2 PARTE POBREZA Y DESIGUALDAD: MOVILIDAD, MECANISMOS Y DIMENSIÓN PSICOSOCIAL 173 Capítulo 5 176 Dinámica de pobreza y movilidad socio-económica en Ecuador 2006-2014 Facundo Cuevas, Bernardo Atuesta y Fausto Jácome Capítulo 6 210 ¿Qué impulsó la reducción de la pobreza y la desigualdad en Ecuador en la década pasada? Una historia del mercado laboral urbano Bernardo Atuesta, Facundo Cuevas y Diana Zambonino Capítulo 7 260 Reducción de la pobreza rural en Ecuador. Un análisis de actividades generadoras de ingresos Diego Rojas Báez y Roberto Castillo Añazco Capítulo 8 292 Dimensiones psicosociales de la pobreza Facundo Cuevas, Marta Favara y José Rosero 3 PARTE MEDIDAS ALTERNATIVAS DE BIENESTAR EN ECUADOR 339 Capítulo 9 342 Hacia nuevas métricas del Buen Vivir Mauricio León G. Capítulo 10 352 Índice de pobreza multidimensional en Ecuador Roberto Castillo Añazco y Fausto Jácome Pérez CONTENIDO FIGURAS, TABLAS Y ANEXOS RESUMEN EJECUTIVO FIGURA 1 Curva de incidencia del crecimiento, 1998-2006 y 2006-2014 21 FIGURA 2 Crecimiento del ingreso, 2003-2013 21 FIGURA 3 Tendencias de pobreza en base al consumo, 1995-2014 22 FIGURA 4 Tendencias de pobreza, vulnerabilidad y clase media, 24 2006-2014 FIGURA 5 Tasas de pobreza en las parroquias, 2014 27 FIGURA 6 Dinámica de la pobreza entre el 2007 y el 2014 (porcentaje) 29 FIGURA 7 El ingreso laboral y las transferencias públicas son las fuentes 34 de ingreso que más han contribuido con la reducción de la pobreza y la desigualdad en Ecuador entre el 2006 y el 2014 (nivel nacional) FIGURA 8 Descomposición de la diferencia en el logaritmo del ingreso 35 laboral entre el 2006 y el 2014 en áreas urbanas FIGURA 9 El salario mínimo real se incrementó más que la mediana 36 y el promedio del ingreso laboral mensual real desde el 2007 (área urbana) FIGURA 10 El salario mínimo actúa como un faro para los ingresos (área urbana) 37 FIGURA 11 La inversión pública se incrementó desde el 2006 y ha sido 41 destinada principalmente al sector construcción y a la fabricación de productos metálicos, maquinaria y equipo FIGURA 12 Existe una transición de trabajos poco calificados a trabajos 42 más calificados entre los trabajadores del 40% inferior (área urbana) FIGURA 13 Bienestar socioemocional según el estatus de pobreza, 2014 45 FIGURA 14 Ingreso laboral mensual y bienestar psicosocial 47 en áreas urbanas FIGURA 15 Expectativas de las madres y de los padres en relación 49 a los logros educativos de sus hijos FIGURA 16 Tasa de pobreza multidimensional, 2009-2015 51 FIGURA 17 Tasa de pobreza extrema multidimensional, 2009-2015 52 FIGURA 18 Índice de pobreza multidimensional, 2009-2015 53 FIGURA 19 Descomposición del IPM, Ecuador, 2009-2015 54 TABLA 1 Incidencia, profundidad y severidad de la pobreza 25 en Ecuador, 1995-2006 TABLA 2 Matriz de transición de la pobreza 2006-2014 (porcentaje) 28 TABLA 3 Matriz de transición de la población condicional al estado 30 del 2006 TABLA 4 Cambios en las condiciones de vivienda, 2006-2014 31 TABLA 5 Cambios en la escolaridad, población en edad de trabajar, 31 2006-2014 TABLA 6 Cambios en el mercado laboral, 2006-2014 32 ANTECEDENTES CAPÍTULO 1 Ecuador, 1990-2014: crecimiento, productividad, cambio estructural y pobreza FIGURA 1: PIB per cápita (US$ constantes de 2005) y términos de 62 intercambio de bienes y servicios (Px/Pm: 2007=1) FIGURA 2: PIB per cápita de EEUU, Corea del Sur, Latinoamérica y Ecuador 65 FIGURA 3: Descomposición del crecimiento según metodología 66 de Chenery` FIGURA 4: Formación bruta de capital fijo pública y privada 67 (% del PIB nominal) FIGURA 5: PIB per cápita y consumo per cápita de los hogares 68 (US$ de 2007 por habitante) FIGURA 6: Pobreza de consumo y consumo per cápita de los hogares 68 (US$ de 2007 por habitante) FIGURA 7: Evolución de la productividad laboral media 71 (US$ 2007 por ocupado) FIGURA 8: Evolución de la productividad laboral media (US$ 2007 por hora) 71 FIGURA 9: Índices reales de productividad por ocupado, productividad 74 por hora, remuneración media y salario mínimo (2007=100) FIGURA 10: Costo de la canasta básica, ingreso familiar, salario digno 74 y salario básico unificado (US$ mensuales) FIGURA 11: Remuneraciones (RE) y excedente bruto de explotación e Ingreso 75 mixto bruto (EBE) como porcentaje del valor agregado bruto FIGURA 12: Gasto social (% del PIB nominal) 75 FIGURA 13: Descomposición agregada del crecimiento del VAB 81 per cápita TABLA 1: Tasas de crecimiento del PIB y los componentes 61 de la demanda agregada TABLA 2: Tasas de crecimiento promedio anual sector transables y 63 no petroleros TABLA 3: PIB per cápita y crecimiento promedio 64 TABLA 4: Brechas absolutas y relativas respecto al PIB per cápita de EEUU 65 TABLA 5: Estructura de la economía (% del VAB total real) 76 TABLA 6: Estructura de la ocupación según censos de población 77 (% del total de ocupados) TABLA 7: Estructura de la ocupación según TOU y encuestas de empleo 78 (% del total de ocupados) TABLA 8: Productividad laboral media (US$ 2007 por ocupado) 79 TABLA 9: Descomposición por sectores transables y no transables 82 del crecimiento del VAB per cápita (contribución porcentual) TABLA 10: Descomposición desagregada por sectores económicos del 84 crecimiento del VAB per cápita, 2001-2010 (contribución porcentual) TABLA 11: Descomposición desagregada por sectores económicos del 85 crecimiento del VAB per cápita, 2007-2014 (contribución porcentual) ANEXO 1: Metodología de descomposición del PIB per cápita 89 de Shapley PARTE 1 CAPÍTULO 2 Crecimiento, desigualdad y pobreza en Ecuador 1998-2014 FIGURA 1 Evolución de la pobreza y la desigualdad por consumo, 1998-2014 98 FIGURA 2 Dominancia estocástica de primer orden 100 FIGURA 3 Dominancia de curva de Lorenz Ecuador, 2006-2014 104 FIGURA 4 Descomposición índice de Theil por área y región, 2006-2014 105 FIGURA 5 Curva de Incidencia del crecimiento, 1998-2006 y 2006-2014 107 FIGURA 6 Descomposición de la pobreza: efecto crecimiento y redistribución por territorio, 2006-2014 111 TABLA 1 Indicadores de pobreza, 1998-2014 99 TABLA 2 Índices de desigualdad por consumo en Ecuador, 2006-2014 102 TABLA 3 Crecimiento del consumo pro-pobre Ecuador, 2006-2014 108 TABLA 4 Descomposición de la pobreza: efecto crecimiento y redistribución 110 CAPÍTULO 3 Pobreza en Ecuador. Perfiles y factores asociados 2006-2014 FIGURA 1: Evolución de la pobreza por consumo, 1995-2014 122 FIGURA 2: Evolución de la pobreza por NBI y pobreza crónica, 1995-2014 125 FIGURA 3: Descomposición de la pobreza por área y región, 2006-2014 128 FIGURA 4: Determinantes microeconómicos de la pobreza, 2006-2014 138 TABLA 1: Indicadores de pobreza Ecuador, 2006-2014 127 TABLA 2: Cambios en la estructura demográfica de la población, 129 2006-2014 TABLA 3: Pobreza por grupo étnico, 2006-2014 130 TABLA 4: Educación y pobreza de la población en edad de trabajar, 132 2006-2014 (población de 15 años y más)) TABLA 5: Características laborales de la población en edad 134 de trabajar, 2006-2014 TABLA 6: Hábitat y acceso a servicios básicos de los hogares, 2006-2014 136 ANEXO 1: Descomposición de la pobreza por grupos 142 ANEXO 2: Modelo logístico, Odds ratio 2006 y 2014 143 CAPÍTULO 4 Análisis geográfico de la pobreza y desigualdad por consumo en Ecuador más allá del nivel provincial FIGURA 1: Mapa de pobreza por consumo nacional a nivel provincial 152 FIGURA 2: Mapa de pobreza por consumo nacional a nivel cantonal 153 FIGURA 3: Mapa de pobreza por consumo nacional a nivel parroquial 154 FIGURA 4: Desigualdad. Gini por consumo a nivel cantonal 155 FIGURA 5: Desigualdad. Gini por consumo a nivel circuitos 156 FIGURA 6: Desigualdad y pobreza por consumo a nivel cantonal 157 FIGURA 7: Pobreza por consumo y pobreza por necesidades básicas 158 insatisfechas a nivel provincial FIGURA 8: Pobreza por consumo y pobreza por necesidades básicas 158 insatisfechas a nivel cantonal FIGURA 9: Ranking según pobreza por consumo y pobreza 160 por necesidades básicas insatisfechas a nivel provincial FIGURA 10: Ranking según pobreza por consumo y pobreza 160 por necesidades básicas Insatisfechas a nivel cantonal FIGURA 11: Mapa de pobreza crónica nacional a nivel cantonal 162 FIGURA 12: Mapa de pobreza inercial nacional a nivel cantonal 163 FIGURA 13: Mapa de pobreza crónica nacional a nivel distrital 164 FIGURA 14: Mapa de pobreza inercial nacional a nivel distrital 165 TABLA 1: Perfil territorial de cantones 166 PARTE 2 CAPÍTULO 5 Dinámica de pobreza y movilidad socio-económica en Ecuador 2006-2014 FIGURA 1: Tasas de pobreza extrema y moderada 177 FIGURA 2: Distribución del gasto por consumo (muestra total y de 185 estimación). Escala logarítmica, pesos poblacionales FIGURA 3: Probabilidad condicional de salir de la pobreza por 191 características demográficas del jefe de hogar - modelo 2, pesos poblacionales FIGURA 4: Probabilidad condicional de salir de la pobreza por área y 192 región - modelo 2, pesos poblacionales FIGURA 5: Probabilidad condicional de salir de la pobreza por provincia 192 - modelo 2, pesos poblacionales FIGURA 6: Probabilidad condicional de salir de la pobreza por 193 estado laboral del jefe de hogar - modelo 2, pesos poblacionales FIGURA B1: Dinámica de pobreza entre los años 2007-2014 (porcentaje) 194 FIGURA 7: Tasas de pobreza moderada, vulnerabilidad 196 y clase media 2006-2014 (a nivel de personas) TABLA 1: Matriz de transición de la pobreza 179 TABLA 2: Tasas de pobreza y consumo real promedio per cápita. 184 Comparación de muestras TABLA 3: Coeficiente de determinación (R-cuadrado) de cada modelo 187 TABLA 4: Resultados no paramétricos de movilidad de la pobreza en 188 Ecuador (a nivel de personas) TABLA 5: Resultados paramétricos de movilidad de la pobreza en 190 Ecuador (a nivel de personas) TABLA 6: Matriz de transición de la población condicional 197 al estado del 2006 ANEXO 1: Detalles acerca de las dos metodologías para evaluar 199 la dinámica de la pobreza ANEXO 2: Estadísticas descriptivas y balance entre 2006 y 2014 202 ANEXO 3: Panel A. OLS. Variable dependiente: logaritmo natural 204 del consumo per cápita (precios diciembre 2014) - 2006 ANEXO 4: Distribución de residuos y prueba de normalidad 206 ANEXO 5: Comparación entre resultados paramétricos y no paramétricos 207 con y sin ponderaciones de la muestra para todas las especificaciones del modelo de consumo ANEXO 6: Ponderaciones promedio de hogares por quintil 208 de consumo per cápita, 2006-2014 CAPÍTULO 6 ¿Qué impulsó la reducción de la pobreza y la desigualdad en Ecuador en la década pasada? Una historia del mercado laboral urbano FIGURA 1: Tasas de pobreza moderada y extrema en Ecuador 212 de 2006 a 2014 FIGURA 2: Urbanización y la reducción de la cantidad de pobres 213 FIGURA 3: Contribución de cada fuente de ingreso al cambio 214 en la pobreza y la desigualdad FIGURA 4: Curvas de Lorenz y curvas de Pen de ingreso laboral 217 familiar per cápita. Urbano, 2006-2014 FIGURA 5: Los jóvenes se han retirado del mercado laboral 219 para matricularse en la escuela FIGURA 6: Ingreso laboral promedio con nivel de educación 224 FIGURA 7: Contribución del estatus laboral a la reducción 225 de la pobreza y la desigualdad FIGURA 8: Estructura de los ocupados según la categoría de ocupación 226 FIGURA 9: Ingreso laboral mensual promedio en US$ (a precios del 2014) 228 según categoría de ocupación y por quintiles FIGURA 10: Inversión pública y privada en relación al PIB 230 FIGURA 11: Contribución de cada fuente de ingreso a la reducción 232 de la pobreza y la desigualdad en áreas urbanas. Según ramas de actividad FIGURA 12: Estructura del mercado laboral por sector en el área urbana. 233 Total y quintiles FIGURA 13: Ingreso laboral mensual promedio por sector y quintil 235 en el área urbana FIGURA 14: Estructura del mercado laboral por grupos de ocupación 238 en áreas urbanas. Total y quintiles 2006-2014 FIGURA 15: Ocupados sin seguro social. Área urbana por quintiles, 240 2006-2014 FIGURA 16: El salario mínimo nominal y la tasa de inflación en Ecuador 242 FIGURA 17: El salario mínimo real, la mediana y el promedio 243 de las ganancias laborales mensuales reales desde 2007 FIGURA 18: El salario mínimo parece ser un punto de referencia para los 244 trabajadores del sector informal. Área urbana FIGURA 19: Descomposición de la diferencia en el registro del 252 ingreso laboral entre 2006 y 2014 en áreas urbanas FIGURA 20: Descomposición de la contribución de retornos para el 253 incremento del ingreso laboral FIGURA 21: Descomposición de la contribución de las dotaciones al 254 incremento en el ingreso laboral TABLA 1: Ingreso familiar mensual promedio per cápita: 217 laboral y total. Urbano, quintil por consumo, 2006-2014 TABLA 2: Principales indicadores del mercado laboral. 218 Urbano - total y quintiles, 2006-2014 TABLA 3: Porcentaje de trabajadores en cada nivel de educación. 222 Urbano - total y quintiles, 2006-2014 TABLA 4: Regresión por cuantiles del registro de ingreso 235 laboral mensual real. Urbano, 2006/2014. Coeficientes de las variables de ocupación TABLA 5: Los trabajadores poco calificados fueron los más beneficiados 237 con el incremento de la inversión pública. Porcentaje de trabajadores en cada sector de actividad laboral por ocupación. Urbano - 2014 TABLA 6: Cambio en puntos porcentuales del porcentaje de 239 trabajador es en cada grupo de ocupación. Urbano - total y quintiles, 2006-2014 ANEXO 1: Descomposición de la pobreza por grupos 256 CAPÍTULO 7: Reducción de la pobreza rural en Ecuador. Un análisis de actividades generadoras de ingresos FIGURA 1: Cambio en pobreza efecto crecimiento y redistribución, 262 por área de residencia, 2006-2014 FIGURA 2: Estructura de los ingresos para los hogares rurales 269 FIGURA 3: Función de densidad acumulada del logaritmo del ingreso 271 de los hogares rurales, 2006-2014 FIGURA 4: Estructura de los ingresos por quintil de consumo, 274 2006-2014 TABLA 1: Características de los hogares rurales según situación 264 de pobreza, 2006-2014 TABLA 2: Pobreza rural por región, 2006-2014 266 TABLA 3: Descomposición del cambio en pobreza rural por regiones, 267 2006-2014 TABLA 4: Descriptivos del ingreso anual de los hogares rurales 270 (dólares 2014) TABLA 5: Estructura e ingreso promedio por fuente, 2006-2014 272 TABLA 6: Descomposición del cambio en la pobreza por fuente de ingreso y participación laboral 278 TABLA 7: Estructura de los ocupados por sector económico, 280 relación de dependencia y orden de actividad TABLA 8: Estructura del empleo no agropecuario dependiente por sector 282 económico, relación de dependencia y orden de actividad TABLA 9: Descomposición del cambio en los cuantiles del logaritmo 284 del ingreso de los ocupados no agropecuarios dependientes ANEXO 1: Regresión quantílica no condicionada del logaritmo 287 de los ingresos de los ocupados no agropecuarios CAPÍTULO 8: Dimensiones psicosociales de la pobreza FIGURA 1: Perfil socioemocional de la población por género 297 FIGURA 2: Perfil socioemocional de la población por etnia 299 FIGURA 3: Perfil socioemocional de la población por nivel de educación 300 FIGURA 4: Perfil socioemocional de la población por área rural/urbana 301 FIGURA 5: Bienestar socioemocional a lo largo del ciclo de vida 303 FIGURA 6: Bienestar socioemocional según el estatus de pobreza 304 FIGURA 7: Probabilidad de ser pobre y bienestar psicosocial 309 FIGURA 8: Expectativas de las madres y de los padres 312 en relación a los logros educativos de sus hijos FIGURA 9: Ingreso laboral mensual y bienestar psicosocial 314 en áreas urbanas FIGURA 10: Ingreso laboral mensual y bienestar psicosocial en áreas 315 urbanas, estratificado por nivel educativo TABLA 1: Factores asociado con el bienestar psicosocial 306 TABLA 2: Depresión (puntuación z) del jefe de hogar y de los hijos, 317 por orden de nacimiento y composición familiar TABLA 3: Autoeficacia (puntuación z) del jefe de hogar y de los hijos, 318 por orden de nacimiento y composición familiar TABLA 4: Autoestima (puntuación z) del jefe de hogar y de los hijos, 318 por orden de nacimiento y composición familiar TABLA 5: Bienestar psicosocial del jefe de hogar e inversión 320 en el capital humano de los hijos, por características del jefe del hogar ANEXO 1: Probabilidades de ser pobre y bienestar psicosocial 322 ANEXO 2: Ingreso laboral mensual y bienestar psicosocial 324 en áreas urbanas ANEXO 3: Ingreso laboral mensual y bienestar psicosocial en áreas 325 urbanas, estratificado por nivel de educación ANEXO 4: Depresión (puntaje z) del jefe del hogar y de los hijos, 327 por orden de nacimiento y composición familiar ANEXO 5: Autoeficacia (puntaje z) del jefe del hogar y de los hijos, 329 por orden de nacimiento y composición familiar ANEXO 6: Autoestima (puntaje z) del jefe del hogar y de los hijos, 331 por orden de nacimiento y composición familiar ANEXO 7: Jefe del hogar y bienestar psicosocial e inversión en 333 el capital humano de los hijos, por características del jefe del hogar CAPÍTULO 9: Hacia nuevas métricas del buen vivir FIGURA 1: Buen Vivir como vida plena en armonía 346 FIGURA 2: Sistema de indicadores del Buen Vivir 347 CAPÍTULO 10: Índice de pobreza multidimensional en Ecuador FIGURA 1: Tasas de privaciones de los hogares por indicador, 357 diciembre 2015 FIGURA 2: Evolución de la tasa de pobreza extrema multidimensional, 360 2009-2015 FIGURA 3: Evolución de la tasa de pobreza multidimensional Ecuador, 361 2009-2015 FIGURA 4: Evolución de la intensidad de la pobreza multidimensional, 362 Ecuador 2009-2015 FIGURA 5: Evolución del índice de pobreza multidimensional, 363 Ecuador 2009-2015 FIGURA 6: Descomposición del IPM, 2009-2015 364 TABLA 1: Indicadores del índice de pobreza multidimensional Ecuador 356 TABLA 2: Tasas privación a nivel de hogar, 2009-2015 365 E n el periodo 2006-2014 el país presenta grandes avances hacia la erradicación de la pobreza. Usando como métrica monetaria al consumo, la pobreza en el país se redujo del 38,3% al 25,8%, una reducción de 12,5 pp; y la pobreza extrema por consumo pasó de 12,9% a 5,7%, es decir una reducción de 7,2pp. Acompañando a este logro de política social, otros tipos de indicadores de pobreza han mostrado avances importantes. Por un lado, la pobreza por necesidades básicas insatisfechas también se redujo en el mismo período de 52% a 35,8% y, por otro, la pobreza por ingresos se redujo de 37,6% a 22,5%. Evidentemente este período acumula grandes avances en términos de bienestar medido a través de estos indicadores. Sin embargo, han sido poco exploradas desde el punto de vista de la investigación, las principales características que describen y explican lo observado este periodo. Preguntas tales como: ¿Qué mecanismos explican la reducción observada de pobreza?, ¿Cómo ha sido la reducción de pobreza para distintos grupos de la población?, ¿Cómo se sitúa la pobreza a través de los distintos territorios del país, ¿Qué ha pasado con la movilidad socio-económica?, ¿Cómo se vinculan los factores psicosociales del individuo con la condición de pobreza monetaria?, y ¿Cómo se compara este periodo de reducción de pobreza con periodos de reducción anteriores?, son preguntas que merecen un estudio riguroso, que contribuya a entender los comportamientos observados, y permitan retroalimentar a la política pública. Ese precisamente es el objeto del presente documento denominado “Reporte de Pobreza por Consumo Ecuador 2006-2014”. 15 El “Reporte de Pobreza por Consumo Ecuador 2006-2014”, está construido por un conjunto de investigaciones con técnicas cuantitativas rigurosas para identificar el estado, la evolución, posibles canales de explicación y demás aspectos asociados a la pobreza por consumo en el país. Como fuente primaria de información esta investigación toma la serie de encuestas de condiciones de vida, las cuales representan el marco de información más completo y exhaustivo que tiene el país para describir y analizar la situación de vida de los hogares ecuatorianos. Por su complejidad metodológica, esta encuesta no se levanta de manera periódica. En el país, el INEC ha realizado seis rondas de esta encuesta: 1994, 1995, 1998, 1999 y 2006. La última ronda fue levantada entre noviembre 2013 y octubre 2014 y sus resultados descriptivos fueron presentados el primer trimestre del 2015. Una característica común de estas encuestas es que capta en un módulo especial cada uno de los gastos tanto alimenticios como no alimenticios que realizan los hogares y, por tanto, se puede construir una medida de pobreza y desigualdad por consumo. Esto último es especialmente relevante porque el consumo, como medida de bienestar monetario, es una medida superior al ingreso ya que es más estable en el tiempo y está sujeta a menores problemas de subreporte. Pese a que el presente documento gira en torno a una medida de pobreza monetaria, como es el consumo, un aporte fundamental de este documento es reconocer a la pobreza como un fenómeno multidimensional y que va más allá del enfoque tradicional de conceptualizar la pobreza en función de medios materiales. Con ello a diferencia de otros Reportes de Pobreza, en este documento se presentan tres dimensiones adicionales a la pobreza por consumo que enriquecen de sobremanera el análisis. En la primera, se presenta la metodología de construcción, así como los resultados del índice de pobreza multidimensional del Ecuador. La segunda, presenta reflexiones sobre la medición del Buen Vivir, paradigma de bienestar que está en la Constitución del Ecuador y cuyo alcance es el objetivo mismo de la economía y la sociedad ecuatoriana. Por último, el estudio incluye de manera novedosa una descripción sobre el componente psicosocial de la pobreza, al emplear los módulos sobre autoestima, autoeficacia y depresión que se levantaron por primera vez en la encuesta de condiciones de vida en el país. 16 Este documento es producto de la cooperación técnica entre equipos técnicos del Instituto Nacional de Estadística y Censos y del Banco Mundial. Está compuesto de la siguiente manera: un resumen ejecutivo, un capítulo de antecedente sobre el contexto macroeconómico del periodo de análisis y tres partes de contenido. La primera parte muestra el estado y evolución de la pobreza por consumo en el país, incluyendo un análisis territorial y está compuesto de 3 artículos. La segunda parte, presenta el análisis sobre la movilidad social, clase media y hace un análisis de la relación que existe entre pobreza y la dinámica y estructura del mercado laboral, tanto en el área urbana como en la rural. Adicionalmente, presenta información sobre la dimensión psicosocial de la pobreza. Esta parte está compuesta de 4 artículos. Finalmente, la tercera parte, compuesta por dos artículos, denominada medidas alternativas de bienestar, presenta la construcción del índice de pobreza multidimensional en Ecuador sus resultados y evolución, así como las primeras reflexiones sobre la medición del Buen Vivir. Este trabajo concreta los esfuerzos del INEC de proveer investigación científica y de utilidad para el país. Se suma a las investigaciones encaminadas al análisis y comprensión de la pobreza y desigualdad en Ecuador. Y pretende ser un documento de referencia para los investigadores, universidades, áreas de decisión, y para el público en general. José Rosero Moncayo Indu John-Abraham Director Ejecutivo del INEC Representante Residente Banco Mundial en Ecuador 17 Introducción Este resumen gira en torno a dos preguntas que sirven para describir la historia de la evolución de la pobreza y la desigualdad en Ecuador en el nuevo siglo: 1. Mirando atrás, ¿qué sucedió? 2. Examinando, ¿por qué sucedió? Este resumen ejecutivo integra y sintetiza un conjunto de documentos técnicos y de análisis elaborados para el Reporte de Pobreza en Ecuador como parte de la colaboración técnica entre el Banco Mundial y el Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC). 19 Pobreza y desigualdad en el nuevo siglo: ¿Qué sucedió? 1. Ecuador se ha convertido en un país más próspero en el nuevo siglo. Entre el 2000 y el 2014 el PIB per cápita aumentó en 45% en términos reales. Este incremento se dio a un ritmo relativamente continuo durante estos años. Con cierto nivel de volatilidad, la tasa de crecimiento promedio del PIB per cápita fue de 2,4% durante dicho período. Una perspectiva de largo plazo de tendencias de crecimiento en Ecuador revela que esta prosperidad es históricamente inusual. En los últimos 50 años, solo en la década de 1970 se percibió un crecimiento comparable en estándares de ingreso promedio (figura 1). 2.. Una característica notable del reciente periodo es que la prosperidad ha sido ampliamente compartida. Para el periodo 2006-2014, la desigualdad medida por el coeficiente de Gini del consumo se reduce 3,8 puntos porcentuales (pp) de 0,445 a 0,408. Esto contrasta con el periodo anterior 1998-2008, en donde la desigualdad no varió. En la figura 1 se presentan la curvas de crecimiento del consumo en ambos periodos y se observa que, mientras que entre 2006-2014 el crecimiento del consumo tuvo énfasis en la población más pobre, en el periodo 1998-2006 el crecimiento del consumo fue más homogéneo e incluso favoreció a los segmentos menos pobres. 3. Los resultados de desigualdad por consumo también se evidencian con la métrica del ingreso. Mientras que el ingreso de la persona promedio ha aumentado, este incremento ha sido mayor entre los menos favorecidos. El ingreso promedio del 40% más pobre de la población aumentó a una tasa anualizada de casi 7% entre el 2003 y el 20131, mientras que la tasa de crecimiento del ingreso promedio fue de casi 4%. Solo Bolivia y Argentina percibieron un crecimiento mayor de los ingresos del 40% más pobre en ALC, mientras que Perú y Brasil mostraron niveles similares a los de Ecuador (figura 2). La desigualdad del ingreso descendió entre los ecuatorianos, sobre todo desde el 2007, con una caída del coeficiente de Gini de 7 puntos, de 0,54 a 0,47. Durante el mismo período 2007-2013, el Gini descendió solo 2 puntos en ALC, de 0,54 a 0,52 (Banco Mundial 2015). Cabe señalar, que estos resultados son consistentes con el indicador oficial de Gini por ingresos (en el 2007 el Gini es de 0,55 y en el 2013 es de 0,48). En este caso se presenta la cifra de Gini del estudio del Banco Mundial, sólo para la comparabilidad entre países. 1 La elección de los años se basa en criterios de comparabilidad. Ver el recuadro 1 para más detalles sobre la medición y el monitoreo de la pobreza en Ecuador. 20 FigurA 1 Curva de Incidencia del Crecimiento, 1998-2006 y 2006-2014 Nota: las curvas expresan el consumo en términos de la línea de pobreza. Fuente: Banco Mundial, Indicadores de Desarrollo Mundial. FigurA 2 Crecimiento del ingreso, 2003-2013 Fuente: tabulaciones de LAC Equity Lab de SEDLAC (CEDLAS y el Banco Mundial) e Indicadores de Desarrollo Mundial. 21 4. Con mayores ingresos y menor desigualdad, Ecuador ha logrado progresos en su esfuerzo por erradicar la pobreza. El análisis de las tendencias de pobreza durante los últimos 20 años muestra dos períodos definidos. La primera mitad (1995- 2006) fue una “década perdida” para la reducción de la pobreza. Con la crisis financiera de 1999 en el medio, la pobreza no se redujo entre 1995 y el 2006. La segunda mitad destaca por una histórica reducción de los niveles de pobreza. Del 2006 al 2014, la pobreza descendió de 38% a 26%, y la pobreza extrema se redujo a 6% disminuyendo a más de la mitad desde el 2006. FigurA 3 Tendencias de pobreza en base al consumo, 1995-2014 Fuente: cálculos de los autores usando ECV 1995-2014. 5. Los cambios en la pobreza pueden ser entendidos descomponiendo dos efectos: I) efecto crecimiento y, II) efecto redistribución. Los resultados de la descomposición arrojan que de los 6,5 pp de reducción de pobreza para el periodo entre 1998 y 2006, todo el cambio en la pobreza se debió exclusivamente al crecimiento del consumo. Para el periodo entre 2006 y 2014, los 12,5 pp en la reducción de la pobreza, se explica positivamente por los dos efectos. Por un lado, el crecimiento real del consumo hizo que la pobreza se reduzca en 5,4 puntos porcentuales, y el efecto redistribución provocó una disminución de 7,1 puntos porcentuales. Lo anterior contrasta dos modelos de reducción de pobreza totalmente distintos. El del periodo 1999-2006 en donde hubo un crecimiento que hizo recuperar el nivel de consumo de los hogares pero sin redistribución, y el del periodo 2006-2014 en donde a más de incrementar el nivel de consumo de los hogares primó un modelo de justicia social en donde el nivel de consumo de los hogares más pobres creció a mayor ritmo que el de los hogares más ricos. 22 RECUADRO 1 Medición y monitoreo de la pobreza en Ecuador El método oficial más usado de medición de la pobreza en Ecuador se basa en la comparación del consumo per cápita de cada hogar con una línea de pobreza y pobreza extrema. La pobreza extrema se define en base al costo de una canasta básica que satisfaga los requisitos mínimos de aporte calórico de las necesidades alimentarias. La línea de pobreza suma a esto una cantidad que representa las necesidades no alimenticias, usando el coeficiente de Engel. Como resultado, las líneas (en términos per cápita mensuales) para el 2014 son: US$ 47,5 para la pobreza extrema y US$ 84,4 para la pobreza en general. Esto significa US$ 1,6 y US$ 2,8 por día, respectivamente. El instrumento usado para medir la pobreza en base al consumo es la Encuesta de Condiciones de Vida (ECV). Usar el consumo en vez del ingreso tiene sus ventajas de medición —está sometido a una menor volatilidad, se mide de manera menos ruidosa y captura mejor la hipótesis del ingreso permanente—. Sin embargo, medir el consumo es un esfuerzo costoso y se necesita tiempo. Por esa razón, se realiza la ECV cada cinco años aproximadamente. En los últimos 20 años, el INEC ha realizado cinco ECV: 1995, 1998, 1999 (año de la crisis financiera), 2006 y 2014. Si bien el ingreso está sujeto a más errores de medición que el consumo, es más barato recopilar información sobre el ingreso permitiendo, por lo tanto, realizar el monitoreo de pobreza con mayor frecuencia. Ecuador, al igual que todos los países de la región, también monitorea la pobreza en base al ingreso. El instrumento para medir la pobreza en base al ingreso es la Encuesta de Empleo y Desempleo, (ENEMDU), que permite crear series cronológicas comparables de la incidencia de pobreza para todos los años desde el 2003. Este reporte de pobreza, así como otros anteriores, usa la pobreza en base al consumo como herramienta de medición. La pobreza en base al ingreso es usada cuando la del consumo no basta, es decir, para hacer comparaciones con otros países de la región y cuando se requieren análisis más frecuentes. 6. La clase media ha crecido de manera importante, aunque las personas vulnerables siguen constituyendo el grupo socioeconómico más grande. Usando las líneas oficiales de pobreza, seguimos la metodología de Ferreira et al. (2012) para definir a los grupos vulnerables y a la clase media. Se define un hogar como vulnerable si sus posibilidades de caer nuevamente en la pobreza están por encima del 10%. Se define un hogar como clase media si muestra 10% menos de posibilidades de caer nuevamente en la pobreza2. La reducción de la pobreza moderada no solo ha 2 En este caso, no existe un límite superior de la clase media, lo que significa que lo que llamamos clase media realmente incluye hogares de clase media y más. Esto se hace así porque dadas las escasas observaciones en la parte más alta de la distribuión de consumo, cambiar ligeramente el límite superior de la clase media no afecta realmente los resultados que se muestran aquí. 23 sido percibida en un grupo más grande cercano a la línea de pobreza, sino que ha influido en la expansión de la clase media. Durante este período, el tamaño de la clase media aumentó relativamente más que el tamaño de la clase vulnerable. Sin embargo, las personas vulnerables siguen siendo el grupo más numeroso del país. La transición debe continuar para que Ecuador se consolide como un país de clase media. FigurA 4 Tendencias de pobreza, vulnerabilidad y clase media, 2006-2014 Fuente: ECV2006 y ECV2014. Cálculos de los autores. 7. Los avances en la lucha contra la pobreza tuvieron lugar en las áreas urbana y rural, así como en las diversas regiones geográficas naturales del país. El proceso de reducción de la pobreza 2006-2014 no ha sido exclusivo para determinadas partes del territorio. La pobreza en áreas rurales descendió 14 puntos porcentuales (pp), mientras que en áreas urbanas la reducción fue de 9 pp. Desde la perspectiva de regiones naturales, el porcentaje cayó 9 pp en la Sierra, 15 pp en la Costa y 12 pp en la Amazonía. A pesar del progreso generalizado, las diferencias regionales se mantienen. La pobreza rural es tres veces mayor que la urbana, y la pobreza en la Amazonía es casi dos veces mayor que la de la Sierra y la Costa. 24 8. La pobreza extrema en las áreas urbanas fue virtualmente erradicada. El reto de eliminar la pobreza extrema ha sido abordado en el contexto urbano, donde los pobres extremos son menos del 2%. También se han percibido grandes progresos en este frente en el entorno rural, donde la pobreza extrema afecta ahora a solo 1 de cada 7 personas. TABLA 1 Incidencia, profundidad y severidad de la pobreza en Ecuador, 1995-2006 Incidencia (%) Brecha (%) Severidad (%) 2006 2014 2006 2014 2006 2014 Pobreza Urbana 24,9 15,5 6,8 3,6 2,6 1,2 Rural 61,5 47,3 24,5 15,1 12,9 6,7 Sierra 33,8 24,5 12,0 7,0 5,9 2,9 Costa 40,3 24,8 12,6 6,4 5,3 2,4 Amazonía 59,7 47,7 32,3 19,2 21,4 10,2 Nacional 38,3 25,8 13,3 7,3 6,4 3,0 Pobreza extrema Urbana 4,8 1,9 0,9 0,3 0,3 0,1 Rural 26,9 13,8 8,4 3,3 3,8 1,2 Sierra 12,2 5,6 3,5 1,2 1,5 0,4 Costa 10,8 4,2 2,3 0,8 0,7 0,2 Amazonía 39,6 21,8 18,5 6,8 10,6 2,9 Nacional 12,9 5,7 3,6 1,3 1,6 0,4 Fuente: cálculos de los autores usando ECV 2006, 2014. 9. La profundidad y severidad de la pobreza también han registrado una importante reducción. El recuento de la pobreza es una medición con información limitada, ya que solo toma en cuenta a las personas por debajo del umbral de pobreza, sin considerar cuán pobres son. La brecha de pobreza3 y la severidad4 abordan dicha limitación. Muestran que en la última década la profundidad de la pobreza se ha reducido, incluso a la mitad en algunos casos, y los pobres son sustancialmente menos pobres que antes. En otras palabras, los pobres están mucho más cerca de cruzar la línea y escapar de la pobreza. Más aún, la pobreza se ha vuelto menos severa, es decir, los más pobres 3 Se estima la brecha o profundidad de la pobreza al considerar cuán lejos, en promedio, están los pobres de la línea de pobreza. Se expresa como porcentaje de la línea de pobreza y rangos de 0 (nadie está por debajo de la línea de pobreza) a 100 (todos los pobres tienen ingreso cero). 4 Se estima la severidad de la pobreza poniendo más peso a las observaciones que están por debajo de la línea de pobreza. El índice de la brecha de pobreza al cuadrado es una forma de una suma ponderada de las brechas de pobreza, con el peso proporcional a la brecha de pobreza. 25 de los pobres se han beneficiado de las tendencias generales de mejora en el estándar de vida. La severidad ha descendido a menos de la mitad, trasladando a aquellas personas con los niveles de consumo más bajos a una situación con perspectivas significativamente mejores para escapar de la pobreza en comparación a ocho años atrás. 10. A pesar de los progresos logrados, abordar la pobreza continúa siendo un reto importante en el entorno rural. La mitad de la población rural es pobre. El progreso es significativo, pero todavía hay mucho por hacer. El reto es importante tanto en términos de incidencia como en número de personas. Porque a pesar de que el país continúa urbanizándose, los pobladores rurales siguen constituyendo más del 30% de la población. A su vez, el 60% de los pobres vive en áreas rurales. 11. Todas las provincias del país han mostrado reducciones de pobreza. Sin embargo, todavía existen fuertes diferencias a nivel de localidades, incluso al interior de las provincias más prosperas. Un nuevo mapa de pobreza de las parroquias de Ecuador (INEC y Banco Mundial 2015) muestra que, incluso en los territorios con una menor incidencia de pobreza, existen importantes brechas a nivel de localidades. Por ejemplo, en Manabí hay parroquias donde el recuento de la pobreza es menor al 20%, algunas donde la pobreza se encuentra a niveles más intermedios, y otras donde la pobreza está por encima del 60% (figura 5). RECUADRO 2 Colaboración entre el INEC y el Banco Mundial para elaborar un nuevo mapa de pobreza Paralelamente a la colaboración en el análisis para el Reporte de Pobreza, el INEC y el Banco Mundial han colaborado para producir un nuevo mapa de pobreza. El anterior se hizo en el 2006. De acuerdo con Elbers, Lanjouw y Lanjouw (2003), la estimación de áreas pequeñas sirve para calcular la pobreza en base al consumo y los indicadores de desigualdad a niveles geográficos más bajos que los que se muestran en la ECV. En el ejercicio se usó información de la ECV 2014 y el Censo Nacional de Población 2010 para obtener estimados de pobreza y desigualdad a nivel de parroquias y cantones, tomando en cuenta las características de los hogares y su ubicación. Si bien el ejercicio puede resultar intensivo a nivel computacional, los resultados pueden ser útiles para planeamiento subnacional, determinación de objetivos 26 y toma de decisiones en base a evidencias. Como tal, una de las audiencias principales del mapa de pobreza en Ecuador es la Secretaría de Planificación y Desarrollo (SENPLADES), que tiene a su cargo el diseño y coordinación del plan de desarrollo nacional. Se cuenta ya con un volumen con mapas detallados de pobreza, pobreza extrema y desigualdad para cada una de las 24 provincias del país, que acompaña a la publicación del Reporte de Pobreza. FigurA 5 Tasas de pobreza en las parroquias, 2014 Fuente: Encuesta de Condiciones de Vida, 2014. Censo de Población y Vivienda 2010 (Estimación de Áreas Pequeñas). Elaboración: Instituto Nacional de Estadística y Censos-INEC, Banco Mundial. Diseño visual de mapas: Organización de Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura-FAO.. 27 • Dinámica de la pobreza: una historia de movilidad ascendente 12.. ¿Qué tipo de dinámica existe detrás de la fuerte tendencia descendente de la pobreza? La reducción de la pobreza puede darse bajo diversos escenarios de movilidad. Podría ser que grandes segmentos de personas estén entrando a la pobreza mientras que un porcentaje mayor esté saliendo de la misma. O podría ser que el descenso de la pobreza se deba mayormente a personas que están dejando la pobreza atrás, mientras que muy pocas están entrando a la pobreza. El primer caso se caracteriza por una alta movilidad ascendente-descendente, mientras que el segundo se trata de una alta movilidad ascendente y una lenta movilidad descendente. Ambas dinámicas tienen implicancias diferentes, lo que hace que sea interesante y relevante estudiar el tipo de movilidad detrás de las recientes tendencias de pobreza en Ecuador. En ausencia de paneles de información, se crean paneles sintéticos usando una novedosa metodología desarrollada por Dang y Lanjouw (2013), calculando movimientos ascendentes y descendentes en torno a la línea de pobreza. Adicionalmente, calculamos la dinámica más allá de los umbrales de pobreza para comprender la movilidad de entrada y salida de la clase media y la vulnerabilidad. 13. La dinámica detrás de la reducción de la pobreza entre el 2006 y el 2014 se da por la salida de un gran número de gente de la pobreza y por la entrada de un bajo porcentaje de personas a la pobreza. Si bien se ha registrado cierta movilidad descendente, los cálculos señalan que solo el 4,88% de la población no era pobre en el 2006, y que entraron en la pobreza ocho años después. Cerca del 13,25% era pobre en el 2006 y salió de la pobreza en el 2014. Las probabilidades conjuntas de la matriz de transición de la pobreza se presentan en la tabla 2, los elementos fuera de la diagonal capturan la movilidad El grupo por encima de la diagonal muestra una movilidad ascendente, es decir, pasó de una clase a otra, de una pobre a una no pobre. El grupo por debajo de la diagonal muestra una movilidad descendente, es decir, pasó de una clase no pobre a una pobre. TABLA 2 Matriz de transición de la pobreza 2006-2014 (porcentaje) Pobre 2014 No pobre 2014 Pobre 2006 19,16 13,25 No pobre 2006 4,88 62,71 Fuente: ECV2006 y ECV2014. Cálculos de los autores. 28 14. Esta dinámica resulta de una movilidad gradual durante un período de tiempo extendido en vez de un proceso concentrado en unos pocos años. La salida de la pobreza no se dio de manera abrupta, en uno o dos años. Por el contrario, el proceso de transición ha sido gradual. La figura 6 muestra las probabilidades de transición entre los años del período de interés5. En términos generales, los resultados muestran que la movilidad ascendente ha sido mayor que la movilidad descendente, y que ha sido un fenómeno más o menos continuo en el tiempo, reportando la brecha agregada positiva entre los movimientos de salida y entrada a la pobreza. FigurA 6 Dinámica de la pobreza entre el 2007 y el 2014 (porcentaje) Fuente: cálculos de los autores usando ENEMDU. 15. Estos años también dinamizaron el movimiento hacia la clase media. La clase media fue la que más creció en este período. Un dinámico análisis muestra que eso se debió a que la población vulnerable pasó a formar parte de la clase media, complementado, en menor medida, por una población “pasando” directamente a la clase media, dejando atrás la pobreza. Esto ha venido acompañado por una limitada movilidad descendente, es decir, personas saliendo de la clase media. 5 229 29 16. Sin embargo, el grupo vulnerable que se encuentra cerca de la línea de pobreza representa el grupo más grande del país. Las personas vulnerables constituyen el grupo más numeroso del país. En el 2014, el 25% de la población es pobre, el 39% es vulnerable y el 35,7% es clase media y alta. Una inspección dinámica muestra que la clase vulnerable está creciendo porque los pobres moderados se están movilizando de manera ascendente, y también porque un pequeño grupo se está moviendo de manera descendente desde la clase media. TABLA 3 Matriz de transición de la población condicional al estado del 2006 2014 Pobreza Vulnerable Clase media Total moderada o alta Pobreza moderada 59 26 15 100% 2006 Vulnerable 7 66 27 100% Clase media o alta 7 12 81 100% Fuente: ECV2006 y ECV2014. Cálculos de los autores. 17. En términos generales, los resultados de movilidad socioeconómica muestran un alto grado de movilidad ascendente. En términos de movilidad socioeconómica entre pobreza moderada, vulnerabilidad y clase media, se encuentra que a pesar de que existe un alto nivel de persistencia en todos los niveles sociales, del 100% de los pobres en el 2006, el 41% se desplazó hacia la vulnerabilidad o clase media. Específicamente, del total de pobres el 26% pasó a ser vulnerable y el 15% pasó a ser clase media en el 2014. Y del 100% de la población vulnerable en el 2006, el 27% pasó a ser clase media, lo que asegura, de alguna forma la sostenibilidad de las políticas de reducción de pobreza. Por otro lado, el porcentaje de población desplazándose hacia abajo en la escala social es bajo. Se encontró que del 100% de vulnerables en el 2006 el 7% pasó a ser pobre en el 2014, y del 100% de población de clase media el 7% pasó a ser pobre y el 12% pasó a ser vulnerable. • ¿Quiénes son los pobres? Perfil de las condiciones de vida de los pobres 18. En promedio la persona pobre vive en un hogar relativamente “joven” y grande, con cinco miembros, de los cuales el 60% tiene menos de 25 años y la edad promedio de sus miembros es de 24 años. La mayoría de los pobres tiene acceso al agua a través de la red pública y a servicios de saneamiento adecuados, y vive en hogares de material adecuado. Las condiciones de vivienda han mejorado marcadamente en los últimos ocho años. 30 TABLA 4 Cambios en las condiciones de vivienda, 2006-2014 Indicador 2006 2014 Pobre No pobre Pobre No pobre Hacinamiento 47,5 11,5 36,4 7,3 Agua vía red pública 62,6 85,6 72,5 89,5 Saneamiento adecuado 61,5 91,6 76,6 95,0 Material de piso adecuado 82,5 96,9 86,6 97,4 Material de pared adecuado 80,7 94,1 86,9 96,0 Material de techo adecuado 94,2 98,1 98,0 99,8 Fuente: ECV2006 y ECV2014. Cálculos de los autores. 19. El perfil educativo de los pobres gravita hacia la educación secundaria. El mayor rendimiento educativo de las nuevas generaciones está cambiando la composición de dotación de capital humano de los pobres. Sin embargo, la mayoría absoluta de los adultos pobres no tiene sino educación primaria. Se necesitará otra generación para que las nuevas cohortes crezcan y cambien esta mayoría hacia la educación secundaria. TABLA 5 Cambios en la escolaridad, población en edad de trabajar, 2006-2014 Indicador 2006 2014 Pobre No pobre Pobre No pobre Nivel de escolaridad (%) Ninguno 11,7 3,6 9,3 3,4 Primaria o menos 6 57,2 30,1 51,4 28,5 Secundaria 28,5 40,7 36,5 44,8 Superior 2,6 25,7 2,8 23,3 Años de escolaridad 15 a 24 años de edad 8,4 11,3 9,7 11,8 25 a 44 años de edad 7,4 11,8 7,9 12,0 45 a 64 años de edad 4,5 9,6 5,3 10,0 65 + años de edad 2,3 6,1 2,5 6,8 Fuente: ECV2006 y ECV2014. Cálculos de los autores. 6 Esta categoría incluye cursos de primaria y de nivel inferior. 31 20. El hogar típicamente pobre sigue dependiendo de la agricultura y de los servicios de subsistencia. Más de la mitad de jefes de hogares pobres trabaja en el sector primario. Por el contrario, más del 60% de los no pobres se encuentra en el sector terciario (servicios y comercio). El empleo asalariado continúa siendo la ocupación más común. El trabajo no remunerado sigue afectando a un importante grupo de jefes de hogar pobre. TABLA 6 Cambios en el mercado laboral, 2006-2014 Indicador 2006 2014 Pobre No pobre Pobre No pobre Estatus de empleo (%) Empleado asalariado 34,7 37,2 33,6 37,9 Independiente 24,0 26,0 23,5 23,4 No remunerado 14,7 8,3 13,6 6,3 Desempleado 3,0 3,0 2,5 3,2 Inactivo 23,6 25,5 26,8 29,3 Estructura del sector (100%) Agricultura 50,5 17,5 52,5 19,3 Minería 0,4 0,5 0,6 0,7 Manufactura 9,9 12,4 9,2 12,7 Comercio 12,5 25,0 9,6 20,7 Construcción 7,0 5,4 9,3 5,9 Servicios 19,8 39,2 18,8 40,8 Total 100% 100% 100% 100% Fuente: ECV2006 y ECV2014. Cálculos de los autores. 32 ¿Por qué descendieron la pobreza y la desigualdad? El papel de las políticas 21. Un segundo componente clave de este informe de diagnóstico es tratar de entender, en un contexto de múltiples cambios, cuáles fueron los principales estímulos para la reducción de la pobreza y la desigualdad observados en la última década. Para guiar el trabajo empírico realizado se usa un marco conceptual específico. Este marco conceptual caracteriza el proceso de la generación de ingresos sobre la base de la dotación de los hogares, el uso que hacen de estos y los retornos obtenidos a partir de los mismos. El proceso y sus resultados están condicionados por diversas circunstancias contextuales: escenario macroeconómico, instituciones y mercados. En este marco de trabajo, el nivel educativo de una persona es un tipo de “dotación”, el tipo de actividad o trabajo que hace es el “uso”, y la paga obtenida el “retorno”. 22. La estrategia empírica procede en capas, tratando de “pelar” de manera sistemática y secuencial los diferentes niveles de análisis, como una aproximación para desarrollar un conjunto cohesionado de evidencias que permitan explicar los motores y la propulsión de los cambios de pobreza y desigualdad. El objetivo analítico no se presta para un estudio causal en el sentido econométrico de “evaluación de impactos”, donde las variables tienen una variación exógena a partir de la cual se miden las respuestas. En vez de eso, para lograr una comprensión fundada de la historia de la reducción de la pobreza el estudio usa una aproximación por capas de modo gradual y secuencial, como sigue: • Capa 1: descomposición de los cambios de pobreza y desigualdad por fuentes de ingresos. ¿Cuáles fuentes son las que contribuyen más? ¿Las laborales o las no laborales? • Capa 2: análisis de los cambios en el ingreso laboral. ¿Se trata de cambios en la dotación o en los retornos? • Capa 3: ¿qué es lo que ha promovido los cambios en los retornos? ¿Cuál ha sido el papel de las políticas? 23. El ingreso laboral ha sido el principal contribuyente en la reducción de la pobreza y la desigualdad. El ingreso laboral ha contribuido en más del 70% en la reducción de la pobreza, casi en dos terceras partes en la reducción de la pobreza extrema y en 90% en la disminución de la desigualdad. Para el 2014, el hogar promedio obtiene 70% de sus ingresos de los mercados laborales. 33 24. Las transferencias públicas del Bono de Desarrollo Humano (BDH) han sido la segunda fuente más importante en la reducción de la pobreza y la desigualdad. En particular, las transferencias públicas contribuyeron con casi el 20% del total de la reducción de la pobreza extrema y la desigualdad del ingreso, mientras que la contribución del BDH en el campo de la pobreza moderada fue más modesta (12%). Durante el 2013 y el 2014, el BDH pasó por una reforma para la determinación de objetivos, reduciendo el número de beneficiarios para enfocar el programa en el 20% más pobre. Figura 7 El ingreso laboral y las transferencias públicas son las fuentes de ingreso que más han contribuido con la reducción de la pobreza y la desigualdad en Ecuador entre el 2006 y el 2014 (nivel nacional) Fuente: ECV 2006 y ECV 2014. Cálculos del autor. Notas: la figura muestra la descomposición de Shapley en relación a los cambios de pobreza y desigualdad (ver Barros et al. (2006) y Azevedo, y Cong Nguyen (2012) para mayor información). 25. El ingreso laboral se incrementó en todos los grupos socioeconómicos, pero más entre los más desfavorecidos. El ingreso laboral per cápita promedio en las áreas urbanas7 aumentó en 25% entre el 2006 y el 2014, mientras que para los más pobres y los segundos más pobres (20%) de la población (los grupos socioeconómicos que conforman el 40% inferior de la distribución) subió en 41% y 51%. 7 El análisis del mercado laboral se centra en áreas urbanas, donde los mercados están mejor definidos. 34 26. Los cambios en el ingreso laboral se han dado principalmente por cambios en los retornos más que por una variación en la dotación en las áreas urbanas. Usando la novedosa metodología de Firpo et al. (2009) para descomponer los cambios en el ingreso laboral para diversos grupos en la distribución del ingreso, se encuentra que el incremento del ingreso laboral entre el 2006 y el 2014 para los trabajadores urbanos se debió mayormente a una mejora general en los retornos. Por ejemplo, para los trabajadores del 10% más pobre de la distribución del ingreso, las ganancias se incrementaron en 0,47 puntos log, de los cuales 0,55 se explican por los retornos ascendentes, y -0,07 por los cambios en la dotación. Un hallazgo similar se observa entre el 25% más pobre de la población. Para los trabajadores mejor pagados que representan la mediana o que son más acomodados, el incremento general del ingreso fue menor, con una contribución neutral de dotación y todo el incremento proveniente de una estructura de pagos más alta. FigurA 8 Descomposición de la diferencia en el logaritmo del ingreso laboral entre el 2006 y el 2014 en áreas urbanas Predicción 2014 Predicción 2006 Diferencia Dotaciones Retornos Promedio del Log del ingreso laboral 5,99 5,68 0,31 -0,03 0,34 Fuente: ECV 2006 y ECV 2014. Notas: los coeficientes fueron calculados a través de una regresión del logaritmo RIF del ingreso laboral mensual real en términos de género, edad, edad al cuadrado, educación, tamaño del hogar, número de hijos, estado civil, estatus laboral, sector de actividad, un simulador que identifica a la gente que gana menos del salario mínimo, informalidad, ocupaciones agrupadas como un indicador de habilidades y ubicación geográfica. Para mayor información sobre la metodología ver Firpo, et al. (2009) y Fortin et al. (2011). 35 27. Los cambios en los retornos reflejan cambios de políticas en factores institucionales (salario mínimo, cumplimiento de la afiliación a la seguridad social y el tipo de crecimiento económico que tuvo lugar en la década pasada. Los cambios en los retornos son analizados a través de la contribución de tres tipos de factores: tipo de crecimiento económico (baja calificación, trabajo intensivo), instituciones (cambios de las leyes y la aplicación de la ley relacionada con el salario mínimo y el acceso a la seguridad social), y capital humano (educación y experiencia). Estos factores se definieron tomando en cuenta las políticas y los eventos de contexto específico en Ecuador en la década pasada. La evidencia es consistente con los primeros dos factores, que tienen una importancia fundamental en el incremento de los retornos para los trabajadores de los grupos menos favorecidos. 28. Una activa política de salario mínimo ha llevado a importantes aumentos desde el 2007, y ha funcionado como un faro para mejorar la estructura de pagos de los trabajadores más pobres. El salario mínimo se ha incrementado de manera constante en el período 2007-2014. En términos generales, ha aumentado poco menos de 50% (en términos reales), dictando el ritmo de crecimiento de las ganancias de los trabajadores con salarios bajos, y superando la tasa de crecimiento del ingreso promedio y la mediana. Figura 9 El Salario Mínimo Real se incrementó más que la mediana y el promedio del ingreso laboral mensual real desde el 2007 (área urbana) Fuente: salario mínimo del Banco Central de Ecuador e INEC; y los ingresos laborales del ENEMDU. 36 29. La aplicación de la ley ha reforzado el papel de faro del salario mínimo para los trabajadores formales e informales con salarios bajos. La normativa que ha venido actualizando el salario mínimo ha estado acompañadas de un monitoreo estrecho en torno a la aplicación de la ley. Un estudio reciente sobre la informalidad en Ecuador (Banco Mundial 2015) documenta que la aplicación de la ley ha sido fundamental para la reducción de los trabajadores en condiciones informales. Un monitoreo estrecho ofrece la estructura de incentivos para que el salario mínimo sea tomado como un punto de dirección para que las empresas establezcan el pago de los trabajadores. Más aún, en el contexto de un mercado laboral con bajas tasas de desempleo, el salario mínimo legal es visto como el salario de referencia por el sector informal también. El patrón de las ganancias formales e informales en Ecuador es consistente con esta hipótesis. Todos los años desde el 2007 se viene observando un repunte en la densidad de la distribución del ingreso informal justo a nivel del salario mínimo. Los hallazgos están en línea con la teoría del “efecto faro” encontrada en otros países como México8, Brasil9, Colombia10 y Costa Rica11. F igur A 10 El salario mínimo actúa como un faro para los ingresos (área urbana) 8 Bosch y Manacorda (2010). 9 Neri et al. (1998); Fajnzylber (2001); y Lemos (2004). 10 Maloney y Nuñes (2004). 11 Gindling y Terrell (2005). 37 38 Fuente: ENEMDU Diciembre 2007 - Diciembre 2014. Nota: la línea negra punteada representa el logaritmo del salario mínimo en cada año. Los ocupados en el sector informal lo constituyen las personas que trabajan en unidades de menos de 100 trabajadores cuyo establecimiento no tiene RUC (Registro Único del Contribuyente). 30. En el contexto de una economía en crecimiento, los aumentos del salario mínimo no han reducido el empleo. Un incremento del salario mínimo dispara los costos laborales hacia arriba. Por lo tanto, una preocupación normal es el potencial impacto negativo que podría tener a nivel del empleo y, en particular, de la disponibilidad de trabajos formales. Con todo, la evidencia es diversa, con bibliografía que considera los efectos negativos en el empleo12 y bibliografía que no encuentra ningún tipo de efecto13. Para algunos países como Colombia y Brasil, el efecto del salario mínimo en el empleo es negativo, mientras que en otros como México no existen evidencias de que el empleo se haya visto afectado14. En el caso de Ecuador, la evidencia de los efectos del salario mínimo en el empleo, la informalidad y la pobreza es muy limitada. Investigaciones recientes sugieren que no han surgido efectos negativos en el empleo como resultado de estas medidas (Canelas 2014, Atuesta 2015). El crecimiento favorable y el contexto de la demanda de consumo habrían ayudado a compensar los costos más altos del lado de los beneficios. 12 Brown et al. (1982), Burkhauser et al. (2000), Deere et al. (1995), Neumark and Wascher (1992) and Maloney and Nuñez (2003). 13 Card (1992), Card and Krueger (1994), Dickens et al. (1999), Dickens and Manning (2004), Dolado et al. (1996), Katz and Krueger (1992), Lemos (2004) and Gindling and Terrell (2005). 14 Bell (1997) and Maloney and Núñez (2003). 39 31. Las mejoras del empleo poco calificado y el trabajo intensivo son características del crecimiento económico observado durante el período, y que han impulsado la reducción de la pobreza y la desigualdad. El análisis de descomposición entre sectores y ocupaciones en el mercado laboral muestra que los principales contribuyentes para la disminución de la pobreza y la desigualdad han sido los sectores de trabajo intensivo, y ocupaciones con remuneración privada, poco calificadas. • El ingreso de los trabajadores con remuneración privada contribuyó en cerca del 55% con la reducción de la pobreza y en alrededor del 45% con la reducción de la pobreza extrema y la desigualdad. El ingreso laboral de los independientes aparece como el segundo contribuyente más importante en la reducción de la pobreza (20% de variación general). • El sector servicios (con 35%), el sector primario (con 20%) y construcción (10%) han sido los principales sectores que han contribuido con la reducción de la pobreza. • Las ocupaciones poco calificadas percibieron las mejoras más importantes en términos de retorno y, además, mejoraron relativamente más para los trabajadores del 40% inferior de la distribución de ingresos. Más aún, los trabajadores poco calificados han salido del comercio y pasado al sector construcción y servicios. 32. El crecimiento económico del trabajo intensivo en favor de los pobres se ha visto dinamizado por un sólido programa de inversión pública. Desde el 2006, la inversión pública ha mostrado una tendencia ascendente, pasando del 4% al 15% del PIB. En cambio, el porcentaje de inversión privada en términos del PIB descendió de 17% a 13%. En general, la mayor parte de la inversión pública ha sido dirigida a la construcción y a los servicios relacionados, que son intrínsecamente áreas poco calificadas, de trabajo intensivo. 40 F igura 11 La inversión pública se incrementó desde el 2006 y ha sido destinada principalmente al sector construcción y a la fabricación de productos metálicos, maquinaria y equipo Fuente: Banco Central de Ecuador. Nota: “p” significa provisional. Los productos metálicos, maquinaria y equipo incluye metales comunes; productos metálicos; maquinaria, equipo y aparatos electrónicos; equipos de transporte; mobiliario y otros productos manufacturados. 41 33. Entre las ocupaciones poco calificadas, los trabajadores pobres tienen la posibilidad de pasar de trabajos elementales a otros más calificados. Mientras que las ocupaciones elementales –la categoría de nivel de habilidades más baja– continúan siendo la principal fuente de trabajo para el 20% más pobre, se ha observado una significativa reducción de 10% en el porcentaje de trabajadores pobres empleados en estas ocupaciones elementales (de 45% a 35%), y una transición hacia ocupaciones que requieren mayores habilidades como operadores de maquinaria, ensambladores, funcionarios. F igura 12 Existe una transición de trabajos poco calificados a trabajos más calificadOs entre los trabajadores del 40% inferior (área urbana) Fuente: ECV 2006 y ECV 2014. Cálculos del autor. 42 34. La mejora en términos de dotación en educación ha promovido esta transición del trabajo poco calificado, mientras que los retornos a la educación muestran una tendencia a disminuir en el tiempo. Entre el 40% de los más pobres, el porcentaje de trabajadores con solo educación básica o menos ha disminuido en cerca de 10 puntos porcentuales, lo que ha llevado a engrosar los grupos con escolaridad secundaria (alrededor de 8 puntos) y superior (2 puntos). Con todo, la mayoría de trabajadores en el 40% inferior de la distribución solo tiene educación básica o menos. Pero esta transición educativa promueve el cambio de trabajo. En términos de retorno, existe una tendencia general hacia la disminución de ganancias marginales, en parte por el efecto de la oferta de trabajadores más educados. Hacia el “Buen Vivir”: medidas alternativas de bienestar 35. El plan de desarrollo nacional de Ecuador de “Buen Vivir” destaca la importancia de las dimensiones no monetarias de bienestar, en particular del “sentirse bien con uno mismo” como un componente clave de desarrollo. Los ecuatorianos, así como otros países de la región, han adoptado el concepto multidimensional de pobreza. De hecho, el INEC encabezó un comité intersectorial para desarrollar una métrica oficial para obtener un índice de pobreza multidimensional. Desde un punto de vista conceptual, aparte de cubrir las necesidades de alimentación, salud, educación y vivienda, el desarrollo en Ecuador también incluye necesidades psicosociales. Sentirse bien con uno mismo es parte de las metas centrales de desarrollo. 36. Diversas disciplinas como la psicología, la economía y la sociología reconocen la importancia del funcionamiento psicosocial15 positivo para el bienestar actual y para logros futuros. Los aspectos psicosociales son importantes por dos razones: primero, por su valor intrínseco; segundo, por su valor instrumental. Tener suficiente autoestima y sentirse capaz de alcanzar metas y objetivos tiene un valor en sí mismo. Pero los aspectos socioemocionales también constituyen un medio para lograr otras metas en el colegio, el trabajo y en las relaciones con otras personas. Más reciente aún, los economistas han empezado a observar que las habilidades psicosociales juegan un papel importante en el bienestar actual individual y como un indicador para logros futuros. En primer lugar, se cree que las habilidades psicosociales son al menos tan importantes como las habilidades cognitivas para el desarrollo de las personas (Heckman, 2008). En segundo lugar, se considera que el desarrollo de las habilidades cognitivas y psicosociales se refuerzan mutuamente, donde la adquisición de habilidades en un área determinada facilita la adquisición de habilidades en otros campos (Heckman, 15 Las dimensiones psicosociales también son llamadas habilidades socioemocionales, no cognitivas o blandas, dependiendo de la disciplina. Nosotros usamos estos términos indistintamente. 43 2007; Dercon & Krishnan, 2009). En tercer lugar, los estudios sugieren que mientras que las habilidades cognitivas se cristalizan relativamente a los ocho años, las habilidades psicosociales son más maleables más adelante en la vida y que, por tanto, tienen el potencial de remediar o compensar las deficiencias que se presentan en otros campos (Borghans et al., 2008). 37. A través del uso de nueva información en Ecuador, el estudio permite realizar un primer diagnóstico de dimensiones socioemocionales y su interrelación con la pobreza. A pesar de la cada vez más reconocida importancia de los aspectos socioemocionales, las investigaciones del desarrollo psicosocial de las personas en países en vías de desarrollo todavía requieren mayor profundidad, sobre todo por falta de datos. En este estudio se analizan tres dimensiones psicosociales: autoestima, autoeficacia y angustia/depresión. • La autoeficacia refleja la habilidad percibida para afrontar tareas nuevas o complejas, persistir y vencer la adversidad de manera efectiva. Los psicólogos reconocen la autoeficacia como una habilidad o un estado mental que facilita el establecimiento de metas, inversión del esfuerzo, persistencia frente a la dificultades y recuperación frente a las contrariedades (Schwarzer y Jerusalem, 1995). Está estrechamente relacionada con el concepto de agallas o perseverancia (Duckworth 2008). • La autoestima refleja el sentimiento de satisfacción que una persona siente hacia sí misma. Se ha conceptualizado como una “vacuna social”. Se cree que una alta autoestima puede inocular a la gente, sobre todo a los más jóvenes, contra la vulnerabilidad frente a diversos comportamientos de riesgo. • La angustia/los síntomas depresivos interfieren con la habilidad de la persona para hacer cosas en base al día a día o planes para el futuro. 38. El bienestar socioemocional varía mucho entre grupos poblacionales: los hombres, los no indígenas, los mejor educados y la gente que vive en áreas urbanas tienen mejor dotación de “activos” socioemocionales que sus grupos de referencia. La autoeficacia y la autoestima tienden a ser más bajas y la depresión más alta entre las mujeres, los grupos indígenas, las personas con menor educación y el entorno rural. Cabe añadir que es muy interesante observar que estos son los grupos que suelen tener peores resultados y logros en otros campos: mercado laboral, escolaridad, pobreza monetaria. 39. La variación del bienestar socioemocional entre grupos de diversas edades refleja la evolución del bienestar socioemocional a lo largo de la vida. El patrón de edad y autoeficacia, y edad y autoestima sigue una forma de U invertida. En el caso de la autoeficacia, tanto hombres como mujeres alcanzan los niveles más altos entre los 35 y los 45 años; luego baja rápidamente. De manera similar, la autoestima aumenta gradualmente a lo largo de la edad adulta y luego desciende abruptamente en la vejez. 44 40. Las personas que viven en la pobreza tienden a mostrar menor autoeficacia y autoestima, y una depresión ligeramente mayor. Mientras que la pobreza monetaria y los aspectos psicosociales captan áreas muy diversas del bienestar, vivir en la pobreza se asocia con activos socioemocionales peores. Esto abre un área de diagnóstico que se ha mantenido oculta en anteriores reportes de pobreza del país. Resalta la complejidad de la pobreza y cuán interconectada está con las dimensiones psicosociales.. FigurA 13 Bienestar socioemocional según el estatus de pobreza, 2014 45 Fuente: ECV 2014. Cálculos del autor. 41. Un canal potencial que conecta un bienestar socioemocional pobre con la pobreza monetaria es a través de una baja capacidad para generar ingresos. El tener peores activos socioemocionales se asocia con peores resultados en actividades para generar ingresos. Más preciso aún, los hallazgos sugieren que mejores aspectos socioemocionales están asociados con un incremento de los ingresos, comparables al retorno de un año adicional de escolaridad. Más aún, el vínculo socioemocional- ingresos es consistentemente relevante en todos los niveles educativos. Por último, los síntomas depresivos son, en promedio, más frecuentes entre trabajadores desempleados, subempleados, independientes y no remunerados, así como entre aquellos que reciben montos menores al salario mínimo. De igual modo, la gente desempleada, inactiva o subempleada presenta en promedio menor autoestima y autoeficacia. 46 FigurA 14 Ingreso laboral mensual y bienestar psicosocial en áreas urbanas Nota: variable dependiente: log (neto real) ingreso laboral mensual. Otros controles: tamaño del hogar; número de hijos, casados, sector y ocupación, efecto fijo de provincia. 42. Importante bibliografía económica documenta las ventajas y desventajas de la transmisión intergeneracional de factores socioeconómicos. Gran parte de esta investigación se centra en cómo los indicadores del estatus parental socioeconómico como el ingreso o la educación afectan la prosperidad de las siguientes generaciones (Sewell y Shah 1967). Pero se ha prestado mucho menor atención al rol del bienestar psicológico parental en el proceso de logro de estatus y la transmisión de ventajas o desventajas entre generaciones (ver Augustine y Crosnoe 2010). Existen, sin embargo, razones para creer que el bienestar psicológico como la presencia o ausencia de una depresión podría promover la reproducción de la desigualdad, independientemente del estatus socioeconómico. 47 43. Entre los hogares ecuatorianos existe una asociación intergeneracional de activos socioemocionales que los vincula a la pobreza en el futuro. Existe importante correlación positiva entre los padres y la depresión, autoestima y autoeficacia de sus hijos. La asociación es más fuerte en hogares con un solo padre. 44. Las personas que viven en la pobreza podrían descartar opciones para el futuro porque las consideran inalcanzables. El reciente Estudio Regional del Banco Mundial “Los Olvidados: pobreza crónica en América Latina y el Caribe” sugiere que las bajas aspiraciones y expectativas sobre el futuro es de hecho una de las causas para una inversión insuficiente, junto con información, normas sociales y efectos asimétricos de los pares, que de hecho podrían acentuar los bajos flujos de información y la creación de aspiraciones (El Banco Mundial, 2015). Las aspiraciones de las personas dependerán de sus propias creencias sobre lo que pueden lograr (con esfuerzo) y lo que perciben como algo inalcanzable. En el proceso de creación de aspiraciones las personas filtran y descartan algunas opciones que no consideran que pueden lograr, de acuerdo a sus expectativas. 45. Existe una correlación entre pobreza, aspiraciones pobres y expectativas pesimistas del futuro. En Ecuador, las personas que viven en la pobreza tienen menores expectativas. De hecho, tanto las expectativas de las madres como las de los padres en torno a los logros educativos de sus hijos son menores entre las familias de menores recursos. No existen diferencias importantes entre las expectativas maternas y paternas y no hay evidencia de preferencia de género; en otras palabras, los padres tienen las mismas expectativas para las mujeres y los hombres. 48 FigurA 15 Expectativas de las madres y de los padres en relación a los logros educativos de sus hijos Fuente: ECV 2014. Cálculos del autor. 49 • Hacia el “Buen Vivir”: Buen Vivir y pobreza multidimensional en Ecuador 46. Existe un consenso a nivel internacional de que el bienestar se refleja a través de múltiples dimensiones y que se necesita complementar las mediciones tradicionales con otras nuevas que den cuenta de un concepto de bienestar más complejo, multidimensional y dinámico. Estas reflexiones han motivado a más gobiernos a innovar en marcos conceptuales, metodológicos y analíticos. En Ecuador como parte de esa reflexión, a través del INEC se plantea la construcción de nuevas métricas para el Buen Vivir como nuevo paradigma de bienestar y se desarrolló un índice de pobreza multidimensional. 47. El trabajo preliminar conceptualiza el constructo Buen Vivir a partir de la constitución y de la revisión de las corrientes de pensamiento ecuatoriano sobre el Buen Vivir. A partir de la Constitución de la República del Ecuador se puede conceptualizar el constructo Buen Vivir como el goce efectivo de los derechos de las personas, comunidades, pueblos y nacionalidades. Y de la revisión de la literatura de las corrientes de pensamiento ecuatoriano sobre el Buen Vivir, se puede definir el constructo buen vivir como la vida en plenitud que conjuga la armonía interna de las personas, la armonía social con la comunidad y entre comunidades, y la armonía con la naturaleza. 48. A partir de la conceptualización, se desprenden tres componentes principales del Buen Vivir: armonía interna de las personas, armonía social con la comunidad y entre comunidades, y armonía con la naturaleza. Estos tres componentes servirán como los principales ejes organizadores del sistema de indicadores del buen vivir y sus subsistemas. Actualmente, se tiene una propuesta de indicadores iniciales para cada componente, que se revisarán en la Comisión Estadística de Medición del Buen Vivir del INEC. Se cuenta adicionalmente con dos publicaciones del Buen Vivir, una que presenta más detalles sobre el trabajo realizado hasta el momento y otra que sistematiza las reflexiones metodológicas sobre bienestar alternativo de experiencias internacionales. 