Relocalización de la pobreza en un contexto de reducción de la pobreza

El fenómeno más importante que ha reportado el INEI en su reciente informe de pobreza no ha sido el aumento de la incidencia de la pobreza en ocho regiones del país tal como lo señalan diversas notas periodísticas en estos días. La pobreza ha aumentado en Pasco, Amazonas, Madre de Dios, Tumbes, San Martín, Piura, Ucayali y Tacna. Esto es 4 regiones predominantemente selváticas, 2 predominante costeras y fronterizas, y finalmente una región minera de la sierra y una región agrícola norteña.

Tampoco ha sido el fenómeno de que la región Cajamarca haya desplazado a Huancavelica, Ayacucho o Apurímac como la región que lidera el ranking departamental de pobreza del país. Este dato sin embargo ha servido para que el grupo de opinólogos de derecha responsabilice a Manuel Santos por haber bloqueado megaproyectos mineros como Conga, así como la reducción del turismo por el elevado clima de conflictividad en la región.

En mi opinión, el fenómeno mas importante que reporta el informe es la relocalización de la pobreza en las áreas urbanas del país en un contexto de reducción nacional de la pobreza.

Este fenómeno no sería nuevo en nuestra sociedad puesto que un informe previo del INEI para los años 1997-2000 (pág.35), ya había hecho esta afirmación. En aquella ocasión, la pobreza era un fenómeno creciente a nivel nacional, siendo más extensa y costosa para las áreas urbanas del país, por lo que la pobreza a fines del 2000 se había "urbanizado".

La diferencia ahora se encuentra en el hecho de que el proceso de empobrecimiento observado en las ciudades entre el 2009-2013 se está dando en un contexto de reducción nacional de la pobreza. En la práctica esto significa que las corrientes migratorias son las que estarían permitiendo a los pobres relocalizarse geográficamente en las ciudades puesto que no existirían más oportunidades de mejora socioeconómica en el ámbito rural.

Veamos la tabla que describe este proceso en el reciente informe de la pobreza del INEI (pág. 52):

Como se puede apreciar, en la sección de la tabla que se reporta la distribución del número de pobres entre el área urbana y rural, esta ha ido aumentando lenta pero decididamente en el periodo bajo análisis hasta que en el 2013 sobrepasó a la proporción de pobres que existía en el área rural. Si bien es cierto que yo he señalado que la migración sería la explicación más obvia de este proceso, habria que identificar cómo y bajo qué condiciones se está dando este proceso. ¿Los pobres se mudan a las ciudades para trabajar en qué sectores económicos? ¿Viven con sus familiares que ya han migrado previamente? ¿A qué dedican sus escasos recursos para intentar escapar de la pobreza? ¿Los programas sociales y las oportunidades económicas ya han "tocado su techo" para el área rural?

La sección de la tabla donde se describe estas proporciones entre las regiones naturales nos echa alguna luz de que en la sierra y la selva, la pobreza ha estado decayendo aceleradamente, mientras que en la costa ha ido aumentando. ¿Nos encontramos frente a un nuevo fenómeno de migración masiva de los pobres hacia la costa en busca de nuevas oportunidades de mejorar económicamente? ¿Qué puede hacer el Estado para promover programas de rápida inclusión laboral para los trabajadores de estas familias?

Finalmente, la sección de la tabla que reporta la distribución del número de pobres extremos nos presenta un proceso errático en mi percepción, pues aumentan y bajan las proporciones de un año para otro entre el área urbana y rural. Pero lo que se ve imponente, brutal y creciente es cómo la población en pobreza extrema en la sierra peruana ahora representa más del 70% de la pobreza extrema nacional. Esto es un proceso lamentable que nuestro país no puede darse el lujo de seguir asistiendo sin desatar un proceso de crecimiento socioeconómico de ancha base en tales regiones. En este caso, la incapacidad de poder migrar estaría explicando el incremento de la pobreza extrema en la sierra. Hay privación evidente de una libertad básica para que esta población pueda funcionar adecuadamente.

En conclusión, el año 2013 es el año en que la pobreza en el Perú ha presenciado una relocalización absoluta de los pobres en el área urbana. Desde el 2013, más del 50% de los pobres se encuentran en el área urbana. Esto es fruto de un largo proceso de reducción perversa de la pobreza donde muchas familias parecen haber escapado de la pobreza en las áreas rurales, pero las que no pudieron han decidido relocalizarse masivamente en las áreas urbanas. Es probable que esta nueva categoría de pobres, los pobres migrantes, al no encontrar oportunidades de inserción laboral urbanas puedan estar explicando el incremento de la violencia en las ciudades, sobre todo en la costa. Pero quizás es demasiado pronto para asegurar algo como esto.

El 2013 también es el año en que la proporción de pobres extremos sigue acumulándose en la sierra, lo cual es muy deplorable, advirtiendo los procesos históricos que se podrían desatar al no poder encontrar oportunidades para movilizarse por lo menos hacia las grandes ciudades para buscar nuevas opciones de crecimiento.

