UNIVERSIDAD DEL SALVADOR

FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS INSTITUTO DE INVESTIGACIONES ECONÓMICAS

SERIE TESIS DE GRADUACIÓN

DOCUMENTO Nº 2

Diciembre 2010

MARCELO TORCUATO DE ALVEAR 1335 C1058AAU CIUDAD DE BUENOS AIRES, ARGENTINA

TEL +5411-4816-1904 http://www.ecousal.com.ar

Daniel Raúl López

Pobreza e infraestructura en el área metropolitana de Buenos Aires.

IIE – FCE USAL

Serie Tesis de Graduación. Documento Nº 2

Diciembre 2010

Pobreza e infraestructura en el área metropolitana de Buenos Aires.

Daniel Raúl López1

Latinoamérica frente a la crisis financiera global: Desafíos y respuestas

Síntesis

La evolución de los indicadores de pobreza y desigualdad del área metropolitana de Buenos Aires muestran que el proceso de crecimiento iniciado luego de la crisis del 2001 no ha logrado hacer descender tales indicadores más allá de los valores registrados hacia fines de la década del ’90. Ello remite a la vigencia de la problemática de la desigualdad y la pobreza en el área, la que presentaría un núcleo duro e irreductible caracterizado por una serie de factores estructurales. Entre ellos cobra relevancia el elevado grado de segregación residencial socioeconómica presente en la ciudad y vinculado al mismo la desigualdad en el acceso a los servicios públicos de infraestructura. Esta falta de acceso a los servicios públicos agrava la situación de los hogares más pobres de la región que deben enfrentar mayores costos en la provisión alternativa de tales servicios obteniendo aún así una calidad de vida inferior. Ante este panorama, una política de infraestructura que considere la problemática de la pobreza resulta un instrumento útil para combatir la misma entre otros medios que posee el Estado.

Latin America facing the global financial crisis: Challenges and responses.

Abstract

The evolution of poverty and inequality indicators in the metropolitan area of Buenos Aires shows that the growth process started after the 2001 crisis has failed to bring down such indicators beyond the values recorded for the late '90s. This refers to the permanency of the problem of inequality and poverty in the area, which presented an irreducible core and characterized by a series of structural factors. Among them is important, the high degree of residential segregation in the city and linked to this the existence of an unequal access to public infrastructure. This lack of access to public services aggravates the situation of the poorest households in the region that face higher costs in the provision of alternative services, getting a lower quality of life. Against this background, an infrastructure policy that considers the poverty problem is a useful tool to combat it, between others that the state owns.

Clasificación JEL: H43, H54, I31, I32, L97, L98 Palabras Clave: pobreza, desigualdad, segregación residencial, servicios de utilidad pública, subsidios

Las opiniones expresadas en este documento son de los autores y no necesariamente reflejan las de la Universidad del

Salvador, las de la Facultad de Ciencias Económicas y las del Instituto de Investigaciones Económicas, y sus respectivas autoridades

.

1 El presente documento es una versión revisada del trabajo final presentado por el autor para culminar la carrera de Licenciado en Economía en octubre de 2008. Los miembros del tribunal fueron los profesores María Cristina Campagna y Juan Miguel Massot. El tutor de la tesis fue el profesor Ernesto Vaihinger. La calificación recibida fue de 10 (diez). El autor agradece los comentarios de Jorge Viñas y Juan Miguel Massot. Y la colaboración para la edición del documento de Bernardo Baldivieso Freitas. Los errores remanentes son de exclusiva responsabilidad del autor.

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Autoridades

Rector

Dr. Juan Alejandro Tobías

Vicerrector Académico Lic. Javier Alonso Hidalgo

Vicerrector Económico A/C

Dr. Fernando Lucero Schmidt

Vicerrector de Investigación y Desarrollo Dr. Fernando Lucero Schmidt

Decano de la Facultad de Ciencias Económicas

Mag. Sergio García

Director del Instituto de Investigaciones Económicas Mag. Juan Miguel Massot

Índice Página

Introducción 1 Capítulo 1: Marco teórico para el análisis de la desigualdad y la pobreza. 3 1 Pobreza, desigualdad y bienestar. 3 1.1 Fuentes teóricas de los conceptos. 3 2 Conceptos e indicadores adoptados. 6 2.1 Medidas de desigualdad. 6 2.1.1 Medidas de desigualdad basadas en funciones de bienestar social. 9 2.2 Indicadores de pobreza. 10 2.2.1 Medición de la pobreza según NBI 11 2.2.2 Medición de la pobreza según IPMH 12 2.2.3 Métodos indirectos. 14 2.3 Índices utilizados por la ONU. 16 2.3.1 Índice de Desarrollo Humano (IDH). 16 2.3.2 Índice de Pobreza Humana 1 y 2 (IPH-1 e IPH-2). 17 3 Observaciones finales. 17 Capítulo 2: Pobreza y desigualdad en el AMBA. 19 1 Identificación y medición. 19 1.1 Evolución histórica. 19 1.1.1 Evolución de la desigualdad. 20 1.1.2 Evolución de la pobreza. 26

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1.2 Comparación internacional. 36 2 Caracterización y perfiles de pobreza. 39 2.1 Identificación mediante métodos directos. 40 2.2 Perfiles de la pobreza. 42 2.3 Distintas formas de la pobreza y determinantes. 45 3 Observaciones finales. 52 Capítulo 3: Dimensión territorial de la pobreza. 53 1 Organización de la ciudad y localización de la pobreza. 53 2 Perspectiva histórica. 53 3 Aspectos metodológicos del análisis de la segregación residencial. 55 4 Segregación residencial socioeconómica en el AMBA. 58 4.1 Identificación de áreas pobres. 68 5 Impacto de la SRS y paliativos. 71 Capítulo 4: Políticas de infraestructura y pobreza. 73 1 Introducción. 73 2 Cobertura de los servicios de infraestructura. 73 2.1 Contexto general. 70 2.2 Desigualdad en el acceso a servicios públicos en el AMBA. 75 3 Desigualdad en el gasto y consumo de los servicios públicos. 82 4 Políticas de infraestructura, tarifas y subsidios. 86 4.1 Subsidios en los servicios públicos del AMBA. 90 4.2 Política Social e infraestructura en el AMBA. 92 4.2.1 Electricidad. 93 4.2.2 Gas natural y GLP. 98 4.2.3 Agua y saneamiento. 102 4.2.4 Transporte urbano de pasajeros. 105 5 Observaciones finales. 108 Capítulo 5: Estudio de caso – Desagües cloacales en La Matanza 110 1 Introducción 110 2 Población objetivo 110 3 Situación previa a la expansión del servicio 113 4 Beneficios del acceso al sistema de desagües 114 5 Cuantificación de los beneficios 116 5.1 Beneficios según método de Valoración Contingente 116 5.2 Beneficios según método de Precios Hedónicos 119 5.3 Actualización y comparación de beneficios 126 6 Impactos sobre el bienestar 128 Conclusiones 135 Apéndice metodológico y estadístico 137 Referencias y fuentes 141

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1

El problema de la distribución del ingreso ha ocupado un lugar en la agenda de los economistas desde al menos los tiempos de David Ricardo. Desde entonces, cuando Ricardo postulaba en el preámbulo de “Principios de Economía Política y Tributación” que el estudio de las leyes que determinan la distribución de la riqueza es el objeto de la Economía Política

Introducción

1

El Capítulo 3 está dedicado a indagar sobre las particularidades espaciales o territoriales de la pobreza en el AMBA. Según se observa empíricamente, y se sostiene en el presente trabajo, existe un fuerte correlato geográfico de la estratificación social que se manifiesta en claras decisiones de

, el tema ha sido abordado de diferentes maneras y a través de distintas orientaciones teóricas generándose un importante cúmulo de conocimientos de muy variada índole.