49. Reconociendo las limitaciones de la pobreza monetaria para capturar la multidimensionalidad del bienestar y con ello de la pobreza. Ecuador desarrolló un trabajo interinstitucional para definir un indicador de pobreza multidimensional para el país en el 2015, a través de la Comisión Estadística de Pobreza del INEC. Este trabajo contó con los avances preliminares de la Secretaría de Erradicación de la Pobreza y el Ministerio Coordinador de Desarrollo Social. Actualmente se tiene un indicador oficial de pobreza multidimensional, usando como fuente de información la Encuesta Nacional de Empleo, Desempleo y Subempleo (ENEMDU) y aplicando la metodología de Alkire & Foster (2007). 50 50. Bajo el enfoque de derechos, se identifican las dimensiones donde se evalúa la vulneración de los derechos para construir el índice de pobreza multidimensional. El índice para Ecuador agrupa cuatro dimensiones: I) educación, II) trabajo y seguridad social, III) salud, agua y alimentación, y IV) hábitat, vivienda y ambiente sano. Dentro de cada dimensión, se diseñan indicadores que reflejen el cumplimiento de los derechos de los distintos grupos de la población. 51. Se establecen umbrales de vulneración para identificar la pobreza y extrema pobreza multidimensional. Una persona es pobre cuando su hogar tiene privaciones en una tercera parte o más de los indicadores ponderados considerados. Y es pobre extremo multidimensional, si el individuo viene de un hogar que sufre carencias en al menos la mitad de los indicadores ponderados. 52. Entre 2009 a 2015, el porcentaje de personas en condición de pobreza multidimensional se reduce 16,5 puntos porcentuales. Y el porcentaje de pobreza extrema multidimensional se reduce en el mismo período 13,8 puntos porcentuales. FigurA 16 Tasa de Pobreza Multidimensional, 2009-2015 Fuente: ENEMDU-INEC. 51 FigurA 17 Tasa de Pobreza Extrema Multidimensional, 2009-2015 Fuente: ENEMDU-INEC. 52 53. El índice de pobreza multidimensional, considera la tasa de pobreza multidimensional y la intensidad de privaciones, produciendo un indicador que está acotado entre 0 y 1, donde 1 significa que todos los hogares son pobres multidimensionalmente en todos los indicadores y 0 en caso que ningún hogar sea pobre multidimensional. Entre el 2009 y el 2015, el índice de pobreza multidimensional se reduce 10,2 puntos en la escala del índice, de 27,2 a 17 puntos. Es decir hay menos pobres y estos sufren en promedio menos privaciones. FigurA 18 Índice de Pobreza Multidimensional, 2009-2015 Nota: Se re-escalan los datos por 100. Fuente: ENEMDU-INEC. 53 54. Una de las ventajas del IPM es que puede ser descompuesto. Por ejemplo, en el año 2015 el IPM fue igual a 17 puntos, de los cuales existen cinco indicadores que explican alrededor del 70% del índice: logro educativo incompleto, desempleo o empleo inadecuado, vivienda sin acceso al servicio de agua por red pública, no contribución al sistema de pensiones, y el déficit habitacional. F igurA 19 Descomposición del IPM, Ecuador, 2009-2015 Fuente: ENEMDU-INEC. 54 55 CAPÍTULO 1 ECUADOR, 1990-2014: CRECIMIENTO, POBREZA, PRODUCTIVIDAD Y CAMBIO ESTRUCTURAL Mauricio León G.1 IntroducCiÓn El período 1990-2014 presenta importantes cambios en distintas esferas. En lo político, se caracteriza por haber estado regido por tres distintas Constituciones de la República, 1979, 1998 y 2008, que tienen diferentes orientaciones en el modelo económico y que amplían progresivamente los derechos económicos, sociales, culturales y colectivos. Además, es un período con cambios bruscos en la estabilidad política. Los gobiernos democráticamente elegidos culminaron su período de gobierno entre 1979 y 1996. En contraste, desde 1997 hasta 2006, el país enfrentó un período de alta inestabilidad política; fueron derrocados los gobiernos electos de Abdalá Bucaram en 1997, Jamil Mahuad en 2000 y Lucio Gutiérrez en 2005. 1 Agradezco el apoyo de Carlos Tomsich, técnico del INEC, en el procesamiento de los datos de ocupados de los censos de población y las encuestas de empleo. Agradezco también las observaciones realizadas por Julio Velasco y Julio Loaiza. 58 CAPÍTULO 1 Ecuador, 1990-2014: crecimiento, pobreza, productividad y cambio estructural Nuevamente se retorna a una etapa de estabilidad política a partir de 2007 hasta la presente fecha, lapso gobernado por Rafael Correa, quien ha ganado sucesivamente varias elecciones presidenciales. En lo económico, los últimos veinticinco años, 1990-2014, muestran varios hechos que marcan la trayectoria de la economía ecuatoriana: apertura comercial y desregulación financiera de inicios de los 90, crisis bancaria, monetaria y económica de finales de los 90, dolarización oficial a inicios de los 2000, cambio de modelo económico con el gobierno de la Revolución Ciudadana hacia una mayor presencia del estado en la economía desde el 2007. En este período se observa también una dinámica volátil del precio del petróleo cuyo ascenso o descenso determina en gran medida el auge o contracción de la economía al distender o apretar la restricción de balanza de pagos para el crecimiento económico (Ocampo, 2013) (Thirlwall, 2013). En la esfera social, se observa un aumento de la pobreza de consumo entre 1995 y 1999 (de 39,3% a 52,2%) y una disminución en 2006 (38,3%) y 2014 (25,8%). Por su parte, la desigualdad de consumo aumentó persistentemente entre 1995, 1999 y 2006, para luego reducirse hasta 2014 (de 0,4246 en 1995 a 0,4554 en 2006 y a 0,4077 en 2014)2. El objetivo general de este capítulo es conocer si en los últimos veinticinco años la dinámica macroeconómica ecuatoriana ha sido favorable a la reducción de la pobreza, las ganancias de productividad laboral y el cambio estructural, este último entendido como la reasignación de los trabajadores de sectores de baja productividad a sectores de alta productividad. Para ello, el capítulo se compone de dos secciones adicionales. En la segunda se caracteriza el crecimiento económico y su relación con el consumo y la pobreza de los hogares. En la tercera sección se analiza la evolución de los salarios, la productividad del trabajo y las políticas distributivas y redistributivas que han coadyuvado a la reducción de la pobreza. Además, se descomponen los cambios en el PIB per cápita y los cambios de la productividad del trabajo según sectores económicos a fin de determinar la existencia o no de cambio estructural. 32 Los años 1995, 1999, 2006 y 2014 corresponden a la segunda, cuarta, quinta y sexta ronda de la Encuesta de Condiciones de Vida. 59 Contexto macroeconómico y características del crecimiento económico Para fines heurísticos, se divide el período de análisis 1990-2014 en tres fases: • 1990-1999: liberalización comercial (1990-92), liberalización y desregulación financiera (1994), guerra con el Perú (1995), ingreso a la OMC (1995), fenómeno de El Niño (1997-98), caída del precio del petróleo (1998) y crisis bancaria (1999). • 2000-2006: adopción y afianzamiento de la dolarización oficial, recuperación del precio del petróleo, construcción y entrada en operación del oleoducto de crudos pesados. • 2007-2014: políticas económicas heterodoxas del gobierno de Rafael Correa, incremento del precio del petróleo, aumento del gasto y la inversión pública, crisis financiera de EEUU (2008-2009) con caída transitoria del precio del petróleo en 2009, crisis de la zona euro, caída del precio del petróleo desde el segundo semestre de 2014. • Crecimiento económico La década de 1990, al igual que la de 1980, fue una década perdida en términos del crecimiento económico por habitante. El promedio de las tasas de crecimiento anual del PIB per cápita fue de 0% entre 1990 y 1999 y de 2,3% de las tasas de crecimiento anual del PIB. En cambio, el crecimiento económico se aceleró en los dos siguientes períodos. El promedio de las tasas de crecimiento del PIB per cápita fue de 2,3% y 2,5% en 2000-2006 y 2007-2014, respectivamente, mientras que el promedio de la tasas de crecimiento del PIB fue similar en ambos períodos, 4,3%. El crecimiento del ingreso per cápita permitió ampliar también el consumo per cápita de los hogares con tasas de crecimiento promedio de 2,9% y 2,1% respectivamente, lo que es consistente con la reducción de pobreza de ingreso y consumo entre 2000 y 2014 (tabla1). El precio nominal del petróleo aumentó de un promedio de US$ 15,42 por barril entre 1990-1999, a US$ 31,27 en 2000-2006 y a US$ 80,66 en 2007-2014. El incremento del precio del petróleo indujo una mejora de los términos de intercambio, especialmente en el período 2007-2014, lo que permitió que en estos años se cuente con términos de intercambio promedio mayores a los dos períodos previos. Adicionalmente, en este último período tuvieron lugar también importantes reformas en los contratos con las empresas petroleras con el fin de incrementar los ingresos petroleros del estado por cada barril de petróleo (León, 2013). Asimismo, se eliminaron los fondos de estabilización petroleros; 60 CAPÍTULO 1 Ecuador, 1990-2014: crecimiento, pobreza, productividad y cambio estructural se recompraron a menos de un tercio de su precio un poco más del 90% de los bonos Global 2012 y 2020, luego de una auditoría ciudadana de la deuda externa que los declaró ilegítimos; se accedió a mayor financiamiento externo del Banco Interamericano de Desarrollo, la Corporación Andina de Fomento y la China3; y se impulsaron varias reformas tributarias y la mejora de la eficiencia de la administración tributaria. Junto con el aumento de los precios del petróleo, estas políticas facilitaron una mayor expansión del gasto público. TABLA 1 Tasas de crecimiento del PIB y los componentes de la demanda agregada Crecimiento promedio 1990-1999 2000-2006 2007-2014 Producto Interno Bruto (PIB) 2,3% 4,3% 4,3% Importaciones de bienes y servicios 2,4% 12,6% 5,6% Total oferta final 2,2% 5,7% 4,6% Gasto de consumo final total 2,0% 4,4% 4,5% Gobierno general 0,1% 2,3% 8,0% Hogares residentes 2,5% 4,8% 3,9% Formación bruta de capital fijo -0,7% 10,3% 8,4% Exportaciones de bienes y servicios 6,0% 6,0% 2,1% Total utilización final 2,2% 5,7% 4,6% Términos de intercambio 0,1% 4,7% 2,3% Precio del petróleo (US$ por barril) 3,1% 21,8% 9,4% Índice de tipo de cambio real efectivo 1,8% -4,1% -0,2% PIB per cápita (US$ 2007 por hab.) 0% 2,3% 2,5% Consumo per cápita de los hogares 0% 2,9% 2,1% Promedio Términos de intercambio (2007=100) 78,33 79,75 103,55 Precio del petróleo (US$ por barril) 15,42 31,27 80,66 Índice de tipo de cambio real efectivo (2007=100) 107,66 99,20 96,25 Nota: tasas de crecimiento de valores a precios constantes. Fuente: Banco Central del Ecuador. 3 En el caso de la China el financiamiento externo consistió de créditos y de ventas anticipadas de petróleo. 61 Desde una perspectiva de largo plazo, se observa que el crecimiento del PIB per cápita ha tenido dos momentos especiales relacionados con el mejoramiento de los términos de intercambio. El primero en la década de los setentas del siglo pasado cuando inició la exportación de petróleo y se gozó de un boom de precios del petróleo y el segundo cuando entró en operación el oleoducto de crudos pesados y también se produjo un boom de precios del petróleo. No obstante, la recuperación de los términos de intercambio durante la década de los 2000 no alcanzó los niveles de la década de los setentas del siglo pasado (figura 1). figura 1 PIB per cápita (US$ constantes de 2005) y términos de intercambio de bienes y servicios (Px/Pm: 2007=1) Fuente: Banco Mundial, World Development Indicators; BCE, cuentas nacionales. Nota: Px = deflactor de precios de las exportaciones de bienes y servicios; Pm = deflactor de precios de las importaciones de bienes y servicios. Al ser el Ecuador un país exportador de petróleo, es necesario distinguir el desempeño económico de los sectores petroleros y no petroleros. El primero es intensivo en capital, mientras que en el segundo se concentra mayoritariamente el empleo. De igual modo, dado que el Ecuador es un país pequeño abierto al comercio mundial, se requiere distinguir el desempeño económico de los sectores transables y no transables4. 4 Se considera en este estudio como parte del sector transable las industrias siguientes: agricultura, ganadería, caza y silvicultura; acuicultura y pesca de camarón; pesca (excepto camarón); petróleo y minas; refinación de petróleo; manufactura (excepto refinación de petróleo). El sector no transable se compone del resto de industrias. 62 CAPÍTULO 1 Ecuador, 1990-2014: crecimiento, pobreza, productividad y cambio estructural tabla 2 Tasas de crecimiento promedio anual sector transables y no petroleros Crecimiento promedio 1990-1999 2000-2006 2007-2014 VAB transables 2,6% 5,5% 2,3% VAB no transables 2,2% 3,5% 5,5% VAB petrolero 2,2% 8,3% 0% VAB no petrolero 2,4% 3,7% 5,1% Pt/Pnt -2,5% -4,8% 2,8% Fuente: Banco Central del Ecuador. Nota: VAB = Valor agregado bruto a precios constantes; Pt = deflactor de precios de los sectores transables; Pnt = deflactor de precios de los sectores no transables. En el tabla 2 se observa que en el período 2000-2006 se dinamizó tanto el sector de transables (5,5%) como el de no transables (3,5%) y se destaca en especial el crecimiento anual promedio del sector petrolero (8,3%), explicado por la entrada en operación del oleoducto de crudos pesados desde finales de 2003. De hecho, en el año 2004 la tasa de crecimiento del sector petrolero fue de 37,1%, tasa que influye positivamente en el crecimiento promedio del período. En cambio, en el período 2007-2014, es el sector de bienes y servicios no transables el que tiene un mayor crecimiento anual promedio (5,5%) respecto del sector de transables (2,3%). En el período hay un magro desempeño del sector petrolero (0%), mientras que el sector no petrolero tuvo una dinámica importante (5,1%). Los precios relativos entre el sector de transables y el sector de no transables siguieron deteriorándose a una tasa promedio anual de -4,8% en el período 2000-2006, mientras que en período 2007-2014 aumentaron a una tasa anual de 2,8%. El valor unitario del petróleo aumentó desde inicios de la década del 2000, al igual que los valores unitarios del café, cacao y flores. En contraste, el valor unitario del banano y plátano se mantuvo relativamente estancado hasta 2007, aumentando posteriormente, mientras que el valor unitario del camarón cayó durante la primera mitad de la década y se recuperó tan solo desde el 2010. El tipo de cambio real se apreció un 61% entre 2000 y 2003, luego de la sobredevaluación de inicios de 2000 con la que se dolarizó oficialmente la economía ecuatoriana. Entre 2003 y 2008 el tipo de cambio real se depreció un 20% y volvió a apreciarse un 10% desde 2009 hasta 2014. En lo que sigue se analiza en qué medida el mejor desempeño de la economía ecuatoriana desde el año 2000 le ha permitido converger hacia los niveles de ingreso per cápita de los países desarrollados. Para ello, se adopta una perspectiva de largo plazo y se compara el 63 PIB per cápita, su crecimiento y las brechas absolutas y relativas con los Estados Unidos de Norteamérica. Además, se compara con el desempeño que han tenido Corea del Sur y la región latinoamericana. En el tabla 3 se muestra que el mejor período para el Ecuador en términos de crecimiento del PIB per cápita fue 1970-1979 y que los momentos en que ha tenido tasas de crecimiento mayores a las de EEUU, que faciliten la convergencia del ingreso per cápita, son aquellos que coinciden con los auges petroleros: 1970-1979 y 2000-2014. tabla 3 PIB per cápita y crecimiento promedio PIBpc (US$ 2005) Crecimiento promedio Período Ecuador EEUU LAC Corea Ecuador EEUU LAC Corea 1960-69 1.651 18.427 2.603 1.335 0,8% 3,4% 2,8% 5,5% 1970-79 2.234 23.606 3.632 2.895 4,4% 2,2% 3,5% 8,6% 1980-89 2.621 28.853 4.173 5.749 0,1% 2,2% 0% 7,3% 1990-99 2.719 35.374 4.450 11.618 0,1% 2,0% 1,2% 5,7% 2000-09 2.932 43.140 5.113 18.350 2,0% 0,9% 1,7% 4,1% 2010-14 3.563 45.072 6.021 23373 3,3% 1,4% 2,3% 3,2% 2000-06 2.823 42.554 4.918 17.299 2,3% 1,8% 1,8% 4,8% 2007-14 3.422 44.860 5.852 22.409 2,6% 0,4% 1,9% 2,9% Fuente: Banco Mundial, World Development Indicators En la figura 2 se aprecia que la brecha absoluta entre el PIB per cápita de EEUU y el PIB per cápita de Ecuador, por un lado, y el de Latinoamérica, por otro, se ha ampliado, no así con Corea del Sur, cuyas tasas de crecimiento económico le han permitido mantener más o menos constante esta brecha. En términos de la brecha relativa, el PIB per cápita de EEUU pasó de ser 11,2 veces mayor que el de Ecuador en 1960-1969 a 14,7 veces en 2000-2009 (tabla 4). Los únicos períodos en que el país ha logrado disminuir esta brecha relativa coinciden con los de auge petrolero, esto es, 1970-1979 y 2010-2014. En contraste, en el mismo período, Corea del Sur logró reducir la brecha de 13,8 veces en 1960-69 a 1,9 veces en 2010-2014, país que tuvo este desempeño debido al cambio estructural de su economía basado en un proceso de industrialización que le permitió aumentar la productividad, reasignar trabajadores de los sectores de baja productividad a los sectores de alta productividad, mejorar los salarios reales y reducir la pobreza (CEPAL, 2012) (CEPAL-KDI-KCLAC, 2012). 64 CAPÍTULO 1 Ecuador, 1990-2014: crecimiento, pobreza, productividad y cambio estructural figura 2 PIB per cápita de EEUU, Corea del Sur, Latinoamérica y Ecuador Fuente: Banco Mundial, World Development Indicators. tabla 4 Brechas absolutas y relativas respecto al PIB per cápita de EEUU Brecha (EEUU-ECU) Brecha (EEUU-Corea) Brecha (EEUU-LAC) Período Absoluta Relativa Absoluta Relativa Absoluta Relativa 1960-69 16.776 11,2 17.092 13,8 15.824 7,1 1970-79 21.372 10,6 20.711 8,2 19.973 6,5 1980-89 26.233 11,0 23.104 5,0 24.680 6,9 1990-99 32.655 13,0 23.756 3,0 30.924 7,9 2000-09 40.208 14,7 24.790 2,4 38.026 8,4 2010-14 41.509 12,7 21.699 1,9 39.051 7,5 2000-06 39.731 15,1 25.256 2,5 37.636 8,7 2007-14 41.438 13,1 22.451 2,0 39.008 7,7 Fuente: Banco Mundial, World Development Indicators. Nota: EEUU= Estados Unidos de Norteamérica; ECU=Ecuador; Corea=Corea del Sur; LAC=Latinoamérica y El Caribe. 65 • Las fuentes del crecimiento desde el lado de la demanda A continuación se presenta la descomposición del crecimiento económico agregado mediante la metodología de Chenery que desagrega el crecimiento según su empuje por el lado de la demanda interna o doméstica, el efecto sustitución de importaciones y el efecto crecimiento de la demanda de exportaciones (Chenery, 1979) (Morley & Vos, 2003) (Vos & León, 2003). figura 3 Descomposición del crecimiento según metodología de Chenery Fuente: Banco Central del Ecuador. Nota: (Xt – Xt-i) = at-i (Dt – Dt-i) + (at - at-i) St + at-i (Et – Et-i), donde: X = PIB; D = demanda doméstica (= X + M – E); S = oferta total (= X + M); E = total exportaciones de bienes y servicios (fob); M = total importaciones de bienes y servicios (cif); a = PIB como proporción de la oferta total (X/S); t = final período; t-i = inicio período. Los tres términos al lado derecho de la identidad contable representan, respectivamente, el efecto de la demanda doméstica, el efecto sustitución de importaciones y el efecto crecimiento de las exportaciones. La figura 3 muestra la importancia relativa de las distintas fuentes del crecimiento económico. Se observa cómo el crecimiento económico ha pasado a depender más de la demanda doméstica y menos de las exportaciones. En el período 1990-1999 predominó el efecto crecimiento de las exportaciones, seguido por el efecto de la demanda doméstica. Se observa también una leve sustitución de importaciones. La situación es distinta en el período 2000-2006 en el que predominó el efecto de la demanda doméstica, seguido por el efecto del crecimiento de las exportaciones, que en conjunto superaron el efecto 66 CAPÍTULO 1 Ecuador, 1990-2014: crecimiento, pobreza, productividad y cambio estructural negativo de una mayor dependencia de las importaciones. Finalmente, en el período 2007- 2014 también predomina el efecto de la demanda doméstica pero ahora acompañado de una menor contribución del efecto crecimiento de las exportaciones y una mucho menor contribución negativa del efecto de mayor dependencia de las importaciones. Al mirar el crecimiento económico desde la perspectiva de la demanda agregada se aprecian cambios en los modelos de crecimiento (tabla 1). Tanto en el período 2000- 2006 como 2007-2014 cobra una dinámica importante el crecimiento de la formación bruta de capital fijo (10,3% y 8,4% respectivamente), con la diferencia que en el primero fue relativamente más importante por la recuperación luego de una caída de 25% en la crisis de 1999 y por el aumento de la inversión privada, mientras en el segundo por el aumento de la inversión pública (figura 4). Igualmente, el gasto de consumo del gobierno general crece en ambos períodos pero de una forma más acentuada entre 2007 y 2014 (8,0%) debido al aumento del empleo público, particularmente de docentes, personal de salud, policías y jueces, así como al incremento de la jornada laboral del personal de salud de 4 a 8 horas diarias. El consumo de los hogares tuvo un crecimiento anual promedio mayor en el período 2000-2006 (4,8%). El crecimiento del consumo per cápita de los hogares ha ido de la mano del crecimiento del PIB per cápita (figura 5). Se estancó en la década de los noventas y creció a lo largo de los años 2000, lo que es consistente con la reducción observada de la pobreza de consumo (figura 6). No obstante, se observa una década perdida en términos de la reducción de la pobreza de consumo entre 1995 y 2006. figura 4 Formación Bruta de Capital Fijo pública y privada (% del PIB nominal) Fuente: Banco Central del Ecuador. 67 figura 5 PIB per cápita y consumo per cápita de los hogares (US$ de 2007 por habitante) Fuente: Banco Central del Ecuador. figura 6 Pobreza de consumo y consumo per cápita de los hogares (US$ de 2007 por habitante) Fuente: INEC y Banco Central del Ecuador. 68 CAPÍTULO 1 Ecuador, 1990-2014: crecimiento, pobreza, productividad y cambio estructural En el sector externo hay también diferencias importantes. A partir de 2000, se acelera el crecimiento de las importaciones pero a un ritmo mucho mayor en el período 2000- 2006 (12,6%) frente a 2007-2014 (5,6%). En ambos casos, las tasas son mayores a las del PIB, lo cual implica que el país se volvió más dependiente de las importaciones. Por su parte, las exportaciones se desempeñaron mejor en el período 2000-2006 con una tasa de crecimiento anual promedio de 6,0%, igual a la del período previo 1990- 1999. En el período 2000-2006, la entrada en plena operación del oleoducto de crudos pesados desde 2004 permitió ampliar el volumen de exportaciones petroleras. En ese año, el volumen de exportación de petróleo crudo creció un 40%. En contraste, en el período 2007-2014 la tasa de crecimiento anual promedio de las exportaciones fue de 2,1%, muy por debajo de la tasa de crecimiento de la economía, en parte explicada por la desaceleración del comercio mundial luego de la crisis financiera de EEUU del año 2008, lo cual significa una menor demanda externa de los productos ecuatorianos, y en parte por la caída del volumen de exportaciones de petróleo crudo entre 2007 y 2011 y de derivados a lo largo del período. El volumen de exportación de petróleo crudo se recuperó desde 2012, superando en 2014 el nivel máximo alcanzado en 2006. En valor, las exportaciones petroleras pasaron de representar el 49,3% del total de exportaciones de bienes en promedio en el período 2000-2006 al 56,3% en 2007-2014. Asimismo, las exportaciones tradicionales, petroleras y no petroleras, pasaron de 73,7% a 76,7%, lo cual es un indicador de la reprimarización de las exportaciones ecuatorianas observada a lo largo de la década del 2000. Productividad del trabajo, salarios y cambio estructural En este apartado se realiza un análisis de las políticas distributivas que han influido en los salarios y de las políticas redistributivas que han afectado el ingreso disponible, coadyuvado a la reducción de la pobreza5. También se estudia la evolución de la productividad laboral media y los salarios y se realiza una descomposición sectorial de los cambios del PIB per cápita y los cambios de la productividad laboral para identificar la presencia o no de cambio estructural, entendido como la reasignación de empleo de sectores de baja productividad a sectores de alta productividad (Chenery, 1979)6. 5 No se hace un análisis detallado de la relación entre los ingresos laborales y no laborales y la pobreza ya que eso se aborda en otros capítulos de este reporte. 6 No se incluye un análisis de la productividad total de factores debido a la falta de acceso a estadísticas del stock de capital en la economía. 69 Para construir los indicadores de productividad laboral media se combinaron los datos del valor agregado bruto y empleo de las cuentas nacionales y los datos de ocupados de los censos de población o de las encuestas de empleo. El período 2001-2010 se analiza con los datos de ocupados por rama de actividad económica de los censos de población de 2001 y 2010 y los datos del valor agregado bruto de las cuentas nacionales (VAB), año base 2007. Por último, el período 2007-2014 se analiza con dos indicadores de productividad media del trabajo. El primero combina los datos de ocupados de las encuestas de empleo, subempleo y desempleo del Instituto Nacional de Estadística y Censos –INEC– y los datos del valor agregado de cuentas nacionales. Las cifras de ocupados fueron calculadas por el INEC utilizando factores de expansión de las encuestas corregidos de tal forma que fueran consistentes con las proyecciones de población. El segundo se basa en los datos de valor agregado y empleo de las tablas de oferta y utilización de las cuentas nacionales (TOU). • Evolución de productividad laboral media Tanto el indicador de productividad media (VAB por ocupado) obtenido de las tablas de oferta-utilización de cuentas nacionales como el obtenido de combinar las cifras del valor agregado bruto de cuentas nacionales y de empleo de las encuestas de hogares del INEC, muestran una tendencia creciente entre 2007 y 2014, aunque este último siempre tiene niveles mayores (figura 7). Una ventaja del uso de las encuestas de empleo es que permiten estimar también la productividad media laboral por hora, la cual pasó de 3,5 dólares constantes en 2007 a 4,7 en 2014 (figura 8). En consecuencia, en el período 2007-2014 una parte del crecimiento del PIB per cápita está relacionado con el aumento de la productividad laboral. 70 CAPÍTULO 1 Ecuador, 1990-2014: crecimiento, pobreza, productividad y cambio estructural figura 7 Evolución de la productividad laboral media (US$ 2007 por ocupado) Fuente: BCE, tablas de oferta y utilización; INEC, encuestas de empleo. Nota: TOU= tablas de oferta-utilización. figura 8 Evolución de la productividad laboral media (US$ 2007 por hora) Fuente: BCE, cuentas nacionales; INEC, encuestas de empleo. 71 • Productividad laboral y salarios Las tablas de oferta y utilización (TOU) permiten estimar la remuneración media de los asalariados que incluye tanto los salarios como las contribuciones patronales a la seguridad social. El salario mínimo se refiere al salario básico unificado (SBU) más la fracción mensualizada de los décimos tercero y cuarto sueldos y el fondo de reserva. Los datos muestran que la remuneración media y el salario mínimo han evolucionado a un mayor ritmo que la productividad laboral por hora y por ocupado (figura 9), posiblemente debido a la política distributiva salarial activa y deliberada para alcanzar el salario digno (costo de la canasta básica de bienes y servicios dividido para 1,6 perceptores de ingresos por hogar), la cual implicaba ajustar anualmente el salario básico unificado nominal por la inflación, el aumento de la productividad laboral media y un factor de equidad (figura 10). Un estudio reciente del Banco Mundial encuentra que entre 2007 y 2013 el salario mínimo ha tenido un impacto positivo significativo en la distribución del ingreso de los asalariados y trabajadores por cuenta propia y se ha vuelto cada vez más vinculante para ambos grupos, así como para los sectores formal e informal. El salario mínimo se ha fijado en los últimos años en niveles cercanos a la media del salario (Banco Mundial, 2014). La masa salarial del sector público no financiero también aumentó de un promedio de 6,4% del PIB entre 2000 y 2006 a un promedio de 9,0% entre 2007 y 2014, debido tanto a un incremento de empleo público como a un incremento de la remuneración de los funcionarios. En particular, en este último período se mejoraron las remuneraciones y se aumentó el personal del sector educación y salud. El aumento de los salarios ha llevado a que las remuneraciones ganen participación en el valor agregado bruto total, al pasar de 33,2% en 2007 a 39% en 2014 (figura 11). Es decir, en el período se observa una mejora en la distribución funcional del ingreso a favor de los trabajadores. Esta es una vía que puede contribuir a reducir la desigualdad personal del ingreso (Atkinson, 2015). Adicionalmente, el aumento del gasto social en educación y salud y la política de extensión de la gratuidad en estos sectores pueden ser consideradas como un incremento del componente social del salario o una ampliación del ingreso disponible (Atkinson, 2015), en tanto los trabajadores reducen los gastos de bolsillo en educación y salud y tienen mayor capacidad de gasto en otros bienes y servicios (figura 12). Esta política redistributiva se complementó con el aumento de las transferencias sociales del gobierno a los hogares a través del Bono de Desarrollo Humano y la Pensión Asistencial no contributiva. La cobertura de la Pensión Asistencial para adultos mayores aumentó de 244 mil beneficiarios en 2007 a 562 mil en 2014 y para personas con discapacidad de 20 mil a 130 mil en igual período. La cobertura de las madres subió entre 2007 y 2009 72 CAPÍTULO 1 Ecuador, 1990-2014: crecimiento, pobreza, productividad y cambio estructural de 1 millón a 1,2 millones y se redujo desde 2013 hasta alcanzar 945 mil en 2014. El valor mensual de la transferencia se igualó para los tres grupos de beneficiarios en US$ 30 en 2007, US$ 35 en 2009 y US$ 50 desde 20137. El presupuesto anual del BDH pasó de un promedio de 0,53% del PIB entre 2000 y 2006 a 0,83% del PIB entre 2007 y 2013. En general, la expansión del gasto social pudo ser financiada por el aumento de los ingresos no petroleros8 que pasaron de un promedio de 15,8% a uno de 21,2% del PIB entre 2000-2006 y 2007-2014. Otra transferencia que han recibido los hogares, aunque desproporcionadamente concentrada en los hogares ricos, es el subsidio a los combustibles (gasolina, diesel y gas de uso doméstico). Estos crecieron paralelamente al aumento del precio del petróleo. En contraste, las remesas del exterior cayeron y perdieron importancia macroeconómica a raíz de la crisis financiera en EEUU y la Unión Europea. En efecto, las transferencias corrientes de la balanza de pagos pasaron de un promedio de 6,3% del PIB en el período 2000-2006 a un promedio de 3,7% en el período 2007-2014. El mejoramiento salarial estuvo acompañado de una reducción en el desempleo. La tasa de desempleo muestra una tendencia decreciente desde 2004, con un aumento transitorio en 2008 y 2009 en el contexto del impacto de la crisis financiera de EEUU9. El consumo de los hogares fue favorecido por el aumento de los salarios, la caída del desempleo y un mayor acceso al crédito. En efecto, los hogares aumentaron su nivel de endeudamiento de 19,4% a 36,0% del ingreso disponible ajustado bruto entre 2007 y 2014. 7 En 2006 las madres recibían US$ 15 mensuales y los adultos mayores y personas con discapacidad US$ 11,5. 8 Los ingresos no petroleros incluyen los ingresos tributarios y las contribuciones a la seguridad social. 9 En 2007 el INEC cambió las definiciones de ocupación y desempleo por lo que los niveles de las tasas de desempleo no son comparables con años previos. No obstante, es posible comparar las tendencias antes y después de esta reforma estadística. 73 figura 9 Índices reales de productividad por ocupado, productividad por hora, remuneración media y salario mínimo (2007=100) Fuente: BCE, cuentas nacionales; INEC, encuestas de empleo. figura 10 Costo de la canasta básica, ingreso familiar, salario digno y salario básico unificado (US$ mensuales) Fuente: INEC. Nota: Canasta básica=costo mensual de la canasta básica de bienes y servicios; Salario mínimo=salario básico unificado más la fracción mensualizada de los décimos tercero y cuarto y el fondo de reserva; Salario digno= costo de la canasta básica de bienes y servicios dividido para 1,6 perceptores de ingresos por hogar; Ingreso familiar=salario mínimo por 1,6 perceptores de ingreso por hogar. 74 CAPÍTULO 1 Ecuador, 1990-2014: crecimiento, pobreza, productividad y cambio estructural figura 11 Remuneraciones (RE) y Excedente bruto de explotación e Ingreso mixto bruto (EBE) como porcentaje del valor agregado bruto Fuente: BCE, cuentas nacionales. figura 12 Gasto social (% del PIB nominal) Nota: el gasto total se refiere al gasto en educación y salud. Y se refiere tanto al gasto corriente como `al gasto de inversión (contempla lo efectivamente desembolsado, base caja). Fuente: Banco Central del Ecuador. 75 • Cambio en la estructura de la economía El examen de la estructura de la economía desde el punto de vista de la producción describe la participación del valor agregado bruto real de las distintas industrias en la producción total de bienes y servicios finales del país. Al comparar entre 2001 y 2014 las estructuras económicas, se observa que disminuyó la participación relativa del sector de transables, debido a la pérdida de participación de la agricultura y la manufactura. Entre 2001 y 2014, también el sector petróleo y minas redujo su participación. En el sector de no transables la mayor parte de las ramas aumentan su participación en el valor agregado bruto real, especialmente suministro de electricidad y agua, construcción, correo y comunicaciones, actividades de servicios financieros y actividades profesionales técnicas y administrativas. En contraste, reducen su participación las ramas de comercio, transporte, enseñanza y servicios sociales y de salud y otros servicios (tabla 5). tabla 5 Estructura de la economía (% del VAB total real) % del VAB % del VAB Rama de actividad económica 2001 2010 2007 2014 Agricultura, ganadería, caza y silvicultura y pesca 10,0% 9,2% 9,8% 8,8% Petróleo y minas (2) 10,6% 11,0% 12,3% 10,4% Manufactura (incluida refinación de petróleo) 15,8% 14,3% 14,4% 12,8% Suministro de electricidad y agua 1,4% 1,7% 1,2% 2,4% Construcción 7,5% 8,6% 8,3% 10,6% Comercio 11,9% 10,9% 11,0% 11,1% Alojamiento y servicios de comida 1,7% 1,9% 1,8% 1,9% Transporte 7,5% 6,8% 6,7% 7,0% Correo y comunicaciones 1,4% 3,4% 2,6% 3,8% Actividades de servicios financieros 2,0% 2,9% 2,7% 3,1% Actividades profesionales, técnicas y administrativas 5,8% 6,4% 6,7% 6,5% Enseñanza y servicios sociales y de salud 8,8% 8,8% 8,1% 8,1% Administración pública, defensa; planes de seguridad social obligatoria 6,1% 6,1% 5,7% 6,5% Servicio doméstico 0,4% 0,3% 0,3% 0,3% Otros servicios (1) 9,3% 7,7% 8,4% 6,7% Total 100% 100% 100% 100% Transables 36,3% 34,4% 36,6% 32,0% No transables 63,7% 65,6% 63,4% 68,0% Fuente: Banco Central del Ecuador. Nota: los años 2001 y 2010 corresponden a los años que coinciden con los dos últimos censos de población y los años 2007 y 2014 al período para el cual son comparables las encuestas de empleo, subempleo y desempleo. 76 CAPÍTULO 1 Ecuador, 1990-2014: crecimiento, pobreza, productividad y cambio estructural • Cambio en la estructura del empleo El período 2001-2010 se compara con la información de ocupados de los censos de población, mientras que el período 2007-2014 se lo hace con la información de ocupados de las tablas de oferta y utilización y de las encuestas de empleo. Al ser fuentes estadísticas diferentes, es preferible no comparar entre ellas. En particular, se observa un peso relativo diferente entre los censos y las otras fuentes en la rama de otros servicios, probablemente debido a diferencias en los criterios de clasificación de las actividades económicas. Ramas de actividad que generan muy poco empleo como petróleo y suministro de electricidad y agua tienen altos errores muestrales por lo que deben ser analizados con precaución en las encuestas de hogares. En esos casos, son más confiables los datos censales. Consistente con los cambios en la estructura económica, también se observa una disminución de la participación del empleo en el sector de transables, especialmente en la agricultura, que aun así sigue empleando entre un quinto y un cuarto de la población ocupada y representa cerca de un 9,0% del valor agregado bruto. La mayor parte de las ramas del sector de no transables aumenta su participación. La manufactura no cambia su participación (tablas 6 y 7). tabla 6 Estructura de la ocupación según censos de población (% del total de ocupados) Censos Rama de actividad económica 2001 2010 Agricultura, ganadería, caza y silvicultura y pesca 28,7% 21,8% Petróleo y minas 0,5% 0,6% Manufactura (incluida refinación de petróleo) 10,4% 10,2% Suministro de electricidad y agua 0,4% 0,7% Construcción 6,2% 6,5% Comercio 17,2% 18,5% Alojamiento y servicios de comida 2,2% 3,8% Transporte 4,1% 5,2% Correo y comunicaciones 0,6% 1,2% Actividades de servicios financieros 0,7% 0,9% Actividades profesionales, técnicas y administrativas 1,2% 2,0% 77 C ensos Rama de actividad económica 2001 2010 Enseñanza y servicios sociales y de salud 6,7% 7,6% Administración pública, defensa; planes de seguridad social obligatoria 3,6% 4,1% Servicio doméstico 4,4% 3,6% Otros servicios 13,1% 13,1% Total 100% 100% Transables 39,5% 32,6% No transables 60,5% 67,4% Fuente: INEC, Censos de Población de 2001 y 2010. tabla 7 Estructura de la ocupación según TOU y encuestas de empleo (% del total de ocupados) TOU Encuestas Rama de actividad económica 2001 2010 2007 2014 Agricultura, ganadería, caza y silvicultura y pesca 26,4% 20,4% 27,3% 24,4% Petróleo y minas 0,6% 0,6% 0,5% 0,8% Manufactura (incluida refinación de petróleo) 11,7% 11,3% 11,3% 11,3% Suministro de electricidad y agua 0,3% 0,6% 0,6% 1,0% Construcción 10,6% 9,4% 7,0% 7,4% Comercio 19,0% 23,1% 20,0% 18,9% Alojamiento y servicios de comida 5,1% 4,8% 4,9% 5,5% Transporte 5,5% 7,1% 5,1% 5,9% Correo y comunicaciones 1,2% 1,1% 1,3% 1,2% Actividades de servicios financieros 0,8% 0,8% 0,8% 1,0% Actividades profesionales, técnicas y administrativas 3,0% 4,7% 3,3% 4,3% Enseñanza y servicios sociales y de salud 6,9% 6,5% 7,1% 6,8% Administración pública, defensa; planes de seguridad social obligatoria 2,9% 3,1% 3,5% 4,4% Servicio doméstico 2,9% 3,0% 3,4% 3,3% Otros servicios 3,0% 3,6% 3,9% 3,8% Total 100% 100% 100% 100% Transables 38,8% 32,3% 39,2% 36,6% No transables 61,2% 67,7% 60,8% 63,4% Fuente: INEC, Encuestas de empleo de 2007 y 2014; BCE, tablas de oferta y utilización (TOU). 78 CAPÍTULO 1 Ecuador, 1990-2014: crecimiento, pobreza, productividad y cambio estructural • Evolución de la productividad laboral media por industria La productividad laboral media aumentó tanto en el sector de transables como en el de no transables, lo cual es consistente con el crecimiento económico observado entre 2000 y 2014. La rama de petróleo y minas es la de mayor productividad en tanto se trata de una actividad intensiva en capital y no es propiamente producción sino extracción de un recurso natural no renovable. Le siguen en importancia ramas del sector servicios como servicios financieros, correo y telecomunicaciones, y suministro de electricidad y agua. Las ramas de menor productividad son, de menor a mayor, servicio doméstico, alojamiento y servicios de comida, agricultura, ganadería, caza, silvicultura y pesca, y comercio. Todas estas ramas tienen niveles de productividad bastante menores a la productividad media del total de la economía, lo que es un indicador de amplias brechas internas de productividad. Si bien hay diferencias en los niveles de las fuentes analizadas, en general, las tendencias son consistentes10. tabla 8 Productividad laboral media (US$ 2007 por ocupado) Indicador de productividad laboral media (US$ 2007 por ocupado) Fuente estadística Censos Encuestas TOU Período / Industrias 2001 2010 2007 2014 2007 2014 Agricultura, ganadería, caza y silvicultura y pesca 2.726 3.949 2.791 3.486 2.753 4.055 Petróleo y minas 178.066 183.785 179.076 128.678 146.914 154.552 Manufactura (incluida refinación de petróleo) 11.920 13.240 9.911 10.938 9.086 10.679 Suministro de electricidad y agua 26.570 23.724 16.704 22.422 29.304 38.558 Construcción 9.424 12.318 9.182 13.864 5.796 10688 Comercio 5.431 5.537 4.278 5.721 4.292 4.537 Alojamiento y servicios de comida 6.028 4.699 2.807 3.422 2.592 3.796 Transporte 14.299 12.315 10.153 11.458 8.948 9.230 Correo y comunicaciones 17.869 25456 15.516 31977 16.301 34.093 Actividades de servicios financieros 23.223 28.665 25.154 29.940 24698 34.733 Actividades profesionales, técnicas y administrativas 37.495 30.253 15.777 14.852 16.334 13.131 Enseñanza y servicios sociales y de salud 10.231 10.939 8.794 11.487 8.639 11.644 10 Salvo en el caso del sector Petróleo y minas en el que se observa tendencias contrapuestas entre los datos basados en las encuestas y las tablas de oferta-utilización (TOU). En ese caso, son más confiables los datos de las TOU ya que las encuestas de hogares al ser levantadas por muestreo no representan adecuadamente en términos estadísticos al sector petrolero que tiene pocos trabajadores. 79 Indicador de productividad laboral media (US$ 2007 por ocupado) Fuente estadística Censos Encuestas TOU Período / Industrias 2001 2010 2007 2014 2007 2014 Administración pública, defensa; planes de seguridad social obligatoria 13.102 14.034 12.830 14.296 14.486 19.993 Servicio doméstico 645 879 696 823 784 870 Otros servicios 5.556 5512 16.803 16.935 20.529 17.707 Total 7.830 9417 7.753 9.693 7.392 9.413 Transables 7.201 9.956 7.244 8.477 6.972 9.315 No transables 8.240 9.156 8.081 10.393 7.658 9.461 Fuente: Banco Central del Ecuador e INEC. Nota: TOU = tablas oferta-utilización. • Descomposición del crecimiento del VAB per cápita Esta sección contiene los resultados de la descomposición del valor agregado bruto per cápita que es un valor muy cercano al PIB per cápita11. La metodología de descomposición es la de Shapley tal como se desarrolla en Martins (2015) (anexo 1). La descomposición agregada de Shapley permite asociar el crecimiento del PIB per cápita a cambios en la productividad laboral media, cambios en la tasa bruta de empleo12 y cambios en la demografía. Adicionalmente, tanto la productividad del trabajo como la tasa bruta de empleo pueden ser descompuestas por sectores económicos, obteniéndose de esta manera la expresión de la descomposición desagregada de Shapley. Así, el cambio en la productividad total por ocupado puede descomponerse en cambios de productividad dentro de los sectores y cambios de productividad entre sectores. Este último es un indicador de cambio estructural en tanto mide el incremento de productividad ocasionado por una reasignación de empleo de sectores de baja productividad a sectores de alta productividad. Para calcular empíricamente esta descomposición de Shapley, se utilizan los datos del valor agregado bruto (VAB) de las cuentas nacionales del Banco Central del Ecuador, mientras que los datos de empleo, población en edad de trabajar y población total corresponden a los Censos de Población para el período 2001-2010 y a las encuestas de empleo, subempleo y desempleo para el período 2007-2014. 11 En la contabilidad nacional del Ecuador el PIB = VAB + otros elementos del PIB (impuestos indirectos netos). 12 La tasa bruta de ocupación es la relación entre ocupados y la población en edad de trabajar (PET), ésta no es igual a la tasa global de ocupación. La tasa global de ocupación es la relación entre ocupados y población económicamente activa. En tal sentido, la tasa bruta de ocupación puede haber disminuido porque el empleo creció en menor proporción que la PET. 80 CAPÍTULO 1 Ecuador, 1990-2014: crecimiento, pobreza, productividad y cambio estructural En el período 2007-2014 el crecimiento promedio anual del VAB per cápita fue mayor que en 2001-2010: 2,9% y 2,3%, respectivamente (figura 13). En ambos períodos se explica principalmente por el crecimiento de la productividad laboral frente a un efecto negativo de la tasa bruta de empleo y un pequeño efecto positivo demográfico. No obstante, hay diferencias entre los períodos. Mientras en 2001-2010, predomina el crecimiento de la productividad provocado por la reasignación de empleo de sectores de baja productividad a sectores de mayor productividad (1,3%), en 2007-2014 predomina el crecimiento de la productividad dentro de los sectores (2,0%). El crecimiento de la productividad entre sectores es igual en ambos períodos (1,3%), pero el efecto negativo de la tasa bruta de empleo es mayor en 2007-2014 (-0,7%) debido a la disminución de las tasas brutas de ocupación en el período13. El efecto positivo de la demografía mejora levemente en 2007-2014 al aumentar la importancia relativa de la población en edad de trabajar en la población total. figura 13 Descomposición agregada del crecimiento del VAB per cápita Fuente: BCE, cuentas nacionales; INEC, Censos de población y encuestas de empleo, subempleo y desempleo. 13 Es importante notar, que en éste período, esto no significa que haya disminuido el empleo en relación a la PEA, sino que el empleo creció en menor proporción que la PET. 81 La descomposición por sectores transables y no transables, expresada como contribución porcentual a la tasa de crecimiento del VAB per cápita, muestra que el principal factor en ambos períodos fue el cambio de productividad laboral dentro de los sectores, concentrado mayoritariamente en el sector de transables en el período 2001-2010 y en el de no transables en el período 2007-2014 (tabla 9). El cambio de productividad entre sectores contribuyó mínimamente como resultado neto de la reasignación de empleo desde los sectores transables a los sectores no transables. El cambio en el empleo bruto contribuyó negativamente al crecimiento del VAB per cápita, concentrado principalmente en la disminución de la tasa bruta de empleo en el sector de transables. No obstante, este efecto negativo fue compensado en buena parte por un aumento de la tasa bruta de empleo en los no transables en el período 2001-2010. Los cambios demográficos contribuyeron positivamente al crecimiento del VAB per cápita en ambos períodos. tabla 9 Descomposición por sectores transables y no transables del crecimiento del VAB per cápita (contribución porcentual) Contribución Cambios en la porcentual productividad Sector Dentro de Entre Cambios en el Cambios en Contribución económico sectores sectores empleo demografía total 2001-2010 Transables 57,5% -34,4% -36,9% -13,8% No transables 33,9% 34,9% 30,5% 99,3% Total 91,5% 0,5% -6,4% 14,5% 100% 2007-2014 Transables 26,4% -11,5% -22,0% -7,2% No transables 81,2% 13,6% -2,3% 92,4% Total 107,5% 2,0% -24,4% 14,9% 100% Fuente: BCE, cuentas nacionales; INEC, encuestas de empleo, subempleo y desempleo. La descomposición desagregada por quince sectores económicos permite identificar con más claridad cuáles son los principales sectores que han contribuido positiva o negativamente al crecimiento del producto per cápita. 82 CAPÍTULO 1 Ecuador, 1990-2014: crecimiento, pobreza, productividad y cambio estructural En el período 2001-2010, el crecimiento del VAB per cápita se explica principalmente por el crecimiento de la productividad debido a la reasignación de empleo a sectores de mayor productividad (56,1%). Los sectores que pierden participación en el empleo bruto son agricultura, ganadería, caza y silvicultura y pesca, manufactura, servicio doméstico, y otros servicios (tabla 10). En cambio, los sectores que ganan participación en el empleo bruto son principalmente actividades profesionales, técnicas y administrativas, petróleo y minas, transporte, y correo y comunicaciones14. El crecimiento de la productividad dentro de los sectores explica el 35,8% del crecimiento del VAB per cápita, principalmente en los sectores agricultura, ganadería, caza y silvicultura y pesca, construcción, manufactura, y correo y comunicaciones. El efecto de la tasa bruta de empleo fue negativo, -6,4%, explicado predominantemente por la disminución en la agricultura, ganadería, caza y silvicultura y pesca. Otros sectores en los que se reduce la tasa bruta de empleo son servicio doméstico, manufactura y otros servicios15. Los cambios demográficos, medidos por la importancia relativa de la población en edad de trabajar en la población total, contribuyeron positivamente con un 14,5%. En términos de la contribución total neta16, los sectores agricultura, ganadería, caza y silvicultura y pesca, servicio doméstico, y otros servicios contribuyeron negativamente al crecimiento del VAB per cápita, mientras el resto de sectores lo hicieron positivamente, especialmente correo y comunicaciones, construcción, actividades profesionales, técnicas y administrativas, petróleo y minas, y enseñanza y servicios sociales y de salud. La contribución total de la manufactura fue positiva debido a que el efecto del crecimiento de la productividad dentro del sector superó a los efectos negativos del crecimiento de la productividad entre sectores y de la disminución de la tasa bruta de empleo. 14 La participación sectorial en el empleo corresponde a la participación del empleo del sector i en el total de empleo. 15 La tasa de empleo sectorial es la participación del empleo del sector i en la población en edad de trabajar total. 16 La contribución total neta suma para cada sector los componentes de cambios en la productividad dentro de los sectores, cambios de productividad entre sectores y cambios en el empleo. 83 tabla 10 Descomposición desagregada por sectores económicos del crecimiento del VAB per cápita, 2001-2010 (contribución porcentual) Contribución porcentual Cambios en la productividad Sector económico Dentro de Entre Cambios en Cambios en Contribución sectores sectores el empleo demografía total 1 Agricultura, ganadería, caza y 17,9% -13,2% -35,7% -31,0% silvicultura y pesca 2 Petróleo y minas (2) 1,7% 10,3% 0,5% 12,4% 3 Manufactura (incluida refinación 7,9% -1,4% -1,6% 4,8% de petróleo) 4 Suministro de electricidad y agua -0,9% 3,9% 1,3% 4,3% 5 Construcción 10,7% 2,2% 1,4% 14,3% 6 Comercio 1,1% 4,2% 5,5% 10,8% 7 Alojamiento y servicios de comida -2,3% 5,0% 7,8% 10,5% 8 Transporte -5,4% 8,7% 5,4% 8,7% 9 Correo y comunicaciones 4,1% 8,0% 3,1% 15,2% 10 Actividades de servicios financieros 2,5% 4,2% 1,4% 8,1% 11 Actividades profesionales, técnicas -6,8% 15,4% 3,8% 12,5% y administrativas 12 Enseñanza y servicios sociales 2,9% 5,5% 4,0% 12,4% y de salud 13 Administración pública, defensa; 2,1% 3,7% 2,1% 7,9% planes de seguridad social obligatoria 14 Servicio doméstico 0,5% -0,4% -4,3% -4,1% 15 Otros servicios (1) -0,3% -0,1% -0,9% -1,3% Total 35,8% 56,1% -6,4% 14,5% 100% Nota: la diferencia en los valores de los cambios en la productividad dentro de sectores y entre sectores en las tablas 9, 10 y 11 se debe a diferencias en el grado de desagregación de los sectores económicos. Fuente: BCE, cuentas nacionales; INEC, Censos de población 2001 y 2010. En el período 2007-2014, el cambio de productividad dentro de los sectores explica el 67,5% del crecimiento del VAB per cápita, principalmente por efecto de la construcción (19,1%), comercio (15,9%), correo y comunicaciones (11,3%), enseñanza y servicios sociales y de salud (10,6%), y agricultura, ganadería, caza y silvicultura y pesca (10,2%). En contraste, el sector de petróleo y minas contribuyó negativamente (-18,7%) (tabla 11). 84 CAPÍTULO 1 Ecuador, 1990-2014: crecimiento, pobreza, productividad y cambio estructural Por su parte, el cambio de productividad entre sectores o cambio estructural explica el 42%, principalmente debido a la contribución positiva de los sectores petróleo y minas (21,7%), actividades profesionales, técnicas y administrativas (8,5%), administración pública, defensa; planes de seguridad social obligatoria (7,1%), suministro de electricidad y agua (5,2%) y transporte (4,9%). Por lo contrario, contribuyeron negativamente los sectores agricultura, ganadería, caza y silvicultura y pesca (-5,1%), comercio (-3,2%), enseñanza y servicios sociales y de salud (-1,8%), correo y comunicaciones (-1,6%), otros servicios (-0,2%) y servicio doméstico (-0,1%). En todos estos sectores también los cambios en el empleo bruto contribuyeron negativamente, especialmente la agricultura, ganadería, caza y silvicultura y pesca (-20,5%) y el comercio (-10,3%). En suma, buena parte del efecto en la productividad de la reasignación de empleo hacia sectores de alta productividad se debe al petróleo y minas, lo que tiende a reafirmar el carácter primario exportador de la economía ecuatoriana. El resto se debió a una reasignación hacia sectores de servicios. En la manufactura disminuyó la tasa bruta de empleo pero aumentó su productividad dentro del sector (6,6%) y levemente entre sectores (0,2%). En términos de la contribución total neta, el sector más dinámico fue construcción (22,3%), seguido por los sectores administración pública, defensa; planes de seguridad social obligatoria (13,9%), transporte (11,6%), actividades profesionales, técnicas y administrativas (10,5%), y suministro de electricidad y agua (9,9%). tabla 11 Descomposición desagregada por sectores económicos del crecimiento del VAB per cápita, 2007-2014 (contribución porcentual) Contribución porcentual Cambios en la productividad Sector económico Dentro de Entre Cambios en Cambios en Contribución sectores sectores el empleo demografía total 1 Agricultura, ganadería, caza y 10,2% -5,1% -20,5% -15,5% silvicultura y pesca 2 Petróleo y minas (2) -18,7% 21,7% 1,1% 4,1% 3 Manufactura (incluida refinación 6,6% 0,2% -2,6% 4,2% de petróleo) 4 Suministro de electricidad y agua 2,6% 5,2% 2,1% 9,9% 5 Construcción 19,1% 2,8% 0,4% 22,3% 6 Comercio 15,9% -3,2% -10,3% 2,4% 7 Alojamiento y servicios de comida 1,8% 0,9% 1,3% 4,1% 8 Transporte 4,0% 4,9% 2,7% 11,6% 9 Correo y comunicaciones 11,3% -1,6% -0,9% 8,8% 10 Actividades de servicios 2,5% 2,5% 0,6% 5,6% 85 Contribución porcentual Cambios en la productividad Sector económico Dentro de Entre Cambios en Cambios en Contribución sectores sectores el empleo demografía total 11 Actividades profesionales, -2,0% 8,5% 3,9% 10,5% técnicas y administrativas 12 Enseñanza y servicios sociales 10,6% -1,8% -3,3% 5,5% y de salud 13 Administración pública, defensa; 3,3% 7,1% 3,6% 13,9% planes de seguridad social obligatoria 14 Servicio doméstico 0,2% -0,1% -1,5% -1,3% 15 Otros servicios (1) 0,3% -0,2% -1,0% -1,0% Total 67,5% 42,0% -24,4% 14,9% 100% Fuente: BCE, cuentas nacionales; INEC, encuestas de empleo, subempleo y desempleo de diciembre de 2007 y diciembre de 2014. conclusiones En resumen, se observa que en el período 2000-2014 se reanuda el crecimiento del PIB per cápita impulsado por mejores términos de intercambio, especialmente por el aumento del precio del petróleo, lo cual ha permitido reducir la restricción externa al crecimiento económico y contribuir a la disminución de la pobreza de consumo. Las reformas realizadas entre 2006 y 2014 a los contratos petroleros con las empresas privadas y la eliminación de los fondos de estabilización del petróleo contribuyeron a generar un mayor flujo de ingresos petroleros al estado. Varias reformas tributarias, una mejora en la eficiencia recaudatoria, la recompra de los bonos Global y el acceso al financiamiento chino sumaron recursos adicionales a los ingresos petroleros, permitiendo la expansión del gasto público. La reducción de la pobreza de consumo entre 2006 y 2014 está relacionada con una combinación de crecimiento económico y políticas distributivas y redistributivas (Ordoñez, Samman, Mariotti, & Borja, 2014). El crecimiento económico estuvo asociado a un crecimiento del consumo de los hogares, el cual fue favorecido por el aumento de los salarios, la reducción del desempleo, el incremento del gasto social en educación y salud pública y gratuita, y la expansión del crédito. Los salarios reales crecieron impulsados en buena medida por una política distributiva activa de incrementos del salario mínimo hasta alcanzar el salario digno. Lo hicieron a un mayor ritmo que la productividad laboral media. 86 CAPÍTULO 1 Ecuador, 1990-2014: crecimiento, pobreza, productividad y cambio estructural Como resultado, creció la participación de las remuneraciones en el valor agregado de la economía, mejorando la distribución funcional del ingreso a favor de los trabajadores asalariados. También se amplió el componente social de los salarios con las políticas redistributivas consistentes, por un lado, en aumentar el gasto social en educación y salud pública y gratuita, y, por otro, en incrementar las transferencias sociales gubernamentales monetarias como el Bono de Desarrollo Humano y la pensión asistencial. Además, con el incremento del precio del petróleo, aumentó también el precio de los derivados y con ello el subsidio a los combustibles, constituyendo esta otra importante transferencia del gobierno a los hogares, cuyo desmontaje o focalización continúa siendo un desafío político. El conjunto de las transferencias incrementó el ingreso disponible de los hogares y ha contrarrestado de algún modo la caída de las remesas del exterior, luego de crisis financiera mundial. El patrón de crecimiento económico entre 1990 y 2014 pasó de uno conducido por las exportaciones a uno con base en la demanda doméstica, impulsada en el período 2007- 2014 por una combinación de gasto público (consumo e inversión) y consumo de los hogares. Junto a la menor dinámica de las exportaciones y su reprimarización, el país se ha vuelto más dependiente de las importaciones y, por tanto, más vulnerable a las restricciones que impone la balanza de pagos al crecimiento económico y la reducción de la pobreza. El crecimiento económico por habitante de los últimos quince años estuvo acompañado principalmente de un aumento de la productividad laboral pero con poco cambio estructural. La tasa bruta de empleo contribuyó negativamente, y el cambio demográfico fue favorable debido a una mayor participación de la población en edad de trabajar en la población total. El crecimiento de la productividad laboral se produjo tanto en el sector de transables como en el de no transables. En ambos períodos se reasignó empleo desde los sectores transables a los no transables. La contribución neta del sector de transables al crecimiento del PIB per cápita fue negativa en los dos períodos, 2001-2010 y 2007- 2014, y positiva la de no transables. En el período 2007-2014, el crecimiento del PIB per cápita se debió en mayor medida al crecimiento de la productividad laboral dentro de los sectores, concentrado preponderantemente en el sector de no transables. Por otra parte, la reasignación de ocupados de sectores económicos de baja productividad a sectores de alta productividad se produjo en buena parte en la rama de petróleo, lo que tiende a afianzar el carácter primario exportador del país, y en varias ramas del sector servicios entre las que se destaca Actividades profesionales, técnicas y administrativas. La agricultura sigue perdiendo participación en el valor agregado y en la ocupación. Al ser una rama de baja productividad laboral, la expulsión de empleo de este sector contribuye al aumento de la 87 productividad laboral total. La manufactura, que ha sido el motor del cambio estructural en países como Corea del Sur o Taiwán, no ha jugado un rol relevante en el caso ecuatoriano, más bien ha disminuido su importancia en el valor agregado bruto y no se ha alterado su contribución a la ocupación. Sin embargo, su contribución neta al crecimiento del PIB per cápita fue positiva debido fundamentalmente al crecimiento de la productividad dentro del sector. Adicionalmente, se mantienen amplias brechas internas de productividad sectorial. En definitiva, la estructura de la economía y del empleo se ha movido hacia el sector de no transables. La construcción fue el sector más dinámico en términos de su contribución neta al crecimiento del PIB per cápita, debido principalmente a un aumento de la productividad. El cambio estructural o cambio de la matriz productiva sigue siendo un desafío pendiente para el Ecuador, ya que sostener los logros sociales alcanzados en los últimos quince años y lograr mayores reducciones de la pobreza a futuro dependerán en buena parte de la creación de empleos de calidad con buenas remuneraciones y cobertura de la seguridad social. 88 CAPÍTULO 1 Ecuador, 1990-2014: crecimiento, pobreza, productividad y cambio estructural Anexo • Anexo 1 - Metodología de descomposición del PIB per cápita de Shapley ANEXO 1 Metodología de descomposición del PIB per cápita de Shapley La metodología de descomposición es la de Shapley tal como se desarrolla en Martins (2015). La descomposición parte de una manipulación algebraica del PIB per cápita: Y/N = Y/N donde Y es PIB (VAB), N es la población total Se multiplica y divide el lado derecho de la identidad contable por el empleo total E y la población en edad de trabajar A, de tal forma que ésta no se altera: Y/N = Y/E • E/A • A/N y=w•e•a donde y es el PIB per cápita, w el PIB (VAB) por ocupado, e la tasa bruta de empleo u ocupación, y a el tamaño relativo de la población en edad de trabajar. Por tanto, un aumento (disminución) en w, e o a, incrementa (aumenta) el PIB per cápita, y. La descomposición de Shapley permite estimar la contribución de cada uno de los componentes anteriores al cambio en el PIB per cápita. Dy = Dw • [1/3 • (et =1 at =1 + et =0 at =0) + 1/6 • (et =1 at =0 + et =0 at =1)]+ De • [1/3 • (wt =1 at =1 + wt =0 at =0) + 1/6 • (wt =1 at =0 + wt =0 at =1)]+ Da • [1/3 • (wt =1 et =1 + wt =0 et =0)+1/6 • (wt =1 et =0 + wt =0 et =1)] La expresión previa se puede expresar como contribuciones al crecimiento del PIB per cápita si a ambos lados de la identidad se los divide para y si a todos los términos del lado derecho se los multiplica y divide por Dy: 89 Dy/y = v • Dy/y + • Dy/y + • Dy/y Donde v, , y son las participaciones del crecimiento del PIB per cápita que pueden ser atribuidas a cada componente: cambios en la productividad laboral media, cambios en la tasa bruta de empleo y cambios en la demografía, respectivamente. Esta expresión corresponde a la descomposición agregada de Shapley. No obstante, tanto la productividad del trabajo como la tasa bruta de empleo pueden ser descompuestas por sectores económicos, obteniéndose de esta manera la expresión de la descomposición desagregada de Shapley. La productividad del trabajo (VAB por ocupado) puede desagregarse sectorialmente de la siguiente manera: w = ∑wi si donde i = 1 a n donde wi es el PIB (VAB) por ocupado en el sector i (Yi/Ei), si es la participación sectorial del empleo (Ei/E), y n es el número total de sectores económicos considerados. Así, el cambio en la productividad total por ocupado puede descomponerse en cambios de productividad dentro de los sectores y cambios de productividad entre sectores. Este último es un indicador de cambio estructural en tanto mide el incremento de productividad ocasionado por una reasignación de empleo de sectores de baja productividad a sectores de alta productividad. Dw = ∑Dwi • (si, t=0 + si, t=1)/2 + ∑Dsi • (wi, t=0 + wi, t=1)/2 donde i = 1 a n Por último, el cambio en la tasa de empleo se puede descomponer sectorialmente de la siguiente manera: De = ∑Dei donde i = 1 a n y ei = Ei/A 90 CAPÍTULO 1 Ecuador, 1990-2014: crecimiento, pobreza, productividad y cambio estructural Bibliografía Atkinson, A. B. (2015). Inequality. What Can Be Done? Harvard University Press. Banco Mundial. (2014). Ecuador Informalidad y mercado laboral (Vols. Informe No. 90486-EC). Quito, Ecuador: Publiasesores. CEPAL. (2012). Cambio estructural para la igualdad. Una visión integrada del desarrollo. Santiago: Naciones Unidas. CEPAL-KDI-KCLAC. (2012). La economía coreana. Seis décadas de crecimiento y desarrollo. Santiago: Naciones Unidas. Chenery, H. (1979). Structural Change and Development Policy. Oxford, New York: Oxford University Press. FitzGerald, E., & Sarmad, K. (1997). External Shocks and Domestic Adjustment in the 1970s and 1980s. En K. Jansen, & R. Vos, External Finance and Development: Failure and Success in the Third World (págs. 63-89). Basingstoke y New York: Mcmillan / St. Martin’s Press. León, M. (Marzo de 2013). El desempeño económico y social de los seis primeros años del gobierno del Presidente Correa. Ecuador Económico(9), 10-20. Martins, P. (2015). Sub-Regional Perspectives on Structural Change. Centre for Research in Economic Development and International Trade. University of Nottingham. MIES. (s.f.). De pobres a ciudadanos, Evento Internacional. Recuperado el 25 de Agosto de 2015, de Coordinación General de Gestión del Conocimiento: http://www.inclusion. gob.ec/ Morley, S., & Vos, R. (2003). Bad Luck or Misconceived policies? External Shocks, Domestic Adjustment and the Growth Slowdown in Latin America and the Caribbean. Washington D.C. y La Haya: IFPRI e Institute of Social Studies. Ocampo, J. A. (Octubre de 2013). Balance of Payments Dominance: Its Implications for Macroeconomic Policy. Initiative for Policy Dialogue Working Paper Series. Ordoñez, A., Samman, E., Mariotti, C., & Borja, I. (2014). Sharing the Fruits of Progress. Poverty Reduction in Ecuador. London: Overseas Development Institute. 91 Ponce, J., & Vos, R. (2012). Redistribution without Structural Change in Ecuador. Rising and Falling Income Inequality in the 1990s and 2000s. (U. N. University, Ed.) Working Paper No. 2012/12. Taylor, L., & Vos, R. (2002). Balance of payments liberalization in Latin America: effects on growth, distribution and poverty. En R. Vos, L. Taylor, & R. Paes de Barros (Edits.), Economic Liberalization, Distribution and Poverty (págs. 1-53). Cheltenham, UK y Northampton, MA, USA: Edward Elgar. Thirlwall, A. P. (2013). Economic Growth in an Open Economy: The Role of Structure and Demand. UK-USA: Edward Elgar Publishing Limited. UNCTAD. (1987). International Monetary and Financial Issues for Developing Countries. Ginebra: UNCTAD. Vos, R., & León, M. (2003). Dolarización, dinámica de exportaciones y equidad: ¿cómo compatibilizarlas en el caso de Ecuador? Quito, Ecuador: Estudios e informes del SIISE- STFS No. 5. 92 CAPÍTULO 2 Crecimiento, desigualdad y pobreza en Ecuador 1998-2014 Roberto Castillo Añazco Introducción Existe una amplia literatura sobre el crecimiento económico y sus efectos en pobreza y desigualdad. El clásico estudio de Kuznets (1955) inició un campo de investigación sobre la relación entre estas variables. Conforme aumentó la disponibilidad de información estadística se desarrollaron estudios de orden empírico1; en todos ellos los resultados no son concluyentes y se argumenta que la relación entre crecimiento y pobreza dependen, entre otras cosas, del nivel de desarrollo y del ciclo económico de cada economía (Ravallion, 1992). En esta línea, el debate académico y político no ha encontrado consenso sobre los mecanismos que actúan en la dinámica del crecimiento. Sin embargo, el interés de cuantificar la contribución relativa del crecimiento a cambios en los indicadores de 1 Ravallion (1995), Ravallion y Chen (1997), Deininger (1998), Dollar (2000) o Perry et al (2006). 96 CAPÍTULO 2 Crecimiento, desigualdad y pobreza en Ecuador 1998-2014 pobreza y desigualdad se vuelve aún más relevante cuando se analizan economías como la ecuatoriana que en los últimos 16 años afrontó una serie de cambios políticos y económicos: I) crisis económica en el año 1999, II) cambio del sistema monetario en el año 2000, III) cinco gobiernos de turno entre 1998 y 2007, y a partir del año 2007 un período presidencial estable, finalmente, IV) en el año 2008 una nueva constitución que en su artículo tres señala como deber del Estado erradicar la pobreza y promover la redistribución equitativa de los recursos y la riqueza. Durante este período las principales variables macroeconómicas oscilaron fuertemente. En apenas un año, entre 1998 y 1999, el consumo final per cápita cayó 14,1% en términos reales2, la inflación anual fue del 60,7%, la pobreza por consumo aumentó 7,4 puntos porcentuales3, de 44,8% a 52,2%. A partir del año 2000, la economía se estabiliza y el país entra en un proceso de reducción de pobreza y desigualdad. El objetivo general del estudio es entender cómo el crecimiento del gasto de consumo afecta los niveles de pobreza y desigualdad de los hogares. Por robustez metodológica, el análisis se centra en tres años de relativa estabilidad macroeconómica (1998, 2006 y 2014) diferenciados por intervalos iguales de ocho años. El contexto económico y político descrito previamente, motiva el hecho de caracterizar dos períodos: 1998-2006 y 2006-2014, los cuales se diferencian en principio por el enfoque de la política económica y social que afectan los niveles de bienestar de los hogares. El documento está estructurado en cuatro secciones. La primera hace un análisis descriptivo y de robustez estadística para los cambios en pobreza y desigualdad en los dos períodos de estudio aplicando técnicas de dominancia distributiva. La segunda sección estudia el crecimiento del consumo a lo largo de la distribución de la población, utilizando curvas de incidencia del crecimiento y aplicando el concepto de crecimiento pro-pobre. La tercera descompone los cambios en pobreza, tanto a nivel nacional como territorial, entre efecto crecimiento y redistribución. Finalmente, la cuarta sección resalta las principales conclusiones del estudio. 2 Consumo final de los hogares per cápita, dólares 2007: US$ 2.183 (1998) a US$ 1.875 (1999). 3 De aquí en adelante cuando se haga referencia a variaciones en la tasa de pobreza, está se expresará en puntos porcentuales, salvo que se mencione lo contrario. 97 Cambios de la pobreza y desigualdad en Ecuador, 1998-2014 En este primer apartado se describen los principales hechos estilizados de los cambios en pobreza y desigualdad por consumo entre 1998 y 2014. En la figura 1 se observa que en el período 1998-2006, la pobreza y la indigencia se reducen; 6,5 puntos para la pobreza, de 44,8% a 38,3%; y 5,9 puntos para la indigencia, de 18,8% a 12,9%. Respecto a la desigualdad del consumo, el coeficiente de Gini indica que en el período la desigualdad se mantiene constante estadísticamente; en el año 1998 fue de 0,443 y para el año 2006 fue de 0,445. Para el período 2006-2014, de igual forma existe una reducción de pobreza e indigencia, 12,5 puntos y 7,2 puntos, respectivamente. La desigualdad medida por el coeficiente de Gini se reduce 3,8 puntos, de 0,445 a 0,408. FigurA 1 Evolución de la pobreza y la desigualdad por consumo, 1998-2014 Fuente: cálculo del autor basado en ECV 1998, 2006 y 2014. Al comparar las variaciones absolutas, las reducciones en pobreza e indigencia del segundo período son 1,9 veces y 1,2 veces mayor que el primer período, respectivamente. A diferencia del primer período, donde existe disminución de pobreza y niveles de desigualdad constante; en el segundo período, los niveles de bienestar e igualdad en la distribución del consumo per cápita mejoran de manera simultánea; pero ¿existe suficiente evidencia para afirmar que la pobreza en el segundo período cae a mayor ritmo que en el primero? y, podemos afirmar que: ¿la desigualdad se reduce en el 98 CAPÍTULO 2 Crecimiento, desigualdad y pobreza en Ecuador 1998-2014 segundo período? Responder estas preguntas implica analizar la dominancia distributiva y significancia estadística de los indicadores de pobreza y desigualdad, elementos que se desarrollan en las siguientes dos secciones. ¿Se reduce la pobreza a mayor ritmo entre 2006-2014? Metodológicamente el concepto de pobreza monetaria es de orden binario, es decir, existen personas pobres o no pobres dependiendo, entre otras cosas, del indicador y de la línea de pobreza que se elija. Una primera entrada para analizar estos elementos es hacer un análisis cardinal contrastando las variaciones en los tres indicadores de pobreza de la familia FGT4 para dos umbrales o líneas de pobreza. Como se observa en la tabla 1, independientemente del indicador utilizado, la pobreza cae a mayor ritmo en el segundo período que en el primero. Así por ejemplo, mientras que la reducción de la brecha de la pobreza entre 1998 y 2006 fue en el orden de 3,4 puntos, para el período entre 2006 y 2014 la brecha cae 6 puntos, 1,76 veces más que en el primer período. Tanto para la línea de pobreza como para la línea de indigencia la lectura es análoga; sin embargo, no es posible generalizar la lectura para un conjunto amplio de indicadores y líneas de pobreza, pues los indicadores descritos analizan cierto segmento de la distribución del consumo. TABLA 1 Indicadores de pobreza, 1998-2014 Años Variaciones 1998 2006 2014 1998-2006 2006-2014 Línea de pobreza Incidencia* (%) 44,8 38,3 25,8 -6,5 -12,5 Brecha** (%) 16,7 13,3 7,3 -3,4 -6,0 Severidad*** (%) 8,4 6,4 3,0 -2,0 -3,4 Línea de indigencia Incidencia (%) 18,8 12,9 5,7 -5,9 -7,2 Brecha (%) 5,4 3,6 1,3 -1,8 -2,3 Severidad (%) 2,3 1,6 0,4 -0,7 -1,2 Fuente: cálculo del autor basado en ECV 1998, 2006, 2014. Notas: * Incidencia mide el número de pobres en relación al total de la población. ** Brecha cuantifica qué tan distantes están los pobres, respecto a la línea de pobreza. ***Severidad cuantifica qué tan pobres son los pobres. 