Reducción de la Pobreza y la Desigualdad

K. Que nadie se quede atrás: acciones coordinadas para la  reducción de la pobreza y la desigualdad

En las últimas dos décadas, se dio una reducción acelerada de la pobreza monetaria (principalmente por el crecimiento que tuvo el ingreso per cápita de la población en condición de pobreza) y de la pobreza multidimensional en Colombia.

Sin embargo, persisten disparidades territoriales y en distintos grupos de población. En lo que tiene que ver con el nivel, la velocidad de caída e, incluso (en algunos casos excepcionales donde la pobreza se incrementó), con el sentido mismo de la variación.

Es así como persiste el reto de acelerar la reducción de la pobreza, simultáneamente con la aparición de nuevos retos de inclusión para el desarrollo propios de una sociedad que está aumentando su nivel de bienestar (y, con ello, sus disparidades regionales). Está en transición demográfica y cada vez tiene más población en áreas urbanizadas.

Continuar este progreso en la reducción de la pobreza no está asegurado sin un rediseño de las estrategias para la reducción de la pobreza. Orientado a la focalización en aquellos individuos y territorios que se están quedando atrás. Con aumentos en la calidad y cobertura de los servicios sociales, con conexión a mercados y con flexibilidad para la implementación diferencial en el territorio.

Reto ya existente de tener políticas flexibles y diferenciadas por territorio

Esto acentúa el reto ya existente de tener políticas flexibles y diferenciadas por territorio, lo que implica construir nuevas mediciones y mecanismos de seguimiento que respondan a esta diferenciación. Fortaleciendo los instrumentos para la asignación del gasto social y el rediseño de políticas y esquemas institucionales de prestación de los servicios y programas.

Si bien existen programas centrados en la atención a población en condición de pobreza, superar esta situación se consigue a través de un conjunto de intervenciones intersectoriales y de inclusión productiva principalmente, que deben alinearse con los objetivos y estrategias que se determinen para mejorar la calidad de vida de esta población.

1.Diagnóstico

a. Pobreza monetaria

Entre 2002 y 2017, salieron de la pobreza 7 millones de personas (4,5 millones de cabeceras y 2,5 millones de áreas rurales). Lo que significó una reducción de 22,8 p. p. en la pobreza monetaria, pasando de 49,7% a 26,9% (gráfica III-23). Es importante destacar que, en los últimos cuatro años, la disminución fue más marcada en la zona rural que en las cabeceras, en las que se desaceleró la caída. A 2017, la pobreza monetaria rural fue un 50% más alta que la urbana.

En el mismo periodo, salieron 3,6 millones de personas de la pobreza monetaria extrema, de las cuales 1,8 millones fueron de cabeceras y 1,8 millones de áreas rurales, para una reducción de más de la mitad (10,3 p. p.), pasando de 17,7%, a 7,4% (gráfica III-24). A 2017, la pobreza extrema rural fue 3 veces más alta que la urbana.

Pobreza monetaria, 2002-2017

Las diferencias urbano-rurales son aún más notorias al examinar la pobreza por categorías de ruralidad (gráfica III-25). A 2017, la pobreza monetaria en el territorio rural disperso fue 2,3 veces más grande que la de las ciudades y aglomeraciones. En el caso de la pobreza monetaria extrema, esta fue 5 veces más grande en el territorio rural disperso.

Pobreza monetaria extrema

Pobreza en el país (gráfica III-30)

Adicionalmente, si bien se presentó una reducción generalizada de la pobreza en el país (gráfica III-30), la velocidad de la reducción no fue constante a través del tiempo y difirió por zona, como se observa en la tabla III-15.

En particular, en los últimos 3 años, la reducción de la pobreza urbana se desaceleró. Mientras que la rural se aceleró en los últimos dos años. Estas diferencias han llevado a que, si bien la proporción de población  en condición de pobreza es mucho más alta en la zona rural, en términos absolutos la pobreza se esté concentrando ligeramente en las cabeceras.