La pobreza suele formar parte de la problemática de la distribución del ingreso, pero es a la vez un fenómeno complejo y diferenciado que solo puede aprehenderse de manera acabada teniendo en cuenta el conjunto del sistema de relaciones sociales y considerándolo en todos los niveles que van desde lo local hasta lo internacional. Dada esta complejidad, no es de extrañar que al revisar la producción literaria teórica y aplicada sobre el tema, su conceptualización aparece como desarticulada y hasta confusa mezclándose con otros conceptos tales como desigualdad, bienestar y desarrollo humano, haciéndose necesario en cualquier trabajo que aborde el problema realizar un recorte preciso del objeto de estudio y una definición clara del marco teórico.

Con este marco, el objetivo del presente trabajo consiste en caracterizar temporal y espacialmente la desigualdad y la pobreza en el Área Metropolitana de Buenos Aires, relacionarla con la dotación de servicios públicos y analizar el impacto económico de las obras y provisión de tales servicios en las áreas consideradas pobres. En particular se evaluará, como caso testigo, el impacto de las obras de infraestructura de saneamiento a fin de determinar la mejora de bienestar alcanzable en la situación de las poblaciones pobres del área bajo estudio. Como hipótesis principal se sostiene que existe un considerable impacto distributivo y una mejora del bienestar social al dotar de infraestructura de servicios de saneamiento a las poblaciones pobres del área metropolitana, haciendo recomendable el seguimiento de tales políticas públicas.

El trabajo se organiza en cinco capítulos. En el primer capítulo se procura diferenciar claramente los distintos conceptos que permiten comprender la problemática distributiva y a partir de su análisis reconocer las distintas facetas que presenta la pobreza, entendiendo que existen distintas formas del fenómeno y por ende distintos paliativos susceptibles de ser aplicados con mayor o menor probabilidad de éxito según el caso. El capítulo busca obtener una matriz meramente conceptual para luego abordar de manera empírica la problemática de la desigualdad y la pobreza en el Área Metropolitana de Buenos Aires (AMBA).

El Capítulo 2 aplica empíricamente los conceptos desarrollados en el Capítulo 1 al caso del área metropolitana de Buenos Aires evaluándolos en su dimensión temporal a fin de poder describir la evolución del fenómeno a lo largo del tiempo. El análisis luego se complementa con una caracterización de la población vulnerable buscando identificar algunas particularidades, causas y determinantes de su condición de pobreza.

1 “El producto de la tierra –todo lo que se obtiene de su superficie mediante la aplicación aunada del trabajo, de la máquina y del capital- se reparte entre tres clases de la comunidad, a saber: el propietario de la tierra, el dueño del capital necesario para su cultivo y los trabajadores por cuya actividad se cultiva. Pero en distintas formas de sociedad, las proporciones del producto total de la tierra que serán imputadas a cada una de estas tres clases, bajo los nombres de renta, utilidad y salarios, serán esencialmente diferentes, dependiendo principalmente de la fertilidad real del suelo, de la acumulación de capital y población, y de la habilidad, del ingenio y de los instrumentos utilizados en la agricultura. La determinación de las leyes que rigen esta distribución es el problema primordial de la Economía Política: a pesar de los grandes avances de esta ciencia, gracias a las obras de Turgot, Stuart, Smith, Say, Sismondi y otros, dichos autores aportan muy poca información satisfactoria con respecto al curso natural de la renta, de la utilidad y de los salarios.” (Ricardo, 1994, p. 5). En este caso el enfoque de Ricardo se centra en lo que hoy conocemos como distribución funcional del ingreso, es decir la distribución de las remuneraciones entre los distintos factores productivos y no en la distribución personal de la renta, que será el aspecto sobre el que se pondrá énfasis en el presente trabajo.

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localización de los distintos grupos sociales. Estas decisiones de localización son producto de la combinación de las restricciones que enfrentan las familias y de las estrategias de vida elegidas, así, por ejemplo, puede que el gasto en vivienda sea similar en la segunda corona del conurbano y en una villa de emergencia en la Ciudad Autónoma de Buenos Aires, siendo la elección entre un lugar u otro producto de las redes sociales en las que se encuentra inmersa cada familia y de las estrategias de vida adoptadas.

El Capítulo 4 profundiza el análisis de los distintos estratos sociales que habitan la región metropolitana desde el punto de vista de la dotación de infraestructura urbana de servicios públicos evaluando si existe desigualdad en el acceso y uso de los servicios junto con las alternativas a los mismos utilizadas por los hogares. Dado que los servicios públicos poseen la particularidad de ser ofrecidos en mercados con fuertes imperfecciones (monopolios naturales, monopolios legales, oligopolios, etc.), suele existir detrás de la provisión de los mismos una dosis importante de intervención estatal que se manifiesta en la regulación de cantidades, calidad, precio y formas de financiamiento. Esta regulación incluye en muchos casos la presencia real o potencial de subsidios al acceso y/o al uso, tanto cruzados como directos, los que se analizan a fin de evaluar posibles beneficios adicionales a los derivados del acceso que mejorarían el bienestar de los hogares pobres.

Finalmente, el capítulo 5 presenta el estudio del caso concreto de provisión de desagües cloacales en el partido de La Matanza como forma de ilustrar de manera detallada los canales mediante los cuales la provisión de un servicio de infraestructura básica puede mejorar el nivel de bienestar de los hogares de bajos recursos, evaluando tal mejora tanto cualitativa como cuantitativamente.

En síntesis, la propuesta del trabajo busca recorrer un camino que va desde la especificación de la problemática general de la desigualdad y la pobreza en el AMBA hasta una propuesta concreta de política pública en el ámbito de la infraestructura que mejora sustancialmente la calidad de vida de una parte de los hogares pobres de la región.

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Capítulo 1: Marco teórico para el análisis de la desigualdad y la pobreza.

1 1.1 Fuentes teóricas de los conceptos

Pobreza, desigualdad y bienestar

Tal como se mencionó, la economía se ocupó de los problemas de pobreza, desigualdad y

bienestar prácticamente desde su nacimiento como ciencia moderna. Esta problemática fue abordada desde distintas ramas con distintos enfoques y objetivos, sin embargo, los primeros estudios dedicados exclusivamente a la desigualdad y la pobreza datan de finales del siglo XIX, pudiendo situar los antecedentes entre 1892 y 1897 con la elaboración por parte de C. Booth de un Mapa de la Pobreza en Londres2

2 Charles Booth publicó entre 1889 y 1891 los dos volúmenes de su estudio “Life and Labour of the People”. En el mismo se definen condiciones de pobreza y se analiza cuantitativamente la incidencia de la pobreza en el Este de Londres, determinándose que la pobreza extrema alcanzaba al 35% de la población. Adicionalmente el estudio incluía mapas en los que podían identificarse claramente las áreas pobres de la ciudad mediante una estructuración en siete clases sociales que se representaban gráficamente con distintos colores. Este trabajo ayudó a difundir y consolidar el concepto de línea de pobreza entre economistas y sociólogos. La última edición de la obra data de 1902 y comprendió a 17 volúmenes en los que se recopilaban 12 años de trabajo sobre la problemática de la pobreza en Londres.

