• 04 Jan 21
  • Posted by Trachtman, Carly

Aprovechar los conocimientos locales para destinar las transferencias a los hogares más pobres

¿Cómo pueden los decisores políticos identificar mejor los hogares más pobres para participar en programas sociales de transferencias específicos con presupuestos limitados? Esta columna explora una forma de aprovechar los conocimientos de las comunidades para captar una idea de bienestar que trasciende el consumo total, permitiendo a su vez a la comunidad estar representada en la implementación de la política de desarrollo a nivel local.

El debate constante entre investigadores y profesionales de la política del desarrollo es la mejor manera de identificar los hogares más pobres para participar en programas sociales de transferencia específicos con presupuestos limitados. Esta tarea puede ser complicada en países de renta baja debido a que muchas familias son pobres, los ingresos procedentes de la agricultura o del sector informal no están a menudo bien documentados y un gran número de hogares no forman parte del sector financiero formal.

Ante tales desafíos, una solución tradicional ha sido realizar encuestas muy detalladas sobre el gasto, en las que se pide a los hogares que consideren cuidadosamente y recuerden todo lo que han consumido durante un período determinado. Se supone que quienes comunican el menor consumo total por persona son los más pobres. Sin embargo, este método puede resultar muy lento, complicado y costoso de implementar, especialmente cuando es necesario estudiar muchos hogares.

En respuesta, se han desarrollado métodos de selección más rentables. Dos de los más comúnmente utilizados son la ‘prueba de recursos disponibles’ y la ‘selección de base comunitaria’.

Con el primero, los decisores políticos utilizan datos existentes para crear una fórmula basada en características más fácilmente observables de los hogares (como los datos demográficos y la propiedad de activos) para pronosticar el consumo total. Entonces, para los hogares que necesitan ser seleccionados, los decisores políticos sólo tienen que recopilar estas características que son observables de forma más sencilla y usar su fórmula de comprobación de recursos disponibles para predecir el consumo total.

La selección de base comunitaria, por otra parte, es un método participativo en el que se pide a un grupo de miembros de la comunidad que se reúna e identifique a los hogares más pobres. La idea es que los vecinos puedan observar información a un coste más bajo que el ejecutor más centralizado de un programa.

Si un decisor político quisiera abordar un nuevo programa social con un presupuesto limitado, ¿debería elegir la prueba de recursos disponibles o la selección de base comunitaria? Si sólo queremos seleccionar hogares con los niveles de consumo más bajos por habitante, entonces existen evidencias científicas (incluso de un estudio realizado en 640 aldeas de Indonesia) que demuestran que la prueba de recursos disponibles funciona mejor que la selección de base comunitaria.

La comprobación de recursos disponibles también funciona mejor que los métodos híbridos, que generalmente utilizan la selección de base comunitaria para identificar hogares pobres y entonces, verifican la situación de pobreza de dichas familias con una fórmula de prueba de recursos disponibles. (Cabe señalar que ninguno de los dos métodos se acerca a la obtención de clasificaciones de bienestar planteadas por una encuesta sobre gasto: la correlación entre las clasificaciones de la encuesta de gasto con las posiciones de la prueba de recursos disponibles y la selección de base comunitaria es aproximadamente 0.5 y 0.4 respectivamente).

En cierto modo, esto no debería sorprender porque las fórmulas de comprobación de recursos disponibles tienen el objetivo expreso de predecir el consumo por habitante, mientras que en el método de selección de base comunitaria el cometido de los miembros de la comunidad es identificar hogares que son ‘pobres’.

Sin duda, existen otras dimensiones de la pobreza imaginables que los miembros de la comunidad podrían tener en cuenta más allá del consumo por habitante. En cambio, si pedimos explícitamente a los miembros de la comunidad que identifiquen los hogares con los niveles de consumo más bajos, ¿podrían hacerlo? Mi actual trabajo en curso en Indonesia espera abordar esta cuestión, pero por el momento, los investigadores no tienen una respuesta.

No obstante, en realidad los métodos de selección de base comunitaria pueden funcionar de forma similar o mejor cuando focalizan basándose en otras medidas de bienestar no relacionadas con el consumo. No existe necesariamente una razón teórica de peso para que nosotros utilicemos de forma preferente el consumo total por habitante como medida de pobreza.

Los economistas piensan que el bienestar se explica mejor por una noción de ‘utilidad’, que es la utilidad total o satisfacción que las personas reciben del consumo. En particular, la gente puede conseguir diferentes cantidades de utilidad del consumo de distintas clases de bienes y pueden elegir comprar diversos tipos de productos dependiendo de sus ingresos totales. Sumando simplemente todos los gastos para obtener ‘el consumo total’ se ignora esta importante variación basada en la composición de la cesta de consumo.

En cambio, es posible que deseemos proporcionar transferencias a los hogares que tendrán el mayor aumento marginal en la utilidad de las mismas. En mi estudio de 2020, utilizo una metodología para estimar una medida de utilidad marginal aplicada a datos del estudio previo sobre Indonesia. Considero que esta medida puede explicar parcialmente por qué la selección de base comunitaria clasifica algunos hogares como pobres, tras determinar su nivel de consumo doméstico. Es más, observo que la selección de base comunitaria y los métodos híbridos funcionan realmente de forma similar o mejor que las fórmulas de comprobación de recursos disponibles al abordar el objetivo basándose en esta medida de utilidad marginal estimada.

Más allá de su calidad, la selección de base comunitaria puede ser preferible a la prueba de recursos disponibles porque permite a las comunidades participar activamente en la implementación de políticas locales. Las comunidades pueden seleccionar hogares basándose en una definición de pobreza que tiene sentido en su contexto local, o incluso potencialmente optar por identificar hogares para cumplir otros objetivos, estimulando la economía local en conjunto.

Ciertamente, la investigación sobre Indonesia indica que la selección de base comunitaria produce una mayor satisfacción de la comunidad con resultados focalizados en comparación con la que genera la prueba de recursos disponibles.

Una advertencia importante es que tenemos que asegurarnos de que la selección de base comunitaria no lleva a transferencias asignadas de forma ‘injusta’. Esto podría suceder, por ejemplo, si personas que ocupan puestos de poder local tienen incentivos políticos para proporcionar beneficios del programa a amigos o clientes.

Las evidencias de que esto ocurre y realmente causa favoritismos en los procesos de selección de base comunitaria son contradictorias. Por ejemplo, existen pruebas provenientes de Indonesia  de captura por la élite con un impacto distorsionador relativamente pequeño y evidencias desde Malaui de que se produce captura por la élite pero que no afecta a la fiabilidad de la identificación. Pero los decisores políticos deberían conocer esta posibilidad en la ejecución de los sistemas de selección de base comunitaria.

En conjunto, aprovechar los conocimientos de la comunidad puede ayudar a los decisores políticos a comprender una noción del bienestar más holística que va más allá del consumo total, permitiendo a su vez a la comunidad estar representada en la implementación de la política de desarrollo a nivel local.

 

Autora:

Carly Trachtman es candidata a doctorado de quinto año en la Universidad de California, Berkeley. Sus principales campos de interés son: Economía del Desarrollo, Economía Agrícola y Economía del Comportamiento. Trabaja en temas como inclusión financiera, adopción de tecnología y problemas de medición.