4 Foster, Greer y Thorbecke (1984). 99 Para generalizar lo expuesto se realiza un análisis de dominancia estocástica de primer orden, método que deja de lado los indicadores cardinales y analiza la distribución empírica del consumo per cápita familiar. El teorema plantea que dadas dos distribuciones, si FA(x) > FB(x) para todo el rango factible de (x), se dice que inequívocamente FB(x) domina en sentido estocástico de primer orden a FA(x). Si esto ocurre de manera estricta, para cualquier umbral de pobreza (z) que se elija, FA(z) > FB(z), es decir, la pobreza en A siempre será mayor a la pobreza en B. Esta propiedad no solo se extiende a la tasa de incidencia, sino a cualquier índice de pobreza que sea aditivo y separable. El teorema en la práctica es bastante riguroso y exige dominancia a lo largo de todos los valores de (x), en este caso, (x) es el consumo per cápita familiar. Con este antecedente, se realiza el test para las distribuciones del consumo per cápita de la ECV 1998, 2006 y 2014. Si el teorema no se cumple, se buscan pruebas menos rígidas, como los criterios de dominancia de segundo orden. Previamente, se realizaron ejercicios metodológicos para garantizar comparabilidad de los agregados del gasto de consumo para los tres años en cuestión5. FigurA 2 Dominancia estocástica de primer orden Nota: función de distribución del logaritmo de consumo per cápita familiar, 1998, 2006, 2014. Fuente: cálculo del autor basado en ECV 1998, 2006, 2014. 5 Los agregados del gasto de consumo de las encuestas de 1998, 2006 y 2014 provienen de encuestas de hogares con similares diseños metodológicos, igual proceso de construcción del agregado de gastos de consumo en cuanto a adición de componentes y tratamiento de variables (tasa de no respuesta, falsos ceros, imputación de valores extremos, etc.). Por otro lado, las unidades monetarias de la ECV 1998 y 2006 son expresadas en dólares del período de la ECV 2014. El deflactor utilizado es la línea de pobreza de cada período. Al hacer esta transformación se ubica en un mismo período de tiempo tres estructuras comparables de consumo. 100 CAPÍTULO 2 Crecimiento, desigualdad y pobreza en Ecuador 1998-2014 La figura 2 presenta la Función de Distribución Acumulada (FDA) del logaritmo del consumo per cápita familiar para las mediciones de los años 1998, 2006 y 2014. La línea paralela al eje de las ordenadas es la línea de pobreza de cada período6. El punto cartesiano que cruza la línea de pobreza con la FDA es la tasa de pobreza para cada período. Observe que la curva del año 2014 está por debajo de las curvas para los años 1998 y 2006 para casi todos los rangos factibles del consumo7. A su vez, la curva de 2006 está por debajo de la curva de 1998. Esto significa que si fijáramos una línea de pobreza, ya sea mayor o menor a la observada, en un rango admisible, cualquier indicador de pobreza concluiría que existe menos pobreza en el año 2014 que en los años 1998 y 2006; y a su vez, que en el año 2006 existió menos pobreza que en el año 1998. Adicionalmente se puede comprobar que para un rango admisible de líneas de pobreza, entre 0,5 a 4 veces la línea de pobreza observada, el nivel de reducción de pobreza en el segundo período es casi 2 veces el nivel de reducción del primer período. ¿Se reduce la desigualdad entre 2006-2014? Al igual que en pobreza, es importante determinar si la reducción de la desigualdad en el período 2006-2014 es inequívoca, es decir, si es independiente del indicador que se utilice. La pregunta no se realiza para el período 1998-2006, pues basta con que exista un indicador de desigualdad cuya variación no sea estadísticamente significativa para que la conclusión sea aplicable de manera generalizada. Para responder la pregunta sobre el segundo período se realiza un análisis de robustez, que garantiza que las valoraciones cualitativas de desigualdad sean consistentes para un amplio conjunto de indicadores. La técnica utilizada es la dominancia de Lorenz. Previamente, se realiza un análisis de desigualdad para una batería de indicadores alternativos a Gini y para conocer si la reducción fue homogénea se desagrega la información a nivel territorial8. 6 Al expresar el consumo per cápita de cada período en términos de la línea de pobreza y al hacer una transformación logarítmica, el punto cero en el eje de las abscisas representa el valor de la línea de pobreza. Es decir, log (lp/lp) = 0, donde lp es la línea de pobreza del período. 7 Al comparase con la ECV 2006, solo a partir de los $1.394,10 las curvas se intersecan, lo cual implica una línea 16,5 veces la línea de pobreza de la ECV 14 ($84,32). Bajo este umbral la tasa de pobreza sería del 99.8% en ambas distribuciones, lo que representa un valor inverosímil de línea de pobreza. 8 Formalmente, se puede aplicar directamente el test de dominancia como criterio de primer orden. Si el test concluye que existe dominancia, no hace falta analizar los indicadores de desigualdad por separado. En este estudio se hace primero el detalle de los indicadores para ser más didáctica la explicación. 101 TABLA 2 Índices de Desigualdad por consumo en Ecuador, 2006-2014 2006 2014 Cambio Gini Theil Atkinson Share Gini Theil Atkinson Share Gini Theil Atkinson Share (1,5) (1,5) (1,5) Nacional 0,456 0,379 0,401 18,1 0,407 0,301 0,327 12,9 -4,8 -7,8 -7,4 -5,2 Rural 0,397 0,309 0,325 13,4 0,351 0,234 0,257 9,4 -4,6 -7,4 -6,8 -4,1 Urbano 0,430 0,330 0,356 14,0 0,390 0,272 0,300 11,0 -4,0 -5,8 -5,6 -3,0 Sierra 0,473 0,405 0,433 21,1 0,421 0,314 0,349 13,9 -5,3 -9,1 -8,4 -7,2 Costa 0,418 0,318 0,334 12,8 0,384 0,274 0,290 10,8 -3,4 -4,5 -4,4 -2,0 Amazonía 0,511 0,459 0,513 27,7 0,427 0,322 0,372 15,9 -8,4 -13,7 -14,1 -11,8 Nota: el Share se refiere a la relación entre el consumo del decil 10 y el consumo del decil 1. Fuente: cálculo del autor basado en ECV 2006, 2014. Si bien el coeficiente de Gini es un indicador que tiene la propiedad de moverse en el intervalo [0,1] y resulta fácil de interpretar, no es el único. Existen otros indicadores que tienen la cualidad de hacer explícita la aversión a la desigualdad con la que el investigador valora una sociedad. Esto es importante, pues dependiendo de la aversión pueden existir lecturas contrarias en términos de índices de desigualdad. Así, una subida en Gini puede ser compatible con una disminución en el índice de Atkinson. La tabla 2 muestra tres índices alternativos, el Share de participación por deciles, el índice de Atkinson y el índice de Theil. El Share de participación, indica cuán grande es el consumo de las personas más ricas respecto a las personas más pobres. Para el año 2006, a nivel nacional el consumo de los más ricos representa 18,1 veces el consumo de los más pobres. La desigualdad medida a través de este indicador, refleja en el año 2006 mayor concentración en la región amazónica (27,7) y menor en la región Costa (12,8). Para el año 2014, el Share a nivel nacional se ubica en 12,9, lo que implica una reducción significativa de 5,5 puntos. Como se observa, la reducción es más homogénea por área de residencia que por región natural. Al año 2014, la región amazónica es la que más desigualdad reduce en términos del Share de participación (11,8 puntos). A diferencia del coeficiente Gini, en donde todas las personas reciben el mismo peso o ponderación en función del nivel de consumo, el índice de Atkinson incorpora un juicio de valor respecto a la inequidad que se plasma en un parámetro de aversión a la desigualdad9. En el año 2006 el índice de Atkinson a nivel nacional fue igual a 0,401 9 A medida que este parámetro es más grande (se aleja de 0) la curva de bienestar le da más peso a la situación de los más pobres, es decir, es más sensible a la desigualdad. Para el ejercicio se utiliza un parámetro de 1,5. 102 CAPÍTULO 2 Crecimiento, desigualdad y pobreza en Ecuador 1998-2014 esto quiere decir hipotéticamente que si el Ecuador hubiera deseado tener una sociedad perfectamente igualitaria debería haber sacrificado el 40,1% del consumo medio per cápita familiar, que según la ECV 2006 fue de US$ 150,54 (a dólares 2014). Para el año 2014, el índice de Atkinson es de 0,327, lo que implica un reducción de 7,3 puntos respecto al año 2006. La amazónica es la región que más reduce desigualdad medida por este indicador. Por su parte el índice de Theil es un indicador que se desprende de la teoría de la entropía. En términos de distribución del consumo el indicador significa distancia respecto a la perfecta igualdad. De la misma manera que con el coeficiente de Gini o de Atkinson, un mayor índice de Theil refleja una mayor desigualdad. La tabla 2 muestra que en términos de Theil hay una disminución a nivel nacional de 7,8 puntos entre el año 2006 y 2014. Una vez más, existe una importante reducción de la desigualdad en la región amazónica (13,7 puntos). En los cuatro índices analizados se evidencia una reducción de la desigualdad entre 2006 y 2014, pero ¿se puede generalizar esta conclusión? Para ello, se realiza el test de dominancia de Lorenz, el cual establece que una distribución A es inequívocamente más igualitaria que una distribución B para todo indicador de desigualdad, si la curva de Lorenz de la distribución A está más cercana a la curva de perfecta igualdad para todos los tramos de la distribución. La figura 3 muestra las curvas de Lorenz del consumo per cápita para los años 2006 y 2014. En la parte izquierda se comparan las curvas con la línea de perfecta igualdad. Se observa que la curva de Lorenz del año 2014 está por encima de la curva de Lorenz del año 2006. Dado que las curvas de Lorenz provienen de encuestas probabilísticas, cada percentil de la distribución tiene asociado un intervalo de confianza, lo que podría significar que en términos estadísticos ambas curvas se intersequen. Para descartar este escenario, se sometieron las distribuciones a un ejercicio de boostrap y para cada percentil resultante se estimó la diferencia entre ambas curvas de Lorenz. El ejercicio de robustez estadística (parte derecha de la figura 3) concluye que para cada percentil o tramo de la distribución del consumo per cápita, la curva de Lorenz del año 2014 está siempre por encima de la curva de Lorenz del año 2006 [L2014(p) > L2006(p)] lo que a su vez significa que independientemente del indicador de desigualdad que se utilice (consistente con la lectura de los índices sintéticos de desigualdad), existe una reducción inequívoca de la desigualdad del consumo entre 2006 y 2014. 103 FigurA 3 Dominancia de Curva de Lorenz Ecuador, 2006-2014 Fuente: cálculo del autor basado en ECV 2006, 2014. La técnica de robustez también puede ser aplicada para determinar dominancia a nivel territorial, tanto entre grupos para un mismo período, como el grupo en diferentes momentos de tiempo. En el anexo 1 se expone los resultados del test por área de residencia y se concluye que la desigualdad en el consumo se reduce inequívocamente en estos territorios. Sin embargo, para conocer la magnitud o contribución que cada territorio aporta a la reducción de la desigualdad total es necesario emplear técnicas de descomposición. • ¿Qué territorios aportaron más a la reducción de la desigualdad entre 2006-2014? Dado que el coeficiente de Gini es un indicador que no puede ser descompuesto por grupos no es útil para responder la pregunta en cuestión. En su lugar se emplea el índice de Theil que posee propiedades deseables10 que posibilita descomponer la desigualdad a través de la sumatoria de dos términos: I) la desigualdad entre el consumo promedio de cada grupo (between) y, II) el promedio ponderado de las desigualdades dentro de cada grupo (within). En la figura 4, se expone los resultados de la descomposición. 10 Theil cumple con las propiedades de: (I) Dalton-Pigou, (II) Invarianza a la escala, (III) Invarianza a las réplicas y (IV) descomposición por grupo. 104 CAPÍTULO 2 Crecimiento, desigualdad y pobreza en Ecuador 1998-2014 La técnica de descomposición indica que la desigualdad proviene principalmente del área urbana. En el año 2006 el índice de Theil se ubicó en 37,9 puntos11, de ellos 25,9 puntos se explican por la desigualdad del consumo que existe en el área urbana (68,4%), 6,6 puntos por la desigualdad en el área rural (17,4%) y 5,4 puntos (14,2%) por la desigualdad entre áreas. Para el año 2014 la contribución por área de residencia es similar: 72% urbana, 16% rural y 12% por el aporte de la desigualdad entre urbano-rural. F igurA 4 Descomposición Índice de Theil por área y región, 2006-2014 Fuente: cálculo del autor basado en ECV 2006, 2014. Por otra parte, la descomposición por región natural indica que en el año 2006 la región Sierra es la que más contribuye a la desigualdad (21,1 puntos o 55,8%), seguida de la región Costa (14,2 puntos o 37,5%), la Amazonía (1,4 puntos o 3,8%) y finalmente el promedio de desigualdad entre regiones con 1,1 puntos o 3%12. El aporte de cada grupo a la desigualdad nacional se mantiene para el año 2014. La técnica de descomposición posibilita también conocer el territorio que más aporta a la reducción de los 7,8 puntos en el índice de Theil (37,9 en el año 2006 a 30,1 en el año 11 Para el ejercicio se re-escala el índice de Theil multiplicado por 100 para una mejor visualización. 12 No se considera la región Insular con fines de comparabilidad con la ECV 2006. En el año 2014 la contribución de la región Insular al total del índice de Theil fue del 0,2%. 105 2014). Por ejemplo, del total de reducción, 4,3 puntos (55,1%) se explican por mejoras en la distribución del consumo en el área urbana, 1,8 puntos (23,1%) por mejoras en el área rural y 1,8 puntos (23,1%) por una reducción de la brecha del consumo promedio entre área urbano-rural. Si el análisis se lo realiza por región natural, 5,7 puntos (73,1%) de la reducción de la desigualdad se explica por mejoras en la distribución del consumo en la región Sierra, 1,3 puntos por la región Costa (17%), 0,6 puntos (7,3%) por reducción de brecha entre regiones y 0,3 puntos por mejoras en la región amazónica (3,2%). La técnica expuesta permite tantas descomposiciones cuantos grupos exhaustivos de la población existan. Un análisis más al detalle (ver anexo 2) revela que la Sierra urbana aporta con el 37,2% del total de la reducción medida por el coeficiente de Theil (2,9 puntos) y que la provincia de Pichincha aporta con el 39,7% (3,1 puntos). En los anteriores dos aparatados se demostró que en el período 2006-2014 la pobreza se reduce casi dos veces más que en el período 1998-2006, y que la desigualdad en el último período se reduce de manera inequívoca, mejora la distribución del consumo también a nivel territorial, pero ¿qué elementos diferencian estos dos períodos de reducción de pobreza?, ¿cómo afecta el patrón del crecimiento del consumo a los niveles de bienestar de los hogares? En los siguientes apartados se intenta responder las preguntas en cuestión. • Análisis del crecimiento del consumo en los períodos de estudio Una forma de relacionar crecimiento, pobreza y desigualdad es analizar las tasas de variación del consumo a lo largo de su distribución, y, a través de ellas inferir la calidad del crecimiento y su relación con pobreza y desigualdad. De manera general, durante los años 1998 y 2014, el consumo de los hogares en Ecuador crece a una tasa real anual del 4%13. Como en la mayoría de las sociedades, el crecimiento del consumo no es homogéneo para los diferentes segmentos de la distribución. Una forma tradicional de analizar la heterogeneidad del crecimiento es mediante la comparación temporal por deciles de consumo. Una alternativa es utilizar la curva de incidencia del crecimiento14, herramienta gráfica que permite mostrar en qué medida varía el consumo real de las personas a lo largo de los diferentes segmentos de la distribución para un período de tiempo dado. La figura 5 presenta dos curvas de incidencia del crecimiento con el objetivo de contrastar la dinámica del crecimiento en los períodos de estudio. 13 Consumo final de los hogares (dólares 2007). 14 Herramienta propuesta por Ravallion y Chen. 106 CAPÍTULO 2 Crecimiento, desigualdad y pobreza en Ecuador 1998-2014 La primera resume la dinámica del crecimiento en el período 1998-2006. Se observa que la curva es positiva (por encima del eje de las abscisas) lo que implica que el crecimiento llegó a todos los segmentos de la población y es relativamente plana, lo que implica que el crecimiento fue relativamente homogéneo. Mientras los pobres crecieron en promedio al 1,4%15, los no pobres lo hicieron al 1,6%, de ahí que en el primer período exista una reducción de pobreza de 6,5 puntos (de 44,8% a 38,3%) y a su vez no exista una variación estadísticamente significativa en términos del coeficiente de Gini. La segunda curva resume la dinámica del crecimiento en el período 2006-2014. Al igual que en el período previo, la curva es positiva indicando que el crecimiento llegó a todos los segmentos de la población, aunque el crecimiento del consumo no es homogéneo. Las personas con menor consumo crecen a un mayor ritmo que las personas con mayor consumo. Fi gurA 5 Curva de Incidencia del Crecimiento, 1998-2006 y 2006-2014 5 4,5 Cambio en el consumo (%) 4 3,5 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 Percentiles 1998-2006 2006-2014 Intervalos de confianza Nota: las curvas expresan el consumo en términos de la línea de pobreza. Fuente: cálculo del autor basado en ECV 2006, 2014. 15 Tasa de variación efectiva anual expresada en términos de línea de pobreza. 107 En una sociedad adversa a la desigualdad es deseable que exista un crecimiento del consumo para todos, pero que los pobres lo hagan a un ritmo más rápido que los ricos, reduciendo así la pobreza y la desigualdad simultáneamente. Este elemento induce al concepto de crecimiento pro-pobre. En el año 2003, Ravallion y Chen definen un proceso de crecimiento como pro-pobre si está asociado a un aumento del consumo de los pobres, independientemente del crecimiento del resto de la población. Haciendo una extensión a la definición de crecimiento pro-pobre propuesta por estos autores, Gasparini et al (2013) definen al concepto en términos relativos, es decir, se define un proceso como pro-pobre si existe un aumento proporcionalmente mayor del consumo para la población identificada como pobre que para el resto de la población. El recuadro 1 explica con mayor detalle la definición. La tabla 3 expone los resultados para tres medidas de crecimiento: I) crecimiento del consumo para toda la población, II) crecimiento pro-pobre según la definición de Ravallion y Chen y, III) crecimiento pro-pobre según la definición relativa de crecimiento expuesta previamente16. Por cada medida se exponen dos conceptos de consumo real. El primero consiste en expresar el consumo per cápita del período en términos de la línea de pobreza del mismo período, y en el segundo caso se expresa el consumo per cápita en términos de la línea de indigencia17. TABLA 3 Crecimiento del consumo Pro-pobre EcuadoR, 2006-2014 Período Crecimiento para Crecimiento Crecimiento toda la población Ravallion-Chen Pro-pobre Gasparini et al Pobreza Indigencia Pobreza Indigencia Pobreza Indigencia 1998-2006 1,8% 2,1% 1,4% 1,7% -0,4% -0,3% 2006-2014 1,3% 1,3% 3,5% 4,4% 2,3% 3,1% Fuente: cálculo del autor basado en ECV 2006, 2014. 16 Esta tipología se basa en el estudio previo de Leopoldo Tornarolli “Crecimiento económico y reducción de la pobreza” que forma parte del Informe de Desarrollo Social 2007: Pobreza, Desigualdad e Inversión Social. 17 Se realiza este proceso dado que no es factible utilizar el IPC como deflactor de precios para llevar los dólares de 1998 a dólares constantes de 2014. 108 CAPÍTULO 2 Crecimiento, desigualdad y pobreza en Ecuador 1998-2014 Para el primer período, la tasa real de crecimiento anual promedio del consumo per cápita fue de 1,8% y 2,1% en términos de líneas de pobreza e indigencia, respectivamente. Para el segundo período 2006-2014, la tasa real de crecimiento es ligeramente inferior y se ubica en 1,3%, tanto en términos de línea de pobreza como en línea de indigencia. Siguiendo la definición de Ravallion y Chen, en los dos períodos los pobres experimentan tasas de crecimiento pro-pobre, independiente del concepto de consumo real que se elija. En un sentido más estricto, considerando la definición de Gasparini, solo para el período 2006-2014 existe crecimiento pro-pobre, obteniendo una tasa de crecimiento del 2,3% en términos de línea de pobreza y de 3,1% en línea de indigencia. RECUADRO 1 Crecimiento Pro-pobre Siguiendo a Gasparini et al. (2013) se define al crecimiento pro-pobre de la siguiente forma: Donde es el peso de cada individuo en la función de bienestar social, que se asume simétrica y cuasicóncava. La tasa de crecimiento del consumo medio es . Por otro lado, es una función indicadora que vale 1 si la persona i es pobre y 0 en caso contrario. Para la población no pobre los pesos son iguales a cero, es decir, si . En caso que sea el mismo para toda la población pobre , la anterior expresión puede ser expresada de la siguiente manera: De ahí que el crecimiento pro-pobre se convierte en la diferencia entre el consumo de las tasas de crecimiento de los pobres y la tasa de crecimiento del consumo promedio de la población. En este contexto, se dice que el crecimiento es pro-promedio cuando 0. 109 ¿Reducción de pobreza por crecimiento o redistribución? En apartados previos se muestra evidencia que la reducción de la pobreza en el primer período se debe a priori exclusivamente por un aumento del consumo medio. Para el segundo período, el crecimiento pro-pobre (según definición más estricta) indica que tanto el crecimiento como la mejor distribución del mismo ayudan para que la pobreza se reduzca, aunque se desconoce la magnitud de los efectos. Para cuantificar los mismos se realiza una descomposición de pobreza entre efecto crecimiento y efecto redistribución. De acuerdo a Datt y Ravallion (1992) los cambios en pobreza pueden ser entendidos descomponiendo dos efectos: I) efecto crecimiento y, II) efecto redistribución. El primero mide el cambio en la tasa de pobreza si el consumo de los hogares crece a una misma tasa manteniendo constante el nivel de desigualdad. Por otro lado, el efecto redistribución analiza que sucedería con la tasa de pobreza si existen cambios en la desigualdad sin alterar el consumo real de los hogares. En la práctica ambos efectos interactúan y dependiendo de la dominancia entre ellos, se puede caracterizar diferentes períodos de reducción de pobreza. TABLA 4 Descomposición de la pobreza: efecto crecimiento y redistribución Períodos 1998-2006 2006-2014 t1 44,8% 38,3% t2 38,3% 25,8% Diferencia(1) -6,5 -12,5 Crecimiento (1) -8,4 -5,4 Redistribución (1) 1,9 -7,1 Nota: (1) las variaciones están expresadas en puntos porcentuales. Fuente: cálculo del autor basado en ECV 1998, 2006, 2014. La descomposición indica que del total de la reducción en el período 1998-2006, el efecto crecimiento contribuye con 8,4 puntos. Sin embargo, dado el empeoramiento en la distribución del consumo en ese período, si la tasa del crecimiento del consumo se mantenía constante, la tasa de pobreza crecería 1,9 puntos. En el neto, la tasa de pobreza se reduce 6,5 puntos debido exclusivamente al crecimiento del consumo de los hogares. 110 CAPÍTULO 2 Crecimiento, desigualdad y pobreza en Ecuador 1998-2014 Por otro lado, en el período 2006-2014 la reducción de 12,5 puntos en la pobreza se explica positivamente por los dos efectos. Por un lado, el crecimiento real del consumo hace que la tasa de pobreza se reduzca 5,4 puntos y, por otro, el efecto redistribución provoca una disminución de 7,1 puntos. Lo anterior contrasta dos procesos de reducción de pobreza. El período 1998-2006 en donde existe un crecimiento que recupera el nivel de consumo de los hogares pero sin redistribución, y el período 2006-2014 en donde, además de incrementar el nivel de consumo de los hogares, existe un proceso redistributivo, el consumo de los hogares más pobres crece a mayor ritmo que el consumo de los hogares más ricos, siendo considerado un período pro-pobre. La técnica expuesta permite a su vez conocer las diferentes dinámicas territoriales. En la figura 6 se presenta los resultados de la descomposición por área de residencia y región natural para el período 2006-2014. Por ejemplo, al analizar la descomposición por regiones naturales, se muestra que en la región Costa de los 15,6 puntos de reducción, el 61,2% (9,5 puntos) se debe a un efecto redistribución y el 38,8% restante (6 puntos) al efecto crecimiento. El patrón es similar para la región amazónica, donde el efecto redistribución aporta con el 61,6% (7,4 puntos) y el efecto crecimiento con 38,4% (4,6 puntos). Mientras que en la Sierra el efecto crecimiento (74,3% o 6,9 puntos) domina al efecto redistribución (25,7% o 2,4 puntos). FigurA 6 Descomposición de la pobreza: efecto crecimiento y redistribución por territorio, 2006-2014 Fuente: cálculo del autor basado en ECV 2006, 2014. 111 Por otro lado, de los 14,2 puntos de reducción de pobreza en el área rural, 11,6 puntos (81,7%) se explica por el crecimiento del consumo per cápita medio y los 2,6 puntos restantes (18,3%) por una mejora en la distribución del consumo dentro de los hogares rurales. Por otro lado, el proceso de reducción de la pobreza en el área urbana es distinto. De los 9,4 puntos de reducción de pobreza, 7 puntos (74,5%) se deben a mejoras en la distribución del consumo, es decir, por un episodio de crecimiento pro-pobre en el área urbana, y los 2,4 puntos restantes (25,5%) por el efecto crecimiento. Esta heterogeneidad territorial en los procesos de reducción de la pobreza y desigualdad para el período 2006-2014 motiva un análisis más exhaustivo de los factores que potencialmente explican los cambios en la distribución del consumo de los hogares. Estos elementos son expuestos a profundidad en los siguientes capítulos. Conclusiones El presente documento analiza el crecimiento del consumo de los hogares en Ecuador en los últimos 16 años y su relación con los cambios en pobreza y desigualdad observados en dos períodos de tiempo de relativa estabilidad macroeconómica: 1998-2006 y 2006- 2014. Para el período 2006-2014 la pobreza se reduce casi dos veces más que para el período 1998-2006, esto independiente de la línea y del indicador de pobreza que se elija para contrastar los dos períodos de estudio. Por otro lado, se concluye que la desigualdad en el consumo en el período 2006-2014 se reduce de manera inequívoca, es decir, que para el año 2014 existe menos desigualdad en Ecuador que en el año 2006, independiente del indicador de desigualdad por consumo utilizado. La mayor igualdad en el consumo en el período 2006-2014 también se manifiesta a nivel territorial, siendo la región amazónica la de mejor desempeño. Por ejemplo, en términos del coeficiente de Gini reduce desigualdad en 8,4 puntos, por encima del promedio nacional de 4,8 puntos; reducción que se generaliza para un amplio conjunto de indicadores. Del total de reducción de la desigualdad nacional medida por el coeficiente de Theil (7,8 puntos), más del 50% se atribuye a las mejoras en el consumo de los hogares rurales; si se analiza por región natural, la Sierra explica aproximadamente el 73% del cambio. La reducción en la tasa de pobreza en el período 2006-2014 (12,5 puntos) son resultado de una combinación favorable entre el aumento real del consumo promedio de los hogares y una mejor distribución del mismo. Así el efecto redistribución explica el 56,8% del cambio y el efecto crecimiento el 43,2% restante. Detrás de estos cambios existe un 112 CAPÍTULO 2 Crecimiento, desigualdad y pobreza en Ecuador 1998-2014 proceso de crecimiento del consumo pro-pobre que reduce pobreza, y que a diferencia del período 1998-2006, también reduce desigualdad. Finalmente, el documento motiva un análisis con mayor profundidad sobre los determinantes de reducción de pobreza en territorio para el período 2006-2014, pues existe una diferencia marcada de las fuerzas que determinan la reducción de pobreza en el área urbana y rural. Por un lado, en el área urbana aproximadamente el 75% del total del cambio en la tasa de pobreza se debe a un efecto redistributivo, mientras que en el área rural más del 80% del cambio se debe a un efecto crecimiento. 113 Anexos • Anexo 1 - Dominancia de Curva de Lorenz Ecuador, 2006-2014 (Área urbana y rural) anexo 1 Dominancia de Curva de Lorenz Ecuador, 2006-2014 (Área urbana) 114 CAPÍTULO 2 Crecimiento, desigualdad y pobreza en Ecuador 1998-2014 Dominancia de Curva de Lorenz Ecuador, 2006-2014 (Área rural) Fuente: cálculo del autor basado en ECV 2006, 2014. 115 • Anexo 2 - Descomposición de la pobreza por grupos, 2006-2014 anexo 2 Descomposición del índice de Theil por grupos, 2006-2014 ECV 2006 ECV 2014 Diferencia Tasa Dist. Cont. Cont. Theil Dis. Cont. Cont. Theil Descomp. Descomp. Rel.. Pob Abs. Rel. Rural 0,309 36,5% 0,066 17,4% 0,238 32,3% 0,048 16,0% -7,1 -1,8 Urbano 0,330 63,5% 0,259 68,4% 0,272 67,7% 0,217 71,9% -5,8 -4,3 Área Entre-grupo 0,054 14,2% 0,036 12,0% -1,8 Nacional 0,379 100% 0,379 100% 0,301 100% 0,301 100% -7,8 -7,8 Sierra 0,405 45,4% 0,212 55,8% 0,314 44,8% 0,154 51,1% -9,1 -5,8 Costa 0,318 49,8% 0,142 37,5% 0,274 49,7% 0,129 42,7% -4,5 -1,4 Región Amazonía 0,459 4,8% 0,014 3,8% 0,322 5,3% 0,012 3,9% -13,7 -0,3 Insular n.d n.d n.d n.d 0,152 0,2% 0,001 0,2% n.d 0,1 Entre-grupo 0,011 3,0% 0,007 2,2% -0,5 Nacional 0,379 100% 0,379 100% 0,301 100% 0,301 100% -7,8 -7,8 Sierra rural 0,359 18,8% 0,043 11,4% 0,262 16,8% 0,029 9,6% -9,7 -1,4 Costa rural 0,198 14,2% 0,015 4,1% 0,173 12,0% 0,013 4,2% -2,4 -0,3 Amazonía rural 0,394 3,6% 0,006 1,6% 0,273 3,5% 0,005 1,6% -12,1 -0,1 Área y Región Insular rural n.d n.d n.d n.d 0,160 0,1% 0 0,1% n.d 0 Sierra urbano 0,322 26,6% 0,129 34,1% 0,264 28,0% 0,100 33,2% -5,8 -2,9 Costa urbano 0,304 35,6% 0,112 29,5% 0,265 37,8% 0,105 35,0% -3,8 -0,7 Amazonía urbano 0,277 1,3% 0,004 1,1% 0,231 1,8% 0,004 1,5% -4,7 0 Insular urbano n.d n.d n.d n.d 0,146 0,1% 0 0,1% n.d 0 Entre-grupo 0,069 18,2% 0,045 14,8% -2,4 Nacional 0,379 100% 0,379 100% 0,301 100% 0,301 100% -7,8 -7,8 Azuay 0,331 5,0% 0,021 5,5% 0,264 5,0% 0,014 4,8% -6,7 -0,7 Dominio Bolívar 0,369 1,4% 0,003 0,8% 0,260 1,3% 0,002 0,8% -11,0 -0,1 Cañar 0,252 1,7% 0,003 0,9% 0,244 1,6% 0,003 1,2% -0,8 0 116 CAPÍTULO 2 Crecimiento, desigualdad y pobreza en Ecuador 1998-2014 ECV 2006 ECV 2014 Diferencia Tasa Dist. Cont. Cont. Theil Dis. Cont. Cont. Theil Descomp. Descomp. Rel.. Pob Abs. Rel. Cañar 0,252 1,7% 0,003 0,9% 0,244 1,6% 0,003 1,2% -0,8 0 Carchi 0,406 1,2% 0,004 1,0% 0,238 1,1% 0,002 0,7% -16,8 -0,2 Cotopaxi 0,330 3,0% 0,007 2,0% 0,285 2,8% 0,006 1,9% -4,6 -0,2 Chimborazo 0,394 3,3% 0,010 2,7% 0,302 3,1% 0,006 2,0% -9,2 -0,4 El Oro 0,276 4,5% 0,012 3,2% 0,205 4,1% 0,008 2,7% -7,1 -0,4 Esmeraldas 0,337 3,2% 0,008 2,2% 0,236 3,7% 0,006 1,9% -10,1 -0,3 Guayas 0,312 26,9% 0,083 21,8% 0,278 27,3% 0,080 26,7% -3,4 -0,3 Imbabura 0,342 2,9% 0,008 2,2% 0,295 2,8% 0,007 2,4% -4,6 -0,1 Dominio Loja 0,409 3,2% 0,012 3,2% 0,274 3,1% 0,008 2,6% -13,5 -0,5 Los Ríos 0,233 5,4% 0,009 2,4% 0,234 5,3% 0,009 3,1% 0 0 Manabí 0,349 9,7% 0,026 6,7% 0,257 9,3% 0,019 6,5% -9,2 -0,6 Pichincha 0,392 19,9% 0,113 29,7% 0,295 20,6% 0,082 27,1% -9,7 -3,1 Tungurahua 0,314 3,7% 0,012 3,0% 0,268 3,5% 0,009 3,1% -4,7 -0,2 Amazonía 0,459 4,8% 0,014 3,8% 0,322 5,3% 0,012 3,9% -13,7 -0,3 Galápagos n.d n.d n.d n.d 0,152 0,2% 0,001 0,2% n.d 0,1 Entre-grupo 0,033 8,7% 0,026 8,7% -0,7 Nacional 0,379 100% 0,379 100% 0,301 100% 0,301 100% -7,8 -7,8 117 Bibliografía Gasparini, L., Cicowiez, M., & Sosa Escudero, W. (2013). Pobreza y desigualdad en América Latina. Conceptos, herramientas y aplicaciones. Haughton, J. H., & Khandker, S. R. (2009). Handbook on poverty and inequality. World Bank Publications. Ahluwalia, M. (1976). Inequality, poverty and development. Journal of Development Economics 3, 307-342. Chen, S. and Ravallion., M. (2001). How did the world’s poorest fare in the 1990s? World Bank Working Paper. Chen, W. y Duclos, J. (2008). Testing for poverty dominance: an application to Canada. Documento de Trabajo 08-36, CIRPEE. Cowell, F.A. (2000). Measurement of inequality. En Atkinson, A. y Bourguignon, F.(eds.), Handbook of Income Distribution. Cowell, F.A. (2011). Measuring inequality. Oxford University Press. Dalton, J. (1920). The measurement of the inequality of incomes. Economic Journal 30. Datt, R. and Ravallion M. (1992). Growth and redistribution components of change in poverty measures. A decomposition with applications to Brazil and India in the 1980s, LSMS working Paper 83. Davidson, R. y Duclos, J. (2000). Statistical inference for stochastic dominance and for the measurement of poverty and inequality. Econometrica 68. Davidson, R. y Flachaire, E. (2007). Asymptotic and bootstrap inference for inequality and poverty measures. Journal of Econometrics 141. Ferreira, F.H. y Gignoux, J. (2011). The measurement of inequality of opportunity: theory and an application to Latin America. Review of Income and Wealth 57. Foster, J, Greer, J. and Thorbecke, E. (1984). A class of decomposable poverty measures. Econometrica 52. Foster, J. y Ok, E. (1999). Lorenz dominance and the variance of logarithms. Econometrica, 67. 118 CAPÍTULO 2 Crecimiento, desigualdad y pobreza en Ecuador 1998-2014 Gasparini, L., Gutiérrez, F. y Tornarolli, L. (2007). Growth and income poverty in Latin America and the Caribbean: evidence from household surveys. Review of Income and Wealth 53. Ravallion, M. and Chen, S. (2003). Measuring pro-poor growth. Economic Letters 78, 93- 99. Ravallion, M. (2001). Growth, inequality and poverty: looking beyond averages. World Development 29. Ravallion, M. (2004). Pro-poor growth: a primer. Documento de Trabajo 3242, Research Department, Banco Mundial. Kuznets, S. (1995). Economic growth and income inequality. The American Economic Review 45. 119 CAPÍTULO 3 Pobreza en Ecuador Perfiles y factores asociados 2006-2014 Roberto Castillo Añazco y José Andrade Santacruz IntroducCiÓn La mayoría de definiciones de pobreza convergen en que la pobreza se refiere a una carencia o insuficiencia de recursos u oportunidades para acceder a un grupo de satisfactores básicos. Dependiendo de la perspectiva, la pobreza puede ser medida como la privación al acceso a servicios básicos, salud, educación, falta de ingresos o bajos niveles de consumo. Este trabajo tiene por objetivo: I) describir la evolución de la pobreza por consumo y por necesidades básicas insatisfechas para el período 2006 y 2014, II) analizar qué grupo(s) de la población se han beneficiado más del proceso de reducción de pobreza por consumo, III) describir los perfiles y las condiciones de vida de la población pobre por consumo y finalmente, IV) analizar qué tipo de hogares tienen mayor riesgo de ser pobres por consumo. El documento está organizado de la siguiente manera. En la primera parte se presenta la evolución de la pobreza, a continuación se describe para qué grupos la pobreza 120 CAPÍTULO 3 Pobreza en Ecuador: perfiles y factores asociados 2006-2014 ha caído en mayor medida. Luego se realiza un perfil de pobreza no condicional que describe las condiciones de vida de los pobres en relación a un conjunto de indicadores seleccionados. La tercera parte identifica los factores asociados a la pobreza. Finalmente, en la cuarta parte se destacan las principales conclusiones. Evolución de la pobreza en Ecuador La Encuesta de Condiciones de Vida (ECV) es el instrumento estadístico utilizado para medir la pobreza por consumo en Ecuador. En el recuadro 1 se describe las fuentes de información utilizadas en el documento y se resalta el ejercicio metodológico previo para garantizar la comparabilidad en los resultados entre las diferentes rondas de la ECV. Basados en la “Metodología para la Construcción del Agregado de Consumo y Líneas de Pobreza en Ecuador” (INEC, 2015), a continuación se resume los principales elementos de la metodología oficial. Siguiendo a Gasparini, Cicowiez y Sosa (2013, p.162), cualquiera que sea la metodología de medición de la pobreza es necesario primero definir un criterio que permita clasificar inequívocamente a cada persona como pobre o no pobre y posteriormente obtener un indicador que resuma el grado de pobreza1. En Ecuador, para solventar el «problema de identificación», se emplea el método de la línea de pobreza, el cual consiste, en primer lugar, en seleccionar una población de referencia que satisfaga un criterio normativo sobre la cantidad de energía alimentaria necesaria para balancear el gasto de energía y un nivel necesario y deseable de actividad física consistente con una buena salud en el largo plazo (FAO, 2004, p.16). Para determinar la situación de indigencia o pobreza extrema, se hace una valoración monetaria del gasto de consumo mensual per cápita2 y aquellos individuos que no alcancen a consumir el valor de la canasta alimenticia que cumpla la norma kilo calórica (2.141 Kcal persona por día)3 son identificados como pobres extremos. Por lo tanto, el concepto de indigencia está ligado exclusivamente al consumo alimenticio o ingesta calórica. Para construir la línea de pobreza, se expande 1 Conceptos conocidos en la literatura especializada como el problema de identificación y de agregación. 2 Para realizar la valoración monetaria del gasto de consumo en la población de referencia, primero se construye el agregado de consumo, el cual contiene un conjunto de bienes y servicios tanto alimentarios como no alimentarios. Los bienes sujetos a valoración deben reflejar los hábitos de consumo, estar disponibles y ser del menor costo. 3 La norma se base en las recomendaciones del Manual de la FAO (2004). 121 proporcionalmente las necesidades alimenticias al resto de bienes, a través del coeficiente de Engel4. Los bienes no alimenticios que conforman la canasta son el gasto en vivienda, vestuario, educación, salud, transporte, entre otros. Finalmente, son identificados como pobres aquellas personas que no logren adquirir la canasta de bienes alimenticios y no alimenticios. Para la ECV 2014 la línea de indigencia se ubicó en US$ 47,56 mensuales per cápita y para la línea de pobreza en US$ 84,32 mensuales per cápita. • La pobreza por consumo Durante los últimos 20 años la pobreza por consumo en Ecuador ha tenido distintos momentos. Entre 1995 y 1998 existe un crecimiento moderado de 39,3% a 44,8%. En 1999, un año después, y consecuencia de la crisis económica más fuerte que ha sufrido el país, la pobreza aumenta 7,4 puntos porcentuales5 afectando así al 52,2% de la población. FigurA 1 Evolución de la pobreza por consumo, 1995-2014 60% 50% 52,2% 40% 44,8% 39,3% 38,3% 30% 20% 25,8% 20,1% 18,8% 10% 5,7% 13,6% 12,9% 0 1995 1998 1999 2006 2014 Pobreza Pobreza extrema Fuente: cálculo de los autores basados en ECV 1995, 1998, 1999, 2006 y 2014. 4 El coeficiente de Engel se define como la relación entre el gasto en alimentos y bebidas no alcohólicas y los gastos totales. 5 De aquí en adelante cuando se haga referencia a variaciones en la tasa de pobreza, está se expresará en puntos porcentuales, salvo que se mencione lo contrario. 122 CAPÍTULO 3 Pobreza en Ecuador: perfiles y factores asociados 2006-2014 Entre 1999 y 2006 la economía se recupera. El consumo real de los hogares crece en promedio 5,5%6, el nivel de inflación anual que había llegado al 60,7% en 1999, se reduce y se estabiliza en el orden del 3% anual. En el año 2006 la pobreza por consumo afecta al 38,3%, nivel similar al observado en 1995 donde la pobreza fue del 39,3% de la población. Es decir, al país le tomó una década regresar a los niveles de bienestar de 1995. Finalmente, ocho años más tarde, la pobreza continua reduciéndose y se ubica en 25,8% para el caso de la pobreza moderada y 5,7% para la pobreza extrema o indigencia. RECUADRO 1 Las Encuestas de Condiciones de Vida Las estadísticas presentadas en este trabajo son obtenidas a partir del procesamiento de las Encuestas de Condiciones de Vida (ECV), llevadas a cabo por el Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC) de Ecuador. Se utiliza la V Ronda (noviembre de 2005-octubre de 2006) y la VI Ronda (noviembre de 2013-octubre de 2014). De ahora en adelante se las denominará ECV 2006 y ECV 2014, respectivamente. Con excepción de la ECV 2006, que no cubre la Región Insular del país y que considera a la región amazónica como un solo dominio de estudio, las dos encuestas son representativas a nivel nacional, urbano y rural, para las regiones Costa, Sierra y Amazonía, así como para 4 ciudades auto-representadas (Quito, Guayaquil, Cuenca y Machala). La ECV 2014 es representativa a su vez para las 24 provincias del país y para la región Insular. Las dos encuestas incluyen cuestionarios muy similares, aunque no iguales. Para obtener estadísticas comparables se hizo un ejercicio previo de homologación de los diversos agregados, indicadores y clasificadores. La ECV es una operación estadística dirigida a los hogares por muestreo probabilístico. La población objetivo son los residentes habituales que conforman los hogares que habitan en las viviendas ubicadas en las áreas urbanas y rurales del Ecuador. El diseño muestral de la ECV es probabilístico, en consecuencia, los resultados obtenidos pueden generalizarse a toda la población del país. Es estratificado y proporcional al tamaño de la población, lo que permite mejorar la eficiencia del diseño muestral. 6 Consumo final de los hogares (dólares 2007). 123 Es bietápico, las unidades primarias de muestreo (UPM) se definieron a partir de la agrupación de sectores censales, en tanto que las unidades de la segunda etapa están representadas por las viviendas (USM). Las UPM fueron seleccionadas con probabilidad proporcional al tamaño (PPT), utilizando como medida de tamaño el total de viviendas reportadas en la cartografía censal. Por su parte, las viviendas fueron elegidas asignando la misma probabilidad de selección a todas las viviendas que conforman una unidad primaria, es decir, con muestreo aleatorio simple. Para mayor información sobre el diseño muestral, revisar la “Metodología de la Encuesta de Condiciones de Vida ECV 2013-2014” (INEC, 2014). • La pobreza por Necesidades Básicas Insatisfechas La pobreza por Necesidades Básicas Insatisfechas (NBI) es un indicador multidimensional que refleja condiciones estructurales de la pobreza. El indicador combina factores tales como hacinamiento en el hogar, saneamiento y agua potable, materiales de la vivienda, dependencia económica y asistencia de niños a la educación básica. En este sentido, un hogar se considera pobre por NBI si tiene una o más privaciones en las dimensiones descritas. La figura 2 muestra que en el período 2006-2014 la pobreza por NBI se reduce 16,2 puntos, de 52% en 2006 a 35,8% en 2014, lo cual equivale a una reducción relativa del 31,1%. En el período 1998-2006, la reducción de la pobreza por NBI fue de 12 puntos equivalentes a una reducción relativa del 18,7%, la cual es menor que en el período 2006- 2014 tanto en términos absolutos (de puntos porcentuales) como en términos relativos (tasas de variaciones)7. 7 La comparación del período 1999-2006 con la reducción de pobreza en el período 2006-2014 presenta resultados similares a los antes señalados. 124 CAPÍTULO 3 Pobreza en Ecuador: perfiles y factores asociados 2006-2014 F igurA 2 Evolución de la pobreza por NBI y pobreza Crónica, 1995-2014 Fuente: cálculo de los autores basados en ECV 1995, 1998, 1999, 2006 y 2014. De manera complementaria, se utiliza la tipología de Katzman8 para analizar la pobreza crónica, entendida como la situación cuando una persona se encuentra por debajo de la línea de pobreza por consumo y además es pobre por NBI. Como se observa en la figura, la pobreza crónica también se reduce a lo largo del tiempo. En el período 1998-2006 cae 7,5 puntos o 18,8% en términos relativos y se reduce en 14 puntos o 43,2% para el período 2006-2014. Esto refleja que los hogares para el año 2014 no solo mejoran en términos monetarios, sino también en términos estructurales. Este punto se desarrolla a mayor detalle en la siguiente sección. Perfil de los pobres Las reducciones de la pobreza en los últimos 16 años son un logro para el país. Identificar los factores económicos, sociales y políticos que explican los cambios en pobreza son complejos y requieren de un análisis más exhaustivo. Sin embargo, uno de los primeros pasos para entender el fenómeno de la pobreza es caracterizar a las personas pobres. 8 Herramienta conocida como el análisis integrado de la pobreza, dado que se emplea tanto el método de medición de la pobreza directa e indirecta. Es decir, se toma en cuenta la pobreza por NBI y la pobreza por consumo. 125 Para ello la literatura ha desarrollado técnicas descriptivas conocidas como perfiles de pobreza9. Los perfiles de pobreza son herramientas descriptivas útiles para caracterizar a la población pobre a partir de una serie de dimensiones e indicadores relacionados a las condiciones de vida de los hogares. Reconociendo la multidimensionalidad de la pobreza, es esperable que las personas pobres por consumo también se encuentren privadas en otras dimensiones del bienestar. No obstante, como señalan Haughton y Khandker (2009), la ventaja de los perfiles de pobreza es que permiten cuantificar las brechas con los hogares no pobres en aspectos como el acceso a servicios básicos, oportunidades de educación, salud, trabajo, etc. Además, si se dispone de información histórica -como es el caso del presente estudio- sirve para conocer si las condiciones de los hogares pobres cambian a lo largo del tiempo. Esta sección analiza las condiciones de vida de los pobres, tomando en cuenta indicadores demográficos, de acceso a servicios básicos, condiciones de la vivienda y oportunidades de educación y trabajo. Por cada dimensión se analiza la brecha respecto a la población no pobre así como las diferencias entre los distintos grupos de pobres (etarios, étnicos, geográficos, etc.). Dependiendo del indicador, se realiza una descomposición para identificar qué grupo de la población contribuye más al nivel de pobreza, así como para determinar qué grupo se ha beneficiado en mayor medida del proceso de reducción de pobreza observado en el período de estudio. • Características geográficas10 Históricamente ha existido mayor pobreza en el área rural 11. En el año 2006, el 61,5% de la población rural vivía en condiciones de pobreza y el 26,9% en condiciones de indigencia. La pobreza es más alta en la región amazónica que en el resto de regiones. En 2006 cerca del 60% de las personas que vivían en esta región se encontraban en condiciones de pobreza y 39,6% en pobreza extrema. Para el año 2014, si bien existe en la Amazonía una reducción importante en la pobreza (12 puntos) y, sobre todo, en la indigencia (17,8 puntos), la región mantiene elevados índices de pobreza, lo que representa un reto para el país en los próximos años. Por otro lado, la región Costa fue la que más pobreza redujo (15,6 puntos) y se ubica como la segunda región menos pobre en 2014 junto con la región Sierra. La región menos pobre en 2014 es la Insular, que de hecho no registra pobreza ni pobreza extrema. Si se analizan los indicadores de brecha y severidad, tanto para la pobreza como para la indigencia, los niveles de pobreza entre la región Sierra y Costa son similares. 9 Ver Poverty Reduction Handbook (1993). 10 Se define como área urbana a los centros poblados que en su área amanzanada tienen 5.000 habitantes o más, esto con el objetivo de comparar las rondas previas. 11 En 1999 la pobreza rural alcanza su punto máximo al ubicarse en 75,1%. 126 CAPÍTULO 3 Pobreza en Ecuador: perfiles y factores asociados 2006-2014 TABLA 1 Indicadores de pobreza Ecuador, 2006-2014 Incidencia (%) Brecha (%) Severidad (%) 2006 2014 2006 2014 2006 2014 Pobreza Urbano 24,9 15,5 6,8 3,6 2,6 1,2 Rural 61,5 47,3 24,5 15,1 12,9 6,7 Sierra 33,8 24,5 12,0 7,0 5,9 2,9 Costa 40,3 24,8 12,6 6,4 5,3 2,4 Amazonía 59,7 47,7 32,3 19,2 21,4 10,2 Insular n,d 0,0 n,d 0,0 n,d 0,0 Nacional 38,3 25,8 13,3 7,3 6,4 3,0 Indigencia Urbano 4,8 1,9 0,9 0,3 0,3 0,1 Rural 26,9 13,8 8,4 3,3 3,8 1,2 Sierra 12,2 5,6 3,5 1,2 1,5 0,4 Costa 10,8 4,2 2,3 0,8 0,7 0,2 Amazonía 39,6 21,8 18,5 6,8 10,6 2,9 Insular n,d 0,0 n,d 0,0 n,d 0,0 Nacional 12,9 5,7 3,6 1,3 1,6 0,4 Nota: la incidencia mide el número de pobres respecto al total de la población. La brecha cuantifica que tan distantes están los pobres respecto a la línea de pobreza. La severidad cuantifica que tan pobres son los pobres. N.d.-información no disponible. Fuente: cálculo de los autores basados en ECV 2006, 2014. En todos los territorios, ya sean urbanos-rurales o regiones naturales, existe una reducción en la pobreza, no solo en términos de la incidencia de la pobreza sino también respecto a la brecha y la severidad de la pobreza, pero ¿qué territorio aportó más a la reducción de la pobreza nacional? Para responder la pregunta se realiza una descomposición del cambio de la pobreza por efecto poblacional (Huppi & Ravallion, 1991). La técnica está en función del tamaño poblacional y la incidencia de la pobreza en cada grupo y permite conocer el aporte de cada territorio a la pobreza total. Además, si se realiza la diferencia de las contribuciones de los grupos para los dos períodos, es factible conocer el territorio que más aportó a la reducción de la pobreza observada12. La figura 3 resume los resultados de la descomposición. 12 La técnica también se puede aplicar para el indicador de brecha y severidad, puesto que son indicadores del tipo aditivo y separable. 127 Entre 2006 y 2014 la pobreza a nivel urbano se reduce 9,4 puntos, de 24,9% a 15,5% y la pobreza rural 14,2 puntos, de 61,5% a 47,3% (ver tabla 1). De los 12,5 puntos de reducción de la tasa de pobreza nacional, 5,3 puntos13 provienen del área urbana (42,2%) y 7,2 puntos del área rural (57,6%). Los 7,2 puntos de aporte del área rural a su vez provienen de dos componentes. El primero, conocido como efecto grupo, aporta con 4,9 puntos y explica el cambio en la pobreza asumiendo que, en el período de estudio, la estructura poblacional entre área urbana y rural permanece constante; de ahí que los cambios se dan solo por las mejoras en el consumo de los residentes del área rural. Por otro lado, el efecto población, que aporta con 2,3 puntos, explica el cambio en la pobreza asumiendo que solo existen cambios demográficos. En este caso, podrían haber existido dos eventos: I) sectores censales que en 2006 tenían menos de 2000 habitantes, para 2014 crecen y se convierten en zonas urbanas, por lo que ya no figuran dentro de las estadísticas rurales o, II) población pobre del área rural que se desplaza (migración) a zonas urbanas en el 2014 y forma parte de las estadísticas urbanas. La descomposición en el área urbana indica que el componente grupo aportó en la reducción de la pobreza (6,1 puntos) y el efecto poblacional (-0,8 puntos) fue cercano a cero. FigurA 3 Descomposición de la pobreza por área y región, 2006-2014 Nota: la sumatoria del efecto grupo y población para todos los territorios, da como resultado el cambio observado en la tasa de pobreza a nivel nacional. Fuente: cálculo de los autores basados en ECV 2006, 2014. 13 Los 5,3 puntos del área urbana son el resultado de agregar 6,1 puntos y -0,8 puntos. Los 7,2 puntos son el resultado de sumar 4,9 puntos y 2,3 puntos. (ver figura 3). 128 CAPÍTULO 3 Pobreza en Ecuador: perfiles y factores asociados 2006-2014 Con el mismo procedimiento se puede explicar lo que ocurrió en las regiones naturales. De los 12,5 puntos de reducción de pobreza, 7,7 puntos (61,6%) se explica por la mejora del bienestar de los hogares de la Costa, 4,2 puntos (35,2%) por la Sierra y 0,6 puntos (4,8%) por la región amazónica. En el anexo 1 se presenta el detalle de la descomposición, donde se incluye adicionalmente la descomposición por provincias, y se observa que Guayas, Manabí y Pichincha son las que más aportan a la reducción de la pobreza. • La demografía de los hogares En la tabla 2 se observa que los pobres viven en hogares más jóvenes; mientras que el 43% de los pobres en 2014 son niños, el 27% de los no pobres pertenecen a este grupo etario. En otras palabras, los hogares pobres tienen 1.5 más niños menores de 14 años que los no pobres. La composición etaria de los hogares pobres y no pobres se mantiene entre 2006 y 2014. Desde un enfoque de ciclo de vida -la niñez es la etapa más vulnerable y las privaciones actuales condicionan la pobreza de generaciones futuras- los resultados sugieren que las políticas diseñadas para combatir la pobreza deben continuar priorizando la atención a este grupo etario. TABLA 2 Cambios en la estructura demográfica de la población, 2006-2014 Indicador 2006 2014 Pobre No pobre Pobre No pobre Estructura etaria (100%) Menos de 14 años 44,1 29,0 43,0 27,1 15 a 24 años 18,2 18,3 17,8 17,1 25 a 44 años 21,8 28,8 23,4 28,6 45 a 64 años 10,8 17,0 10,4 18,9 Más de 65 años 5,1 6,9 5,5 8,3 Edad promedio (años) 23,3 29,5 23,9 31,3 Tamaño del hogar 5,3 3,6 5,0 3,4 Ratio de dependencia 1,8 1,1 1,9 1,2 Jefatura femenina (%) 19,4 21,6 22,7 27,4 Fuente: cálculo de los autores basados en ECV 2006, 2014. En el año 2014, los pobres tienden a vivir en hogares más grandes, con un promedio por hogar de 5 personas comparado con el 3,4 de los hogares no pobres. Este patrón es similar para muchos países de la región y en Ecuador se ha mantenido constante en el último período. 129 Para mantener un nivel de consumo aceptable, los hogares más grandes requieren un mayor número de personas con trabajo remunerado, o un ingreso superior para los mismos perceptores del hogar. Un indicador que aproxima esta condición es el ratio de dependencia, que relaciona el número de miembros económicamente inactivos (incluidos menores de 15 años) y en condición de desempleo con el número de personas con empleo en el hogar. En Ecuador para el año 2014, una persona no pobre con empleo sustenta en promedio las necesidades de 1,2 personas, mientras que en un hogar pobre la persona con empleo cubre las necesidades de 1,8 personas. El ratio de dependencia no cambia entre 2006 y 2014. Varios estudios empíricos señalan que el sexo de la cabeza de hogar influye en los niveles de bienestar del mismo, y de mejor manera para los hogares con jefatura femenina. En Ecuador, entre 2006 y 2014, existe un aumento de la jefatura femenina, independiente de la condición de pobreza, aunque en mayor ritmo para los hogares no pobres (5,8 puntos) que para los pobres (3,3 puntos). • La pobreza por grupos étnicos Ecuador es un país mayoritariamente mestizo, donde históricamente la población indígena ha tenido los niveles de pobreza más altos. En 1998, el 87% de esta población vivía bajo la línea de pobreza y en 1999 llegó a la cifra histórica de 91,8%. Para el 2014, la población indígena sigue siendo el grupo étnico más pobre en Ecuador. A diferencia de la reducción observada para los no indígenas -en promedio 15,6 puntos o 40,8%- la población indígena reduce 6,1 puntos o 8,6%. TABLA 3 Pobreza por grupo étnico, 2006-2014 Etnia Distribución Tasa de pobreza Contribución poblacional 2006 2014 Δt 2006 2014 Δt 2006 2014 Δt Δt’ Indígena 7,1 7,8 0,7 70,9 64,8 -6,1 5,7 5,0 -0,7 -0,7 Afroecuatoriano 5,4 5,2 -0,2 48,9 29,6 -19,3 2,8 1,5 -1,3 -1,3 Montubio n,d 5,7 n,d n,d 37,5 n,d n,d 2,1 2,1 Mestizo 79,8 77,8 -2,0 34,8 21,2 -13,6 27,4 16,5 -11,0 -10,2 Blanco 7,6 3,5 -4,1 31,5 17,7 -13,8 2,3 0,6 -1,7 -0,3 Nacional 100% 100% 38,3 25,8 -12,5 -12,5 Nota: n.d.-información no disponible. Fuente: cálculo de los autores basados en ECV 2006, 2014. 130 CAPÍTULO 3 Pobreza en Ecuador: perfiles y factores asociados 2006-2014 Al analizar el aporte de cada grupo étnico a la tasa nacional de pobreza (descomposición por grupos) es notoria la contribución de los mestizos. En 2014, del 25,8% de población en situación de pobreza, cerca del 64% (16,5 puntos) provenían de esta etnia. El resultado es esperable pues el 77,8% de la población en 2014 es mestiza14. Por otro lado, etnias como los indígenas aportan más que proporcionalmente. Por ejemplo, del 25,8% de pobreza observada, los indígenas contribuyen con el 19,4% (5,0 puntos) aunque apenas representan el 7,8% de la población. Con la misma técnica de descomposición es posible determinar qué grupo de la población aportó más a la reducción de la pobreza. Dado que la técnica requiere que los grupos sean exhaustivos e iguales en el tiempo, se realiza un supuesto previo dado la aparición de la categoría montubio en 201415. Bajo este escenario, de los 12,5 puntos de reducción de pobreza nacional, el 81,6% (10 puntos) se explican por la mejora en las condiciones de vida de los mestizos, 10,4% (1,3 puntos) por los afroecuatorianos, 5,6% (0,7 puntos) por los indígenas y el resto por la población blanca. • Estructura educativa El nivel educativo de una población está estrechamente relacionado con los niveles de bienestar y de pobreza, de ahí que toda sociedad promueve la formación del talento humano para generar capacidades futuras. Desde el clásico estudio de Mincer en 1958, la literatura respecto a los retornos de la educación ha sido ampliamente estudiada. En el ámbito estadístico, indicadores como el logro educativo o las tasas de asistencia/ matrícula son frecuentemente utilizados para evaluar el nivel educativo de una sociedad. 14 Los mestizos aportan a la pobreza total menos que proporcionalmente respecto a su tamaño poblacional. 15 En el año 2011 se incorpora la categoría montubio en las encuestas de hogares. Al comparar la distribución poblacional según auto identificación étnica, el supuesto es que cerca de 4% del total de personas que en 2006 se consideraron blancos y 2% como mestizos, para el año 2014 se autodefinen como montubios. Estos valores corresponden al cambio en la estructura poblacional de estos grupos étnicos entre 2006 y 2014. Para ilustrar el punto nos centramos en las 4 columnas del bloque “Contribución” de la tabla 3. Las dos primeras columnas son el aporte que cada grupo tiene sobre la pobreza total en el año en referencia. La tercera columna es la diferencia temporal. Nótese que la sumatoria de la columna es igual a -12,5, que es la reducción de la pobreza observada en el período. Sin embargo, el valor presentado para los montubios (2,1 puntos) carece de interpretación, pues en 2006 el grupo no existía. Con este supuesto y mediante una extrapolación aritmética se asigna los 2,1 puntos de los montubios a los mestizos (0,7 puntos) y a los blancos (1,4 puntos). Así el aporte simulado de los mestizos en 2014 fue de 17,2 puntos y 2 puntos para el caso de los blancos. 131 TABLA 4 Educación y pobreza de la población en edad de trabajar, 2006-2014 (Población de 15 años y más) Indicador 2006 2014 Pobre No pobre Pobre No pobre Estructura educativa (%) Ninguno 11,7 3,6 9,3 3,4 Primaria y menos16 57,2 30,1 51,4 28,5 Secundaria 28,5 40,7 36,5 44,8 Superior 2,6 25,7 2,8 23,3 Años de escolaridad promedio 15 a 24 años de edad 8,4 11,3 9,7 11,7 25 a 44 años de edad 7,4 11,8 7,9 12,0 45 a 64 años de edad 4,5 9,6 5,3 10,0 65 y más años de edad 2,3 6,1 2,5 6,8 15 años de edad y más 6,7 10,6 7,5 10,8 Tasa neta de matrícula (%) Educación básica 86,6 94,8 94,1 95,8 Educación media 25,8 64,3 48,2 71,9 Fuente: cálculo de los autores basados en ECV 2006, 2014. Uno de los primeros elementos que se observa en la tabla 4 es la correlación positiva entre la pobreza y los bajos niveles educativos. La brecha entre la población pobre y no pobre es evidente. En 2014, el 60,7% de los pobres de 15 años y más tiene un nivel de formación igual o inferior a primaria, mientras que para los no pobres la cifra es 31,9%. De cada 100 pobres de 15 años y más, 2,8 acceden a educación superior, mientras que de cada 100 no pobres 23,3 acceden a este nivel educativo. La brecha en años de escolaridad entre pobres y no pobres también es importante, particularmente entre 45 y 64 años de edad, donde los pobres tienen en promedio casi 5 años menos de educación que los no pobres. Comparado con 2006, los niveles de educación aumentan para toda la población, en especial para los pobres. Tanto en estructura etaria como en nivel de instrucción las brechas se reducen. Por ejemplo, mientras en el año 2006 el 28,5% de los pobres tenían un nivel de educación secundaria, en 2014 el 36,5% alcanza este nivel. 16 La categoría incluye primaria y los cursos inferiores como jardín de infantes, primer grado de básica y educación inicial. 132 CAPÍTULO 3 Pobreza en Ecuador: perfiles y factores asociados 2006-2014 Una forma alternativa de analizar la mejora en el acceso a educación temprana es utilizar las tasas netas de matrícula. Por ejemplo, en 2006 el 86,6% de los niños pobres que tenían la edad correspondiente al nivel educativo estaban matriculados en ese nivel. Para el año 2014 la tasa aumenta al 95,8%, eliminando así la brecha con los no pobres. Lo mismo ocurre con la tasa neta de matrícula para educación media, donde existe un aumento de 22,4 puntos porcentuales en los pobres, de 25,8% a 48,2%. Existen mejoras para todos los grupos etarios, independientemente de la condición de pobreza. Los cambios observados en el acceso a educación tienen su correlato con el nuevo marco constitucional, que en el artículo 28 declara la obligatoriedad y universalidad de la educación básica y bachillerato17. Es razonable concluir que los retornos a la educación aún no son visibles en el año 2014, y deberán pasar unos años más para que las personas que actualmente estudian sean cabezas de hogar y generen ingresos suficientes para escapar de la pobreza. • Características laborales de las personas en edad de trabajar Las condiciones laborales de la población en edad de trabajar18 (PET) tienen una relación directa con la situación de pobreza del hogar. En Ecuador, la estructura de la PET es similar independientemente de la situación de pobreza del hogar. Por ejemplo, en 2014, el 36,9% de la PET son trabajadores en relación de dependencia; 23,4%, trabajadores independientes; 3,1%, en situación de desempleo y 28,7% inactivos. La única diferencia entre pobres y no pobres, se da en la mayor participación de los trabajadores no remunerados (13,6% para pobres comparado con 6,3% para no pobres). Por otro lado, al analizar la estructura de la PET por rama de actividad, existe una alta participación de los pobres en agricultura (más del 50% en ambos períodos) que son actividades típicamente intensivas en mano de obra no calificada. Los no pobres, por su lado se dedican mayormente a actividades de servicios (cerca del 40%). Al contrastar ambos períodos, existe una reducción en la participación del comercio y un aumento de la manufactura, independientemente de la situación de pobreza (ver tabla 5). 17 El número de años de escolaridad obligatoria es 13 años. 18 La población en edad de trabajar comprende a todas las personas de 15 años y más. 133 TABLA 5 Características laborales de la Población en Edad de Trabajar, 2006-2014 Indicador 2006 2014 Pobre No pobre Pobre No pobre % $ % $ % $ % $ Estructura ocupacional (100%) Asalariado 34,7 224,9 37,2 644,8 33,6 374,0 37,9 691,0 Independiente 24,0 160,1 26,0 590,6 23,5 209,5 23,4 577,9 No remunerado 14,7 21,7 8,3 84,3 13,6 54,3 6,3 91,7 Desempleado 3,0 12,1 3,0 94,0 2,5 47,2 3,2 110,0 Inactivo 23,6 20,7 25,5 143,7 26,8 56,5 29,3 189,3 Rama de actividad (100%) Agricultura 50,5 85,7 17,5 252,7 52,5 214,8 19,3 331,3 Minas y canteras 0,4 379,5 0,5 1.713,6 0,6 548,7 0,7 1.342,4 Manufactura 9,9 229,2 12,4 484,2 9,2 330,8 12,7 633,0 Comercio 12,5 192,9 25,0 494,0 9,6 293,4 20,7 618,0 Construcción 7,0 345,8 5,4 537,0 9,3 430,0 5,9 575,9 Servicios 19,8 239,2 39,2 751,5 18,8 324,7 40,8 742,8 Nota: $.- corresponde al ingreso laboral promedio por categoría, expresado en dólares del 2014. Fuente: cálculo de los autores basados en ECV 2006, 2014. Lógicamente, si los no pobres y los pobres no difieren mayormente en la estructura ocupacional, los ingresos que perciben necesariamente deben ser distintos. La tabla 5 expone el ingreso mensual individual promedio por categoría, expresado en dólares del 201419. Las diferencias de ingresos entre pobres y no pobres son altas. Por ejemplo, en 2006 un trabajador asalariado pobre recibía en promedio US$ 224,9 mientras que un asalariado no pobre, US$ 644,8; es decir, 2,86 veces más. Si se analiza por rama de actividad, en 2006 una persona pobre que se dedicaba al comercio percibía en promedio US$ 192,9 mensuales mientras que un trabajador no pobre percibía US$ 494,0 al mes en promedio; es decir, 2,56 veces más. Si se comparan las brechas de ingresos entre 2006 y 2014 existe una importante reducción, tanto por rama de actividad como por estructura poblacional. 19 Comprende todas las ganancias en metálico o en especie realizadas por una persona en las diferentes fuentes de ingreso que posee (trabajo, tierra y capital). 134 CAPÍTULO 3 Pobreza en Ecuador: perfiles y factores asociados 2006-2014 • Hábitat y acceso a servicios básicos La población pobre habita en viviendas más precarias y con un menor acceso a servicios básicos que el resto de la población. Esta situación es esperable dado que los hogares pobres son, en promedio, más grandes y habitan en viviendas más pequeñas. Los pobres tienen dificultad para acceder a servicios básicos, más aún a servicios adecuados de eliminación de excretas y agua por red pública (ver tabla 6). RECUADRO 2 Definición de variables Hacinamiento: número de hogares que viven en condiciones de hacinamiento; es decir, mantienen un número de personas por pieza de dormitorio relativamente alto - más de tres personas por cuarto destinado exclusivamente para dormir. Eliminación adecuada de excretas: tipo de servicio higiénico correspondiente a alcantarillado, pozo séptico y pozo ciego. Material adecuado del piso: material predominante del piso correspondiente a parquet, cerámica, mármol, cemento o ladrillo, tabla y caña. Material adecuado de las paredes: material predominante de paredes correspondiente a hormigón, bloque o ladrillo, adobe, madera y caña revestida. Material adecuado del techo: material predominante del techo correspondiente a hormigón, losa, cemento, asbesto, zinc, teja o madera. Según Hentschel y Lanjouw (1995), el acceso inadecuado a estos servicios en lugares con elevada densidad poblacional puede ser un desencadenante de enfermedades. Si la gente está enferma no puede aprender o trabajar con su máxima capacidad, reduciendo así las posibilidades de un mejor ingreso. Por lo tanto, es importante el rol de estos servicios para que los hogares escapen de la pobreza. Esta reflexión es más palpable en las áreas rurales. También la calidad de las viviendas se relaciona con la condición de pobreza de los hogares; como se observa en la tabla 6, los materiales del piso, techo y paredes, presentan diferencias significativas entre la población pobre y no pobre. 135 TABLA 6 Hábitat y acceso a servicios básicos de los hogares, 2006-2014 Indicador 2006 2014 Pobre No pobre Pobre No pobre Hacinamiento 47,5 11,5 36,4 7,3 Agua por red pública 62,6 85,6 72,5 89,5 Eliminación adecuada de excretas 61,5 91,6 76,6 95,0 Material adecuado del piso 82,5 96,9 86,6 97,4 Material adecuado de las paredes 80,7 94,1 86,9 96,0 Material adecuado del techo 94,2 98,1 98,0 99,8 Fuente: cálculo de los autores basados en ECV 2006, 2014. Si bien las características descritas para los hogares pobres son de tipo estructural, en el período de estudio existen mejoras importantes. Al comparar las condiciones de vida y el acceso a servicios básicos entre 2006 y 2014, se observa una mejora en promedio para todos los hogares. Los hogares pobres y no pobres disminuyen la tasa de hacinamiento, aumentan la cobertura de servicios básicos (agua por red pública y eliminación adecuada de excretas) y mejoran los materiales de las viviendas. Las brechas entre hogares pobres y no pobres existen, aunque se han reducido. Así los hogares pobres han pasado de tener una tasa de hacinamiento de 47,5% a 36,4%, la cobertura de agua por red pública pasa de 62,6% a 72,5% y el servicio de eliminación de excretas, de 61,5% a 76,6%. Factores asociados a la pobreza En la sección previa se analizó de forma univariante el fenómeno de la pobreza. Aunque la técnica es ilustrativa en términos descriptivos, es incompleta. Por ejemplo, como señala Gasparini et al. (2013), si bien los pobres tienen menos educación que los no pobres, no se toma en cuenta que también son en promedio más jóvenes, siendo la edad una variable que ciertamente afecta el nivel educativo independientemente del estatus de pobreza. Para controlar estos factores, la sección realiza un perfil condicionado cuyo objetivo es analizar de manera conjunta la situación de pobreza y otras dimensiones del bienestar, y evaluar si las características de los pobres han cambiado en el período de estudio. 136 CAPÍTULO 3 Pobreza en Ecuador: perfiles y factores asociados 2006-2014 RECUADRO 3 especificación del modelo Para la especificación del modelo se hace referencia a Gasparini et al. (2013). En la ecuación que sigue, pi es la variable dependiente binaria; pi es 1 si i cumple el evento, 0 en caso contrario. Por lo general se estima un modelo de probabilidad logístico como el siguiente: Prob (.) denota la probabilidad y F (.) es una función conocida no lineal, que está acotada entre 0 y 1. La función F(.) se define como la función de distribución acumulada logística. El efecto marginal de la variable Xj se define como el cambio en la probabilidad de ser pobre ante un aumento marginal en esta variable, manteniendo constantes todas las demás: Donde f (.) es la función de densidad logística. Nótese que: (i) dado que f (.) > 0, el signo del efecto marginal coincide con el signo del coeficiente ßj , y (ii) el efecto marginal de Xj no es constante a lo largo de las observaciones ya que depende del valor del vector de características Xi. Al linealizar el modelo se estima de forma indirecta el aporte del parámetro al cambio en la probabilidad de ocurrencia del evento. Siguiendo a Hair, Black, Babin y Anderson (2010), se define a Mi como la probabilidad del estado de ocurrencia del evento. Así, se tiene que: donde: Al ratio entre la probabilidad de que ocurra un hecho, o de que se escoja la opción de ocurrencia, frente a la probabilidad de que no suceda el fenómeno se lo denomina como ratio de odds (odds ratio). Se interpreta como el riesgo (o la ventaja) de que ocurra un evento frente a que no ocurra. 137 Para cumplir con el objetivo se realiza un modelo de regresión logística, que al igual que otras técnicas estadísticas multivariadas, brinda la posibilidad de cuantificar la influencia de cada una de las variables independientes sobre la variable dependiente categórica (Alderete, 2006). En nuestro caso particular, el objetivo del modelo es maximizar el grado de asociación de las variables independientes descritas en la sección previa con la condición de pobreza. En el recuadro 3 se explica brevemente la especificación del modelo. • Resultados El riesgo (pseudo probabilidad) de que un hogar se ubique bajo la línea de pobreza viene dado por el modelo logístico. La variable dependiente es una variable dicotómica que toma el valor de 1 si el hogar es pobre y 0 caso contrario. Mientras que las variables independientes son características geográficas, demográficas, sociales y económicas del hogar. Los resultados del modelo a nivel nacional se presentan en la figura 4. En el eje de las abscisas se grafican los odds ratio para cada una de las variables independientes. Dado la transformación lineal del modelo, cuando el valor del parámetro es igual a 1, el riesgo de caer en pobreza, respecto a la categoría de referencia, es nulo. FigurA 4 Determinantes microeconómicos de la pobreza, 2006-2014 Nota: el modelo considera el diseño de la muestra. Fuente: cálculo de los autores basados en ECV 2006, 2014. 