. Los tres conceptos, pobreza, desigualdad y bienestar son diferentes pero se encuentran

fuertemente relacionados. En el caso particular de este trabajo, tales relaciones se establecen en torno a las posibles definiciones de pobreza que se adopten.

Si la pobreza es considerada en términos relativos, donde las personas tienden a percibir su propio bienestar en función del de los demás, el problema de la pobreza es un subconjunto de la problemática más amplia de la desigualdad, ya que a mayor desigualdad habrá mayor pobreza relativa. Esta concepción es especialmente importante en los países desarrollados, en los que las necesidades básicas se encuentran satisfechas pero subsisten importantes condiciones de pobreza relativa. En el caso argentino, el problema de la pobreza relativa cobra relevancia a partir del notable crecimiento de la desigualdad registrado en el transcurso de los últimos 30 años.

Por el contrario, si la pobreza es considerada en términos absolutos, es decir independientemente del nivel de vida de un grupo referencial, ello implicará que es necesario definir una serie de necesidades básicas a satisfacer (identificación de la pobreza basada en necesidades insatisfechas) o bien niveles mínimos de ingreso o consumo a alcanzar (identificación de la pobreza mediante líneas de pobreza).

El concepto de bienestar es el más general y abarcativo, ya que independientemente del tipo de pobreza que se desea identificar, siempre lo que se esta comparando son distintos niveles de bienestar de los individuos, entendiendo como pobres a aquellos que poseen un nivel de bienestar por debajo de lo socialmente admisible, ya sea por encontrarse en un extremo de la distribución del ingreso, por poseer necesidades básicas insatisfechas o por insuficiencia de ingresos o capacidad de consumo. Adicionalmente, la desigualdad y la pobreza poseen un impacto sobre el nivel de bienestar colectivo y las capacidades de desarrollo de una sociedad.

En el presente trabajo se presentarán en distintas instancias diferentes conceptos e instrumentos vinculados a la identificación y medición de pobreza, desigualdad y bienestar. Esta multiplicidad de enfoques se asienta en el carácter complejo del fenómeno a evaluar y en la inexistencia de metodologías puntuales que permitan abordar acabadamente el tema. Para poder recorrer este camino con la mayor claridad posible resulta necesario describir, aunque sea brevemente, las fuentes teóricas de los conceptos e instrumentos y realizar una breve revisión del estado del arte en materia metodológica. Desde el punto de vista teórico, los conceptos reconocen esquemáticamente dos fuentes principales y algunos aportes de otras ramas de la economía.

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Por un lado, existe un cuerpo teórico específico desarrollado en lo que se conoce como “Economía de la distribución”. Este cuerpo teórico posee un enfoque fuertemente empírico y se centra en el desarrollo de instrumentos que permitan identificar empíricamente los fenómenos de índole distributiva. En términos generales los estudios llevados adelante por esta rama se concentran en la elaboración de índices, coeficientes e indicadores que buscan dar cuenta de la evolución de la pobreza y la desigualdad en términos comparados, ya sea temporal o espacialmente. Adicionalmente tales estudios se enriquecen con análisis de descomposición de efectos (procuran determinar que efectos generan las desigualdades) y con análisis de las causas y determinantes de la desigualdad y/o la pobreza. Esta rama de la ciencia económica ha tenido en los últimos quince años un importante crecimiento producto de tres factores concurrentes:

a) Crecimiento acelerado de la desigualdad, particularmente en Inglaterra y los Estados

Unidos, fenómeno que generó un renovado interés sobre el tema y motorizó la publicación de numerosos estudios de economía de la distribución3

b) Perfeccionamiento y disponibilidad creciente de información estadística y de microdatos vinculados a los sistemas de encuestas de hogares en países desarrollados y en países en vías de desarrollo

.

4

c) Desarrollo acelerado de teoría e instrumental estadístico y econométrico impulsado por la creciente disponibilidad de capacidad computacional de los ordenadores personales así como por la disponibilidad de software especializado a bajos costos.

.

Si bien los avances en la “Economía de la distribución” han sido notables en términos

descriptivos de la problemática distributiva y su evolución, especialmente en lo que se refiere a ingresos laborales, los resultados en términos de teorías explicativas de carácter general han sido pobres. Adicionalmente, este enfoque solo se ha concentrado en la distribución personal del ingreso soslayando la distribución funcional del mismo (distribución de la renta como retribución a los factores capital, trabajo y tierra).

Otra rama de la economía que se ocupa activamente de las cuestiones distributivas es la “Economía del desarrollo”. Esta rama de la economía se concentra en el estudio de las economías de los países menos desarrollados. Uno de los encuadres teóricos de la economía del desarrollo entiende al subdesarrollo como la situación de estabilidad (estancamiento económico) caracterizada por una estructura socioeconómica donde las relaciones de interdependencia interna son débiles (desarticulación interna) mientras que las relaciones con otros sistemas socioeconómicos, generalmente desarrollados, son fuertes (extraversión). Así, suele ser precisamente la desarticulación interna, combinada con la extraversión, la que genera el estancamiento económico, ya que los recursos generados por el sistema y que podrían ser útiles en la satisfacción de las necesidades de la población, son enviados al exterior en lugar de ser distribuidos por la estructura socioeconómica en virtud de las relaciones de interdependencia. Esta situación, que demanda cambios profundos de índole social y económica a fin de lograr el desarrollo, requiere de un análisis económico que le es propio, lo que ha generado un cúmulo teórico que claramente se distingue del resto de las ramas de la economía. Desde esta visión, el desarrollo es entendido como el proceso mediante el cual un sistema mejora su capacidad para satisfacer las necesidades de su población, es decir, se hace más eficiente en la consecución de su finalidad. El nacimiento de la Economía del Desarrollo como sub-disciplina de la

3 Una buena recopilación de trabajos innovadores recientemente desarrollados sobre la materia puede encontrarse en “Handbook of income distribution” editado por Atkinson y Bourguignon en el año 2000. Para un detalle de los mismos ver http://econpapers.repec.org/bookchap/eeeincome/1.htm . 4 Una iniciativa particularmente importante en esta materia es el Programa Regional de Mejoramiento de las Encuestas de Condiciones de Vida en América Latina y el Caribe (MECOVI) del que participa la Argentina a través del INDEC. Esta iniciativa busca fortalecer los Sistemas de Encuestas de Hogares en los países de la región con el fin de generar información mejor y más completa sobre la pobreza y las condiciones de vida de la población y viene desarrollándose desde 1996 con financiamiento del Banco Interamericano de Desarrollo. Para más información sobre el tema ver http://www.indec.mecon.ar/mecoviargentina/ .