El desafío por lo tanto no se encuentra sólo en qué es lo que podemos hacer para reducir la pobreza en las zonas más alejadas del país a través de los clásicos programas sociales, puesto que, ahora resulta que una parte importante de los pobres se están mudando a las ciudades y se necesita de otro tipo de estrategias para que puedan mejorar su nivel de vida en nuestra variopinta sociedad. Pero ¿Y la otra parte? ¿Por qué no se movilizan? ¿Existen condicionamientos estructurales o individuales que inhiben movilizarse? Ese será un tema a explorar en otro post con mayor información disponible.

El promedio no es ecológico

¡Ese es el problema con el promedio! La contaminación por SO2 en la Oroya supera los límites de cuidado permisibles pero sólo en determinadas horas del día.

En la figura se aprecia claramente que hacia las 6 am se supera las 600 unidades cuando la ley considera como límite de cuidado 365 unidades (ver anexo 1). No obstante, es totalmente legal que DOE RUN cometa este exceso porque ese límite se ha establecido como promedio de 24 horas.

Por eso DOE RUN puede emitir este tipo de informes donde reporta que, por ejemplo en la estación SINDICATO, el promedio de particulas de SO2 en 24 horas llegó sólo a 108.5. ¿Se imaginan cuál será la suerte en la estación CASARACRA que tiene un promedio más alto pero que igual no sobrepasa ilusoriamente el límite?

Cuando estuve por La Oroya la gente me contaba sus testimonios de que hay madrugadas en que la contaminación es tan fuerte que es imposible salir a esas horas. Pero no necesariamente ocurre así siempre. Hay mediciones de otras fechas donde la contaminación la sueltan durante pleno mediodia, tal como se muestra aquí por ejemplo). Creo que es necesario incorporar en la ley una limitación de dispersión, usando una banda “más/menos” para evitar las trampas que ofrece el promedio.

Por otro lado, me llama la atención que el monitoreo de DIGESA, al menos tal como se reporta en su web, comienza a partir de las 6 horas, cuando esta debería mostrar todo el rango de 24 horas para hacer el monitoreo y análisis adecuado.

FMI confirma reducción de pobreza con aumento de la desigualdad en el Perú

El FMI termina confirmando el [no tan] extraño fenómeno de reducción de la pobreza en un contexto de creciente desigualdad durante los últimos años de boom económico en el Perú. Traduzco el párrafo 26 de la página 30 del informe Country Report No. 09/41: Peru: Selected issues publicado hoy en la web del FMI (descargar aquí en pdf):

La significativa reducción de la pobreza en el Perú se ha llevado a cabo junto con un persistente y creciente nivel de las disparidades regionales. La pobreza disminuyó en 9,4 puntos porcentuales en el Perú durante 2005-07, pero las ganancias no han sido distribuidas de manera uniforme. Las áreas Urbana, Selva y Costa se han beneficiado más de la reducción que las zonas rurales y la Sierra (Tabla 1). La mayoría de los departamentos experimentaron una disminución en sus cifras de pobreza durante el período 2005-07. Sin embargo, la desigualdad regional no se ha reducido (o incluso puede haber aumentado), de acuerdo con las medidas estadísticas de la desigualdad. La desviación media relativa y el coeficiente de Gini para la pobreza aumentó de 0,16 y 0,22, respectivamente en 2005 a 0,18 y 0,25, respectivamente en el 2007. La pobreza sigue siendo la más alta en Huancavelica, y mayor en la Sierra y la Selva que en la costa.

Esta situación ha sido consecuencia de un excesivo cuidado de la cuestión de las políticas económicas que aseguren la "estabilidad macroeconómica" en detrimento de la sostenibilidad y viabilidad democrática y social. 

Ahora que los grandes inversionistas han provocado la inestabilidad macroeconómica tanto a nivel internacional como nacional, los Estados mínimos como el nuestro se encuentran frente al gran reto de garantizar la estabilidad social y económica a toda costa. 

La lección es clara. En épocas de boom necesitamos que el Estado peruano se fortalezca para poder afrontar épocas de inestabilidad a las que el capital nos someterá con mayor frecuencia en el futuro. Si no, la pobreza y la desigualdad serán historias repetidas en los titulares de los diarios por siempre.

Desigualdad departamental 2004 - 2007

Los años de crisis económica pueden estar acompañados por una notable reducción de la desigualdad debido a que los ricos serían los que más pierden proporcionalmente frente a los que más pobres (ver estudio aquí, pdf, p.3). Si seguimos esta idea podríamos decir que los años de bonanza pueden apreciar un fuerte incremento de la desigualdad ya que los ricos recuperarían su capacidad de ingreso de manera agresiva frente a los que menos ganan. 