138 CAPÍTULO 3 Pobreza en Ecuador: perfiles y factores asociados 2006-2014 En cuanto a las características geográficas, se confirma que los hogares urbanos tienen un menor riesgo de caer en condición de pobreza (odds ratio < 1). Si bien la pobreza rural se reduce 14,2 puntos porcentuales entre 2006 y 2014, el riesgo relativo de caer en condición de pobreza se mantiene constante. Para 2014, el riesgo que tiene un hogar de la Sierra de caer en condición de pobreza es similar al riesgo de un hogar amazónico (odds ratio ≈ 1). Esto no ocurre con la región costa, donde el riesgo relativo es inferior comparado con la región amazónica. Respecto a las características demográficas del hogar, se analiza la influencia del tamaño del hogar y el ratio de dependencia del hogar. En ambos casos, el odds ratio es mayor que uno -tanto en 2006 como en 2014- lo cual implica que existe un mayor riesgo de ser pobre mientras mayor sea el tamaño del hogar o cuanto más alto sea el ratio de dependencia. Las estimaciones guardan coherencia con los resultados de la primera sección. También es razonable concluir que, en un período de ocho años, no se esperan cambios estructurales respecto a la composición del hogar. El perfil condicional también indica que entre mayor sea la privación en acceso a servicios básicos (agua potable) y peores sean las condiciones de la vivienda (techo, pared, piso y hacinamiento) y el hábitat (condiciones sanitarias), mayor es el riesgo de ser pobre. Estas variables están asociadas a indicadores de tipo estructural como el NBI. Si bien las condiciones de vivienda y acceso a servicios básicos implican el mismo riesgo de ser pobre, tanto en 2006 y 2014, se observa que los pobres en 2014 disponen de mayores servicios de saneamiento lo que genera que la correlación de esta variable con la condición de pobreza se reduzca entre 2006 y 2014. Respecto a los indicadores relacionados con el jefe de hogar, se observa que la población indígena tiene más riesgo de ser pobres frente a la población no indígena. En 2006, por ejemplo, un hogar cuyo jefe de hogar era indígena tenía 2,22 veces más riesgo de caer en pobreza que un hogar cuyo jefe pertenecía a otra etnia. Para el 2014 el riesgo se incrementa a 3 veces, lo cual no significa que las condiciones de los indígenas han empeorado, sino que, en promedio, ahora aportan más a la pobreza nacional (ver sección 1 descomposición por grupo). Existe una relación inversa del riesgo de caer en pobreza mientras mayor sea el nivel educativo del jefe de hogar, aunque el riesgo se mantiene entre 2006 y 2014. Los jefes de hogar con empleo adecuado (ingresos iguales o superiores al salario básico unificado) tienen una menor probabilidad de ser pobres que los jefes de hogar con otra condición de actividad (inactivos, inadecuados y desempleados). El argumento tiene lógica, dado que los trabajadores con empleo adecuado tienen una situación más favorable que el resto. Respecto a la rama de actividad, los jefes de hogar ocupados en el sector agrícola tienen una mayor probabilidad de ser pobres que los que están ocupados en cualquier otra rama de actividad. En términos generales, el resultado de las estimaciones guarda coherencia con el perfil no condicional. 139 Conclusiones Las técnicas presentadas en el estudio indican que la estructura poblacional de los hogares pobres y no pobres entre 2006 y 2014 se mantiene constante. El resultado era esperable dado que los cambios demográficos normalmente suceden en períodos largos o debido a shocks en sus componentes (mortalidad, fecundidad o migración). Los hogares pobres, comparados con los no pobres, se caracterizan por tener un mayor tamaño, principalmente poseen más niños y adolescentes, desencadenando así, elevados ratios de dependencia en comparación con los hogares no pobres. Los pobres habitan en viviendas precarias y con un acceso inadecuado a servicios básicos. A pesar de ser indicadores de orden estructural, existen mejoras importantes en el período de estudio en relación al acceso a servicios básicos como saneamiento y agua por red pública, especialmente para las viviendas donde la población no supera la línea de pobreza. En términos geográficos, tanto en 2006 como en 2014 los pobres están situados principalmente en el área rural y en la región amazónica. Al observar la evolución de la pobreza en estos territorios, existe una caída importante de la pobreza en el área rural (14,2 puntos) y en la región costa (15,6 puntos). La descomposición por grupos determina que el 42,2% de la reducción de pobreza se explica por el incremento de bienestar de la población en el área urbana y el 57,6% por la misma situación en el área rural. La condición de pobreza se reduce para todos los grupos étnicos, en mayor medida para los pueblos afroecuatorianos (19,3 puntos) y a menor ritmo para los indígenas (6,1 puntos). Ser indígena implica tener un mayor riesgo de ser pobre comparado con los otros grupos étnicos, condición que se mantiene entre 2006 y 2014. El nivel educativo en la población pobre es inferior a la no pobre, más del 60% de la población pobre en edad de trabajar tiene un nivel de educación primario o inferior en comparación al 31% de la población no pobre. Por otro lado, en el período de estudio existen mejoras importantes en los niveles educativos, especialmente para los niños y adolescentes en condición de pobreza, esto se refleja en las tasas netas de matrícula analizadas en la sección 2. De acuerdo a los resultados del modelo, tener menores niveles de educación aumenta la probabilidad de ser pobre, situación que no se modifica entre 2006 y 2014. Este resultado es intuitivo dado que los incrementos en el nivel educativo se centran en poblaciones que todavía no están en edad de trabajar y los retornos de la educación se observarían en períodos posteriores; de ahí que tampoco se observen cambios estructurales en el mercado de laboral. 140 CAPÍTULO 3 Pobreza en Ecuador: perfiles y factores asociados 2006-2014 El mercado laboral presenta resultados esperables en relación a la situación de pobreza. Es decir, los jefes de hogar pobres se ubican mayoritariamente en empleos inadecuados, se desempeñan en actividades primarias (agropecuarias) que no ofrecen una remuneración suficiente para que estas personas salgan del umbral de pobreza. Estas actividades están estrechamente relacionadas con el área rural y, en cierta medida, con la población indígena, características que directamente están relacionadas con la probabilidad de caer en una situación de pobreza. 141 Anexos • Anexo 1 - Descomposición de la pobreza por grupos anexo 1 Descomposición de la pobreza por grupos ECV 2006 ECV 2014 Diferencia Tasa Dist. Cont. Cont. Tasa Dist. Cont. Cont. Pobreza Descomp. Pob. Abs. Rel. Pob. Abs Rel. Nacional 38,3 100 38,3 100 25,8 100 25,8 100 -12,5 -12,5 Rural 61,5 36,5 22,5 58,7 47,3 32,3 15,3 59,3 -14,2 -7,2 Área Urbano 24,9 63,5 15,8 41,3 15,5 67,7 10,5 40,7 -9,4 -5,3 Sierra 33,8 45,4 15,3 40,0 24,5 44,8 11,0 42,6 -9,2 -4,3 Región Costa 40,3 49,8 20,1 52,4 24,8 49,7 12,3 47,7 -15,6 -7,8 Amazonía 59,7 4,8 2,9 7,6 47,7 5,3 2,5 9,7 -12,1 -0,4 Insular n.d n.d n.d n.d 0,0 0,2 0,0 0,0 n.d n.d Sierra rural 58,9 18,8 11,1 28,9 46,0 16,8 7,7 30,0 -12,9 -3,3 Costa rural 62,1 14,2 8,8 23,0 45,0 12,0 5,4 20,8 -17,1 -3,4 Área y Región Amazonía rural 73,5 3,6 2,6 6,8 63,3 3,5 2,2 8,5 -10,2 -0,4 Insular rural n.d n.d n.d n.d 0,0 0,1 0,0 0,0 n.d n.d Sierra urbano 16,0 26,6 4,3 11,1 11,6 28,0 3,2 12,6 -4,4 -1,0 Costa urbano 31,6 35,6 11,3 29,4 18,4 37,8 6,9 26,9 -13,3 -4,3 Amazonía urbano 22,0 1,3 0,3 0,7 17,4 1,8 0,3 1,2 -4,6 0,0 Insular urbano n.d n.d n.d n.d 0,0 0,1 0,0 0,0 n.d n.d Azuay 26,6 5,0 1,3 3,5 20,9 5,0 1,0 4,0 -5,8 -0,3 Bolívar 60,6 1,4 0,8 2,1 43,3 1,3 0,5 2,1 -17,3 -0,3 Cañar 38,8 1,7 0,7 1,7 29,3 1,6 0,5 1,8 -9,4 -0,2 Carchi 54,6 1,2 0,7 1,8 32,6 1,1 0,4 1,4 -21,9 -0,3 Cotopaxi 47,9 3,0 1,4 3,7 45,0 2,8 1,3 4,9 -2,9 -0,1 Chimborazo 54,1 3,3 1,8 4,7 53,5 3,1 1,7 6,5 -0,6 -0,1 El Oro 28,1 4,5 1,3 3,3 20,2 4,1 0,8 3,2 -7,9 -0,4 Esmeraldas 49,7 3,2 1,6 4,2 43,1 3,7 1,6 6,2 -6,7 0,0 Dominio Guayas 34,8 26,9 9,4 24,4 19,0 27,3 5,2 20,1 -15,7 -4,2 Imbabura 43,7 2,9 1,3 3,3 32,4 2,8 0,9 3,5 -11,3 -0,4 Loja 47,2 3,2 1,5 4,0 31,3 3,1 1,0 3,7 -15,9 -0,6 Los Ríos 49,0 5,4 2,7 7,0 33,3 5,3 1,8 6,9 -15,7 -0,9 Manabí 53,2 9,7 5,2 13,6 31,3 9,3 2,9 11,3 -21,9 -2,3 Pichincha 22,4 19,9 4,5 11,7 13,8 20,6 2,8 11,0 -8,7 -1,6 Tungurahua 36,2 3,7 1,3 3,5 26,8 3,5 0,9 3,6 -9,4 -0,4 Amazonía 59,7 4,8 2,9 7,6 47,7 5,3 2,5 9,7 -12,1 -0,4 Galápagos n.d n.d n.d n.d 0,0 0,2 0,0 0,0 n.d n.d Nota: n.d.-información no disponible. Fuente: cálculo de los autores basados en ECV 2006, 2014. 142 CAPÍTULO 3 Pobreza en Ecuador: perfiles y factores asociados 2006-2014 • Anexo 2 - Modelo logístico, Odds ratio 2006 y 2014 anexo 2 Modelo logístico, Odds ratio 2006 y 2014 Variables 2006 2014 Ratio Odds Ratio Odds Urbano 0,588*** 0,457*** (0,0590) (0,0310) Sierra 0,877 1,089 (0,116) (0,0780) Costa 0,663*** 0,672** (0,0925) (0,0542) Tamaño del hogar 1,482*** 1,546*** (0,0312) (0,0259) Ratio de dependencia 1,297*** 1,291*** (0,0383) (0,0287) Agua no segura 1,418*** 1,261*** (0,172) (0,105) Materiales inadecuados de la vivienda 1,754*** 1,906*** (0,134) (0,109) Saneamiento inadecuado 2,612*** 2,123*** (0,222) (0,144) Hacinamiento 2,692*** 2,984*** (0,221) (0,210) Indígena 2,229*** 3,038*** (0,282) (0,224) Primaria y menos 0,568*** 0,710*** (0,0710) (0,0635) Secundaria 0,305*** 0,418*** (0,0427) (0,0434) Superior 0,0814*** 0,0998*** (0,0167) (0,0163) Casado o unido 0,751*** 0,832*** (0,0557) (0,0427) 143 Empleo adecuado 0,386*** 0,465*** (0,0305) (0,0270) Trabajador asalariado 1,746*** 1,740*** (0,124) (0,0956) Rama agrícola 1,263** 1,462*** (0,121) (0,0884) Constante 0,0918*** 0,0380*** (0,0192) (0,00550) Observaciones 11.622 24.642 Nota: errores estándar entre paréntesis. ***p<0,01; **p<0,05; *p<0,1. Fuente: cálculo de los autores basados en ECV 2006, 2014. 144 CAPÍTULO 3 Pobreza en Ecuador: perfiles y factores asociados 2006-2014 Bibliografía Alderete, A. M. (2006). Fundamentos del análisis de regresión logística en la investigación psicológica. Revista Evaluar, 6. Banco Mundial. (1990). World Development Report (p. 260). Banco Mundial. (1993). Poverty reduction handbook. Banco Mundial. Calero, C., & Molina, A. (2007). Determinantes Microeconómicos de la Pobrea en Ecuador. En Informe de Desarrollo Social 2007. Pobreza, Desigualdad e Inversión Social. Quito: SIISE. Gasparini, L., Cicowiez, M., & Sosa Escudero, W. (2013). Pobreza y desigualdad en América Latina. Conceptos, herramientas y aplicaciones. Gasparini, L., & Tornarolli, L. (2009). Labor informality in Latin America and the Caribbean: patterns and trends from household survey microdata. Desarrollo y Sociedad, (63), 13-80. Hair, J. F. Black, WC Babin, BJ and Anderson, RE (2010). Multivariate Data Analysis. Haughton, J. H., & Khandker, S. R. (2009). Handbook on poverty and inequality. World Bank Publications. Huppi, M. y M. Ravallion, “The Sectoral Structure of Poverty During an Adjustment Period: Evidence for Indonesia in the Mid-1980s”, World Development, 19, 1653-78, 1991. Hentschel, J., & Lanjouw, P. (1995). Perfil de la Pobreza en Ecuador. Cuestiones Económicas, 27. Instituto Nacional de Estadística y Censos, INEC. (2015). Compendio de Resultados Encuesta Condiciones de Vida ECV Sexta Ronda 2015. Instituto Nacional de Estadística y Censos, INEC. (n.d.). Encuesta Nacional de Empleo, Desempleo y Subempleo. http://www.ecuadorencifras.gob.ec/ [Consulta: 15 Agosto de 2015] Instituto Nacional de Estadística y Censos, INEC. (2015). Metodología de construcción del agregado del consumo y estimación de línea de pobreza en el Ecuador. Instituto Nacional de Estadística y Censos, INEC. (2015). Metodología de la Encuesta de Condiciones de Vida ECV 2013-2014. Klein, E. (2012). Mercado de trabajo y pobreza rural: los desafíos pendientes. En CEPAL, OIT, FAO, & ONU (Eds.), Políticas de mercado de trabajo y pobreza rural en América Latina Tomo II. 145 CAPÍTULO 4 Análisis Geográfico de la Pobreza y Desigualdad por Consumo en Ecuador Más allá del nivel provincial Esteban Cabrera, Andrea Molina Vera, Mary Alexander Sharman, Lorena Moreno y Facundo Cuevas Introducción Aunque una encuesta permite tener información sobre la pobreza y desigualdad para los dominios representativos de la encuesta, ésta no proporciona información a un mayor nivel de desagregación. En el caso de la Encuesta de Condiciones de Vida (ECV 2014) se puede estimar la pobreza por consumo a nivel de provincias y de ciudades auto-representadas. Sin embargo, la pobreza por consumo a nivel de cantones y parroquias es necesaria de estimar3, ya que si bien a nivel nacional 1 Este artículo es producto de un esfuerzo de participación conjunto del Instituto Nacional de Estadística y Censos a través de la Coordinación de Investigación y Metodologías del INEC con el Banco Mundial para la elaboración del Reporte de Pobreza en Ecuador. El ejercicio completo del Mapa de Pobreza y Desigualdad 2014, constituye otra publicación, denominada “Mapa de pobreza y Desigualdad por consumo. Ecuador 2014”. 2 Andrea Molina Vera, Esteban Cabrera y Lorena Moreno son técnicos del INEC, Mary Alexander Sharman y Facundo Cuevas pertenecen al BM. 3 Los otros niveles territoriales relevantes desde el punto de planificación son los distritos y circuitos, para los cuales también se presentarán datos de pobreza y desigualdad por consumo. 146 CAPÍTULO 4 Análisis geográfico de la pobreza y desigualdad por consumo en Ecuador Más allá del nivel provincial la pobreza por consumo se encuentra en el 25,8% existen territorios con más del 50% de pobreza. Es decir, existen realidades territoriales que se invisibilizan en el promedio nacional. La pobreza por necesidades básicas insatisfechas (pobreza por NBI) realizada a través de los censos se puede estimar a nivel de cantones, parroquias, distritos y circuitos. Sin embargo, como se verá esta pobreza estructural recoge ciertas dimensiones de carencias que no están perfectamente correlacionadas con la pobreza por consumo. En tal sentido, una identificación de ambas dimensiones es relevante para el diseño de políticas públicas, rendición de cuentas de la política, focalización territorial y para una comprensión de las inequidades al interior de los territorios. Frente a esta necesidad de información a nivel territorial, la metodología de estimación por áreas pequeñas de Elbers, Lanyouw and Lanyouw (2003) y el software del Banco Mundial (PovMap) permiten obtener información de pobreza por consumo uniendo la información de una encuesta que tenga el agregado de consumo y el censo que tiene información para todos los hogares del país. Para este artículo se aplica esta metodología usando el censo de población y vivienda del 2010 y la encuesta de condiciones de vida del 2014, de manera que se puede obtener información sobre el consumo y diferentes indicadores de pobreza y desigualdad por consumo a nivel cantonal, parroquial, distrital y de circuitos. Ecuador ha tenido diferentes experiencias en la estimación de mapas de pobreza monetaria. Algunas de las cuales son las siguientes: “La geografía de la Pobreza en el Ecuador” de 1996 desarrollado por la Secretaría Técnica del Frente Social y el Banco Mundial, utilizando la metodología de Hentschel y Lanjouw empleando la Encuesta de Condiciones de Vida de 1994 y el Censo de Población y Vivienda de 19904. El “Desarrollo Social y Gestión Municipal en el Ecuador” de 1996 desarrollado por la Oficina de Planificación de la Presidencia de la República en 1999, empleando el censo de 1990 y la Encuesta de Condiciones de Vida de 19955. El Ecuador Poverty Assessment del 2003, trabajado por la Secretaría Técnica del Frente Social 4 Con estas fuentes de información, se desarrolló el artículo de Hentschel, J., Lanjouw J., Lanjouw, P. y Poggi, J. (2000) “Combining Household Data with Census Data to Construct a Disaggregated Poverty Map: A Case Study of Ecuador”, World Bank Economic Review, Vol 14, No. 1. 5 ODEPLAN. “Desarrollo Social y gestión municipal en el Ecuador”. 1999. 147 y el Banco Mundial empleando los censos de 1990 y 2001 con las encuestas de condiciones de vida de 1994 y 1999 y usando la metodología de Elbers, Lanjouw y Lanjouw (2003)6. El último mapa de pobreza por consumo en Ecuador se desarrolló en el 2007 por la Secretaría Técnica del Frente Social del Ecuador (STFS-SIISE) y el Banco Interamericano de Desarrollo, empleando el censo de población del 2001 y la encuesta de condiciones de vida del 2006. No obstante, una vez que se cuenta con la encuesta de condiciones de vida del 2014 y el último censo de población y vivienda del 2010, es necesario actualizar la información de pobreza monetaria a nivel territorial. Esta información es particularmente relevante para evidenciar la heterogeneidad de la pobreza entre territorios o actualizar herramientas de focalización. La implementación de esta metodología, sus resultados y validación son presentados en detalle en el libro “Mapa de Pobreza y Desigualdad por consumo. Ecuador 2014”. En este artículo, se analizan algunos resultados de este ejercicio a fin de resaltar la importancia de información desagregada y la posibilidad de uso para política pública. La estructura del documento es la siguiente: la primera sección muestra resultados de pobreza y desigualdad por consumo en los territorios. La segunda sección compara los indicadores de pobreza por consumo y de pobreza por NBI. La tercera sección, presenta la tipología de Katzman a diferentes niveles territoriales. La cuarta sección construye un perfil de pobreza a nivel cantonal evidenciando los mayores esfuerzos que hay que desarrollar para superar la pobreza en los territorios más pobres. Finalmente, las conclusiones. 6 World Bank. “Ecuador, Poverty Assessment”. 2003. 148 CAPÍTULO 4 Análisis geográfico de la pobreza y desigualdad por consumo en Ecuador Más allá del nivel provincial Pobreza y Desigualdad por consumo en los territorios. Más allá del nivel provincial La importancia de indicadores de bienestar a nivel desagregado, es evidente ya que la pobreza por consumo a nivel nacional es de 25,8%, pero existen territorios que superan esa incidencia. Con la encuesta de condiciones de vida 2014, que tiene representatividad provincial, se puede destacar que 3 provincias se encuentran con una pobreza por consumo superior al 50%, éstas son Napo, Chimborazo y Morona Santiago (figura 1). A partir de la información obtenida de la metodología de áreas pequeñas se puede identificar que a nivel cantonal, existen 59 de los 221 cantones7 (es decir, 27% de los cantones) con una incidencia de pobreza por consumo superior al 50%, es decir en estos cantones uno de cada dos personas es pobre. Mientras que a nivel parroquial, 470 de las 1.037 parroquias (es decir, 45% de las parroquias) tienen una pobreza por consumo superior al 50%. Con ello, se evidencia que este tipo de información permite visibilizar las realidades territoriales más allá de los promedios nacionales. RECUADRO 1 Metodología de áreas pequeñas aplicada en el Mapa de Pobreza y Desigualdad de Ecuador 2014 Para estimar la pobreza a un nivel territorial, se aplicó la metodología propuesta por Elvers, Lanjouw y Lanjouw (2003) de estimación en áreas pequeñas y el software PovMap del Banco Mundial. La metodología consiste en construir un modelo de predicción del consumo familiar per cápita de los hogares en la Encuesta de Condiciones de Vida y aplicar ese modelo al Censo de Población y Vivienda, de manera que se estime el consumo familiar per cápita en cada hogar del censo. Parte esencial de la metodología, es que las variables independientes que se usan en el modelo deben ser similares estadísticamente entre el censo y la encuesta. Adicionalmente, se usan variables de otras fuentes de información 7 Sin considerar las zonas no delimitadas: Manga del Cura, Las Golondrinas y El Piedrero. Para la zona de Manga del Cura se realizó una consulta popular en septiembre del 2015, pero este ejercicio metodológico se terminó antes de esos resultados. 149 o de registros administrativos y variables a nivel de sector censal que permiten capturar los efectos locales. A partir del consumo imputado en cada hogar del censo, se estiman indicadores de pobreza y desigualdad para diferentes territorios. Se aplica el siguiente modelo para cada provincia (que es el dominio representativo de la encuesta): donde ych es el consumo per capita del hogar h en el sector censal c, Xch son las características del hogar, de las personas, fuentes externas, promedios a nivel de sector censal y uch es el componente que captura la parte no observada del consumo. Este componente está compuesto de una parte territorial que es común a todos los hogares dentro de un sector censal y una parte específica del hogar, que puede presentar heterocedasticidad. La metodología aborda el tratamiento a los errores de los modelos para corregir temas de heterocedasticidad y autocorrelación. Incluye número de simulaciones que permiten obtener estimadores de pobreza y desigualdad con sus respectivos errores estándar. La estimación se realiza por mínimos cuadrados generalizados factibles. Finalmente, se incluye criterios de validación. A continuación se resumen las principales etapas realizadas en las estimaciones en Ecuador. Etapa 1. Preparar las bases 1. Construir variables comparables entre el censo y la encuesta, revisando las preguntas, la población de referencia entre las bases. • Se generaron variables de diferentes características (demográficas, educación, ocupación, materiales de vivienda, servicios) y a nivel de personas (para todos los miembros del hogar, para el jefe y cónyuge). 2. Prueba estadística de similitud de las variables entre la encuesta y el censo. • Los indicadores del censo debían entrar en los intervalos de confianza de los indicadores de la encuesta, considerando el diseño muestral de la encuesta. • No se consideraban valores mayores al 97% de las observaciones. • En las variables continuas, se verificó la igualdad en la distribución y no solo la similitud de medias (KS test). 3. Agregar bases auxiliares y promedios a nivel de sector censal para capturar efectos locales. 150 CAPÍTULO 4 Análisis geográfico de la pobreza y desigualdad por consumo en Ecuador Más allá del nivel provincial Etapa 2. Construir los modelos Beta y Alpha en la encuesta 4. Se usó la metodología stepwise en la encuesta para seleccionar las variables del hogar y de personas que mejor explican el logaritmo del consumo per cápita. • Asegurar que todas las variables sean significativas al 95%. • Revisar el R2 alto. 5. Estimar el promedio de los residuos del modelo del paso anterior a nivel de clúster (sector censal) y calcular la regresión stepwise con esta variable como dependiente y como regresores las variables locales (fuentes externas y promedios censales). • Asegurar que todas las variables sean significativas al 95%. • Asegurar que el factor de inflación de varianza sea menor que 20. • Asegurar que el número de variables sea menor que la raíz cuadrada del número de clúster en la encuesta. 6. Estimar por stepwise las variables de hogar/personas y las variables locales (este es el modelo Beta). • Asegurar que todas las variables sean significativas al 95%. • Asegurar que el factor de inflación de varianza sea menor que 20. • Asegurar que el número de variables sea menor que la raíz cuadrada del número de observaciones en la encuesta. 7. Revisar los outliers a través del gráfico de los residuos del modelo en contraste al valor predicho del logaritmo del consumo. 8. Se considera el tema del efecto de hogar en los errores. 9. Se usa el método stepwise para determinar las variables (de aquellas usadas en el modelo Beta, y el logaritmo del consumo per cápita predicho, y las interacciones de este predicho con otras variables) para explicar el efecto del hogar en los errores (este es el modelo Alpha). • Asegurar que todas las variables sean significativas al 95%. • Asegurar que el número de variables sea menor que la raíz cuadrada del número de observaciones en la encuesta. 10. Revisar la forma de la distribución del efecto clúster o local y del efecto hogar. 11. Revisar los resultados del GLS, los cuales incorpora una matriz de varianzas- covarianzas obtenida de la variación del clúster y el efecto hogar. • Revisar la significancia de las variables. 151 Etapa 3. Las simulaciones para estimar los indicadores de bienestar en el censo 12. Usar los coeficientes del modelo Beta y Alpha y aplicarlos a los hogares y clúster en el censo. 13. Simular 100 veces para obtener estimados puntuales (medias de iteraciones) y desviación estándar (error estándar de iteraciones) de los indicadores de bienestar. Para mayor detalle metodológico, revisión de criterios de validación y presentación de resultados a nivel de todos los territorios, revisar la publicación del Mapa de Pobreza y Desigualdad de Ecuador 2014 del INEC y el BM. FigurA 1 Mapa de Pobreza por consumo nacional a nivel PROVINCIAL Fuente: Encuesta de Condiciones de Vida, 2014. Elaboración: Instituto Nacional de Estadística y Censos-INEC, Banco Mundial. Diseño visual de mapas: Organización de Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura-FAO. 152 CAPÍTULO 4 Análisis geográfico de la pobreza y desigualdad por consumo en Ecuador Más allá del nivel provincial FigurA 2 Mapa de Pobreza por consumo nacional a nivel cantonal Fuente: Encuesta de Condiciones de Vida, 2014. Censo de Población y Vivienda 2010 (Estimación de Áreas Pequeñas). Elaboración: Instituto Nacional de Estadística y Censos-INEC, Banco Mundial. Diseño visual de mapas: Organización de Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura-FAO. La figura 2, permite visibilizar la heterogeneidad de la pobreza al interior de cada provincia. Así por ejemplo en Pichincha si bien existen cantones que se encuentran en el primer quintil de pobreza (0%-18,2%), también existen cantones con pobreza entre el 36,5% y 54,6% de incidencia. Por otro lado, se puede destacar la provincia de Manabí como un territorio altamente heterogéneo, ya que tiene cantones que se encuentran en los quintiles del 2 al 5 de pobreza por consumo, es decir, de 18,3% a 90,9% de incidencia de pobreza. Y en el Oriente, existe también una amplia heterogeneidad en cada provincia. 153 FigurA 3 Mapa de Pobreza por consumo nacional a nivel parroquial Colombia co cífi Pa no éa Oc % Pobreza por Consumo 0,0 - 19,1 19,2 - 38,2 38,3 - 57,3 57,4 - 76,5 76,6 - 95,6 Perú Zona no delimitada Fuente: Encuesta de Condiciones de Vida, 2014. Censo de Población y Vivienda 2010 (Estimación de Áreas Pequeñas). Elaboración: Instituto Nacional de Estadística y Censos-INEC, Banco Mundial. Diseño visual de mapas: Organización de Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura-FAO. La figura 3 presenta la incidencia de pobreza a nivel parroquial; este mapa muestra la importancia de la visualización a niveles aún más pequeños. Nuevamente la provincia de Pichincha sirve de ejemplo. El cantón Quito, de menor tasa de incidencia dentro de la provincia, ahora presenta parroquias que se encuentran en los quintiles superiores de pobreza. Se puede visualizar que las parroquias con mayor incidencia de pobreza (57%-96%) a nivel nacional se concentran en la zona noroeste del país (provincias de Esmeraldas, Imbabura y Carchi) y la zona centro oriental (en la sierra: provincias de Cotopaxi y Chimborazo, y en la Amazonía: provincias de Napo, Pastaza y Morona Santiago). En relación a indicadores de desigualdad por consumo, la figura 4 y 5 muestran el coeficiente de Gini de consumo en Ecuador a nivel cantonal y de circuitos, respectivamente. Para la lectura de los resultados territoriales del coeficiente de Gini, es útil la revisión conjunta de estos resultados con los de pobreza, ya que se puede construir una tipología en base a la pobreza y la desigualdad como se muestra en la figura 6 y según estas 154 CAPÍTULO 4 Análisis geográfico de la pobreza y desigualdad por consumo en Ecuador Más allá del nivel provincial características se puede plantear medidas más efectivas de intervención territorial. Como se observa la mayoría de los cantones presentan alta pobreza y baja desigualdad, como por ejemplo los cantones de Muisne y Guamote, en estos territorios serían todos iguales en su distribución pero iguales hacia la cola inferior de la distribución. Existen otros cantones con alta pobreza y alta desigualdad, como por ejemplo Tena y Logroño, es importante destacar que estos territorios son los que se encuentran en peores niveles de bienestar y todos corresponden a la región del oriente. El siguiente grupo de cantones son aquellos con baja pobreza y baja desigualdad, como por ejemplo Baños de Agua Santa y el cantón Rumiñahui de Pichincha, que son los territorios de mejor bienestar en términos de estos dos indicadores. Finalmente existen dos casos de territorios con alta desigualdad y baja pobreza, que son Samborondón y Daule. Aquí la pobreza está por debajo del promedio nacional lo que indicaría que el crecimiento económico de estos territorios permite a los hogares que estén por encima de la línea de pobreza pero las diferencias en el consumo son realmente considerables. FigurA 4 Desigualdad. Gini por consumo a nivel cantonal Fuente: Encuesta de Condiciones de Vida, 2014. Censo de Población y Vivienda 2010 (Estimación de Áreas Pequeñas). Elaboración: Instituto Nacional de Estadística y Censos-INEC, Banco Mundial. Diseño visual de mapas: Organización de Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura-FAO. 155 FigurA 5 Desigualdad. Gini por consumo a nivel circuitos Colombia o í fic ac oP an é Oc Coeficiente de Gini 0,23 - 0,28 0,29 - 0,33 0,34 - 0,37 0,38 - 0,42 0,43 - 0,47 Perú Zona no delimitada Fuente: Encuesta de Condiciones de Vida, 2014. Censo de Población y Vivienda 2010 (Estimación de Áreas Pequeñas). Elaboración: Instituto Nacional de Estadística y Censos-INEC, Banco Mundial. Diseño visual de mapas: Organización de Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura-FAO. 156 CAPÍTULO 4 Análisis geográfico de la pobreza y desigualdad por consumo en Ecuador Más allá del nivel provincial FigurA 6 Desigualdad y Pobreza por consumo a nivel cantonal Fuente: INEC-BM usando datos del censo 2010 y la ECV 2014 metodología SAE. Elaboración: los autores. Pobreza por consumo y pobreza por necesidades básicas insatisfechas (NBI) en los territorios. Más allá del nivel provincial Si bien a través del censo se cuenta con información de pobreza por NBI a cualquier nivel de desagregación territorial. Es necesario señalar, que la pobreza por NBI y la pobreza por consumo no están perfectamente correlacionadas y por lo tanto capturan diferentes dimensiones objetivas del bienestar. Esto debe ser considerado por los hacedores de política para decidir las herramientas de focalización o priorización territorial y el diseño de la política pública. Mientras una medición es más estructural (la pobreza por NBI), otra es más de mediano-corto plazo (pobreza monetaria). 157 FigurA 7 Pobreza por consumo y Pobreza por Necesidades Básicas Insatisfechas a nivel provincial Fuente: INEC-BM usando datos del censo 2010 y la ECV 2014 metodología SAE. Elaboración: los autores. FigurA 8 Pobreza por consumo y Pobreza por Necesidades Básicas Insatisfechas a nivel cantonal Fuente: INEC-BM usando datos del censo 2010 y la ECV 2014 metodología SAE. Elaboración: los autores. 158 CAPÍTULO 4 Análisis geográfico de la pobreza y desigualdad por consumo en Ecuador Más allá del nivel provincial A nivel nacional, con la ECV 2014, la incidencia de pobreza por consumo es de 25,8%, mientras que la pobreza por NBI es de 35,8%. La figura 7 muestra que existen provincias con una pobreza superior al promedio nacional tanto en consumo (más de 10 provincias) como en NBI (cerca de 14 provincias)8. También se observan territorios donde ambas mediciones de pobreza (por consumo y por NBI) están muy cercanas (Pichincha, Azuay, Tungurahua, Cañar, Zamora, Bolívar, Napo, Pastaza, Morona Santiago) y otros territorios donde la pobreza por NBI es mucho mayor que la pobreza por consumo, por ejemplo en Guayas, Manabí, Los Ríos, El Oro. La figura 8 muestra que 219 de 221 cantones presentan una pobreza superior al promedio nacional y que todos los territorios son más pobres por NBI que por consumo (medido por la ECV 2014)9. Las figuras 9 y 10 muestran el orden de los territorios desde el menos pobre (1) al más pobre (24 si es provincia y 221 si es cantón). Es evidente que usar una u otra medición de pobreza para política pública, afecta la focalización o priorización en territorios. Así por ejemplo, según la pobreza por consumo las provincias más pobres serían: Morona Santiago, Napo, Chimborazo, Cotopaxi, Pastaza y Bolívar. Mientras que, según la pobreza por NBI, las provincias más pobres son Sucumbíos, Orellana, Los Ríos, Esmeraldas, Morona Santiago y Manabí. Esta afirmación es más relevante cuando se usa información más desagregada, como por ejemplo a nivel de cantones. 8 Se presentan estas comparaciones para ilustrar la idea; sin embargo, para resultados precisos se debe realizar una prueba estadística. 9 La comparación por cantones, se la realiza con la pobreza por NBI a nivel cantonal estimada a partir del Censo 2010, que es de donde se obtiene la información del NBI a nivel territorial. El promedio nacional con el que se compara esta información, se obtiene de la ECV 2014 y corresponde a un 35,8% de pobreza por NBI. Otra opción, es comparar con el promedio nacional del censo 2010, donde la pobreza por NBI era aproximadamente de 60%. En ese caso, se observarían territorios en los 4 cuadrantes, formados a partir de las líneas de promedios nacionales. 159 FigurA 9 Ranking según Pobreza por consumo y Pobreza por Necesidades Básicas Insatisfechas a nivel provincial Fuente: INEC-BM usando datos del censo 2010 y la ECV 2014 metodología SAE. Elaboración: los autores. FigurA 10 Ranking según Pobreza por consumo y Pobreza por Necesidades Básicas Insatisfechas a nivel cantonal Fuente: INEC-BM usando datos del censo 2010 y la ECV 2014 metodología SAE. Elaboración: los autores. 160 CAPÍTULO 4 Análisis geográfico de la pobreza y desigualdad por consumo en Ecuador Más allá del nivel provincial Tipología de Katzman. Pobreza crónica e inercial a nivel cantonal La unión de ambas dimensiones de pobreza permitiría analizar la tipología de Katzman en los diferentes territorios. Este análisis es útil para comprender los temas de bienestar y generar una herramienta adicional para la política pública. En esta tipología el pobre crónico es el individuo que es pobre por consumo y por NBI. El pobre reciente es el individuo que es pobre por consumo y no por NBI, y el pobre inercial es el individuo que es pobre por NBI y no por consumo. A nivel nacional con la Encuesta de Condiciones de Vida 2014 (ECV-INEC) la pobreza crónica se encuentra en el 18,4%; mientras que, en el área urbana este indicador es de 10% y en el área rural de 36%. Una forma de estimar la tipología de Katzman a niveles de mayor desagregación territorial es usar la pobreza por consumo de todos los hogares del territorio a partir de la metodología de áreas pequeñas, lo que corresponde a una pobreza monetaria del 2014 y considerar la pobreza por NBI en cada hogar estimada a partir del censo 2010. Si bien los años de los dos tipos de pobreza difieren, son las únicas fuentes de información para este procedimiento10. Con ello, se obtiene el porcentaje de pobres crónicos, pobres inerciales y recientes en los distintos territorios. A continuación se presenta a través de mapas la pobreza crónica y la inercial a nivel cantonal y distrital. 10 Es evidente que la pobreza por NBI del 2010 al 2014 ha disminuido, ya que con el censo 2010 la pobreza por NBI a nivel nacional se situaba en el 60%; mientras que, a partir de la Encuesta de Condiciones de Vida 2014 esta incidencia se redujo a 35%. En tal sentido, este ejercicio de Katzman constituye una aproximación. 161 FigurA 11 Mapa de Pobreza crónica nacional a nivel cantonal Colombia o í fic ac oP an é Oc % Pobreza Crónica 0,0 - 18,1 18,2 - 36,2 36,3 - 54,3 54,4 - 72,4 72,5 - 90,5 Perú Zona no delimitada Fuente: Encuesta de Condiciones de Vida, 2014. Censo de Población y Vivienda 2010 (Estimación de Áreas Pequeñas). Elaboración: Instituto Nacional de Estadística y Censos-INEC, Banco Mundial. Diseño visual de mapas: Organización de Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura-FAO. 162 CAPÍTULO 4 Análisis geográfico de la pobreza y desigualdad por consumo en Ecuador Más allá del nivel provincial FigurA 12 Mapa de Pobreza inercial nacional a nivel cantonal Fuente: Encuesta de Condiciones de Vida, 2014. Censo de Población y Vivienda 2010 (Estimación de Áreas Pequeñas). Elaboración: Instituto Nacional de Estadística y Censos-INEC, Banco Mundial. Diseño visual de mapas: Organización de Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura-FAO. Las figuras 11 y 12 muestran territorios con bajos niveles de pobreza crónica y altos niveles de pobreza inercial (como por ejemplo cantones en la provincia de Santo Domingo). Es decir, persisten carencias estructurales aunque mucha de la población de este territorio se encuentre por encima de la línea de pobreza por consumo. También existen cantones como en la provincia de Pastaza que tienen alta incidencia en pobreza crónica y baja pobreza inercial, lo que evidencia que estos territorios se encuentran precarios en ambas dimensiones de la pobreza. O cantones como alguno de la provincia de Pichincha que presentan bajas incidencias de pobreza crónica y de pobreza inercial, evidenciando mejoras en ambas dimensiones. 163 FigurA 13 Mapa de Pobreza crónica nacional a nivel distrital Colombia o í fic ac oP an é Oc % Pobreza Crónica 0,0 - 18,1 18,2 - 36,2 36,3 - 54,3 54,4 - 72,4 72,5 - 90,5 Perú Zona no delimitada Fuente: Encuesta de Condiciones de Vida, 2014. Censo de Población y Vivienda 2010 (Estimación de Áreas Pequeñas). Elaboración: Instituto Nacional de Estadística y Censos-INEC, Banco Mundial. Diseño visual de mapas: Organización de Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura-FAO. En la figura 13 y 14 se presenta la información de pobreza crónica e inercial a nivel distrital que es una de las unidades de planificación nacional. 164 CAPÍTULO 4 Análisis geográfico de la pobreza y desigualdad por consumo en Ecuador Más allá del nivel provincial FigurA 14 Mapa de Pobreza inercial nacional a nivel distrital Colombia o í fic ac oP an é Oc % Pobreza Inercial 8,0 - 19,6 19,7 - 31,2 31,3 - 42,9 43,0 - 54,5 54,6 - 66,1 Perú Zona no delimitada Fuente: Encuesta de Condiciones de Vida, 2014. Censo de Población y Vivienda 2010 (Estimación de Áreas Pequeñas). Elaboración: Instituto Nacional de Estadística y Censos-INEC, Banco Mundial. Diseño visual de mapas: Organización de Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura-FAO. 165 Perfil de Pobreza a nivel Cantonal En este apartado, se presenta un perfil territorial a nivel de cantones, para ejemplificar que existen territorios en los que hay que hacer mayor esfuerzo para superar la pobreza. Para este ejercicio, se consideran como pobres aquellos cantones que presentan más del 50% de pobreza por consumo. Y se presenta el promedio en diferentes características según el tipo de cantón. TABLA 1 Perfil territorial de cantones Características Promedio Promedio Significancia de cantones de cantones test de pobres no pobres medias Tipo vivienda: casa, villa, o departamento 74,56 84,95 *** Material techo: hormigón, asbesto, teja, o zinc 93,23 99,03 *** Material paredes: hormigón, ladrillo, bloque, adobe, tapia, madera o caña revestida o bahareque 99,01 99,74 * Material piso: duela, parquet, tablón, piso flotante, cerámica, baldosa, vinil, mármol, ladrillo, cemento o tabla sin tratar 80,12 91,83 *** Servicio agua: agua por red pública y tubería dentro de la vivienda 21,64 58,05 *** Servicio higiénico: alcantarillado y pozo séptico 43,39 80,42 *** Hogar con medidor de energía eléctrica 67,49 85,20 *** Eliminación basura: por carro recolector 39,45 80,36 *** Jefe: años de educación 5,64 8,44 *** Jefe: agricultura 45,63 17,20 *** Jefe: industrias manufactureras 3,34 8,13 *** Jefe: construcción 3,92 6,32 *** Jefe: explotación de minas, suministro de elec. gas 0,60 1,12 *** Jefe: comercios 6,13 16,53 *** Jefe: transporte/comunicación 2,57 6,43 *** Jefe: financieras, inmobiliarias, profesionales 0,39 2,23 *** Jefe: admin serv/pública, enseñanza, salud humana 6,61 10,54 *** Jefe: otro 2,04 4,83 *** Jefe: no trabaja 29,72 28,86 Jefe: empleado/a público 6,76 8,59 * Jefe: empleado/a privado 7,91 24,71 *** 166 CAPÍTULO 4 Análisis geográfico de la pobreza y desigualdad por consumo en Ecuador Más allá del nivel provincial Características Promedio Promedio Significancia de cantones de cantones test de pobres no pobres medias Jefe: jornalero/a o peón 17,77 11,08 ** Jefe: patrón/a o socio/a 2,41 3,86 *** Jefe: cuenta propia 36,47 22,96 *** Jefe: trabajador/a no remunerado 1,20 0,92 *** Jefe: empleado/a doméstico 1,08 2,28 *** Jefe: es jubilado o pensionista 0,75 2,78 *** Jefe: es estudiante 1,52 1,17 ** Jefe: rentista, quehacer del hogar, otro no trabaja 24,13 21,64 Edad 5 o menos años 14,60 11,83 *** Edad 6-14 años 22,97 18,81 *** Edad15-24 años 18,40 18,76 * Edad 25-64 años 37,03 44,16 *** Edad 65 años 7,00 6,44 No asiste a primaria o más, personas 6-11 6,57 4,50 *** No asiste a secundaria o más, personas 12-17 43,39 28,72 *** Básica completa, personas 22+ 51,67 37,85 *** Secundaria completa, personas 22+ 21,00 31,86 *** Superior o postgrado, personas 22+ 8,61 23,11 *** Proporción vías que son pavimentadas 48,33 65,92 *** *** 1% De significancia, **5% * 10%. Fuente: Censo 2010 y Ecv 2014. Elaboración los autores. En relación a los materiales de vivienda, se observa una amplia cobertura de materiales adecuados tanto para cantones pobres como no pobres por encima del 90% aunque todavía existen diferencias significativas, como por ejemplo en el material de piso que en promedio el 80% de los hogares en los cantones pobres presentan material diferente a caña o tierra; en contraste al 92% en promedio de los hogares en los cantones no pobres. Pese a la mejoría en el período 2006-2014 en diferentes condiciones de los hogares, todavía persisten las brechas en el acceso de ciertos servicios que se traducen a nivel territorial. En las siguientes dimensiones se observa una brecha significativa entre los cantones pobres y no pobres: el servicio de agua por red pública y tubería dentro de la vivienda (en promedio 22% de hogares en cantones pobres en contraste con el 58% de 167 hogares en cantones no pobres)11, la presencia de alcantarillado y pozo séptico como medio de eliminación de excretas (43% en promedio en cantones pobres en comparación al 76% en cantones no pobres) y la eliminación de basura por carro recolector (39% vs 80%). En relación a la electricidad, si bien la cobertura de energía eléctrica en el país se encuentra por encima del 95%, un indicador que se estimó en este caso fue el porcentaje de hogares cuya vivienda tienen medidor de energía eléctrica y se observa que en promedio en los cantones pobres el 67% de los hogares cuentan con medidor en comparación al 85% de los hogares en los cantones no pobres. En relación a las características del jefe del hogar, se resalta que en promedio en los cantones pobres los jefes de hogar tienen 5 años de educación formal en contraste a los 8 años promedio en los cantones no pobres. En promedio en los cantones pobres el 49% de los jefes de hogar trabajan en la agricultura mientras que esto es el 18% en los cantones no pobres. De igual forma, en los cantones pobres el 7,8% de los jefes de hogar son trabajadores asalariados privados en comparación al 24,8% en los cantones no pobres. Mientras que, en los cantones pobres los jefes de hogar trabajan más como cuenta propia que en los cantones no pobres (38,4% vs 23,8%). En relación a características educativas, en los cantones pobres en promedio las personas de 22 años y más alcanzan educación básica completa 51,6%, secundaria 20,9% y en menor porcentaje a la educación superior y postgrado (8,6%). Mientras que, en los cantones no pobres en promedio las personas de 22 años y más alcanzan la educación básica completa en un 38%, secundaria completa 31,8% y superior o postgrado 23%. Esto permite evidenciar la presencia de círculos viciosos de pobreza a nivel territorial. En relación a la estructura etaria, en promedio los cantones pobres tienen una estructura con más niños menores de 15 años que los cantones no pobres. Y por otro lado, en los cantones no pobres en promedio existe mayor población de 25 a 64 es decir población en edad de trabajar que en los cantones pobres. Finalmente, en cuanto a otra dimensión, se puede mencionar que los cantones pobres presentan en promedio menos porcentaje de vías pavimentadas que los no pobres (48,3% vs 65,9%). 11 Este ejercicio es básicamente de investigación, por ello las definiciones empleadas no necesariamente constituyen indicadores oficiales de cobertura de servicios. 168 CAPÍTULO 4 Análisis geográfico de la pobreza y desigualdad por consumo en Ecuador Más allá del nivel provincial Conclusiones La primera noticia relevante, es la actualización del mapa de pobreza por consumo a nivel territorial para Ecuador, con el censo 2010 y la encuesta de condiciones de vida 2014. Con nivel de desagregación cantonal, parroquial, distrital y de circuitos. Este ejercicio fue producto de una colaboración técnica conjunta entre técnicos del INEC y del Banco Mundial. Se aplicó la metodología de áreas pequeñas y se usó el software del Banco Mundial. De esta manera, el INEC provee al país de una herramienta con información actualizada para las temáticas de pobreza y desigualdad. A través de los resultados presentados aquí, se evidencia la importancia de la información a nivel desagregado particularmente en los temas de bienestar y pobreza, donde los promedios nacionales pueden invisibilizar otras realidades al interior de los territorios. Así, mientras a nivel nacional la pobreza por consumo es de 25,8%, 59 de los 221 cantones (es decir el 27%) y 470 de las 1.037 parroquias (45%), presentan una pobreza por consumo superior al 50%. Esta información destaca la heterogeneidad a nivel de cada provincia, tanto cuando se observa la información a nivel cantonal como a nivel de parroquias. Para información más desagregada y para proveer de información útil para la planificación territorial, se ofrece información a nivel de distritos y circuitos en el libro Mapa de Pobreza y Desigualdad por consumo. Ecuador 2014. En relación al coeficiente de Gini por consumo como indicador de desigualdad. Este artículo presenta una tipología territorial en base a los indicadores de Gini y de pobreza por consumo, de manera que se puede comprender mejor qué significa una mayor igualdad o desigualdad en el marco de un territorio pobre o menos pobre. En este artículo, se presentó la relación entre pobreza por NBI y pobreza por consumo a nivel territorial, como correlaciones imperfectas, donde cada definición captura una diferente dimensión del bienestar. En este sentido, también se realizó una aproximación a la tipología de Katzman a nivel cantonal. Finalmente, este artículo presenta un perfil territorial de cantones, el cual evidencia mayores precariedades en distintas dimensiones en los cantones pobres, lo que hace más difícil la superación de pobreza en ciertos territorios. 169 Bibliografía CEPAL (1989) “Ecuador: Mapa de Necesidades Básicas Insatisfechas”, División de Estadística y Proyecciones. 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Asimismo, se compara el nivel de movilidad de entrada y salida de la pobreza de diferentes subgrupos de la población para identificar dónde se ha llevado a cabo la reducción de pobreza y cuáles subgrupos tienen las menores probabilidades de salir de la pobreza. 176 CAPÍTULO 5 Dinámica de pobreza y movilidad socio-económica en Ecuador 2006-2014 FigurA 1 Tasas de pobreza extrema y moderada Fuente: cálculos de los autores usando ECV2006 y ECV2014. Idealmente, la dinámica de la pobreza se mide utilizando información de paneles, dado que se necesita observar el mismo hogar o individuo a través del tiempo. Desafortunadamente, Ecuador no cuenta con un conjunto de información de paneles de buena calidad que pueda emplearse con este fin1. Esto podría explicar la relativa ausencia de estudios cuantitativos acerca de movilidad social en Ecuador. De hecho, 1 La Encuesta Nacional de Empleo, Desempleo y Subempleo (ENEMDU) está diseñada como un panel rotativo de vivienda, donde se entrevista a una sub-muestra de viviendas por dos trimestres consecutivos y luego se reemplaza por una nueva sub-muestra de hogares que son entrevistados durante los próximos dos trimestres, para finalmente ingresar a la muestra nuevamente por dos trimestres antes de salir de la encuesta. Sin embargo, la falta de consistencia de los identificadores del panel que vienen con los conjuntos de información original genera la pérdida de una gran proporción de la muestra, lo que socava la calidad del análisis. 177 se ha identificado dos estudios sobre movilidad socio-económica en Ecuador. Canelas (2010) ha estudiado la movilidad del ingreso en Ecuador aplicando métodos de “seudo-panel” utilizando la ENEMDU para el período 2000-2009. El seudo-panel fue construido usando cohortes de edad y el principal resultado es que el 35% de la brecha de ingresos entre dos individuos con características similares observables se elimina dentro de un año, lo que sugiere un bajo nivel de movilidad absoluta. También encontró que el 86% de los pobres en 2008 tenía una probabilidad de 1 de permanecer en la pobreza en el 2009, lo que implica una elevada persistencia de la pobreza en Ecuador. Pesántez (2014) usa el método de paneles sintéticos desarrollado por Dang et al. (2011) para evaluar la movilidad socio-económica en Ecuador para el período 2007-2013 usando la ENEMDU. Basada en el método no-paramétrico, la autora encontró que 23% de hogares salieron de la pobreza, 10% cayeron en estado de pobreza y 12% se mantuvo en estado de pobreza crónica. Nuestro análisis difiere del de Pesántez (2014) en diversas formas. Primero, mientras nuestro análisis se enfoca en la movilidad de la pobreza por consumo usando la ECV 2006 y 2014, Pesántez (2014) se enfoca en la movilidad de la pobreza por ingreso usando la ENEMDU 2007 y 2013. Sin embargo, si bien nuestro enfoque es en la ECV, también usamos la ENEMDU para obtener series de movilidad socio- económica de 2007 a 2014. El uso de estas dos bases de datos nos permite presentar resultados de movilidad de la pobreza basados en el agregado de ingreso proveniente de la ENEMDU, como en Pesántez (2014), así como en el agregado de consumo proveniente de la ECV. Adicionalmente, Pesántez (2014) únicamente usa las bases de datos de 2007 y 2013, mientras que nosotros usamos las bases de datos de todos los años desde 2007 hasta 2014 de la ENEMDU, lo que nos provee de una imagen más detallada de la evolución año a año de la movilidad socio- económica en Ecuador durante este período (ver recuadro 1). En términos de metodología, así como Pesántez (2014), nosotros usamos el método no-paramétrico de paneles sintéticos desarrollado por Dang et al. (2011) que identifica cotas de la movilidad de la pobreza; pero también usamos el último método paramétrico de paneles sintéticos desarrollado por Dang y Lanjouw (2013) quienes se basan en el método de Dang et al. (2011) para derivar estimaciones puntuales de movilidad de la pobreza2. 2 La sección 2 presenta una discusión más detallada e intuitiva sobre las diferencias entre el método de paneles sintéticos desarrollados por Dang et al. (2011) y por Dang y Lanjouw (2013). 178 CAPÍTULO 5 Dinámica de pobreza y movilidad socio-económica en Ecuador 2006-2014 TABLA 1 Matriz de transición de la pobreza Estatus de pobreza en la ronda 2 Pobre: y < z No pobre: y > z i2 2 i2 2 Estatus de pobreza Pobre: yi1 < z1 Pobreza crónica Salidas de pobreza en la ronda 1 No pobre: yi1 > z1 Entradas a la Persistentemente pobreza no pobre Notas: y representan el consumo per cápita del hogar en los períodos 1 y 2, respectivamente, mientras que z representan las líneas de pobreza en los períodos 1 y 2, respectivamente. En casos como el de Ecuador, en donde no existen bases de datos panel, los métodos presentados por Dang et al. (2011) y Dang y Lanjouw (2013) son muy útiles para análisis de movilidad de la pobreza debido a que presentan las últimas técnicas econométricas para construir paneles sintéticos basados en encuestas de corte transversal repetidas (como por ejemplo las ECV2006 y ECV2014). Intuitivamente, este método utiliza un modelo de consumo econométrico para atribuir el consumo3 en el período 1 para cada hogar observado en el período 2. Esto significa que cada hogar en el período 2 tendría el consumo del período 2 y el consumo imputado del período 1. Este arreglo nos permite estudiar las probabilidades de salir y entrar de la pobreza, permanecer en estado de pobreza crónica o persistentemente no pobre. Este método ha sido validado contrastándose sus resultados con aquellos de paneles de información reales en algunos países (Dang et al., 2011; Dang y Lanjouw, 2013; Cruces et al., 2014; Martínez, 2015) y se ha aplicado a nivel país y regional4. Este documento representa la primera aplicación de la metodología de estimación puntual a Ecuador. Las metodologías de panel sintético desarrolladas por Dang et al. (2011) y Dang y Lanjouw (2013) difieren en sus supuestos acerca de la correlación entre los 3 En el caso de la ECV, el agregado de bienestar es el consumo per cápita del hogar, pero en el caso de la ENEMDU (como en el recuadro 1), el agregado de bienestar es el ingreso per cápita del hogar. 4 Muchos estudios han utilizado los métodos de Dang et al. (2011) y Dang y Lanjouw (2013) para analizar la dinámica de la pobreza en varios escenarios, incluyendo análisis multi-país para América Latina (Ferreira et al., 2013; Vakis, Rigolini, y Lucchetti, 2015), el Sur de Asia (Rama et al., 2015) y Europa y Asia Central (Cancho et al., 2015). En los estudios de casos de países específicos que utilizan paneles sintéticos se investigan países entre los cuales se incluyen la República de Kirguistán (Bierbaum y Gassmann, 2012), Bután (World Bank, 2014), Senegal (Dang, Lanjouw, y Swinkels, próximamente), Ruanda (Lakner, 2015) e India (Dang y Lanjouw, 2015). Otro uso promisorio de los paneles sintéticos es el de evaluar los impactos de los programas (Garbero, 2014). 179 términos de error en los modelos de consumo calculados para los dos períodos. Si bien esto se explica en mayor detalle en la sección 2, el método desarrollado por Dang et al. (2011) identifica límites en la movilidad de la pobreza, donde el límite superior corresponde a una correlación cero de los términos de error o el nivel máximo posible de movilidad, y el límite inferior corresponde al menor nivel posible de movilidad (correlación de los términos de error equivalente a 1). Por otro lado, Dang y Lanjouw (2013) se basan en el método de Dang et al. (2011) y derivan una estimación puntual de movilidad de la pobreza al asumir normalidad conjunta del término de error y obtener el coeficiente de correlación a partir de la información de las encuestas. Inicialmente, se aplican y contrastan los resultados de estos dos métodos para Ecuador utilizando la ECV 2006 y la ECV 2014 con un enfoque en la movilidad de entrada y salida de la pobreza moderada. Sin embargo, el estudio se concentra en la metodología de estimaciones puntuales al hacer el análisis de subgrupos y al calcular la movilidad entre hogares en pobreza moderada, vulnerabilidad y clase media o superior. Se utiliza el método de estimaciones puntuales en estos últimos ejercicios porque el supuesto de normalidad de los términos de error de los modelos de consumo parece haberse satisfecho, lo que hace de las estimaciones puntuales la opción más razonable entre los valores de los dos supuestos extremos asociados con los límites. Adicionalmente, las estimaciones puntuales son más fáciles de comunicar y es más fácil también derivar de ellas implicancias para políticas, lo que las hace más atractivas que los cálculos de límites. Los principales hallazgos encontrados en el presente estudio, sugieren que más del 13% de la población salió de la pobreza del 2006 al 2014, mientras que menos del 5% se convirtió en pobre. A nivel subgrupos se encuentra que los hogares en zonas rurales con jefe de hogar con trabajo de baja calidad (a tiempo parcial, informal, subempleado o ganando menos que el sueldo mínimo) tienen menos probabilidades condicionales de salir de la pobreza que sus contrapartes. Este documento está estructurado de la siguiente forma: la segunda sección explica intuitivamente las dos metodologías de panel sintético aplicadas en este estudio. La tercera sección describe el conjunto de información, la selección de la población de muestra o referencia y la definición de las variables empleadas. La cuarta sección presenta el procedimiento para seleccionar el modelo de consumo utilizado. La sección 5 presenta los resultados de movilidad de la pobreza entre los pobres moderados y los no pobres, comparando los resultados del método de límites y el método de estimaciones puntuales. La sección 6 muestra los resultados del cálculo de la dinámica de la pobreza para diferentes subgrupos de la población y las estimaciones puntuales de la movilidad entre los hogares en pobreza moderada, vulnerabilidad y clase media o superior. Finalmente en la sección 7 se concluye el análisis. 180 CAPÍTULO 5 Dinámica de pobreza y movilidad socio-económica en Ecuador 2006-2014 Metodología Este documento emplea dos metodologías para calcular las probabilidades de la dinámica de la pobreza. La primera corresponde al enfoque no-paramétrico desarrollado por Dang et al. (2011) (DLLM), que proporciona los límites superior e inferior de las probabilidades de salir y entrar en la pobreza entre dos períodos de tiempo5. El segundo enfoque fue desarrollado por Dang y Lanjouw (2013) (DL), quienes asumen normalidad conjunta de los modelos de consumo de los dos períodos, lo que les permite derivar estimaciones puntuales paramétricas de las probabilidades de la dinámica de la pobreza. Esta sección presenta las ideas principales de las dos metodologías6, que provienen directamente de DLLM y DL (incluyendo la anotación). La relación lineal entre consumo (y) y características invariables en el tiempo (x) del hogar i en cada ronda t de la encuesta puede escribirse de la siguiente forma yit = xitb’t + eit , con t = 1,2 (1) Donde xit es un vector de características del hogar que son invariantes en el tiempo o que pueden ser recuperadas de una ronda a la otra, y eit es un término de error. Debido al hecho de que no contamos con información de paneles, no observamos el mismo hogar en las dos rondas de la encuesta, por lo cual el modelo se calcula separadamente para las dos muestras representativas. La idea de este análisis es calcular la probabilidad de los hogares de tener transiciones de entrada y salida de la pobreza entre la ronda 1 y la ronda 2. Por ejemplo, este análisis calcula la probabilidad de ser pobre en la ronda 1 y no pobre en la ronda 2, lo que puede escribirse de la siguiente manera: P (yi1 < z1 y yi2 > z2) Donde z1 y z2 son las líneas de pobreza en el período 1 y 2, respectivamente. Dado que no observamos el mismo hogar en las rondas 1 y 2 debido a la ausencia de información de paneles, podemos emplear la ecuación (1) para reescribir la última probabilidad como: P (ei1 < z1 - b’1 xi1 y ei2 > z2 - b’2 xi2) 5 DLLM proporciona además un enfoque de límites paramétricos, que consiste en obtener el coeficiente de correlación entre los términos de error utilizando fuentes de información secundaria. Debido a que se calcularon las dinámicas de pobreza utilizando el enfoque paramétrico de Dang y Lanjouw (2013), quienes calculan el coeficiente de correlación directamente de la información primaria, no se utilizó el enfoque de límites paramétricos en este análisis. 6 El anexo describe las dos metodologías en mayor detalle. 181 Esto implica que la probabilidad de un hogar de salir de la pobreza de la ronda 1 a la ronda 2 depende de la distribución conjunta de los términos de error. Lo que difiere entre los dos métodos de cálculo de la dinámica de la pobreza utilizados en este análisis son precisamente los supuestos en la correlación entre los términos de error. El enfoque no paramétrico (límites) asume correlaciones de cero y uno para calcular los límites. El enfoque paramétrico, por otro lado, asume normalidad conjunta en los términos de error y calcula su correlación a partir de la información. Esto significa que, cada vez que el supuesto de normalidad conjunta se cumple, el método paramétrico es la opción más atractiva entre los valores proporcionados por el método no paramétrico. La intuición detrás de los dos valores extremos de la correlación de los términos de error es la siguiente: cuando no existe correlación alguna, es decir, el coeficiente de correlación es igual a cero, el consumo del hogar en la ronda 1, manteniendo todo lo demás constante, no tiene poder explicativo sobre el consumo en la ronda 2, lo que significa que se espera que la movilidad entre las dos rondas sea alta. Por otro lado, cuando la correlación entre los términos de error del modelo de consumo en la ronda 1 y la ronda 2 se encuentran perfectamente correlacionados, es decir, un coeficiente de correlación equivalente a 1, esperamos que el hogar que tiene bajo consumo en la ronda 1 también tenga bajo consumo en la ronda 2, lo que resulta en un bajo nivel de movilidad. Por lo tanto, el supuesto de correlación cero corresponde al límite superior y aquel de correlación perfecta corresponde al límite inferior en el enfoque no paramétrico. Los dos métodos comparten los siguientes supuestos: el primero es que la población subyacente en las rondas 1 y 2 es la misma. Esto asegura que la distribución de características invariables en el tiempo no cambie con el tiempo, lo que nos permite utilizar estas características para predecir el consumo. El segundo supuesto compartido es que la correlación de los términos de error es no-negativa, lo que asegura que existe cierto nivel de movilidad. DLLM pone a prueba este supuesto utilizando información de paneles, y lo justifican por la presencia de efectos fijos del hogar en el término de error y por la persistencia de los choques en consumo o, en otras palabras, una correlación positiva a través del tiempo. DLLM también justifica este segundo supuesto estableciendo que, a pesar de que algunos hogares pueden reducir el consumo para financiar el consumo irregular en períodos posteriores, es improbable que esto ocurra en el caso de todos los hogares. 182 CAPÍTULO 5 Dinámica de pobreza y movilidad socio-económica en Ecuador 2006-2014 Información La principal fuente de información utilizada en este análisis es la Encuesta de Condiciones de Vida (ECV). La ECV es una encuesta de hogares representativos y se lleva a cabo aproximadamente cada seis años. La encuesta tiene seis rondas: ECV 1994, ECV 1995, ECV 1998, ECV 1999, ECV 2005-2006 y ECV 2013-2014. Debido a temas de comparabilidad, este análisis se enfoca únicamente en las dos últimas rondas, a las que se llamará ECV 2006 y ECV 2014 o ronda 1 y ronda 2, respectivamente. Adicionalmente, debe tomarse en cuenta que las variables descritas en esta sección se refieren a las características del jefe de hogar. • Selección de la muestra Dado que la población subyacente en las rondas 1 y 2 debe ser la misma, este análisis únicamente incluye hogares que cumplen con los siguientes criterios: • Hogares cuyos jefes de hogar no estaban inscritos en ningún tipo de educación en los 12 meses anteriores a la encuesta. Este criterio elimina al 2,5% de hogares y se lleva a cabo para incluir la educación del jefe del hogar como una de las variables en el modelo de consumo, que se considera como una variable invariable en el tiempo. • Hogares cuyos jefes de hogar reportaron en la ronda 2 haber permanecido en el país durante los últimos 8 años, que es la distancia de tiempo entre las dos rondas. Este criterio elimina al 1,3% de la muestra restante y asegura una muestra que sea consistente con el paso del tiempo (es decir, no incluimos hogares que ingresan a la muestra entre una ronda y otra). • Hogares cuyos jefes de hogar tengan entre 25 y 60 años de edad en la ronda 1 y entre 33 y 68 años de edad en la ronda 2. Este criterio elimina al 21% de las observaciones de hogares restantes y se desarrolla para analizar a la misma población subyacente. Este criterio podría entenderse como la selección de la población de referencia por cohortes de edad. En definitiva, los criterios para seleccionar la muestra excluyen cerca del 24% de los hogares. La tabla 2 muestra la comparación de las tasas de pobreza y el consumo real promedio per cápita para diferentes muestras a través del tiempo. La tercera fila representa la muestra utilizada en este análisis luego de aplicar los criterios de selección de la muestra. A pesar de que la muestra de cálculo tiene tasas de pobreza ligeramente más elevadas y menor consumo per cápita, especialmente en 2006, las diferencias no son significativas. 183 TABLA 2 Tasas de pobreza y consumo real promedio per cápita Comparación de muestras Pobreza Pobreza Promedio del moderada extrema consumo real (%) (%) per cápita (USD$) 2006 2014 2006 2014 2006 2014 Muestra completa 38,3 25,8 12,9 5,7 153,2 179,7 Restricción de educación y migración 39,0 26,3 13,1 5,9 149,7 177,7 Otras restricciones + Edad 25-60 39,4 25,1 13,5 6,0 148,9 183,8 Notas: la restricción de educación se refiere a la inclusión de hogares cuyo jefe de hogar no estaba inscrito en ningún tipo de educación durante los 12 meses anteriores a la encuesta. La restricción de migración se refiere a jefes de hogar reportan en la ronda 2 haber estado en el país durante los últimos 8 años. Fuente: ECV2006 y ECV2014. La figura 2 compara la distribución del gasto de consumo entre la muestra completa y la muestra usada en este análisis a través del tiempo. Se puede observar que para ambos años, la distribución del gasto de consumo de la muestra de cálculo se superpone a aquella de la muestra completa, lo que implica que la selección de la muestra no afecta sustancialmente el consumo promedio de los hogares a lo largo de la distribución. También se observa que el consumo ha aumentado para todos los hogares a lo largo de la distribución del 2006 al 2014, en la medida en que la distribución del gasto de consumo del 2014 se encuentra desplazada a la derecha de la del 2006. 184 CAPÍTULO 5 Dinámica de pobreza y movilidad socio-económica en Ecuador 2006-2014 FigurA 2 Distribución del gasto por consumo (Muestra total y de estimación) Escala logarítmica, pesos poblacionales Nota: la muestra usada para la estimación se muestra en líneas discontinuas. El ancho de banda (Bandwidth) es el mismo por año, pero puede diferir entre años. Fuente: ECV2006 y ECV2014. Cálculos de los autores. • Definiciones de variables Este modelo utiliza como variable dependiente el logaritmo natural del gasto mensual del consumo per cápita familiar, expresado en precios de diciembre de 2014. Esta variable es comparable en todas las rondas de la encuesta y se ajustó por un índice de diferencias de precios regionales. Las variables independientes del modelo de consumo deberían ser invariantes en el tiempo o determinables en el tiempo, como la edad. Estas variables deben estar equilibradas a lo largo de las dos rondas de la encuesta y su selección debe maximizar el poder explicativo del modelo de consumo (medido por el R-cuadrado). Las variables independientes se refieren a las características del jefe de hogar como por ejemplo género, edad, edad al cuadrado, etnia, nivel educativo y área de nacimiento, entre otras. 185 La tabla A.1 en el anexo muestra que no todas las variables se equilibran a lo largo de las rondas de la encuesta. El área y la provincia de residencia en 2006, así como la provincia de nacimiento son relativamente constantes entre 2006 y 2014. Sin embargo, hay aumentos significativos a lo largo del tiempo en términos de consumo per cápita, edad, número de mujeres jefas de hogar y de personas con discapacidad. Hay también un aumento significativo a lo largo del tiempo en el porcentaje de personas en centros de alfabetización y escuelas de enseñanza media. Adicionalmente, hay una disminución importante en el tamaño del hogar y en el porcentaje jefes de hogar con educación básica. De cierta forma se esperaban estas diferencias en estas variables debido a las mejoras en términos de desarrollo económico que Ecuador ha experimentado en los últimos 8 años y las diferencias en la muestra de la ECV 2006 y la ECV 2014. Para tener esto en cuenta, el modelo controla por estas características no equilibradas al construir el panel sintético. Elección de la especificación del modelo de consumo y normalidad de los residuos Con el fin de seleccionar las especificaciones comparamos el coeficiente de determinación (R-cuadrado) de una regresión OLS empleando diferentes variables dependientes. Los modelos comparados son los siguientes: • El modelo 1 incluye género, edad, edad al cuadrado, etnia, nivel educativo, área y provincia de nacimiento, así como etnia y educación promedio del sector censal. • El modelo 2 incluye las mismas variables que el modelo 1, además de área y provincia de residencia del jefe de hogar en 2006. • El modelo 3 incluye las mismas variables que el modelo 2, además de interacciones entre etnia y el nivel educativo del jefe de hogar. • El modelo 4 incluye las mismas variables que el modelo 3, además de interacciones entre el nivel educativo y el área y provincia de residencia en 2006. La tabla 3 muestra el coeficiente de determinación de estos modelos y la tabla A.2 presenta los modelos completos con los coeficientes de todas las variables dependientes. Hay un incremento importante en el coeficiente de determinación del modelo 1 al modelo 2, lo que implica que el área y la provincia de residencia del jefe de hogar en 2006 tienen un efecto explicativo importante en la variable de consumo. De manera similar, el coeficiente de determinación aumenta en 2 puntos del modelo 3 al modelo 4, lo que 186 CAPÍTULO 5 Dinámica de pobreza y movilidad socio-económica en Ecuador 2006-2014 indica que las interacciones entre el nivel educativo y el área y provincia de residencia del jefe de hogar en 2006 tienen también un efecto explicativo considerable en la variable de consumo. Por otra parte, el coeficiente de determinación no aumenta significativamente cuando se incluyen los términos de interacción del modelo 3. A causa de lo anterior y por el hecho de que las estimaciones de movilidad no varían sustancialmente entre los modelos, la especificación preferida es la del modelo 2 debido a que este presenta un alto coeficiente de determinación y es más parsimonioso. Los resultados principales de la movilidad de la pobreza presentarán resultados para los cuatro modelos, pero el análisis de subgrupos, así como los resultados de movilidad entre la población en pobreza moderada, vulnerabilidad y clase media, se presentan únicamente utilizando el modelo 2. TABLA 3 Coeficiente de determinación (R-cuadrado) de cada modelo 2006 2014 Modelo 1 0,47 0,44 Modelo 2 0,48 0,45 Modelo 3 0,48 0,45 Modelo 4 0,50 0,47 Fuente: ECV2006 y ECV2014. Cálculos de los autores. Como se mencionó anteriormente, uno de los supuestos principales de la metodología de estimaciones puntuales paramétricas de la matriz de transición de pobreza es que los términos de error en las dos rondas siguen una distribución normal bivariada. Si bien es imposible evaluar este supuesto dado que no observamos el mismo hogar a través del tiempo, podemos evaluar si los residuos siguen una distribución normal en cada año, lo que de hecho es una condición necesaria para la normalidad bivariada. La figura A.1 muestra la distribución de residuos para todas las especificaciones y a lo largo del tiempo sobrepuestas a la distribución normal estándar en cada caso. La moda de la distribución de los residuos en todos los casos es ligeramente menor que cero y la distribución tiende a ser ligeramente más concentrada en la moda que la distribución normal estándar. Sin embargo, podemos observar que en todos los casos la distribución de residuos es muy similar a la de la distribución normal estándar7. 