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economía puede situarse a fines de la Segunda Guerra Mundial y a su evolución contribuyeron los cambios en la filosofía y modelos teóricos (estructuralismo, marxismo, etc.), así como el proceso de descolonización que puso de manifiesto los importantes desequilibrios sociales y económicos que presentaban muchos países de África, América Latina y Asia. Estos desequilibrios se manifestaron claramente a través de la pobreza extrema de una parte importante de la población y de los bajos niveles de bienestar social presentes en tales países. Cabe destacar que la mayor parte de los cambios estructurales necesarios para iniciar un proceso de desarrollo requieren de la adopción de decisiones de carácter político, por lo que gran parte de la producción teórica de la Economía del Desarrollo es de tipo normativo y se plasma como programas a implementar a fin de lograr un proceso de desarrollo sostenible. Respecto a la problemática objeto de análisis en el presente trabajo, la Economía del Desarrollo brinda importantes conceptualizaciones teóricas, entre las que se destacan:

a) La caracterización de la pobreza, en particular en términos estructurales, identificada mediante

indicadores de necesidades insatisfechas y a nivel agregado mediante índices de desarrollo humano. En este caso, la pobreza no es tratada en términos de ingreso corriente por debajo de un nivel determinado a priori, sino como una situación de carácter persistente en el tiempo vinculada a la imposibilidad de acceder a la satisfacción de determinadas necesidades de índole básica. En este sentido, se trata de una definición más restrictiva que la asociada a la insuficiencia de ingresos y con un carácter más permanente. En el caso de los indicadores de desarrollo humano, su utilización se ha limitado por lo general a la comparación de niveles de desarrollo entre países, siendo escasa o nula su utilización a efectos de comparaciones entre regiones / áreas al interior de un país.

b) El análisis del bienestar social, en particular las funciones que hacen hincapié en la desigualdad de distribución de la renta. La definición de funciones de bienestar social e indicadores de pobreza en la economía del desarrollo surge a partir de su carácter normativo, ya que necesariamente incorporan juicios de valor del analista puesto que las mismas no son observables. En la definición de tales funciones de bienestar social o índices de pobreza, por ejemplo las de Atkinson5 o Sen6, se asigna a un parámetro predefinido valores según el grado de aversión a la desigualdad del analista7

c) La concepción del desarrollo como incremento de las capacidades, base del esquema de evaluación seguido por la Organización de Naciones Unidas y el Banco Mundial. Especialmente luego de los aportes de Amartya Sen, el proceso de desarrollo pasó a entenderse como un proceso mediante el cual las personas adquieren capacidades, siendo esta adquisición la verdadera fuente de una mejora en el bienestar. El enfoque de las capacidades supera a los enfoques basados en el análisis de los ingresos o de los bienes disponibles postulando que es la facultad de realizar acciones (functioning) lo que determina el nivel de vida de las personas. Así por ejemplo, el acceso a un servicio cobra relevancia solo en la medida en que los individuos puedan utilizarlo, por ende, la capacidad es el paso intermedio que conecta la utilidad con el consumo o disponibilidad de bienes y/o servicios. Este enfoque ha dado paso al tratamiento de la pobreza como un problema multidimensional, dando origen, por ejemplo, a la construcción de los Índices de Desarrollo Humano y sus variantes hoy en uso por parte de Naciones Unidas

, explicitando de esta manera el juicio de valor.

8

5 La familia de funciones de bienestar propuestas por Atkinson relacionan el bienestar social con el nivel de desigualdad. Su desarrollo detallado se presenta en el punto 2.1.1 del presente capítulo. Para mayor detalle ver Goerlich (1998). 6 El índice de Sen da cuenta de la severidad de la pobreza en relación al nivel de desigualdad. Para mayor detalle ver Feres y Mancero (1999, p. 68 y ss.) 7 Cabe destacar que la elección del parámetro se relaciona con la aversión a la desigualdad en términos de la definición de la función de bienestar social considerada. De este modo, en el caso de Atkinson, por ejemplo, un parámetro e = 0 implica ninguna aversión social hacia la desigualdad. En el otro extremo e = ∞ implica una función de bienestar de tipo rawlsiana en la que el bienestar social está dado por la situación del individuo más pobre.

.

8 Ver Notas Técnicas del Informe de Desarrollo Humano (ONU, 2006, p. 393 y ss.). Disponible en http://hdr.undp.org/en/reports/global/hdr2006/chapters/spanish/

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Finalmente, otras ramas de la economía se han ocupado de una manera más tangencial de los problemas distributivos y de pobreza, así algunos modelos de crecimiento económico incorporan a la desigualdad como factor que afecta la trayectoria de crecimiento a través de: a) las distintas tasas de ahorro asociadas a distintos niveles de desigualdad para una renta per cápita dada (relación positiva de la desigualdad con la acumulación de capital físico)9; b) las distintas tasas de acumulación de capital humano asociadas a la desigualdad para una renta per cápita dada (relación inversa de la desigualdad con la acumulación de capital humano) (Weil, 2006, p.388); la macroeconomía considera a la pobreza y la desigualdad en el diseño de política fiscal (tanto de gasto como tributaria) y de política de ingresos (intervención en diferentes mercados a fin de alterar en particular el ingreso real de los trabajadores)10 y la microeconomía aplicada, la considera en particular para la valoración económica social de impactos de proyectos de inversión generalmente de índole pública11

2

. En síntesis, y sin tener en cuenta los enfoques de la sociología, el derecho, la ciencia política y la

antropología, la pobreza y la desigualdad son objeto de escrutinio desde distintos ángulos de la ciencia económica, lo que amerita el esfuerzo de hacer una clara definición del abordaje que se realice sobre el tema.

Habiendo brindado un marco teórico general que permite ubicar el origen y algunos propósitos de

los instrumentos utilizados en el abordaje de la problemática de la desigualdad, el bienestar y la pobreza, en este apartado se presenta en detalle los instrumentos utilizados para la caracterización de la misma. Se debe destacar que el diseño y utilización de tales instrumentos surge de la necesidad de contar con medidas que indiquen el estado y extensión de los fenómenos temporal y espacialmente, permitiendo comparar con relativa facilidad distintas situaciones.

Conceptos e indicadores adoptados

2.1 Medidas de desigualdad12

La problemática de la desigualdad es analizada generalmente mediante la utilización de índices

desarrollados a partir de la llamada “Curva de Lorenz para la distribución del ingreso”, por lo que resulta necesario describir la construcción de tal diagrama.

La curva de Lorenz, L (p), es una función de estadísticos de orden (quintiles, deciles, percentiles,

etc.) y muestra el porcentaje acumulado de ingreso correspondiente al percentil p de la distribución del ingreso per cápita en relación al porcentaje acumulado de población. Una representación gráfica, para distribuciones continuas, de la curva de Lorenz se muestra en el gráfico nro. 1. Por construcción la curva de Lorenz no estará por encima de la recta de 45 grados, si coincide con ésta ello implica completa igualdad, y cuanto más lejos esté de dicha recta mayor será el grado de desigualdad observado en la distribución del ingreso.

La mayor parte de los índices de desigualdad intentan resumir la información gráfica suministrada por la curva de Lorenz en una medida cuantitativa que muestre la divergencia entre dicha curva y la situación de igualdad perfecta. La más popular de estas medidas es el índice de Gini, “G”. 9 Keynes (1920) señalaba: “Fue precisamente la desigualdad de la distribución de la riqueza la que permitió esa enorme acumulación de riqueza fija y de mejoras del capital que distinguió ese periodo del resto. La inmensa acumulación de capital fijo que, para inmenso beneficio de la humanidad, se llevó a cabo durante los cincuenta años antes de la guerra, nunca se hubiera producido en una sociedad en la que la riqueza hubiera estado repartida equitativamente” citado en Weil (2006, p. 389). 10 Ver Fernandez Díaz, Parejo Gámir y Rodríguez Sáiz (2002) 11 Si bien existen numerosos desarrollos teóricos de valoración del impacto distributivo de los proyectos, no es una práctica extendida su utilización por depender de juicios de valor del analista, ya que habitualmente se requiere de funciones de bienestar social. Para profundizar este tema ver Londero (1998). 12 Para una profundización de los temas presentados en este punto ver Goerlich (1998).