Incidencia de la pobreza monetaria y la pobreza monetaria extrema

En 2002, el 68% la población en condición de pobreza y pobreza extrema, es decir 13,5 millones de personas, se ubicaban en cabeceras. A 2017, esta proporción fue de 70%, aproximadamente 9 millones de personas. Al interior de las cabeceras., La pobreza en las trece principales áreas metropolitanas ha disminuido de manera acelerada y se está concentrando en el dominio denominado “otras cabeceras”. En 2002, 7 millones de personas,

A nivel departamental (gráfica III-26), si bien el país experimentó caídas en la pobreza monetaria y la pobreza monetaria extrema en todos los departamentos, Chocó y La Guajira resaltan. Ya que su brecha frente al promedio nacional fue la que más aumentó entre 2002 y 2017, especialmente en pobreza extrema.

A 2017, Chocó tuvo 4,4 veces más población en condición de pobreza extrema frente al promedio nacional; y La Guajira, 3,6 veces más. En 2002, estas cifras fueron de 1,8 para los dos departamentos.

Esto viene acompañado del rezago en otros indicadores sociales, en particular, en mortalidad y desnutrición infantil (La Guajira, en particular, tiene la tasa más alta del país en ambos indicadores).

Pobreza monetaria  y monetaria extrema

Pobreza extrema por departamento como proporción de la nacional

Lo anterior plantea cuatro retos principales:

1) la identificación de las personas en pobreza en las zonas rurales, para focalizar el gasto social eficientemente;

2) la mejora en la calidad de servicios, para la inclusión y el desarrollo en la zonas urbanas. Dada la concentración de población en condición de pobreza en el dominio “otras cabeceras”,

3) la necesidad de reforzar programas en los territorios específicos que se están quedando atrás; y

4) el diseño de nuevos indicadores que den cuenta de los nuevos retos de inclusión propios de una sociedad que ha aumentado su nivel de bienestar116.

Esto implica, por un lado, la necesidad de contar con información para categorías geográficas más pequeñas, para tener diagnósticos más precisos del cambio social. Así como diseñar mecanismos adicionales de focalización. Por otro lado,. Muestra la necesidad de replantear los principales programas de reducción de la pobreza de acuerdo con estas realidades territoriales.

Crecimiento del ingreso per cápita real

Como lo muestra la evidencia empírica, el crecimiento del ingreso per cápita real. Es decir, el efecto del crecimiento económico fue el principal determinante de la reducción en la pobreza tanto en las zonas urbanas como las rurales (Cepeda, Ocampo, Rivas, Álvarez, Rodríguez, Álvarez & Marcillo, 2018).

Además, en los últimos años el patrón de crecimiento del país fue a favor de los pobres para las dos zonas. E

n términos de las fuentes de ingreso, el ingreso laboral creció a un mayor ritmo que el ingreso no laboral; y el crecimiento del ingreso laboral también benefició más que proporcionalmente a los pobres.

El efecto del crecimiento de ingresos fue parcialmente contrarrestado por el aumento en precios (inflación).

En particular, en los últimos tres años y en las zonas urbanas, el efecto de la inflación sobre la pobreza fue mayor que el efecto del crecimiento. Lo cual es una alarma en términos de mantener el poder adquisitivo de la población pobre y de aquella cercana a la línea de pobreza.

b. Pobreza multidimensional

La Gráfica 23 muestra el Índice de Pobreza Multidimensional (IPM), el cual se ha reducido desde 2010 (primera medición oficial) y actualmente se ubica en un 17%. Además de la disparidad entre las cabeceras y la zona rural. Así mismo, se evidencia como, en el 2010, el IPM rural era el doble del de las cabeceras, y en 2017 era tres veces mayor.

En el caso del IPM, también se observan amplias diferencias por categoría de ruralidad (gráfica III-28) en el que el IPM del territorio rural disperso es un poco más de 3 veces mayor al de las ciudades y aglomeraciones.

El IPM ilustra, de manera clara, la agenda sectorial que debe existir para la reducción de la pobreza y las prioridades para cada sector.

Por otra parte, la gráfica III-29 muestra la importancia de las dimensiones del IPM en la pobreza, medida por la incidencia ajustada del índice117.

