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1. El presente estudio tiene como objetivo contribuir con una herramienta de apoyo a las decisiones de política social, identificando las características y factores que más influyen en el nivel de ingreso de los hogares, que es a su vez, una de las medidas de la pobreza.
2. La información con la cual se realizó el estudio es la base de datos correspondiente a la ENAHO98-IV e información complementaria, que fue proporcionada por el INEI. El estudio se realizó a nivel de las siguientes Sub-poblaciones Dominios de Estudio (Lima Metropolitana, Costa Norte, Costa Centro, Costa Sur, Sierra Norte, Sierra Centro, Sierra Sur, Selva), Estratos de Ingresos (Bajos, Medios Bajos, Medios, Medios Altos y Altos). Areas Urbana y Rural, Regiones Geográficas (Lima Metropolitana, Costa, Sierra y Selva).
3. Los estudios sobre pobreza y distribución del ingreso, se refieren en su mayoría al estudio de la distribución del ingreso y de sus características, solo uno enfoca el relativo al de los factores que lo determinan. En esta línea, el presente desarrollo pretende ajustar un modelo de regresión múltiple del ingreso; en base a diferentes variables que podrían explicarlo, pasando por todas las etapas que aseguran una correcta aplicación del modelo.
4. Los procesos metodológicos explícitamente desarrollados en el informe final, involucran la aplicación de dos softwars estadísticos importantes. El paquete estadístico SPSS cuya aplicación ha sido constante durante el desarrollo del presente estudio; y el software PC CARP, específicamente desarrollado para modelar Regresiones teniendo en cuenta el diseño complejo de la muestra con el cual fueron recolectados los datos. El tipo de muestreo que se utilice para recolectar la información, necesariamente influye en la estimación de los resultados; comúnmente, éstos se suelen presentar y procesar como si estuviesen basados en un muestreo simple aleatorio, que en la realidad tiene uso muy limitado, sin considerar el diseño de la muestra realmente aplicado. Esto significa que los resultados pueden diferir de los reales y desconocidos parámetros.
5. En líneas generales a mayor número de miembros del hogar el ingreso (del hogar) se incrementa; sin embargo, se reduce el ingreso per cápita. Así mismo, los hogares tienen una tendencia de gastos superiores a sus ingresos, esta situación es más considerable entre los hogares de menores ingresos.
6. Los resultados del análisis exploratorio, indicaron que el ingreso de los hogares, según los dominios en estudio, pueden ordenarse de manera descendente de la siguiente forma: Lima Metropolitana, Costa, Selva y Sierra.
7. Los ingresos mensuales promedios de los dominios en estudio, pueden ser agrupados en tres sectores más amplios:
Las variaciones en todos los dominios son bastante considerables, de modo especial en Lima Metropolitana, esta alta variación se explica por la diferencia de los ingresos de las familias que residen en la capital. Por otro lado, en la Costa Centro se observa la mayor homogeneidad en el ingreso.
8. La Sierra Norte y Sierra Centro, tiene los porcentajes más altos de hogares en situación de pobreza extrema (2 ó más NBI). Si se segmenta el ingreso por quintiles, se observa que hay hogares en pobreza extrema no sólo en el primer quintil (Quintil formado por los hogares de menores ingresos), sino en el segundo y hasta en el tercer quintil.
9. Para definir las variables que debían entrar en los modelos, se inició con un conjunto de variables que se consideró podrían modelar el ingreso y que a nivel de cada Sub-población fue sometido a un proceso de selección.
10. En el proceso de selección de variables realizado para cada Sub-población, se encuentra que cada una de estas Sub-poblaciones, tienen particularidades propias que propician la entrada de diferentes variables en cada modelo. Generalmente, se acostumbra diseñar políticas generales que no particularizan situaciones peculiares en cada lugar. Este punto es importante, porque muestra con resultados cuantificables, explicables y estrictos que no se debe generalizar con relación al ingreso o pobreza.