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Desde el punto de vista geométrico el índice de Gini se define como el cociente del área entre la curva de Lorenz y la línea de igualdad perfecta dividida por el área del triángulo OAB, que es igual a ½; por tanto G es equivalente a dos veces el área comprendida entre la curva de Lorenz y la línea de igualdad perfecta; en consecuencia el índice de Gini varía, para distribuciones continuas, entre 0, igualdad perfecta, y 1, máxima desigualdad, y será mayor cuanto más se aleje la curva de Lorenz de la línea de igualdad perfecta. Alternativamente, y también desde un punto de vista geométrico, se puede definir el índice de Gini como 1 menos dos veces el área bajo la curva de Lorenz.

Gráfico 1: Curva de Lorenz – Ingreso total familiar hogares AMBA

Fuente: INDEC, Base usuaria EPH 2° semestre del 2006.

Desde el punto de vista computacional es conveniente disponer de una fórmula que nos dé el

anterior resultado, en la práctica la fórmula usual para calcular el coeficiente de Gini (G) es la siguiente:

( )iNYNN

GN

ii −+⋅⋅−+= ∑

=

1.211

12µ

Donde i indexa a las personas o grupos de personas, N es el número de personas o estratos de

ingreso, µ indica el ingreso medio e Yi el ingreso de la persona o estrato i. Para los cálculos en deciles N=10 e i=1 para el decil más pobre.

Otras medidas de desigualdad que utilizaremos en este trabajo, son las basadas en la familia de índices de Theil. Estos índices, si bien son de uso menos frecuente que el índice de Gini, poseen la ventaja de poder descomponerse, de lo que resulta posible atribuir a ciertos factores (educación, localización, edad, etc.) cierta incidencia sobre la desigualdad o la pobreza de un agregado mayor.

Theil (1967) propuso dos interesantes medidas de desigualdad a partir del concepto de entropía de la teoría de la información13

13 La idea básica asociada a la teoría de la información es la siguiente: Sea w la probabilidad de que ocurra un cierto suceso; entonces el contenido informativo de que tal suceso haya ocurrido, h(w), será una función decreciente de w, cuanto menos probable sea un suceso, más interesante será conocer que este ha ocurrido. Una

. La formulación general de estas medidas es la siguiente:

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

0% 20% 40% 60% 80% 100% % Hogares AMBA

% ITF

% Acum de ITF Igualdad perfecta

O

A

B

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( ) 1;011

1)( ≠

−

⋅

−⋅= ∑ β

µβββ

βi

ii

xpT

Donde:

pi : Porcentaje de la población para la agrupación i. xi : Ingreso per cápita para la agrupación i µ : Ingreso per cápita medio.

El parámetro β afecta a la sensibilidad del índice ante transferencias entre ricos y pobres en función de en que parte de la distribución se realicen. En este sentido se puede demostrar que, conforme β disminuye el índice T(β) es más sensible a transferencias en la parte inferior de la distribución. En el límite, conforme β→−∞, el índice se centra sólo en el extremo inferior de la distribución. Por el contrario, conforme β aumenta el índice T(β) se vuelve más sensible a transferencias en la parte superior de la distribución14

⋅

= ∑ µµ

i

i

ii

xxpT log)1(

. Para β =1 la regla de L´Hopital aplicada a la fórmula general permite obtener la primera de las

medidas propuestas por Theil:

que varía entre 0, igualdad perfecta, y -log pi , máxima desigualdad, cuando la agrupación i

acapara todo el volumen de renta. Mediante manipulaciones algebraicas, T (1) puede escribirse también como:

⋅= ∑

i

i

ii p

yyT log)1(

Donde:

µii

ixp

y⋅

=

Para β = 0 la regla de L´Hopital aplicada a la formulación general permite obtener la segunda de

las medidas propuestas por Theil:

⋅−= ∑ µ

i

ii

xpT log)0(

Esta medida es análoga a la anterior, excepto por el hecho de que intercambia los papeles de

las proporciones de renta y población en T (1).

función, entre otras posibles, que satisface esta propiedad y está detrás de la formulación original de los índices de Theil (1967), es h(w) = log(1/w). Para mayor detalle ver Goerlich (1998). 14 El parámetro b es conocido también como “orden del índice de entropía generalizada” y el valor que adquiere es un indicador del grado de sensibilidad del índice que se esté calculando a las colas alta y baja de la distribución bajo análisis.

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En términos de la información proporcionada por cada uno de los índices, se puede decir que T(1) pondera una medida de desigualdad, log (xi/µ), por proporciones de la renta, mientras que T(0) pondera una medida de desigualdad, log (µ/xi), por proporciones de la población.

Finalmente es importante desatacar las propiedades que deben satisfacer los indicadores de desigualdad.

“Tres son las propiedades básicas que razonablemente un índice de desigualdad debe satisfacer:

1. Debe ser independiente de la escala, es decir, el índice debe permanecer inalterado si la renta

de cada individuo en la población (o la renta per capita de cada agrupación) se ve alterada en la misma proporción. Homogeneidad de grado cero en rentas. Bajo esta propiedad el índice es insensible al nivel de renta medio, lo que implica que la desigualdad es considerada como un problema relativo.

2. Debe ser independiente del tamaño de la población, es decir, el índice debe permanecer inalterado si el número de individuos en cada nivel de renta se ve alterado en la misma proporción. Homogeneidad de grado cero en población. Con esta propiedad el índice depende sólo de las frecuencias de población relativas en cada nivel de renta, no de las frecuencias de población absolutas.

3. Debe satisfacer el principio de las transferencias de Pigou (1912)-Dalton (1920), esto es, cualquier transferencia de un individuo rico a uno más pobre que no invierta sus rankings relativos debe reducir el valor del índice” (Goerlich, 1998, p.14).

Tanto los índices de Theil como el coeficiente de Gini satisfacen estas tres propiedades básicas

de los índices de desigualdad.

2.1.1 Medidas de desigualdad basadas en funciones de bienestar social

Más allá de los métodos para obtener índices de desigualdad, el análisis de los resultados siempre involucra juicios de valor respecto del fenómeno y por ende encierra de manera implícita o explícita cierto contenido normativo. Debido a ello algunos autores prefieren considerar a la desigualdad como una pérdida de bienestar colectivo y por ende evaluarlo a partir de la utilización de funciones de bienestar social en las que los juicios de valor sobre la relación entre desigualdad y bienestar son incorporados de manera explícita. Dentro de esta visión, la caracterización más difundida entre bienestar y desigualdad corresponde a la familia de índices de Atkinson.