Se observa que las contribuciones han variado desde la primera medición del IPM, mientras que las dimensiones de educación y trabajo han aumentado su importancia relativa. Las demás dimensiones la han ido perdiendo. 

Índice de Pobreza Multidimensional, 2010-2017

Índice de Pobreza Multidimensional por categoría de ruralidad, 2017

Población en condición de pobreza

Adicionalmente, hay privaciones que son particularmente críticas entre la población en condición de pobreza. Pero que, además, son altas entre la población que no se encuentra en condición de pobreza, como el bajo logro educativo, el rezago escolar y el empleo    informal (tabla III-16).

También se observa que, entre 2010 y 2017, las privaciones de empleo informal, bajo logro educativo, analfabetismo y trabajo infantil no presentaron disminuciones entre la población en condición de pobreza y que, de estas cuatro, las primeras dos contribuyeron con casi la mitad (46,7%) del IPM.

Esto refuerza la necesidad de contar con una agenda de política pública multisectorial para la población en esta condición en particular. Pero también para la población general, para aquellas privaciones que son más críticas.

Privaciones del IPM para quienes se encuentran en condición de pobreza y quienes no

Finalmente, es importante destacar que la reducción de la pobreza multidimensional se dio de manera más veloz que la reducción de la pobreza monetaria (gráfica III-30).

En 2003, la pobreza monetaria y la multidimensional eran del mismo nivel; a 2017, la segunda fue 10 p. p. menor que la primera.

Contribución de dimensiones a la incidencia ajustada del IPM

Pobreza monetaria y multidimensional, 2002-2017

c. Desigualdad de ingresos

En cuanto a la desigualdad de ingresos, medida a través del índice de Gini (el cual evalúa la desigualdad de 0 a 1. En este caso aplicada al ingreso, siendo 0 la distribución del ingreso totalmente equitativa y 1 totalmente inequitativa), esta se ha venido reduciendo.                                                                                                                                                                                                         A nivel nacional, pasó de 0,572 a 0,508 entre 2002 y 2017, para una reducción de 0,064 p.p. Estas cifras tienen en cuenta las ayudas institucionales, que son todas aquellas ayudas otorgadas por las entidades del gobierno, incluyendo los entes locales. Así como las ayudas realizadas por otras instituciones dentro o fuera del país, públicas o privadas (DANE, 2016).

Índice de Gini

A partir de 2010 es posible calcular el índice de Gini excluyendo estas ayudas para aproximarnos al efecto de estas en la reducción de la desigualdad. Como muestran Cepeda, Ocampo, Rivas, Álvarez, Rodríguez, Álvarez & Marcillo (2018), al excluir las ayudas institucionales, la desigualdad de ingresos aumenta ligeramente: 0,56 con ayudas y 0,563 sin ayudas en 2010. La reducción real, es decir, teniendo en cuenta las ayudas, fue de 0,052 entre 2010 y 2017. La reducción sin ayudas en este periodo hubiese sido menor (0,049 p.p.).

Al examinar la desigualdad por zonas, se observa que en las cabeceras esta es mayor que en la zona rural (0,488 vs 0,456, respectivamente, en 2017) y que el efecto de las ayudas institucionales en la disminución de la desigualdad de ingresos es mayor en la zona rural que en las cabeceras. En 2017, mientras que, sin ayudas institucionales, el índice de Gini en cabeceras hubiese sido 0,004 p.p. mayor, en el área rural hubiera sido 0,015 p.p. mayor. Es decir, que la mayor contribución de las ayudas institucionales en la reducción de la desigualdad se dio en la zona rural.

(Lea También: Reducción de la Pobreza y la Desigualdad, Objetivos y Estrategias)

d. Programas de transferencias monetarias condicionadas

Por su parte, los principales programas para la reducción de la pobreza, Familias en Acción y Jóvenes en Acción, han mostrado impactos positivos en la acumulación de capital humano de la población participante como se muestra en la tabla III-17.