Desde una perspectiva territorial, es posible pensar que si los ricos se ubican en los departamentos más desarrollados, la desigualdad aumentará en ellos conforme el apogeo económico esté en curso; en tanto que para el resto de departamentos menos desarrollados se mantendrá igual o reducirá. Esto será así, claro está, si el modelo económico que organiza al territorio permanece invariable. Porque si por el contrario comienza a producirse un mayor nivel de diversificación productiva en el resto de departamentos es probable que uno pueda apreciar una reducción progresiva de la desigualdad conforme apreciemos el boom.

Antes de seguir conjeturando, veamos cuál ha sido el comportamiento de los índices de Gini departamentales para el periodo 2004-2007 utilizando el consumo percápita reportado en las bases de datos de las Encuestas de Hogares del INEI. Debo recordar al mismo tiempo, que el índice de Gini reporta un mayor nivel de desigualdad cuando se aproxima a la unidad (o el 100% según la presentación de los datos) y mayor equidad mientras más cercano esté de cero. 

Una hipótesis que podría ayudar a evaluar estas cifras es la llamada hipótesis de Kuznets. En el largo plazo, la desigualdad tendrá un comportamiento respecto del ingreso medio con el perfil de una campana. Es decir, tendrá tres etapas: baja desigualdad con bajo ingreso percápita, alta desigualdad con ingreso percápita promedio, y finalmente, baja desigualdad con ingreso percápita alto. 

Aunque son muy pocos los años de análisis entre manos, resulta ilustrativo observar el siguiente gráfico. Este realiza una asociación entre el ingreso medio percápita y el nivel de desigualdad medido por el índice de Gini, ambos del 2007, donde se aprecia que los departamentos más pobres (que se precian por tener un mayor nivel de ruralidad) deberían tener un menor nivel de desigualdad, mientras que los departamentos con un nivel de desarrollo medio debieran tener la desigualdad máxima. Por último, los departamentos más avanzados, mostrarían un nivel de desigualdad bajo.

El gráfico nos muestra que los departamentos más pobres, o con un nivel de desarrollo bajo como Huancavelica, Cajamarca o Ayacucho no tienen un nivel de desigualdad bajo. De hecho, ella se muestra bastante alta. Ello se explica porque el modelo de crecimiento económico de estas regiones es perverso, centrado básicamente en la explotación de recursos primarios. 

En segundo término tenemos a departamentos con un nivel de desarrollo intermedio, los cuales debieran tener un nivel de desigualdad máximo. Esto parece observarse únicamente para el caso de La Libertad donde ha habido un desarrollo espectacular de la agroindustria, pero con un reparto desigual de los beneficios de ella. Pero no se cumple esta comportamiento con otros departamentos de similar nivel de desarrollo.

Por último, tenemos el caso de los departamentos con el menor nivel de desigualdad y mayor nivel de gasto percapita, como son Lima, Callao o Ica. Este último con el nivel de desigualdad más bajo jamás alcanzado por un departamento en nuestro país. Esto podría explicarse por la notable diversificación productiva que ha tenido dicho territorio lo que habría redundado en un incremento de las opciones de ingreso para la población. Pero yo me inclino a pensar que habría que sopesar el impacto de la solidaridad post terremoto a pesar de la ineficacia del Estado para responder a esta crisis (ya que en verdad la solidaridad de las familias y algunas organizaciones privadas pudo más).

En buena cuenta, la hipótesis de Kuznets ayuda a medias a comprender el desarrollo económico y social de los departamentos de nuestro país. Pero es necesario evaluar más detenidamente la información complementaria de otras fuentes (como la evolución de los tributos por ejemplo) para asegurar que tanto de la desigualdad está explicada por el modelo de desarrollo económico vigente en cada departamento.

Para finalizar, publico también los ratios de desigualdad del percentil 90 contra el percentil 10 (el consumo del límite inferior del 10% más rico versus el consumo del límite superior del 10% más pobre) del 2004 versus el 2007. Esto por si acaso algunos economistas tengan dudas para evaluar la desigualdad departamental utilizando los índices de Gini dado que no se ha hecho una evaluación previa si las curvas de Lorenz multianuales se cruzan. Cuando una situación así ocurre, los índices de Gini suelen ser ambigüos, así que va este indicador que es más sencillo de entender en términos de brechas.

Los departamentos donde aumentaron más las brechas entre el 2004 y 2007 fueron Piura, Ayacucho y Pasco. En tanto que los que vieron que estas se reducían más fueron Ica, Lima y Amazonas. 

Lo anterior no quita que las posiciones en el ranking de la desigualdad según la brecha p90/p10 ubique a La Libertad, Cusco o Ancash como los departamentos más desiguales (con brechas de más de 6 veces). En tanto que los departamentos con menores brechas son Ica, Tumbes y el Callao con una brecha inferior a 4 veces.

La recesión pondrá a prueba estos ordenamientos en los departamentos. Veremos cambios dentro de muy poco gracias a que algunos de estos departamentos han basado sus economías exclusivamente del sector extractivo minero. Los más diversificados, creo yo perderán menos.