Sintéticamente, la propuesta de Atkinson parte de definir un ingreso igualitario equivalente, µe, como aquel nivel de ingreso per capita tal que, si fuese disfrutado por toda la población, generaría el mismo nivel de bienestar social que la distribución inicial del ingreso. A partir de esta idea define una medida de la desigualdad como:

µµ eA −= 1

Esta medida no es más que el porcentaje de renta desperdiciada por la desigualdad existente y

valorada en términos de una función de bienestar social, así por ejemplo, si A = 0.3 el índice de desigualdad de Atkinson nos indica que si la renta estuviera distribuida de forma igualitaria sólo necesitaríamos el 70% del volumen total de la renta para alcanzar el mismo nivel de bienestar social.

La familia de funciones de bienestar social utilizadas por Atkinson para dar contenido operativo a la medida presentada es la siguiente:

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( )

=

≠−

=

∑

∑ −

1,log.

1,1

1 1

ε

εε

ε

ii

ii

xp

xp

xW

Para esta familia de funciones, el parámetro ε se interpreta como el grado de aversión relativa a

la desigualdad por parte de la sociedad y se supone constante. Para ε = 0 no existe ninguna aversión social a la desigualdad y la función de bienestar social es lineal. A medida que aumenta ε, aumenta el grado de aversión social a la desigualdad, en el límite, cuando ε→∞, tiende a la función de bienestar social propuesta por Rawls (2006) que valora únicamente el bienestar del individuo más pobre15

( )

=

⋅−

≠

−

=

∑

∑−−

1,logexp1

1,11

11

εµ

εµ

ε

εε

ii

ii

xp

xp

A

. A partir del concepto de renta igualitaria equivalente y la función de bienestar social presentada

se obtiene la familia de índices normativos de Atkinson, que viene dada por:

para ε ≥ 0. Cuando ε = 0, es decir no hay aversión social a la desigualdad, A(0) = 0, por lo que el

valor social de la desigualdad es nula cualquiera que sea la distribución de la renta. Para ε > 0 y distribuciones continuas, el índice A(ε) varía entre 0, igualdad perfecta, y 1, máxima desigualdad.

Una observación final importante sobre los índices de Atkinson es que A(ε) y T(β) para ε > 0 y β = ε - 1 son índices ordinalmente equivalentes, por lo que el ranking proporcionado por ambos índices para cualquier conjunto de curvas de Lorenz será el mismo. Sin embargo, dado que la relación entre ambos índices no es lineal no son cardinalmente equivalentes y, en consecuencia, no proporcionan la misma visión acerca de la reducción o amplificación de las desigualdades.

2.2 Indicadores de pobreza16

En el caso de la identificación y medición de la pobreza, la variedad de enfoques es amplia y

depende de la definición de pobreza adoptada, de los objetivos de la medición a realizar y del tipo de información disponible. Básicamente, las definiciones de pobreza que se adoptan se pueden agrupar bajo tres concepciones generales del fenómeno, más allá que todos ellos siempre remitan a identificar un nivel de bienestar considerado intolerablemente bajo. Las tres concepciones usuales en la definición de pobreza se basan en:

a. Necesidad: “Se refiere a la carencia de bienes y servicios materiales requeridos para vivir y funcionar como un miembro de la sociedad; por lo tanto, bajo este enfoque se limita la atención a artículos específicos” (Feres y Mancero, 1999, p. 47).

15 A partir de la postulación de la teoría de la justicia de Rawls, en la que las asignaciones iniciales son definidas mediante un contrato social hipotético en el que los individuos no saben a priori que asignación les tocará (velo de ignorancia), el nivel de bienestar social se encuentra determinado por el nivel de bienestar del individuo menos favorecido. Para mayor detalle ver Rawls (2006). 16 Para una profundización de los temas presentados en este punto ver Feres y Mancero (1999)

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b. Nivel de vida: Este enfoque se refiere a la situación de tener que vivir con menos que otras personas u hogares y por ende tener un acceso restringido a bienes y servicios independientemente de una necesidad predeterminada exógenamente.

c. Insuficiencia de recursos: En este caso el enfoque apunta a la escasez de riqueza o ingresos corrientes para satisfacer las necesidades de las personas u hogares. Dentro de este enfoque una persona u hogar puede ser considerada pobre aún cuando sus necesidades sean satisfechas mediante recursos ajenos.

La elección de un enfoque u otro determinará el instrumento a utilizar para la identificación y

medición, así, en el caso del enfoque basado en las necesidades, los instrumentos utilizados suelen ser de índole directo17, por ejemplo determinación de hogares con Necesidades Básicas Insatisfechas; el caso del enfoque en el “nivel de vida” la medición puede realizarse directa, indirectamente o mediante un mix de indicadores, por ejemplo el índice de desarrollo humano o los índices de pobreza humana18

En el marco de este trabajo se privilegia la utilización del hogar como unidad de observación para los fenómenos de pobreza y desigualdad por considerarlo el ámbito natural de decisión e implementación de las estrategias familiares de vida principalmente en lo relativo a la reproducción biológica, distribución de tareas, y otros aspectos de sus condiciones materiales y no materiales de existencia. En el caso de los indicadores directos las observaciones se realizan en general para el hogar con asiento en una vivienda. Para el caso de los indicadores indirectos, basados en ingresos corrientes, si bien la unidad de observación es el hogar, los ingresos a evaluar serán los correspondientes al ingreso por adulto equivalente

; finalmente en el caso del enfoque de insuficiencia de recursos, los instrumentos utilizados suelen ser de carácter indirecto y se asocian al nivel de ingresos en comparación con líneas de pobreza preestablecidas.

19 del hogar, entendiendo que ésta es la mejor aproximación al bienestar del mismo20

2.2.1 Medición de la pobreza según Necesidades Básicas Insatisfechas (NBI)

.

En Argentina, la metodología de NBI seguida por el INDEC se compone de 5 indicadores

formulados para detectar los estados de privación en las dimensiones habitacional, educativa y de capacidad de subsistencia, suponiendo que “todas estas condiciones se presentan con altas frecuencias en situaciones de bajos ingresos y tienen una alta probabilidad de estar asociadas con privaciones en otras dimensiones de las necesidades básicas” (Gómez, Mario y Olmos, 2003, p. 6).

Los cinco indicadores que se utilizan para considerar pobre a un hogar son:

• Hacinamiento: hogares con más de tres personas por cuarto.

17 El carácter directo de un método de identificación está dado por la observación directa de las condiciones de vida que clasifican a una persona u hogar como pobre o no pobre. Los métodos indirectos realizan una identificación de la condición de pobre a partir de la inferencia surgida de otro indicador, por ejemplo el nivel de ingresos. 18 Estos índices se calculan para agregados, no siendo práctica su utilización para procesos de identificación, especialmente el componente PBI per cápita ppa del IDH. 19 La unidad “adulto equivalente” corresponde a un varón de 30 a 59 años de edad con necesidades energéticas medias de 2700 kcal. Diarias. En la estimación de adultos equivalentes se utilizan las tablas vigentes del INDEC incluidas en el anexo metodológico. 20 En la elección de medidas aproximadas del bienestar, la literatura suele recomendar la utilización del consumo en lugar del ingreso. Esta recomendación se basa en el hecho que: a) el consumo de bienes y servicios es una fuente directa de utilidad, mientras que el ingreso es mediata; b) el consumo presenta mayor estabilidad a lo largo del tiempo lo que permite evitar clasificaciones erróneas surgidas de situaciones coyunturales. En este caso, a pesar de las ventajas que presentaría, la escasa información sistemática de consumo en la Argentina (Encuesta de Consumo de Hogares ’96-’97) y la metodología de relevamiento utilizada en la misma (período de consumo de referencia semanal) hacen inviable la utilización de tal variable en el análisis de la pobreza o la desigualdad.

