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viernes, julio 20, 2007

Una metodología simple para evaluar contextos generalizados de reducción de la pobreza

Una de las mayores revelaciones de las cifras de pobreza publicadas por el INEI en su reciente informe técnico, es que si bien es cierto la pobreza disminuyó en alrededor de 4 puntos porcentuales, la desigualdad ha aumentado dramáticamente.

Para medir la desigualdad, lo usual entre los economistas es que tomen mano de algún indice de desigualdad disponible dentro de la teoría del bienestar (índices de Gini, Theil, Atkinson, Sen, entre otros tantos más). No obstante, para conseguir calcular algunos de estos indicadores, es necesario tener mayor información que la escueta data provista por el referido informe. Lo ideal sería entonces contar con las bases de datos respectivas, las que aún no las tenemos completas en la web del INEI (Hasta ahora no encuentro las bases de datos sumarias!). No obstante, aún si tuviera la información disponible, estos indicadores no son sencillos de entender fuera de los círculos académicos o especializados.

Así que he decidido tomar una ruta alternativa: calcular la brecha en las cifras de pobreza según dominio lo que nos da una idea bastante próxima a la desigualdad. Definimos entonces como brecha de la desigualdad al ratio obtenido al dividir la tasa de pobreza de un dominio determinado entre la tasa de pobreza de otro dominio escogido como patrón de referencia. Un dominio de referencia ideal sería escoger aquel donde la tasa de pobreza es la menor dentro un ranking global de ellos.

La evaluación del comportamiento de este ratio, ojo, siempre en un contexto generalizado de reducción de la pobreza, me lleva a construir una tipología de cuatro escenarios:
  1. El primero de ellos es cuando existe una reducción de la pobreza progresiva. El Banco Mundial denominaría a este un escenario de reducción de la pobreza pro pobre. Esto es, cuando la velocidad de reducción de la pobreza es mayor en las regiones más pobres que en la región menos pobre tomada como referencia. Este escenario nos conduce a observar un comportamiento decreciente en el ratio de la brecha de la desigualdad. En consecuencia, este comportamiento configuraría un escenario ideal, porque la pobreza y la desigualdad se reducen paralelamente. En términos de la evaluación de las políticas públicas de una nación, podríamos decir que este escenario es el más difícil de alcanzar pero es al que deben apuntar los implementadores de las políticas (Escenario Tipo I).
  2. El segundo escenario (Tipo II) es cuando la velocidad de la reducción de la pobreza es similar en todas las regiones. Esto nos permitirá observar que el ratio de la brecha de la desigualdad se mantiene relativamente constante, puesto que el numerador y el denominador se reducen a la misma tasa. Este escenario puede calificarse positivo, porque reduce la pobreza, pero poco deseable porque no reduce la desigualdad. Yo calificaría a este escenario como una solución del tipo Second Best según la teoría del bienestar. Este escenario es probablemente el más factible de reclamar desde la academia o la sociedad civil en términos de la evaluación de la efectividad de las políticas económicas y sociales aplicadas en un país en cuestión.
  3. El tercer escenario (Tipo III) corresponde cuando la velocidad de reducción de la tasa de pobreza del dominio de referencia es mayor que la del resto de dominios, es decir, existe un comportamiento regresivo en la reducción de la pobreza. Esto nos lleva a un aumento directo de la desigualdad lo que se vería representado por un súbito incremento en el ratio de la brecha de la desigualdad. Este escenario no puede ser calificado como positivo porque a pesar de que existe una reducción de la pobreza generalizada, la desigualdad empeora de manera relativa, llevándonos a una suerte de paradoja en la evolución de los niveles de vida de una sociedad. La evaluación de las políticas públicas nos debe llevar a realizar reformas que permitan resolver tal paradoja social redistribuyendo los beneficios del crecimiento y del gasto social entre los dominios que van perdiendo posiciones relativas frente al que mejor desempeño tiene, porque si no, estaremos entrando en la trampa de la reducción de la pobreza con aumento de la desigualdad.
  4. El cuarto y último escenario (Tipo IV) ocurre cuando la velocidad de reducción de la pobreza es positiva en el dominio de referencia, mientras que en el resto de dominios es negativa. Este es el escenario perverso, dentro de un contexto generalizado de la reducción de la pobreza para un país determinado. La reducción de la pobreza es explicada sólo por el dominio de referencia, mientras que para el resto de dominios les va mal. Lo propio se puede calificar si ocurriera a la inversa, es decir, que el dominio de referencia comienza a aumentar la pobreza mientras que al resto de regiones les comienza a ir bien. Aquí también hay una situación de paradoja de la evolución de los niveles de vida, donde la reducción de la pobreza es acompañada por un envilecimiento de la desigualdad que puede explicar situaciones de conflicto y reclamo popular allí donde se perciba que "les va mal" cuando en otro lugar, "les va bien".
Evaluando los ratios de la brecha de desigualdad para cada uno de los dominios reportados en el informe del INEI sobre la pobreza entre el 2004 y el 2006 tenemos:

CU: Costa Urbana. CR: Costa Rural. SU: Sierra Urbana. SR: Sierra Rural.
SvU: Selva Urbana. SvR: Selva Rural.