11. No obstante lo anterior, sí hay variables que presentan comportamientos similares en las Sub-poblaciones en estudio. La relación entre la Escolaridad Promedio de los Perceptores de los hogares y del que Más gana es significativa en todos los dominios, por lo que no han ingresado en los modelos ambas variables, sino sólo la que presenta mayor relación con el Ingreso. Situación similar se presenta entre las variables Número de Miembros y Número de Perceptores en el hogar.
12. Las variables que entran en el Modelo de Ingreso en cada Sub-población bajo estudio se presentan en los siguientes cuadros; organizadas por Dominios de Estudio, Estratos de Ingresos, Área Urbana y Rural y Regiones Geográficas.
13. Al ajustar un Modelo de Regresión Lineal Múltiple hay criterios que permiten evaluar la validez del modelo ajustado que resultaron todos satisfactorios, y en los estándares aceptables para el tipo de variables con los que se ha trabajado.
14. La forma general del Modelo de Regresión Lineal Múltiple ajustado para el ingreso de los hogares, puede expresarse como:
15. Así que los modelos de Regresión Múltiple ajustados se expresan como un producto de exponenciales, cada factor es una exponencial cuyo exponente es el coeficiente de regresión multiplicado por la variable correspondiente. Dada una variable cuya influencia se quiere analizar, se considera el conjunto de hogares que tienen los mismos valores (perfil) para las otras variables que entran en el modelo. Luego se considera un hogar de dicho conjunto y se le asigna el valor que interese para la variable cuya influencia se desea analizar y se evalúa la exponencial correspondiente Si el resultado obtenido es < 1 (> 1) el ingreso del hogar decrece (aumenta) en relación del ingreso de los hogares con el mismo perfil.
16. La magnitud de los coeficientes de regresión es una medida del grado de influencia sobre el ingreso que tienen cada una de las variables que entran en los modelos y el signo indica si esta influencia es directa o inversa.
17. A continuación se presentan para cada una de las Sub-poblaciones agrupadas en Dominios de Estudio, Estratos de Ingresos, Área Urbana y Rural y Regiones Geográficas; las variables que influyen más en la generación de los ingresos de los hogares con indicación de la magnitud de variación que producen:
18. En relación a los Dominios de Estudio tenemos que Lima Metropolitana tiene hogares de Ingresos Altos en los Distritos Centro 2. Como la condición de Empleador del perceptor que más gana implica ingresos altos así como la residencia del hogar en Ciudades y CCPP Urbanos mientras que la condición de Trabajador Independiente del que más gana indica ingresos bajos; la estructura de variables importantes en la generación de ingresos de los hogares sugiere que las Sub-poblaciones dentro del Dominio pueden ordenarse como Lima Metropolitana, Costa Norte, Costa Centro y Sur, Selva y los Dominios de Sierra, ordenación que coincide con el que se presentó en el numeral 5.
19. En Lima Metropolitana la zona de residencia presenta alta influencia con el ingreso del hogar. Claramente, nuestra capital está segmentada geográficamente y estos segmentos son determinados por el ingreso y por ende por el nivel de vida del hogar.
20. En todos los Estratos de Ingresos las variables residencia del hogar en Ciudades y CCPP Urbanos son las que más influyen en el ingreso de los hogares, e influyen en forma directa y en mayor proporción en los Estratos más bajos, sin embargo los efectos son diferentes en todos los estratos debido a la diferencia en la magnitud de los ingresos y los más favorecidos resultan ser los Estratos Altos. Es interesante observar que los hogares de todos los estratos tratan de vivir en las áreas urbanas.
21. Otro aspecto interesante es que "Fuente de Mayor Ingreso: Trabajo Asalariado" es una variable importante en los dos estratos más bajos, influye en forma directa en el Ingreso de los hogares.
Cuando los recursos son escasos lo mejor es algo seguro. Esta variable es reemplazada por "Categoría Ocupacional del que Más gana es Empleador" en el Estrato de Ingresos Altos y por "Trabajador Independiente" en el Estrato de Ingresos Medios Altos, que actúan en forma directa el primero e inversa el segundo.
22. La variable "Número de Perceptores" sólo influyen en los tres estratos más bajos. Esto se debe a que en los Estratos de Ingresos Altos, el ingreso de pocos perceptores satisface en gran medida las necesidades del hogar.