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• Vivienda: hogares que habitan en una vivienda de tipo inconveniente (pieza en inquilinato, vivienda precaria u “otro tipo”).

• Condiciones Sanitarias: hogares que no tuvieran ningún tipo de retrete. • Asistencia Escolar: hogares con algún niño en edad escolar (6 a 12 años) que no asiste a la

escuela. • Capacidad de Subsistencia: hogares con cuatro o más personas por miembro ocupado y,

además, cuyo jefe tuviera baja educación (como máximo hasta 2° grado de escolaridad primaria). Una vez identificada una condición de privación, el criterio que opera es el de la ‘condición

suficiente’: un hogar se identifica como pobre si tiene insatisfecha al menos una de las necesidades básicas. En consecuencia, se obtiene una clasificación dicotómica que diferencia entre hogares pobres y no pobres que permite obtener la incidencia de los hogares con NBI sobre el total de hogares.

Esta metodología presenta la ventaja de poder ser utilizada a partir de los datos censales, pero tiene el inconveniente de no brindar demasiada información sobre el “grado” de la pobreza, ofreciendo únicamente a partir de su agregación un indicador de recuento de hogares pobres.

2.2.2 Medición de la pobreza según índice de privación material de los hogares (IPMH)21

Este indicador ha sido formulado en el ámbito de la investigación de nuevas metodologías para

el estudio de la pobreza con datos censales desarrollada por el INDEC a partir del Censo 2001 como una alternativa de mayor poder descriptivo a la metodología de NBI.

Para la construcción del IPMH se utilizan dos indicadores complejos, uno enfocado en el patrimonio del hogar (stock de riqueza) y otro enfocado en los recursos corrientes (flujo de ingresos). “Para aproximarse al patrimonio de los hogares, se elabora un indicador de las condiciones habitacionales del hogar (CONDHAB) dado que la vivienda es un bien cuyo disfrute depende usualmente de la acumulación exitosa y sostenida, permitiendo inferir su situación patrimonial” (Gómez, Mario y Olmos, 2003, p. 3). Este primer indicador se elabora a partir de las características de los materiales constructivos (pisos, techos y cielorraso) y de la infraestructura sanitaria que posee la vivienda (inodoro con descarga de agua). Se consideran hogares con privación patrimonial a aquellos que habiten en viviendas que: tengan piso de tierra o techos de material de desecho o de chapa de metal/fibrocemento sin cielorraso o no dispongan de inodoro con descarga de agua.

La segunda dimensión (recursos corrientes del hogar), se capta a través de un indicador de la capacidad económica del hogar (CAPECO), concebido como una aproximación a la insuficiencia de ingresos22

( )

∑

∑

=

== n

ii

n

iii

Aeq

VAECPCAPECO

1

1*

. CAPECO se construye a partir de la relación entre la cantidad de años de educación formal

aprobados de los perceptores de ingresos y la cantidad total de miembros en el hogar; el indicador expresa la inversa de una tasa de dependencia ponderada por los años de escolaridad que tienen los integrantes que están ocupados o que perciben una pensión o jubilación. Su formulación se expresa de la siguiente manera:

21 Para más detalle ver Mario, Gómez y Pereira (2004) – Notas metodológicas en www.indec.gov.ar. 22 Se recuerda que en el caso de datos censales no se cuenta con información referida a los ingresos de los hogares, por lo que resulta necesario recurrir a indicadores proxy del ingreso cuando se desea incorporar esta dimensión en un análisis particular que no pueda desarrollarse a partir de la información de ingresos contenida en las encuestas de hogares. Esta situación generalmente se presenta cuando se analizan problemas de pobreza o desigualdad con elevado nivel de desagregación geográfica.

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Donde:

CP: Condición de perceptor (Ver tabla en apéndice metodológico) VAE: Valor de los años de escolaridad aprobados en el sistema de enseñanza formal. Aeq: Valor en unidades de adulto equivalente de cada integrante del hogar. n: Número de miembros del hogar

Como resultado se obtiene un indicador numérico continuo que varía entre cero (cuando no hay

ningún perceptor de ingresos en el hogar o los perceptores no tienen educación formal) y un valor máximo que depende de la extensión del sistema de educación formal vigente y la cantidad de adultos equivalentes. La tasa de dependencia afecta el resultado del indicador, ya que a medida que se incrementa el número de miembros del hogar sin percepción de ingresos, el valor númerico obtenido será menor.

El fundamento conceptual que sostiene la validez de este indicador reside en dos aspectos: por una parte la estrecha relación que guarda la educación con los ingresos de las personas y por otra parte el supuesto de que la combinación de altas tasas de dependencia con bajos niveles de educación en el hogar, resulta en insuficiencia de ingresos para atender las necesidades de sus integrantes.

La combinación de estas dos dimensiones (situación patrimonial y capacidad económica) define cuatro grupos de hogares: aquellos que no tienen ningún tipo de privación y tres grupos diferenciados según el tipo de privación que presentan: sólo de recursos corrientes, sólo patrimonial y convergente. En el siguiente esquema se grafican las dos dimensiones consideradas en la construcción del IPMH. Construcción del IPMH

Suf

icie

nte Privación de

recursos corrientes

(PR)

Sin Privación(SP)

Insu

ficie

nte

Privación convergente

(PC)

Privación patrimonial

(PP)

Insuficiente Suficiente

Patr

imon

io

Recursos Corrientes Para dar cuenta de la imagen global de la pobreza, la metodología proporciona tres medidas.

Con ellas se describe cuántos son los hogares con privación, cómo son y cuán grave es la situación que presentan.

La incidencia (I) responde la pregunta sobre magnitud del fenómeno. Se define como la suma de los hogares con algún tipo de privación, sea sólo de recursos corrientes (PR), sólo patrimonial (PP) o convergente (PC) sobre el total de hogares (N).

100∗++

=N

PRPCPPI

La medida que refiere a la intensidad (INT), da cuenta del peso relativo de los hogares con

privación convergente sobre el total de hogares con privación expresando cuán grave es la pobreza.

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100∗++

=PRPCPP

PCINT

La medida de composición que refleja el tipo de privación que predomina en un área

determinada es la razón de privación de recursos corrientes (RPRC), indicando cuántos hogares con privación de recursos corrientes hay por cada cien hogares con privación patrimonial. Si esta medida se aproxima a 100, la composición de la pobreza es totalmente heterogénea (hay 100 hogares con privación de un tipo, por cada 100 con privación del otro). En cambio, cuando se presentan valores inferiores a 100 predomina la privación patrimonial y con superiores la de recursos corrientes.

100∗++

=PCPPPCPRRPRC

2.2.3 Métodos indirectos La utilización de métodos indirectos se encuentra fuertemente difundida debido a que se basa en

información disponible con mayor continuidad y asiduidad que la necesaria para la utilización de métodos directos. Los métodos indirectos de identificación y medición de la pobreza parten generalmente de la definición de “líneas de pobreza” y “líneas de indigencia” que reflejan niveles mínimos de ingreso corriente. Una vez fijados estos parámetros normativos23

• Axioma focal: una vez establecida la línea de pobreza, una medida de pobreza no debe ser sensible al cambio de los ingresos de los no pobres.

se compara el ingreso de los hogares o las personas con los mismos a fin de identificar el hogar como pobre o no pobre. Esta identificación primaria solo permite obtener un recuento de hogares pobres por lo que resulta necesario complementarla con índices que permitan medir la profundidad y la severidad de la pobreza.

