Subir un poco el salario mínimo: la experiencia chilena

He revisado un par de notas periodísticas del diario La Tercera de Chile sobre el todavía acalorado debate que se dio en el país sureño acerca de la magnitud del incremento del salario mínimo. Lo que me ha llamado la atención de este debate es que este no se ha centrado en la imposibilidad de subir este precio fundamental del mercado de trabajo urbano, sino más bien en cuánto debería haber sido este aumento.

Mientras que la Central Unitaria de Trabajadores (CUT) proponía aumentar el salario de 135 mil pesos a 180 mil (un 33.3% adicional); el gobierno resolvió unilateralmente incrementarlo en tan sólo 8 mil pesos más alcanzando la cifra de 143 mil (apenas un 5.9% más).

La respuesta de la dirigencia sindical ante tal acción del gobierno ha sido anunciar su repudio a tal medida e inmediatamente convocar a una movilización para fines del siguiente mes para reclamar por sus derechos. De acuerdo con Arturo Martínez, Presidente de la CUT, nadie puede ofender de esa manera a la CUT ya que para hacer eso se necesita ser "muy gallito" refiriéndose de esta manera al actual Ministro de Hacienda del país vecino, Andrés Velasco.

Por supuesto, el presidente equivalente de la Confiep peruana en Chile, Alfredo Ovalle de la Confederación de la Producción y del Comercio (CPC), ha manifestado su acuerdo con que el salario mínimo es muy bajo no obstante advirtió sobre las consecuencias negativas sobre la competitividad que un aumento excesivo de este precio tendría sobre algunas empresas , en especial, las pequeñas.

En nuestro país, el tema del salario mínimo siempre ha sido una variable intocable por la agencia gubernamental competente: el Ministerio de Trabajo. Tampoco sirve de nada las reuniones del Consejo Nacional del Trabajo ni nada parecido que pudiera sugerir su variación. El salario mínimo es una variable que sólo merece ser cambiada personalmente por el Presidente de la República en ocasión de algún mensaje a la nación. No necesariamente en 28 de julio: Lo hizo Fujimori entre 1996 y 1997 luego de haberlo tenido congelado durante muchos años. Lo hizo Toledo dos veces durante su gestión para mejorar su popularidad en áreas urbanas. Y ahora lo vuelve a hacer, Alan García justo cuando también se le cae un poco la popularidad.

¿Volveremos a tener entre manos un conflicto laboral expresado en las calles de las principales ciudades del país? Es probable que sí, ya que como mostré en un post anterior el retraso del valor real del actual salario mínimo es muy grande comparado con el retraso sufrido por los sueldos. Si desearamos que este salario recuperara los niveles de poder de compra de 1980 este debería multiplicarse por al menos 2.9. En el caso de los sueldos, sólo sería necesario multiplicar por 1.7.

Queda claro entonces, que el salario mínimo debe aumentar pero que también debe mejorarse las posibilidades de mejora de las remuneraciones del resto de empleados del país.

Un mal curso de cocina peruana, francesa y junk food

Tengo la impresión que las aclaraciones realizadas por la declaración de los trece, es decir del Comité Asesor para la elaboración de las nuevas cifras de la pobreza, no aclaran nada sobre el mérito del cambio metodológico de estas nuevas mediciones que hacen que esta serie de estimaciones no sea comparable con las anteriormente calculadas. En este artículo pretendo dar algunas respuestas de por qué pienso así.

Antes de comenzar, recuerdo claramente como Jürgen Schuldt señaló que un elemento de contexto a la gresca entre Farid Matuk y Javier Herrera fue el peligroso aumento de las tasas de no respuesta a las encuestas realizadas en campo. Esto significa que, ya desde el 2004, los errores de campo se estaban volviendo más importantes que los errores de diseño, cuando Herrera aún asesoraba el INEI.

Los errores de campo se concentran por lo general en encuestas que no son completamente llenadas (se dejan de llenar varias preguntas), o bien en encuestas que son totalmente rechazadas. Por su parte, los errores de diseño tienen que ver, entre muchas cosas, con el hecho de contar con un censo actualizado (que el Perú no tenía en 2004) para realizar los diseños muestrales más precisos sobre la población a evaluar.

Ambos tipos de errores, los de campo y los de diseño, tienen sus estrategias de solución a través de diversas técnicas previstas por la teoría estadística. Ninguna de estas estrategias en el extremo es más válida que la otra, pero probablemente los costos de implementar una u otra sí sean totalmente distintos.

En el caso de los errores de campo, cuando ya se tienen respuestas omisas en las encuestas, tanto en las respuestas cualitativas como cuantitativas, se contempla seguir algún procedimiento de rellenado de la información perdida en campo a través de procedimientos estadísticos de oficina completamente legítimos desde el punto de vista teórico. Si la pérdida de información está fuera de los límites, se recomienda mejor eliminar el caso o casos en observación.

En el caso de los errores de diseño se recomienda tener actualizados los censos, y afinar los factores de ponderación (también llamados factores de expansión poblacional) según los patrones de evolución de la población que puedan ser obtenidos a partir de información administrativa fresca, como por ejemplo del RENIEC o las municipalidades.

Estos procedimientos son usuales en cualquier oficina de estadística oficial y cualquier centro de investigación serio en ciencias sociales. Por lo tanto, las siguientes afirmaciones de la declaración no aportan elementos nuevos sobre un cambio metodológico significativo en la medición de la pobreza:

• Sobre la necesidad de realizar imputaciones: Tal como lo he señalado arriba, este es un procedimiento normalmente ejecutado en la estimación de las tasas de pobreza. Esto es lo que los especialistas llaman en su jerga, una declaración formal de la necesidad de "cocinar" datos. Lo sorprendente de la declaración es que esta se hace a nivel de personas y no a nivel de hogar. Por supuesto que el Comité Asesor tiene una forma más elegante de decirlo:

• El Comité Asesor reconoció que era importante realizar imputaciones a nivel de personas que no respondieron módulos de la encuesta para corregir los sesgos identificados por la no respuesta parcial
  

• Sobre los procedimientos de imputación de respuestas a las preguntas no respondidas en campo: De acuerdo con la declaración se ha añadido a los métodos tradicionales de imputación (por tablas y determinísticas), el método hot-deck y un procedimiento sui generis para los datos panel:

• El método hot-deck consiste en una imputación aleatoria de datos cualitativos provenientes de observaciones del mismo estrato. Es decir, la adjudicación de los valores omitidos se la ha dejado a la omniciencia de la mano invisible de las probabilidades. Legítimo desde el punto de vista teórico y difícil rebatir si pensamos y concordamos que en las ciencias sociales ocurre igual que en las ciencias naturales.
• En el caso de la población panel (aquellas personas que han sido entrevistadas durante los tres años de manera seguida) se ha seguido el procedimiento de completar datos utilizando la información de "años adyacentes". Si esto es cierto, quiere decir que sólo habría sido posible completar información para la omisión de un dato en el 2005, ya que así se habrían tenido como valores adyacentes a lo respondido en el 2004 y el 2006. No obstante, asumiendo que "adyacente" haya querido decir 'próximo', 'de un año previo o futuro' tendríamos situaciones como las siguientes: alguien que declaró que estaba soltero en el 2004 y luego se casó sin responder a esta pregunta el 2005 o 2006 se le imputó que seguía soltero en estos dos últimos años. O peor, si alguien estaba empleado, y luego ya no, debido a la falta de información se le pudo haber adjudicado que todavía seguía empleado cuando en realidad ya no lo estaba. En ambas situaciones, los niveles de vida pudieron haber sido afectados por el cambio observado en dos variables cualitativas centrales de la encuesta: el estado civil y el nivel de empleo.

• ¿De lo anterior se deduce que cada uno de estos procedimientos constituyen una nueva "vara de medir" para las anteriores cifras de pobreza? Yo creo que no. El procedimiento seguido en esta oportunidad ha sido ad hoc, y por lo tanto no es definitivo ni concluyente. Se pudo haber mejorado la precisión de la estimación puntual, pero los límites de error no han sido cambiados. Por otra parte, no se dice con claridad que porcentaje de las respuestas fueron imputadas por este nuevo método y qué porcentaje por los otros métodos. La declaración sólo señala:

• [E]l Comité Asesor considera que el método mixto de imputación (hot-deck y determinístico) es adecuado en el corto plazo, [pero] se recomienda que se evalúe la posibilidad de perfeccionarlo teniendo en cuenta la experiencia internacional, pues el proceso de imputación puede ser sensible al porcentaje de no respuesta.
  