En particular, Familias en Acción ha evitado que 350.000 personas cayeran en la pobreza y 323.000 en la pobreza extrema en 2017118 y ha contribuido al aumento de 26 p. p. en la asistencia escolar de personas con discapacidad en la zona rural y en la disminución de 2 p. p. del embarazo adolescente en los participantes del programa119.

Programas de transferencias monetarias condicionadas

Adicionalmente, como muestran Cepeda, Ocampo, Rivas, Álvarez, Rodríguez, Álvarez & Marcillo (2018) el efecto de las ayudas institucionales, entre las cuales se cuenta a estos dos programas, en la reducción de la pobreza monetaria y la pobreza monetaria extrema tuvo un pico en 2015, lo cual coincidió con el rediseño de estos programas, y que luego el efecto ha venido disminuyendo.

Al igual que con la desigualdad, el efecto de las ayudas es mayor en el área rural que en las cabeceras.

Los resultados descritos justifican el rediseño de los programas con el propósito de incrementar los efectos identificados en las familias vinculadas.

e. Subsidios de política social

Actualmente, no hay un inventario único de los subsidios sociales del Estado, por lo cual no existe un costeo del gasto total destinado a ellos.

Adicionalmente, no se cuenta con lineamientos que orienten su creación y funcionamiento, y, en consecuencia, no existe una lógica intersectorial de concurrencia, complementariedad y pertinencia en su formulación.

Los temas principales que deben tener en cuenta estos lineamientos son: la ausencia de información consolidada y de calidad que permita hacer seguimiento a su implementación. La falta de definición de esquemas de evaluación que identifiquen los impactos y pertinencia de los subsidios. Existencia de población que no se encuentra en condición de pobreza y es beneficiaria de subsidios (errores de inclusión que demandan procesos de depuración de las bases para la focalización); y, en algunos casos, la falta de acuerdos explícitos con los ciudadanos que aclaren las condiciones del subsidio (como aquellas condiciones referidas a los criterios de entrada, permanencia y salida; y el hecho de que son ayudas temporales y no permanentes).

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f. Sistema de Identificación de Potenciales Beneficiarios (Sisbén)

Con el objetivo de aumentar la eficiencia del gasto social, y teniendo en cuenta la desactualización del Sisbén (versión III, en la que el 74% de sus registros no se actualizan desde el periodo 2009-2011) y la pérdida de eficiencia de este instrumento para focalizar el gasto social, se inició la actualización del Sisbén.

Se incluirán mejoras en términos metodológicos, tecnológicos y operativos, para disponer de información con mejor calidad para la toma de decisiones que aceleren la disminución de la pobreza.

Con la implementación del Sisbén IV, en el año 2020, versión propuesta en el Documento CONPES 3877 Declaración de importancia estratégica del Sistema de identificación de Potenciales beneficiarios Sisbén IV, se creará la oportunidad para que más programas y entidades utilicen el Sisbén como un instrumento no solo para la definición de sus beneficiarios, sino también como un insumo para su planificación, debido a las mejoras en la calidad de información y las utilidades adicionales (como la georreferenciación y el cálculo del IPM a nivel municipal).

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  • 116 Estos indicadores deberán reflejar los retos emergentes de la política social, enfocándose en temas de calidad, acceso y desigualdad. Además, teniendo en cuenta que el bienestar de las personas puede depender también del bienestar de las personas de su entorno, se requieren mediciones que reflejen los efectos de las privaciones relativas en el bienestar (Ravallion & Chen, 2011, 2012).

  • 117 La incidencia ajustada del IPM es la tasa de incidencia de la pobreza multidimensional (la proporción de personas en pobreza multidimensional) por el promedio de la proporción de privaciones entre la población en condición de pobreza. Es decir, combina la proporción de personas en situación de pobreza y sus privaciones. Las contribuciones se refieren a la proporción de contribución de cada dimensión o privación a la incidencia ajustada, y suman 100%.

  • 118 Cálculos del DPS, con base en GEIH (DANE, 2017a).

  • 119 Cálculos del DNP con base en la ECV (DANE, 2017b).

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