En primer lugar tenemos que la brecha de la desigualdad aumentó entre el área rural y urbana (se entiende que el área de referencia es urbana). Mientras que en el 2004 se alcanzó un ratio de 1.88 esta aumentó en 2.4% para el 2005 y en 15.3% para el 2006, situándose en 2.22. El aumento total en los tres años considerados ha sido de 18.1%. Esto nos lleva a afirmar que la tasa de crecimiento de la brecha de la desigualdad ha aumentado a una velocidad que casi duplica a la velocidad del crecimiento del PBI peruano. En términos de la evaluación de escenarios de reducción de la pobreza podemos decir que entre el 2005 y el 2006 tuvimos un escenario Tipo III ya que la reducción de la pobreza en el área rural fue más lenta que el área urbana; mientras que entre el 2004 y el 2006 ocurre un escenario similar pero más agudo comparativamente. En ambos casos nos encontramos con la paradoja social que se traduce en los conflictos que vemos hasta el dia de hoy.

En segundo lugar, tenemos la comparación de los 7 dominios clásicos de medición de la pobreza en el Perú versus el dominio de Lima Metropolitana, que es el dominio que tiene el menor nivel de pobreza relativo del país. En todos los casos podemos apreciar que el ratio de la brecha de la desigualdad ha aumentado. Este aumento es más fuerte para el caso de la Sierra Rural donde el ratio pasa de 2.45 en el 2004 a 3.16 en el 2006, un incremento del 28.9%. Lo propio sucede en la Selva Urbana (+26.4%), la Selva Rural (+24.7%), la Costa Rural (+22.2%) y finalmente, la Sierra Urbana (14.6%). Sólo en el caso de la Costa Urbana es que se observa que este ratio no se ha deteriorado tanto pues apenas se ha incrementado en 2.9%.

Recordando que la tipología elaborada más arriba sirve para evaluar contextos de reducción de la pobreza globales, tenemos:
  • Entre el 2005 y el 2006, la reducción de la pobreza en Lima Metropolitana fue más veloz que en el resto de dominios evaluados, alcanzando una reducción del 25.8%. El dominio que vio reducir su pobreza con la menor velocidad fue la Sierra Rural con un cambio del 1%. Esto nos sitúa en el escenario de reducción de la pobreza con un incremento de la desigualdad tal como se describe en el Tipo III.
  • Entre el 2004 y el 2006, la reducción de la pobreza en Lima Metropolitana fue también la más veloz que en el resto de dominios evaluados (excepto en la sierra rural), alcanzando una reducción global del 21.7%. El dominio que tuvo la reducción más lenta fue la Selva Urbana con el 1%. No obstante, la Sierra Rural tuvo un incremento neto de la pobreza en el periodo evaluado de 0.9%. Esto significa que tenemos dos escenarios que concurren simultáneamente: Lima versus Sierra Rural: escenario Tipo IV; Lima versus los otros dominios: escenario Tipo III.
Los resultados obtenidos al evaluar el comportamiento de la reducción de la pobreza entre el 2004 y el 2006, nos permiten afirmar que esta se ha dado en un contexto de incremento persistente de la desigualdad, y que para una región (hablando de la Sierra Rural), ha sido perversa. No es extraño entonces explicarse la paradoja de porqué la mayoría de conflictos sociales se originan en esta franja del país ya que en Lima, o en la costa norte, si se está reduciendo la pobreza a una mayor velocidad relativa.

No me queda más que recomendar la necesidad de ajustar las políticas económicas y sociales de nuestro país a fin de garantizar que los beneficios del crecimiento económico se traduzcan en reducciones de la pobreza en escenarios como del tipo II o, idealmente, del tipo I, donde la desigualdad no aumente, o donde por fin se de un paso firme hacia la equidad de los pueblos del Perú.

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Invito al lector a evaluar lo sucedido a nivel de las regiones del país con esta metodología propuesta, tomando como referencia Lima Metropolitana y fijándose en los casos extremos: los lugares más pobres como por ejemplo, Ayacucho, Apurímac y Huancavelica; y en el otro extremo: Tumbes, Moquegua y Arequipa.

Un comentario a este post puede encontrarse en Cristal de Mira de Humberto Campodónico.

2 comentarios:

alfredofloyd dijo...

hola, estoy haciendo una tesis de distribucion del ingreso en la region de ica. Una consulta esa forma de calcular la brecha, tiene algun antecedente o algun sustento teorico? Gracias

Raul Mauro dijo...

Es una metodología simple para comparar la intensidad de la pobreza de una zona respecto de otra. No hay mayor fundamento teórico que ese. La teoría que está detrás puede ser la de Odds Ratio o mucho mejor el Riesgo Relativo.