• Sobre los procedimientos de eliminación de hogares con poca información: La declaración establece el criterio -siempre arbitrario- de eliminación de hogares a aquellos que no hayan respondido los módulos 300, 400 y 500. Debe suponerse que esta 'y' es de conjunción en sentido estricto para que la recomendación sea consecuente con la rigurosidad que pretende alcanzar. Sospecho que es adecuada si se basa en la experiencia obtenida en otros países, no obstante, su implementación ha significado la eliminación de alrededor de 700 hogares según una comparación preliminar que hemos realizado en mi oficina entre la sumaria 2005 previa y la sumaria 2005 actual. La declaración debió dar cuenta de cuántos hogares fueron eliminados por este procedimiento y su efecto en la estimación de la tasa de pobreza. No obstante sólo aparece lo siguiente:

• [...] los criterios para retirar un hogar y considerarlo parte de la no respuesta total, debido a una parte importante de sus miembros omitieron responder los módulos 300 400 y 500 de la encuesta, deben ser necesariamente uniformes a lo largo de los años.

En fin, todas estas técnicas seguidas por el actual comité de expertos, en la estimación de las nuevas cifras de pobreza, es una expresión degenerada de lo que sucede al mezclar parte de la sazón de la cocina de sabor nacional, con un sazonador francés y algo de junk food, en una suerte de expresión de comida apranovoandina.

Ojo, no quiero que se malinterprete, no cuestiono las cifras, ni el arduo trabajo realizado por los técnicos del INEI y el equipo que los condujo. Cuestiono que se pretenda decir que se ha aplicado una nueva metodología cuando en verdad estos procedimientos son comunes y siempre cambiantes en la construcción de las cifras de pobreza. Cuestiono que se aplique una cocina de datos tan elaborada que haga casi imposible la irreproducibilidad de los datos de pobreza. Cuestiono que se hagan cambios metodológicos tan frecuentes sin tener previamente un espacio de discusión más amplio sobre la pertinencia de tales cambios. ¿Imagínense si tuviéramos la misma experiencia con la medición del PIB o la medición de la inflación o de los niveles de empleo?

Los cambios metodológicos tan seguidos, en vez de afianzar la confianza en las cifras, la deterioran. Las sujetan al vaivén de la política barata. Y en el caso de los buenos políticos, les hace difícil planificar y evaluar. A pesar que las cifras sean técnicamente las correctas. Por lo tanto, es necesario consolidar la experiencia acumulada de tantos años de aplicación de encuestas (las venimos haciendo rigurosamente* desde 1997) para homogenizar ciertas prácticas en campo y estándares de medición en oficina como para usarlos de manera estable durante algún tiempo convencional. Cinco años puede ser razonable. Diez años puede serlo también.

Ese fue el logro de economistas como Okun o Kuznets al consolidar los procesos de medición de las cuentas nacionales americanas a fin de hacerles un seguimiento estable y formal en el tiempo.
Ese es el logro que debemos alcanzar en nuestra sociedad para no tener información poco o nada confiable, apetecible, ni digerible sobre el avance de los niveles de vida de la población. Repetir un curso de alta cocina sofisticada, con dos vertientes culinarias respetables en el mundo y una basura, no nos seguirán dando nuevos aprendizajes en estos menesteres.

Es hora de armar el combo y masificar.

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• La declaración de los trece es un documento oficial emitido por los siguientes profesionales: Renos Vakis, Javier Herrera, Javier Escobal, John Newman, Jaime Saavedra, Juan Pichihua, Juan Manuel García, Judith Guabloche, Eduardo Zegarra, José Rodríguez, Gustavo Yamada, Marco Robles y Richard Webb. El equipo técnico estuvo conformado por los tres primeros economistas de la lista más Romy Rodriguez y un contingente de técnicos del INEI.
• La idea de la conformación de un comité de expertos como el que se acaba de realizar parece haber surgido a partir de declaraciones dadas a la prensa por Francke y Escobal a fines de agosto de 2004.
• Rigurosamente: las ENAHO las estamos aplicando desde los años ochenta pero solo a nivel de Lima Metropolitana.
  

La declaración de los trece

El Comité Asesor para el cálculo de las cifras de pobreza 2004-2006 ha emitido una reciente declaración (la única conocida) para eliminar las dudas y quejas que surgieron a partir de los polémicos resultados que trajo a la luz el Comité Técnico. Creo que la declaración ha despejado buena parte de ellas, sobre todo ante la suscripción de las siguientes recomendaciones que el INEI puede implementar con plena factibilidad:

• [Disponibilidad de] las bases de datos originales completas [...] de manera irrestricta. Asimismo, debe incluirse [... va una lista de cuestiones técnicas muy necesarias para garantizar la replicabilidad de las tasas de pobreza...] y [...] la documentación detallada y rutinas de programación que permitan replicar los resultados publicados por el INEI.
• [...] Garantizar que la información que se pone a disposición de los usuarios esté referida a datos proporcionados por las personas encuestadas, indicando claramente qué variables han sido generadas por algún método de imputación. En el caso que alguna variable haya sido imputada en la base de datos debe aparecer tanto la variable original como la imputada. En este caso se debe poner a disposición de los usuarios el programa, algoritmo o protocolo que permite reproducir la imputación realizada.
• [...] Se recomendó que junto con los indicadores de incidencia de pobreza se incluyan las estimaciones de desigualdad del gasto junto con sus respectivos intervalos de confianza.
  

Las primeras dos recomendaciones apuntan a garantizar la replicabilidad de las cifras de pobreza con un grado de transparencia mayor a la alcanzada por la anterior administración del INEI. Si logran implementarlas con éxito, la ciudadanía saldrá ganando. Antes se conseguían las rutinas o protocolos a través de los cursos que el INEI y el CIES proveían conjuntamente cada año a los principales centros de investigación del país. Hoy, con estas recomendaciones, cualquier ciudadano o profesional en formación tendrá acceso a estas herramientas.

No obstante, tengo mis dudas sobre la factibilidad política de publicar las cifras de desigualdad. Aunque la tendencia generalizada es que el gobierno deba ser lo más transparente posible, las técnicas para medir la desigualdad son un poco más complejas que las medidas de pobreza, y un poco más difíciles de manejar en contextos ajenos al ámbito académico. Por ejemplo, algunos pueden preferir el uso del índice de Gini, mientras que otros pueden preferir el ratio P90/P10. Los más sofisticados pedirán los índices de Theil intra y inter grupos o tal vez, los índices de Atkinson. Cada uno peleará por la verdad de su indicador preferido. En cualquiera de estos casos, todos los indicadores son útiles, no obstante cada uno tiene un objetivo distinto según el análisis que se pretenda realizar.

Este problema puede ser relativamente manejable en la esfera académica. Pero no necesariamente lo es en la esfera pública. Mientras que un indicador de los arriba mencionados no revele cambios tan significativos en la desigualdad, otros si serán muy reveladores por cuestiones técnicas que no es posible explayarse en un artículo como este.

Como sea, la recomendación al INEI para que se publique al menos un indicador de la desigualdad es un acierto de la declaración de los trece. Esto permitirá que el problema de la distribución del ingreso entre en la escena de la agenda pública. Algo que no se si el actual Jefe del INEI y el Presidente Alan García lo tenían previsto.
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• La declaración de los trece es un documento oficial emitido por los siguientes profesionales: Renos Vakis, Javier Herrera, Javier Escobal, John Newman, Jaime Saavedra, Juan Pichihua, Juan Manuel García, Judith Guabloche, Eduardo Zegarra, José Rodríguez, Gustavo Yamada, Marco Robles y Richard Webb. El equipo técnico estuvo conformado por los tres primeros economistas de la lista más Romy Rodriguez y un contingente de técnicos del INEI.
  

Remuneraciones: una postal de 1988

A propósito de la mención del salario mínimo real, en el mensaje presidencial, a continuación presento la evolución real (a precios de 1994. Información tomada del INEI) de cuatro tipos de remuneraciones de nuestro país:

1. La remuneración mínima vital, mejor conocida como el salario mínimo, percibido por tan sólo un 10% de la PEA según las estimaciones más benévolas.
2. Los sueldos de los empleados de Lima Metropolitana, lo que podría llamarse en inglés las remuneraciones white collar, en alusión directa al color blanco del cuello de la camisa que se pondría un empleado de esta categoría ocupacional.
3. Los salarios de los obreros de Lima Metropolitana, lo que podría llamarse en inglés las remuneraciones blue collar, en alusión directa al color azul del cuello de la camisa que se pondría un obrero de esta categoría ocupacional.
4. Las remuneraciones de los empleados del gobierno en general, los cuales también tendrían una camisa de cuello blanco, pero por la importancia de este sector en la agenda pública se la considera de manera separada.
   