7 Similar a lo que ocurre en Lakner (2015): “las pruebas formales de normalidad fallan a niveles de significancia razonable. Sin embargo, es importante darse cuenta de que estas pruebas formales son muy rigurosas. Asimismo, en otros métodos que se apoyan en un supuesto de normalidad, como el modelo probit, raramente se evalúa este supuesto. En definitiva, mientras que las pruebas formales de normalidad son rechazadas, la distribución de residuos parece razonablemente cercana a una distribución normal”. 187 Resultados de la dinámica de la pobreza Esta sección presenta los resultados de los movimientos de entrada y salida de la pobreza moderada utilizando el enfoque no paramétrico y el enfoque paramétrico para las cuatro especificaciones descritas en la sección anterior. La tabla 4 muestra los resultados utilizando el enfoque no paramétrico desarrollado por DLLM8. Según todos los modelos el porcentaje de individuos en pobreza crónica, es decir, aquellos que eran pobres en el 2006 y permanecieron en pobreza en 2014, está entre 13% y 25%. La proporción de la población que salió de la pobreza está entre 12,3% y 18,8% según el modelo 2, la especificación preferida, pero los otros modelos muestran resultados similares con la excepción del modelo 4 que tiene un límite inferior de salida de la pobreza de 11,7% y un límite superior de 18%. El porcentaje de población que entra a la pobreza está entre 0% y 12%, lo que de hecho es un gran rango. La mayoría de la población permanece fuera de la pobreza, tal como es estimado con todos los modelos, con un rango entre 55% y 63%. TABLA 4 Resultados no paramétricos de movilidad de la pobreza en Ecuador (A nivel de personas) Límites inferiores Límites superiores Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Modelo 4 Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Modelo 4 Pobre 06 - Pobre14 25,1 25,1 25,1 24,8 13,2 13,1 13,0 12,9 Pobre06 - No pobre14 12,2 12,3 12,3 11,7 19,6 18,8 18,5 18,0 No pobre 06 - Pobre14 0,0 0,0 0,0 0,3 11,9 12,0 12,1 12,2 No pobre 06 - No pobre14 62,7 62,7 62,6 63,2 55,3 56,1 56,4 56,9 Rho 1 1 1 1 0 0 0 0 R2 0,47 0,48 0,48 0,51 0,47 0,48 0,48 0,51 N 9.523 9.523 9.523 9.523 9.523 9.523 9.523 9.523 Fuente: ECV2006 y ECV2014. Cálculos de los autores. 8 El código Stata empleado para estos resultados es el mismo utilizado por Vakis et al. (2015). 188 CAPÍTULO 5 Dinámica de pobreza y movilidad socio-económica en Ecuador 2006-2014 La tabla 5 muestra los resultados de la movilidad de la pobreza utilizando el enfoque paramétrico desarrollado por DL9. En general, los resultados de estimaciones puntuales tienden a estar más cerca del límite inferior de movilidad de la pobreza debido al hecho de que el coeficiente de correlación calculado (rho) es aproximadamente 0,7 para todos los modelos. Los resultados sugieren que aproximadamente el 19% de la población ha permanecido en la pobreza entre 2006 y 2014, sin desatender el hecho de que algunos individuos podrían haber salido y reingresado a la pobreza durante el período de estudio. El porcentaje de individuos que salió de la pobreza es de cerca de 13% según el modelo 2, mientras que aquellos que cayeron en pobreza fueron aproximadamente el 5%. Más de la mitad de la población se mantuvio fuera de la pobreza, el modelo 2 en particular calcula una tasa de 62,7% de persistencia en no pobreza. Los resultados de las tablas 4 y 5 consideran ponderaciones de la muestra, pero la literatura por lo general reporta resultados con y sin ponderación de la muestra. Con este fin, la figura A.2 en el anexo muestra la comparación entre resultados paramétricos y no paramétricos con y sin ponderaciones de la muestra para todas las especificaciones del modelo de consumo. Como se observa, los resultados utilizando ponderaciones de la muestra varían de aquellos que no los utilizan, especialmente para el cálculo de la pobreza crónica y la persistencia de la no pobreza. Particularmente, el cálculo del porcentaje de la población en pobreza crónica es menor cuando se usan ponderaciones de la encuesta que cuando no se usan; y, por el contrario, el cálculo del porcentaje de hogares persistentemente no pobres es mayor cuando utilizamos ponderaciones de la encuesta que cuando no los usamos. Estos resultados están probablemente relacionados con una correlación positiva entre la ponderación del hogar y el nivel de consumo per cápita. La figura A.3 del anexo muestra que la ponderación promedio por hogar aumenta a medida que nos desplazamos hacia arriba en la distribución del consumo per cápita. Esto implica que cuando aplicamos ponderaciones, el porcentaje de personas consistentemente no pobres, que tienen más probabilidades de ubicarse en la parte superior de la distribución de consumo, va a incrementarse, mientras que ocurrirá lo contrario con el porcentaje de personas en pobreza crónica. Debido a que las ponderaciones de la encuesta corrigen estos tipos de desequilibrios para hacer que la información sea representativa de la población, decidimos aplicar ponderaciones de la muestra al obtener los resultados presentados en la siguiente sección. 9 El código Stata utilizado para estos resultados es el mismo empleado por Dang y Lanjouw (2013), que fue amablemente proporcionado por Hai-Anh Dang. 189 TABLA 5 Resultados paramétricos de movilidad de la pobreza en Ecuador (A nivel de personas) Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Modelo 4 Pobre 06 - Pobre14 19,17 19,16 19,20 19,58 Pobre 06 - No pobre14 13,22 13,25 13,24 13,12 No pobre 06 - Pobre14 5,10 4,88 4,83 5,24 No pobre 06 - No pobre 14 62,51 62,71 62,73 62,06 Rho 0,69 0,71 0,71 0,68 N 9.523 9.523 9.523 9.523 Fuente: ECV2006 y ECV2014. Cálculos de los autores. En definitiva, se observa que la estimación puntual se encuentra dentro de las cotas, como era de esperarse. Esto, junto al supuesto de normalidad bivariada de los residuos, nos permite utilizar el modelo paramétrico para calcular las tasas de salida de la pobreza para los subgrupos; así como la movilidad de la población entre pobreza moderada, vulnerabilidad y clase media. Otros resultados de movilidad de la pobreza • Movilidad de la pobreza por subgrupos de la población Esta sección presenta la dinámica de la pobreza de los subgrupos de la población de Ecuador. Los cálculos de subgrupos se derivan del mismo modelo de consumo (modelo 2 considerando ponderaciones de la muestra, que es la especificación preferida en éste artículo), porque si se calcula un modelo independiente para cada subgrupo, podrían generarse estimados muy inestables debido a los tamaños pequeños de la población y al sobreajuste de la información. El primer conjunto de subgrupos se refiere a grupos de género, edad y nivel educativo del jefe de hogar. La figura 3 muestra la probabilidad de salir de la pobreza en el año 2014 condicionada a un estado de pobreza en el 2006. La línea roja horizontal representa 190 CAPÍTULO 5 Dinámica de pobreza y movilidad socio-económica en Ecuador 2006-2014 el valor nacional, mientras que cada punto representa el valor de cada grupo en el eje de las abscisas. Como se puede observar, existe una diferencia muy leve en la probabilidad condicional de salir de la pobreza entre los hogares con jefe de hogar femenino y jefe de hogar masculino, siendo ésta mayor para hogares con jefes mujeres. Los grupos de edad y educación muestran en cambio una clara tendencia. A medida que el jefe de hogar es mayor o tiene un mayor nivel educativo, la probabilidad condicional de salir de la pobreza se incrementa sustancialmente. FigurA 3 PROBABILIDAD condicional DE SALIR DE LA POBREZA POR CARACTERÍSTICAS DEMOGRÁFICAS DEL JEFE DE HOGAR - MODELO 2, PESOS POBLACIONALES 70% 60% 50% 40% 30% Mujeres Hombres Edad 25-34 Edad 35-44 Edad 45-64 Sin educación Educación básica Educación media Educación superior La figura muestra la probabilidad condicional de ser no pobre en la ronda 2, dado un estado de pobreza en la ronda 1. La línea horizontal muestra el valor nacional (=40.88%). Las figuras 4 y 5 muestran las probabilidades condicionales de salir de la pobreza para diferentes subgrupos regionales. La figura 4 indica que la probabilidad condicional de salir de la pobreza es más alta para los hogares urbanos que para los rurales, y que las regiones con los valores más altos y más bajos son Costa y Amazonía, respectivamente. De manera similar, la figura 5 muestra los resultados de los subgrupos por provincias, a partir de lo cual se observa que, a pesar de que el valor de muchas provincias cercano al promedio nacional, algunas provincias quedan rezagadas, tales como Napo, Morona Santiago, Esmeraldas Cotopaxi y Chimborazo. 191 FigurA 4 Probabilidad condicional de salir de la pobreza por área y región modelo 2, pesos poblacionales 45% Probabilidad (%) 40% 35% 30% Rural Costa Sierra Amazonía Urbano Lal figura muestra la probabilidad condicional de ser no pobre en la ronda 2, dado un estado de pobreza en la ronda 1. La línea horizontal muestra el valor nacional (=40,88%). FigurA 5 Probabilidad condicional de salir de la pobreza por provincia modelo 2, pesos poblacionales La figura muestra la probabilidad condicional de ser no pobre en la ronda 2, dado un estado de pobreza en la ronda 1La línea horizontal muestra el valor nacional (=40,88%). Fuente: ECV2006 y ECV2014. Cálculos de los autores. 192 CAPÍTULO 5 Dinámica de pobreza y movilidad socio-económica en Ecuador 2006-2014 Asimismo, se calculan las probabilidades condicionales de salir de la pobreza de los subgrupos de hogares definidos por características del mercado laboral del jefe de hogar. La figura 6 muestra los resultados, donde podemos observar que los hogares cuyo jefe de hogar trabaja a tiempo completo tienen una probabilidad condicionada de salir de la pobreza levemente mayor que aquellos cuyo jefe de hogar trabaja a tiempo parcial. De manera similar, un jefe de hogar que gana más que el sueldo mínimo, no está subempleado y/o es formal tiene más posibilidades de vivir en un hogar con una mayor probabilidad condicional de salir de la pobreza que un jefe de hogar que gana menos que el sueldo mínimo, está subempleado y/o es informal. F igurA 6 Probabilidad condicional de salir de la pobreza por estado laboral del jefe de hogar modelo 2, pesos poblacionales La figura muestra la probabilidad condicional de ser no pobre en la ronda 2, dado un estado de pobreza en la ronda 1. La línea horizontal muestra el valor nacional (=40,88%). Fuente: ECV2006 y ECV2014. Cálculo de los autores. 193 RECUADRO 1 Movilidad de pobreza con frecuencia anual utilizando ENEMDU 2007-2014 Con el fin de investigar qué ocurre en términos de movilidad socioeconómica año a año en el período entre 2006 y 2014, se ha analizado la base ENEMDU. Dicha encuesta es el instrumento de medida de pobreza por ingresos y permite construir una serie de tiempo comparable de la incidencia de pobreza por ingresos anualmente desde el año 2007. En este caso, utilizamos la ENEMDU para construir una serie de movilidad de pobreza por ingresos, calculada por pares de años en los períodos 2007-2008, 2008-2009, 2009- 2010, 2010-2011, 2011-2012, 2012-2013 y 2013-2014. Esto nos permite realizar una serie de las diferentes probabilidades de transición de la matriz de transición de pobreza. El ejercicio está basado en la metodología desarrollada por DL, con modelos y muestras comparables a los realizados con la ECV. Al igual que la pobreza por consumo, por ingresos se registra una caída de 14pp en pobreza moderada y de 9pp en pobreza extrema, entre 2007 y 2014. La dinámica observada en todo el período de análisis, es resultado de una movilidad gradual a través del tiempo, en lugar de un proceso repentino concentrado en unos pocos años. Las salidas de la pobreza no se dan de forma abrupta en uno o dos años, sino como un proceso de transición gradual. La figura B1 muestra las probabilidades de transición entre años en el período de interés. FIGURA B1 Dinámica de pobreza entre los años 2007-2014 (porcentaje) Fuente: cálculos de los autores en base a ENEMDU. 194 CAPÍTULO 5 Dinámica de pobreza y movilidad socio-económica en Ecuador 2006-2014 En general, los resultados muestran una movilidad ascendente que supera a la descendente a lo largo del tiempo, llevando en el agregado a una brecha positiva entre movimientos de salida y entrada a la pobreza. Al analizar las probabilidades condicionadas de salir de pobreza con la ENEMDU, se encuentra que, de forma consistente en todos los años, jefes de hogar que ganan por sobre el salario básico, fuera del subempleo y con trabajo en el sector formal tienen mayores probabilidades de salir de pobreza. No se encuentran diferencias por el sexo del jefe de hogar, mientras que a mayor edad y nivel de educación, la probabilidad de salir de pobreza aumenta. Por área geográfica, la única diferencia que se mantiene para todos los períodos de análisis corresponde a una mayor probabilidad de caer en pobreza para hogares pertenecientes al área rural. • Movilidad de la pobreza entre la población en pobreza moderada, vulnerabilidad y clase media Esta sección analiza la movilidad de la población entre pobreza moderada, vulnerabilidad y clase media o superior. La definición de pobreza moderada es la definición tradicional, donde un individuo es moderadamente pobre si su nivel de consumo per cápita es menor que la línea de pobreza moderada. La línea de pobreza moderada fue elaborada por el Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC) siguiendo estándares internacionales actualizados. Las líneas de pobreza moderada de 2006 y 2014 fueron de US$ 79,70 y US$ 84,30, respectivamente, en precios de diciembre de 2014. Utilizando la línea de pobreza oficial, se sigue la metodología de Ferreira et. al. (2012) para definir a la población vulnerable y de clase media. Un individuo se define como vulnerable si enfrenta una probabilidad mayor a 10% de caer de nuevo en la pobreza. Un individuo se define como de clase media si enfrenta una probabilidad menor a 10% de caer de nuevo en la pobreza. En este caso, no existe un límite superior de clase media, lo que significa que lo que se clasifica como clase media incluye, de hecho, a individuos de clase media y superiores. Esto se hace debido a que, dadas las pocas observaciones en el extremo superior de la distribución del consumo, el cambiar ligeramente el límite superior no afecta en realidad los resultados aquí mostrados. La línea que separa a los individuos vulnerables de los de clase media es de US$ 120,20 en 2006 y 170,29 en 2014, ambos expresados a precios corrientes. 195 Con estas líneas se obtienen las tasas de pobreza moderada, vulnerabilidad y clase media, ilustradas en la figura 7. Se puede observar que ha habido una reducción importante en la pobreza moderada a lo largo del período de análisis, mientras que el porcentaje de población vulnerable y de clase media aumentó. FigurA 7 Tasas de pobreza moderada, vulnerabilidad y clase media 2006-2014 (a nivel de personas) Muestra de análisis con el consumo percápita observado en la encuesta. Fuente: ECV2006 y ECV2014. Cálculos de los autores. Se usa la metodología paramétrica de paneles sintéticos para poder calcular la movilidad entre la población en pobreza moderada, vulnerabilidad y clase media (tabla 6). Si bien existe un alto nivel de persistencia en todos los niveles sociales, resulta alentador observar que del 100% de los pobres en el 2006, el 41% se desplazó de la pobreza hacia la vulnerabilidad o clase media. Específicamente, del total de pobres el 26% pasó a ser vulnerable y el 15% pasó a ser clase media en el 2014. Y del 100% de la población vulnerable en el 2006, el 27% pasó a ser clase media, lo que asegura, de alguna forma la sostenibilidad de las políticas de reducción de pobreza. 196 CAPÍTULO 5 Dinámica de pobreza y movilidad socio-económica en Ecuador 2006-2014 Por otro lado, aunque en porcentajes bajos, algunos individuos se desplazaron hacia abajo en la escala social, del 100% de vulnerables en el 2006 el 7% pasó a ser pobre en el 2014, y del 100% de población de clase media el 7% pasó a ser pobre y el 12% pasó a ser vulnerable. TABLA 6 Matriz de transición de la población condicional al estado del 2006 2014 Pobreza Vulnerable Clase media Total moderada o alta Pobreza moderada 59 26 15 100% 2006 Vulnerable 7 66 27 100% Clase media o alta 7 12 81 100% Fuente: ECV2006 y ECV2014. Cálculos de los autores. Conclusiones Las tasas de pobreza extrema y moderada en Ecuador han disminuido sustancialmente del 2006 al 2014. La pobreza moderada cayó más de 12 puntos porcentuales mientras que la pobreza extrema cayó cerca de 5 puntos porcentuales durante este período. Sin embargo, estos cambios en las tasas de pobreza no brindan información acerca de las dinámicas de la pobreza en el país. Este documento mide el grado de movilidad de la pobreza en Ecuador de 2006 a 2014 usando principalmente la Encuesta de Condiciones de Vida (ECV). Se calculan las probabilidades conjuntas de permanecer en la pobreza o en la no pobreza, así como las probabilidades conjuntas de salir y entrar de la pobreza entre 2006 y 2014. Asimismo, se compara el grado de movilidad de entrada y salida de la pobreza de diferentes subgrupos de la población y también se calcula la movilidad socioeconómica de los hogares entre pobreza moderada, vulnerabilidad y clase media o superior. Se utilizan las dos últimas metodologías de paneles sintéticos, desarrolladas por Dang et al. (2013) y Dang y Lanjouw (2013), para poder calcular las probabilidades de la dinámica de pobreza. Los resultados sugieren que cerca del 20% de la población es crónicamente 197 pobre (es decir, han permanecido en la pobreza entre 2006 y 2014), mientras que más del 60% de la población permaneció fuera de la pobreza durante este período. El porcentaje de individuos que se salió de la pobreza del 2006 al 2014 es de aproximadamente 13%, mientras que aquellos que cayeron en la pobreza fueron cerca del 5%. A nivel de subgrupo, se encuentra que hay diferencias muy leves en la probabilidad condicional de salir de la pobreza entre hogares con jefe de hogar femenino y jefe de hogar masculino, mientras que la probabilidad condicional de salir de la pobreza aumenta sustancialmente a medida que el jefe de hogar es mayor o tiene mayor nivel educativo. En términos de ubicación geográfica, se encuentra que la probabilidad condicional de salir de la pobreza es mayor para los hogares urbanos que para los rurales, y que las regiones con los valores más altos y más bajos son Costa y Amazonía, respectivamente. De manera similar, a pesar de que la probabilidad condicional de salir de la pobreza de muchas provincias se ubica alrededor del nivel nacional, algunas provincias están rezagadas. Tal como se esperaba, las características del mercado laboral del jefe de hogar parecen ser importantes para la movilidad de la pobreza. Particularmente, los hogares cuyo jefe de hogar trabaja a tiempo completo tienen una mayor probabilidad de salir de la pobreza que aquellos cuyo jefe de hogar trabaja a tiempo parcial. De manera similar, un jefe de hogar que gana más que el sueldo mínimo, no está subempleado y/o es formal tiene más posibilidades de vivir en un hogar con una mayor probabilidad condicional de salir de la pobreza que un jefe de hogar que gana menos que el sueldo mínimo, está subempleado y/o es informal. En términos de movilidad socioeconómica entre pobreza moderada, vulnerabilidad y clase media, se encuentra que a pesar de que existe un alto nivel de persistencia en todos los niveles sociales, del 100% de los pobres en el 2006, el 41% se desplazó hacia la vulnerabilidad o clase media. Específicamente, del total de pobres el 26% pasó a ser vulnerable y el 15% pasó a ser clase media en el 2014. Y del 100% de la población vulnerable en el 2006, el 27% pasó a ser clase media, lo que asegura, de alguna forma la sostenibilidad de las políticas de reducción de pobreza. Por otro lado, el porcentaje de población desplazándose hacia abajo en la escala social es bajo. Se encontró que del 100% de vulnerables en el 2006 el 7% pasó a ser pobre en el 2014, y del 100% de población de clase media el 7% pasó a ser pobre y el 12% pasó a ser vulnerable. 198 CAPÍTULO 5 Dinámica de pobreza y movilidad socio-económica en Ecuador 2006-2014 anexos • Anexo 1 - Detalles acerca de las dos metodologías para evaluar la dinámica de la pobreza10 anexo 1 Detalles acerca de las dos j207 metodologías para evaluar la dinámica de la pobreza A.1.1. METODOLOGÍA NO PARAMÉTRICA (ENFOQUE DE LÍMITES) Como se mencionó anteriormente, esta metodología fue desarrollada por Dang et al. (2014) en cuyo artículo se pueden encontrar más detalles sobre el desarrollo econométrico. En lo que sigue, describiremos paso a paso el procedimiento para calcular los límites superior e inferior de la movilidad de la pobreza. Estos son los pasos para obtener el límite superior de la movilidad de la pobreza: 1. Calcular la ecuación (1) para la cual t = 1. Guardar los coeficientes calculados y los residuos pronosticados. 2. Utilizando un sorteo aleatorio con reemplazo de la distribución observada de , que denominamos , podemos calcular el agregado de bienestar de la ronda 1 para los hogares observados en la ronda 2 empleando la siguiente ecuación: (2) Donde es el cálculo del límite superior del agregado de bienestar en la ronda 1 para los hogares observados en la ronda 2. Esta imputación del agregado de bienestar asume que la relación de las características de los hogares y el agregado de bienestar en la ronda 1 se mantienen en el período 2. 3. Calcular los elementos de la matriz de transición de pobreza (figura 2) para hogares en el período 2 asumiendo . 4. Dado que cada cálculo se determina por un sorteo aleatorio de la distribución y por ello se está sujeto a variabilidad aleatoria, repetimos los dos últimos pasos (2 y 3) 500 10 Esta sección replica el apéndice metodológico presentado en Lakner (2015). 199 veces para obtener 500 cálculos de los elementos de la matriz de transición de pobreza. El cálculo del límite superior final de estos elementos es el promedio de los 500 cálculos. Se debe tener en cuenta que el asumir resulta en el límite superior únicamente de los elementos de la matriz de transición de pobreza que corresponden a la movilidad de la pobreza (es decir, salidas de la pobreza e ingresos a la pobreza). Por ello, el asumir una correlación de cero entre los residuos también resulta en el límite inferior de la inmovilidad de la pobreza (es decir, pobreza crónica y persistentemente no pobres). Esto ocurre porque la suma de los elementos de las columnas 1 y 2 debería totalizar la probabilidad marginal observada de ser pobre o no pobre en la ronda 2 respectivamente, lo que implica que si uno de los cálculos de una columna es un límite superior, el otro elemento debe ser un límite inferior. Enumeremos ahora los pasos para obtener el límite inferior de la movilidad de la pobreza : 1. Calcular la ecuación (1) para la cual t = 1 y t = 2, de donde obtenemos , , así como las desviaciones estándar de los residuos: y . 2. Imputar el agregado de bienestar de la ronda 1 para los hogares observados en la ronda 2 utilizando la siguiente ecuación: (3) Donde es el cálculo del límite inferior del agregado de bienestar en la ronda 1 para los hogares observados en la ronda 2, y es un factor de escala que controla las diferencias en las desviaciones estándar de los residuos entre las dos rondas. Dado que asumimos correlación perfecta entre los residuos, podemos usar directamente en el cálculo de yl21L a nivel hogar sin la necesidad de repetir el ejercicio 500 veces. 3. Calcular los elementos de la matriz de transición de la pobreza (Figura 2) para hogares en el período 2 asumiendo . De manera similar al caso anterior, cuando asumimos , obtenemos los cálculos del límite inferior de la movilidad de la pobreza (es decir, salidas de la pobreza e ingresos a la pobreza) y los cálculos de los límites superiores de la inmovilidad de la pobreza (es decir, pobreza crónica y persistentemente no pobres). A.1.2. Metodología paramétrica (Enfoque de estimaciones puntuales) El principal supuesto de esta metodología es que y tienen una distribución normal bivariable con coeficiente de correlación y desviaciones estándar y respectivamente. 200 CAPÍTULO 5 Dinámica de pobreza y movilidad socio-económica en Ecuador 2006-2014 Luego, la probabilidad conjunta de salir de la pobreza de la ronda 1 a la ronda 2 para el hogar puede escribirse como (4) donde (.) es la función distributiva cumulativa normal bivariable. Dang y Lanjouw (2013) muestran que el coeficiente de correlación se da a través de (5) Donde es la divergencia del vector de características del hogar en una de las rondas11, que se asume que son las mismas en las dos rondas; y es la correlación entre el agregado de bienestar de los hogares en las dos rondas, que no es observable por la ausencia de un conjunto de información de panel. Sin embargo, Dang y Lanjouw (2013) aseguran que puede hacerse un aproximado de este coeficiente de correlación a través del coeficiente de correlación a nivel cohorte del panel sintético (es decir, , donde representa un cohorte de nacimiento en particular). Con estos elementos a la mano, los pasos para obtener las estimaciones puntuales de movilidad de la pobreza son los siguientes: 1. Calcular la ecuación (1) para la cual t = 1 y t = 2, de donde obtenemos , , así como las desviaciones estándar de los residuos: y . 2. Agregar la información en las rondas 1 y 2 por cohorte de nacimiento (del jefe de hogar). En este caso es necesario modificar el rango de edad en la ronda 2 de manera que la brecha de edad entre las dos rondas corresponda a la diferencia de años entre las dos rondas12. Luego, calcular el coeficiente de correlación sobre el agregado de bienestar del hogar por cohorte de nacimiento . 3. Calcular la ecuación (5) y luego las probabilidades conjuntas de la matriz de transición de la pobreza, como aquellas en la ecuación (4). 11 Bajo el supuesto de que la población es la misma en las dos rondas de encuestas, no es relevante la elección de la ronda para el vector de características de hogar. Sin embargo, los dos vectores podrían no ser exactamente los mismos en la práctica. 12 En el caso de Ecuador, la muestra incluye solo jefes de hogar entre las edades de 25 y 60 en 2006 y entre las edades de 33 y 68 en la ECV de 2014 porque ajustamos hacia arriba el rango de edad en 8 años (es decir, la diferencia de años entre 2006 y 2014). 201 anexo 2 Estadísticas descriptivas y balance entre 2006 y 2014 Variable Categoría 2006 2014 P-valor Desv. Est. Desv. 2006 Est. 2014 Consumo per cápita en dólares 2014 182,27 218,00 0,00 205,40 210,87 Edad 42,08 48,53 0,00 9,70 9,97 Tamaño del Hogar 4,37 3,93 0,00 2,03 1,90 Mujer [=1] 0,18 0,26 0,00 0,39 0,44 Discapacidad [si=1] 0,01 0,04 0,00 0,10 0,19 Étnia Indígena 0,07 0,07 0,45 0,26 0,25 Negro(a) 0,03 0,03 0,49 0,17 0,17 Mulato(a) 0,02 0,02 0,99 0,15 0,15 Mestizo, blanco, otro 0,87 0,88 0,35 0,33 0,33 Educación Ninguna 0,04 0,04 0,54 0,20 0,21 Centro de Alfabetización 0,00 0,01 0,00 0,07 0,10 Edu. Básica 0,58 0,54 0,01 0,49 0,50 de Área Edu. Media 0,19 0,21 0,01 0,39 0,41 nacimiento 2006 en Edu. Superior 0,19 0,19 0,64 0,39 0,39 de Lugar Urbana 0,77 0,76 0,82 0,42 0,43 residencia Rural 0,23 0,24 0,82 0,42 0,43 en 2006 Azuay 0,05 0,05 0,60 0,21 0,21 Bolívar 0,01 0,01 0,67 0,11 0,11 Cañar 0,01 0,02 0,82 0,12 0,12 Carchi 0,01 0,01 0,14 0,11 0,11 Cotopaxi 0,03 0,03 0,16 0,16 0,16 Chimborazo 0,03 0,03 0,79 0,17 0,17 El Oro 0,05 0,04 0,01 0,22 0,20 Esmeraldas 0,03 0,04 0,00 0,17 0,18 Guayas 0,27 0,27 0,89 0,45 0,45 Imbabura 0,03 0,03 0,21 0,17 0,16 Loja 0,03 0,03 0,46 0,17 0,17 Los Ríos 0,06 0,05 0,54 0,23 0,23 Manabí 0,09 0,09 0,71 0,29 0,29 Morona Santiago 0,01 0,01 0,83 0,09 0,09 Napo 0,01 0,01 0,53 0,07 0,08 Pastaza 0,01 0,01 0,45 0,09 0,07 Pichincha 0,22 0,22 0,99 0,42 0,42 Tungurahua 0,04 0,04 0,62 0,19 0,19 Zamora Chinchipe 0,00 0,01 0,69 0,07 0,07 Sucumbíos 0,01 0,01 0,88 0,10 0,10 Orellana 0,01 0,01 0,74 0,08 0,09 202 CAPÍTULO 5 Dinámica de pobreza y movilidad socio-económica en Ecuador 2006-2014 Variable Categoría 2006 2014 P-valor Desv. Est. Desv. 2006 Est. 2014 Provincia de Azuay 0,05 0,05 0,80 0,22 0,23 nacimiento Bolívar 0,03 0,03 0,85 0,17 0,17 Cañar 0,02 0,02 0,46 0,13 0,13 Carchi 0,02 0,02 0,04 0,15 0,14 Cotopaxi 0,04 0,04 0,86 0,19 0,20 Chimborazo 0,05 0,05 0,86 0,22 0,22 El Oro 0,04 0,03 0,02 0,19 0,18 Esmeraldas 0,03 0,04 0,06 0,17 0,19 Guayas 0,19 0,20 0,18 0,39 0,40 Imbabura 0,04 0,03 0,52 0,19 0,18 Loja 0,06 0,06 0,39 0,24 0,23 Los Ríos 0,07 0,07 0,29 0,25 0,26 Manabí 0,16 0,15 0,05 0,37 0,36 Morona Santiago 0,01 0,01 0,59 0,09 0,08 Napo 0,01 0,01 0,65 0,07 0,08 Pastaza 0,00 0,00 0,70 0,07 0,06 Pichincha 0,12 0,13 0,25 0,32 0,33 Tungurahua 0,05 0,04 0,54 0,21 0,20 Zamora Chinchipe 0,00 0,00 0,32 0,05 0,06 Sucumbíos 0,00 0,00 0,02 0,03 0,05 Orellana 0,00 0,00 0,76 0,04 0,05 Otro país 0,01 0,01 0,58 0,11 0,10 Fuente: ECV2006 y ECV2014. 203 • Anexo 3 - OLS de los cuatro modelos Anexo 3 Panel A. OLS. Variable Dependiente: Logaritmo natural del consumo per cápita (Precios diciembre 2014) - 2006 Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Modelo 4 Mujeres -0,003 -0,008 -0,007 0,001 (0,019) (0,019) (0,019) (0,019) Edad -0,003 -0,004 -0,004 -0,006 (0,006) (0,006) (0,006) (0,006) Edad al cuadrado 0,000* 0,000** 0,000** 0,000*** (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) Negro 0,132** 0,143** 0,135* 0,109 (0,067) (0,066) (0,070) (0,071) Mulato 0,114* 0,128** 0,134** 0,093 (0,059) (0,058) (0,061) (0,060) Mestizo, blanco, otro 0,186*** 0,192*** 0,208*** 0,155*** (0,037) (0,037) (0,039) (0,038) Sin educación -0,289*** -0,296*** -0,271 -2,311* (0,037) (0,036) (0,221) (1,249) Educación superior 0,534*** 0,539*** 0,587*** -1,347 (0,024) (0,024) (0,121) (1,212) Constante 4,455*** 4,473*** 4,459*** 6,532*** (0,139) (0,140) (0,139) (1,240) Área de nacimiento Sí Sí Sí Sí Provincia de nacimiento Sí Sí Sí Sí Etnia y educación promedio a sector censal Sí Sí Sí Sí Área de residencia en 2006 No Sí Sí Sí Provincia de residencia en 2006 No Sí Sí Sí Interacción entre etnia y educación No No Sí Sí Interacción entre área de residencia en 2006 y educación No No No Sí Interacción entre provincia de residencia en 2006 y educación No No No Sí Observaciones 9.523 9.523 9.523 9.523 Coeficiente de determinación 0,474 0,482 0,483 0,510 Nota: error estándar robustos en paréntesis. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. Fuente: ECV 2006. 204 CAPÍTULO 5 Dinámica de pobreza y movilidad socio-económica en Ecuador 2006-2014 Panel B. OLS. Variable dependiente: Logaritmo natural del consumo per cápita (Precios diciembre 2014) - 2014 Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Modelo 4 Mujeres -0,008 -0,010 -0,010 -0,003 (0,013) (0,013) (0,013) (0,012) Edad 0,022*** 0,020*** 0,020*** 0,016*** (0,006) (0,006) (0,006) (0,006) Edad al cuadrado -0,000* -0,000 -0,000* -0,000 (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) Negro 0,177*** 0,179*** 0,186*** 0,172*** (0,048) (0,047) (0,049) (0,049) Mulato 0,157*** 0,169*** 0,199*** 0,171*** (0,044) (0,043) (0,045) (0,045) Mestizo, blanco, otro 0,199*** 0,213*** 0,225*** 0,195*** (0,031) (0,031) (0,032) (0,032) Sin educación -0,183*** -0,187*** -0,203 -1,903* (0,025) (0,024) (0,146) (1,121) Educación superior 0,487*** 0,485*** 0,311*** -1,000 (0,020) (0,019) (0,120) (1,093) Constante 4,007*** 4,005*** 3,991*** 5,712*** (0,144) (0,142) (0,142) (1,114) Área de nacimiento Sí Sí Sí Sí Provincia de nacimiento Sí Sí Sí Sí Etnia y educación promedio a sector censal Sí Sí Sí Sí Área de residencia en 2006 No Sí Sí Sí Provincia de residencia en 2006 No Sí Sí Sí Interacción entre etnia y educación No No Sí Sí Interacción entre área de residencia en 2006 y educación No No No Sí Interacción entre provincia de residencia en 2006 y educación No No No Sí Observaciones 18.271 18.271 18.271 18.271 Coeficiente de determinación 0,443 0,453 0,454 0,472 Nota: error estándar robustos en paréntesis. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. Fuente: ECV 2014. 205 anexo 4 Distribución de los residuos y prueba de normalidad Nota: La línea punteada corresponde a la densidad normal estandar. Fuente: ECV 2006 y ECV 2014. 206 CAPÍTULO 5 Dinámica de pobreza y movilidad socio-económica en Ecuador 2006-2014 anexo 5 Comparación entre resultados paramétricos y no paramétricos con y sin ponderaciones de la muestra para todas as especificaciones del modelo de consumo Fuente: ECV2006 y ECV2014. Cálculos de los autores. 207 anexo 6 Ponderaciones promedio de hogares por quintil de consumo per cápita, 2006-2014 Fuente: ECV 2006 y ECV 2014. 208 CAPÍTULO 5 Dinámica de pobreza y movilidad socio-económica en Ecuador 2006-2014 bibliografía Bierbaum, Mira y Franziska Gassmann. (2012). “Chronic and transitory poverty in the Kyrgyz Republic: What can synthetic panels tell us?” UNU-MERIT Working Paper #2012-064. Cancho, Author César, María E. Dávalos, Giorgia Demarchi, Moritz Meyer, y Carolina Sánchez Páramo. 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Left Behind: Chronic Poverty in Latin America and the Caribbean. Washington, DC: Banco Mundial. Banco Mundial. (2014). Bhutan Poverty Assessment Report. Poverty Reduction and Economic Management, South Asia Region. Washington DC: Grupo Banco Mundial. 209 CAPÍTULO 6 ¿Qué impulsó la reducción de la pobreza y la desigualdad en Ecuador en la década pasada? Una historia del mercado laboral urbano Bernardo Atuesta, Facundo Cuevas y Diana Zambonino1 Introducción El objetivo de este documento es analizar los impulsores de la reducción de la pobreza y la desigualdad en Ecuador del 2006 al 2014. Utilizando principalmente la Encuesta de Condiciones de Vida (ECV) de Ecuador, este estudio presenta evidencia que sugiere que del 2006 al 2014, el mercado laboral ha sido el camino principal para salir de la pobreza. Con una creciente clase de trabajadores asalariados, a lo que se suma el impulso del gobierno en la forma de aumentos del salario mínimo e inversión pública, los trabajadores en las áreas urbanas han experimentado un 1 Bernardo Atuesta y Facundo Cuevas: Banco Mundial; Diana Zambonino: INEC-Ecuador. 210 CAPÍTULO 6 ¿Qué impulsó la reducción de la pobreza y la desigualdad en Ecuador en la última década? Una historia del mercado laboral urbano importante incremento en el ingreso laboral, que no solo les ha permitido moverse hacia arriba en términos socioeconómicos, sino que ha hecho que la sociedad sea más equitativa. Este documento se organiza de la siguiente manera: la primera sección describe la evolución de la pobreza y la desigualdad en el Ecuador durante el período analizado y resalta la importancia de estudiar el mercado laboral en las áreas urbanas y su rol en la reducción de la pobreza y la desigualdad. La segunda sección estudia la evolución de las diferentes fuentes de ingreso familiar en áreas urbanas enfatizando en su crecimiento y progresividad. La tercera sección se enfoca en los mercados laborales a nivel individual analizando su evolución y las ocupaciones que han contribuido en mayor medida a reducir la pobreza y la desigualdad. Esta sección además analiza si ha habido un cambio estructural o un incremento generalizado en el ingreso laboral que pueda asociarse con la mejora del bienestar de los hogares. La cuarta sección profundiza más en las características de los trabajadores y examina hasta qué punto el incremento en el ingreso laboral se debió a un cambio en dotaciones o en retornos. La quinta sección investiga cómo el incremento sustancial en el salario mínimo e inversión pública se ha visto reflejado en el ingreso laboral del trabajador, así como también en la subsecuente reducción de la pobreza y la desigualdad. En la última sección se concluye. 211 El ingreso laboral como contribuyente de la reducción de la pobreza y la desigualdad Ecuador ha experimentado una reducción generalizada de la pobreza extrema y moderada durante los últimos 8 años. La pobreza a nivel nacional ha decrecido 12,5 puntos porcentuales (pp), de 38,3% en 2006 a 25,8% en 2014, mientras que la pobreza extrema se redujo a la mitad durante el mismo período, de 12,9% a 5,7%. Este desplome de la pobreza ha sido experimentado en todo el país, en áreas urbanas y rurales. La pobreza extrema casi ha desaparecido en las áreas urbanas, donde ahora alcanza el 2% y ha caído masivamente en áreas rurales, de cerca de 27% en 2006 a 14% en 2014. Sin embargo, la pobreza moderada se encuentra aún a niveles altos en las áreas rurales, donde afecta a la mitad de la población. Debido al proceso de urbanización que se ha producido en Ecuador, las áreas urbanas albergan al 40% de la población en pobreza y a casi un cuarto de la población en F igur A 1 tasas de pobreza moderada y extrema en Ecuador de 2006 a 2014 Fuente: ECV2006 y ECV2014. Cálculos de los autores. 212 CAPÍTULO 6 ¿Qué impulsó la reducción de la pobreza y la desigualdad en Ecuador en la última década? Una historia del mercado laboral urbano extrema pobreza. Ecuador ha experimentado un incremento en el nivel y porcentaje de la población urbana2 del 2006 al 2014. En particular, la población urbana se elevó de 8,4 millones de personas en 2006, lo que representaba 64% de la población total, a 10,8 millones de personas en 2014, lo que representaba 68% de la población total. Sin embargo, si bien aumentó el porcentaje urbano de la población, la participación de los pobres urbanos en el total de pobres no lo ha hecho. El porcentaje de población urbana en pobreza moderada y extrema se ha mantenido en cerca de 40% y 23%, respectivamente. Las condiciones en las áreas urbanas han llevado a una reducción desproporcionada de la pobreza en comparación con las áreas rurales. FigurA 2 Urbanización y la reducción de la cantidad de pobres Notas: las etiquetas de valores corresponden a la población en millones de personas. Por ejemplo, hubo 2,10 millones de personas pobres en 2006 en áreas urbanas, que representaban 41,3% del total de pobres en 2006 Fuente: ECV2006 y ECV2014. Cálculos de los autores. . 2 Ecuador no es el único país en la región con este fenómeno de urbanización, el mismo que ha sido producto de un incremento de la migración interna principalmente debido a mejores oportunidades económicas en las áreas urbanas (CEPAL, 2012). 213 Para analizar los factores que han contribuido a la reducción de pobreza y desigualdad se emplea la descomposición de Shapley (ver Barros et. al. 2006; Azevedo, San Felice Cong Nguyen, 2012). El principal contribuyente a la reducción de la pobreza y la desigualdad en Ecuador ha sido el ingreso laboral. El ingreso laboral es, por mucho, la principal fuente de ingreso contribuyente a la reducción de la pobreza y la desigualdad, tanto en áreas rurales como urbanas. El ingreso relacionado al trabajo ha contribuido en más del 70% a la disminución total de la pobreza y casi en 65% a la reducción total de la pobreza extrema. Las transferencias públicas han sido la segunda fuente más importante para la reducción de la pobreza y la desigualdad. En particular, las transferencias públicas a través del programa Bono de Desarrollo Humano (BDH) contribuyeron con el 12% de la reducción de la pobreza moderada; sin embargo, fueron relativamente más importantes para la pobreza extrema, donde contribuyeron con casi el 20% de la reducción. FigurA 3 Contribución de cada fuente de ingreso al cambio en la pobreza y la desigualdad 214 CAPÍTULO 6 ¿Qué impulsó la reducción de la pobreza y la desigualdad en Ecuador en la última década? Una historia del mercado laboral urbano Notas: la figura muestra la Descomposición de Shapley en relación a los cambios de pobreza y desigualdad (ver Barros et al. (2006) y Azevedo, Sanfelice y Cong Nguyen (2012) para mayores detalles). La pobreza se calcula usando el agregado de ingresos porque la suma de las Fuentes debe ser equivalente al agregado en esta descomposición. Fuente: ECV2006 y ECV2014. Cálculos de los autores. En lo que sigue del presente documento, el análisis se centra en mercados laborales en áreas urbanas, dado su rol para la reducción sostenible de la pobreza en un contexto de urbanización creciente. 215 El ingreso laboral a lo largo de toda la distribución El ingreso laboral per cápita se ha incrementado sólidamente en los últimos 8 años y continúa siendo la principal fuente de ingreso de los hogares urbanos. El nivel de ingreso laboral familiar, promediado a lo largo de toda la población en términos per cápita, aumentó en 25% entre 2006-2014. El cambio ha impulsado el incremento general en el ingreso familiar total, el mismo que ha aumentado a un ritmo similar. Los hogares continúan obteniendo más del 70% de sus ingresos del mercado laboral (tabla 1). Como la pobreza se mide utilizando el consumo como el agregado de bienestar, resulta analíticamente interesante y relevante clasificar a los hogares según su posición en la distribución del consumo per cápita. Consecuentemente, los hogares se dividen en 5 grupos o quintiles, cada uno representando 20% de la población, desde los más pobres a los más ricos. Asimismo, como la pobreza urbana cayó del 25% al 15% a lo largo del período, resulta particularmente interesante enfocar la atención en los dos quintiles más pobres. Como punto de partida, todos los hogares en el quintil 1 eran pobres, y 1 de cada 4 hogares en el quintil 2 era pobre. Ocho años más tarde, ningún hogar en el quintil 2 es pobre, y 3 de 4 hogares en el quintil 1 está por debajo de la línea de pobreza. El ingreso laboral ha aumentado proporcionalmente más para los menos favorecidos, lo que ha llevado tanto a la reducción de la pobreza como a la desigualdad. El ingreso proveniente del trabajo se incrementó en 41% y 51% para los quintiles 1 y 2, respectivamente. Estos cambios, junto con el hecho de que el ingreso laboral proporciona más del 70% de los ingresos, ilustran porqué tantas personas en estos dos quintiles han logrado escapar de la pobreza. Igualmente importante resulta el hecho de que el quintil 3, un grupo potencialmente vulnerable a caer por debajo de la línea de pobreza, elevó sus ingresos laborales en 40%. Las curvas de Lorenz (en la figura 4) muestran visualmente cómo la distribución del ingreso laboral está ahora menos concentrada.3 Asimismo, el ratio de ingreso laboral del quintil superior al quintil inferior cayó en un 20%, de 6,6 a 5,3. 3 La curva de Lorenz de 2014 muestra que la distribución del ingreso laboral se encuentra más cerca de la línea de los 45 grados que representa una distribución del ingreso absolutamente equitativa, lo que implica que el ingreso ha aumentado en una proporción mayor para aquellos hogares en la parte inferior de la distribución que para aquellos en la parte superior. 216 CAPÍTULO 6 ¿Qué impulsó la reducción de la pobreza y la desigualdad en Ecuador en la última década? Una historia del mercado laboral urbano TABLA 1 Ingreso familiar mensual promedio per cápita: laboral y total. Urbano, quintil por consumo, 2006-2014 Ingreso Cambio % Ingreso Cambio % laboral total 2006 239,8 323,8 Total 2014 298,7 24,6 415,7 28,4 2006 76,6 94,1 Quintil 1 2014 107,9 40,9 136,0 44,5 2006 108,2 134,7 Quintil 2 2014 163,2 50,8 202,5 50,3 2006 148,0 206,2 Quintil 3 2014 207,3 40,1 269,7 30,8 2006 215,9 289,9 Quintil 4 2014 275,5 27,6 401,3 38,4 2006 507,4 694,2 Quintil 5 2014 569,4 12,2 818,2 17,9 Fuente: ECV2006 y ECV2014. Cálculos de los autores. Notas: El ingreso laboral incluye autoconsumo, así como también ingreso laboral monetario y en especies, y se encuentra neto de pagos de seguridad social, impuesto a la renta, pagos a asociaciones y retenciones judiciales. Los quintiles se miden utilizando el agregado de consumo. FigurA 4 Curvas de Lorenz y Curvas de Pen de ingreso laboral familiar per cápita. Urbano, 2006-2014 Curvas de Lorenz del ingreso laboral per cápita Curvas de Pen de ingreso laboral per cápita Áreas urbanas Áreas urbanas 100 100 Proporción de ingreso laboral Proporción de la población 80 80 per cápita 60 60 40 40 20 20 0 0 0 20 40 60 80 100 0 500 1000 1500 Proporción de la población acumulada Ingreso laboral per cápita 2006 2014 2006 2014 Nota: Una pruebas de dos muestras Kolmogorov-Smimov para igualdad de funciones de distribución: p-val .2246. Fuente: ECV 2006 y ECV 2014. Cálculos de los autores. 217 Han ocurrido cambios en el ingreso laboral en un contexto de indicadores del mercado laboral relativamente estables. Las principales variables del mercado laboral muestran que (tabla 2): • La población en edad de trabajar ha aumentado ligeramente en los últimos 8 años, de 68% a 70%. • La participación global (PEA/PET) ha declinado moderadamente, pero aún se mantiene por encima de los sesenta en todos los quintiles. • El desempleo se mantiene a niveles muy bajos, entre 4% y 7% para todos los quintiles. • Las horas trabajadas se han reducido ligeramente entre 1 a 2 horas por semana para todos los quintiles. La disminución en la participación laboral y en las horas trabajadas por semana podría relacionarse con el contexto de crecimiento y prosperidad generalizados, lo que permitiría a los hogares equilibrar su vínculo con el mercado laboral. De hecho, este movimiento contracíclico de participación laboral ha sido observado anteriormente en Ecuador (Banco Mundial, 2004). Un entorno económico más favorable alivia las limitaciones presupuestarias familiares, permitiendo a los hogares optimizar las decisiones relacionadas a participación en el mercado laboral (ver recuadro 1 para una descripción del cambio en las razones para la inactividad). Tabla 2 Principales indicadores del mercado laboral - Urbano Total y Quintiles, 2006-2014 PET/PT Tasa de Desempleado Número de Subempleo Horas participación trabajadores relacionado trabajadas global (PEA/PET) con el tiempo por semana 2006 2014 2006 2014 2006 2014 2006 2014 2006 2014 2006 2014 Total 67,6 70,2 72,3 68,2 5,3 5,7 3.879.070 4.874.451 21,9 14,0 43,3 41,9 Quintil 1 55,9 56,8 70,2 66,6 7,4 6,9 608.314 755.031 26,6 21,8 41,6 38,8 Quintil 2 61,9 66,3 72,4 68,1 5,4 6,3 710.048 906.950 24,8 17,5 42,4 41,5 Quintil 3 68,3 69,9 73,2 68,7 6,3 5,2 780.943 977.123 21,9 13,2 43,7 42,8 Quintil 4 72,2 76,0 72,8 67,3 5,3 6,0 829.967 1.030.775 20,3 12,3 44,6 42,6 Quintil 5 79,1 81,5 72,3 69,6 3,1 4,5 919.940 1.160.469 18,2 8,2 43,6 42,5 Notas: PT Población Total. PET quiere decir Población en Edad de Trabajar e incluye a todas las personas de 15 años o más edad. PEA se refiere a Población Económicamente Activa, incluye ocupados y desocupados. El subempleo relacionado con el tiempo consiste en empleados que trabajan menos de 40 horas a la semana y que están dispuestos a tener otro empleo. Los quintiles se calculan usando el agregado de consumo. Fuente: ECV 2006 y ECV 2014. Cálculos de los autores. 218 CAPÍTULO 6 ¿Qué impulsó la reducción de la pobreza y la desigualdad en Ecuador en la última década? Una historia del mercado laboral urbano RECUADRO 1 Razones para la creciente inactividad La caída en la participación laboral parece ser el resultado, por un lado, de un proceso de envejecimiento reflejado en un mayor porcentaje de personas jubiladas, y por otro lado, de una elevada demanda de educación. El porcentaje de individuos jubilados en la población inactiva pasó de casi 7% en 2006 a casi 10% en 2014. A su vez, los estudiantes incrementaron su participación entre la población inactiva en 2,3 puntos porcentuales del 2006 al 2014. Estos cambios demográficos en la población inactiva condujeron a un decrecimiento del porcentaje de amas de casa y otros tipos de individuos inactivos. De hecho, la participación laboral cayó para las mujeres y los hombres casi en la misma magnitud, sin embargo, existe una clara disminución en la participación laboral del grupo más joven, que corresponde precisamente al grupo de individuos que tienen más probabilidades de retirarse de la fuerza de trabajo con el fin invertir en capital humano. Si bien la participación laboral de los jóvenes en los quintiles inferiores es mayor que la de los quintiles superiores, hubo una reducción general de la participación laboral de los jóvenes a lo largo de la distribución del consumo. Al enfocarse en el grupo más joven (edades 15-24), se observa que el estudio se está convirtiendo en la razón más popular para estar fuera del mercado laboral, con un incremento del 73% en el 2006 a casi 77% en el 2014. FIGURA 5 Los jóvenes se han retirado del mercado laboral para matricularse en la escuela 3,2% 219 4,9% 220 CAPÍTULO 6 ¿Qué impulsó la reducción de la pobreza y la desigualdad en Ecuador en la última década? Una historia del mercado laboral urbano motores del incremento en el ingreso laboral ¿Qué ha impulsado el incremento de ingresos laborales que ha logrado reducir la pobreza? Habiendo identificado que el ingreso laboral ha sido el principal contribuyente en la reducción de la pobreza, la siguiente capa de la investigación se orientará a identificar qué es lo que ha apuntalado las tendencias de ingreso laboral. ¿Podría ser que el nivel de educación de la fuerza de trabajo ha mejorado? ¿las personas estarán transitando hacia ocupaciones mejor pagadas? ¿qué puede decirse acerca de los cambios institucionales en los salarios mínimos? Tomando en cuenta los principales rasgos del país en los últimos 8 años, examinamos 4 tipos de impulsores: capital humano (medido por la escolaridad), crecimiento económico en base a trabajo intensivo (medido por estatus laboral), inversión pública y cambio estructural (medida por afiliación industrial, y ocupaciones por nivel de capacidades), y factores institucionales establecidos por leyes y cumplimientos de salario mínimo y formalidad. Se procede en dos pasos. En primer lugar, se observa cada uno de estos candidatos a impulsores uno por uno, para entender sus tendencias a través del tiempo y su incidencia sobre la distribución del consumo. En segundo lugar, se examinan todos juntos se implementa una técnica nueva (Firpo, Fortin y Lemieux 2009) para descubrir la contribución de cada factor a los cambios en el ingreso laboral en la parte inferior, media y superior de la distribución. Adicionalmente, se identifica si los cambios en el ingreso laboral en distintas partes de la distribución se deben a cambios en características de la fuerza de trabajo (componente de la composición), o a cambios en retornos a esas características (componente de estructura de salarios). Debido a la ausencia de variación exógena para llevar a cabo un análisis causal de cada factor, el objetivo fue desarrollar un diagnóstico basado en la evidencia de las fuerzas impulsoras detrás de la reducción de la pobreza y los cambios en el ingreso laboral, analizando el impulso total desde distintos ángulos, considerando comparaciones y contrastes a través del tiempo, a través de quintiles de la distribución, por rasgos específicos al contexto y entorno normativo y entre dotaciones y retornos de estos factores. 221 • El capital humano como motor del incremento del ingreso laboral El promedio de años de educación de los trabajadores aumentó en las áreas urbanas del 2006 al 2014, principalmente en los quintiles inferiores. Los hogares pobres y vulnerables, que se ubican en los quintiles 1 al 3, han invertido significativamente en su capital humano. Cada uno de estos quintiles ha experimentado un aumento en su porcentaje de trabajadores con educación secundaria de aproximadamente 7 puntos porcentuales. Estos hogares también han observado un incremento en el porcentaje de trabajadores con educación terciaria de entre 2 y 4 puntos porcentuales, dependiendo del quintil. Al mismo tiempo, el porcentaje de trabajadores con educación primaria o menos en estos tres quintiles decreció aproximadamente 10 puntos porcentuales. Sin embargo, persisten diferencias entre el quintil más pobre y el más rico. La comparación entre inferior versus superior revela que el porcentaje de trabajadores con primaria o menos es 69% vs. 15%, mientras que el porcentaje de terciaria es 5% vs 61%. TABLA 3 Porcentaje de trabajadores en cada nivel de educación - Urbano - Total y Quintiles, 2006-2014 Básica Secundaria Terciaria Años promedio o menos de educación 2006 47,7 25,8 26,5 11,0 Total 2014 41,2 30,4 28,4 11,5 2006 78,5 18,2 3,3 7,8 Quintil 1 2014 69,1 25,8 5,1 8,5 2006 66,2 26,2 7,6 9,0 Quintil 2 2014 55,2 33,4 11,4 9,8 2006 54,2 30,2 15,6 10,1 Quintil 3 2014 44,4 37,2 18,4 10,8 2006 36,9 30,4 32,7 12,0 Quintil 4 2014 34,0 33,1 32,9 12,2 2006 17,1 22,6 60,2 14,6 Quintil 5 2014 15,5 23,1 61,4 14,9 Notas: básica o menos incluye a personas con un máximo de 10 años de educación (esto por lo general incluye a trabajadores sin educación, con cierto nivel de alfabetización o con educación primaria o básica completa o incompleta). Educación secundaria incluye a personas con 11 a 13 años de educación (por lo general, secundaria completa o incompleta). Educación terciaria consiste de personas con 14 años de educación o más (generalmente se incluye a personas con cualquier certificado posterior a la escuela secundaria, incluyendo aquellos que no completaron su título). Esta muestra incluye a trabajadores de 15 años y más. Fuente: ECV 2006 y ECV 2014. Cálculos de los autores. 222 CAPÍTULO 6 ¿Qué impulsó la reducción de la pobreza y la desigualdad en Ecuador en la última década? Una historia del mercado laboral urbano En términos generales, el capital humano de los trabajadores pobres y vulnerables, medido por promedio de años de educación acumulada, mejoró considerablemente. Del 2006 al 2014, la educación acumulada de los trabajadores en los 3 quintiles inferiores aumentó en casi un año entero. Por otro lado, la educación de los trabajadores en la parte superior de la distribución se mantuvo casi igual al 2006. Las diferencias en el ingreso laboral promedio entre trabajadores con distintos niveles de educación siguen siendo significativas, sin importar el estatus socioeconómico. El ingreso laboral promedio de un trabajador con educación secundaria4 era 45% más elevado que el de un trabajador con educación básica5 en 2006 y esa diferencia pasó a 35% en el 2014.6 De manera similar, el ingreso laboral promedio de un trabajador con educación terciaria7 era 104% y 82% más elevado que el de un trabajador con educación secundaria en 2006 y 2014, respectivamente. Estas diferencias en el ingreso laboral promedio entre trabajadores con distintos niveles de educación aumentan a medida que nos movemos hacia arriba en la distribución del consumo. De hecho, la diferencia en el ingreso laboral de trabajadores con educación secundaria y terciaria en el quintil 1 es estadísticamente insignificante, mientras que para el quintil 5 alcanzó el 52% en el 2014. 4 Educación secundaria incluye a personas con 11 a 13 años de educación (por lo general, secundaria completa o incompleta). 5 Básica o menos incluye personas con un máximo de 10 años de educación (esto por lo general incluye a trabajadores sin educación, con cierto nivel de alfabetización o con primaria o educación básica completa o incompleta). 6 Esta es solo una comparación de medios, sin controlar o tomar en cuenta características relevantes como edad, estado civil, tamaño de hogar, tipo de trabajo y sector de actividad, entre otros. Esto se hará más adelante en el capítulo. 7 Educación terciaria consiste de personas con 14 años de educación o más (generalmente se incluye a personas con cualquier certificado posterior a la escuela secundaria, incluyendo aquellos que no completaron su título. 223 F igur A 6 ingreso laboral promedio con nivel de educación Notas: básica o menos incluye a personas con un máximo de 10 años de educación (esto por lo general incluye a trabajadores sin educación, con cierto nivel de alfabetización o con educación primaria o básica completa o incompleta). Educación secundaria incluye a personas con 11 a 13 años de educación (por lo general, secundaria completa o incompleta). Educación terciaria consiste de personas con 14 años de educación o más (generalmente se incluye a personas con cualquier certificado posterior a la escuela secundaria, incluyendo aquellos que no completaron su título). Esta muestra incluye a trabajadores de 15 años y más. Fuente: ECV 2006 y ECV 2014. Cálculos de los autores. 224 CAPÍTULO 6 ¿Qué impulsó la reducción de la pobreza y la desigualdad en Ecuador en la última década? Una historia del mercado laboral urbano • El empleo con salarios privados ha impulsado el incremento de los ingresos laborales Tomando en cuenta a los trabajadores por su estatus laboral, aquellos que contribuyeron en mayor medida a la reducción de la pobreza y la desigualdad en las áreas urbanas en el período 2006-2014 fueron los trabajadores con salarios privados. El ingreso laboral proveniente de trabajadores con salario privado contribuyó en cerca del 55% en la reducción de la pobreza, y aproximadamente en 45% en la reducción de la extrema pobreza y la desigualdad (figura 7). El ingreso laboral procedente del trabajo independiente aparece como el segundo contribuyente principal en la reducción de la pobreza. La contribución del empleo público es relativamente no significativo. FigurA 7 Contribución del estatus laboral a la reducción de la pobreza y la desigualdad Notas: la figura muestra la Descomposición de Shapley en relación a los cambios de pobreza y desigualdad (ver Barros et al. (2006) y Azevedo, Sanfelice y Cong Nguyen (2012) para mayores detalles). La pobreza se calcula usando el agregado de ingresos porque la suma de las fuentes debe ser equivalente al agregado en esta descomposición. En esta descomposición, el ingreso laboral familiar se sub- descompone como la suma del ingreso laboral de todos los miembros del hogar dependiendo de su estatus laboral (es decir, el ingreso laboral de un hogar con dos trabajadores independientes y un empleador sería la suma del ingreso laboral de los dos trabajadores independientes, como una sub-fuente, más el ingreso laboral del empleador, como la segunda sub-fuente).El ingreso laboral positivo de los trabajadores no remunerados proviene de actividades laborales secundarias de trabajadores que se clasifican a sí mismos como trabajadores no remunerados en su primera actividad laboral. Fuente: ECV2006 y ECV2014. Cálculos de los autores. 225 La estructura promedio de estatus laboral no ha experimentado grandes cambios en los últimos ocho años, pero el trabajo independiente y los empleos con salario privado ganaron una ligera importancia en los quintiles 1 y 2 respectivamente. Los trabajadores con salario privado y los trabajadores independientes conforman la mayoría de la fuerza de trabajo y están particularmente presentes en la parte inferior de la distribución, razón por la cual sus ingresos prevalecen como uno de los factores más importantes en la reducción de la pobreza y la desigualdad. A pesar de ello, el trabajo independiente surge ya sea como un tipo de trabajo de subsistencia, lo que explicaría su incremento en el quintil 1, o como un tipo de trabajo de especialidad, que debe ser el caso en los quintiles 4 y 5. El trabajo independiente ha perdido importancia en los quintiles 2 y 3, donde los empleos públicos, y particularmente privados, han aumentado. Esta evidencia sugiere que los hogares que se salen de una situación de pobreza o vulnerabilidad, es decir, de los quintiles 2 y 3, tienen más probabilidades de tener miembros que consigan trabajos asalariados durante el período analizado. FigurA 8 Estructura de los ocupados según la categoría de ocupación 226 CAPÍTULO 6 ¿Qué impulsó la reducción de la pobreza y la desigualdad en Ecuador en la última década? Una historia del mercado laboral urbano Nota: los quintiles se calcularon utilizando el consumo familiar per cápita. Fuente: ECV 2006 y ECV 2014. Cálculos de los autores. El ingreso laboral de empleadores es, indudablemente, el más alto en el extremo superior de la distribución; mientras que el ingreso asalariado es el más alto en la parte inferior, lo que coloca a los empleos asalariados como los más seguros y como la fuente de ingreso preferida para salir de la pobreza. El ingreso laboral se incrementó para todos los tipos de trabajadores del 2006 al 2014, independientemente de su posición en la distribución (figura 9). Los tipos de trabajadores con los más altos promedios de ingresos laborales son los trabajadores con salarios públicos y empleadores, pero hay un cambio en el ranking a medida que nos movemos hacia arriba en la distribución. En la parte inferior de la distribución los trabajadores asalariados públicos ganan más que los empleadores, pero en la parte superior esta relación cambia, haciendo de los empleadores, en gran medida, los mejores pagados entre todos los trabajadores en los quintiles 4 y 5. Por 227 el contrario, el ingreso laboral proveniente del trabajo independiente es el más bajo, y es particularmente bajo en los quintiles 1 y 2, donde sirve como un tipo de empleo de supervivencia. El ingreso laboral de los trabajadores con salarios privados se encuentra en el medio y es bastante similar para los quintiles 2 y 4, es decir, entre US$ 400 y US$ 600 al mes en promedio en el 2014, mientras que salta a más de US$ 1.000 para el quintil superior. Esto indica otra vez que el tener un trabajo asalariado privado o público puede ser la manera más segura y probable de salir de la pobreza. FigurA 9 Ingreso laboral mensual promedio en US$ (a precios del 2014) según categoría de ocupación y por quintiles Nota: los quintiles se calcularon usando el consumo familiar per cápita. Fuente: ECV 2006 y ECV 2014. Cálculos de los autores. 228 CAPÍTULO 6 ¿Qué impulsó la reducción de la pobreza y la desigualdad en Ecuador en la última década? Una historia del mercado laboral urbano En general, durante un período de prosperidad económica la participación laboral decreció ligeramente, sin embargo, la calidad de los empleos mejoró y el ingreso de una creciente clase asalariada resalta como el principal contribuyente en la reducción de la pobreza. Si bien la informalidad y el subempleo por horas cayeron en los últimos 8 años, el nivel de informalidad es aún alto. Sin embargo, los empleos asalariados privados, sean informales o no, han sido el principal motor para escapar de la pobreza. No solo ha habido un aumento general en el ingreso laboral de toda la distribución, sino también un importante aumento en la clase asalariada, especialmente en los quintiles 2 y 3, que se asocian con la reducción de la pobreza y el incremento de la clase media. ¿Estos cambios en el estatus laboral son el resultado de un crecimiento económico en base al trabajo intensivo? ¿Este crecimiento económico está impulsado por la inversión pública que conduce al incremento de la clase trabajadora asalariada? La economía ecuatoriana ha crecido significativamente durante los últimos 8 años y este crecimiento ha tenido a la inversión pública como su principal impulsor. Actualmente, como se verá en la siguiente sección, los sectores fuertemente impactados por la inversión pública, como construcción o maquinaria y servicios, se basan en trabajo intensivo, lo que a su vez podría llevar a un incremento de los trabajadores altamente o medianamente calificados. En la siguiente sección estudiaremos el rol de la inversión pública en la transición de los trabajadores entre industrias y ocupaciones. 229 • La inversión pública y su rol en la transición industrial y ocupacional El gobierno ecuatoriano ha elevado sustancialmente la inversión pública desde 2006 y la ha dirigido principalmente hacia las industrias de la construcción y metalúrgica. Según el Banco Central del Ecuador, la inversión pública se ha incrementado más de 10 puntos porcentuales (como porcentaje del PIB) desde el 2006, comenzando en 4,2% en 2006 y subiendo a 14,7% en 2013. Por el contrario, la inversión privada ha caído a lo largo del período, de 16,6% en 2006 a 13,2% del PIB en el 2013. El objetivo de la mayoría de la inversión pública ha sido la construcción y los servicios de construcción, con una participación de más del 70% de la inversión pública total desde 2007; así como productos, maquinaria y equipo metalúrgico,8 con una participación de aproximadamente 20% del total de la inversión pública. Esta inversión debería entonces hacerse visible en un incremento del empleo y el ingreso laboral en construcción y servicios. FigurA 10 inversión pública y privada en relación al PIB 8 Los productos, maquinaria y equipo metalúrgico incluyen metales comunes, productos metalúrgicos fabricados, maquinaria, equipo y aparatos electrónicos, equipos de transporte, mobiliario, y otros bienes fabricados. 230 CAPÍTULO 6 ¿Qué impulsó la reducción de la pobreza y la desigualdad en Ecuador en la última década? Una historia del mercado laboral urbano Nota: “p” significa provisional. Los productos, maquinaria y equipo metalúrgico incluyen metales comunes, productos metalúrgicos fabricados, maquinaria, equipo y aparatos electrónicos, equipos de transporte, mobiliario, y otros bienes fabricados. Fuente: Banco Central del Ecuador. Los incrementos en la inversión pública se han reflejado en la reducción de la pobreza a través de las mejoras en el ingreso laboral de los trabajadores en los sectores construcción y servicios. El ingreso laboral de los trabajadores en los sectores servicios, agricultura y minería, y construcción ha sido el mayor contribuyente a la reducción de la pobreza y la desigualdad en las áreas urbanas del 2006 al 2014. Cerca del 35% de la reducción de la pobreza moderada puede explicarse por el ingreso laboral de trabajadores en el sector servicios, aproximadamente el 20% por las ganancias de los trabajadores en el sector agricultura y minería, y 10% por el de los trabajadores en el sector construcción. El escenario es muy similar para la reducción de pobreza y desigualdad extremas, pero en este caso agricultura y minería cumplen un papel principal, mientras que la contribución del ingreso laboral de servicios y construcción se contrae ligeramente. 231 FigurA 11 Contribución de cada fuente de ingreso a la reducción de la pobreza y la desigualdad en áreas urbanas. según ramas de actividad Pobreza moderada Pobreza extrema Gini Notas: la figura muestra la Descomposición de Shapley en relación a los cambios de pobreza y desigualdad (ver Barros et al. (2006) y Azevedo, Sanfelice y Cong Nguyen (2012) para mayores detalles). La pobreza se calcula usando el agregado de ingresos porque la suma de las fuentes debe ser equivalente al agregado en esta descomposición. El sector agricultura y minería incluye las industrias de agricultura, ganadería, silvicultura, pesca, minería y extracción. El sector servicios incluye todas las industrias no asociadas a agricultura y minería, construcción, manufactura o comercio. Fuente: ECV2006 y ECV2014. Cálculos de los autores. La inversión pública dirigida a la construcción se ve reflejada en el salto del porcentaje de trabajadores de construcción en el quintil 1, mientras que parte del resto de la inversión debe reflejarse en el incremento de los porcentajes de los trabajadores de los quintiles 2 y 3 en el sector servicios (figura 12). El sector con la mayor proporción de trabajadores es el sector servicios, que no solo ha aumentado ligeramente su participación en todos los quintiles, sino que también da empleos a casi la mitad de los individuos empleados en las áreas urbanas. A pesar de ello, la participación en el sector servicios aumenta a medida que nos movemos hacia arriba en la distribución del consumo, con el quintil 1 con cerca de 37% de sus trabajadores en este sector, y el quintil 5 con casi 60%. El porcentaje de trabajadores en el sector servicios ha aumentado particularmente en los quintiles 2 y 3, lo que entonces se refleja en la reducción de la pobreza moderada. La parte inferior de la distribución del consumo se vio más directamente beneficiada por la inversión pública en construcción, debido a que el porcentaje de trabajadores de construcción del primer quintil creció en 3 puntos porcentuales en los últimos ocho años, lo que a su vez ayudó con la reducción de la pobreza extrema. 232 CAPÍTULO 6 ¿Qué impulsó la reducción de la pobreza y la desigualdad en Ecuador en la última década? Una historia del mercado laboral urbano FigurA 12 ESTRUCTURA DEL MERCADO LABORAL POR SECTOR EN EL ÁREA URBANA. TOTAL Y QUINTILES -10 -5 0 5 10 Total Notas: el sector agricultura y minería incluye las industrias de agricultura, ganadería, silvicultura, pesca, minería y extracción. El sector servicios incluye todas las industrias no asociadas a agricultura y minería, construcción, manufactura o comercio. Fuente: ECV2006 y ECV2014. Cálculos de los autores. 233 Aunque la inversión pública se vió reflejada en un aumento del ingreso laboral de los trabajadores de la construcción y una subsecuente reducción de la pobreza, estos trabajadores no fueron los que experimentaron el mayor crecimiento en su ingreso laboral. En promedio, los sectores con el mayor crecimiento en ingreso laboral del 2006 al 2014 fueron manufactura y comercio, cuyos trabajadores en los quintiles 3 y 4 experimentaron un particular incremento en el ingreso laboral de cerca de 50%. El ingreso laboral de los trabajadores en agricultura y minería creció sustancialmente, excepto en el caso de los trabajadores en el quintil 5, quienes experimentaron una reducción en el ingreso laboral de cerca del 40%. El sector servicios tuvo una importante posición de crecimiento solo en el quintil 2, donde creció aproximadamente 60% en los últimos 8 años. En general, el ingreso laboral se incrementó considerablemente, independientemente del sector de actividad laboral y de la posición del trabajador en la distribución del consumo. En general, los retornos de todas las ocupaciones aumentaron del 2006 al 2014, pero la inversión pública puede haber influenciado el cambio positivo en los retornos de las ocupaciones poco calificadas. Si se mantienen constantes otras características individuales, los retornos de todas las ocupaciones aumentaron del 2006 al 2014 (Tabla 4), independientemente de la posición del trabajador en la distribución del ingreso laboral. A pesar de que las ocupaciones altamente calificadas, como directores y gerentes o profesionales científicos e intelectuales, experimentaron un incremento en los retornos, las ocupaciones poco calificadas, incluyendo aquellas de trabajadores de servicios y comercio a ocupaciones elementales, experimentaron un cambio aún mayor en los retornos. Estas ocupaciones poco calificadas están principalmente presentes en los sectores de actividades intervenidas por la inversión pública, lo que podría explicar su mayor incremento en los retornos (tabla 5). Adicionalmente, el cambio y el nivel de retornos de las ocupaciones poco calificadas es mayor para los trabajadores en la parte inferior de la distribución del ingreso laboral que para los trabajadores en la parte superior, lo que indica que los trabajadores pobres fueron los más beneficiados por el cambio en los retornos. Esta evidencia sugiere que la inversión pública proporcionó empleos que, finalmente, ayudaron a las familias a salir de la pobreza y reducir la desigualdad. 