por Marcos Robles, Marcela G. Rubio, Marco Stampini y Pablo Ibarrarán.

Un estudio reciente del BID muestra que solo el 50,6% de las personas que viven en situación de extrema pobreza son parte de los programas de transferencias monetarias condicionadas, aunque en 2013 el número de beneficiarios de estos programas sobrepasaba 2,5 veces el número de pobres extremos. Las razones son varias:

En primer lugar, los mecanismos de focalización no son perfectos. La mayoría de los países seleccionan beneficiarios por medio de una estimación del ingreso o consumo per cápita con base en las características demográficas y los activos de los postulantes. En la mayoría de los casos, el modelo subyacente puede explicar solamente del 50 al 60% de la variabilidad del indicador de bienestar estudiado. Esto implica que incluso las fórmulas más precisas y los modelos más sofisticados no puedan evitar los errores de exclusión.

Segundo, en algunos países, los PTMC aún no son lo suficientemente grandes. Por ejemplo, en Honduras, el número de beneficiarios del Bono Vida Mejor representa solamente el 31% del número de pobres extremos en el país. La situación es similar en Paraguay y en menor grado en Panamá. En estos países, aún con una focalización perfecta sería necesario aumentar el número de hogares beneficiarios.

Tercero y sustancial, en muchos casos los hogares en pobreza extrema son difíciles de alcanzar. No están bien conectados con los servicios sociales y los programas de protección social. No confían en que los gobiernos se preocupan por su condición de pobreza y no creen tener derecho a los beneficios que éstos proveen. En algunos casos, ciertas áreas se excluyen de la cobertura de los PTMC debido a la falta de servicios de educación y salud, que constituyen una condición para recibir las transferencias. Generalmente, cuanto más pobre un hogar, más alto es el costo (financiero, en esfuerzo y en recursos humanos) para alcanzarlo, incluirlo en un programa de protección social y brindarle los servicios sociales relacionados.

Cuarto, las áreas urbanas presentan un número de características especiales que pueden reducir la calidad de la focalización, las cantidades involucradas y el cumplimiento de las reglas del programa (que a mediano plazo pueden determinar la salida del mismo). En estas áreas, la pobreza es más transitoria y menos predecible con base en datos sobre posesión de activos. El costo de oportunidad del cumplimiento de las corresponsabilidades del programa es más alto que en las áreas rurales para los miembros en edad de trabajar, debido a la existencia de una gama más amplia de oportunidades laborales disponibles. La verificación del cumplimiento es más difícil porque los servicios prestados no se concentran en una única ubicación. Además, los hogares tienden a trasladarse con más frecuencia que en las áreas rurales.

Por último, pero no menos importante, el problema también se debe a la falta de priorización hacia aquellos que más necesitan los beneficios de los PTMC. Por ejemplo, en algunos países la cobertura de los pobres moderados es muy similar o aún mayor que la de los pobres extremos.

En resumen, no obstante los esfuerzos hechos, los PTMC deben hacer más para llegar a los que más los necesitan. Los modelos estadísticos de focalización evitan la asignación arbitraria pero no son suficientes para identificar a todos las personas que viven en pobreza extrema.

Para complementar estos métodos, se podría pensar en mecanismos de búsqueda activa para identificar a los hogares más pobres, en las áreas donde el número de familias en pobreza extrema excede el número de familias beneficiarias pese a que el programa tiene capacidad de atenderlos. En esos casos, la evaluación profesional de los trabajadores sociales juega un rol importante para acercar la oferta del estado a los más pobres, y resolver los errores estadísticos de los mecanismos de focalización. Asimismo, la evaluación comunitaria, por medio de la cual las mismas comunidades identifican casos de pobres extremos excluidos de los PTMC, puede también contribuir a reducir la sub-cobertura. Aquí hay un ejemplo para identificar a los más pobres en Perú y Honduras.

Los riesgos de asignación arbitraria pueden ser mitigados por medio de la difusión de información sobre quién es beneficiario del programa, una práctica ya en uso en varios países de la región y que puede aumentar el nivel de responsabilidad de las autoridades involucradas en la focalización.

Finalmente, para llegar a los que más necesitan los beneficios de los PTMC, la recertificación de los beneficiarios actuales (verificar si siguen cumpliendo los criterios de selección) puede liberar recursos que pueden ser redirigidos a los pobres extremos.

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Comments
  • Nydia Denny Montenegro
    Responder

    Los métodos de focalizacion deberían de actualizarlos cada dos años de acuerdo a la experiencia que se haya obtenido con los que se han estado utilizando y también de acuerdo a las experiencias de otros países, en Colombia se utiliza el Instrumento SISBEN para medir la pobreza el problema es que la medición la realizan de acuerdo a los datos Demográficos, estos sirven para saber cuantos habitantes tienen el país no para medir la pobreza y cuando hacen la encuesta miran el nivel Académico de la familia que encuestan por el hecho de tener este nivel alto automáticamente lo clasifican como de modos para vivir sin tener en cuenta si laboralmente son activos o si ese empleo brinda los beneficios para vivir dignamente si tiene nevera, televisor y otros, con el puntage que le dan no puede acceder a los beneficios del Estado, de acuerdo a esto es clasificada como familia pudiente, tenemos muchos inconvenientes sobre este tema son muchas las personas que se quedan sin la ayuda después de realizar las encuestas y en muchos casos se pide que revisen la encuesta porque fue mal realizada y es peor con la revisión, esto sucede el Santiago de Cali, la conclusión de muchos es que lo que el estado quiere es quitarse esa obligación. Me gustaría tener datos de otros países sobre cual es el método que utilizan para medir la pobreza y cuales han sido los resultados.

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