Lo que queda claro del gráfico es que todas las remuneraciones sufrieron una fuerte caída durante la depresión económica del primer gobierno aprista. Luego de esta crisis viene una historia de la recuperación de las remuneraciones a un ritmo diferenciado entre cada una de sus categorías.

En el caso de las remuneraciones white collar han recuperado los niveles observados justo ante de la crisis. En contraste, las remuneraciones blue collar, están tan deprimidas que sus variaciones son apenas perceptibles. No hay un cambio significativo en estas remuneraciones en todo el periodo analizado.

Por su parte, las remuneraciones del gobierno alcanzaron los niveles de 1989, estancándose en los años que siguieron hasta fines de los noventa cuando comenzó un ligero incremento en la media global hasta la última medición realizada en junio de 2006. Se espera que luego de esta fecha cambie el sentido por la política de austeridad implementada por la administración actual. La remuneración mínima vital se ha recuperado igualmente, manteniendo los niveles observados desde 1993.

En conclusión, en cuestión de remuneraciones, el día de hoy, estamos tan igual como en 1988. Una postal tomada antes de la crisis. ¿Cuál será el desenlace hoy?

Ser peruano

Acabo de ver reproducida, en Ser Peruano, parte de la nota periodística que me hiciera el diario La República. He podido percibir que la idea que propuse sobre cómo evaluar contextos generalizados de la reducción de la pobreza ha sido correctamente captada por el periodista:

Un escenario ideal es cuando las políticas económicas tienden a reducir la pobreza en las zonas más necesitadas. O como segunda opción disminuir la pobreza de forma similar en todas las regiones, pero aquí observamos una reducción de la pobreza mucho menor en las zonas rurales en comparación a las urbanas. Con este aumento de la desigualdad se explica la generación de conflictos sociales en esas zonas, dice Mauro, investigador de Desco.

No obstante, la idea que no entendió bien el periodista ha retumbado por diferentes medios como reguero de pólvora adjudicándome frases que no dije. Ver un ejemplo de esto en CEDEP:

Indica que ello genera que las brechas de desigualdad entre las zonas urbanas y rurales sigan subiendo [hasta aquí todo Ok], según así en el 2004 encontró que por cada pobre urbano había 1.88 pobres rurales. En el 2005 la cifra sube a 1.93 y en el 2006 por cada pobre urbano hay 2.22 pobres rurales [Toda esta última parte ya la expliqué en un artículo previo].

Un saludo a todos por la dicha de ser peruano.

El crecimiento económico a pesar de Alan García

Desde que América Latina liberalizó su economía a principios de los noventa, se ha visto una notable recuperación de su entorno macroeconómico: el crecimiento económico en la región ha sido del 5% promedio anual, acompañado de un bajo nivel inflacionario. Esto se ha dado en un entorno mundial donde el crecimiento económico también ha sido vigoroso, con abundante inversión extranjera privada y altos precios en las materias primas, las cuales constituyen el principal componente de las exportaciones de AL.

Desde ese punto de vista, ¿Continuará el crecimiento económico de América Latina a pesar de que el entorno macroeconómico mundial comenzara a deteriorarse? ¿Qué impacto tendrán los shocks reales o financieros en el desempeño del crecimiento económico de América Latina?

De acuerdo con un reciente estudio publicado por el FMI (quienes declaran no suscribir los resultados de dicho documento) se ha encontrado la siguiente respuesta (traducción libre y adaptada para el blog):

Los shocks externos: financieros, de crecimiento, y precios de materias primas, explican entre el 50 y el 60% de la varianza de la tasa del crecimiento agregado de América Latina. De estos tres componentes, el más importante resultó ser el shock financiero explicando la mitad de los efectos combinados.

En el caso de nuestro país, los shocks financieros sufridos a fines de los noventa fueron decisivos en la desaceleración de la economía entre 1998, 1999 y 2000. Esto trajo como consecuencia el aumento de la pobreza y del descontento de la población con el régimen fujimorista. De aquí surgió la famosa tesis de Félix Jiménez: que el éxito económico del gobierno de Fujimori se dió a pesar de las políticas económicas que el implementó. Tal como señala en sus conclusiones:

En resumen, los liberales de nuestro país tuvieron la suerte de contar con un escenario internacional y con el clima que favoreció el crecimiento de la producción primaria. Y este crecimiento, junto con el del sector construcción, se hizo posible por la masiva entrada del capital extranjero.

En consecuencia, cuando disminuye la liquidez por efectos de la crisis internacional, la economía entra en recesión. En otras palabras, cuando la entrada de estos capitales se frena, el modelo económico se paraliza. Y como la política económica tampoco fue capaz de desdolarizar el sistema financiero, la presión al alza del tipo de cambio y el encarecimiento del crédito, afectan la capacidad de pago de las empresas endeudas en dólares y ponen al sistema financiero al borde de una crisis general de deuda. El modelo está entrampado.

El resultado de la investigación realizada por Österholm y Zettelmeyer confirma esta aseveración del economista peruano. Adicionalmente, ellos llaman la atención sobre el reciente mensaje del World Economic Outlook del FMI (Abril 2007), donde se estima una reducción moderada del crecimiento económico de los Estados Unidos y del Mundo en general, así como también una reducción promedio de los precios de las materias primas en alrededor del 20%. No obstante, no se señala problemas respecto al financiamiento así que es probable que AL tenga capacidad para sobreponerse a tal escenario en los próximos meses.

Así que el actual crecimiento se debe a pesar de Toledo y García. Y probablemente se hubiera dado a pesar de Ollanta. Espero que la principal innovación de este gobierno sea la redistribución del ingreso a través de la creación de un mercado interno que sustente de manera real a la demanda interna y entonces dependamos menos del espíritu salvaje de los flujos de inversión internacionales.
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• A continuación el gráfico de los propios autores que modela la respuesta del crecimiento económico peruano (en alrededor del 50%) para diferentes tipos de shocks globales esperados en los próximos meses.

Ranking de desigualdad regional 2004 - 2006

¿Sabe qué regiones son las más desiguales del país según las últimas ENAHOs publicadas por el INEI? ¿Sabe donde hay mayor equidad? A continuación un ranking de la desigualdad construido a partir del ingreso (en realidad, consumo) medio per cápita de cada una de las regiones.


El indicador utilizado para construir el ranking es el índice de Gini. Mientras más próximo esté de la unidad hay mayor desigualdad. En contraste, mientras más próximo esté de cero, hay mayor equidad. He puesto en verde las regiones más desiguales, y en amarillo las más equitativas.

De acuerdo con la teoría estándar del bienestar, aquellas regiones donde sea mayor la desigualdad es más dificil resolver el problema de la pobreza. En contraste, donde menor sea la desigualdad, es más sencillo resolver el problema de la pobreza.

Considero que el indicador más útil para ver esa suerte de probabilidad para resolver la pobreza está más bien ligado al indicador de la severidad de la pobreza, ya que se tiene una idea de cuan profunda es la pobreza en esa zona. Es decir, lo anterior es cierto al ver solo la desigualdad entre los pobres. Pero ya tendremos más tiempo para pensar mejor este tema.

Ingresos medios: unos suben, otros caen

A continuación presento la variación porcentual de los ingresos medios per cápita a nivel regional entre el 2004 y 2006. Estos datos fueron estimados a partir de las ENAHO 2006 anualizada por el INEI, utilizando los respectivos factores de ponderación.

De acuerdo con esta información, los que más lograron incrementar sus ingresos, por encima del 20% fueron las regiones Moquegua (26.9%) y Madre de Dios (23.7%). En contraste, las únicas regiones de todo el grupo que perdieron en sus ingresos medios fueron las regiones de Ayacucho (-10.5%), Apurímac (-6.4%), Huancavelica (-3.5%) y Pasco (-3.1%).

Para meditar en cómo hacer para que las políticas económicas no se divorcien de las sociales.

Tema para el Mensaje de 28: Aumentó la desigualdad

Tal como lo había hecho evidente en una evaluación preliminar de los índices de pobreza publicados recientemente por el INEI, publico en este post la evolución de los principales indicadores de desigualdad nacionales.