234 CAPÍTULO 6 ¿Qué impulsó la reducción de la pobreza y la desigualdad en Ecuador en la última década? Una historia del mercado laboral urbano FigurA 13 ingreso laboral mensual promedio por sector y quintil en el área urbana Notas: el sector agricultura y minería incluye las industrias de agricultura, ganadería, silvicultura, pesca, minería y extracción. El sector servicios incluye todas las industrias no asociadas a agricultura y minería, construcción, manufactura o comercio. Fuente: ECV2006 y ECV2014. Cálculos de los autores. TABLA 4 Regresión por cuantiles del registro de ingreso laboral mensual real. Urbano, 2006-2014. Coeficientes de las variables de ocupación 2006 2014 (1) (2) (3) (4) (1) (2) (3) (4) Ocupaciones q20 q40 q60 q80 q20 q40 q60 q80 0,584*** 0,967*** 1,115*** 1,350*** 1,554*** 1,220*** 1,228*** 1,360*** Directores y gerentes (0,155) (0,153) (0,107) (0,0835) (0,0953) (0,0771) (0,0692) (0,0711) Profesionales científicos 0,181 0,606*** 0,641*** 0,724*** 1,308*** 0,875*** 0,799*** 0,867*** e intelectuales (0,143) (0,128) (0,0847) (0,0835) (0,0964) (0,0600) (0,0522) (0,0464) Técnicos y profesionales -0,0693 0,407*** 0,492*** 0,609*** 1,213*** 0,757*** 0,677*** 0,776*** asociados (0,142) (0,130) (0,0880) (0,0824) (0,0972) (0,0622) (0,0573) (0,0447) 235 2006 2014 (1) (2) (3) (4) (1) (2) (3) (4) Ocupaciones q20 q40 q60 q80 q20 q40 q60 q80 0,0493 0,423*** 0,464*** 0,503*** 1,138*** 0,652*** 0,515*** 0,502*** Personal de apoyo administrativo (0,130) (0,126) (0,0754) (0,0750) (0,0976) (0,0597) (0,0558) (0,0384) Trabajadores de servicios -0,120 0,313*** 0,342*** 0,363*** 1,028*** 0,563*** 0,439*** 0,478*** y de comercio (0,126) (0,121) (0,0725) (0,0776) (0,0886) (0,0562) (0,0498) (0,0364) Funcionarios, trabajadores y artesanos de artes mecánicas -0,223* 0,173 0,221*** 0,254*** 0,835*** 0,369*** 0,230*** 0,202*** y otros oficios (0,133) (0,124) (0,0712) (0,0775) (0,0936) (0,0612) (0,0476) (0,0364) Operadores y ensambladores 0,157 0,549*** 0,581*** 0,586*** 1,110*** 0,642*** 0,514*** 0,531*** de planta y maquinaria (0,137) (0,126) (0,0768) (0,0768) (0,0917) (0,0577) (0,0495) (0,0378) Ocupaciones elementales -0,298** 0,0958 0,165** 0,200*** 0,776*** 0,344*** 0,205*** 0,213*** (0,131) (0,123) (0,0686) (0,0716) (0,0921) (0,0566) (0,0464) (0,0360) Notas: otras variables independientes incluyeron: género, edad, edad al cuadrado, educación, tamaño de hogar, cantidad de niños en el hogar, estado civil, tipo de trabajador, sector de actividad laboral y simuladores para cada provincia. Los grupos de referencia son educación primaria o menos, trabajador independiente, ganaderos, agricultura y minería y la provincia de Azuay. Las regresiones consideraron el diseño de la encuesta (estratos y clústers). Fuente: ECV 2006 y ECV 2014. En paralelo al aumento de la inversión pública en construcción, los trabajadores poco calificados pasaron de trabajar en el sector comercio en 2006 al sector construcción en 2014. La codificación de ocupaciones proporciona una representación de las capacidades laborales puesto que los códigos inferiores se asocian con las ocupaciones más calificadas, como directores o profesionales científicos, y los códigos más altos con las ocupaciones menos calificadas, como operadores de maquinarias y ocupaciones elementales. Una tabulación de estas ocupaciones y del sector de la actividad a través del tiempo (tabla 6) muestra que hubo una transición de trabajadores poco calificados del sector comercio hacia el sector construcción, lo que podría estar asociado con el incremento de inversión pública dirigida a la construcción. Particularmente, en el 2006, 31% de los trabajadores en ocupaciones elementales se encontraba trabajando en el sector comercio, en su mayoría independientemente o en pequeñas empresas; sin embargo, en 2014 este porcentaje cayó casi en 22 puntos porcentuales, mientras que el porcentaje de trabajadores en ocupaciones elementales en construcción aumentó de 6,6% en el 2006 a 10,3% en el 2014. Si bien otras ocupaciones también experimentaron transiciones entre sectores de actividad laboral,9 la transición de trabajadores de ocupaciones elementales fue la más notable. 9 Por ejemplo, los trabajadores en ocupaciones que requieren calificaciones medianas, como técnicos o profesionales asociados o personal de apoyo administrativo, redujeron su participación en comercio y servicios y lo aumentaron en construcción y manufactura. 236 CAPÍTULO 6 ¿Qué impulsó la reducción de la pobreza y la desigualdad en Ecuador en la última década? Una historia del mercado laboral urbano Ta bla 5 Los trabajadores poco calificados fueron los más beneficiados con el incremento de la inversión pública. Porcentaje de trabajadores en cada sector de actividad laboral por ocupación. Urbano-2014 Agricultura Construcción Manufactura Comercio Servicios Total y minería 2006 2014 2006 2014 2006 2014 2006 2014 2006 2014 2006 2014 Directores y gerentes 3,2 6,7 1,4 1,9 14,5 14,9 20,1 21,4 60,7 55,0 100 100 Profesionales científicos 2,0 1,6 4,5 3,0 2,2 5,0 3,7 3,3 87,6 87,1 100 100 e intelectuales Técnicos y profesionales 2,4 2,4 2,2 3,5 10,8 14,5 13,3 12,7 71,4 66,9 100 100 asociados Personal de apoyo 2,1 3,6 0,8 2,7 9,2 14,0 23,3 20,6 64,6 59,2 100 100 administrativo Trabajadores de serv. 0,4 0,3 0,2 0,1 2,6 2,6 56,9 58,2 39,9 38,8 100 100 y comercio Trabajadores ganaderos 95,4 95,6 0,4 0 0,8 1,0 0,5 0 2,8 3,5 100 100 y agrícolas Funcionarios, trab. y artesanos de artes 1,7 2,1 27,5 26,2 53,0 48,8 12,8 12,9 5,0 10,0 100 100 mecánicas y otros of. Operadores y ensambladores de 2,9 5,5 2,5 2,1 22,8 20,5 7,6 6,9 64,2 64,9 100 100 plantas y maquinaria Ocupaciones 14,1 12,4 6,6 10,3 7,8 8,1 31,2 13,2 40,2 55,9 100 100 elementales Total 7,1 8,2 6,6 6,9 14,2 14,1 28,0 23,8 44,1 47,0 100 100 Fuente: ECV 2006 y ECV 2014. Cálculos de los autores. Dentro de las ocupaciones de bajas calificaciones, los trabajadores pobres están pasando de empleos de más bajas a más altas calificaciones. Tal como se previó, los trabajadores en los quintiles inferiores de la distribución del consumo están más presentes en las ocupaciones de bajas calificaciones que aquellos en los quintiles superiores. El porcentaje de trabajadores en ocupaciones elementales, por ejemplo, fue de 45,7% en el quintil 1 en 2006, mientras que solo fue de 9,3% en el quintil 5. Sin embargo, el porcentaje de trabajadores en los quintiles del 1 al 3 en ocupaciones de bajas calificaciones ha experimentado una gran reducción del 2006 al 2014, elevando el nivel de sus capacidades a ocupaciones como operadores de maquinaria, funcionarios o artesanos de artes mecánicas, ganaderos o hasta servicios. Más precisamente, el 237 porcentaje de trabajadores en ocupaciones elementales en el quintil 1 cayó cerca de 10 puntos porcentuales, mientras que se incrementó en 2 puntos porcentuales para los operadores de planta y maquinaria y también para funcionarios y artesanos de artes mecánicas, y casi 5 puntos porcentuales para trabajadores ganaderos y agrícolas. En el caso de trabajadores en el quintil 2, una reducción de 7 puntos porcentuales de trabajadores en ocupaciones elementales se tradujo en un incremento de 2 a 3 puntos porcentuales de trabajadores en operadores de maquinaria, ganaderos y trabajadores comerciales. FigurA 14 estructura del mercado laboral por grupos de ocupación en áreas urbanas. total y quintiles 2006-2014 Fuente: ECV 2006 y ECV 2014. Cálculos de los autores. 238 CAPÍTULO 6 ¿Qué impulsó la reducción de la pobreza y la desigualdad en Ecuador en la última década? Una historia del mercado laboral urbano Ta bla 6 Cambio en puntos porcentuales del porcentaje de trabajadores en cada grupo de ocupación. Urbano - Total y quintiles, 2006-2014 Directores Profesionales Técnicos y Personal de Trabajadores Trabajadores Funcionarios Operadores Ocupaciones y gerentes científicos profesionales apoyo de servicios y ganaderos trabajadores y elementales intelectuales asociados administrativo comercio y agrícolas y artesanos ensambladores de artes de planta mecánicas y y maquinaria otros oficios Total -0,7 2,2 0 -1,0 0,9 1,7 0 1,3 -4,3 Quintil 1 0,1 0,7 -0,3 -0,1 0,6 5,2 2,1 1,7 -10,1 Quintil 2 0 1,7 -0,2 -0,5 2,8 3,2 -2,2 2,1 -6,9 Quintil 3 0 2,3 0,2 1,0 -2,3 0,7 -2,0 1,5 -1,4 Quintil 4 -0,5 0,9 0,2 -3,2 2,1 0,6 0,6 1,5 -2,2 Quintil 5 -2,7 4,7 -0,2 -1,6 1,5 0,1 1,3 -0,3 -2,8 Fuente: ECV 2006 y ECV 2014. Cálculos de los autores. • Institucional: seguridad social y salarios mínimos Además de la inversión pública, el gobierno ecuatoriano ha mejorado las condiciones laborales a través del cumplimiento de la ley y la afiliación a la seguridad social, así como aumentando el salario mínimo. Estas mejoras, si bien preliminares, también se encuentran detrás de la transición de los trabajadores hacia empleos de más altas calificaciones y del crecimiento de la clase de trabajadores asalariados. Adicionalmente, los significativos aumentos en el salario mínimo a lo largo del período analizado también se han visto reflejados en un aumento general del ingreso laboral y un cambio de su distribución, tanto para los trabajadores del sector formal como del sector informal, lo que también podría relacionarse con la reducción de la pobreza. En esta sección se describen los cambios institucionales que el gobierno ecuatoriano ha implementado, particularmente en relación con la afiliación a la seguridad social y el salario mínimo, y su relación con la pobreza en las áreas urbanas. 239 Acceso a la seguridad social: ley, cumplimiento y tendencias Si bien el desempleo en las áreas urbanas se mantiene aún en un solo dígito y los empleos son cada vez menos precarios, las condiciones que caracterizan la informalidad siguen altas hasta para las personas en la parte superior de la distribución. Tal como se mostró anteriormente, la tasa de desempleo en las áreas urbanas ha sido menor a 6% en los últimos 8 años, lo que implica que la mayoría de la fuerza de trabajo está empleada. La calidad de los empleos ha mejorado de una manera importante durante el período de estudio. Los ocupados sin seguro social en el área urbana pasaron de 69,5% en el 2007 a 51,8% en el 2014 es decir, una disminución de 17 puntos porcentuales. Sin embargo, todavía existen ocupados sin seguridad social aún en los quintiles superiores, como el quintil 4 (47%)10. Esta situación socava la productividad potencial del mercado laboral urbano y, de no afrontarse oportunamente, podría perjudicar las recientes tendencias a la baja de la pobreza y la desigualdad. FigurA 15 Ocupados sin seguro social. área urbana por quintiles, 2006-2014 Nota: se considera en la seguridad social el seguro general, ISSFA, ISSPOL y el seguro voluntario del IESS. Fuente: ENEMDU-INEC 2007-2014. 10 Para el apartado de informalidad y salarios mínimos se emplea la encuesta de empleo ENEMDU-INEC 2007-2014. 240 CAPÍTULO 6 ¿Qué impulsó la reducción de la pobreza y la desigualdad en Ecuador en la última década? Una historia del mercado laboral urbano A pesar de las importantes mejoras, en las condiciones laborales en Ecuador, para continuarlas se necesitaría de un esfuerzo concertado. Estas políticas contribuyeron de manera significativa a reducir la informalidad e incrementar la afiliación a la seguridad social en 17 puntos porcentuales, pero puede que sus impactos se hayan agotado o puede que estén a punto de agotarse. Estas políticas incluyen la reforma de la seguridad social, que mejoraba el acceso de los empleados a los beneficios; una normativa más fuerte para el cumplimiento de la ley; legislación aprobada para castigo penal a los empresarios que no afilien a sus empleados al sistema de seguridad social; y la Ley de Economía Popular y Solidaria, cuyo objetivo es brindar a los negocios familiares y pequeñas empresas un mejor acceso al crédito, educación y capacitación, así como beneficios fiscales. Salario mínimo e ingreso laboral en áreas urbanas El gobierno ecuatoriano ha elevado el salario mínimo nominal sustancialmente e ininterrumpidamente a lo largo del período analizado. El gobierno ha elevado ininterrumpidamente el salario mínimo nominal11 de US$ 170 al mes en 2007 a US$ 340 al mes en 2014. Este incremento en el salario mínimo nominal ha excedido la tasa de inflación anual desde el 2002 (figura 16), y la magnitud de la diferencia ha tendido a ser mayor desde el 2007. De hecho, el ratio del salario mínimo en relación a la media del ingreso laboral pasó de ser 0,4 en 2007 a 0,7 en 2014, lo que significa que el salario mínimo se elevó a un ritmo más alto que el crecimiento del ingreso laboral en los últimos ocho años. 11 El Comité Nacional de Salarios (CONADES), formado por un representante del sector privado, uno del gobierno y uno de los trabajadores, se reúne cada año para discutir y acordar un salario mínimo nacional. Si este comité tripartito no llega a un acuerdo, el gobierno establece el salario mínimo, que fue el caso en el período 2007-2014. El gobierno busca establecer el salario mínimo nacional en una cantidad que cubra al menos las necesidades básicas del trabajador y su familia, lo que corresponde al costo de la canasta básica familiar de bienes y servicios y el número de generadores de ingresos en el hogar. En caso de que un individuo trabaje menos de 40 horas a la semana o menos de un año completo, el salario mínimo debe calcularse en proporción al tiempo trabajado. Los empleadores que no puedan cumplir con las leyes del salario mínimo deberán pagar los salarios impagos más una multa del 25% de los salarios impagos. 241 FigurA 16 El salario mínimo nominal y la tasa de inflación en Ecuador Fuente: IPC es Índice de Precios al Consumidor y su variación anual es la tasa de inflación anual. El salario mínimo real ha aumentado más que la mediana y el promedio de los ingresos laborales mensuales reales en las áreas urbanas desde 2007. El ingreso laboral mensual real promedio en áreas urbanas no se ha incrementado siempre desde 2007; de hecho, decreció 10% de 2007 a 2009, para luego recuperarse y reportar un nivel 10% más alto en 2014, en comparación con 2007 (figura 17). Por otro lado, el salario mínimo real y la mediana del ingreso laboral mensual real han aumentado constantemente desde el 2007, alcanzando, respectivamente, niveles 50% y 40% más altos en 2014, en comparación con el 2007. Los cambios positivos en el salario mínimo real han sido más elevados que aquellos de la mediana del ingreso laboral mensual real desde 2007, lo que se refleja en un desplazamiento hacia la derecha en la distribución del ingreso laboral (figura 18). 242 CAPÍTULO 6 ¿Qué impulsó la reducción de la pobreza y la desigualdad en Ecuador en la última década? Una historia del mercado laboral urbano FigurA 17 El salario mínimo real, la mediana y el promedio de los ingresos laborales mensuales reales desde 2007 Fuente: salario mínimo del Banco Central del Ecuador e INEC; y los ingresos laborales de la ENEMDU. La fracción de trabajadores en el sector informal12 que gana menos que el salario mínimo en las áreas urbanas siempre ha sido grande, mientras que en el caso de los trabajadores en el sector formal esta fracción es pequeña y se ha contraído del 2007 al 2014. Basándose en la ENEMDU, los trabajadores en el sector formal en áreas urbanas ganan en promedio un ingreso mayor que los trabajadores en el sector informal urbanos, ya que su distribución siempre se desplaza hacia la derecha (figura 18). De hecho, en el área urbana existe una gran fracción de trabajadores del sector informal que gana menos que el salario mínimo, mientras que la fracción de trabajadores del sector formal que gana menos que el salario mínimo no solo es pequeña sino que se ha reducido del 2007 al 2014, reflejando un mayor cumplimiento de las leyes del salario mínimo establecidas por el gobierno ecuatoriano. 12 1 Los ocupados en el sector informal lo constituyen las personas que trabajan en unidades productivas de menos de 100 trabajadores que no tienen Registro único del Contribuyente (RUC). Para mayor información sobre la definición oficial de empleo en el sector informal ver Molina et. al. (2015). 243 El pico de las distribuciones del ingreso laboral de los trabajadores en el sector informal en todos los años se encuentra en el lugar exacto del salario mínimo, lo que evidencia que el salario mínimo es un punto de referencia para los trabajadores informales. En otras palabras, el salario mínimo legal se ve como un salario “referencial” y por ello impacta al salario de los trabajadores informales, lo que se encuentra alineado con la teoría del “efecto faro” que se aprecia en otros países como México,13 Brasil,14 Colombia15 y Costa Rica.16 Resulta importante mencionar que la distribución del ingreso laboral presentada en la figura 18 corresponde a la ENEMDU de diciembre de cada año; sin embargo, el salario mínimo lo establece el gobierno cada año en febrero, lo que significa que estas distribuciones son el resultado de un reajuste del mercado laboral urbano 10 meses después de la imposición del salario mínimo. FigurA 18 El salario mínimo parece ser un punto de referencia para los trabajadores DEL SECTOR INFORMAL. área urbana 13 Bosch y Manacorda (2010). 14 Neri et al. (1998); Fajnzylber (2001); y Lemos (2004). 15 Maloney y Nuñes (2004). 16 Gindling y Terrell (2005). 244 CAPÍTULO 6 ¿Qué impulsó la reducción de la pobreza y la desigualdad en Ecuador en la última década? Una historia del mercado laboral urbano 245 246 CAPÍTULO 6 ¿Qué impulsó la reducción de la pobreza y la desigualdad en Ecuador en la última década? Una historia del mercado laboral urbano Nota: la línea vertical negra punteada representa el logaritmo del salario mínimo en cada año. Fuente: ENEMDU Diciembre 2007 - Diciembre 2014. La evidencia internacional acerca de los impactos que tienen los incrementos en el salario mínimo en el empleo y la transición de trabajadores de empleos formales a informales es contradictoria. El modelo clásico predice que un incremento en el salario mínimo aumenta los costos laborales y a cambio tiende a reducir el empleo. A pesar de ello, la evidencia para los países desarrollados es contradictoria, ya que una parte de la bibliografía encuentra impactos negativos en el empleo,17 mientras que otra parte no encuentra ningún tipo de impacto.18 Más adaptado a las economías en desarrollo debido a su gran fracción de empleo informal, el modelo bisectorial, donde un sector está cubierto por la política y el otro no lo está, predice que un incremento en el salario mínimo reduciría el empleo en el sector cubierto creando una mayor oferta laboral en el sector no cubierto, lo que, hasta cierto punto, tendría impactos negativos en el extremo inferior de la distribución de salarios. Sin embargo, las predicciones de la teoría no corresponden necesariamente con la realidad. En el caso de algunos países, como Colombia y Brasil, el impacto del salario mínimo en el empleo es negativo, mientras que para otros, como México, no existen evidencias de impactos en el empleo.19 En términos de salarios 17 Brown et al. (1982), Burkhauser et al. (2000), Deere et al. (1995), Neumark y Wascher (1992) y Maloney y Núñez (2003). 18 Card (1992), Card y Krueger (1994), Dickens et al. (1999), Dickens y Manning (2004), Dolado et al. (1996), Katz y Krueger (1992), Lemos (2004) y Gindling y Terrell (2005). 19 Bell (1997) y Maloney y Nuñez (2003). 247 promedio y desigualdad salarial, la evidencia20 sugiere que, a diferencia de la predicción del modelo bisectorial, un alza en el salario mínimo impacta positivamente a los salarios promedio tanto en el sector formal como informal, comprimiendo la distribución salarial y reduciendo la desigualdad salarial. En el caso de Ecuador, la evidencia de los impactos del salario mínimo en el empleo, informalidad y pobreza son muy limitados. Cunningham (2007) encontró que el impacto del salario mínimo en la distribución salarial del sector formal no tiene un patrón claro, utilizando la encuesta de fuerza de trabajo de 1998. Canelas (2014) construye un seudo- panel utilizando la encuesta de trabajo de Ecuador (ENEMDU) de 2000 a 2012 y encuentra cero correlación entre los aumentos en el salario mínimo y el nivel de empleo, y una correlación positiva y significativa entre los aumentos en el salario mínimo y el salario promedio. Atuesta (2015) también construye un seudo-panel con la ENEMDU de 2007 a 2014 y encuentra que el salario mínimo en Ecuador es un punto de referencia para los salarios en el sector informal. También encuentra que la relación entre salario mínimo y empleo no es diferente para una fracción de trabajadores que gana aproximadamente el salario mínimo que para una fracción de trabajadores que gana ligeramente por encima del salario mínimo. • Al tomarse en cuenta todos los factores a la vez, el incremento en el ingreso laboral se explica por cambios en los retornos, en lugar de cambios en las dotaciones Utilizamos métodos econométricos recientemente desarrollados para medir la contribución cuantitativa de cada factor en el incremento del ingreso laboral para los diferentes grupos de la distribución del ingreso. La metodología desarrollada por Firpo et al. (2009) y Fortin et al. (2011) permite medir la contribución de cada factor, por ejemplo, las variables educativas, en el incremento del ingreso laboral, con dos ventajas particulares: (i) podemos descomponer para ver si el efecto de cada factor es a través de cambios en las dotaciones (“efecto composición”), o de cambios en los retornos (“efecto estructura salarial”), (ii) podemos analizar los cambios para cada cuantil de la distribución del ingreso laboral. Con todo, esta metodología permite descomponer el cambio en el ingreso laboral del 2006 a 2014 en tres distintas dimensiones interrelacionadas: factores, dotaciones versus retornos, y por cuantil. Procedimos en tres etapas: primero, estudiamos cómo los retornos a las características de los trabajadores han cambiado 20 Para México, Bosch y Manacorda (2010), para Brasil, Neri et al. (1998), Fajnzylber (2001) y Lemos (2004), y para Costa Rica, Gindling y Terrell (2005). 248 CAPÍTULO 6 ¿Qué impulsó la reducción de la pobreza y la desigualdad en Ecuador en la última década? Una historia del mercado laboral urbano a lo largo del tiempo por cuantil; segundo, mostramos cuál ha sido el efecto total de las dotaciones y el efecto de los retornos para el cambio del ingreso laboral a lo largo del tiempo por cuantiles; y finalmente, presentamos cuáles factores han impactado en mayor medida el incremento en el ingreso laboral, ya sea en dotaciones o retornos, también por cuantiles. En general, y manteniendo constantes otras características individuales, los retornos a las dimensiones de los trabajadores que han aumentado del 2006 al 2014 son: experiencia, empleos asalariados, industria y ganar menos que el salario mínimo y capacidades. Estos resultados provienen de una regresión por cuantiles donde la variable dependiente es el logaritmo del ingreso laboral mensual real y las variables independientes corresponden a las características observables de los trabajadores, utilizando como referencia categorías de variables que se asocian tradicionalmente con los niveles más altos de ingreso21 (tabla A1). Al controlar las características observables individuales, aumentaron los retornos a la experiencia, especialmente para los trabajadores en los cuantiles inferiores. Por ejemplo, un incremento en un año de edad (representando experiencia) para un trabajador en el cuantil 10 se correlacionó con un incremento de 2% en el ingreso laboral mensual en 2006, y a un incremento de 3,6% en 2014, pero la diferencia en los retornos del 2006 versus los del 2014 se hacen menores a medida que nos desplazamos hacia arriba en la distribución de los ingresos. Por el lado del estatus laboral, si bien los retornos al trabajo independiente se mantienen constantes en toda la distribución, los retornos a los trabajadores asalariados públicos y privados, en comparación con los empleadores, aumentaron, particularmente para los trabajadores en la parte superior de la distribución. En la dimensión industria, los retornos de empleos en agricultura, manufactura y comercio aumentaron en toda la distribución, en comparación con servicios. Los retornos en construcción se mantuvieron constantes para los trabajadores en la mitad de la distribución, mientras que se incrementaron para los trabajadores en los cuantiles más altos y decrecieron para aquellos en los cuantiles más bajos. Algo interesante es que los retornos de los trabajadores que ganan menos que el salario mínimo aumentaron ligeramente en comparación con aquellos que ganan más que el salario mínimo, lo que podría estar relacionado con el “efecto faro” mencionado anteriormente. Los retornos a los trabajadores poco y medianamente calificados22 decrecieron a través del tiempo en comparación con los de los trabajadores altamente calificados, es decir, los retornos para las altas calificaciones están más valorizados en el mercado. 21 Las categorías de referencia se asocian con trabajadores en grupos con tradicionalmente ingresos laborales más altos: hombres, casados, empleadores, en el sector servicios, que gana más que el salario mínimo, con empleo formal, altamente calificado y que vive en el región Sierra. 22 Utilizamos la ocupación como representante de capacidades y agrupamos los trabajadores poco capacitados como aquellos con ocupaciones elementales, operadores y ensambladores de planta y maquinaria, y funcionarios, trabajadores y artesanos de artes mecánicas y otros oficios; los trabajadores medianamente calificados pertenecen a las ocupaciones de ganaderos y trabajadores capacitados en agricultura, silvicultura y pesca, trabajadores en servicios y comercio, y personal de apoyo administrativo; mientras que los trabajadores altamente calificados son aquellos trabajando como técnicos y profesionales asociados, profesionales científicos e intelectuales, directores y gerentes y también aquellos en ocupaciones militares.. 249 Para algunas dimensiones de los trabajadores, los retornos no cambiaron en los últimos 8 años o cambiaron de manera distinta a lo largo de la distribución del ingreso laboral. Estas dimensiones son: género y otras características demográficas, capital humano, informalidad y ubicación. La brecha salarial por género disminuyó de 2006 a 2014, excepto para los cuantiles inferiores. Manteniendo constante todo lo demás, una mujer en el cuantil 10 solía ganar 12% menos que un hombre con las mismas características en 2006, pero esta figura aumentó a 17% en 2014. Sin embargo, y a pesar de que la brecha salarial por género es mayor a medida que nos movemos hacia arriba en la distribución, para los cuantiles superiores la brecha salarial por género decreció hasta en 1 punto porcentual. Para otras variables demográficas, como tamaño de hogar, cantidad de niños y estado civil, los retornos no cambiaron y en algunos casos decrecieron ligeramente. Los retornos para educación decrecieron ligeramente, independientemente del cuantil de la distribución de los ingresos laborales, lo que podría asociarse con el salto general en los niveles de educación y, correspondientemente, la mayor oferta de trabajadores mejor educados. En cuanto a la informalidad, los retornos para tener un empleo informal se mantuvieron constantes en comparación con el empleo formal para los trabajadores en la parte inferior de la distribución, pero aumentaron para los trabajadores en la parte superior. En términos de ubicación geográfica, los retornos de vivir en las regiones Costa o Amazonía permanecieron constantes para los trabajadores en la parte inferior de la distribución, pero aumentaron ligeramente para aquellos en la parte superior. Los principales contribuyentes al incremento del ingreso laboral son los retornos de los trabajadores, antes que las dotaciones de los trabajadores. Utilizamos la nueva metodología de Firpo et al. (2009) para descomponer los cambios en el ingreso laboral entre los cambios en las dotaciones y los retornos de los trabajadores (figura 19). Las dotaciones de los trabajadores apenas explican el cambio total del ingreso, independientemente de la posición de los trabajadores en la distribución del ingreso laboral. El incremento en el ingreso laboral del 2006 al 2014 para trabajadores urbanos se debió principalmente a un incremento general en los retornos.23 En promedio, del aumento de 0,3 log. en el ingreso laboral del 2006 al 2014, 0,34 se explica por retornos y -0,03 se explica por dotaciones. Para poder profundizar en estos resultados, exploramos la metodología de Fortin et al. (2011) para estudiar todas las dimensiones juntas y descomponer la contribución de dotaciones y retornos por características de trabajador en promedio y en diferentes puntos de la distribución del ingreso laboral. 23 Las características de los retornos a los trabajadores que resultan de una ecuación Mincer o de una regresión por cuantiles representan la diferencia promedio del ingreso laboral de dos trabajadores que difieren en esa diferencia particular pero coinciden en el resto de las características observables incluidas en el modelo. Ahora, si el ingreso laboral de estos dos trabajadores aumenta proporcionalmente, los retornos a sus características no deben cambiar. Esto quiere decir que los retornos relativos a sus características son los mismos luego del incremento general en el ingreso laboral, pero sus retornos absolutos aumentaron debido a un impacto positivo exógeno en el ingreso laboral. 250 CAPÍTULO 6 ¿Qué impulsó la reducción de la pobreza y la desigualdad en Ecuador en la última década? Una historia del mercado laboral urbano RECUADRO 2 Regresión recentrada de Oaxaca-Blinder (RIF) Consideremos dos grupos: A y B. El cambio total en la estadística de distribución v del ingreso per cápita Y entre los dos grupos se puede definir como: Donde F es la distribución acumulada. Según Firpo, Fortin y Lemieux (2007, 2009) podemos sumar y restar la estadística de distribución contrafactual para obtener la distribución de Oaxaca-Blinder Donde es el efecto estructural o la diferencia debido a cambios en coeficientes (retornos), y es el efecto de compo- sición o de o la diferencia explicada por cambio en las características (dotaciones) entre los dos grupos. El método estándar de Oaxaca-Blinder (Oaxaca, 1973; Blinder, 1973) es un caso particular de esta ecuación, en donde se descompone la diferencia en el promedio de los salarios. Esta es usualmente utilizada para analizar la diferencia en salarios entre dos grupos (por ejemplo entre hombres y mujeres) y puede ser interpretada de la siguiente manera: si la estructura de salarios del grupo de referencia se mantuviera constante, ¿cuánto de la brecha salarial se podría explicar por las diferencias en características? Sin embargo, el método tradicional de Oaxaca-Blinder presenta ciertas limitaciones: aunque descomponer el promedio es relativamente simple, debido a las propiedades estadísticas del valor esperado, descomponer el promedio por cuantil no lo es. En cuanto al promedio, gracias a la ley de expectativas iteradas (una extensión de la ley de expectativas totales, LTE), el coeficiente estimado de una regresión simple OLS puede ser interpretado como el efecto del cambio en el valor promedio de la variable independiente en el valor promedio incondicional de la variable dependiente. Por otra parte, el coeficiente en una regresión cuantílica condicional solo puede ser interpretado como el efecto de un cambio en -ésimo de la variable dependiente, debido a que la ley de expectativas iteradas no aplica. En cambio, el método en dos pasos introducido por Firpo, Fortin y Lemieux (2007, 2009) reemplaza la variable dependiente Y por la función de influencia recentrada RIF(y,v) de la estadística v. El recentrar consiste en añadir la estadística de distribución v a la función de influencia IF(y,v): RIF(y,v) = v + IF(y,v)2. Asi, se puede aplicar el método OLS para obtener coeficientes de regresión de variables transformadas por RIF y retomar la descomposición de Oaxaca-Blinder. Esto permite generar contra-factuales por cualquier estadística de distribución como cuantiles y Gini. Nota: este resumen metodológico se basa en el mismo resumen expuesto en Scot y Rodella (2016). Para una descripción más extensa del método remitirse a Fortin, Lemieux y Firpo (2011). 251 FigurA 19 Descomposición de la diferencia en el registro del ingreso laboral entre 2006 y 2014 en áreas urbanas Predicción 2014 Predicción 2006 Diferencia Dotaciones Retornos Promedio del Log del ingreso laboral 5,99 5,68 0,31 -0,03 0,34 Notas: los coeficientes se calcularon para un regresión RIF de logaritmo de ingreso laboral mensual real en género, edad, edad al cuadrado, educación, tamaño de hogar, número de niños, estado civil, estatus laboral, sector de actividad, un simulador que identifica a la gente que gana menos que el salario mínimo, informalidad, ocupaciones agrupadas como un indicador de habilidades y ubicación geográfica. Para mayor información sobre la metodología ver Firpo, et al. (2009) and Fortin et al. (2011). Fuente: ECV 2006 y ECV 2014. Para descomponer el incremento en los retornos y sus impactos en el aumento del ingreso laboral, se agrupan las características individuales en diferentes dimensiones 24. Una dimensión importante que impactaba los cambios en el ingreso laboral de los trabajadores más pobres fue el recibir una remuneración menor al salario mínimo, mostrando el “efecto faro” del salario mínimo que empuja la distribución del ingreso laboral hacia la derecha. Es decir, debido a la política de incremento en el salario mínimo, los trabajadores que ganaban menos que el salario mínimo tuvieron un beneficio que se ve reflejado en la contribución positiva en los retornos de ingresos laborales. Pero la 24 Experiencia incluye edad y edad al cuadrado como indicador de experiencia; capital humano incluye dummys para primaria o menos y para secundaria; características demográficas incluyen género, tamaño de hogar, cantidad de niños y estado civil; estatus laboral incluye trabajadores públicos y asalariados, trabajadores independientes y no remunerados; rama de actividad incluye agricultura y pesca, construcción, manufactura y comercio; Habilidades incluye nivel bajo y medio de habilidades desarrollado en base al código de ocupaciones; y Región incluye Costa y Amazonía. 252 CAPÍTULO 6 ¿Qué impulsó la reducción de la pobreza y la desigualdad en Ecuador en la última década? Una historia del mercado laboral urbano principal contribución a los cambios en los retornos la dan los cambios en la constante de regresión, que captura cambios en el ingreso de base que representan los retornos de los trabadores con educación terciaria, empleadores, habilidades de nivel alto, que trabajan en la rama de servicios y en la región Sierra. Es importante destacar, que la informalidad contribuye negativamente a los retornos de ingresos laborales en los percentiles inferiores y tiene una contribución positiva en los percentiles superiores. Esto sostiene la idea expresada en secciones anteriores, de que el trabajo informal surge ya sea como un tipo de trabajo de subsistencia (en los más pobres) o como un tipo de trabajo de especialidad (en los percentiles superiores). FigurA 20 Descomposición de la contribución de retornos para el incremento del ingreso laboral Notas: los coeficientes se calcularon para un regresión RIF de logaritmo de ingreso laboral mensual real en género, edad, edad al cuadrado, educación, tamaño de hogar, número de niños, estado civil, estatus laboral, sector de actividad, un simulador que identifica a la gente que gana menos que el salario mínimo, informalidad, ocupaciones agrupadas como un indicador de habilidades y ubicación geográfica. Para mayor información sobre la metodología ver Firpo, et al. (2009) and Fortin et al. (2011). Fuente: ECV 2006 y ECV 2014.. 253 Para ejemplificar la lectura de la figura 19 y 20, se tiene que por ejemplo, que en los más pobres (percentil 10), existe una diferencia en el logaritmo del ingreso laboral de 0,47 esta diferencia mayoritariamente se explica por un efecto en los retornos de 0,55 (figura 19). La descomposición de estos 0,55 puntos log., se explican en la figura 20, la cual indica que para este percentil de la población los retornos positivos vienen por trabajar en la manufactura, construcción y comercio, por la experiencia y por ganar menos del salario mínimo (por la explicación señalada arriba). Mientras que, la parte negativa de los retornos viene del componente demográfico, del tipo de empleo, de la informalidad y de la región. FigurA 21 Descomposición de la contribución de las dotaciones al incremento en el ingreso laboral Notas: los coeficientes se calcularon para un regresión RIF de logaritmo de ingreso laboral mensual real en género, edad, edad al cuadrado, educación, tamaño de hogar, número de niños, estado civil, estatus laboral, sector de actividad, un simulador que identifica a la gente que gana menos que el salario mínimo, informalidad, ocupaciones agrupadas como un indicador de habilidades y ubicación geográfica. Para mayor información sobre la metodología ver Firpo, et al. (2009) and Fortin et al. (2011). Fuente: ECV 2006 y ECV 2014. 254 CAPÍTULO 6 ¿Qué impulsó la reducción de la pobreza y la desigualdad en Ecuador en la última década? Una historia del mercado laboral urbano En relación a la dotación o características de los trabajadores, la figura 19 señala que el incremento en el ingreso laboral entre el 2006 y 2014, se explica casi exclusivamente por un cambio en los retornos y no por un cambio en las dotaciones. Así por ejemplo, para los más pobres, el efecto dotación es negativo de -0,08 puntos log. Esa diferencia en dotación es explicada en la figura 21, donde las características que contribuyeron negativamente al cambio en el ingreso laboral de los trabajadores más pobres es ser un trabajador informal que gane menos que el salario mínimo y que trabaje en ramas diferentes a las de servicios. Por otro lado, la contribución positiva viene de las características del estatus de empleo, la demografía y la experiencia. Es importante destacar que, la característica de estatus (asalariado, independiente y no remunerado en comparación a la categoría omitida que es empleador) funciona en sentido contrario para los más pobres y para los percentiles más altos. Conclusiones El mercado laboral urbano tuvo un papel dominante en la reducción de la pobreza y la desigualdad del 2006 al 2014 en Ecuador. Más del 70% de la reducción de la pobreza moderada y la pobreza extrema en las áreas urbanas se debió al incremento en el ingreso laboral. El ingreso laboral sigue siendo la principal fuente de ingreso en los hogares ecuatorianos, representando entre el 70% y el 80% del ingreso familiar total. Una clase cada vez mayor de trabajadores asalariados, además del impulso del gobierno con aumentos en el salario mínimo y la inversión pública, condujeron a los trabajadores urbanos a experimentar un importante incremento en el ingreso laboral, que no solo les ha permitido moverse hacia arriba socioeconómicamente sino que ha logrado también una sociedad más equitativa. Ahora que una parte importante de la población salió de la pobreza, resultará clave mantener las ganancias en los estándares de vida de los hogares y mantener el ritmo de la reducción de la pobreza. 255 anexo • Regresión por cuantiles del registro del ingreso laboral mensual real. Urbano, 2006-2014 anexo 1 Descomposición de la pobreza por grupos 2006 2014 (1) (2) (3) (4) (5) (1) (2) (3) (4) (5) q10 q25 q50 q75 q90 q10 q25 q50 q75 q90 Edad 0,022*** 0,027*** 0,029*** 0,026*** 0,020*** 0,037*** 0,032*** 0,032*** 0,028*** 0,020*** (0,004) (0,003) (0,003) (0,003) (0,003) (0,003) (0,002) (0,002) (0,002) (0,002) Edad al cuadrado -0,000*** -0,000*** -0,000*** -0,000*** -0,000*** -0,000*** -0,000*** -0,000*** -0,000*** -0,000*** (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) Primaria o menos -0,071*** -0,169*** -0,244*** -0,282*** -0,323*** -0,072*** -0,111*** -0,149*** -0,197*** -0,207*** (0,022) (0,022) (0,018) (0,019) (0,027) (0,012) (0,012) (0,015) (0,020) (0,028) Educación secundaria -0,039* -0,104*** -0,161*** -0,189*** -0,243*** -0,048*** -0,073*** -0,079*** -0,116*** -0,126*** (0,022) (0,018) (0,017) (0,018) (0,028) (0,012) (0,012) (0,016) (0,017) (0,026) Mujeres -0,120*** -0,193*** -0,238*** -0,240*** -0,221*** -0,166*** -0,185*** -0,217*** -0,246*** -0,200*** (0,017) (0,011) (0,012) (0,013) (0,019) (0,009) (0,008) (0,009) (0,012) (0,016) Tamaño del hogar 0,001 -0,002 -0,002 -0,005 -0,007 -0,004 -0,009*** -0,015*** -0,018*** -0,014*** (0,004) (0,003) (0,004) (0,005) (0,005) (0,002) (0,003) (0,003) (0,003) (0,004) Cantidad de niños (<15) 0,003 0,006 0,007 0,007 0,015** -0,004 0,005 0,014*** 0,021*** 0,021*** (0,007) (0,005) (0,005) (0,007) (0,007) (0,004) (0,005) (0,005) (0,006) (0,007) No-casados -0,029** -0,066*** -0,080*** -0,113*** -0,135*** -0,035*** -0,059*** -0,078*** -0,106*** -0,096*** (0,014) (0,015) (0,015) (0,017) (0,021) (0,008) (0,009) (0,009) (0,013) (0,015) Trabajador asalariado 0,002 -0,125*** -0,285*** -0,559*** -0,936*** 0,062* -0,003 -0,186*** -0,412*** -0,683*** público (0,047) (0,032) (0,033) (0,055) (0,079) (0,035) (0,028) (0,034) (0,038) (0,066) Trabajador asalariado -0,182*** -0,324*** -0,419*** -0,621*** -0,914*** -0,160*** -0,269*** -0,416*** -0,598*** -0,787*** privado (0,037) (0,028) (0,023) (0,050) (0,073) (0,032) (0,023) (0,028) (0,034) (0,066) Independiente -0,278*** -0,457*** -0,512*** -0,643*** -0,928*** -0,298*** -0,400*** -0,470*** -0,614*** -0,767*** (0,035) (0,028) (0,029) (0,048) (0,069) (0,041) (0,026) (0,031) (0,038) (0,067) 256 CAPÍTULO 6 ¿Qué impulsó la reducción de la pobreza y la desigualdad en Ecuador en la última década? Una historia del mercado laboral urbano 2006 2014 (1) (2) (3) (4) (5) (1) (2) (3) (4) (5) q10 q25 q50 q75 q90 q10 q25 q50 q75 q90 Trabajador no remunerado -0,832** -0,951*** -0,867*** -0,910*** -1,206*** -1,137*** -1,136*** -0,964*** -0,834*** -0,948*** (0,352) (0,173) (0,150) (0,095) (0,134) (0,367) (0,198) (0,199) (0,087) (0,151) Agricultura y Minería -0,339*** -0,306*** -0,292*** -0,178*** -0,152*** -0,223*** -0,123*** -0,081*** -0,062*** -0,004 (0,104) (0,041) (0,039) (0,034) (0,044) (0,042) (0,019) (0,020) (0,019) (0,018) Construcción -0,033 -0,056** -0,099*** -0,177*** -0,236*** -0,048*** -0,055*** -0,072*** -0,083*** -0,080*** (0,028) (0,023) (0,024) (0,022) (0,034) (0,013) (0,015) (0,020) (0,019) (0,022) Manufactura -0,045* -0,056*** -0,070*** -0,072*** -0,072*** -0,038*** -0,031** -0,043*** -0,040** -0,009 (0,024) (0,020) (0,023) (0,020) (0,026) (0,012) (0,013) (0,016) (0,019) (0,016) Comercio 0,019 0,010 0,005 0,014 0,007 0,019 0,022* 0,025** 0,037** 0,050*** (0,018) (0,015) (0,018) (0,014) (0,015) (0,012) (0,012) (0,012) (0,015) (0,018) Gana menos que el -2,104*** -1,567*** -1,192*** -1,068*** -1,171*** -2,041*** -1,362*** -0,995*** -0,931*** -1,108*** salario mínimo (0,043) (0,023) (0,019) (0,013) (0,021) (0,033) (0,019) (0,011) (0,010) (0,017) Empleo informal -0,041** -0,041*** -0,087*** -0,138*** -0,136*** -0,008 -0,026*** -0,079*** -0,055*** -0,019 (0,018) (0,014) (0,018) (0,023) (0,033) (0,009) (0,009) (0,010) (0,010) (0,017) Habilidades intermedias -0,100*** -0,142*** -0,165*** -0,266*** -0,422*** -0,110*** -0,187*** -0,294*** -0,381*** -0,507*** (0,029) (0,022) (0,022) (0,019) (0,037) (0,013) (0,016) (0,017) (0,020) (0,028) Habilidades bajas -0,100*** -0,179*** -0,228*** -0,327*** -0,489*** -0,098*** -0,179*** -0,299*** -0,409*** -0,550*** (0,027) (0,024) (0,027) (0,024) (0,037) (0,014) (0,016) (0,018) (0,019) (0,031) Costa 0,003 0,011 -0,009 -0,013 0,002 0,019** 0,006 0,018** 0,022* 0,019 (0,015) (0,011) (0,014) (0,014) (0,018) (0,009) (0,008) (0,009) (0,012) (0,012) Amazonía 0,016 0,040* 0,008 0,036 0,061 0,008 0,045*** 0,053*** 0,077*** 0,069*** (0,027) (0,024) (0,036) (0,031) (0,046) (0,018) (0,013) (0,016) (0,018) (0,016) Constante 5,538*** 5,962*** 6,458*** 7,169*** 8,100*** 5,614*** 6,088*** 6,618*** 7,311*** 8,086*** (0,088) (0,060) (0,055) (0,078) (0,100) (0,070) (0,050) (0,062) (0,062) (0,093) Observaciones 12.189 12.189 12.189 12.189 12.189 21.144 21.144 21.144 21.144 21.144 Notas: errores estándar en paréntesis. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. Las categorías de referencia se asocian con trabajadores en grupos con empleos tradicionalmente de altos ingresos: hombres, casados, empleadores, en el sector servicios, que ganan más que el salario mínimo, con trabajo formal, altas calificaciones y que viven en la región Sierra. Utilizamos la ocupación como indicador de habilidades y agrupamos trabajadores con bajas calificaciones como aquellos con ocupaciones elementales, operadores y ensambladores de planta y maquinaria y funcionarios y artesanos de artes mecánicas y otros oficios, los trabajadores de medianas calificaciones se refieren a ocupaciones como ganaderos y trabajadores capacitados en agricultura y pesca, trabajadores en servicios y comercio, y personal de apoyo administrativo; mientras que trabajadores con altas calificaciones son aquellos que trabajan como técnicos y profesiones asociadas, profesionales científicos e intelectuales, directores y gerentes y también aquellos con ocupaciones militares. Fuente: ECV 2006 y ECV 2014. 257 BIBLIOGRAFÍA Abowd, J. M., Kramarz, F., Margolis, D. N., and Philippon, T. 2000. “The Tail of Two Countries: Minimum Wages and Employment in France and the United States”. IZA Discussion Paper No. 203. Azevedo, J.P., V. Sanfelice, and M.C. Nguyen. 2012. “Shapley Decomposition by Components of a Welfare Measure” World Bank (mimeo). Atuesta, B. 2015. “Effects of Minimum Wage Increases on Labor Market Outcomes in Ecuador 2007- 2014”. Master thesis, Paris School of Economics (mimeo). Barros, R. P., M. Carvalho, S. Franco, and R. Mendoça. 2006. “Uma Análise das Principais Causas da Queda Recente na Desigualdade de Renda Brasileira.” Revista Econômica, vol. 8(1), pp 117-147. Bell, L. (1997). “The impact of Minimum Wages in Mexico and Colombia”. Journal of Labor Economics, Vol. 15, No. S3, pp. S102-S135. Bosch, M. and Manacorda, M. (2010). “Minimum Wages and Earnings Inequality in Mexico”. American Economic Journal: Applied Economics 2, pp. 128-149. 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World Bank Report No. 90486-EC. 259 CAPÍTULO 7 Reducción de la pobreza rural en Ecuador Un análisis de actividades generadoras de ingresos Diego Rojas Báez y Roberto Castillo Añazco Introducción Entre 2006 y 2014, la pobreza por consumo en el área rural se reduce 14,2 puntos porcentuales1, de 61,5% a 47,3%, mientras que en el área urbana disminuye 9,4 puntos, de 24,9% a 15,5%. El sector rural difiere del urbano, no solo respecto a la concentración de la población, sino también en las dinámicas económicas, sociales y culturales que caracterizan a los hogares rurales. Teniendo esto en cuenta es esperable que la reducción de pobreza observada tenga lógicas específicas. Algunos elementos motivan el estudio de la dinámica rural en los últimos 8 años. En primer lugar, existe una mayor concentración de pobreza rural a pesar que en 1 De aquí en adelante cuando se haga referencia a variaciones en la tasa de pobreza, está se expresará en puntos porcentuales, salvo que se mencione lo contrario. 260 CAPÍTULO 7 Reducción de la pobreza rural en Ecuador. Un análisis de actividades generadoras de ingresos el sector habita un tercio de la población. Para el año 2014, cerca de 2,53 millones de personas en el área rural viven en situación de pobreza, 1,6 veces más que el número de pobres del área urbana. En segundo lugar, durante el período de estudio, existe una mayor reducción de pobreza rural, tanto en términos absolutos como relativos. Como consecuencia, de la reducción total de pobreza observada a nivel nacional (12,5 puntos, de 38,3% a 25,8%), el sector rural es responsable de 7,2 puntos del cambio (57,6%) y el sector urbano de 5,3 puntos (42,4%). Finalmente, la reducción de pobreza rural se produce de manera distinta a la reducción urbana. En la figura 1 se presenta la descomposición del cambio en la pobreza por componentes2, crecimiento y redistribución3. Como se observa en el sector urbano prima un modelo de reducción principalmente encadenado a un proceso de redistribución. De los 9,4 puntos, 7 responden a una mejora en la distribución del consumo y 2,3 puntos a un crecimiento del consumo promedio. Por su parte en el sector rural, de los 14,2 puntos de reducción, 11,6 puntos se atribuyen a un fenómeno crecimiento y 2,6 puntos a un fenómeno redistributivo. El gasto de consumo de los hogares está determinado por el nivel de ingresos y de ahorro que tenga un hogar. Teniendo en cuenta que el 50% de los hogares más pobres en Ecuador no tienen capacidad de ahorro (INEC, 2014) es esperable que la reducción de pobreza por consumo se deba a un aumento real de los ingresos de los hogares. De ahí que estudiar la generación de ingresos de los hogares es fundamental para entender los principales mecanismos de reducción de pobreza por consumo. 2 Ver (Ravallion & Huppi, 1991). 3 Se utiliza el enfoque de Shapley para no escoger un período de referencia. 261 F igur A 1 Cambio en pobreza efecto crecimiento y redistribución, por área de residencia, 2006-2014 14,2 12,5 11,6 9,4 7,0 7,0 2,6 2,3 5,4 Diferencia Efecto crecimiento Efecto redistribución Rural Urbano Nacional Fuente: cálculo de los autores basados en ECV 2006, 2014. En relación a estudios de generación de ingresos en el sector rural se han desarrollado algunos que incorporan a Ecuador dentro del análisis (Davis et al., 2008; T. Reardon, Berdegué, & Escobar, 2001; Thomas Reardon, Berdegué, Barret, & Stamoulis, 2007; Winters et al., 2009). A su vez autores como Ferreira & Lanjouw (2001); S. Haggblade, Hazell, & Reardon (2007); Steven Haggblade et al. (2002); Himanshu, Lanjouw, Mukhopadhyay, & Murgai (2011); J. Lanjouw (2001); P. Lanjouw & Murgai (2009) sugieren que los ingresos del sector no agropecuario son uno de los principales mecanismos para reducción de pobreza rural. Finalmente, a nivel nacional los reportes del Banco Mundial son los estudios más recientes que abordan el fenómeno de la pobreza rural (World Bank, 1996, 2004). El presente estudio tiene como objetivo analizar los cambios de las distintas fuentes de ingreso de los hogares rurales, en términos de estructura, crecimiento por fuente, y participación de los miembros. En esa línea, el estudio intenta aportar información relevante y oportuna sobre el sector rural que sirva finalmente como insumo de política pública. El resto del documento está organizado en cinco secciones. La primera caracteriza los hogares pobres y analiza la reducción de pobreza por territorio. Luego, se estudia la composición y los cambios en el portafolio de ingresos de los hogares rurales. La tercera 262 CAPÍTULO 7 Reducción de la pobreza rural en Ecuador. Un análisis de actividades generadoras de ingresos realiza una simulación para cuantificar el aporte de las distintas fuentes de ingreso en la reducción de pobreza rural. La cuarta estudia un factor que se muestra determinante en la reducción de pobreza, el empleo no agropecuario dependiente. Finalmente, se destacan las principales conclusiones. Caracterización de la evolución de la pobreza rural Esta sección analiza cómo ha evolucionado la pobreza en dos aspectos: desde las características de los hogares y desde el territorio. El primer aspecto intenta entender cuáles son las características de un hogar pobre rural y cómo estas han cambiado entre 2006 y 2014. El segundo elemento pretende entender la diversidad económica y social a través del análisis territorial por regiones naturales. • Perfil de los hogares pobres rurales Para contar con un panorama general de la dotación de los hogares se realiza un breve perfil de las características de los hogares que se encuentran ligadas de manera más directa a la generación de ingresos y por ende a la capacidad de consumo. El perfil toma en cuenta elementos demográficos, de infraestructura, seguridad alimentaria y posesión de activos4. En la tabla 1 se observa que en términos demográficos, entre 2006 y 2014, el tamaño promedio de los hogares rurales disminuye 0,4 miembros, de 4,4 a 3,8. A pesar de la reducción, los hogares rurales pobres son 1,7 veces más grandes que los no pobres, lo que se explica por una mayor concentración de niños y adolescentes menores de 15 años. El porcentaje de hogares con jefatura femenina aumenta del 16% al 21%, crecimiento que es independiente de la condición de pobreza del hogar. Los años promedio de escolaridad del jefe de hogar aumentan en mayor medida para los hogares rurales pobres lo cual disminuye la brecha en 2014. 4 Una parte del análisis general de las características de los hogares pobres en el Ecuador es desarrollado en el capítulo “Pobreza en Ecuador: tendencias y factores asociados 2006-2014”. 263 TABLA 1 Características de los hogares rurales según situación de pobreza, 2006-2014 Indicador 2006 2014 No pobre Pobre Total No pobre Pobre Total Demográficas Edad del jefe de hogar (años) 48,4 47,5 48,0 50,2 47,1 49,0 Escolaridad del jefe de hogar (años) 7,3 5,0 6,1 7,4 5,8 6,8 Jefatura femenina 16% 15% 16% 22% 19% 21% Tamaño del hogar 3,5 5,2 4,4 3,2 4,9 3,8 Porcentaje personas menores 15 años 31,0 47,0 40,8 28,3 44,5 36,0 Tasa de dependencia5 35% 46% 41% 36% 48% 41% Infraestructura Materiales deficitarios6 66% 86% 76% 66% 84% 73% Hacinamiento7 12% 46% 29% 7% 31% 16% Eliminación adecuada de excretas 8 23% 7,0% 15% 28% 13% 22% Cobertura por red pública 67% 55% 61% 71% 63% 68% Cobertura energía eléctrica 93% 83% 88% 97% 93% 96% Seguridad alimentaria Coeficiente de Engel (%) 49,0 57,1 53,2 46,2 54,0 49,1 Comida suficiente 87% 71% 79% 92% 78% 86% Problemas para pagar consumo alimenticio 29% 45% 37% 17% 31% 22% Activos Superficie operada per cápita9 2,4 1,2 1,8 1,9 0,8 1,5 Fuente: cálculo de los autores basados en ECV 2006, 2014. Las condiciones físicas de la vivienda y el acceso a servicios básicos, refleja que para el año 2014 el 73% de los hogares rurales habitan en viviendas con materiales deficitarios. La diferencia entre hogares pobres y no pobres es de 18 puntos, 2 puntos menos que 5 Se refiere a la relación entre el número de personas no ocupadas en el hogar para el tamaño del hogar. 6 Se refiere a la calidad de los materiales para el piso, pared y techo de la vivienda. 7 Número de hogares que viven en condiciones de hacinamiento; es decir, mantienen un número de personas por pieza de dormitorio relativamente alto – más de tres personas por cuarto destinado exclusivamente para dormir. 8 Se refiere al tipo de servicio higiénico correspondiente a alcantarillado, pozo séptico y pozo ciego 9 Número de hectáreas que están efectivamente siendo cultivadas dividido para el número de miembros del hogar. 264 CAPÍTULO 7 Reducción de la pobreza rural en Ecuador. Un análisis de actividades generadoras de ingresos en 2006. El hacinamiento para los hogares rurales a 2014 se ubica en 16%, lo que representa una disminución de 7 puntos, siendo los hogares pobres los que más reducen esta condición de habitabilidad, acortando a su vez la brecha entre hogares pobres y no pobres. El 22% de hogares rurales en 2014 tienen un sistema adecuado de eliminación de excretas, lo que representa una mejoría de 7 puntos, sin distinguir situación de pobreza, lo que mantiene constante la brecha entre hogares pobres y no pobres (16 puntos). La cobertura de agua por red pública se ubica a 2014 en 68%; aumenta la cobertura en los últimos 8 años cerca de 7 puntos, siendo los hogares pobres los más beneficiados. La cobertura de energía eléctrica en 2014 bordea el 96%, esto implica un incremento de cerca de 8 puntos, donde de igual manera son los hogares pobres los más beneficiados (10 puntos). En términos de seguridad alimentaria se observa que el coeficiente de Engel –importancia relativa del gasto en alimentos sobre el total de gastos– cae 4,1 puntos en el período de estudio, de 53,2% a 49,1%, reducción que no distingue por condición de pobreza. Por otro lado, existe un 86% de hogares rurales que manifiestan tener suficiente comida para alimentarse en la semana anterior al levantamiento de la encuesta, esto significa un aumento de 7 puntos respecto al 2006. La brecha entre pobres y no pobres por este indicador, 4 puntos, se reduce 2 puntos. En relación al número de hectáreas per cápita operadas por el hogar indica que, comparado con 2006 existe una reducción de 0,3 hectáreas; el descenso es ligeramente mayor para los hogares no pobres. De manera general se puede concluir que las condiciones de vida de los hogares rurales mejoran en los ámbitos descritos previamente, siendo los hogares pobres los más beneficiados, reduciendo así la brecha entre los pobres y los no pobres. • La pobreza rural en el territorio La pobreza en el sector rural es geográficamente particular. La diversidad de pisos ecológicos que atraviesan el territorio ecuatoriano hace que las actividades agrícolas de las distintas regiones sean específicas. El Ecuador continental se encuentra divido en tres regiones: Costa, Sierra y Amazonía10. Al igual que las actividades económicas por región tienen lógicas específicas, los riesgos naturales, los patrones culturales y otros factores, son específicos de cada región. Estos elementos motivan analizar la evolución de la pobreza por región natural. 10 Para el análisis se descarta la región insular pues en 2006 no se levantó información para este territorio. 265 TABLA 2 Pobreza rural por región, 2006-2014 Indicador Región 2006 2014 Cambios (puntos) Pobreza Costa 62,1% 45,0% -17,1 Sierra 58,9% 46,0% -12,9 Amazonia 73,5% 63,3% -10,2 Ecuador* 61,5% 47,4% -14,2 Pobreza extrema Costa 22,0% 10,5% -11,5 Sierra 25,8% 12,6% -13,2 Amazonia 52,2% 31,3% -20,9 Ecuador* 26,9% 13,8% -13,1 Nota: *se hace referencia al sector rural continental. Fuente: cálculo de los autores basados en ECV 2006, 2014. En la tabla 2 se observa que, tanto la pobreza como la pobreza extrema en el área rural se reducen en todas las regiones en niveles superiores a 10 puntos. A pesar de la reducción, la Amazonía sigue siendo la región con mayor incidencia de pobreza. Comparado con el nivel de reducción nacional, la Costa rural es la región que más pobreza reduce (17,1 puntos), mientras que en términos de pobreza extrema, es la región amazónica (20.9 puntos) Tras descomponer la tasa de pobreza por región natural para conocer el aporte de cada grupo a la incidencia nacional, se concluye que las contribuciones son estables en el tiempo y responden a la distribución geográfica de la población11. Por ejemplo, al 2014 la Costa rural representa el 37% de la población rural y aporta con el 35,2% a la tasa de pobreza total rural; la Sierra rural representa el 52% de la población rural y aporta con el 50,5% y la Amazonia representa el 10,7% de la población y aporta con 14,3%. De manera complementaria se realiza una descomposición de la pobreza asociada a cambios en el consumo y a la estructura poblacional12. Siguiendo a Ravallion & Huppi (1991) el cambio de la pobreza puede explicarse por dos efectos: el primero mide la 11 La contribución a la pobreza por grupos se realiza siguiendo a (Foster, Greer, & Thorbecke, 1984): Donde z es la línea de pobreza, cj es el vector de ingresos de cada región r. 12 Migraciones, nacimientos y defunciones. 266 CAPÍTULO 7 Reducción de la pobreza rural en Ecuador. Un análisis de actividades generadoras de ingresos contribución a la reducción de la pobreza que tiene lugar por el aumento del consumo dentro de cada región (componente grupo). El segundo mide la contribución a la reducción de pobreza debido a los cambios en la estructura de la población (componente población). El análisis se efectúa tanto para el indicador de pobreza como para pobreza extrema. TABLA 3 Descomposición del cambio en pobreza rural por regiones, 2006-2014 Indicador Región Componente Componente Total grupo población Pobreza Costa -6,5 -0,9 -7,5 Sierra -6,7 0,4 -6,3 Amazonía -1,0 0,7 -0,3 Cambio -14,2 0,1 -14,1 Pobreza extrema Costa -4,4 -0,3 -4,7 Sierra -6,8 0,1 -6,7 Amazonía -2,1 0,4 -1,7 Cambio -13,4 0,3 -13,1 Nota: los valores están expresados en puntos porcentuales Fuente: cálculo de los autores basados en ECV 2006, 2014. Dada la estabilidad de la estructura de la población en el período de estudio, la mayor parte del cambio en la pobreza y pobreza extrema rural se explica por el componente grupo, es decir, por un crecimiento del consumo de los hogares que eran pobres en 2006. En términos del cambio en la tasa de pobreza rural, la mayor parte de la reducción se explica por la región Costa (7,5 puntos) y la región Sierra (6,3 puntos). La Costa rural es la única que tiene un aporte de reducción por el componente población. Esto marca la diferencia con la Sierra rural, pues el efecto grupo es similar para ambas regiones antes de considerar el efecto poblacional. En lo que respecta a la tasa de pobreza extrema los signos de las contribuciones son similares a los mostrados para pobreza. La mayor contribución a la reducción se debe a la Sierra rural (6,7 puntos) esto a pesar que el efecto población reduce su contribución inicial. Por otra parte, la Costa rural aporta con 4,9 puntos, lo que puede dar cuenta de que la mejoría de la población más pobre de la Costa es menos notoria que para aquellos que se encontraban saliendo 267 de situación de pobreza moderada. La Costa rural es la única región que tiene una contribución a la reducción de pobreza por el componente población mientras la Sierra y la Amazonia rural muestran incrementos en este componente. Este último punto sugiere que el crecimiento demográfico de la población pobre fue menor que el crecimiento de la población no pobre en la Costa rural. La región amazónica tiene una contribución baja en términos de pobreza extrema pero superior a la contribución a la disminución de la pobreza moderada, lo que es señal de una mejoría entre los más pobres; esto es congruente con el análisis previo, donde la Amazonía rural es la que más pobreza extrema reduce. El análisis de este apartado, indica que no hay un indicio fuerte que diferencie a las regiones naturales respecto a cambios en la tasa de pobreza y pobreza extrema, lo que significa que la reducción no responde a lógicas económicas específicas del territorio, ni a cambios demográficos. Estructura y cambios en los ingresos de los hogares rurales La generación de ingresos está determinada por las decisiones de participación en ciertas actividades económicas que realizan los hogares. Para entender los principales cambios en la generación de ingresos de los hogares rurales es preciso inicialmente construir un agregado de ingresos que recoja teóricamente las posibles fuentes de ingresos de los hogares. Posteriormente, el análisis de la estructura del portafolio de ingresos, así como sus cambios en el tiempo, posibilita obtener ciertas hipótesis de los factores asociados a la reducción de pobreza. • Agregado del ingreso de los hogares rurales La construcción del agregado expuesto en este trabajo se basa en dos estudios previos (Carletto et al., 2007; P. Lanjouw, 1998)13. Desde una perspectiva teórica un hogar rural obtiene ingresos por 3 fuentes: I) por actividades agropecuarias; II) por actividades no agropecuarias, y, III) por transferencias y otras fuentes14 (ver figura 2). 13 Rural Income Generating Activities por sus siglas en inglés. 14 Se construye el ingreso de esta manera para ser más precisos en el rubro de autoconsumo que los hogares rurales obtienen por actividades agropecuarias y actividades independientes. 268 CAPÍTULO 7 Reducción de la pobreza rural en Ecuador. Un análisis de actividades generadoras de ingresos En un segundo nivel las fuentes se pueden a su vez dividir en 7 componentes. Por un lado, el ingreso agropecuario independiente y el agropecuario dependiente. El primero proviene de la comercialización o autoconsumo de la producción pecuaria o agrícola, en parcelas que son operadas por los miembros del hogar. El segundo proviene de la participación de los miembros del hogar dentro del mercado laboral en actividades agropecuarias donde se recibe una remuneración a cambio, bien sea por modalidad de contrato o a través de jornales. Por otro lado, el hogar puede obtener ingresos laborales por concepto de actividades no agropecuarias, sean independientes o dependientes. Las dependientes provienen de los ingresos de los asalariados que participan en el mercado laboral y que reciben una compensación de parte de un empleador bien sea a través de un salario o de un jornal. En cambio las independientes, son entradas de recursos por negocios propios y por la actividad de trabajadores que no dependen de un patrono. FigurA 2 Estructura de los ingresos para los hogares rurales Fuente: cálculo de los autores basados en ECV 2006, 2014. 269 Finalmente, dentro de los ingresos por transferencias y otras fuentes, existen recursos del hogar no ligados al empleo, como las transferencias del Gobierno (Bono de Desarrollo Humano o Crédito de Desarrollo Humano), las transferencias privadas (remesas, donaciones y dividendos) y, en una categoría residual, todos los ingresos que no se agruparon en las anteriores categorías (becas, pensiones por jubilación, pensiones por alimentación, entre otros). • Crecimiento del ingreso de los hogares rurales Como se había señalado en la parte introductoria, la reducción de la pobreza rural se explicaba en un 81,7% (11,6 puntos) por el crecimiento promedio del consumo. De ahí que el interés del apartado sea analizar con mayor profundidad el crecimiento de los ingresos de los hogares rurales entre 2006 y 2014. En la tabla 4 se observa que el ingreso promedio anual de los hogares rurales en 2014 es de US$ 9.624,4, lo que implica un crecimiento promedio real del 22% respecto a 2006, o una tasa efectiva anual del 2,47%. Además del ingreso promedio, en la tabla se presenta los ingresos para un conjunto de percentiles. Por ejemplo, para 2014 el 10% de los hogares rurales tenían ingresos inferiores a US$ 2.030,1 y la mitad de los hogares rurales tenían ingresos anuales inferiores a US$ 6.559,6. Al generalizar el análisis para los demás percentiles se concluye que el ingreso promedio aumenta para todos los percentiles en el período de estudio. La tabla indica también que la distribución del ingreso en ambos períodos es similar -con una leve mejoría para 2014- de acuerdo al coeficiente de asimetría y de variación, lo que es consistente con el reducido aporte del efecto redistributivo (18,3% o 2,6 puntos) en el total del cambio de la pobreza rural. TABLA 4 Descriptivos del ingreso anual de los hogares rurales (dólares 2014) 2006 2014 Muestra 6.036 14.913 Hogares 1.111.218 1.348.869 Promedio 7.920,5 9.624,4 Desv. estándar 13.372,4 13.220,5 Máximo 292.796,0 395.158,3 Mínimo 16,4 55,7 Asimetría 8,9 8,1 Coef. variación 1,7 1,6 270 CAPÍTULO 7 Reducción de la pobreza rural en Ecuador. Un análisis de actividades generadoras de ingresos 2006 2014 Percentil 5 677,6 1.462,2 Percentil 10 1.125,6 2.030,1 Percentil 25 2.589,8 3.743,8 Mediana 4.961,7 6.559,6 Percentil 75 9.077,8 11.160,8 Percentil 90 15.000,3 18.148,5 Percentil 95 21.49,1 25.611,8 Fuente: cálculo de los autores basados en ECV 2006, 2014. FigurA 3 Función de densidad acumulada del logaritmo del ingreso de los hogares rurales, 2006-2014 Fuente: cálculo de los autores basados en ECV 2006, 2014. La figura 3, que presenta la densidad acumulada del logaritmo del ingreso de los hogares rurales para el período 2006 y 201415 complementa la lectura anterior. La figura refleja que la curva del 2014 se desplaza hacia la derecha en relación a la distribución del 15 La curva que se muestra en la figura es resultado de un proceso de suavizado de los valores de crecimiento registrados en cada uno de los percentiles de la distribución de consumo. El proceso se llevó a cabo a través de un método no paramétrico, locally weighted regression (Cleveland & Devlin, 1988), usando un ancho de banda de 0,1. 271 2006, esto da cuenta del crecimiento del ingreso en la mayor parte de la distribución. En segundo lugar, revela que el desplazamiento entre las curvas es mayor en la parte inferior, lo que implica un crecimiento asimétrico de la distribución que se acentúa en los percentiles por debajo de la mediana. • Estructura del portafolio de los ingresos de los hogares rurales Continuando con el análisis del crecimiento, el siguiente apartado estudia los cambios promedio de las diferentes fuentes de ingresos de los hogares rurales; esto permite entender si existe alguna fuente que crezca a mayor nivel que el resto, lo que implicaría un cambio en la estructura del portafolio de ingresos, o si existe un crecimiento homogéneo en las fuentes. Como primer elemento se analiza, a nivel macro, la participación de las 7 fuentes de ingresos respecto al total de ingresos del área rural16. El ejercicio indica en qué medida los hogares rurales, en su conjunto, depende de cada fuente de ingresos y si estos han sufrido algún cambio entre 2006 y 2014. TABLA 5 Estructura e ingreso promedio por fuente, 2006-2014 Fuentes de ingreso Estructura (%) Ingreso anual promedio (US$ 2014) 2006 2014 Variación 2006 2014 Tasa de variación No agropecuario Dependiente 27,1 31,2 4,1 6.213 8.391 3,8% Independiente 29,5 22,6 -6,9 7.876 8.655 1,2% Agropecuario Dependiente 16,1 15,3 -0,8 3.870 4.767 2,6% Independiente 12,3 13,8 1,5 1.462 2.145 4,9% ` 16 Las proporciones se entienden como el total del ingreso de los hogares en la fuente k dividido para el total del ingreso de los hogares de esta manera: Donde H es el total de hogares y K el número total de fuentes que se consideran en la tipología. 272 CAPÍTULO 7 Reducción de la pobreza rural en Ecuador. Un análisis de actividades generadoras de ingresos Fuentes de ingreso Estructura (%) Ingreso anual promedio (US$ 2014) 2006 2014 Variación 2006 2014 Tasa de variación No laboral Transferencias 4,8 3,7 -1,1 1.129 1.249 1,3% Gobierno 1,5 4,0 2,5 281 752 13,1% Otros 8,8 9,5 0,7 766 1.002 3,4% Total ingreso del hogar 100% 100% 7.920,5 9.624,4 2,5% Nota: la tasa de variación es efectiva anual. Fuente: cálculo de los autores basados en ECV 2006, 2014. Para el año 2014 la principal fuente de recursos para los hogares rurales son los ingresos provenientes de las actividades no agropecuarias dependientes (31,2%), seguido de las actividades no agropecuarias independientes (22,6%). En conjunto el sector no agropecuario aporta con el 53,8% del total de ingresos del sector rural. Por otro lado, las actividades provenientes del trabajo agropecuario aportan con el 29,1% del total de ingresos, teniendo una participación similar tanto los ingresos por actividades dependientes (15,3%) como independientes (13,8%)17. Al comparar la estructura de los ingresos entre 2006 y 2014, existe una reducción de la participación de los ingresos por actividades no agropecuarias independientes (6,9 puntos) y de los ingresos por transferencias privadas (1,1 puntos), que se compensa por el aumento en participación de los ingresos por actividades no agropecuarias dependientes (4,1 puntos), de las transferencias del Gobierno (2,5 puntos) y de las actividades agropecuarias independientes (1,5 puntos). En el agregado, la participación del sector agropecuario se mantiene constante (28,4% en 2006 a 29,1% en 2014), aumenta la participación de los ingresos no laborales (2,1 puntos) y disminuye la participación del sector no agropecuario (2,8 puntos). Los cambios en la estructura de los ingresos, se complementa con el análisis del crecimiento promedio por fuente. Como se observa en la tabla 5, todas las fuentes crecen en términos reales, pero no al mismo ritmo. Por ejemplo, las transferencias del Gobierno crecieron a una tasa del 13,1% efectivo anual, de US$ 281 a US$ 752 anuales y los ingresos de los trabajadores no agropecuarios dependientes al 3,8%, de US$ 6.213 a US$ 8.391 anuales. Si bien los promedios resumen el contexto del crecimiento, no permiten identificar si el crecimiento fue homogéneo al interior de la distribución, para ello el siguiente apartado expone la configuración del portafolio de ingresos por quintiles de consumo y analiza los cambios entre 2006 y 2014, haciendo énfasis en aquel segmento de la distribución que sería responsable de la reducción de pobreza. 17 Tener en cuenta que si bien el sector agropecuario emplea aproximadamente al 60% de las personas en ocupación, en términos de volumen representan aproximadamente el 30% de los ingresos totales de los hogares rurales. 273 • Cambios en la estructura de los ingresos por quintil de consumo A diferencia de lo expuesto en la sección previa, el ejercicio que se presenta a continuación permite visualizar la importancia relativa18 que tiene cada fuente para la obtención de ingresos de los hogares a través del análisis de quintiles de consumo en el área rural. Uno de los primeros elementos que se observa es que conforme aumenta el nivel de bienestar económico del hogar, la importancia relativa de los ingresos por actividades agropecuarias dependientes y las transferencias del Gobierno disminuyen y aumenta la participación de los ingresos por actividades no agropecuarios. Este comportamiento se da tanto en 2006 como en 2014. FigurA 4 Estructura de los ingresos por quintil de consumo, 2006-2014 Fuente: cálculo de los autores basados en ECV 2006, 2014. 