23. En el Área Urbana la variable más importante es "Categoría Ocupacional del que Más gana es Empleador" indicando la existencia de hogares de ingresos altos del mismo modo que la variable "Categoría ocupacional del que Más gana es Trabajador Independiente" es también influyente aunque en menor cuantía indicando hogares con ingresos bajos. En el Area Urbana están las Grandes Ciudades/ Capitales y los CC PP Urbanos que atraen los hogares de todos los niveles de ingreso.
24. El área Rural se comporta como los Dominios de la Sierra, la variable más influyente es el que más gana es Trabajador Independiente que indica la existencia de hogares de ingresos bajos. La siguiente variable que influye más es número de Perceptores que como hemos visto influye en los hogares de ingresos bajos. De modo que en el Area Rural podría haber preponderancia de hogares de ingresos bajos.
25. En la Costa la variable que más influye es "Categoría Ocupacional del que Más gana es Empleador" y en menor grado la "Categoría Ocupacional del que Más gana es Trabajador Independiente", variables que también son más influyentes en los Dominios de Estudio de la Costa en los cuales figura también "Residencia del hogar en Ciudades", que al consolidarse los dominios ha perdido importancia. En cambio la Sierra tiene las mismas variables importantes que los Dominios de Sierra. Por tanto con fines de planeamiento y formulación de políticas es en general necesario la segmentación de poblaciones, porque la agrupación suele ocultar características singulares de las partes.
26. "La Escolaridad Promedio por Perceptor/ Escolaridad del que Más gana" influyen de manera importante en el Ingreso de los Hogares, puesto que está presente en los modelos de todas las Sub-poblaciones. Hecho que implica que el grado de educación de los perceptores influye en la generación de los Ingresos del Hogar. En los hogares cuyos perceptores tengan un nivel de escolaridad más alto, éstos tendrán mejores oportunidades de obtener ingresos más altos; por tanto una política de mejoramiento de ingresos debería incluir una política de incremento del nivel educativo de la población.
27. El "Número de Perceptores" es una variable que influye en forma significativa en el ingreso del hogar en varias Sub-poblaciones, con un promedio de tres perceptores, el incremento que produce en el ingreso de un hogar es de más de 100%.
28. El "Número de Perceptores" sólo influye en la generación de los ingresos de los hogares de los tres Estratos de Ingresos más bajos.
29. De los dos puntos anteriores se concluye que en zonas de ingresos más bajos, los ingresos se incrementan merced al incremento del número de perceptores por hogar.
30. La simulación de los Modelos de Ingresos de los Hogares ajustados, muestran que se obtienen resultados coherentes (caen dentro de los rangos de ingresos de los Dominios) y pueden ser utilizados para pronosticar resultados así como para evaluar situaciones hipotéticas sobre valores de las variables involucradas en cada modelo.
31. Se observa que algunos de los coeficientes de variación de las estimaciones de los coeficientes de regresión son bastante altos al mismo tiempo que hay otras que se mantienen dentro de los rangos de tolerancia; por lo que se recomienda hacer una evaluación de los resultados de la encuesta y del diseño muestral desde este punto de vista.
32. La condición de "Trabajador Independiente del que Más gana", es una forma desventajosa de enfrentar la necesidad de trabajo, como ejemplo tenemos que en los Dominios de la Sierra, alrededor del 60% de los hogares están en esta situación, una apreciable proporción de hogares peruanos esperan políticas y acciones que rompan este cuello de botella.
33. Por otra parte, el Número de Perceptores en el Área Rural siempre es menor que en el Área Urbana bajo condiciones de comparación, esto nos está indicando el abandono que está sufriendo esta zona de la fuerza laboral que espera tener mejores ingresos en el Área Urbana.
34. Los hogares peruanos tienden a establecerse en las Grandes Ciudades/ Capitales de Provincias y CC PP Urbanos por que en estos lugares tienen mayores posibilidades de mejorar sus ingresos; lo que propicia el abandono de las áreas rurales. Se requiere un política seria, realista, progresiva (modernización de los métodos de explotación del campo, inversiones, incentivos, asistencia técnica, etc.) y bien planeada que repotencie el Agro Peruano.
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