Si tomamos como referencia el índice de Gini, que es el indicador más popular de todos, veremos que entre el 2004 y el 2005 este se incrementó en casi medio por ciento. Entre el 2005 y el 2006 este aumentó mucho más hasta en un 1.7%. Finalmente comparando entre el 2004 y el 2006 el aumento acumulado de este índice alcanzó el 2.2%. Se puede encontrar más información sobre este indicador en Wikipedia. También existe una calculadora del Gini a partir de información reportada por cuantiles.

Por otra parte, de acuerdo con Jenkins, un economista notable en estas mediciones de la universidad de Essex, el indicador más utilizado para evaluar la desigualdad en los Estados Unidos es el ratio percentil 90/10. Si se ordenaran las personas en una fila desde la que tiene el menor ingreso hasta la que tuviera el mayor, el percentil 10 sería el ingreso de la persona que se ubica en el límite superior del 10% de las personas de más bajos ingresos. De igual manera, el percentil 90, sería el ingreso de la persona debajo del cual se encuentra el 90% de las personas de menores ingresos, o a partir de la cual se encuentran el 10% de las personas de mayor ingreso de toda la población.

Mientras mayor sea la diferencia entre el ingreso de estas dos personas, mayor será el ratio p90/p10, y por lo tanto, mayor será la desigualdad. La misma idea se aplica con otras posiciones relevantes, por ejemplo el percentil 75 (la mediana de los ricos), percentil 50 (la mediana global), y el percentil 25 (la mediana de los pobres), a partir de los cuales se calculan diferentes ratios para buscar en que grupos poblacionales hay evidencia significativa del aumento (o descenso) de la desigualdad.

A continuación los ratios respectivos para Perú entre el 2004 y el 2006:

Del cuadro se puede apreciar con claridad que la brecha p90/p10 es la que más aumentó en todos los ratios considerados: el ingreso del P90 pasó de ser 6.6 veces a más de 7 veces el ingreso del P10. Un aumento de 0.47 puntos.

Por su parte, la brecha entre la mediana de los ricos (p75) y la mediana de los pobres (p25) aumentó en 0.12 puntos. La brecha de la mediana total de la población (p50) con el diez por ciento más pobre (p10) aumentó en la misma magnitud.

Un grupo aparte puede considerarse a las brechas entre el 10% más rico y la mediana total (p90/p50) y entre esta última y la mediana de los pobres (p50/p25) donde el aumento ha sido alrededor de 0.06 puntos. Un cambio ligero hacia la desigualdad.

Finalmente, tenemos el ratio donde la desigualdad no habría aumentado; ubicado entre la mediana de los ricos y la mediana global (p75/p50) donde el cambio es cero.

Resumiendo, podemos decir que la desigualdad ha aumentado entre los grupos que se alojan en la parte superior de la población y la parte inferior. Este fenómeno es conocido entre los economistas como un aumento de la polarización. O sea, entre el 2004 y el 2006, los ricos se han hecho más ricos y los pobres se han vuelto más pobres.

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Notas:

• Aunque en el texto se utiliza la palabra "ingreso" las mediciones presentadas en este artículo se han realizado utilizando la variable "consumo" per cápita que es la que utiliza la fuente oficial (el INEI) y así no perder comparabilidad.
• Debo agradecer por otra parte, a la eficiente colaboración del Ing. Estadístico Mateo Cornejo en la elaboración de los indicadores presentados en este artículo.

¿Taxistas ecológicos en Trujillo?

Una reciente investigación realizada por tres investigadores de la Universidad Nacional de Trujillo han llegado a la conclusión de que la decisión de un conductor trujillano de invertir en la transformación de su vehículo gasolinero en uno de sistema dual (a gas) se debe a que este se comporta como un "taxista ecológico".

Uhm... Interesante hipótesis verde que al parecer es validada en el estudio a través de modelos de regresión MLP y logit. No obstante, el cuadro 2.1 del mismo estudio deja muy en claro que los beneficios económicos de hacer tal tranformación son altamente rentables sólo si el conductor es un taxista o es un conductor particular. En el primer caso, la relación costo beneficio es de 3.7 (gana casi 4 soles por cada sol invertido en el cambio); mientras que en el segundo apenas si llega a 1.2. A continuación la tabla más importante del estudio, según mi humilde perspectiva:


Adicionalmente, el texto señala (en pdf, pág. 41, énfasis mío):

Conviene indicar que un taxista, que decide pedir un préstamo, puede pagar gran parte de los S/. 3.000 soles con el ahorro en combustibles de sólo un año. En efecto, el ahorro de S/. 4.250 soles, acumulado en el primer año y descontado a una tasa de 60%, valdría en el presente S/. 2.656 soles. Sin embargo, el dueño de un vehículo particular no puede pagar el préstamo en un año sólo con el ahorro que obtiene del uso del GLP en lugar de gasolina. Si desea pagar el préstamo rápidamente tiene que hacer uso de ingresos, que no provengan de la posesión y uso de su vehículo. En definitiva, el principal motivador de la conversión de vehículos al sistema dual es el ahorro en el gasto en combustible.

A pesar de lo señalado, creo que un beneficio insospechado por algunos taxistas por la transformación de su vehículo produce beneficios a la sociedad en términos de la reducción de la emisión de gases tóxicos por el tubo de escape, lo que significa una mayor esperanza de vida y menores costos médicos. Algo que es digno de valorar del referido estudio.

Pero de ahí a afirmar que son taxistas ecológicos..., Por favor!.

Faltan las ENAHO 2007

No me había dado cuenta que, de acuerdo con los estándares de tiempo de entrega de las bases de datos alcanzados por la administración anterior del INEI (Gracias Farid!), las bases de datos de las Encuestas de Hogares (ENAHO) se entregaban aproximadamente luego de 45 días de haber terminado el mes en que había sido levantada la información. Mientras que, en el caso de las Encuestas Permanentes de Empleo, aplicadas únicamente en el ámbito de Lima Metropolitana, estas bases se entregaban a los 15 días de vencido el mes de recojo de los datos.

Esto significa que, en el caso de las ENAHO 2007, que al día de hoy, deberíamos tener ya disponibles las bases de datos al segundo trimestre del presente año. Ello nos habría permitido evaluar como ha evolucionado los niveles de pobreza nacionales (no regionales, por un tema de representatividad estadística) en el último año que hemos vivido bajo la administración gubernamental del Apra. De julio de 2006 a Julio del 2007.

Sin embargo, es probable que estas no sean todavía 'colgadas' ya que todavía es políticamente rentable decir, con cierto espejismo toledista en el 2004, que el número de pobres entre el 2005 y el 2006 habría disminuido en 991 mil personas.


Sería bueno que el Sr. Renán Quispe, actual Jefe del INEI, tomara un poco de su tiempo en revisar los Diez Principios Fundamentales de las Estadísticas Oficiales, suscritos ante la ONU. Los tres primeros son particularmente relevantes para todo ciudadano (énfasis mío):

1. Las estadísticas oficiales constituyen un elemento indispensable en el sistema de información de una sociedad democrática y proporcionan al Gobierno, a la economía y al público datos acerca de la situación económica, demográfica, social y ambiental. Con este fin, los organismos oficiales de estadística han de compilar y facilitar en forma imparcial estadísticas oficiales de comprobada utilidad práctica para que los ciudadanos puedan ejercer su derecho a mantenerse informados;
2. Para mantener la confianza en las estadísticas oficiales, los organismos de estadística han de decidir, con arreglo a consideraciones estrictamente profesionales, incluidos los principios científicos y la ética profesional, acerca de los métodos y procedimientos para la reunión, el procesamiento, el almacenamiento, y la presentación de los datos estadísticos;
3. Para facilitar una interpretación correcta de los datos, los organismos de estadística han de presentar información conforme a normas científicas sobre las fuentes, métodos y procedimientos de la estadística;
4. [Siguen los otros siete...]
   

Amén.

¿Dónde es más factible reducir la pobreza?

El mapa de la severidad de la pobreza al 2006, calculado gracias a la reciente disponibilidad de las bases de datos de las Encuestas Nacionales de Hogares, nos permiten señalar donde es más factible que se reduzca la pobreza y donde no lo es.

En el primer caso, ordenando a partir de quienes tienen una menor a mayor severidad de la pobreza tenemos: Tumbes, Ica, Madre de Dios, Tacna, Lima, Arequipa, Moquegua y Callao. Todas estas regiones tienen un índice de severidad menor al 3%.

En el otro extremo, tenemos a las regiones que lideran el ranking de severidad de la pobreza y por lo tanto, donde la pobreza es menos sensible a ser reducida. Estas regiones son: Huancavelica, Huánuco, Puno, Ayacucho, Apurímac, Pasco, Loreto y Cajamarca. Sus índices de severidad son superiores al 10%.