18 La importancia se mide como la proporción promedio del ingreso de la fuente k con respecto al total del ingreso de cada hogar: 274 CAPÍTULO 7 Reducción de la pobreza rural en Ecuador. Un análisis de actividades generadoras de ingresos Al analizar los cambios en la estructura por período y por quintiles de consumo, se observa por ejemplo, que de los 6,9 puntos de reducción total de la participación de los ingresos por actividades no agropecuarias independientes, existe una disminución generalizada por quintiles pero explicada en mayor medida por los quintiles 4 y 5. A su vez, se comprueba que la reducción de la participación de las transferencias privadas (1,1 puntos) es independiente al nivel de bienestar de los hogares. Por otro lado, las transferencias del Gobierno aumentan para todos los quintiles19, siendo el cambio más significativo en los tres primeros. Esto da cuenta de cómo el ingreso que reciben los hogares a partir de los programas de asistencia social pueden ser determinantes para la reducción de pobreza por consumo. Finalmente, el aumento observado de la participación de los ingresos por actividades no agropecuarias dependientes (4,1 puntos) se explica principalmente por los cambios en las estructuras del quintil 1 y 3, que aumentan en 4 puntos, respectivamente. En términos generales, en Latinoamérica los ingresos que provienen de actividades no agropecuarias representan, en promedio el 47% del total de ingresos rurales (Thomas Reardon et al., 2007), lo que coloca al Ecuador (53,8%) dentro de las economías por encima de la media. Considerando que la pobreza en 2006 se ubicó en 61,5% (alrededor del quintil 3) y al 2014 en 47,3% (por encima del quintil 2), los quintiles que potencialmente explican el cambio en la pobreza están entre el quintil 2 y quintil 4, asumiendo que existe movilidad ascendente20. De ahí que el crecimiento de los ingresos y la participación de los ingresos no agropecuarios dependientes y las transferencias del Gobierno vía Bono de Desarrollo Humano, se perfilan como unos determinantes de la reducción de pobreza en el sector rural. Los resultados muestran importantes rasgos del crecimiento del ingreso por fuente y a la vez plantea posibles relaciones del crecimiento y la reducción de pobreza. Para el segmento de la distribución del consumo que potencialmente explica la reducción de pobreza existe una caída en la participación de las actividades agropecuarias dependientes y un aumento en las actividades no agropecuarias dependientes. 19 Es importante destacar que los quintiles definidos para este estudio se construyen a partir del agregado monetario en el área rural. Si se quiere realizar una revisión de las transferencias del gobierno, los quintiles apropiados serían los construidos con el agregado monetario a nivel nacional. 20 Para mayor detalle ver capítulo “Dinámica de la pobreza y movilidad socio-económica en Ecuador 2006-2014”. 275 Descomposición del cambio en pobreza por fuentes de ingreso y participación laboral En la siguiente sección se desarrolla una microsimulación que intenta cuantificar los cambios en la estructura del portafolio de ingresos, para poder explicar a su vez los cambios en pobreza por consumo. La técnica es desarrollada por Azevedo, Inchauste, Olivieri, Saavedra, & Winkler (2013) en base a Paes de Barros, Carvalho, & Franco (2008). La técnica explicada en el recuadro 1 define como perceptores de ingreso a todas las personas mayores de 5 años. A pesar que la situación de trabajo de menores de 15 años no es deseable, esta realidad parece como un elemento relevante en algunos hogares del área rural del Ecuador. RECUADRO 1 Descomposición del cambio en pobreza La técnica de carácter estadístico (descomposición contable) realiza una serie de simulaciones para identificar el efecto potencial que tienen las fuentes de ingresos de los hogares ante indicadores de bienestar como la tasa de pobreza (fuera de un escenario de equilibrio general). Permite además identificar si cada fuente de ingreso del hogar tiene influencia por el efecto que causa el aumento en el ingreso promedio percibido por los miembros del hogar o por el número de miembros que participan en las distintas actividades económicas. La principal limitación de la simulación es que no toma en cuenta los comportamientos de los individuos ante los cambios introducidos por la simulación. Sin embargo es útil para entender la influencia de las fuentes de ingreso sobre la evolución de la pobreza en ausencia de datos de panel. La tasa de pobreza, bajo este enfoque se puede expresar de la siguiente manera: 276 CAPÍTULO 7 Reducción de la pobreza rural en Ecuador. Un análisis de actividades generadoras de ingresos Donde: Cpc consumo per cápita del hogar. qh factor de ajuste del consumo per cápita. n número de personas del hogar. na número de personas mayores a 5 años en el hogar. no número de personas del hogar que perciben un ingreso por cualquiera de las K actividades. nok número de personas del hogar que perciben un ingreso por actividad k. yik ; yi k ,es el ingreso percibido por el hogar por la actividad k. k Yi = k LP(Cpc ) la curva de lorenz de la distribución del consumo per cápita. mpc consumo medio per cápita. El Cpc se expresa como una función de las 7 fuentes de ingreso, y su correspondiente tasa de participación, a través de un factor de ajuste qh. La simulación consiste en cambiar cada uno de los argumentos de la función del consumo per cápita con un valor contrafactual obtenido de la distribución del período con el que se quiere comparar. Luego se calcula un escenario de pobreza a partir de la distribución simulada del consumo para obtener el efecto de cada componente. Para mayor detalle ver (Inchauste el al, 2014). Si definimos yj a cada uno de los J componentes, la simulación tiene la siguiente lógica: para j = 1 Efecto y1 = H1 - Ht Efecto yj+1 = Hj+1 - HJ Efecto yj+1 = Hj+1 - HJ Efecto yJ = Ht+1 - HJ-1 DH = Efecto yj Por tanto, la simulación depende del orden en el que se introduzcan los cambios de los componentes y además del período de referencia. De ahí que se sigue la solución propuesta por (Azevedo et al., 2013) de utilizar todos los posibles órdenes y calcular el promedio de los efectos a partir de cada uno de los escenarios obtenidos, es decir, estimando Shapley-Shorrocks para cada componente. 277 Como se observa en la tabla 6, entre 2006 y 2014 la pobreza rural se reduce 14,2 puntos, de 61,5% a 47,3%. De los cuales 0,5 puntos se atribuyen al componente demográfico (3,5%) y los 13,7 puntos restantes (96,5%) a los cambios en la estructura de los ingresos. TABLA 6 Descomposición del cambio en la pobreza por fuente de ingreso y participación laboral Componente Contribución Absoluta Relativa Demográfico PET/PT (crecimiento poblacional) -1,0 -0,5 3,5% PEA/PET (Tasa de participación) 0,5 Estructura de Agropecuario independiente Ocupado -0,5 -2,0 14,1% los ingresos Ingreso -1,5 Agropecuario dependiente Ocupado -0,3* -1,7 11,9% Ingreso -1,4 No agropecuario independiente Ocupado -0,2* -0,2 1,6% Ingreso 0,03* No agropecuario dependiente Ocupado -2,5 -5,6 39,4% Ingreso -3,1 Transferencias del gobierno Ocupado -1,3 -3,1 21,8% Ingreso -1,8 Transferencias privadas Crecimiento 0,4 -2,8% Otros ingresos Crecimiento -1,5 10,5% Variación total -14,2 100% Nota: *efecto no significativo al 95% de confianza. Fuente: cálculo de los autores basado en ECV 2006, 2014. El componte demográfico, toma en consideración el crecimiento de la población en Edad de Trabajar (PET) y la Tasa Global de Participación (TGP). Los resultados de la simulación, indican que el crecimiento de la PET influye para que los hogares disminuyan pobreza, pero, por otro lado, la reducción en la tasa de participación contrarresta el efecto, obteniendo un efecto neto positivo para reducción de pobreza. En lo que respecta al componente de la estructura de los ingresos, por cada fuente de ingresos existen dos efectos. El efecto ocupado, que cuantifica el cambio en pobreza asociado al cambio en el número de ocupados que se dedican a una determinada actividad manteniendo constante el nivel de ingresos promedio por fuente. Y el efecto 278 CAPÍTULO 7 Reducción de la pobreza rural en Ecuador. Un análisis de actividades generadoras de ingresos ingreso, que cuantifica el cambio en pobreza ante variaciones en el ingreso real por fuente, asumiendo que el número de personas que se dedican a determinada actividad es constante en el tiempo. Los resultados de la simulación, indican que los dos efectos son significativos para todas las fuentes21 (excepto no agropecuario independiente) y tienen signo negativo22, lo que implica que, tanto la participación en estas actividades como el ingreso promedio de la fuente contribuyen a la reducción de pobreza. Se observa que el efecto crecimiento es siempre mayor al efecto perceptor lo que sugiere dominancia del efecto renta intra- hogar, es decir, que la mayor parte de la reducción en pobreza está asociada a un crecimiento real de los ingresos por fuente antes que a un aumento en la participación de los miembros del hogar en una determinada actividad laboral. Finalmente, se aprecia que los ingresos no agropecuarios dependientes son la fuente que más aporta a la reducción de la pobreza (5,6 puntos), lo que representa el 39,4% del cambio observado. Las transferencias del Gobierno vía BDH son la segunda fuente de reducción de pobreza y aporta con el 21,8% del cambio. En conjunto estos efectos explican 8,7 puntos de reducción o el 61,2%. El empleo no agropecuario dependiente El análisis previo sugiere que el empleo no agropecuario dependiente es uno de los principales determinantes del cambio en pobreza entre 2006 y 2014. En esta sección se intenta dar una perspectiva de cuáles son las características de este empleo y cómo ha cambiado en el tiempo en términos de estructura y remuneración. En el contexto laboral rural, la proporción de población rural en edad de trabajar23 pasa del 61,4% en 2006 al 66,2% en el 2014, registrando un crecimiento de 1,7 puntos, pero por otro lado, la tasa global de participación24 disminuye 2 puntos, del 80% al 78%. Este comportamiento se debe principalmente porque la PEA crece a menor ritmo de lo que crece la PET. Finalmente, téngase en cuenta que la tasa de empleo (98%) en el sector rural es estable en el período de estudio. 21 Para las transferencias privadas y los otros ingresos no se puede determinar el efecto “perceptor” pues los ingresos son captados a nivel de hogar. 22 Las transferencias privadas tienen un efecto positivo, es decir, que entre las personas que salieron de pobreza este rubro, en promedio, ha disminuido. 23 Población mayor a 15 años. Si se considera una población de 5 años y más, el cambio es de 1,1 puntos. 24 Es el porcentaje que resulta del cociente entre la población económicamente activa (PEA) y la población en edad de trabajar (PET). 279 Al analizar la tasa global de participación por sexo, los hombres disminuyen del 93% al 88%, mientras que las mujeres se mantienen en alrededor del 67%. Para el 2014, la brecha de participación entre sexos es de 21 puntos, es decir, 5 puntos menos que en 2006. Al desagregar la tasa global de participación por sexo y grupo etario, tanto para hombres como para mujeres, la disminución en este indicador se explica principalmente por las personas menores de 24 años que salen del mercado de trabajo. En el caso de las mujeres, si bien existe una disminución en este grupo etario, aumenta la participación para las personas mayores de 45 años, lo que en el neto genera que la tasa global de participación se mantenga constante entre 2006 y 2014. En la tabla 7 se presenta la estructura del empleo rural por sector económico y por tipo de relación de dependencia25. Respecto al sector económico, en 2006 cerca del 65% de los ocupados en el sector rural realizaban principalmente actividades agropecuarias. Para 2014 la participación disminuye 2,5 puntos, lo que por construcción supone un incremento del porcentaje de ocupados dedicados a actividades no agropecuarias y a un descenso de 4,8 puntos por actividades secundarias. Esto sugiere que para este grupo de la población, las actividades agropecuarias son vistas como una actividad complementaria que permite obtener ingresos adicionales al hogar. TABLA 7 Estructura de los ocupados por sector económico, relación de dependencia y orden de actividad Sector Empleo Actividad Actividad principal secundaria 2006 2014 Variación 2006 2014 Variación Agropecuario Independiente 21,2% 23,4% 2,2 33,4% 39,8% 6,4 Dependiente 17,5% 17,3% -0,1* 10,3% 10,6% 0,3* Empleo no remunerado 25,9% 21,3% -4,5 25,3% 23,4% -1,9* Total 64,6% 62,1% -2,5 69,0% 73,8% 4,8 No agropecuario Independiente 11,5% 11,8% 0,3* 17,2% 15,5% -1,7* Dependiente 19,8% 22,8% 3,0 5,8% 5,1% -0,7* Empleo no remunerado 4,2% 3,3% -0,9* 8,0% 5,6% -2,4 Total 35,4% 37,9% 2,5 31,0% 26,2% -4,8 Total sectores 100% 100% 100% 100% Fuente: cálculo de los autores basado en ECV 2006, 2014. 25 Se incluye la distribución del empleo tanto para actividad principal como secundaria, tomando en cuenta que cerca del 25% de la población ocupada en 2006 tenía más de una actividad económica y que para 2014 la cifra llegó al 21,6%. 280 CAPÍTULO 7 Reducción de la pobreza rural en Ecuador. Un análisis de actividades generadoras de ingresos En términos de relación de dependencia por sector económico, existe una reducción del empleo no remunerado agropecuario (4,5 puntos) que se ve compensado en gran parte por el aumento de participación del empleo dependiente no agropecuario (3 puntos) y del empleo independiente agropecuario (2,2 puntos). Los demás grupos se mantienen estables. Estos cambios en la estructura del mercado rural, genera que para el año 2014 el empleo independiente agropecuario sea la principal actividad (23,4%), seguido del empleo dependiente no agropecuario (22,8%) y en tercer lugar, del empleo no remunerado agropecuario (21,3%). En general, se puede concluir que las personas en el sector rural han comenzado a cambiar su actividad agropecuaria por empleos dependientes no agropecuarios; este cambio no significa que abandonan las actividades en las parcelas que administran o en las que colaboran sin remuneración, sino que estas actividades vienen a significar un ingreso adicional, que no se sustituye. • Perfil del empleo dependiente no agropecuario Los resultados de la sección previa sugieren que el incremento del ingreso del hogar se debe en parte por la fuente del ingreso dependiente no agropecuario, tanto a nivel de remuneraciones como del número de ocupados por hogar. Por tanto, es relevante examinar cuáles son las características de los empleos generados en esta actividad respecto a la composición del empleo por tipo de empleador, rama de actividad y grupo ocupacional. Los resultados de la tabla 8 señalan que en 2014, cerca del 60% de los ocupados en esta actividad se emplean en el sector privado, seguido de jornaleros (16%) que si bien son empleadas en el sector privado se dedican a actividades no agropecuarias; luego los servidores públicos (16%) y finalmente las personas dedicadas al servicio doméstico (6%). En términos comparativos, aumentan la participación de los empleos privados (7 puntos) lo que se compensa por la reducción de los jornaleros (5 puntos) y los empleados domésticos (4 puntos). Además, al analizar la estructura ocupacional por rama de actividad, no existen cambios entre 2006 y 2014. La principal actividad para este segmento de la población en 2014 son los servicios (43%), seguido de la construcción (23%) y la manufactura (17%). 281 TABLA 8 Estructura del empleo no agropecuario dependiente por sector económico, relación de dependencia y orden de actividad Fuentes de Estructura (%) Ingreso promedio ingreso (US$ 2014) 2006 2014 Variación 2006 2014 Tasa Empleado Gobierno 15 16 1 567,7 871,9 5,5% Privado 54 61 7 364,6 504,5 4,1% Jornalero 26 21 16 -5 343,0 401,5 2,0% Doméstico 10 6 -4 211,1 287,9 4,0% Rama de actividad Agricultura27 6 4 -2 365,3 520,4 4,5% Minas 2 3 1 716,6 852,6 2,2% Manufactura 17 17 0 282,6 458,0 6,2% Comercio 9 9 0 346,7 458,2 3,5% Construcción 22 24 2 359,4 477,8 3,6% Servicios 44 43 -1 412,2 595,3 4,7% Nivel de habilidad Alta 13 14 1 710,9 1.013,2 4,5% Media 21 21 0 339,0 485,4 4,6% Baja 66 65 -1 320,1 445,1 4,2% Total 100% 100% 376,4 534,5 4,5% Fuente: cálculo de los autores basado en ECV 2006, 2014. Por otro lado, para analizar el nivel de productividad de los empleos, en los que se involucran los ocupados no agropecuarios dependientes, se toma como proxy el nivel de habilidad requerido para realizar cada una de estas actividades. Para efectos de este estudio se ha agrupado las actividades del clasificador de ocupaciones CIUO 08 en tres 26 No todo jornalero se dedica al sector agropecuario. Existen jornaleros por ejemplo en la rama de la construcción. 27 Preparación de la cosecha para su comercialización en los mercados primarios: limpieza, recorte, clasificación, desinfección, empacado por cosecha. Suministro de maquinaria agrícola con operadores y personal. Manejo de sistemas de riego con fines agrícolas. Actividades de acondicionamiento y mantenimiento de terrenos para usos agrícolas. Actividades para mejorar la reproducción, crecimiento y rendimiento de los animales relacionados con la inseminación artificial, servicios de sementales. Servicios de inspección sanitaria, arreo y pasturaje de ganado, capadura de animales, limpieza de gallineros, etcétera. 282 CAPÍTULO 7 Reducción de la pobreza rural en Ecuador. Un análisis de actividades generadoras de ingresos grupos de habilidades: alta, media y baja28. Los resultados revelan una estructura estable en el tiempo, donde existe una predominancia de las actividades laborales de habilidad baja, que concentran al año 2014 al 65% de los ocupados; en este grupo predominan las “ocupaciones elementales” que capturan cerca del 30%. Por otra parte, las ocupaciones de habilidad media concentran 21%; en este grupo predominan los “trabajadores de los servicios y vendedores de comercios” que suman 15 puntos. Finalmente en las ocupaciones de habilidad alta que concentran el 14% donde predominan los “profesionales científicos e intelectuales” que tienen 8 de los 14 puntos; en este grupo existe un cambio en el grupo predominante pues en 2006 la primera ocupación eran los “Técnicos y profesionales de nivel medio”. De manera complementaria, se observa que en promedio las remuneraciones al trabajador no agropecuario en relación de dependencia crecen para todos los sectores y tipos de empleador. En promedio el crecimiento es del 4,5% efectivo anual, siendo los servidores públicos (5,5%) y los trabajadores dedicados a la manufactura (6,2%) los que mejoran las remuneraciones a un mayor ritmo que el promedio trabajador. En resumen se puede caracterizar a los trabajadores no agropecuarios dependientes como personas que se emplean principalmente en el sector privado, en actividades de servicios aunque una menor parte, no despreciable, en la construcción y manufactura. Un grupo importante de ellos realizan empleos que suponen bajas habilidades para el trabajador. Características que no han cambiado entre 2006 y 2014, lo que sugiere que el crecimiento del ingreso proveniente de estas actividades no está asociado a un cambio en la estructura del sector sino más bien a los retornos por estas actividades. • Cambios en los ingresos del trabajador no agropecuario dependiente Los cambios en los ingresos de los trabajadores no agropecuarios dependientes, se puede descomponer por dos componentes: las características de los individuos y la estructura de salarios. Este tipo de descomposiciones (Oaxaca & Blinder, 1973) permiten analizar la estructura de salarios en dos períodos para identificar si el cambio en los ingresos se explica por las características de los individuos o por un cambio en estructura salarial29. 28 Las actividades de habilidades altas consideran a los “Directores y gerentes”, “ Profesionales científicos e intelectuales”, “Técnicos y profesionales de nivel medio”, “Ocupaciones Militares”; las de habilidad media agrupa a “Personal de apoyo administrativo”, “Trabajadores de los servicios y vendedores de comercios y mercados”, “Agricultores y trabajadores calificados agropecuarios, forestales y pesqueros”; y, las de habilidad baja agrupan a “Oficiales, operarios y artesanos de artes mecánicas y de otros oficios”, “Operadores de instalaciones y máquinas y ensambladores”, “ Ocupaciones elementales”. 29 En esta descomposición se observa el cambio del promedio de la distribución del ingreso simulada de cada período predicho por un modelo Minceriano. 283 El primer componente implica que existe una parte del cambio en los ingresos que se puede atribuir al cambio en las características de los individuos (escolaridad, sector de empleo, edad, sexo, etc.); esto supone que el conjunto de características de los individuos, o al menos una de ellas, han cambiado de manera significativa en el tiempo. El segundo componente, estructura de salarios, supone que existen cambios en los retornos para cada una de las características de los individuos; por ejemplo si se remunera más la educación en un período que en otro30. Para analizar estos dos componentes, la estrategia es primero descomponer el cambio del ingreso por cuantiles. Luego, se sigue la metodología de regresiones cuantílicas no condicionadas del logaritmo natural del ingreso, usando funciones de influencia recentradas propuesta por Firpo, Fortin, y Lemieux (2009) y con los resultados31 obtenidos se realiza una descomposición al estilo Oaxaca Blinder, como se describe en Fortin, Lemieux, y Firpo (2011). Los regresores utilizados incluyen variables relacionadas a temas demográficos, educación, rama de actividad, tipo de empleo, habilidad del trabajador, geográficas. Para mayor detalle ver Anexo 2. Los resultados de la descomposición se encuentran expuestos en la tabla 9. TABLA 9 Descomposición del cambio en los cuantiles del logaritmo del ingreso de los ocupados no agropecuarios dependientes Cuantil 10 25 50 75 90 2006 4,81 5,34 5,70 6,12 6,47 2014 5,30 5,76 6,06 6,44 6,85 Cambio 0,49 0,43 0,37 0,33 0,39 Características 0,06 0,07 0,05 0,06 0,06 Estructura 0,41 0,36 0,32 0,27 0,33 Interacción 0,02* -0,01* 0,00* 0,00* -0,01* Nota: *efecto no significativo al 95% de confianza. Fuente: cálculo de los autores basado en ECV 2006, 2014. 30 Una descripción más detallada sobre este tipo de descomposiciones refiérase a Fortin et al.(2011). 31 Se modela una ecuación por cada cuantil y cada período usando el programa de Stata rifreg.ado que se proporciona en la página personal de la profesora Nicole Fortin. 284 CAPÍTULO 7 Reducción de la pobreza rural en Ecuador. Un análisis de actividades generadoras de ingresos En primer lugar se observa que en la mediana el logaritmo del ingreso aumenta (0,37), crecimiento que es más acentuado en la parte baja de la distribución, lo que es consistente con lo descrito en secciones previas. Del total del cambio en la mediana, el efecto en la estructura salarial explica 0,32 puntos, mientras el cambio en las características de los individuos 0,05 puntos. Es decir, que el primer componente representa 6,4 veces el segundo32. De manera general, en todos los cuantiles los cambios en los ingresos se explican principalmente por el cambio en el componente estructura salarial antes que por cambios en las características de los individuos. La diferencia entre los dos efectos se hace más notoria para los segmentos más bajos de la distribución. De ahí que los cambios en los ingresos deben responder al incremento de las remuneraciones que se han impulsado a partir de 2007, sobretodo del salario mínimo que crece a un ritmo superior a la inflación33. Los resultados de la sección indican que en el área rural el empleo del sector no agropecuario tiende a crecer en el tiempo con respecto al total de la población ocupada, de manera especial a través del empleo no agropecuario dependiente. Este empleo es mayormente privado y no ha cambiado de manera estructural en términos de ramas de actividad, ni del nivel de habilidades que demandan estas actividades. La evidencia de secciones anteriores se corrobora al observar un aumento, tanto del número de empleos como de los ingresos que generan estas actividades a lo largo de la distribución del consumo; de ahí que este tipo de empleo puede tener un rol determinante para la reducción de pobreza. Conclusiones El presente estudio desarrolla varios elementos para explicar la reducción de la pobreza rural en Ecuador entre 2006 y 2014 a través del análisis de las actividades generadoras de ingresos de los hogares rurales. En una primera etapa, se analiza la evolución de las condiciones de vida de los hogares pobres del sector rural; en general los hogares rurales mejoran sus dotaciones en términos de infraestructura, seguridad alimentaria y posesión de activos, reduciendo así las brechas con los hogares no pobres. En 8 años, el hacinamiento para los hogares pobres cae 15 puntos, se mejoran las condiciones de saneamiento (6 puntos) y el acceso al servicio de agua por red pública (8 puntos). Para 2014 los hogares pobres tienen un consumo alimenticio más alto en relación al consumo 32 El término de interacción es el resultado de la arbitrariedad de escoger un período de referencia para llevar acabo la simulación, este es no es estadísticamente distinto de cero en ninguno de los cuantiles calculados. 33 Ver capítulo “¿Qué motivó la reducción de pobreza y desigualdad en Ecuador en la última década? Una historia del mercado laboral urbano”. 285 total, es decir, que son más propensos a no suplir sus necesidades alimenticias y a no tener problemas para financiar el consumo alimenticio. Al analizar la evolución de la pobreza en territorio, la evidencia indica que existe una reducción de pobreza en todas las regiones naturales, lo que descarta la existencia de algún factor específico asociado a la diversidad de pisos ecológicos o actividades agrícolas que expliquen los cambios en pobreza. Dado que no existen mayores variaciones en la estructura demográfica en el período de estudio, el cambio en pobreza está relacionado principalmente a las variaciones del ingreso de los hogares, que crecen a una tasa efectiva anual del 2,47%; este crecimiento se da para todos los segmentos de la distribución, aunque a un mayor ritmo para los hogares más pobres. Para el 2014, la principal fuente de recursos para los hogares rurales provienen de las actividades no agropecuarias dependientes (31,2%), seguido de las actividades no agropecuarias independientes (22,6%). En el período de estudio, los hogares reducen su participación en ingresos por actividades no agropecuarias independientes (6,9 puntos) y aumentan la participación por actividades no agropecuarias dependientes (4,1 puntos) y por transferencias del Gobierno (2,5 puntos). Estos cambios en la estructura del portafolio de los hogares, son más marcados para los segmentos bajos de la distribución, donde están los hogares que potencialmente explican los cambios en pobreza. Finalmente la descomposición por fuentes de ingresos concluye que del total de reducción de pobreza (14,2 puntos) existen dos efectos que explican más del 60% del cambio; las actividades de sector no agropecuario dependiente con 5,6 puntos (39,4%) y las transferencias del Gobierno con 3,1 puntos (21,8%). Para el primer efecto, los resultados sugieren que la reducción en pobreza se debe a que más personas dentro del hogar se dedican a esta actividad (2,5 puntos) y, por otro lado, la reducción se explica por el incremento real de los salarios (3,1 puntos) para este tipo de trabajador; crecimiento que no está asociado a cambios en las características de los trabajadores sino a la estructura de los salarios. Se demuestra a su vez que el efecto de las transferencias del Gobierno vía BDH no implica que los hogares tengan incentivos para depender exclusivamente de esta fuente de ingresos. 286 CAPÍTULO 7 Reducción de la pobreza rural en Ecuador. Un análisis de actividades generadoras de ingresos Anexo • Anexo 1.- Regresión Quantílica No Condicionada (RQNC) ANEXO 1 Regresión quantílica no condicionada del logaritmo de los ingresos de los ocupados no agropecuarios 2006 2014 Q10 Q25 Q50 Q75 Q90 Q10 Q25 Q50 Q75 Q90 Edad 0,060** 0,056*** 0,033*** 0,028*** 0,021* 0,085*** 0,054*** 0,040*** 0,035*** 0,030*** (3,13) (6,65) (6,05) (4,34) (2,25) (7,48) (12,07) (12,95) (9,07) (6,27) Edad al cuadrado -0,001*** -0,001*** -0,000*** -0,000** -0,000 -0,001*** -0,001*** -0,000*** -0,000*** -0,000*** (-3,69) (-6,81) (-5,55) (-3,13) (-1,28) (-7,72) (-11,95) (-12,67) (-8,08) (-4,91) Primaria 0,444** 0,178** 0,147*** -0,011 -0,134* 0,053 0,035 -0,017 -0,086** -0,135*** (3,28) (3,20) (3,58) (-0,22) (-2,01) (0,82) (1,11) (-0,64) (-3,12) (-3,96) Empleado público 0,536*** 0,220*** 0,238*** 0,394*** 0,069 0,518*** 0,321*** 0,305*** 0,473*** 0,412*** (4,55) (3,63) (5,02) (5,61) (0,52) (10,23) (13,13) (12,49) (11,70) (5,95) Secundaria 0,464*** 0,239*** 0,261*** 0,293*** 0,295** 0,189** 0,112*** 0,143*** 0,192*** 0,188*** (3,50) (3,58) (4,89) (4,76) (2,62) (2,98) (3,62) (5,39) (6,24) (3,92) Superior 0,376* 0,215** 0,225*** 0,522*** 0,910*** 0,052 0,016 0,080* 0,203*** 0,537*** (2,29) (2,87) (3,80) (6,24) (4,49) (0,84) (0,51) (2,45) (3,53) (4,81) Mujer -0,421*** -0,356*** -0,251*** -0,210*** -0,166** -0,497*** -0,289*** -0,219*** -0,245*** -0,210*** (-3,37) (-6,01) (-5,95) (-4,92) (-2,96) (-8,54) (-10,58) (-10,54) (-10,96) (-6,60) Tamaño del hogar 0,090** 0,028* 0,016 0,018 0,014 0,051*** 0,019* 0,011 0,018* 0,017 (3,01) (2,23) (1,66) (1,68) (1,00) (3,69) (2,45) (1,56) (1,97) (1,64) Número de niños -0,118** -0,059** -0,028 -0,031 -0,035 -0,075*** -0,045*** -0,026** -0,034** -0,028* (-2,88) (-3,22) (-1,95) (-1,54) (-1,57) (-3,48) (-4,05) (-2,66) (-3,04) (-1,97) Soltero 0,003 0,008 -0,040 -0,009 -0,099 -0,085 -0,104*** -0,096*** -0,063** -0,056 (0,03) (0,14) (-1,06) (-0,20) (-1,78) (-1,65) (-4,43) (-4,85) (-2,69) (-1,91) Agricultura y 0,579** 0,108 0,129 0,137 0,067 0,163 -0,010 0,098 0,155 0,203* ganadería (2,93) (0,94) (1,59) (1,77) (0,57) (0,63) (-0,07) (0,95) (1,67) (2,16) Explotación minas 0,514** 0,391*** 0,397*** 0,665*** 0,629** 0,529*** 0,338*** 0,402*** 0,623*** 0,737*** (3,21) (4,76) (5,23) (4,57) (2,66) (8,72) (8,77) (9,88) (8,65) (6,15) 287 2006 2014 Q10 Q25 Q50 Q75 Q90 Q10 Q25 Q50 Q75 Q90 Manufactura -0,009 -0,090 -0,076 -0,116* -0,073 0,229** 0,026 -0,004 0,006 -0,005 (-0,06) (-1,30) (-1,29) (-2,10) (-0,90) (3,12) (0,58) (-0,14) (0,20) (-0,16) Comercio 0,027 -0,064 -0,023 -0,056 -0,096 -0,013 0,004 -0,044 -0,006 0,022 (0,18) (-0,88) (-0,38) (-0,81) (-1,11) (-0,14) (0,12) (-1,46) (-0,17) (0,53) Construcción 0,432*** 0,280*** 0,126* -0,084 -0,139 0,510*** 0,196*** 0,011 -0,043 0,024 (3,74) (5,41) (2,32) (-1,40) (-1,95) (8,30) (6,34) (0,41) (-1,29) (0,57) Habilidad alta 0,089 0,153* 0,296*** 0,312*** 0,722*** 0,357*** 0,305*** 0,350*** 0,529*** 0,809*** (0,58) (2,13) (5,71) (3,96) (5,11) (5,78) (10,07) (11,78) (11,52) (9,38) Habilidad baja 0,024 0,040 0,006 -0,001 0,084 0,195** 0,184*** 0,099*** 0,078* 0,058 (0,19) (0,60) (0,13) (-0,02) (1,16) (2,90) (5,33) (3,66) (2,49) (1,82) Costa -0,202 -0,257*** -0,224*** -0,294*** -0,279*** -0,224*** -0,174*** -0,074** -0,101*** -0,143*** (-1,63) (-4,67) (-5,11) (-6,40) (-4,28) (-3,58) (-4,24) (-2,70) (-3,31) (-3,60) Amazonía -0,186 -0,046 -0,066 -0,032 0,082 -0,082* 0,002 0,047* 0,021 -0,035 (-1,19) (-0,70) (-1,40) (-0,42) (0,58) (-2,15) (0,08) (2,10) (0,61) (-0,64) Constante 3,428*** 4,307*** 5,004*** 5,473*** 5,965*** 3,553*** 4,713*** 5,245*** 5,626*** 6,033*** (9,12) (23,58) (44,03) (43,60) (36,06) (15,19) (50,82) (77,69) (71,12) (63,73) N 2.733 2.733 2.733 2.733 2.733 6.903 6.903 6.903 6.903 6.903 Nota: errores estándar entre paréntesis. ***p<0,01; **p<0,05; *p<0,1. Fuente: cálculo de los autores basados en ECV 2006, 2014. 288 CAPÍTULO 7 Reducción de la pobreza rural en Ecuador. Un análisis de actividades generadoras de ingresos ` Bibliografía Azevedo, J. P., Inchauste, G., Olivieri, S., Saavedra, J., & Winkler, H. (2013). Is Labor Income Responsible for Poverty Reduction? A Decomposition Approach (No. 6414). Carletto, G., Covarrubias, K., & Krausova, M. (2007). Rural Income Generating Activities (RIGA) Study: Income Aggregate Methodology. Agricultural Sector in Economic Development Service, Food and Agriculture Organization, 1-7. Cleveland, W. S., & Devlin, S. J. (1988). Locally Weighted Regression: An Approach to Regression Analysis by Local Fitting. Journal of the American Statistical Association, 83(403), 596-610. doi:10.2307/2289282 Davis, B., Winters, P., Carletto, G., Covarrubias, K., Quinones, E., Zezza, A., … Digiuseppe, S. (2008). FOR THE WORLD DEVELOPMENT REPORT 2008 Rural Income Generating Activities : A Cross Country Comparison. 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Incidentalmente, en Ecuador, el plan de desarrollo nacional se enfoca en el “Buen Vivir”, el cual introduce expresamente la importancia de las dimensiones psicosociales para el desarrollo de la población. El estudio de los aspectos de las dimensiones psicosociales es importante por dos razones: primero, por su valor intrínseco; segundo, por su valor instrumental. Sentirse bien con uno mismo, sentirse capaz alcanzar metas y objetivos, y no experimentar los desórdenes del estrés tienen un valor en sí mismo. Con todo, los aspectos socioemocionales también constituyen un medio para lograr otras metas en los estudios, el trabajo y en las relaciones con otras personas. Diversos estudios sugieren que los rasgos de la personalidad pueden predecir una serie de resultados, incluyendo logros educativos, resultados en el mercado laboral y conductas de riesgo. Más reciente aún, los economistas han empezado a observar que las habilidades psicosociales juegan un papel importante en el bienestar individual presente y como un 292 CAPÍTULO 8 Dimensiones psicosociales de la pobreza indicador de los logros futuros. En primer lugar, se cree que las habilidades psicosociales son al menos tan importantes como las habilidades cognitivas para el desarrollo de las personas (Heckman, 2008). En segundo lugar, se considera que el desarrollo de las habilidades cognitivas y psicosociales se refuerzan mutuamente, pues la adquisición de habilidades en un área determinada facilita la adquisición de habilidades en otros campos (Heckman, 2007; Dercon & Krishnan, 2009). En tercer lugar, los estudios sugieren que mientras las habilidades cognitivas prácticamente se cristalizan alrededor de los ocho años, las habilidades psicosociales son más maleables a lo largo de la vida y, por tanto, tienen el potencial de remediar o compensar las deficiencias que se presentan en otros campos (Borghans et al., 2008). El desarrollo de las habilidades psicosociales depende de la interacción entre las personas y el entorno. Las habilidades psicosociales no deberían desviar la atención de otros temas estructurales que crean condiciones de pobreza y desventaja; más bien, deberían considerarse como parte de una aproximación integral. Este capítulo tiene tres objetivos principales: primero, describe el bienestar psicosocial de la población ecuatoriana; segundo, investiga la relación entre el bienestar psicosocial y la pobreza monetaria; tercero, explora la transmisión intergeneracional del bienestar psicosocial y el papel de un bienestar psicosocial deficiente como mecanismo para perpetuar la pobreza. Antes de hacer referencia a los principales hallazgos que se reportan en las secciones 3 a 5, la sección 2 describe las escalas psicosociales administradas en la Encuesta de Condiciones de Vida 2013-2014. En términos generales se encuentra que un bienestar socioemocional bajo tiene una correlación positiva con la pobreza monetaria: es más probable que las personas más deprimidas, con menor autoestima y menor autoeficacia, sean pobres. Más aún, encontramos que las personas que muestran un bienestar socioemocional deficiente también tienen resultados peores en la generación de ingresos. Los hallazgos del presente estudio sugieren que aspectos socioemocionales más positivos se asocian a incrementos en los ingresos, comparables al retorno de un año adicional de escolaridad. Asimismo, el retorno de los aspectos socioemocionales en términos de ingresos es consistentemente relevante en todos los niveles educativos. Por último, los hallazgos sugieren que los aspectos socioemocionales también están vinculados con la pobreza futura por al menos dos razones: primero, existe evidencia de una transmisión intergeneracional del bienestar socioemocional de padres a hijos; segundo, los padres más empoderados son más optimistas acerca del futuro, son más eficientes en la toma de decisiones y tienden a invertir más en el capital humano de sus hijos. 293 Cómo medir el bienestar psicosocial: depresión, autoestima y autoeficacia La Encuesta de Condiciones de Vida 2013-2014 incluye tres dimensiones de bienestar psicosocial: depresión, autoeficacia y autoestima. De acuerdo con la psicología, la autoestima y la autoeficacia, junto con otros conceptos estrechamente relacionados –locus de control, neuroticismo, autocontrol, etc.– son indicadores de un mismo concepto de orden superior. Es más, se sostiene que la autoeficacia y la autoestima, junto con el locus de control, forman la base para las autoevaluaciones esenciales de las personas, es decir, la valoración fundamental o juicio sobre sí mismas y su propio valor (e.g. Judge et al. 2003). Más específicamente, la autoeficacia refleja la habilidad percibida para realizar tareas nuevas o difíciles y afrontar la adversidad de manera efectiva. Los psicólogos definen a la autoeficacia como la habilidad o estado mental que facilita el establecimiento de metas, la inversión de esfuerzo, persistencia frente a las dificultades y recuperación ante las contrariedades (Schwarzer y Jerusalem, 1995). También está estrechamente relacionada con el concepto de “grit” el cual se puede definir como la pasión y la resilencia para alcanzar las metas personales (Duckworth 2008). La evidencia encuentra una relación entre la autoeficacia de las personas y su desempeño en los campos de logros académicos y laborales, y en su bienestar físico y mental en general (Bandura 1997, Swartzer y Fuchs 1996). Más aún, se ha demostrado que la baja autoeficacia es un factor de riesgo asociado con el embarazo adolescente y otras conductas de riesgo (Schwarzer y Luszczynska, 2005). La autoestima refleja el sentimiento de satisfacción que las personas sienten consigo mismas. Considerando que la autoestima es producto de valoraciones reflejadas (cómo somos vistos o evaluados por la sociedad), la autopercepción y la comparación social, se esperaría que los grupos minoritarios y menos aventajados de la sociedad tengan menores niveles de autoestima (Rosenberg y Pearlin, 1978). La autoestima se ha conceptualizado como una “vacuna social”. Se cree que una alta autoestima puede inmunizar a la gente, sobre todo a los más jóvenes, contra la vulnerabilidad frente a diversos comportamientos de riesgo (abuso de sustancias, fumar, relaciones sexuales sin protección, conducta criminal, embarazo temprano, etc.). Por último, los síntomas depresivos (como sentirse triste por largo tiempo, tener problemas para dormir o concentrarse, tener poco apetito, cansancio) interfieren con la habilidad de la persona para hacer las cosas del día a día o planes para el futuro. Estudios epidemiológicos señalan que las mujeres tienen mayor riesgo de depresión que los hombres (Rhee et al., 1999; Nguyen et al., 2004). También se ha observado que los grupos minoritarios tienen niveles más altos de síntomas depresivos (Nguyen et al., 2004). 294 CAPÍTULO 8 Dimensiones psicosociales de la pobreza El resto de esta sección describe las tres escalas administradas por la ECV a todas las personas de la muestra entre los 15 y los 64 años, y resume brevemente los resultados de la validación. • Escala de Depresión del Centro de Estudios Epidemiológicos (CES-D) La escala de depresión usada en la ECV es la Escala de Depresión del Centro de Estudios Epidemiológicos (CES-D por sus siglas en inglés). Fue diseñada en 1977 por Laurie Radloff. La escala es muy conocida y sigue siendo uno de los instrumentos más usados en el campo de la epidemiología psiquiátrica. Como sostiene Radloff, se encontró que la escala “era muy consistente a nivel interno y mostró una adecuada repetibilidad al hacer pruebas y repruebas. La validez se comprobó por patrones de correlación con otras medidas auto-declaradas, por correlaciones con índices clínicos de depresión y por correlaciones con otras variables que apoyan la validez conceptual. La fiabilidad, validez y la estructura del factor resultaron similares en un amplio rango de características demográficas en las muestras de la población general analizadas. La escala CES-D probó ser satisfactoria tanto para la población en general como para la población clínica” (Radloff, 1977). La CES-D es una escala de 20 ítems y se ha administrado a todas las personas entre los 15 y los 64 años. Se pide a las personas que informen sobre la frecuencia (cuántos días en la última semana) en la que han experimentado 20 síntomas depresivos diferentes. La CES-D fluctúa entre 0 y 60, y mientras más alto el puntaje mayor es la depresión. Para las otras dos escalas que se explican a continuación, se ha calculado un puntaje estandarizado. • Escala de Autoeficacia General (GSS por sus siglas en inglés) El constructo de autoeficacia se mide de acuerdo a la Escala de Autoeficacia General (GSS) (Baessler & Schwarzer, 1996) diseñada para la población adulta en general (de más de 12 años), incluyendo adolescentes. La escala incluye 10 ítems que se refieren a la capacidad individual percibida para lidiar con situaciones de estrés. La validez de los criterios se documenta en diversos estudios de correlación donde se encontró coeficientes positivos para emociones favorables, disposición al optimismo y satisfacción en el trabajo; mientras que se encontró coeficientes negativos para la depresión, ansiedad, estrés, agotamiento y molestias de salud. La puntuación bruta de la GSS fluctúa entre 10 y 40, la puntuación más alta corresponde a una mayor autoeficacia. 295 • Escala de Autoestima de Rosenberg (RSE por sus siglas en inglés) La autoestima se mide con la Escala de Rosenberg (RSE) (1965), que es el método de medición más conocido y utilizado en este campo. La muestra original para la cual se desarrolló esta escala, en la década de 1960, era de 5.024 alumnos de los dos últimos años de secundaria de diez colegios escogidos al azar en el estado de Nueva York. La RSE es una escala de 10 ítems, que miden los sentimientos positivos y negativos hacia uno mismo. La puntuación bruta de la RSE fluctúa entre 10 y 40; la puntuación más alta indica una mayor autoestima. • ¿Cómo funcionaron en el campo? Las tres escalas incluidas en la ECV 2013-2014 tienen pocos valores perdidos (menos de 3%) y, en términos generales, tienen puntajes de alta fiabilidad, que están en línea con otras muestras. La escala de autoestima es la que muestra una validez interna más baja y la escala de autoeficacia es la que tiene mejores resultados. Por último, los análisis factoriales confirman que la CES-D es una escala de cuatro factores, la GSS es una escala de una sola dimensión y la RSE es una escala de dos factores, lo cual es coherente con la bibliografía existente y su diseño original. Los resultados de la validación se mantienen al considerar diversos grupos de la población por separado. Bienestar psicosocial en la población ecuatoriana El perfil socioemocional varía de forma importante entre los grupos poblacionales. Se ha definido los subgrupos poblacionales en base a algunas características exógenas (demográficas), como el género y la etnicidad, y a algunas características endógenas que pueden variar en el transcurso de la vida, como la educación, el área de residencia (urbana/rural) y el estatus socioeconómico (pobre/no pobre). Las distribuciones de depresión, autoeficacia y autoestima por género, etnicidad, educación, área de residencia y pobreza se muestran en las figuras 1-4. En cada una de las figuras, el primer panel muestra la distribución del puntaje de depresión (bruto), el segundo panel de la derecha muestra la distribución del puntaje de autoeficacia (bruto) y el último panel muestra la distribución del puntaje de autoestima (bruto). 296 CAPÍTULO 8 Dimensiones psicosociales de la pobreza Los grupos que tienen mejor dotación de “activos” socioemocionales son los hombres, los no indígenas, los mejor educados y gente que vive en áreas urbanas. De hecho, la depresión es menor entre los hombres y estos muestran mayor autoeficacia que las mujeres. Sin embargo, existen diferencias (no significativas) menores en términos de autoestima (figura 1). Estas diferencias de género se observan en todos los grupos étnicos. Las personas indígenas muestran los niveles de depresión más altos y los niveles más bajos en términos de autoeficacia y autoestima (figura 2). Las personas con mayor educación muestran menor depresión y mayor autoestima y autoeficacia. Los niveles más bajos de autoeficacia y autoestima se encuentran entre aquellas personas que no tienen educación formal o que no han terminado la primaria (siete años de educación básica aprobados). Entre quienes tienen educación básica (diez años de educación básica aprobados) y estudios más altos, la depresión desciende mientras que la autoeficacia y al autoestima aumentan (figura 3). De manera similar, las personas que viven en áreas urbanas presentan mayor autoeficacia y autoestima, mientras que no se observan diferencias significativas en términos de depresión (figura 4). FigurA 1 Perfil socioemocional de la población por género 0,06 Densidad 0,04 0,02 0 297 Autoeficacia por género 0,06 0,04 Densidad 0,02 0 10 20 30 40 50 Autoeficacia Todos Mujeres Hombres Fuente: cálculo de los autores basado en ECV, 2014. 298 CAPÍTULO 8 Dimensiones psicosociales de la pobreza FigurA 2 Perfil socioemocional de la población por etnia Fuente: cálculo de los autores basado en ECV, 2014. 299 F igur A 3 Perfil socioemocional de la población por nivel de educación Fuente: cálculo de los autores basado en ECV, 2014. 300 CAPÍTULO 8 Dimensiones psicosociales de la pobreza FigurA 4 Perfil socioemocional de la población por área rural/urbana Fuente: cálculo de los autores basado en ECV, 2014. 301 La variación del bienestar socioemocional entre grupos de edad refleja la evolución del bienestar socioemocional a lo largo del ciclo de vida. Como se muestra en el primer panel de la figura 5, la depresión aumenta de manera (cuasi) monótona tanto en hombres como en mujeres, ligeramente más rápido entre los hombres por encima de los 30 a 40 años. En el caso de la autoeficacia, hombres y mujeres presentan los niveles más altos entre los 35 y los 45 años, a partir de entonces los niveles de autoeficacia descienden rápidamente. De manera similar, la autoestima aumenta gradualmente durante la edad adulta y desciende abruptamente en la vejez. Los patrones descritos se asemejan a la evidencia encontrada en la literatura psicológica, respecto a la forma en que estos tres constructos de bienestar socioemocional cambian durante el ciclo de vida. Los psicólogos sostienen que a pesar de estas diferencias generales asociadas a la edad, las personas tienden a mantener su ordenamiento con respecto a otros (sobre todo durante la adolescencia y la adultez): las personas que tienen una autoestima relativamente alta en un momento de su vida tienden a tener una autoestima relativamente alta años después. Esto es definitivamente cierto al comparar el bienestar psicosocial de mujeres y hombres: los hombres de todas las edades se deprimen menos y muestran mayor autoeficacia y autoestima que las mujeres. Particularmente, la máxima autoeficacia coincide con la edad en la que las personas son más activas en el mercado laboral. Existe evidencia de que las habilidades no cognitivas son fundamentales para el éxito de las personas en el mercado laboral. Uno de los efectos positivos de las habilidades no cognitivas, como la autoeficacia, puede explicarse a través de un mejor desempeño en el trabajo o durante la búsqueda de trabajo. Como sostiene Bandura (1989 5 p.1176), la autoeficacia de una persona determina su nivel de motivación, reflejado en el esfuerzo que pondrá en una determinada empresa y en el tiempo que persista al encontrar obstáculos. Por otro lado, el éxito en el mercado laboral podría influir en las habilidades no cognitivas de las personas. Por ejemplo, la autoeficacia podría aumentar como resultado de un buen desempeño en lo laboral o disminuir debido a un desempeño decepcionante en la historia laboral, ya que las personas toman la información de resultados pasados para evaluar su propia productividad (Bandura, 1977). 302 CAPÍTULO 8 Dimensiones psicosociales de la pobreza FigurA 5 Bienestar socioemocional a lo largo del ciclo de vida Fuente: cálculo de los autores basado en ECV, 2014. 303 ¿Existe alguna relación entre el bienestar psicosocial y la pobreza monetaria? En esta sección se investiga si existe alguna correlación entre el bienestar psicosocial y el bienestar monetario. La figura 6 muestra la distribución de la depresión, autoeficacia y autoestima según la situación de pobreza. Las personas que viven en la pobreza tienden a mostrar menor autoeficacia y autoestima, y una depresión ligeramente mayor. Esto se complementa con las dimensiones correlacionadas con la pobreza consideradas en la sección anterior, especialmente en términos de etnicidad, educación y vivir en áreas rurales. FigurA 6 Bienestar socioemocional según el estatus de pobreza 304 CAPÍTULO 8 Dimensiones psicosociales de la pobreza Fuente: cálculo de los autores basado en ECV, 2014. Diversos factores explican el bienestar psicosocial individual y muchos de ellos tienen una fuerte correlación con la pobreza monetaria. Este apartado se refiere a los factores relacionados con los tres indicadores psicosociales de bienestar en un escenario multivariado. Debe anotarse que el término “factores” describe solo asociaciones y no relaciones causales. Este análisis se diferencia sustancialmente del “análisis de factores determinantes” que, a su vez, investiga las relaciones causales. La tabla I muestra las estimaciones de depresión, autoeficacia y autoestima, usando Minimos Cuadrados Ordinarios (MCO) y modelos de efectos fijos para los hogares. La principal ventaja del modelo de efectos fijos es que permite controlar características no observables que no varían con el tiempo a nivel de los hogares (tabla I). La principal desventaja es que todas las características comunes para los hogares se eliminan. Por esta razón, se muestran ambos resultados. Las variables de control más importantes incluidas en la regresión pueden agruparse en: características demográficas (edad, sexo y etnia), características individuales (educación, estado civil, relación con el jefe de hogar y participación en el mercado laboral) y características del hogar (composición, tamaño, urbano/rural, estatus socioeconómico). El perfil de quienes muestran puntajes más altos en depresión y más bajos en autoeficacia y autoestima corresponde al perfil de las personas que viven en pobreza. De hecho, la depresión es mayor entre la gente con menor educación, sobre todo entre la población 305 indígena y los afrodescendientes, que viven en áreas rurales y en lugares distintos de la región costera. Considerando todo lo demás constante, tener una mayor educación se asocia a un menor riesgo de sufrir depresión y con autoeficacia y autoestima más altas. En particular, el parámetro estimado para la variable que identifica a una persona como pobre (definida como una variable dicotómica igual a 1 para los hogares pobres y 0 si es no pobre), es positivo y estadísticamente significativo, controlando por un conjunto de características tanto a nivel de hogar como a nivel individual, que se correlacionan fuertemente con la pobreza. Más aún, las mujeres tienen más probabilidades de tener depresión, tener una menor autoeficacia y una autoestima más baja que los hombres. Es más probable que los jefes de hogar tengan depresión pero, al mismo tiempo, muestren una mayor autoeficacia y autoestima que los demás miembros del hogar. Solo los hijos del jefe de hogar muestran una mayor autoestima que el jefe de hogar, lo cual probablemente captura el efecto de la edad, considerando que el jefe de hogar es mayor y que la autoestima desciende durante el ciclo de vida. TABLA 1 Factores asociados con el bienestar psicosocial Depresión Autoeficacia Autoestima OLS EF Hogar Total EF Hogar Pobre EF Hogar (1) (2) (1) (2) (1) (2) Características demográficas Sexo -0,407*** -0,327*** 0,154*** 0,134*** 0,067*** 0,026*** (0,001) (0,001) (0,001) (0,001) (0,001) (0,001) Edad 0,002*** 0,006*** 0,022*** 0,021*** 0,014*** 0,015*** (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) Edad al cuadrado -0,000*** -0,000*** -0,000*** -0,000*** -0,000*** -0,000*** (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) Grupo étnico: afrodescendiente 0,017*** 0,310*** 0,138*** 0,115*** 0,150*** -0,160*** (0,003) (0,005) (0,003) (0,005) (0,003) (0,005) Grupo étnico: mestizo -0,170*** 0,068*** 0,132*** -0,003*** 0,198*** 0,054*** (0,002) (0,004) (0,002) (0,004) (0,002) (0,004) Grupo étnico: otros -0,143*** 0,066*** 0,108*** -0,041*** 0,092*** -0,001 (0,002) (0,004) (0,002) (0,004) (0,002) (0,004) 306 CAPÍTULO 8 Dimensiones psicosociales de la pobreza Depresión Autoeficacia Autoestima OLS EF Hogar Total EF Hogar Pobre EF Hogar (1) (2) (1) (2) (1) (2) Otras características individuales Educación: básica 0,081*** 0,003 0,087*** 0,011*** 0,117*** 0,021*** (0,002) (0,002) (0,002) (0,002) (0,002) (0,002) Educación: técnica -0,116*** -0,090*** 0,168*** 0,096*** 0,246*** 0,153*** (0,001) (0,001) (0,001) (0,001) (0,001) (0,001) Educación: bachillerato -0,129*** -0,057*** 0,196*** 0,025*** 0,249*** 0,107*** (0,001) (0,001) (0,001) (0,001) (0,001) (0,001) Educación: universidad o más -0,274*** -0,086*** 0,422*** 0,135*** 0,566*** 0,231*** (0,001) (0,001) (0,001) (0,001) (0,001) (0,001) Relación con el jefe del hogar: esposo/a -0,153*** -0,075*** -0,064*** -0,086*** 0,004*** -0,016*** (0,001) (0,001) (0,001) (0,001) (0,001) (0,001) Relación con el jefe del hogar: hijo/a -0,068*** -0,044*** -0,055*** -0,032*** -0,004*** 0,056*** (0,002) (0,001) (0,001) (0,001) (0,002) (0,001) Relación con el jefe del hogar: otros familiares -0,047*** -0,013*** -0,134*** -0,163*** -0,038*** -0,095*** (0,003) (0,002) (0,002) (0,002) (0,003) (0,002) Relación con el jefe del hogar: otros miembros 0,366*** 0,052*** 0,086*** 0,002*** -0,304*** -0,177*** (0,008) (0,005) (0,007) (0,005) (0,008) (0,005) Casado/a -0,061*** -0,025*** 0,029*** 0,008*** 0,072*** 0,014*** (0,001) (0,001) (0,001) (0,001) (0,001) (0,001) Características del hogar Pobre 0,014*** -0,155*** -0,120*** (0,001) (0,001) (0,001) Indigente 0,022*** -0,101*** -0,020*** (0,002) (0,002) (0,002) Tamaño del hogar -0,039*** 0,014*** 0,015*** (0,000) (0,000) (0,000) Número de niños/as 0,039*** -0,019*** -0,026*** (0,001) (0,001) (0,001) Hogar completo (padre y madre) 0,002*** -0,017*** -0,006*** (0,001) (0,001) (0,001) Región: Sierra 0,137*** -0,112*** -0,016*** (0,001) (0,001) (0,001) 307 Depresión Autoeficacia Autoestima OLS EF Hogar Total EF Hogar Pobre EF Hogar (1) (2) (1) (2) (1) (2) Región: Amazonía 0,124*** -0,166*** -0,041*** (0,002) (0,002) (0,002 Región: otra región (islas) 0,176*** 0,083*** 0,369*** (0,008) (0,008) (0,008) Zona: urbanas -0,036*** 0,042*** 0,157*** (0,001) (0,001) (0,001) Constante 0,399* -0,060* -0,455* -0,136* -0,497* -0,156* (0,005) (0,005) (0,005) (0,005) (0,005) (0,005) Número de obs (población) 5.933.032 5.979.451 5.927.001 5.973.420 5.926.760 5.973.179 Número de obs (muestra) 39.930 40.196 39.892 40.158 39.891 40.157 R-cuadrado 0,06 0,78 0,09 0,78 0,10 0,77 Nota: errores estándar en paréntesis. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. Grupos de referencia: educación: ninguna/primaria incompleta; grupo étnico: Indigena; relación con el jefe del hogar: jefe del hogar; región: Costa; sector: público; occupación: empleado.” En promedio, las personas que viven en la pobreza muestran una mayor depresión y menos autoestima y autoeficacia. La relación entre un bajo bienestar psicosocial y pobreza se confirma al estimar la probabilidad de ser pobre como una función del bienestar psicosocial. De hecho, una vez que se controlan todas las características individuales y del hogar, como en el modelo para bienestar psicosocial anterior, la probabilidad de ser pobre tiene una correlación positiva y significativa con la autoestima y la autoeficacia. La correlación no es estadísticamente diferente de cero en el caso de la depresión1. 1 Ver la tabla A1 en el anexo para los resultados completos. 308 CAPÍTULO 8 Dimensiones psicosociales de la pobreza FigurA 7 Probabilidad de ser pobre y bienestar psicosocial Nota: efecto marginal reportado. Coeficiente CESD (depresión) no es significativo. Coeficiente RES (autoestima) y coeficiente GSE (autoeficacia) son significativos al 10% de significancia. Otros controles: género, edad, educación, tamaño del hogar, uniparental, número de niños, estado civil, sector y ocupación, informalidad, subempleo, área urbana o rural, región. La regresión considera diseño muestral. Fuente: cálculo de los autores basado en ECV, 2014. 309 El bienestar psicosocial como mecanismo para la perpetuación de la pobreza En las secciones anteriores observamos que el bienestar psicosocial no está distribuido de manera aleatoria entre la población. Algunos grupos, en particular aquellos económicamente en desventaja, son más vulnerables que sus contrapartes a los síntomas de depresión, y a una baja autoestima y autoeficacia. Esto podría generar una acumulación de desventajas adicionales para niños, familias y comunidades que ya tienen una alta carga de privaciones. Secciones anteriores han documentado la asociación positiva entre la probabilidad de ser pobres y tener peores activos socioemocionales. Cabe mencionar que el análisis no busca establecer causalidad y, por lo tanto, cualquier interpretación causal que se haga a estos resultados no es correcta. En la primera sección se mencionó que investigar el bienestar psicosocial junto con la pobreza monetaria es importante no solo por su valor intrínseco sino por su valor instrumental. En esta sección exploramos los mecanismos potenciales que se encuentran detrás de la relación entre un bienestar psicosocial deficiente y la pobreza. Si tener mejores activos psicosociales ayuda a reducir la pobreza ¿cuáles serían los mecanismos subyacentes? La literatura económica sugiere que los rasgos no cognitivos (entre ellos la autoestima y la autoeficacia) son tan importantes como las habilidades cognitivas para el desempeño académico y laboral (ver por ejemplo Heckman y Rubinstein, 2001). Más recientemente, las investigaciones de la economía del comportamiento sugieren que vivir en la pobreza no solo implica una mayor restricción presupuestaria y un margen más pequeño para errar (Bertrand et al., 2004) sino que, de hecho, afecta la forma en que la gente toma decisiones y podría llevar a una toma de decisiones poco efectiva, incluso si es racional (Duflo, 2003). En otras palabras, la interacción entre las restricciones internas y externas afecta el proceso de toma de decisiones. Vivir en la pobreza podría afectar negativamente la capacidad individual de tomar decisiones efectivas, lo cual resultaría en una inversión insuficiente, incluso en ausencia de fallas de mercado o de estructuras sociales restrictivas, o aun si el retorno fuera alto (Bertrand et al., 2004; Karlan et. al 2013; Bryan et al. 2012; WDR, 2015). La toma de decisiones es una actividad que consume tiempo y energía, relativamente más costosa para la gente que vive en la pobreza, pues tiene que tomar decisiones potencialmente de vida o muerte todos los días. 310 CAPÍTULO 8 Dimensiones psicosociales de la pobreza En la práctica, la gente toma decisiones usando “atajos mentales”. Por ejemplo, la gente toma decisiones en base a experiencias anteriores o a experiencias de personas cercanas. Esto lleva a menudo a sesgos cognitivos, a obviar información y, por tanto, a subinvertir, incluso si no existieran fallas de mercado o incluso cuando el retorno fuera alto (Hoff y Stiglitz, 2000; Gilovich et al., 2002; Hanna et al., 2014). De acuerdo a la economía del comportamiento, los procesos mentales como la impaciencia, la dificultad para comprometerse, el estrés, la depresión, la autoconfianza (Mullainathan and Shafir, 2013; Duflo et al., 2008; Ashraf et al., 2006) podrían afectar la forma en que la gente usa atajos metales para tomar decisiones (Kahneman, 2003). Las personas que viven en la pobreza podrían descartar opciones para el futuro porque las consideran inalcanzables. El reciente Estudio Regional del Banco Mundial “Los Olvidados: pobreza crónica en América Latina y el Caribe” sugiere que las bajas aspiraciones y expectativas sobre el futuro son una de las causas de la inversión insuficiente, junto con información asimétrica, normas sociales y efectos, que de hecho podrían acentuar los bajos flujos de información y la creación de aspiraciones (Banco Mundial, 2015). Las aspiraciones de las personas dependerán de sus propias creencias sobre lo que pueden lograr (con esfuerzo) y lo que perciben como inalcanzable. En el proceso de generación de aspiraciones, las personas filtran y descartan algunas opciones que consideran que no lograrán según sus expectativas. De acuerdo a los datos que resultan de la encuesta de condiciones de vida 2014, existe una correlación entre pobreza, pocas aspiraciones y expectativas pesimistas del futuro. En Ecuador, las personas que viven en la pobreza tienen bajas expectativas. De hecho, tanto las expectativas de las madres como las de los padres respecto a los logros educativos de sus hijos son más bajas entre las familias de menores recursos. No existen diferencias importantes entre las expectativas maternas y paternas y no hay evidencia de preferencia de género; en otras palabras, los padres tienen las mismas expectativas para sus hijas e hijos (figura 8). 311 FigurA 8 Expectativas de las madres y de los padres en relación a los logros educativos de sus hijos Fuente: cálculo de los autores basado en ECV, 2014. Debido a sus pocas aspiraciones y creencias pesimistas en torno al futuro, las personas que viven en la pobreza podrían, por lo tanto, elegir no invertir en el futuro (Appadurai, 2004; Ray, 2006). Los padres podrían, por ende, decidir no invertir en el capital humano de sus hijos o podrían transmitir su visión pesimista a los niños, alimentando así la transmisión intergeneracional de la pobreza. 312 CAPÍTULO 8 Dimensiones psicosociales de la pobreza Una gran parte de la literatura económica documenta la transmisión intergeneracional de ventajas y desventajas socioeconómicas. Muchos de estos estudios se centran en cómo los indicadores del estatus socioeconómico de los padres, como el ingreso o la educación, afectan la prosperidad de las siguientes generaciones (Sewell y Shah, 1967). Sin embargo, se ha prestado menos atención al rol del bienestar psicológico de los padres en el proceso de alcanzar un estatus y en la transmisión de ventajas o desventajas entre generaciones (ver Augustine y Crosnoe, 2010). Existen, sin embargo, razones para creer que el bienestar psicológico, como la presencia o ausencia de depresión, podría promover la reproducción de la desigualdad, independientemente del estatus socioeconómico. En esta sección se explora diversos mecanismos potenciales de transmisión intergeneracional, donde el bienestar psicosocial podría tener un papel instrumental. En primer lugar, se explora la correlación entre el bienestar socioemocional y la capacidad para generar ingresos en las áreas urbanas. Más aún, se observa la potencial transmisión intergeneracional del bienestar psicosocial investigando la correlación del bienestar psicosocial entre padres e hijos. Por último, se investiga la correlación entre el bienestar psicosocial de los padres y la probabilidad de que sus hijos se matriculen en el colegio a edades distintas. De hecho, un bienestar psicosocial bajo podría afectar la capacidad de los padres para invertir a largo plazo en el capital humano de sus hijos(as). • Bienestar psicosocial y capacidad para generar ingresos El bienestar psicosocial está estrecha (y positivamente) correlacionado con el ingreso laboral en áreas urbanas2. Según la información aquí analizada, los síntomas depresivos aparecen con mayor frecuencia entre las personas desempleadas, subempleadas, trabajadores independientes y trabajadores no remunerados, así como entre aquellos que perciben ingresos menores al salario mínimo. De igual modo, la gente desempleada, inactiva o subempleada presenta, en promedio, menor autoestima y autoeficacia. Observando la correlación entre el bienestar psicosocial y el ingreso laboral mensual en áreas urbanas, existe una correlación positiva y estadísticamente significativa con la autoestima y la autoeficacia, mientras que la correlación con la depresión no es estadísticamente diferente de cero (figura 9)3. Más específicamente, el aumento de una desviación estándar de autoestima o autoeficacia es equivalente a un poco más de un año de educación en términos del aumento del ingreso laboral. 2 Vale la pena tener en cuenta que podría ser tanto una causa como una consecuencia de la pobreza. La hipótesis es que las personas sanas tienen mayor capacidad de involucrarse de manera general o de manera más productiva en actividades para generar ingresos. 3 Ver la tabla A2 en el anexo para los resultados completos. 313 FigurA 9 ingreso laboral mensual y bienestar psicosocial en áreas urbanas Nota: variable dependiente: log (neto real) ingreso laboral mensual Otros controles: tamaño del hogar; número de hijos, estado civil, sector y ocupación, efecto fijo por provincia. Fuente: cálculo de los autores basado en ECV, 2014. Los mismos aspectos socioemocionales están asociados con mayores ingresos para todos los niveles de educación. La autoestima y la autoeficacia son importantes para todos los tipos de trabajadores, ya sea que muestren logros altos o bajos y con mayor o menor acumulación de capital humano en el sistema educativo (figura 10).4 4 Ver la tabla A3 en el Anexo para los resultados completos. 314 CAPÍTULO 8 Dimensiones psicosociales de la pobreza FigurA 10 Ingreso laboral mensual y bienestar psicosocial en áreas urbanas, estratificado por nivel educativo Nota: variable dependiente: log (neto real) ingreso laboral mensual Otros controles: tamaño del hogar; número de hijos, estado civil, sector y ocupación, efecto fijo por provincia. Fuente: cálculo de los autores basado en ECV, 2014. • Transmisión intergeneracional del bienestar psicosocial Esta sección explora la transmisión intergeneracional del bienestar psicosocial como un mecanismo potencial para la perpetuación de la pobreza. A pesar de que existe considerable evidencia que demuestra la correlación entre la salud mental de los padres, en particular la depresión, y el riesgo de que sus hijos muestren salud mental deficiente, existen importantes brechas en este campo de investigación. La depresión, al igual que otros problemas mentales, se origina por diversas –y generalmente múltiples– causas. Sin embargo, un factor de riesgo que se cree se encuentra entre los indicadores más fuertes de depresión en la niñez y la adolescencia es la depresión materna (ver estudios de Beardslee et al. 1998; Downey y Coyne, 1990). 315 Los objetivos principales de esta sección son dos: • Establecer si existe una correlación entre el bienestar psicosocial del jefe de hogar y los niños que viven en el hogar; • Investigar cómo esta relación varía dependiendo de la composición del hogar (número de hijos/as), edad de los hijos y orden de nacimiento. La cuestión es comprender si la transmisión intergeneracional del bienestar psicosocial pasa por: a) transmisión genética; b) procesos psicológicos; c) habilidad limitada de los padres para actuar de manera eficiente para sus hijos debido a circunstancias externas (lo cual afectaría la salud mental tanto de los padres como de los hijos). De acuerdo a nuestros hallazgos, existe una fuerte correlación positiva entre la depresión, la autoeficacia y la autoestima del jefe de hogar y las de los hijos que viven en el hogar (tablas 2 a 5). El modelo de regresión incluye un amplio conjunto de controles que capturan características del jefe de hogar (sexo, edad, educación, etnia), características socioeconómicas del hogar (tamaño, pobreza, pobreza extrema) y geografía (región y área urbana) para explicar las características del entorno donde viven el jefe de hogar y los hijos. Las tablas 2 a 4 muestran la correlación estimada entre la depresión del jefe de hogar y la de sus hijos(as) (tabla 2), la autoestima (tabla 4) y la autoeficacia (tabla 3) del jefe de hogar y los hijos, controlando por el conjunto de características mencionadas anteriormente.5 En el primer y segundo modelo limitamos nuestra muestra a las familias con más de un hijo. En el primer modelo consideramos el bienestar psicosocial promedio de todos los hijos (de 15 años o más) del hogar; el segundo modelo es similar al primero, pero separa el bienestar psicosocial del primogénito y el de los otros hijos; los modelos tres, cuatro y cinco toman en cuenta la composición del hogar y el orden de nacimiento, considerando de forma separada a los hogares con 1 hijo, con 2 hijos y con 3 o más hijos. 5 Ver la tabla A4, A5 y A6 en el anexo para los resultados completos. 316 CAPÍTULO 8 Dimensiones psicosociales de la pobreza TABLA 2 Depresión (puntuación z) del jefe de hogar y de los hijos, por orden de nacimiento y composición familiar Hogares con Hogares con Hogares con Hogares con Hogares con más de más de un solo dos tres o más un niño/a un niño/a niño/a niños/as niños/as Indicador de depresión estandarizado: 0,580*** valor medio para todos los niños/as del hogar (0,031) Indicador de depresión estandarizado: valor medio 0,318*** para todos los niños/as del hogar menos el primogénito (0,033) Indicador de depresión estandarizado: 0,261*** 0,423*** 0,275*** 0,198*** del primer hijo (0,033) (0,022) (0,041) (0,054) Indicador de depresión estandarizado: 0,291*** 0,213*** del segundo hijo mayor (0,038) (0,073) Indicador de depresión estandarizado: 0,232*** valor medio de los otros hijos (0,064) Número de observaciones 2.872 2.742 4.437 2.021 690 R-cuadrado 0,29 0,29 0,24 0,28 0,34 Nota: errores estándar en paréntesis. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. Variables de control: educación, etnicidad, relación con el jefe de hogar y región. En términos generales, nuestros hallazgos sugieren que existe una correlación positiva entre la depresión, la autoeficacia y la autoestima del jefe de hogar y la de sus hijos(as). Más específicamente: • Existe evidencia de correlaciones más fuertes y robustas en hogares con un solo hijo (y en particular en hogares con un solo padre). • En los hogares con más de un hijo, la correlación entre el bienestar psicosocial del jefe de hogar y los hijos es más fuerte con el hijo menor en cuanto a la depresión y con el mayor en términos de autoeficacia y autoestima (con algunas excepciones en familias numerosas, con 3 hijos o más). • No se han observado diferencias de género significativas: la correlación entre el bienestar del jefe de hogar y el del hijo (primogénito) es la misma, sin importar el género del hijo (resultado no reportado). • Todos los resultados se mantienen cuando consideramos exclusivamente hogares con hijos adolescentes (de 15 a 19 años) y hogares monoparentales (resultados no reportados). En el caso de hogares monoparentales la correlación con el bienestar psicosocial de los hijos es mayor que en los hogares completos. 317 TABLA 3 AUTOEFICACIA (PUNTUACIÓN Z) DEL JEFE DE HOGAR Y DE LOS HIJOS, POR ORDEN DE NACIMIENTO Y COMPOSICIÓN FAMILIAR Hogares con Hogares con Hogares con Hogares con Hogares con más de más de un solo dos tres o más un niño/a un niño/a niño/a niños/as niños/as Indicador de autoeficacia estandarizado: 0,479*** valor medio para todos los niños/as del hogar (0,029) Indicador de autoeficacia estandarizado: valor medio para 0,220*** todos los niños/as del hogar menos el primogénito (0,029) Indicador de autoeficacia estandarizado: 0,257*** 0,313*** 0,278*** 0,172*** del primer hijo (0,029) (0,020) (0,032) (0,059) Indicador de autoeficacia estandarizado: 0,172*** 0,274*** del segundo hijo (0,031) (0,054) Indicador de autoeficacia estandarizado: 0,165*** valor medio de los otros hijos (0,054) Número de observaciones 2.873 2.734 4.421 2.016 686 R-cuadrado 0,22 0,22 0,16 0,22 0,27 Nota: error estándar en paréntesis. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. Variables de control: educación, etnicidad, relación con el jefe de hogar y región. TABLA 4 AUTOEstima (PUNTUACIÓN Z) DEL JEFE DE HOGAR Y DE LOS HIJOS, POR ORDEN DE NACIMIENTO Y COMPOSICIÓN FAMILIAR Hogares con Hogares con Hogares con Hogares con Hogares con más de más de un solo dos tres o más un niño/a un niño/a niño/a niños/as niños/as Indicador de autoestima estandarizado: 0,526*** valor medio para todos los niños/as del hogar (0,028) Indicador de autoestima estandarizado: valor medio 0,266*** para todos los niños/as del hogar menos el primogénito (0,026) Indicador de autoestima estandarizado: 0,258*** 0,352*** 0,280*** 0,157*** del primer hijo (0,025) (0,023) (0,030) (0,055) Indicador de autoestima estandarizado: 0,255*** 0,069 del segundo hijo (0,029) (0,050) Indicador de autoestima estandarizado: 0,272*** valor medio de los otros hijos (0,055) Número de observaciones 2.872 2.733 4.420 2.015 686 R-cuadrado 0,29 0,27 0,21 0,29 0,26 Nota: error estándar en paréntesis. