas aceptables,
y consideraciones sobre los precios de arriendo o valor locativo
conforme a los mercados a los que acceden los estratos de bajos
ingresos no pobres. Estimar, por otra parte, los costos de
educaci줻 y cobertura de salud necesarios para no estar en la
pobreza. Luego, sumar el costo de la canasta b쟳ica de alimentos
m쟳 el costo requerido de vivienda, educaci줻 y salud, y a dicha
suma aplicarle el inverso del coeficiente que resulta, en el
estrato de referencia, de relacionar la suma del gasto de consumo
en estos cuatro rubros con el gasto total de consumo.
Pasando al tema de la combinaci줻 de los m굏odos de l죒ea de
pobreza y de NBI, o m굏odo combinado, agregar죂 a lo ya expuesto
los siguientes comentarios.
El m굏odo de la l죒ea de pobreza y el de las NBI son enfoques
conceptuales bien distintos, aunque el fen줺eno que abordan sea el
mismo. La medici줻 de la pobreza aspira a registrar como pobre a
quien lo es durante un largo per죓do de tiempo, o sea
conceptualmente busca aproximarse a la incapacidad del ingreso
permanente de satisfacer los gastos b쟳icos necesarios. Pero
ninguno de los dos m굏odos cumple el objetivo de medici줻 a
cabalidad.
La l죒ea de pobreza, porque lo intenta a trav굎 del ingreso
corriente, bajo el supuesto de que lo captado en ese momento tiene
un gran parecido con el ingreso en los otros per죓dos. Esto
resulta un supuesto bastante aceptable en el caso de los ingresos
denominados fijos, sueldos y salarios, jubilaciones, etc., que
alcanzan a ser m쟳 del 70% u 80% de las fuentes en los sectores de
bajos ingresos.
El m굏odo de NBI al medir el acceso efectivo a bienes y servicios,
se aproxima a su objetivo a trav굎 de los resultados de la
acumulaci줻 de capital econ줺ico y social que registran los
hogares.
Entonces, pensar a partir de ellos en un m굏odo integrado es
neutralizarlos entre s�, porque significa pasar de una
aproximaci줻 en dos dimensiones a otra de una dimensi줻; o sea,
dejar de analizar el fen줺eno en el espacio para estudiarlo en un
plano. En cambio, combinar el uso de los m굏odos s� arroja mucho
m쟳 luz sobre el mismo al capitalizar la doble aproximaci줻.
Respecto al ejercicio de incorporar la variable ingreso al
an쟫isis de la pobreza con una importante desagregaci줻
geogr쟣ica, har� tres observaciones.
Primero, que determinadas pol죜icas y programas sociales no
necesariamente requieren de informaci줻 de ingresos con alta
desagregaci줻 geogr쟣ica. Por ejemplo, instalar programas de
planificaci줻 familiar requerir죂 desagregaci줻 geogr쟣ica con un
buen acercamiento a informaci줻 sobre fecundidad, educaci줻 de
las mujeres, proporci줻 de mujeres en edad f굍til, etc., pero no
requerir죂 tanto el dato de ingreso a niveles geogr쟣icos menores.
Con esto quiero aludir a que realmente hay que pensar a priori qu�
tipo de diagn쥀tico se va a utilizar para actuar despu굎, de
manera de analizar si vale la pena agregar la variable ingreso a
nivel de desagregaci줻 geogr쟣ica.
Segundo, suponiendo que se requiere informaci줻 de ingresos a
niveles geogr쟣icos desagregados, cabe indicar que la relaci줻
entre ingreso y nivel educativo no es lineal. En el Panorama
social de Am굍ica Latina de la CEPAL, en su edici줻 de 1994, se
puede constatar que entre los ocupados adultos con 0 a 6 a쨚s de
educaci줻 el ingreso por trabajo tiene muy poca variaci줻, con 6 a
9 a쨚s de estudio aumenta un poco el coeficiente angular de la
relaci줻; crece significativamente el retorno en ingresos con 10 a
12 a쨚s de estudio, y aumenta m쟳 a즢 por encima de este nivel
educativo.
Mi observaci줻 apunta entonces a que no se puede suponer una
relaci줻 lineal de esta funci줻, porque no es lineal.
Tercero, la relaci줻 entre educaci줻 e ingreso tiene sentido
estimarla a nivel de personas m쟳 que a nivel de hogares; lo que
constituye una diferencia sustancial con el ejercicio propuesto.
Basta con mencionar dos aspectos: las diferencias de g굈ero en los
ingresos por trabajo para igual nivel educativo, y las diferencias
de ingreso para distintos tramos de edad con igual nivel
educativo. Por lo tanto, estimar la funci줻 agregada tiene un
grado de error muy superior al de agregar las funciones
individuales.
M쟳 a즢 en el caso del Per�, donde la particularmente alta
proporci줻 de auto-empleo e inserci줻 laboral informal, le agrega
todav죂 m쟳 dispersi줻 a los ingresos asociados a un mismo nivel
educativo.
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