Creo que este indicador establece una ruta clara para la focalización de programas a un nivel territorial. De hecho, el mapa de pobreza elaborado por el MEF en el 2001 utiliza este concepto por las siguientes razones:

El índice de pobreza que se calcula es el de severidad (FGT2), el cual mide la cantidad de recursos que separan el gasto per cápita de la línea de pobreza. En este sentido, identifica la gravedad existente entre los pobres, distinguiendo cuántos recursos le faltan para dejar de serlo. Una vez calculados los índices hogar por hogar, se obtiene una agregación de a nivel de distrito, luego a nivel de provincia y posteriormente a nivel departamental.

Por otra parte, me llama mucho la atención que entre las regiones donde es más factible resolver el problema de la pobreza aparezcan dos regiones costeras limítrofes: Tumbes y Tacna. Ambas regiones tienen un profundo intercambio comercial, legal y también de contrabando. ¿De esto se deduce que el contrabando está reduciendo la pobreza en estas regiones? No lo sabemos, hasta que exploremos un poco más en la data provista por el INEI. Porque ¿Qué sucede entonces con todo el intercambio comercial que hay entre Puno y El Alto? Es probable que la respuesta indique que es un comercio entre pobres. No obstante, si uno da una vuelta por Juliaca se verá el gran dinamismo comercial que hay en la zona.

Veré que evidencia puedo sacar a partir de las ENAHO.

Una hipótesis sobre la demora

Hoy, han pasado casi 6 días entre la publicación de las nuevas cifras de pobreza y el "colgado" de las bases de datos respectivas en la web del INEI. Desde mi punto de vista, este es un récord bastante malo comparado con las épocas de la gestión de Farid Matuk, que siempre se acompañaba la presentación de las cifras con la publicación de las bases de datos en la respectiva web.

Tenía la hipótesis de que la demora en la publicación de las bases de datos se basaba en la necesidad de disfrutar de ciertas rentas ricardianas obtenidas por exposición a la información fresca y de primera mano por los investigadores que estuvieron a cargo del estudio.

Creo haberme equivocado parcialmente, pues no he visto una investigación publicada por los investigadores locales en este periodo de tiempo transcurrido. A no ser que en el reciente Concurso Anual de Investigaciones IDRC para el CIES alguien se haya presentado indicando que usará las referidas bases de datos.

En fin, ojalá la actual administración del INEI recupere los estándares y velocidad necesarias en estos menesteres para ser no sólo transparentes sino también, confiables y eficientes, como por ejemplo la ONPE.

¿Si imaginan si esta institución electoral se demorara un sólo día en presentar los resultados preliminares de una elección? Aunque la naturaleza de la información sobre los niveles de vida es distinta, y que necesita cierto procesamiento previo a cargo del INEI, creo que debería quedar claramente establecido por la ley y la ética profesional de los consultores a cargo, que una vez que se haya terminado de construir la base de datos sumaria, -que es la que resume la información de los niveles de vida de la población y es la que sirve para calcular los índices de pobreza y desigualdad-, esta debe ser inmediatamente puesta a disposición del público para su escrutinio y análisis correspondiente en una época tan importante desde el punto de vista político: a tan solo 4 días del mensaje presidencial.

La severidad de la pobreza: una mirada regional

Ya que ha quedado demostrado que la reducción de la desigualdad entre regiones debiera ser un tema prioritario en nuestro país, sin descuidar el tema de la lucha contra la pobreza, presento a continuación el ranking de desigualdad al interior de cada región para el 2006. Las cifras presentadas se encuentran en el anexo del referido informe, en el cuadro 9, pág. 17, bajo el título de Perú: Severidad de la pobreza total: 2004-2006:
¿Qué cosa es la Severidad de la pobreza? ¿Por qué esta es una medida aproximada de la desigualdad al interior de cada región? De acuerdo con Foster, Greer y Thorbecke, pág. 3, (para leer necesita suscribirse), los investigadores que idearon este índice, nos aclaran que este indicador se ajusta a los criterios dados por Amartya Sen, entre otros, según el cual la carencia relativa experimentada por los hogares más pobres debería ser la que revele la miseria de los más pobres. Es decir, el indicador de la severidad de la pobreza está asociada a la desigualdad porque responde a la pregunta, cuán pobres son los pobres entre los pobres.

Como se podrá apreciar, las regiones que lideran el ranking de la severidad de la pobreza al interior de sí mismas, por encima de la media nacional, son: la Sierra Rural, el área Rural y la Sierra considerados de manera agregada, de manera global, y luego la Selva y Selva Urbana de manera también agregadas.

Los dominios que muestran un menor nivel de severidad de la pobreza al interior de sus territorios son: la Sierra urbana, la Costa rural, el área Urbana, la Costa urbana, la Costa y finalmente, el área menos desigual interna es Lima Metropolitana.

En conclusión, la Sierra rural no sólo lidera el ranking de la pobreza en el país, con el 76,5%; también lidera el ranking de la pobreza extrema del país con el 46,5%; también lidera la mayor brecha de la desigualdad interregional de la pobreza con respecto a Lima Metropolitana (3.7 en pobreza total y 80.3 en pobreza extrema), y finalmente lidera, el ranking de la severidad de la pobreza es decir, de la desigualdad al interior de sus territorios.

Con este diagnóstico, queda claro que el sentido de las políticas públicas en los próximos años debe obedecer al espíritu del primer mensaje presidencial de la actual administración.

Una pregunta importante que hacernos

El Financial Times, ha publicado un artículo donde se reportan los resultados de una encuesta sobre lo que piensa la población de los países más desarrollados del planeta acerca de los efectos de la globalización en la desigualdad. El tema de fondo en debate es la percepción de la población de 'a pie' sobre la desigualdad y el mercado global. Entre varias de las preguntas hechas, resalto una que creo debería hacerse en nuestro medio:

Como se puede apreciar, la principal revelación de este gráfico es que una proporción elevada de los entrevistados (se entrevistaron a más de mil personas vía electrónica) piensa que no todas las personas de su país tienen las mismas oportunidades para alcanzar su pleno potencial. Tómese en cuenta que estamos hablando de países desarrollados: España, Italia, Francia, Alemania, Inglaterra y los Estados Unidos. En este último país, es el único donde las respuestas están por igual repartidas entre los que piensan que sí y los que piensan que no.

Como sea, la anterior pregunta tiene dos esferas de evaluación que no son tomadas en cuenta en varias de las encuestas que se realizan en nuestro país: i) la situación de la igualdad de oportunidades -a pesar de los antecedentes sociales- y, ii) las posibilidades de realización de vida de un ciudadano cualquiera. Estas preguntas son muy interesantes en la medida que nos permiten explorar las distintas percepciones que tiene la ciudadanía sobre las posibilidades de éxito de un tercero cualquiera en su respectivo territorio.

En nuestro país, las preguntas más parecidas a esta son: i) La que suele pedir a una determinada persona si percibe que su situación económica personal y la de su familia ha cambiado positiva o negativamente o no ha cambiado en los últimos 12 meses; y ii) La que pide cómo cree que cambiará su situación económica en los próximos 12 meses. Llama la atención que alrededor del 40% de las respuestas a la última pregunta se concentran siempre en una visión optimista del futuro inmediato. Eso no está nada mal para un país como el nuestro que es mayoritariamente joven en las áreas urbanas. No obstante, las respuestas a la primera pregunta se concentran casi siempre en aquella categoría que indica que siguen en igual situación que en el último año (alrededor del 50%). Es decir, buena parte de la población tiene una disposición positiva a enfrentar el futuro, pero una proporción mayor se topa con que no pueden cambiar su situación significativamente.

En contraste con la anterior aproximación, la pregunta realizada por el FT Polls, explora el problema de la desigualdad con "el otro" viviendo en un mismo territorio o contexto. No se limita a un problema de evaluación del nivel de vida personal o familiar, sino que va más allá, al escenario más próximo, regional o incluso nacional para un tercero cualquiera.

Creo que incorporar este tipo de preguntas puede ayudar a la población concientizarse del tema de la desigualdad en nuestro país. Puede también explorarse la hipótesis de si las clases más ricas tienen una preocupación real en favor de las clases menos favorecidas. Al parecer, en los países más ricos del mundo, si está presente, tal como lo demuestra los siguientes comentarios (traducción libre):

[Los ciudadanos de los países más ricos] desean que sus gobiernos incrementen los impuestos de aquellos que tienen los más altos ingresos.