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. Variables de control: educación, etnicidad, relación con el jefe de hogar y región. 318 CAPÍTULO 8 Dimensiones psicosociales de la pobreza • Bienestar psicosocial e inversión en el capital humano de la siguiente generación En las secciones anteriores observamos que el bienestar psicosocial tiene una correlación negativa con la capacidad de las personas de involucrarse productivamente en actividades generadoras de ingresos y que las personas que viven en la pobreza son más pesimistas en torno al futuro (lo que podría desalentar inversiones adicionales incluso cuando hay opciones disponibles). También se observó que existe una transmisión intergeneracional del bienestar psicosocial. En esta sección probamos otro mecanismo potencial para la persistencia de la pobreza en el tiempo. El objetivo principal es comprobar si el bienestar psicológico de la persona encargada del cuidado de la familia influye en su habilidad para invertir de manera efectiva en el capital humano de sus hijos. Un bienestar psicosocial bajo, y en particular la depresión y una baja autoestima, podrían comprometer la capacidad de los padres para ofrecer a sus hijos los recursos necesarios para su desarrollo y para tomar decisiones efectivas y consistentes (Lovejoy et al. 2000; Marmorstein et al., 2004). Para esto, se estima la probabilidad de matrícula preescolar, primaria y secundaria para niños de 0 a 5, 6 a 12 y 13 a 18 años, respectivamente, como una función del bienestar psicológico del jefe de hogar. Hacemos una distinción entre los hogares con jefes de hogar hombres y mujeres (tabla 5, paneles A y B). Por último, modelamos la matrícula del niño como una función del bienestar psicológico materno (tabla 5, panel C). De hecho, existe la noción generalizada de que el dinero en manos de las madres tiene mayores probabilidades de generar efectos positivos en el desempeño de los hijos que el dinero en manos de los padres (que es la razón por la cual la mayoría de programas de transferencias otorgan el dinero a las madres más que a los padres). En todos los modelos controlamos por un conjunto de características del jefe de hogar (edad, educación, etnia y estado civil).6 Se han encontrado las correlaciones más fuertes con la probabilidad de que los niños entre los 0 y 5 años y entre los 13 y 18 años sean matriculados en el colegio. Mientras que solo el 34% de los niños entre los 0 y 5 años está matriculado en educación preescolar y el 80% de los jóvenes entre los 13 y 18 años, en la educación secundaria, casi todos los niños entre los 6 y 12 años (el 99%) están matriculados. Más específicamente, la depresión del jefe de hogar cuando es mujer y la de la madre está correlacionada con una menor probabilidad de matricular a los niños en educación preescolar y primaria. Un aumento de una desviación estándar en el puntaje de depresión corresponde a una menor probabilidad de que el niño sea matriculado en educación preescolar de 2 puntos porcentuales en aquellos hogares donde la mujer es jefe de hogar y una reducción de menos de un punto porcentual en la probabilidad de matrícula en educación primaria considerando la depresión de la madre. 6 Ver la tabla A7. Panel A. B y C en el anexo para los resultados completos. 319 En aquellos hogares donde el jefe de hogar hombre tiene autoestima y autoeficacia más altas es más probable que los hijos sigan en el colegio a la edad de 13 a 18 años. En este caso también la magnitud del efecto marginal es entre 1 y 2 puntos porcentuales. TABLA 5 BIENESTAR PSICOSOCIAL DEL JEFE DE HOGAR E INVERSIÓN EN EL CAPITAL HUMANO DE LOS HIJOS, POR CARACTERÍSTICAS DEL JEFE DEL HOGAR Matrícula escolar (efectos marginales) Niños y niñas de Niños y niñas de Niños y niñas de de 0-5 años de edad de 6-12 años de edad de 13-18 años de edad Panel A: jefe del hogar (hombre) Indicador estandarizado -0,006 -0,001 -0,003 de depresión (0,009) (0,001) (0,006) Indicador estandarizado -0,005 0,000 0,012* de autoestima (0,008) (0,001) (0,006) Indicador estandarizado -0,011 0,002* 0,018*** de autoeficacia (0,008) (0,001) (0,006) Número de obs (población) 1.010.115 1.008.065 1.008.265 1.402.744 1.399.442 1.399.465 1.088.978 1.087.689 1.088.043 Número de obs (muestra) 7.372 7.357 7.358 10.175 10.155 10.155 7.636 7.628 7.630 Panel B: jefe del hogar (mujer) Indicador estandarizado -0,020* -0,001 0,003 de depresión (0,011) (0,001) (0,008) Indicador estandarizado -0,007 -0,002 -0,001 de autoestima (0,013) (0,002) (0,009) Indicador estandarizado 0,021 0,001 -0,005 de autoeficacia (0,013) (0,002) (0,010) Número de obs (población) 441.697 441.697 441.697 475.847 475.847 475.847 511.301 511.301 511.301 Número de obs (muestra) 2.856 2.856 2.856 3.157 3.157 3.157 3.353 3.353 3.353 Panel C: madre Indicador estandarizado -0,008 -0,003*** 0,005 de depresión (0,006) (0,001) (0,005) Indicador estandarizado -0,002 -0,001 -0,000 de autoestima (0,007) (0,001) (0,005) Indicador estandarizado 0,001 0,002 0,007 de autoeficacia (0,007) (0,001) (0,005) Número de obs (población) 1.305.110 1.305.234 1.305.234 1.834.877 1.834.326 1.834.326 1.448.009 1.447.489 1.447.489 Número de obs (muestra) 9.266 9.267 9.267 12.794 12.789 12.789 9.895 9.891 9.891 Nota: efectos marginales reportados. Error estándar en paréntesis. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. Categorias de referencia: sin educación formal/primaria incompleta y población indígena. 320 CAPÍTULO 8 Dimensiones psicosociales de la pobreza conclusiones A través del uso de nueva información en Ecuador, este estudio es el primero de su clase en el país que permite realizar un diagnóstico de dimensiones socioemocionales y su interrelación con la pobreza. Como parte del diagnóstico, se muestra que el bienestar socioemocional varía entre grupos poblaciones. En general, los hombres, los no indígenas, las personas con mayor nivel de educación y la población urbana, tienen una mejor dotación de “activos” socioemocionales que sus grupos de referencia. Relacionado a estas características, la población identificada como pobre por consumo, tienden a mostrar menor autoeficacia y autoestima y un nivel de depresión ligeramente mayor que la población no pobre. Un canal relevante para conectar un bajo nivel de bienestar socioemocional y la pobreza monetaria es a través del mercado laboral y la generación de ingresos. El estudio muestra claramente que el tener un bajo nivel de activos socioemocionales se asocia a malos resultados en actividades para generar ingresos. En este sentido, se observa que mejores aspectos socioemocionales están asociados con un incremento de los ingresos comparables al retorno de un año adicional de escolaridad. Un importante aporte de este estudio es poder indagar el rol que tiene el bienestar psicológico parental en la transmisión de ventajas y desventajas entre generaciones (de padres a hijos). En el estudio se muestra que existe una importante correlación positiva entre los padres y la depresión, autoestima y autoeficacia de sus hijos. Esto, por su parte, podría vincular a esta nueva generación a la pobreza en el futuro. Relacionado con lo anterior, este estudio identifica una correlación entre pobreza por un lado y aspiraciones y expectativas pesimistas del futuro por el otro. De hecho, las expectativas de los padres en torno a los logros educativos de sus hijos son menores entre las familias de menores recursos. De la misma manera, el estudio muestra que un bajo nivel de activos socioemocionales está correlacionado con una menor probabilidad de matricular a los niños en educación preescolar y primaria. Lo anterior muestra que, el bienestar psicosocial puede ser un importante mecanismo para la perpetuación de la pobreza. 321 AnexoS anexo 1 PROBABILIDADES DE SER POBRE Y BIENESTAR PSICOSOCIAL (1) (2) (3) (1) (2) (3) (1) (2) (3) (1) (2) (3) Depresión (puntaje z) 0,001 0,003 0,003 -0,007** -0,002 -0,002 (0,003) (0,002) (0,002) (0,003) (0,002) (0,003) Autoestima (puntaje z) -0,026*** -0,017*** -0,016*** -0,021*** -0,012*** -0,012*** (0,003) (0,002) (0,002) (0,003) (0,003) (0,003) Autoeficacia (puntaje z) -0,029*** -0,021*** -0,019*** -0,024*** -0,018*** -0,016*** (0,003) (0,002) (0,003) (0,003) (0,002) (0,003) Características demográficas Sexo -0,006** -0,004* 0,011*** -0,004 -0,004* 0,011*** 0,001 -0,000 0,013*** -0,001 -0,000 0,013*** (0,003) (0,002) (0,004) (0,003) (0,002) (0,004) (0,003) (0,002) (0,004) (0,003) (0,003) (0,004) Edad 0,000 0,000 -0,004*** 0,000 0,000 -0,004*** 0,001 0,001 -0,003*** 0,001 0,001 -0,003*** (0,001) (0,001) (0,001) (0,001) (0,001) (0,001) (0,001) (0,001) (0,001) (0,001) (0,001) (0,001) Edad al cuadrado -0,000*** -0,000*** 0,000 -0,000*** -0,000*** 0,000 -0,000*** -0,000*** 0,000 -0,000*** -0,000*** 0,000 (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) Grupo étnico: afrodescendiente -0,187*** -0,107*** -0,088*** -0,181*** -0,104*** -0,085*** -0,180*** -0,104*** -0,085*** -0,176*** -0,102*** -0,083*** (0,021) (0,019) (0,018) (0,021) (0,019) (0,018) (0,021) (0,019) (0,018) (0,021) (0,019) (0,018) Grupo étnico: mestizo -0,228*** -0,136*** -0,125*** -0,221*** -0,133*** -0,122*** -0,222*** -0,133*** -0,122*** -0,218*** -0,131*** -0,120*** (0,010) (0,009) (0,008) (0,010) (0,009) (0,008) (0,009) (0,009) (0,008) (0,009) (0,009) (0,008) Grupo étnico: otros -0,197*** -0,129*** -0,125*** -0,192*** -0,127*** -0,124*** -0,191*** -0,127*** -0,123*** -0,190*** -0,126*** -0,121*** (0,012) (0,012) (0,011) (0,012) (0,012) (0,011) (0,012) (0,011) (0,011) (0,012) (0,012) (0,011) Otras características individuales Educación: básica -0,106*** -0,083*** -0,065*** -0,102*** -0,081*** -0,062*** -0,101*** -0,079*** -0,062*** -0,098*** -0,078*** -0,061*** (0,008) (0,007) (0,009) (0,008) (0,007) (0,009) (0,008) (0,007) (0,009) (0,008) (0,007) (0,009) Educación: técnica -0,168*** -0,114*** -0,095*** -0,160*** -0,110*** -0,091*** -0,161*** -0,109*** -0,092*** -0,156*** -0,107*** -0,089*** (0,009) (0,008) (0,008) (0,009) (0,008) (0,008) (0,009) (0,008) (0,008) (0,009) (0,008) (0,008) Educación: bachillerato -0,195*** -0,126*** -0,102*** -0,187*** -0,122*** -0,098*** -0,186*** -0,120*** -0,098*** -0,182*** -0,118*** -0,096*** (0,006) (0,006) (0,006) (0,006) (0,006) (0,006) (0,006) (0,006) (0,006) (0,006) (0,006) (0,006) Educación: universidad o más -0,348*** -0,239*** -0,198*** -0,330*** -0,229*** -0,190*** -0,332*** -0,228*** -0,190*** -0,321*** -0,222*** -0,185*** (0,013) (0,012) (0,013) (0,013) (0,012) (0,013) (0,013) (0,012) (0,013) (0,013) (0,012) (0,013) 322 CAPÍTULO 8 Dimensiones psicosociales de la pobreza (1) (2) (3) (1) (2) (3) (1) (2) (3) (1) (2) (3) Casado/a -0,027*** -0,019*** -0,026*** -0,018*** -0,027*** -0,019*** -0,026*** -0,018*** (0,006) (0,006) (0,006) (0,006) (0,006) (0,006) (0,006) (0,006) Características del hogar Tamaño del hogar 0,021*** 0,024*** 0,021*** 0,024*** 0,021*** 0,024*** 0,021*** 0,024*** (0,003) (0,003) (0,003) (0,003) (0,003) (0,003) (0,003) (0,003) Número de niños/as 0,042*** 0,036*** 0,041*** 0,036*** 0,041*** 0,036*** 0,041*** 0,036*** (0,004) (0,004) (0,004) (0,004) (0,004) (0,004) (0,004) (0,004) Hogar completo (padre y madre) -0,012*** -0,011*** -0,013*** -0,011*** -0,013*** -0,011*** -0,013*** -0,011*** (0,003) (0,003) (0,003) (0,003) (0,003) (0,003) (0,003) (0,003) Región: Sierra -0,034*** -0,016** -0,034*** -0,016** -0,035*** -0,018** -0,035*** -0,018** (0,008) (0,008) (0,008) (0,008) (0,008) (0,008) (0,008) (0,008) Región: Amazonía 0,001 0,017* -0,000 0,016* -0,003 0,014 -0,003 0,014 (0,010) (0,010) (0,010) (0,010) (0,010) (0,010) (0,010) (0,010) Zona: urbanas -0,140*** -0,094*** -0,137*** -0,092*** -0,138*** -0,093*** -0,136*** -0,092*** (0,006) (0,007) (0,006) (0,007) (0,006) (0,007) (0,006) (0,007) Participación laboral Empleado (a tiempo completo) -0,008 -0,008 -0,006 -0,006 (0,005) (0,005) (0,005) (0,005) Subempleado 0,038*** 0,038*** 0,040*** 0,039*** (0,006) (0,006) (0,006) (0,006) Trabajador informal 0,034*** 0,034*** 0,033*** 0,033*** (0,012) (0,012) (0,012) (0,012) Sector: agricultura 0,127*** 0,125*** 0,125*** 0,123*** (0,015) (0,015) (0,015) (0,015) Sector: formal privado 0,047*** 0,045*** 0,046*** 0,045*** (0,011) (0,011) (0,011) (0,011) Sector: informal privado 0,058*** 0,056*** 0,057*** 0,055*** (0,015) (0,015) (0,015) (0,015) Tipo de trabajador: empleador -0,133*** -0,130*** -0,129*** -0,127*** (0,012) (0,012) (0,012) (0,012) Tipo de trabajador: cuenta propia -0,026*** -0,025*** -0,025*** -0,024*** (0,005) (0,005) (0,005) (0,005) Tipo de trabajador: trabajador -0,039*** -0,039*** -0,038*** -0,038*** sin pago (0,008) (0,008) (0,008) (0,008) Observaciones 54.417 53.329 39.053 54.366 53.278 39.016 54.366 53.278 39.018 54.347 53.259 39.008 Nota: error estándar en paréntesis. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 Categorías de referencia: no educación formal/primaria incompleta, indígena, jefe de hogar, región Costa, sector público y ocupación asalariado. 323 ANEXO 2 INGRESO LABORAL MENSUAL Y BIENESTAR PSICOSOCIAL EN ÁREAS URBANAS (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) Años de educación 0,0884*** 0,0606*** 0,0378*** 0,0392*** 0,0395*** 0,0413*** 0,0386*** 0,0389*** 0,0370*** (0,00354) (0,00372) (0,00367) (0,00365) (0,00361) (0,00378) (0,00375) (0,00380) (0,00380) Depresión estandarizada (puntaje z) -0,0239*** -0,00211 (0,00882) (0,00900) Autoestima estandarizada (puntaje z) 0,0751*** 0,0608*** (0,00837) (0,00895) Autoeficacia estandarizada (puntaje z) 0,0698*** 0,0520*** (0,00828) (0,00887) Años de experiencia laboral 0,0282*** 0,0294*** 0,0311*** 0,0309*** 0,0315*** 0,0291*** 0,0292*** 0,0287*** 0,0290*** (0,00415) (0,00391) (0,00381) (0,00380) (0,00374) (0,00354) (0,00353) (0,00357) (0,00353) Años de experiencia laboral -0,000456*** -0,000489*** -0,000534*** -0,000527*** -0,000528*** -0,000467*** -0,000472*** -0,000464*** -0,000469*** (al cuadrado) (5,91e-05) (5,55e-05) (5,42e-05) (5,44e-05) (5,39e-05) (5,22e-05) (5,24e-05) (5,23e-05) (5,24e-05) Tamaño del hogar -0,0156** -0,0193*** -0,0202*** -0,0202*** -0,0161*** -0,0189*** -0,0172*** -0,0166*** -0,0165*** (0,00611) (0,00596) (0,00579) (0,00578) (0,00572) (0,00590) (0,00583) (0,00584) (0,00579) Número de niños -0,00836 0,00143 0,00559 0,00432 0,00720 0,0126 0,0121 0,0111 0,0115 (0,0102) (0,0101) (0,00990) (0,00992) (0,00984) (0,00999) (0,00986) (0,00984) (0,00978) Casados 0,170*** 0,141*** 0,121*** 0,124*** 0,0996*** 0,0878*** 0,0837*** 0,0897*** 0,0839*** (0,0177) (0,0165) (0,0162) (0,0163) (0,0172) (0,0173) (0,0174) (0,0171) (0,0173) Sector: público 0,986*** 0,584*** 0,683*** 0,703*** 0,673*** 0,658*** 0,665*** 0,659*** (0,0510) (0,0450) (0,0706) (0,0745) (0,0697) (0,0686) (0,0670) (0,0672) Sector: privado formal 0,785*** 0,453*** 0,547*** 0,550*** 0,519*** 0,504*** 0,511*** 0,505*** (0,0470) (0,0416) (0,0658) (0,0699) (0,0650) (0,0640) (0,0623) (0,0625) Sector: privado informal 0,273*** 0,0244 0,127* 0,143** 0,123* 0,111* 0,117* 0,113* (0,0464) (0,0411) (0,0666) (0,0705) (0,0651) (0,0639) (0,0622) (0,0623) Edad, experiencia laboral, composición hogar X X X X X X X X X Trabajo: formal / informal / público X X X X X X X X Trabajo: ocupación X X X X X X X Trabajo: sector X X X X X X Provincia X X X X X Bienestar psicosocial X X X X Constante 4.805*** 4.660*** 4.768*** 4.739*** 4.784*** 4.854*** 4.871*** 4.873*** 4.886*** (0,0616) (0,0747) (0,0796) (0,0799) (0,0837) (0,0847) (0,0837) (0,0847) (0,0837) Observaciones 21.144 21.144 21.144 21.144 21.144 19.713 19.684 19.685 19.680 R cuadrado 0,278 0,346 0,372 0,374 0,384 0,367 0,372 0,370 0,374 Nota: Variable dependiente es el ingreso laboral mensual (neto real). Errores estándar en paréntesis. *** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1. 324 CAPÍTULO 8 Dimensiones psicosociales de la pobreza ANEXO 3 ingreso laboral mensual y bienestar psicosocial en áreas urbanas, estratificado por nivel de educación (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) Depresión estandarizada (puntuación z) -0,0235*** -0,00195 (0,00879) (0,00896) Autoestima estandarizada (puntuación z) 0,0746*** 0,0604*** (0,00834) (0,00892) Autoeficacia estendarizada (puntuación z) 0,0695*** 0,0519*** (0,00826) (0,00883) Años de educación primaria 0,0520*** 0,0384*** 0,0287*** 0,0299*** 0,0293*** 0,0284*** 0,0256*** 0,0252*** 0,0238*** (0,00604) (0,00589) (0,00587) (0,00585) (0,00572) (0,00596) (0,00602) (0,00600) (0,00601) Años de educación secundaria 0,0590*** 0,0413*** 0,0307*** 0,0321*** 0,0319*** 0,0326*** 0,0300*** 0,0300*** 0,0284*** (0,00456) (0,00457) (0,00457) (0,00455) (0,00448) (0,00449) (0,00451) (0,00452) (0,00452) Años de educación superior 0,0782*** 0,0552*** 0,0367*** 0,0380*** 0,0381*** 0,0386*** 0,0358*** 0,0359*** 0,0341*** (0,00376) (0,00386) (0,00380) (0,00379) (0,00372) (0,00393) (0,00394) (0,00396) (0,00397) Sexo (mujer) -0,561*** -0,517*** -0,516*** -0,499*** -0,507*** -0,500*** -0,505*** -0,498*** -0,496*** (0,0176) (0,0172) (0,0178) (0,0178) (0,0181) (0,0182) (0,0182) (0,0182) (0,0182) Edad 25-34 años 0,0801** 0,0592* 0,0512* 0,0521* 0,0485 0,0649** 0,0604** 0,0562* 0,0537* (0,0342) (0,0317) (0,0310) (0,0310) (0,0306) (0,0306) (0,0304) (0,0308) (0,0304) Edad 35-44 años 0,0658 0,0808 0,0684 0,0707 0,0659 0,0870* 0,0794* 0,0795* 0,0735 (0,0525) (0,0499) (0,0488) (0,0485) (0,0476) (0,0475) (0,0469) (0,0478) (0,0470) Edad 45-64 años -0,0136 0,0298 0,0216 0,0214 0,0150 0,0248 0,0234 0,0212 0,0179 (0,0724) (0,0703) (0,0681) (0,0677) (0,0668) (0,0686) (0,0677) (0,0691) (0,0679) Edad 65-98 años -0,156 -0,0569 -0,0760 -0,0743 -0,0809 (0,114) (0,112) (0,107) (0,107) (0,107) Experiencia laboral: años 0,0356*** 0,0343*** 0,0331*** 0,0330*** 0,0337*** 0,0316*** 0,0318*** 0,0314*** 0,0316*** (0,00420) (0,00397) (0,00385) (0,00384) (0,00377) (0,00362) (0,00359) (0,00365) (0,00360) Experiencia laboral: años (al cuadrado) -0,000589*** -0,000574*** -0,000569*** -0,000563*** -0,000567*** -0,000516*** -0,000521*** -0,000515*** -0,000518*** (6,02e-05) (5,68e-05) (5,52e-05) (5,53e-05) (5,46e-05) (5,42e-05) (5,41e-05) (5,43e-05) (5,42e-05) Tamaño del hogar -0,0155*** -0,0193*** -0,0200*** -0,0199*** -0,0158*** -0,0185*** -0,0169*** -0,0162*** -0,0161*** (0,00602) (0,00588) (0,00577) (0,00577) (0,00570) (0,00589) (0,00581) (0,00583) (0,00578) Número de niños -0,00767 0,00198 0,00530 0,00404 0,00682 0,0119 0,0113 0,0104 0,0108 (0,0100) (0,00994) (0,00986) (0,00987) (0,00980) (0,00996) (0,00983) (0,00982) (0,00976) Casados 0,164*** 0,137*** 0,120*** 0,123*** 0,0989*** 0,0873*** 0,0832*** 0,0892*** 0,0834*** (0,0175) (0,0164) (0,0162) (0,0163) (0,0172) (0,0173) (0,0173) (0,0171) (0,0173) Sector: público 0,966*** 0,586*** 0,685*** 0,706*** 0,675*** 0,660*** 0,668*** 0,662*** (0,0508) (0,0449) (0,0704) (0,0743) (0,0696) (0,0686) (0,0670) (0,0673) Sector: privado formal 0,792*** 0,458*** 0,553*** 0,556*** 0,525*** 0,510*** 0,517*** 0,511*** (0,0468) (0,0415) (0,0656) (0,0697) (0,0651) (0,0641) (0,0623) (0,0626) 325 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) Sector: privado informal 0,289*** 0,0281 0,132** 0,148** 0,128** 0,117* 0,123** 0,119* (0,0461) (0,0410) (0,0665) (0,0703) (0,0651) (0,0640) (0,0623) (0,0625) Edad, experiencia laboral, composición hogar X X X X X X X X X Trabajo: formal / informal / público X X X X X X X X Trabajo: ocupación X X X X X X X Trabajo: sector X X X X X X Provincia X X X X X Bienestar psicosocial X X X X Constante 5.090*** 4.830*** 4.831*** 4.803*** 4.853*** 4.938*** 4.955*** 4.960*** 4.971*** (0,0676) (0,0791) (0,0849) (0,0850) (0,0880) (0,0881) (0,0871) (0,0877) (0,0869) Observaciones 21.144 21.144 21.144 21.144 21.144 19.713 19.684 19.685 19.680 R cuadrado 0,286 0,349 0,372 0,375 0,384 0,367 0,372 0,371 0,374 Notas: variable dependiente es el ingreso laboral mensual (neto real). Errores estándar en paréntesis. *** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1. 326 CAPÍTULO 8 Dimensiones psicosociales de la pobreza ANEXO 4 DEPRESIón (puntaje z) del jefe del hogar y de los hijos, por orden de nacimiento y composición familiar Depresión del jefe de hogar Hogares con Hogares con Hogares con Hogares con Hogares con (puntaje z) más de más de un solo dos tres o más un niño/a un niño/a niño/a niños/as niños/as Todos los hijos (depresión promedio) 0,580*** (0,031) Todos los niños excluyendo al primogénito 0,318*** (depresión promedio) (0,033) Depresión del primer hijo 0,261*** 0,423*** 0,275*** 0,198*** (0,033) (0,022) (0,041) (0,054) Depresión del segundo hijo 0,291*** 0,213*** (0,038) (0,073) Depresión de los otros hijos 0,232*** (0,064) Sexo (hombre) -0,526*** -0,502*** -0,570*** -0,518*** -0,417*** (0,048) (0,048) (0,044) (0,057) (0,084) Edad -0,006** -0,005** -0,000 -0,006* -0,004 (0,003) (0,003) (0,002) (0,003) (0,004) Educación básica 0,145 -0,012 0,124 0,057 -0,172 (0,233) (0,195) (0,122) (0,237) (0,293) Educación técnica 0,049 0,072 -0,069 0,020 0,180 (0,086) (0,089) (0,077) (0,111) (0,129) Bachillerato -0,056 -0,047 -0,022 -0,100 0,124 (0,065) (0,066) (0,051) (0,078) (0,130) Universidad y más -0,199*** -0,205*** -0,179** -0,250*** -0,040 (0,072) (0,071) (0,089) (0,086) (0,107) Afro 0,485*** 0,458** -0,197 0,515** 0,362 (0,184) (0,189) (0,125) (0,231) (0,226) Mestizo 0,074 0,038 -0,172*** 0,013 0,126 (0,066) (0,060) (0,064) (0,078) (0,094) Otro grupo étnico 0,072 0,017 -0,164* 0,004 0,050 (0,100) (0,097) (0,087) (0,123) (0,158) Tamaño del hogar 0,020 0,022 0,043*** 0,036* 0,013 (0,014) (0,014) (0,013) (0,018) (0,020) Pobres 0,139** 0,122* 0,071 0,084 0,176* (0,068) (0,070) (0,051) (0,086) (0,102) Pobres extremos -0,082 -0,176** 0,062 -0,115 -0,343*** (0,105) (0,088) (0,107) (0,119) (0,121) 327 Depresión del jefe de hogar Hogares con Hogares con Hogares con Hogares con Hogares con (puntaje z) más de más de un solo dos tres o más un niño/a un niño/a niño/a niños/as niños/as Región: Sierra 0,159*** 0,147** 0,077 0,137** 0,161 (0,059) (0,060) (0,051) (0,066) (0,116) Región: Amazonía 0,148** 0,178** -0,094 0,078 0,368*** (0,069) (0,069) (0,058) (0,082) (0,119) Región: islas 0,038 0,038 0,156 0,057 -0,099 (0,146) (0,147) (0,112) (0,155) (0,382) Urbano -0,035 -0,052 0,056 -0,017 -0,168* (0,052) (0,052) (0,041) (0,059) (0,090) Constante 0,489*** 0,473*** 0,401*** 0,474** 0,375 (0,176) (0,178) (0,135) (0,219) (0,271) Observaciones 2.872 2.742 4.437 2.021 690 R cuadrado 0,29 0,29 0,24 0,28 0,34 Notas: errores estándar en paréntesis. Categorías referenciales: educación no formal/primaria incompleta, indígena; relación: jefe de hogar; etnicidad: indígena; región: Costa. 328 CAPÍTULO 8 Dimensiones psicosociales de la pobreza ANEXO 5 AUTOEFICACIA (puntaje z) del jefe del hogar y de los hijos, por orden de nacimiento y composición familiar Autoeficacia del jefe de hogar Hogares con Hogares con Hogares con Hogares con Hogares con (puntaje z) más de más de un solo dos tres o más un niño/a un niño/a niño/a niños/as niños/as Todos los hijos (autoeficacia promedio) 0,479*** (0,029) Todos los hijos, excluyendo al primogénito 0,220*** (autoeficacia promedio) (0,029) Autoeficacia del primer hijo 0,257*** 0,313*** 0,278*** 0,172*** (0,029) (0,020) (0,032) (0,059) Autoeficacia del segundo hijo 0,172*** 0,274*** (0,031) (0,054) Autoeficacia de los otros hijos 0,165*** (0,054) Sexo (hombre) 0,074* 0,067 0,112*** 0,072 0,009 (0,043) (0,045) (0,039) (0,053) (0,084) Edad -0,002 -0,003 -0,003* -0,002 -0,002 (0,002) (0,002) (0,002) (0,003) (0,004) Educación básica 0,321* 0,385*** -0,016 0,466*** 0,210 (0,164) (0,146) (0,135) (0,131) (0,287) Educación técnica 0,119 0,106 0,159** 0,136 0,006 (0,076) (0,077) (0,077) (0,093) (0,132) Bachillerato 0,197*** 0,201*** 0,129*** 0,212*** 0,076 (0,056) (0,057) (0,046) (0,066) (0,112) Universidad o más 0,326*** 0,344*** 0,346*** 0,431*** 0,026 (0,068) (0,071) (0,060) (0,080) (0,146) Afroecuatoriano 0,007 -0,042 0,055 0,027 -0,212 (0,146) (0,146) (0,123) (0,189) (0,181) Mestizo 0,036 0,031 0,076 0,091 -0,094 (0,058) (0,060) (0,065) (0,068) (0,124) Otro grupo étnico 0,178* 0,186** 0,119 0,232** 0,058 (0,093) (0,095) (0,088) (0,113) (0,171) Tamaño del hogar 0,055*** 0,055*** 0,063*** 0,074*** 0,059*** (0,012) (0,013) (0,012) (0,015) (0,022) Pobre -0,218*** -0,191*** -0,240*** -0,148** -0,258*** (0,060) (0,056) (0,053) (0,064) (0,091) Pobres extremos -0,150 -0,142 -0,171** -0,242* -0,004 (0,111) (0,107) (0,078) (0,125) (0,176) 329 Autoeficacia del jefe de hogar Hogares con Hogares con Hogares con Hogares con Hogares con (puntaje z) más de más de un solo dos tres o más un niño/a un niño/a niño/a niños/as niños/as Región: Sierra -0,021 -0,027 -0,073 -0,031 -0,020 (0,050) (0,052) (0,048) (0,059) (0,091) Región: Amazonía -0,098 -0,110 -0,079 -0,157** -0,009 (0,066) (0,067) (0,056) (0,077) (0,133) Región: Islas 0,319** 0,322** 0,358*** 0,237 0,510** (0,139) (0,140) (0,090) (0,157) (0,216) Urbano -0,040 -0,027 0,019 -0,033 0,033 (0,047) (0,047) (0,041) (0,054) (0,086) Constante -0,039 -0,012 0,023 -0,194 0,028 (0,147) (0,152) (0,130) (0,174) (0,297) Observaciones 2.873 2.734 4.421 2.016 686 R cuadrado 0,22 0,22 0,16 0,22 0,27 Nota: errores estándar en paréntesis. Categorías referenciales: educación no formal/primaria incompleta, indígena; relación: jefe de hogar; etnicidad: indígena; región: Costa. 330 CAPÍTULO 8 Dimensiones psicosociales de la pobreza ANEXO 6 AUTOESTIMA (puntaje z) del jefe del hogar y de los hijos, por orden de nacimiento y composición familiar Autoestima del jefe de hogar Hogares con Hogares con Hogares con Hogares con Hogares con (puntaje z) más de más de un solo dos tres o más un niño/a un niño/a niño/a niños/as niños/as Todos los hijos (promedio de autoestima) 0,526*** (0,028) Todos los hijos excluyendo al primogénito 0,266*** (promedio de autoestima) (0,026) Autoestima del primer hijo 0,258*** 0,352*** 0,280*** 0,157*** (0,025) (0,023) (0,030) (0,055) Autoestima del segundo hijo 0,255*** 0,069 (0,029) (0,050) Autoestima de los otros hijos 0,272*** (0,055) Sexo (hombre) -0,028 -0,030 0,024 0,014 -0,191** (0,042) (0,044) (0,036) (0,052) (0,093) Edad 0,001 -0,000 -0,002 0,001 -0,003 (0,002) (0,002) (0,002) (0,002) (0,005) Educación básica 0,173 0,194* 0,194* 0,125 0,234 (0,113) (0,111) (0,099) (0,120) (0,226) Educación técnica 0,171** 0,160** 0,222*** 0,189** 0,092 (0,071) (0,074) (0,073) (0,082) (0,135) Bachillerato 0,248*** 0,240*** 0,185*** 0,242*** 0,186* (0,056) (0,057) (0,044) (0,066) (0,112) Universidad o más 0,431*** 0,421*** 0,437*** 0,394*** 0,417** (0,074) (0,077) (0,072) (0,082) (0,177) Afroecuatoriano 0,005 -0,016 0,335** -0,012 -0,241 (0,144) (0,133) (0,135) (0,166) (0,320) Mestizo 0,034 -0,031 0,185*** -0,047 0,027 (0,089) (0,077) (0,058) (0,088) (0,143) Otro grupo étnico 0,253** 0,178 0,172** 0,239* -0,054 (0,116) (0,111) (0,082) (0,127) (0,187) Tamaño del hogar 0,049*** 0,049*** 0,060*** 0,062*** 0,039** (0,011) (0,011) (0,011) (0,015) (0,020) Pobre -0,073 -0,062 -0,175*** 0,015 -0,264*** (0,050) (0,052) (0,051) (0,062) (0,087) Pobres extremos 0,007 0,011 -0,129 -0,126 0,212 (0,081) (0,082) (0,081) (0,102) (0,130) 331 Autoestima del jefe de hogar Hogares con Hogares con Hogares con Hogares con Hogares con (puntaje z) más de más de un solo dos tres o más un niño/a un niño/a niño/a niños/as niños/as Región: Sierra 0,016 0,010 0,049 0,059 -0,135 (0,052) (0,053) (0,051) (0,062) (0,084) Región: Amazonía 0,061 0,021 -0,012 0,037 -0,032 (0,072) (0,072) (0,057) (0,084) (0,144) Región: Islas 0,445*** 0,446*** 0,481*** 0,485** 0,335* (0,150) (0,152) (0,099) (0,190) (0,202) Urbano 0,128*** 0,146*** 0,112*** 0,181*** 0,054 (0,044) (0,045) (0,040) (0,053) (0,081) Constante -0,432*** -0,329** -0,410*** -0,517*** 0,110 (0,158) (0,155) (0,123) (0,175) (0,325) Observaciones 2.872 2.733 4.420 2.015 686 R cuadrado 0,29 0,27 0,21 0,29 0,26 Notas: errores estándar en paréntesis. Categorías referenciales: educación no formal/primaria incompleta, indígena; relación: jefe de hogar; etnicidad: indígena; región: Costa. 332 CAPÍTULO 8 Dimensiones psicosociales de la pobreza ANEXO 7 jefe del hogar y bienestar psicosocial e inversión en el capital humano de los hijos, por características del jefe del hogar PANEL A: JEFE DEL HOGAR HOMBRE Niños de 0 a 5 Niños de 6 a 12 Niños de 13 a 18 años de edad años de edad años de edad (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) dy/dx dy/dx dy/dx dy/dx dy/dx dy/dx dy/dx dy/dx dy/dx Depresión (puntaje z) -0,006 -0,001 -0,003 (0,009) (0,001) (0,006) Autoestima (puntaje z) -0,005 0,000 0,012* (0,008) (0,001) (0,006) Autoeficacia (puntaje z) -0,011 0,002* 0,018*** (0,008) (0,001) (0,006) Edad 0,000 0,000 0,000 -0,000 -0,000 -0,000 0,003*** 0,003*** 0,003*** (0,001) (0,001) (0,001) (0,000) (0,000) (0,000) (0,001) (0,001) (0,001) Educación: básica -0,123*** -0,124*** -0,123*** -0,007 -0,007 -0,008 -0,125*** -0,127*** -0,127*** (0,046) (0,046) (0,046) (0,006) (0,006) (0,006) (0,031) (0,031) (0,030) Educación: técnica 0,014 0,016 0,017 -0,005 -0,005 -0,005 0,008 0,005 0,006 (0,025) (0,026) (0,025) (0,004) (0,004) (0,004) (0,022) (0,022) (0,022) Educación: bachillerato 0,002 0,003 0,005 0,001 0,001 0,001 0,088*** 0,084*** 0,084*** (0,019) (0,019) (0,019) (0,003) (0,003) (0,003) (0,017) (0,018) (0,017) Educación: universidad o más 0,106*** 0,110*** 0,112*** 0,020*** 0,019*** 0,019*** 0,107*** 0,101*** 0,100*** (0,029) (0,029) (0,029) (0,007) (0,007) (0,007) (0,026) (0,026) (0,026) Etnicidad: afrodescendiente -0,014 -0,011 -0,009 -0,001 -0,001 -0,001 0,004 0,001 -0,001 (0,047) (0,047) (0,047) (0,005) (0,005) (0,005) (0,038) (0,038) (0,038) Etnicidad: mestizo -0,029 -0,025 -0,024 0,010*** 0,010*** 0,009*** 0,044*** 0,041** 0,039** (0,021) (0,021) (0,021) (0,003) (0,003) (0,002) (0,016) (0,016) (0,016) Etnicidad: otro -0,031 -0,029 -0,026 0,016*** 0,016*** 0,016*** 0,019 0,018 0,017 (0,030) (0,030) (0,030) (0,005) (0,005) (0,005) (0,022) (0,022) (0,022) Casados 0,050*** 0,051*** 0,051*** 0,009*** 0,009*** 0,009*** 0,068*** 0,066*** 0,067*** (0,016) (0,016) (0,016) (0,003) (0,003) (0,003) (0,013) (0,013) (0,013) Observaciones 7.372 7.357 7.358 10.175 10.155 10.155 7.636 7.628 7.630 333 Panel B: jefe del hogar mujer Niños de 0 a 5 Niños de 6 a 12 Niños de 13 a 18 años de edad años de edad años de edad (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) dy/dx dy/dx dy/dx dy/dx dy/dx dy/dx dy/dx dy/dx dy/dx Depresión (puntaje z) -0,020* -0,001 0,003 (0,011) (0,001) (0,008) Autoestima (puntaje z) -0,007 -0,002 -0,001 (0,013) (0,002) (0,009) Autoeficacia (puntaje z) 0,021 0,001 -0,005 (0,013) (0,002) (0,010) Edad 0,000 -0,000 -0,000 0,000 0,000 0,000 0,003*** 0,003*** 0,003*** (0,001) (0,001) (0,001) (0,000) (0,000) (0,000) (0,001) (0,001) (0,001) Educación: básica -0,044 -0,044 -0,046 -0,001 -0,001 -0,001 -0,025 -0,025 -0,025 (0,047) (0,048) (0,048) (0,007) (0,007) (0,007) (0,032) (0,032) (0,032) Educación: técnica 0,049 0,049 0,045 -0,001 -0,001 -0,002 0,048 0,049 0,049 (0,041) (0,042) (0,041) (0,007) (0,007) (0,007) (0,039) (0,039) (0,039) Educación: bachillerato 0,054* 0,056* 0,048* 0,007 0,007 0,006 0,091*** 0,091*** 0,092*** (0,028) (0,029) (0,029) (0,004) (0,005) (0,005) (0,025) (0,025) (0,025) Educación: universidad o más 0,077 0,088* 0,071 0,069* 0,069* 0,070** (0,047) (0,049) (0,049) (0,035) (0,036) (0,035) Etnicidad: afrodescendiente 0,057 0,050 0,044 -0,053 -0,051 -0,049 (0,061) (0,062) (0,062) (0,052) (0,051) (0,051) Etnicidad: mestizo -0,003 0,001 -0,006 0,005 0,005 0,005 0,034 0,035 0,036 (0,040) (0,040) (0,040) (0,004) (0,004) (0,004) (0,025) (0,025) (0,025) Etnicidad: otro -0,056 -0,053 -0,062 0,001 0,001 0,000 -0,016 -0,015 -0,013 (0,049) (0,049) (0,049) (0,007) (0,007) (0,007) (0,034) (0,033) (0,033) Casados -0,006 -0,006 -0,005 -0,002 -0,002 -0,002 0,030 0,031 0,030 (0,041) (0,042) (0,042) (0,005) (0,005) (0,005) (0,029) (0,029) (0,029) Observaciones 2.856 2.856 2.856 3.157 3.157 3.157 3.353 3.353 3.353 334 CAPÍTULO 8 Dimensiones psicosociales de la pobreza Panel c: madre Niños de 0 a 5 Niños de 6 a 12 Niños de 13 a 18 años de edad años de edad años de edad (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) dy/dx dy/dx dy/dx dy/dx dy/dx dy/dx dy/dx dy/dx dy/dx Depresión (puntaje z) -0,008 -0,003*** 0,005 (0,006) (0,001) (0,005) Autoestima (puntaje z) -0,002 -0,001 -0,000 (0,007) (0,001) (0,005) Autoeficacia (puntaje z) 0,001 0,002 0,007 (0,007) (0,001) (0,005) Edad 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,002*** 0,002*** 0,002*** (0,001) (0,001) (0,001) (0,000) (0,000) (0,000) (0,001) (0,001) (0,001) Educación: básica -0,015 -0,018 -0,018 0,002 0,002 0,001 -0,083*** -0,081*** -0,083*** (0,027) (0,027) (0,027) (0,004) (0,004) (0,004) (0,019) (0,019) (0,019) Educación: técnica 0,052** 0,051** 0,051** 0,005 0,004 0,004 0,033 0,033 0,031 (0,024) (0,024) (0,024) (0,004) (0,005) (0,005) (0,024) (0,024) (0,024) Educación: bachillerato 0,023 0,024 0,023 0,009*** 0,009*** 0,008** 0,075*** 0,075*** 0,072*** (0,016) (0,016) (0,016) (0,003) (0,003) (0,003) (0,014) (0,014) (0,014) Educación: universidad o más 0,073*** 0,076*** 0,074*** 0,008 0,009 0,008 0,125*** 0,123*** 0,119*** (0,026) (0,027) (0,027) (0,006) (0,006) (0,006) (0,021) (0,021) (0,021) Etnicidad: afrodescendiente 0,027 0,025 0,024 -0,001 -0,001 -0,003 -0,049 -0,047 -0,049 (0,043) (0,043) (0,043) (0,006) (0,006) (0,006) (0,037) (0,037) (0,037) Etnicidad: mestizo -0,039** -0,037* -0,037* 0,006*** 0,007*** 0,006*** 0,012 0,012 0,010 (0,019) (0,019) (0,019) (0,002) (0,002) (0,002) (0,018) (0,018) (0,018) Etnicidad: otro -0,048* -0,047* -0,048* 0,007** 0,008** 0,007** -0,045* -0,045* -0,047** (0,027) (0,027) (0,027) (0,003) (0,003) (0,003) (0,023) (0,023) (0,023) Casados 0,029** 0,031** 0,031** 0,004** 0,004** 0,005** 0,034*** 0,034*** 0,034*** (0,015) (0,015) (0,015) (0,002) (0,002) (0,002) (0,011) (0,011) (0,011) Observaciones 9.266 9.267 9.267 12.794 12.789 12.789 9.895 9.891 9.891 Notas: errores estándar en paréntesis. Categorías referenciales: educación no formal/primaria incompleta, indígena. 335 BIBLIOGRAFÍA Appadurai A. (2004) “The Capacity to Aspire: Culture and the Terms of Recognition”, in Rao V. and M. Walton (eds.) Culture and Public Action, Stanford University Press, http:// www.cultureandpublicaction.org Ashraf, Nava, Dean Karlan, and Wesley Yin. 2006. “Tying Odysseus to the Mast: Evidence from a Commitment Savings Product in the Philippines.” Quarterly Journal of Economics 121 (2): 635–72. Augustine, J and R. Crosnoe. 2010. “Mother’s Depression and Educaciónal Attainment and their Children’s Academic Trajectories”. Journal of Health and Social Behavior 51: 274-290 Bandura, A. (1989). “Human Agency in Social Cognitive Theory.” American Psychologist 44: 1175-1184. Bandura, A. (1997). Self-efficacy: The exercise of control. New York: Freeman. Beardslee, W. R., Versage, E. M., & Gladstone, T. R. (1998). Children of affectively ill parents: A review of the past 10 years. 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Si bien existen varias corrientes de pensamiento sobre el Buen Vivir en el Ecuador (Le Quang & Vercoutére, 2013) (Hidalgo-Capitán & Cubillo-Guevara, 2014), se lo puede definir como vida plena y sus principales componentes se sintetizan en tres: armonía interna o de las personas, armonía con la comunidad y armonía con la naturaleza. Es decir, para vivir bien se requiere que el ser humano esté en equilibrio consigo mismo, en equilibrio con otros seres humanos y en equilibrio con la naturaleza (Coraggio, 2011). 342 CAPÍTULO 9 Hacia nuevas métricas del Buen Vivir La conceptualización del Buen Vivir también se caracteriza por su crítica al crecimiento económico, a la opulencia, al consumismo y al productivismo. Cuestiona el principio de “más es mejor” de las sociedades capitalistas que conduce a acumular riqueza ilimitadamente. Por otra parte, al haber sido incluido en la constitución, el concepto de Buen Vivir está relacionado con el enfoque de derechos humanos. En efecto, de la Carta Magna del Ecuador se deriva el Buen Vivir como el goce efectivo de los derechos de las personas, así como de las comunidades, pueblos y nacionalidades indígenas, afroecuatorianas y montubias. La constitución también, por primera vez, reconoce derechos a la naturaleza. Por un lado, el derecho a que se respete integralmente su existencia y el mantenimiento y regeneración de sus ciclos vitales, estructura, funciones y procesos evolutivos. Y, por otro lado, el derecho a la restauración en caso de haber sido afectada. Los derechos de la naturaleza se inspiraron en la comprensión de la cosmovisión indígena de que todo tiene vida y que todo está relacionado con todo (Hidalgo, Arias, & Ávila, 2014). En consecuencia, el Buen Vivir tiene que ver con los derechos de las personas, los derechos colectivos y los derechos de la naturaleza. La propuesta del Buen Vivir en Ecuador surge en un contexto mundial de gran preocupación por la sostenibilidad del planeta, amenazada fundamentalmente por el calentamiento global. El desarrollo económico está rebasando los límites ecológicos de la naturaleza, lo cual restringiría el desarrollo humano y el bienestar de las generaciones futuras (Steffen & et. al., 2015). Siguiendo a Polanyi, se puede plantear la tesis de que la noción del Buen Vivir surge como parte de un contramovimiento protector frente a los daños sociales y ambientales de la utopía neoliberal de la economía global autorregulada. Así, el Buen Vivir busca elaborar e impulsar políticas democráticas que protejan a la sociedad humana y la naturaleza de la tendencia autodestructiva del libre mercado (Block, 2006) (Coraggio, 2014) (Polanyi, 2006). En ese marco, el concepto del Buen Vivir sirve para disputar política e ideológicamente la visión sobre el tipo de sociedad que queremos alcanzar, así como desde inicios de los años noventa del siglo pasado el enfoque de desarrollo humano disputa con el enfoque de crecimiento económico, mediante una métrica denominada índice de desarrollo humano-IDH que busca llamar la atención sobre aspectos relevantes para la vida de la gente más allá del producto interno bruto-PIB (Sen, 2000) (Nussbaum, 2012). Paralelamente a la conceptualización del Buen Vivir, es necesario definir la base de información, las métricas y el sistema de evaluación del Buen Vivir que permitan establecer los avances, estancamientos y retrocesos (Sen, 1995) (SENPLADES, 2013). Se requiere evaluar tanto las condiciones estructurales que impiden o potencian el logro del Buen Vivir, como la dinámica cambiante. El análisis económico del desarrollo debe reemplazar las políticas públicas y estrategias preocupadas meramente del crecimiento económico por otras que condicionen el crecimiento del PIB al logro del Buen Vivir. Esto implicaría, por ejemplo, cambiar el principio de más es mejor por un principio de suficiencia, lo que significa diferenciar conceptualmente entre vivir mejor y Buen Vivir. Las ideas son importantes en la disputa de las políticas públicas y los indicadores son un componente de las visiones y valores de la sociedad y la ideología. El encaminar un proceso de desarrollo enfocado hacia el logro del Buen Vivir demanda para su implementación, al ser un concepto más general y de mayor alcance, una revisión de los esquemas estadísticos y contables existentes en favor de sistemas más comprehensivos que reflejen las características económicas, los aspectos sociales y ambientales, y las relaciones e interrelaciones entre los seres humanos, la naturaleza y el proceso de desarrollo. Stiglitz et. al. plantean que “lo que medimos afecta lo que hacemos” y que “si tenemos la métricas equivocadas, nos esforzaremos por las cosas equivocadas” (Stiglitz, Sen, & Fitoussi, 2010). Asimismo, es preciso analizar los alcances y límites de los indicadores tradicionales de bienestar desde la óptica del Buen Vivir; establecer la necesidad de conservarlos o reformularlos; e identificar los nuevos indicadores y nuevas fuentes de información que se requieren para una mejor valoración del desarrollo y del rol de la política pública en el logro del Buen Vivir. Esto se inscribe en el marco de un creciente reconocimiento internacional en los últimos años de la necesidad de nuevas métricas del bienestar y la calidad de vida. No obstante, la discusión sobre las métricas del Buen Vivir no ha tenido el mismo interés que la discusión conceptual o política. Por lo tanto, el Proyecto de Nuevas Métricas del INEC se propuso elaborar nuevas métricas o un sistema de indicadores 344 CAPÍTULO 9 Hacia nuevas métricas del Buen Vivir del Buen Vivir que consideren su carácter multidimensional y la pluralidad de unidades de análisis que conlleva. De esta forma, se contribuirá a satisfacer la necesidad, levantada en el Plan Nacional del Buen Vivir 2013-2017 (SENPLADES, 2013), de contar con un nuevo sistema de mediciones o una nueva métrica del Buen Vivir. Conceptualización del Buen Vivir A partir de la Constitución de la República del Ecuador se puede conceptualizar el constructo Buen Vivir como el goce efectivo de los derechos de las personas, comunidades, pueblos y nacionalidades, en un marco de democracia participativa, en el que prevalece el bien común, el interés general y la convivencia armónica ciudadana y con la naturaleza (derechos de la naturaleza). De la revisión de la literatura de las corrientes de pensamiento ecuatoriano sobre el Buen Vivir, se puede definir el constructo Buen Vivir como la vida en plenitud que conjuga la armonía interna de las personas, la armonía social con la comunidad y entre comunidades, y la armonía con la naturaleza. Vale señalar que la Real Academia de la Lengua Española define armonía como “conveniente proporción y correspondencia de unas cosas con otras” o como “amistad y buena correspondencia”. Por lo tanto, el Buen Vivir implica buscar la armonía o las convenientes proporciones y correspondencias entre las personas, las comunidades y la naturaleza. 345 FigurA 1 Buen vivir como vida plena en armonía Componentes del Buen Vivir A partir de la conceptualización, se desprenden tres componentes principales del Buen Vivir: armonía interna de las personas, armonía social con la comunidad y entre comunidades, y armonía con la naturaleza. Estos tres componentes servirán como los principales ejes organizadores del sistema de indicadores del Buen Vivir y sus subsistemas. El trabajo preliminar realizado hasta la fecha propone un sistema de indicadores del Buen Vivir en lugar de un índice compuesto del Buen Vivir, aunque esto último puede ser desarrollado a posteriori en función de la disponibilidad de información. El sistema está compuesto de tres subsistemas que corresponden a cada uno de los componentes y unidades de análisis del Buen Vivir: armonía interna de las personas, armonía con la comunidad y entre comunidades, y armonía con la naturaleza. 346 CAPÍTULO 9 Hacia nuevas métricas del Buen Vivir Esta propuesta del sistema de indicadores del Buen Vivir es preliminar y servirá como insumo para el análisis y deliberación en la Comisión Interinstitucional de Estadísticas del Buen Vivir, que es el espacio con el que cuenta el INEC para consensuar estadísticas con diversos actores y oficializarlas. FigurA 2 Sistema de indicadores del buen vivir • Armonía interna de las personas La armonía interna de las personas requiere el equilibrio o balance entre los aspectos materiales y objetivos, y los aspectos subjetivos y espirituales de sus vidas. Hidalgo, Arias y Ávila sostienen que la corriente indigenista ecuatoriana plantea que para “poder obtener del territorio los recursos necesarios para el Sumak Kawsay el indígena (runa) necesita tener fortaleza interior (sámai), conducta equilibrada (sasi), sabiduría (yachai), capacidad de comprensión (ricsima), visión de futuro (muskui), perseverancia (ushai) y compasión (llakina)”. Estas cualidades los indígenas las 347 adquieren de la yachachina, es decir, de los mitos y experiencia comunitaria (Hidalgo, Arias, & Ávila, 2014). En parte, estos elementos pueden asociarse aproximadamente con los conceptos de salud física (fortaleza interior), salud mental (conducta equilibrada), educación y conocimiento (sabiduría, capacidad de comprensión), eudaimonía (visión de futuro, perseverancia) y sentimientos o emociones (compasión). • Armonía social con la comunidad y entre comunidades La armonía social implica el equilibrio o balance entre las personas y entre las comunidades de seres humanos (Coraggio, 2011). Implica reconocer a los otros como condición necesaria de nuestra propia vida como individuos. Es decir, el Buen Vivir, en tanto vida en plenitud, comprende una vida de individuos en sociedad (Coraggio, 2014). De acuerdo a Hidalgo, Arias y Ávila, la corriente indigenista plantea que el sumak kawsay “es un vivir en comunidad, un convivir; no puede existir una vida plena al margen de una comunidad, pues en ella se materializan las diferentes formas de solidaridad y de respeto a la naturaleza que permiten la consecución y el mantenimiento del Sumak Kawsay” (Hidalgo, Arias, & Ávila, 2014). • Armonía con la naturaleza La armonía con la naturaleza comprende el equilibrio o balance entre los seres humanos y la naturaleza (Coraggio, 2011). En este caso, el Buen Vivir como vida plena trasciende la vida de los seres humanos e incluye y valora la vida de otros seres no humanos como animales y plantas. No obstante, si bien la naturaleza tiene valor intrínseco, no está desvinculada de los seres humanos que forman parte de ella. Un componente importante del Sumak Kawsay es la espiritualidad y lo sagrado. En efecto, la Pachamama o Madre Tierra es considerada sagrada y como el espíritu de la naturaleza o del universo. En el entendimiento de la naturaleza se encuentra inmerso el principio de suficiencia: “tomar de la naturaleza solo lo necesario para subsistencia”. Paralelamente, en la noción del Buen Vivir es importante el principio de igualdad y de redistribución de los excedentes ya que considera que el enriquecimiento de ciertas familias genera diferencias y rompe la armonía social (Hidalgo, Arias, & Ávila, 2014). La conceptualización del Buen Vivir también se caracteriza por su crítica al crecimiento económico, a la opulencia, al consumismo y al productivismo. Esta noción parece tener relación con la doctrina filosófica del limitarianismo, según la cual los seres humanos 348 CAPÍTULO 9 Hacia nuevas métricas del Buen Vivir tenemos el “deber de no ser ricos”, es decir, “el deber de no tener más recursos que los que son necesarios para una vida plenamente floreciente”. Una implicación para las métricas del bienestar sería la necesidad de construir líneas de riqueza, sobre las cuales las personas tienen demasiado (Robeyns, 2014). El pensamiento sobre el Sumak Kawsay se lo puede relacionar también con el pensamiento de Karl Polanyi, que en su crítica a la economía de mercado autorregulado afirma: “Nuestra tesis es que la idea de un mercado autorregulado implicaba una utopía total. Tal institución no podría existir durante largo tiempo sin aniquilar la sustancia humana y natural de la sociedad; habría destruido físicamente al hombre y transformado su ambiente en un desierto” (Polanyi, 2006). Por eso, como se mencionó al inicio, el Buen Vivir puede considerarse como parte de un contramovimiento contra las tendencias negativas de los mercados autorregulados que están poniendo en riesgo el planeta y la vida humana y no humana. 349 Bibliografía Block, F. (2006). Introducción. En K. 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Desde 1990, el Reporte de Desarrollo Humano incluye el Índice de Desarrollo Humano (IDH) ideado por Mahbub ul Haq, en función del enfoque de capacidades de Amartya Sen que agrupa tres dimensiones de bienestar (salud, educación y nivel 352 CAPÍTULO 10 Índice de pobreza multidimensional en Ecuador de vida). Luego, en el año 2010, con motivo del 20º aniversario de la publicación del Informe de Desarrollo Humano aparece un nuevo indicador, elaborado por el PNUD con la colaboración del Oxford and Human Development Initiative (OPHI) de la Universidad de Oxford1. Se trata del Índice de Pobreza Multidimensional (IPM), método desarrollado por Alkire & Foster (AF) en el año 2007, que se convierte en la práctica estadística más utilizada para medir pobreza multidimensional. En la región son varios los países que han integrado a sus estadísticas oficiales mediciones de pobreza multidimensional: Colombia, Chile, México, Costa Rica, El Salvador, y en proceso de construcción Perú, República Dominicana y Uruguay. En esta misma línea la CEPAL en su “Panorama Social 2014”, expone una primera estimación de la pobreza multidimensional con un conjunto de indicadores comparables entre los países de la región. En la actualidad el enfoque multidimensional de la pobreza forma parte de los 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), que en su objetivo 1 establece “poner fin a la pobreza en todas sus formas y dimensiones al 2030”. De esta forma Ecuador se suma a los países que cuentan con una nueva herramienta para planificar, diseñar y monitorear políticas públicas integrales en materia de reducción de pobreza. La utilidad de los índices multidimensionales radica en que permiten evaluar de manera simultánea las condiciones de vida de los hogares en un solo indicador resumen, teniendo en cuenta las interrelaciones que pueden existir entre las diferentes privaciones que afectan a los hogares. 1 OPHI cuenta con una red global de trabajo en la región que la integran países como: Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, Cuba, República Dominicana, El Salvador, Honduras, México, Paraguay, Perú, Uruguay y Ecuador. 353 Proceso de construcción del índice en Ecuador En Ecuador, la construcción del IPM se motiva a partir del Plan Nacional del Buen Vivir 2013-2017, que en su objetivo 2 señala la necesidad de “superar las definiciones clásicas de pobreza, medidas por el ingreso, el consumo (monetario) […] y profundizar una concepción multidimensional que dé cuenta del ejercicio real e igualitario de derechos”. Uno de los primeros esfuerzos en esta línea se refleja en el índice multidimensional propuesto a inicios del año 2014 en la Estrategia Nacional para la Igualdad y la Erradicación de la Pobreza2. Posteriormente, a finales del mismo año, el Ministerio Coordinador de Desarrollo Social (MCDS) junto con la Secretaría Nacional de Planificación y Desarrollo (Senplades) ponen a consideración del Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC) una nueva versión del índice multidimensional. El INEC como ente rector del Sistema Estadístico Nacional, convoca una Comisión Especial de Estadística de Pobreza para trabajar en la discusión conceptual y metodológica del índice y su posterior oficialización. La Comisión estuvo liderada y coordinada por el INEC e integrada por la Senplades, el MCDS, el Ministerio de Inclusión Económica y Social (MIES) y la Secretaria Técnica para la Erradicación de la Pobreza (Setep). El marco metodológico utilizado por el equipo técnico de la Comisión se basa en el método de Alkire & Foster. Y con el fin de garantizar solidez técnica en la construcción del índice, la Comisión contó con el apoyo técnico del equipo de OPHI, liderado por Sabina Alkire. Una versión preliminar del índice fue expuesta el 27 de septiembre del 2015 en el “Anchoring a Global Multidimensional Poverty Index within the Sustainable Development Goals” (Integrando la Pobreza Multidimensional a los Objetivos de Desarrollo Sostenible), encuentro organizado por la Misión Permanente de Costa Rica de las Naciones Unidas, en el marco de la Asamblea General de las ONU, en la ciudad de Nueva York. En los siguientes apartados se realiza una síntesis de la metodología oficial de la construcción del Índice de Pobreza Multidimensional que es expuesta en detalle en el segundo volumen de la Revista de Estadística y Metodologías del INEC. 2 La estrategia fue elaborada por la Secretaria Nacional de Planificación y Desarrollo (Senplades) a través de la Secretaria Técnica para la Erradicación de la Pobreza (SETEP) y aprobada el 28 de febrero de 2014. 354 CAPÍTULO 10 Índice de pobreza multidimensional en Ecuador Aspectos metodológicos El enfoque normativo que subyace la medición de pobreza en Ecuador se basa en un enfoque de derechos, entendiendo a la pobreza como «la privación al ejercicio pleno de los derechos del Buen Vivir de las personas establecidos en la Constitución». La medición multidimensional de la pobreza consiste entonces en evaluar en los diferentes aspectos del bienestar de las personas, si estas satisfacen el ejercicio de sus derechos. Al igual que en la medición monetaria, la metodología multidimensional requiere de información desagregada a nivel de personas u hogares; de ahí que la fuente de información utilizada en Ecuador sea la Encuesta Nacional de Empleo, Desempleo y Subempleo (ENEMDU)3. A continuación se describe los pasos realizados para la construcción de índice. • Selección de dimensiones Bajo el enfoque de derechos, las dimensiones representan los grandes ejes donde se evalúa la vulneración de los derechos. El índice para Ecuador agrupa cuatro: I) educación, II) trabajo y seguridad social, III) salud, agua y alimentación, y IV) hábitat, vivienda y ambiente sano. La identificación de las dimensiones parte de la interpretación del capítulo del Buen Vivir de la Constitución (artículos 12 al 34); esto permite establecer la privación del derecho en cada ámbito y asociarlo con la información estadística existente para alcanzar una convergencia entre la privación conceptual y el indicador construido. • Selección de indicadores Dentro de cada dimensión, se diseñan indicadores que reflejen el cumplimiento de los derechos de los distintos grupos de la población. Lo más importante en esta etapa es que los indicadores sean susceptibles de política pública. Para identificar la privación en cada indicador se utiliza la Constitución o leyes afines donde se contemple un derecho específico. Por ejemplo, la Constitución en su artículo 28 señala la obligatoriedad de la educación básica y bachillerato. De ahí que todas las personas entre 5 a 17 años deben asistir a centros de educación escolarizada, y, en caso de no hacerlo, el niño o adolescente es considerado vulnerado en su derecho a la educación. En esta etapa, el 3 Una de las ventajas de trabajar con la ENEMDU es que permite reconstruir el índice desde el 2009; una de las limitaciones de la fuente es que carece de indicadores que reflejen los derechos a la salud (acceso a servicios de salud) y de ciertos grupos vulnerables (niños, discapacitados, adultos mayores). Para el año 2016 está planificado diseñar nuevos indicadores para solventar el derecho al acceso a la salud. 355 ejercicio gira en torno a la identificación de la vulneración al sujeto de derecho –conocida como población aplicable– y cómo la política pública puede cambiar o no esta situación. El índice agrupa 12 indicadores en total, distribuidos de la siguiente forma: TABLA 1 Indicadores del Índice de Pobreza Multidimensional Ecuador Población Dimensión Indicador Identificación de la privación aplicable 1. Inasistencia a educación No asiste a centro de educación formal. 5 a 17 años básica y bachillerato Educación 2. No acceso a educación No accede a un establecimiento de educación 18 a 29 años superior por razones superior por falta de recursos económicos. económicas 3. Logro educativo Personas con menos de 10 años de escolaridad 18 a 64 años incompleto que no asisten a centro de educación formal. 4. Empleo infantil y Menores de 14 años ocupados. Entre 15 a 17 5 a 17 años adolescente años ocupados que afecte formación o se reciba seguridad social menos del SBU o se trabaje más de 30 horas Trabajo y semanales. 5. Desempleo o empleo Personas en condición de desempleo o 18 años y más inadecuado empleo inadecuado. 6. No contribución al No aporte al seguro social, o no recibe pensiones 15 años y más sistema de pensiones contributivas o no contributivas. Salud, agua y 7. Pobreza extrema Ingreso per cápita familiar por debajo de Toda población alimentación por ingresos la línea de pobreza extrema. 8. Sin servicio agua por Vivienda sin acceso al servicio de agua Toda población red pública por red pública. 9. Hacinamiento Por cada dormitorio existen más de tres Toda población personas en la vivienda. Hábitat, vivienda y ambiente sano 10. Déficit habitacional Vivienda con déficit cualitativo o cuantitativo. Toda población 11. Sin saneamiento Vivienda con inodoro conectado a pozo ciego, Toda población de excretas letrina o no tiene ningún servicio higiénico. 12. Sin servicio de La vivienda no tiene servicio municipal para Toda población recolección de basura eliminación de basura. Fuente: descripción de los autores. 356 CAPÍTULO 10 Índice de pobreza multidimensional en Ecuador Como se observa en la tabla 1, en la mitad de los indicadores, la identificación de la privación del derecho se realiza a nivel de hogar, de manera específica en dos dimensiones: “Salud, Agua y Alimentación” y “Hábitat, Vivienda y Ambiente Sano”. Para los indicadores a nivel de población, el individuo es evaluado una sola vez en un ámbito dentro de la dimensión, esto ayuda al cumplimiento que los indicadores dentro de la dimensión sean mutuamente excluyentes. Esta característica es más visible en el ámbito de la educación donde los indicadores siguen una lógica de ciclo de vida. • Agregación de privaciones En la etapa previa, la afectación de los derechos se identifica a nivel de hogar o de personas dependiendo de la información disponible. En esta etapa, se integran las privaciones. Si en el hogar existe al menos una persona vulnerada en su derecho, todos los demás miembros del hogar comparten la privación y por ende el hogar es vulnerado en ese indicador. Detrás de esta operación, existe un principio de solidaridad intra-hogar. De ahí que el hogar es la unidad de identificación en el índice. En la figura 1 se presenta, la tasa de privaciones a diciembre del año 2015 para los 12 indicadores del índice, organizados por las 4 dimensiones descritas. FigurA 1 Tasas de privaciones de los hogares por indicador, diciembre 2015 Fuente: cálculo de los autores basado en ENEMDU diciembre 2015. 357 Bajo el método de agregación descrito previamente, se observa en la figura 1 que a diciembre de 2015, el 59,1% de hogares a nivel nacional tienen al menos una persona de 18 años o más que se encuentra en condición de desempleo o empleo inadecuado. La precisión en la lectura de la cifra es análoga para todos los indicadores diseñados a nivel de persona. En este caso, la tasa de privación no debe compararse con el indicador de desempleo o empleo inadecuado -que a diciembre de 2015 se ubica en 4,77% y 48,1%, respectivamente -pues la unidad de análisis en este caso es el hogar más no la persona; además el indicador oficial tiene como denominador la población económicamente activa que está acotada para una población mayor o igual a 15 años de edad. De los 12 indicadores que componen el índice, se observa que los mayores niveles de privación a nivel de hogar se dan en cuatro indicadores: desempleo o empleo inadecuado (59,1%), no contribución al sistema de pensiones (57,3%), logro educativo incompleto (49,5%) y viviendas con déficit habitacional (45,1%). La incidencia más los pesos que reciben los indicadores, determinan la contribución de los indicadores al total del índice. Estos elementos se describen a continuación. • Estructura de ponderación Es la importancia relativa que se asigna a cada indicador dentro del conjunto de indicadores del índice. Cada país decide la estructura de ponderación en función de las prioridades que tenga la política pública. Por ejemplo, se podría dar mayor importancia a la dimensión de educación y dejar en segundo plano a la dimensión de trabajo y seguridad social. Para el caso del Ecuador, la pobreza al definirse bajo un enfoque de derechos implica que todas las dimensiones -diseñadas para ser la mejor aproximación a los derechos- deben tener igual peso, pues de acuerdo al artículo 11, inciso seis de la Constitución los derechos tienen igual jerarquía. De ahí que las cuatro dimensiones reciben el mismo peso o ponderación (1/4=25%) y, a su vez, dentro de cada dimensión los indicadores reciben igual peso. • Línea de pobreza multidimensional (k) Junto con la estructura de ponderación, el último paso consiste en definir una línea de pobreza multidimensional, que representa el porcentaje de privaciones a partir del cual un hogar es identificado como pobre multidimensionalmente. Entre mayor sea la línea, menor será la pobreza multidimensional. “Así como en la línea de pobreza monetaria, la decisión final del k en muchos casos debe ser normativa, donde k describe el score de privación mínimo asociado a las personas que son consideradas pobres y que se consideran a sí mismas pobres” (Alkire et al., 2015, p32). 358 CAPÍTULO 10 Índice de pobreza multidimensional en Ecuador La selección de valor de la línea multidimensional que diferencia a la población entre multidimensionalmente pobres y no pobres, requiere de la definición de todos los parámetros, indicadores y objetivos definidos previamente, ya que su elección se basa tanto en cuestiones normativas como empíricas. Con el fin de reducir la discrecionalidad en la elección del umbral de privación, se toman los pasos propuestos por (Ángulo, Díaz, & Pardo, 2011) con el fin de generar rangos de elección basados en criterios estadísticos4. Con estos criterios, la Comisión define como línea de pobreza multidimensional (K) un porcentaje de privaciones mayor o igual al 33%. Esto quiere decir, aproximadamente, que un hogar debe tener 4 o más privaciones para ser identificado como pobre multidimensional. A su vez de manera complementaria se define como línea de pobreza extrema multidimensional (kx) un porcentaje de privaciones mayor o igual al 50%, de tal manera que aquellos hogares que tengan, aproximadamente, 6 o más privaciones serán considerados como pobres extremos multidimensionales. Resultados Los pasos descritos en la sección previa responden a la etapa de identificación. Para obtener una medida de agregación multidimensional se utilizan tres indicadores: la tasa de pobreza extrema multidimensional, la tasa de pobreza multidimensional y la tasa de pobreza multidimensional ajustada (M0), ésta última conocida como el Índice de Pobreza Multidimensional. La Tasa de Pobreza Extrema Multidimensional (TPEM) corresponde al porcentaje de personas que tienen privaciones en al menos la mitad de los indicadores ponderados (k). La Tasa de Pobreza Multidimensional (TPM o H5), corresponde al porcentaje de personas que tienen privaciones en una tercera parte o más de los indicadores ponderados (kx). En ambos casos, la interpretación es análoga a la tasa de pobreza por ingreso. Finalmente el índice de Pobreza Multidimensional es igual a: M0 = IPM = TPM x Intensidad (1) 4 Selección de una franja de k en la cual H, A y M0 sea estadísticamente significativa en cada dominio de análisis, excluyendo valores de k para los cuales el coeficiente de variación sea mayor o igual a 15%. Observar el número promedio de privaciones de la población que se autodefine como pobre. 5 Headcount por sus siglas en inglés. 359 Donde, la Intensidad es el porcentaje promedio de privaciones que tienen las personas que son pobres multidimensionales (A6), es decir, el IPM ajusta la tasa de pobreza por la intensidad de la pobreza7. Por sus propiedades, el IPM es un índice acotado entre 0 y 1, donde 1 significa que todos los hogares son pobres en todos los indicadores y 0 en caso de que ningún hogar sea pobre multidimensional. El índice tiene a su vez propiedades axiomáticas deseables. Se puede desagregar para diferentes grupos de la población (etnia, región, zonas de planificación, etc.) y, a diferencia del NBI, puede ser descompuesto, es decir, podemos saber la contribución de cada indicador al total del índice. De ahí que el índice permita responder algunas preguntas de interés para la política pública: ¿cuántos pobres multidimensionales existen?, ¿dónde viven? ¿qué perfil tienen? ¿cuán pobres son?, y, ¿por qué son pobres? FigurA 2 Evolución de la Tasa de Pobreza Extrema Multidimensional, 2009-2015 Nota: cifras expresadas en porcentaje de personas. Fuente: cálculo de los autores basado en ENEMDU diciembre 2009-2015. 6 Average Deprivation Share por sus siglas en inglés. 7 De esta manera, el índice cumple con la propiedad de monotonicidad dimensional que consiste en que el indicador de pobreza debe ser sensible al número de privaciones o carencias que experimenta un individuo. 360 CAPÍTULO 10 Índice de pobreza multidimensional en Ecuador En la figura 2 se presenta los resultados de la evolución de la tasa de pobreza extrema multidimensional expresada en términos de personas. En el 2009, el 28,6% de la población a nivel nacional está en condiciones de pobreza extrema multidimensional y para el 2015, la pobreza extrema se ubica en 14,8%, es decir, que en los últimos 6 años la pobreza extrema multidimensional se reduce 13,8 puntos porcentuales equivalentes a una variación relativa de 48,2%8. En la figura 3 se presenta los resultados de los dos componentes de IPM para el período 2009 a 2015. En la figura3 se presenta la evolución de la tasa de pobreza multidimensional expresada en términos de personas9. En el año 2009, el 51,5% de la población a nivel nacional está en condiciones de pobreza multidimensional y para el año 2015, la pobreza se ubica en 35%, es decir, que en los últimos 6 años la pobreza multidimensional se reduce 16,5 puntos porcentuales equivalentes a una variación relativa de 32%10. FigurA 3 Evolución de la tasa de pobreza multidimensional ecuador, 2009-2015 Nota: cifras expresadas en porcentaje de personas. Fuente: cálculo de los autores basado en ENEMDU diciembre 2009-2015. 8 Tasa de variación período 2009-2015 = (14.8%/28.6%)-1 = -48.2%. 9 Tenga en cuenta que la identificación de la pobreza multidimensional, al igual que la pobreza monetaria se realiza a nivel de hogar, pero se la puede expresar en términos de persona o de hogares dependiendo de la utilidad del indicador. 10 Tasa de variación período 2009-2015 = (35%/51,5%)-1 = -32%. 361 Por otro lado, en la figura 4 se observa la evolución del promedio de privaciones de los pobres multidimensionales. En el año 2009 los pobres multidimensionales tienen en promedio un 52,9% de privaciones (aproximadamente 6,3 indicadores), mientras que en el año 2015 los pobres multidimensionales tienen en promedio 48,8% de privaciones (aproximadamente 5,9 indicadores). Es decir, que en el período de 6 años el número promedio de privaciones de los pobres multidimensionales no cambia sustancialmente. Finalmente, en la figura 5 se presenta la evolución del IPM. En la figura 5 se observa la evolución del índice a nivel nacional en los últimos 6 años. Entre 2009 y 2015 existe una reducción constante del índice de pobreza multidimensional, con una caída de 10,2 puntos (en la escala del índice) de 27,2 a 17; pero, ¿qué indicadores contribuyen más al IPM? FigurA 4 Evolución de la intensidad de la Pobreza Multidimensional, Ecuador 2009-2015 Nota: cifras expresadas en porcentaje de personas. Fuente: cálculo de los autores basado en ENEMDU diciembre 2009-2015. 362 CAPÍTULO 10 Índice de pobreza multidimensional en Ecuador FigurA 5 Evolución del Índice de Pobreza Multidimensional, Ecuador 2009-2015 Nota: se re-escalan los datos x 100. Fuente: cálculo de los autores basado en ENEMDU diciembre 2009-2015. • ¿Qué indicadores aportan más al índice de pobreza multidimensional? Como se señaló previamente, una de las ventajas del IPM es que puede ser descompuesto. Por ejemplo, en el año 2015 el IPM fue igual a 17 puntos, de los cuales existen cinco indicadores que explican alrededor del 70% del índice (ver figura 6): desempleo o empleo inadecuado, logro educativo incompleto, no contribución al sistema de pensiones, vivienda sin acceso al servicio de agua por red pública y el déficit habitacional. 363 FigurA 6 Descomposición del IPM, 2009-2015 Nota: cifras expresadas en porcentaje de personas y se re-escalan los datos x 100. Fuente: cálculo de los autores basado en ENEMDU diciembre 2009-2015. La contribución de los indicadores al IPM es estable a lo largo del tiempo, es decir, que los cinco indicadores descritos siempre se ubican en las primeras posiciones. De ahí que los cambios en la pobreza multidimensional potencialmente se afecten en mayor medida al mejorar los derechos en estos indicadores, independiente de su naturaleza coyuntural o estructural. Adicionalmente, al analizar las tasas de incidencia a nivel de hogar en el período 2009 y 2015 se aprecia (ver tabla 2) que en todos los indicadores que componen el índice, a nivel nacional, existe una reducción de las privaciones, por tanto la reducción en el índice se explica por la mejora simultánea en todos los indicadores, lo cual refleja que la pobreza ha sido atacada de manera conjunta. 364 CAPÍTULO 10 Índice de pobreza multidimensional en Ecuador TABLA 2 Tasas privación a nivel de hogar, 2009- 2015 Año Pobreza Sin agua Hacina- Déficit Sin Sin extrema por por red miento habitacional saneamiento recolección 2009 12,5% 30,6% 15,8% 56,2% 31,1% 28,2% 2015 6,4% 19,6% 11,8% 45,1% 22,0% 14,3% Variación -6,1 -11,1 -4,0 -11,1 -9,1 -13,9 Año No educación No acceso Logro Empleo Desempleo No cont. básica y a educación educativo infantil y o empleo al sistema bachillerato superior incompleto adolescente inadecuado pensiones 2009 13,8% 6,1% 56,0% 7,5% 65,7% 71,2% 2015 8,8% 6,2% 49,5% 3,9% 59,1% 57,3% Variación -5,0 0,2 -6,4 -3,6 -6,6 -13,8 Fuente: cálculo de los autores basado en ENEMDU diciembre 2009 y 2015. Conclusiones La medición multidimensional de la pobreza parte de una visión más integral de las condiciones de vida de la población, reconociendo que el factor monetario no es la única variable de bienestar y, por el contrario, complementa la medición monetaria de la pobreza. Bajo este enfoque más amplio se define a la pobreza multidimensional como la privación al ejercicio de los derechos de las personas establecidos en la Constitución. La medición multidimensional agrupa 4 grandes ejes o dimensiones: I) educación, II) trabajo y seguridad social, III) salud, agua y alimentación, y IV) hábitat, vivienda y ambiente sano. Se diseñan 12 indicadores susceptibles de política pública para medir el cumplimiento de los derechos de las personas. El hogar es la unidad de identificación, pues las privaciones de las personas se integran bajo el principio de solidaridad intra- hogar. Si una persona dentro del hogar se ve afectada en su derecho, todo el hogar se encuentra privado del mismo. Las cuatro dimensiones tienen igual peso y dentro de cada dimensión los indicadores tienen igual ponderación, pues el enfoque de derechos demanda igual jerarquía entre los derechos. Finalmente un hogar es identificado como pobre extremo multidimensional si tiene privaciones en al menos la mitad de 365 los indicadores ponderados y es identificado como pobre multidimensional si tiene privaciones en una tercera parte o más de los indicadores ponderados. Los resultados indican que al 2015 el porcentaje de personas que viven en condición de pobreza extrema multidimensional es del 14,8% y del 35% para aquellos que viven en pobreza multidimensional. En términos del IPM, que ajusta la incidencia de la pobreza multidimensional por las privaciones promedio de los pobres, indica que en Ecuador entre el 2009 y 2015 existe una reducción de 10,2 puntos de la escala del índice, reducción que se explica por la mejora simultánea en todos los indicadores, lo cual implica que la pobreza ha sido atacada de manera conjunta. De la descomposición del índice se concluye que existen alrededor de cinco indicadores que son potencialmente los derechos en los que hay que priorizar los esfuerzos de política pública: generar oportunidades de empleo adecuado para la población de 18 años y más, incrementar el acceso de agua por red pública, impulsar la afiliación y universalización de la seguridad social, incrementar los años de escolaridad para aquella población entre 18 a 64 años que tiene menos de 10 años de escolaridad y mejorar las condiciones de la vivienda en términos de los materiales del piso, pared y techo. 366 CAPÍTULO 10 Índice de pobreza multidimensional en Ecuador Bibliografía Alkire, S., & Foster, J. (2011). Counting and multidimensional poverty measurement. Journal of Public Economics, 95(7-8), 476–487. http: //doi.org/10.1016/j.jpubeco.2010.11.006 Alkire, S., Foster, J. E., Seth, S., Santos, M. E., Roche, J. M., & Ballon, P. (2015). 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