[...] La visión de que al abrir sus economías a un comercio más libre resultará por igual beneficioso entre los países ricos y pobres no es compartido por los ciudadanos de los países más ricos, a pesar de cuan liberales sean sus tradiciones económicas.

El artículo de FT termina señalando de que el problema de la creciente desigualdad está en la cima de la agenda política de cada uno de los países más ricos del mundo y que pronto se convertirá en un tema decisivo en las próximas elecciones presidenciales en los Estados Unidos.

¿Qué dice Hillary Clinton al respecto? Su website lo señala como un issue fundamental qué abordar, con la siguiente frase:

La clase media americana se encuentra bajo sitio y lista para el cambio. La gente está trabajando más duro y más tiempo por menos y menos...

¿Qué dijo el presidente Alan García en su primer mensaje presidencial? (énfasis mío)

Nuestra meta es crecer pero crecer mas y con empleo apoyando al productor y trayendo más inversión, abriendo el Perú al comercio competitivo con Europa, con Sudamérica, con los Estados Unidos y con el Asia. Nuestra meta es la justicia haciendo que el estado sea de los pobres, promueva el empleo y compense la desigualdad regional y social.

Espero que no siga olvidando estas palabras tan significativas hoy por hoy, luego de las cifras de pobreza publicadas hace unos días que revelan un incremento importante de la desigualdad.

Aclarando la radiografía de la pobreza

El diario La República ha publicado la siguiente infografía sobre la evolución de la pobreza en el Perú, basándose en un análisis mío presentado en este blog:

Estoy satisfecho por la claridad con que esta infografía presenta las ideas expresadas en "Una metodología simple para evaluar contextos generalizados de reducción de la pobreza".

No obstante, me temo que ha habido una pequeña confusión del redactor sobre cómo debe leerse el coeficiente de la desigualdad. A continuación la frase que se redactó equivocadamente:

Así en el 2004 [el ingeniero economista Raúl Mauro] encontró que por cada pobre urbano había 1.88 pobres rurales. En el 2005 la cifra sube a 1.93 y en el 2006 por cada pobre urbano hay 2.22 pobres rurales.

El coeficiente de desigualdad, o brecha de la desigualdad de la pobreza, no resulta de dividir el número de pobres de una región con el número de pobres de otra. Más bien, el ratio resulta de dividir el porcentaje de pobres de una región sobre el porcentaje de pobres de otra.

La diferencia entre estas dos operaciones es fundamental, y produce resultados totalmente distintos, tal como veremos a continuación. Tomo como ejemplo dos regiones que nos interesan regularmente en este tipo de evaluaciones: Lima Metropolitana (incluye Callao) y Huancavelica. Año 2005.

Si se observa bien el cuadro, en primer lugar, aparecen listados los nombres de las regiones a comparar. Luego aparece el número de personas estimadas según el Censo del 2005 bajo el rótulo Población. La penúltima columna es el porcentaje de pobres, estimado a partir de la Encuesta de Hogares de ese año. Finalmente, aparece la columna rotulada como número de pobres que resulta de multiplicar el porcentaje de la columna anterior por la población respectiva.

A continuación aparecen dos cálculos: el coeficiente de desigualdad y el peso relativo del número de pobres.

El primer cálculo resulta de dividir la penúltima columna rotulada como % de pobres. Esta nos dice que la incidencia de la pobreza es 2.77 veces más intensa en Huancavelica que en Lima Metropolitana. Esta es la cifra que he utilizado como una aproximación a la medición de la desigualdad entre las regiones. En estadística, este indicador tiene un nombre particular, riesgo relativo. Es decir, adaptando la lectura, podríamos decir también que en Huancavelica es 2.77 veces más riesgoso ser pobre que en Lima. Siguiendo esta interpretación, permanece intacta la idea de que estamos ante un escenario de desigualdad entre ambas regiones.

En cambio, el segundo ratio es una comparación de cual es el peso relativo de los pobres en Huancavelica respecto de la población total de pobres en Lima Metropolitana. Claramente se puede observar que esta es aproximadamente el 14%. Esta cifra no parece tan útil como la inversa de ella. Tomando la inversa de este porcentaje, obtendremos la idea que expresó el periodista de La República: en Lima existen aproximadamente 7 pobres por cada pobre en Huancavelica.

Así que, habiendo hecho la aclaración, espero que en el futuro se comprenda con exactitud el sentido de la interpretación de la brecha de la desigualdad de la pobreza entre las regiones del Perú.
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Update: Hasta ahora veo rebotes del artículo comentado.

Los mejores presidentes en 40 años

De acuerdo con la última encuesta de la PUCP, los mejores presidentes de los últimos 40 años on:

• Fernando Belaúnde Terry: Norte, Centro y Oriente le dan la primera posición gracias a la notable expansión de obras de infraestructura que interconectaron a estas regiones con la capital.
• Juan Velasco Alvarado: El sur, ese que no se casa para nada con el aprismo, y que por poco puso a Ollanta en Palacio, considera a este militar peruano, probablemente por la reforma agraria, como el mejor presidente del Perú.
• Alberto Fujimori Fujimori: Lima y Callao, el único presidente que le devolvió la paz y el equilibrio económico a los limeños y chalacos, es considerado el mejor, a pesar que en el resto del Perú no se distribuyeron los beneficios del crecimiento.
  

Cabe destacar que esta encuesta, presenta resultados más representativos de la opinión política de los peruanos que la realizada por la universidad de Lima hace tan sólo unos días (ver comentario aquí). Esto es así, por la sencilla razón de que la metodología de la primera incluyó una base de entrevistas más alta que la aplicada por la segunda (1200 contra 592) distribuidos entre las principales ciudades del país y no tan sólo en Lima Metropolitana y el Callao.

Antes de afirmar que la encuesta estaría revelando que el mejor presidente de todos los tiempos habría sido el Arquitecto Fernando Belaúnde Terry, debo anotar que la diferencia con quien le secunda es mínima (1%) ya que esta se encuentra dentro de los límites de error de la encuesta (+/-2.83%).

Esto significa que el mejor presidente de los últimos cuarenta años tiene un empate técnico: FBT y AFF.

La inversa de la ley de Say

Mirko Lauer, en el diario La República, hace gala de su originalidad para interpretar el efecto de los conflictos sociales sobre el Estado, adaptando una de las leyes clásicas de la economía, la ley de Say (énfasis mío):

El gobierno construye carreteras, pero Puno quiere una de las suyas en los plazos ofrecidos. El gobierno quiere promover la agricultura, pero Apurímac no puede aceptar que la ayuda a sus fertilizantes llegue después de la cosecha. El gobierno tiene leyes ambientalistas, pero la gente del Río Ramis, Puno, quiere se cumplan en tiempo real.

Todo lo cual sugiere que estamos viviendo una inversión de una parte de la famosa Ley de Say, según la cual toda oferta crea su propia demanda. En el Perú socioeconómico de estos años son las demandas las que van creando sucesivas ofertas por parte del gobierno central. Ofertas que ese gobierno probablemente no sabía que podría hacer.

Para comentar en clase!

Ranking regional de brechas de desigualdad de la pobreza

Siguiendo con la discusión de ideas presentadas en el post anterior, va un ranking de brechas de desigualdad de la pobreza total y de la pobreza extrema a nivel de las regiones del Perú. Este ranking ha sido construido tomando los datos del reciente informe de pobreza del INEI, tomando como referencia los niveles de vida de Lima Metropolitana. Los colores con que he pintado el cuadro, seleccionados arbitrariamente, tratan de enfatizar ciertos rangos en las brechas de desigualdad de la pobreza. Para ver su significado, ver el respectivo anexo.

El ranking está ordenado de mayor a menor, tomando en cuenta las brechas de desigualdad de la pobreza extrema del 2006. Así que sin mayor preámbulo va el listado:


El ranking presenta las regiones que tienen la mayor disparidad respecto de Lima Metropolitana, entre ellas Huancavelica, Huánuco, Puno, Ayacucho y Apurímac. Estas regiones han sufrido episodios de Tipo III y de Tipo IV en contextos generalizados de reducción de la pobreza, no obstante, sólo Lima mejora sus niveles de vida rápidamente y ellas lo hacen más lento, o sino empeoran, incrementando la desigualdad perversamente. Creo que, al margen de la descripción hecha en este punto, los cambios positivos en los niveles de vida observados en estas regiones que tienen una brecha de la desigualdad tan alta, palidecen o se diluyen rápidamente. Es como querer apagar un incendio con una pistola de agua, así que los cambios positivos pueden ser percibidos como muy leves comparando con la evolución de otras regiones que mejor lo hacen.

En el otro extremo de la tabla, puede apreciarse qué regiones han pasado por escenarios de reducción de la pobreza progresiva, es decir con reducción de la desigualdad (Tipo I), o sin empeoramiento de la desigualdad (Tipo II):

• En primer lugar destaca Tumbes (gracias a un modelo de 'vasos comunicantes' de los beneficios del crecimiento peruano-ecuatoriano?) y Moquegua. En ambas regiones, el ratio se reduce progresivamente revelando que si es posible alcanzar un escenario de Tipo I. Desconozco cuáles son las razones de porqué en Tumbes se está dando tal situación, pero sospecho que tiene que ver por un efecto combinado del libre intercambio comercial y de mano de obra entre Perú y Ecuador. En el caso de Moquegua, la influencia de largo plazo de Southern parece tener resultados positivos, aunque no ha logrado cerrar del todo la brecha de la desigualdad con Lima.
  
• Luego destaco el comportamiento de las regiones de Madre de Dios, Arequipa y Tacna, donde, sólo para el caso de la pobreza total, se puede apreciar que estas regiones han pasado por un escenario de Tipo II, es decir con una velocidad de reducción de la pobreza similar a la limeña, pero sin un cambio significativo en la desigualdad. Las razones para este tipo de comportamiento hay que explorarlas en profundidad más adelante.
  

En conclusión, podemos decir que los escenarios de Tipo I y II son reales de alcanzar, al menos para el caso de la pobreza total. Por otra parte, podemos también asegurar que en el caso de la pobreza extrema, el comportamiento generalizado se inscribe en los escenarios de Tipo III y IV, lo que nos lleva a sugerir que tenemos un desafío importante que asumir en nuestro país.

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Anexo

1. Verde: La incidencia de la pobreza en la región analizada fue menor a la observada en Lima Metropolitana.
2. Azul: La incidencia de la pobreza en la región analizada fue de la misma magnitud a la observada en Lima Metropolitana.
3. Amarillo: La incidencia de la pobreza en la región analizada fue entre 1 a 2 veces la tasa de pobreza observada en Lima Metropolitana.
4. Mostaza: La incidencia de la pobreza en la región analizada fue entre 2 a 5 veces la tasa de pobreza observada en Lima Metropolitana.
5. Naranja: La incidencia de la pobreza en la región analizada fue mayor de 5 veces la incidencia de la pobreza observada en Lima Metropolitana.

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.

Actualizando la elasticidad pobreza-crecimiento

De acuerdo con el último Marco Macroeconómico Multianual, la elasticidad de la pobreza con respecto al PBI per cápita peruano -cuando hay crecimiento- se encontraba alrededor de las 0.5 unidades. Obtenidas las nuevas cifras de pobreza calculadas por el INEI y también las cifras del crecimiento económico por parte del BCRP, podemos realizar una reestimación de la sensibilidad de la pobreza respecto del PBI pc.

Para ello he tenido que reconstruir la serie de datos de pobreza a través de un empalme de las series publicadas por el MEF en su MMM 2008-2010 (2001-2005), la serie publicada por el INEI (2004-2006) y la serie de datos comparable del INEI entre 1997 y 2001 publicadas por la misma oficina. En el caso del PBI pc, no hubo mayor trabajo que sólo hacer un ctrl+c/ctrl+v para trasladar los datos a una hoja de MS Excel. Tomé el logaritmo natural a ambas series de datos para luego aplicarles una regresión lineal (no se tomó en cuenta la variable de la desigualdad por el momento), el cual se ajusta bastante bien para la serie 1999-2006. El coeficiente de X es el valor buscado como elasticidad pobreza-crecimiento.

Como se puede apreciar, la elasticidad pobreza-crecimiento ha aumentado significativamente: se ha pasado de 0.5 a 0.62. Esto significa que por cada punto de aumento en el PBI per cápita, se espera que el porcentaje de la pobreza se reduzca en 0.62 puntos. De modo que si la economía crece en 7% en el presente año, osea casi un 5.8% per cápita, la pobreza se reducirá en aproximadamente 1.6 puntos alcanzando el 42.9%.

Si este panorama permanece en equilibrio los próximos 4 años, al término del gobierno de Alan García tendremos una tasa de pobreza final del 38.1%, 10.6 puntos menos de lo que Toledo nos dejó, y 4.6 puntos menos de la cifra estimada de la pobreza en 1997 (42.7%). Nada mal para un Presidente que se presentó como el "cambio responsable". No obstante, espero con sinceridad, que el otro problema, el de la desigualdad, que no se le hace ningún tipo de seguimiento responsable, también cambie para mejor a fin de que el bienestar no sea sólo teórico sino real para la mayoría de peruanos.

El pontífice de las cifras de pobreza

Conocí a Javier Herrera durante un curso de estadística para la evaluación de políticas sociales en 1999, impartido por la escuela de estadísticas del INEI en conjunción con el CIES. Aprendí mucho de sus clases y de hecho, me sirvió bastante lo recibido, porque con eso, gané mi primera beca de investigación con la IDRC. No obstante, no me imaginaba el protagonismo tecno-político que iba a cobrar este economista de la PUCP, Doctorado en Francia, y Editor Científico del IRD también francés, por el manejo tan deslumbrante que hace de técnicas cuantitativas de investigación socioeconómica en el cálculo de las cifras de pobreza.

La primera vez que la sociedad peruana necesitó de sus servicios fue cuando el INEI de Félix Murillo daba cifras de pobreza cada vez menores a fines del 2000. La sociedad y la academia local rechazaban esas cifras, sobre todo por el pobre desempeño del crecimiento económico de esos años. Eran los años decadentes del gobierno fujimorista en todas sus dimensiones. Entonces Herrera realizó el recálculo de las nuevas cifras de pobreza y las presentó bajo un halo de aprobación generalizada por la sociedad y la comunidad científica local. Fue su iniciación. Su contribución fue decisiva para generar una ola de literatura de evaluación económica y social del Perú que terminaron tumbando ideológicamente al gobierno de Fujimori.

Luego de esa experiencia, Javier Herrera se ganó el sitio para asesorar a la administración de Farid Matuk al frente del INEI durante casi todo el gobierno de Toledo. Su principal tarea fue el cálculo de las cifras de pobreza anuales, lo que siempre se hizo bajo un par de cambios metodológicos que obedecieron siempre a su consejo. Gracias a él varios economistas tuvieron pan que rebanar a partir de las estadísticas oficiales que el publicaba, siempre después que él las utilizara primero en sus investigaciones.

Hasta aquel 28 de Julio del 2004 en que el ex presidente Alejandro Toledo utilizó las cifras de reducción de la pobreza provistas por esta oficina para convalidar el éxito mediano de su gobierno. Inmediatamente surgió una gresca técnica y política ante la opinión pública entre quien proveyó la supuesta información inadecuada (Matuk) y el que la calculó (Herrera) la que terminó con unas "vacaciones forzadas" para el último por entrometerse innecesariamente en la política interna peruana.

Antes de salir del país, Herrera dejó en claro, que aparte del cambio metodológico en la aplicación de las encuestas para medir la pobreza, un ajuste técnico 'robusto' podía dar cuenta que el número de pobres no había descendio en 420 mil personas, como lo había sustentado Toledo en su mensaje presidencial, sino mas bien estos habían aumentado en 190 mil personas. La comparación que hizo Herrera fue de cifras de pobreza al IV trimestre de cada año. Esto alimentaba a las fuerzas políticas que querían sacar a Toledo del gobierno, que afortunadamente no acabaron con su cometido por las credenciales democráticas que siempre supo sostener, de alguna manera, el "cholo" corruptito de Cabana.

Poco tiempo después, luego de la "ensalada de cifras" que presentó Matuk a finales del gobierno de Toledo, la sociedad no sabía a ciencia cierta si las cifras de pobreza se habían reducido, mantenido o aumentado. El APRA pidió auditar las cifras. Paralelamente, el gobierno condenó el Censo 2005 y programó otro, sin éxito en aplicarse hasta la fecha, para mediados de este año. Entonces Herrera tuvo la fantástica oportunidad para recuperar su pontificado al frente del cálculo de los índices de pobreza.

Una vez que Matuk renunció a su cargo, Herrera pudo volver a fines del primer trimestre del presente año para enfrascarse en la ardua tarea de revisar las cifras de pobreza. Hasta el dia de hoy, en el que, al margen de lo que haya calculado el MEF (50.4 y 48.9 para el 2004 y 2005 respectivamente), ha hecho gala de publicar las nuevas cifras de pobreza surgidas de, por supuesto, un nuevo cambio metodológico introducido por él (48.6 y 48.7 para el 2004 y 2005 respectivamente, y 44.5 para el 2006). El cambio actual consiste sencillamente en tomar las cifras estimadas anuales y ya no las cifras del cuarto trimestre, como el sugirió hacer para contradecir a Toledo en el 2004.

Como se comprenderá, la adopción de una u otra metodología ha sido y será siempre totalmente arbitraria. O mejor dicho, funcional al clima y respaldo político que se presentaba en escena. Lo más lógico habría sido presentar preliminarmente las cifras en un ambiente académico para evaluar la pertinencia del cambio metodológico. ¿Qué implicó cambiar de una estimación trimestral como solía ser en el pasado a una estimación anual como se ha realizado ahora? ¿Una familia es pobre todo el año? ¿O pueden haber por el contrario heladeros no pobres en verano y pobres en invierno? ¿Pueden haber agricultores no pobres en cosecha y pobres el resto de la campaña? Nadie ha discutido estos temas preliminarmente, hasta el día de hoy. El Estado puede irogarse el derecho de tener el monopolio de la violencia pero no el monopolio del cambio de las metodologías.

Con todo, la oportunidad de haber presentado estas cifras, le hace bien a muchos. Políticamente, estas nuevas cifras le convienen al BM y al FMI que se han gastado mucho últimamente en elogiar el éxito del modelo económico peruano que tiene altas tasas de crecimiento y baja inflación. Le conviene también, por supuesto, al hijo pródigo Alan García, quien en el pasado no supo hacer bien las cosas desobedeciendo el dictado del FMI y el Club de París. Ahora, gracias al impacto que ya tiene esta noticia, hace finta de estar haciendo bien las cosas, aunque medio Perú se le venga encima. Le conviene al APRA, porque por única vez en su historia política puede decir a las futuras generaciones que tuvo resultados positivos durante su gestión, aunque sólo se vean impresos en los periódicos y no en los bolsillos de los más pobres. Finalmente, le conviene a Fujimori, porque todos, absolutamente todos los presidentes que vinieron después de él, han seguido al pie de la letra el modelo económico que implementó en los noventa. Así que nadie tiene por qué arañarse de que le hayan exonerado de tan ridículas culpas en Chile, si finalmente, ahora si, todo parece ser como Alicia en el País de las Maravillas.

Tras esa ilusión, quedan muchas familias que saludan por última vez a sus hijos en el aeropuerto para despedirse hacia un futuro mejor, aunque no sean como profesionales. Otras tantas familias continúan consumiendo sus vidas respirando plomo al lado de las minas, a pesar de no parecer pobres porque ganan apenas un sol más que la canasta básica de pobreza. Otros ganan un salario 'firme' pero no tienen beneficios sociales, no están sindicalizados, ni tienen oportunidad de disfrutar de vacaciones porque, no están en planilla. Tantas figuras más que retratar y tan pocas líneas que no cabrían ni mil blogs peruanos para describir la pobredumbre que se entrelaza con el bienestar de unos pocos de nuestra realidad social.

Lejos de ellos, en un ambiente separado y especial, el Pontífice de las cifras de pobreza ignorará estas historias y las reducirá a sólo unos cuantos puntos cuantitativos más en el espacio bidimensional de una computadora. Y si no, cambiará de metodología para decir lo contrario. Pues finalmente, pobres o no pobres, igual serán funcionales al modelo que ha impuesto este personaje sobre la economía política peruana: que "la verdad" sobre quienes y cuántos pobres hay en nuestro país la tiene el.
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• Lamentablemente no puedo hacer un link con una apología a Javier Herrera que realizó Richard Webb en agosto del 2004 desde su rincón en el diario El Comercio. Pero hay algunos artículos periodísticos rescatados por El Congreso donde Webb proponía privatizar el INEI para tener confianza en las estadísticas nacionales. El Instituto que el fundó, probablemente, habría resultado elegido para tan magna tarea si ese hubiera sido el caso.
• Otra apología más, a cargo de Jurgen Schuldt, quien lo califica como "el experto número 1 en la materia" puede leerse en este enlace.
• Aunque este artículo gravita alrededor de la figura de Javier Herrera, cabe resaltar que las recientes cifras de pobreza han sido calculadas, según el boletín del INEI, por varios investigadores más, entre ellos Javier Escobal, un notable investigador de GRADE.
  

La venganza de los ocho tractores

Hace un par de meses, el 4 de mayo, el Presidente Alan García, tuvo la imperdible oportunidad para inaugurar Sierra Exportadora en Andahuaylas. Ello se debía a que esta región era la única que no fue afectada por la helada de marzo que destruyó la producción agropecuaria de la sierra central del Perú. En aquella oportunidad, el Presidente cometió dos errores más que podrían haber calentado los ánimos de los andahuaylinos que reventaron hace poco:

1. En primer lugar, el Presidente entregó ocho tractores (en realidad la entrega era simbólica pues se suponía que venían muchos más) a los agricultores apurimeños en calidad de donación para que pudieran trabajar sus respectivas tierras a todo dar. Estos tractores los compró Palacio a una empresa privada (Gildemeister?) pero no los pagó en su momento. Como es de esperarse, cuando los campesinos quisieron usarlos, la empresa los trajo de vuelta a la ciudad de Lima lo que enfureció a esta población por la mecida o tomada de pelo tan grotesca.
2. En segundo lugar, el Presidente anunció que habían los recursos para construir la carretera interoceánica que iba a pasar por "Chalhuanca", pensando que este lugar pertenecía a Andahuaylas. Los comuneros comenzaron a silbatear y abuchear al Presidente por tal desconocimiento, mientras que Alan se preguntaba que pasaba. Cuando el bajó del podio, un lugareño le explicó cual había sido su torpeza. Sin pensarlo dos veces, reaccionó subiendo al estrado para afirmar que "la carretera tambien va a pasar por aca". Esto por supuesto, no paró las pifias que aparecieron desde el inicio de su discurso.

Hasta aquí todo parecía perdonable. No obstante, la pólvora que reventó los ánimos de esta gente fue que el precio del saco de úrea pasó de 70 a 105 soles lo que encarecía significativamente sus costos operativos para producir un bien que tiene un bajo precio en el mercado: la papa. Basta chequear las noticias anuales de la sobreproducción de este producto para darse cuenta del problema que esto significa. Según algunas estimaciones, una familia dueña de una finca de un poco más de 1 Ha (que es el promedio de propiedad regional) puede tener un retorno de alrededor de 5 mil soles los que les deben alcanzar para vivir y sembrar el siguiente año, es decir a razón de 416 soles mensuales. Como no se logra colocar todo en el mercado, la papa perdida pasa a convertirse en chuño lo que puede consumirse a lo largo del año compensando eventuales pérdidas en consumo alimentario.

Si se les aumenta el costo directo de insumos directos tan básicos como la úrea, ¿Cómo podrán resistir una nueva campaña?

Es por eso que fue bastante pertinente el anuncio del Ejecutivo para exonerar del IGV a diversos fosfatos, nitratos y abonos usados en la agricultura para que las aguas sociales pudieran retomar la calma.

No obstante, este tipo de medidas, junto con la reducción a cero de la tasa arancelaria del trigo o la aplicación del fondo para la estabilización del precio de los combustibles, pueden ser un conjunto de señales negativas para el funcionamiento futuro del mercado. Todas ellas hacen pensar que el gobierno aprista esté tentado por aplicar un populismo disfrazado de liberalismo. O el modelo que Bruno Seminario describió al fujimorismo: "liberalismo en las ciudades y populismo en la sierra".

Como sea, los agricultores andahuaylinos, no desean que se les vuelva a tomar el pelo y no es que estén desinformados como aparenta presentar su presidente regional. Tal vez, si aquel dia de mayo se hubiera entregado los tractores con todos los gastos pagados, habríamos tenido una preocupación menor que alimentara el fuego de la convulsión social en esa región. Si no, no tendríamos a David Salazar (el Presidente Regional) diciendo:

Lo que él [el Presidente] haya ofrecido lo va a cumplir y es un tema solamente de un proceso de licitación, y antes del inicio de la campaña agraria, donde se utiliza el tractor para arar la tierra, van a estar esas máquinas en Apurímac [...]

Todo parece indicar que el Presidente Alan García era el desinformado en aquella oportunidad y que necesita de los gobiernos regionales o de su Primer Ministro para que le cubran sus metidas de pata.