Una evaluación correcta de los distintos índices de pobreza debe considerar la satisfacción o no de los axiomas para las medidas de pobreza introducidos por A. Sen, entre los que se destacan:

24

• Axioma de monotonicidad: una medida de pobreza debe incrementarse cuando el ingreso de una persona pobre disminuye.

23 El punto de partida para la fijación de estos parámetros es el cómputo del valor de la Canasta Básica de Alimentos, o conjunto de bienes que satisfacen las necesidades nutricionales y toma en cuenta los hábitos de consumo predominantes. El valor monetario de esta canasta corresponde a la Línea de Indigencia. Para determinar dicha Canasta, se consideran inicialmente los valores recomendados por los nutricionistas respecto de las cantidades mínimas de calorías y otros nutrientes –por ejemplo, proteínas, hierro o ciertas vitaminas – que requieren personas de distinto género y edad, y que realizan actividades de diferente intensidad. El componente no alimentario de la línea de pobreza se calcula de manera indirecta, esto es, no se sigue un procedimiento similar al reseñado para la Canasta Básica de Alimentos. Ello obedece a consideraciones de orden práctico –por ejemplo, no se cuenta con datos de las cantidades consumidas o gastadas de bienes y servicios no alimentarios – pero también a la dificultad en lograr consensos amplios sobre aquello que puede considerarse un mínimo de consumo asociado a la satisfacción de determinadas necesidades no alimentarias. El método al que se recurre se basa en postular que los hogares que satisfacen sus requerimientos nutricionales también cubren las otras necesidades. Específicamente, el componente no alimentario de la línea de pobreza se establece de manera agregada considerando que su participación relativa debe ser la misma que los gastos no alimentarios tienen en el gasto efectivo de la población de referencia. La relación Gasto en alimentos/ Gasto total se denomina coeficiente de Engel. Entonces, se parte del gasto normativo de alimentación (el valor de la canasta básica) y se lo multiplica por la inversa del coeficiente de Engel observado en la población de referencia. Por lo tanto, la Línea de Pobreza de los hogares se calcula en función de la Canasta Básica Alimentaria a la cual se le adiciona un factor de expansión (la inversa del coeficiente de Engel), que produce un monto mínimo de ingreso necesario para cubrir todas las necesidades. (Metodología INDEC – Disponible en www.indec.gov.ar). 24 Este axioma surge de la idea de que los cambios en el ingreso de las personas que se sitúan por encima de la línea de pobreza no afecta el bienestar de las personas pobres.

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15

• Axioma de transferencia: una transferencia de un individuo pobre a otro menos pobre debe incrementar la medida de pobreza.

Claramente se puede observar que el recuento de hogares pobres (% de hogares pobres respecto del total de hogares) cumple con el axioma focal, pero no con los dos siguientes.

Así, para poder medir la “profundidad” de la pobreza, se recurre a la Brecha de Pobreza. Esta medida indica la distancia promedio del ingreso de las personas u hogares pobres a la línea de pobreza ponderada por la incidencia de pobreza.

El índice de brecha de pobreza puede definirse como:

∑=

−

=q

i

i

zyz

nPG

1

1

Donde:

z: valor de la línea de pobreza o indigencia según el caso. q: número de individuos (hogares) por debajo de la línea de pobreza o indigencia. n: población (hogares) total. yi: ingreso del hogar i.

Este indicador cumple claramente con los axiomas focal y de monotonicidad, pero no cumple

con el de transferencia, dado que una transferencia de un hogar pobre a otro menos pobre no alterará la media de ingresos de los pobres.

La necesidad de satisfacer adicionalmente el axioma de transferencia motivo el desarrollo de nuevos índices de pobreza, de entre los que se destacan por sus propiedades especiales la familia de índices propuesta por Foster, Greer y Thorbecke (índices FGT)25

∑=

−

=q

i

i

zyz

nFGT

1

1)(α

α

. La formulación de este índice es similar a la de la brecha de pobreza excepto por la presencia

del exponente α, que se encarga de asignar a los individuos una importancia creciente a medida que disminuye su ingreso.

e s un pa ráme tro no ne ga tivo de a ve rs ión a la de s igua lda d y mue s tra la importa ncia que s e le

asigna a los más pobres en comparación con los que están más cerca de la línea de pobreza. Cuando α = 0, esta medida es igual al índice de recuento; cuando α = 1 se obtiene la brecha de pobreza. El valor de α más utilizado para el cálculo del índice FGT es 2. FGT(2) es considerado por la literatura como una importante medida de la “severidad” de la pobreza debido a que, a diferencia de los casos de FGT 0 y 1, cumple con el axioma de transferencia sensible26

25 El primero en desarrollar índices de pobreza que satisficieron los tres axiomas fue el propio Sen. Si bien el índice de Sen y sus variantes son de uso extendido, en este trabajo se optó por las medidas FGT que adicionalmente poseen propiedades de descomposición relevantes. Para mayor detalle ver Feres y Mancero (1999, p. 70) 26 En el axioma de transferencia sensible, la misma se realiza entre individuos u hogares por debajo de la línea de pobreza.

. Finalmente, una gran ventaja de las medidas FGT es que son aditivamente separables, lo cual

resulta muy útil en el análisis de los perfiles de pobreza.

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2.3 Indices utilizados por la ONU Otra familia de índices utilizados para medir el grado de desarrollo y pobreza es la utilizada por

el Programa de Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD). El origen de estos indicadores se encuentra en la mencionada concepción de Amartya Sen del desarrollo como incremento de las capacidades y su visión de la pobreza como un fenómeno multidimensional. Los indicadores más difundidos y utilizados en el Informe de Desarrollo Humano de la ONU se detallan a continuación. 2.3.1 Índice de Desarrollo Humano (IDH)

El IDH abarca tres dimensiones fundamentales de la vida humana: longevidad, conocimiento y

nivel de vida decente según el siguiente esquema proporcionado por el PNUD:

Para cada dimensión “i”, y por país, se construye un índice de privación del componente como el

siguiente: Ii = (Xi – Xmín ) / (Xmáx – Xmín) Donde Xmín y Xmáx corresponden a los valores máximos y mínimos para cada variable. En el caso

de la dimensión “conocimiento”, el índice de alfabetización es ponderado por 2/3 y la tasa de matriculación por 1/3. Respecto al componente nivel de vida, el ingreso per cápita es modificado en tres aspectos: a) Se plantea en términos de un mismo poder adquisitivo utilizando factores de paridad de poder adquisitivo (PPA); b) se aplica una función logarítmica para dar cuenta de la utilidad decreciente del ingreso27

Si bien el IDH es de uso extendido para la comparación entre países en el Informe de Desarrollo Humano publicado anualmente por el PNUD y ha representado un avance sustancial en la medición del desarrollo, su utilización ha presentado importantes críticas

y c) se elimina la porción de ingresos que excede un umbral previamente determinado. El IDH es finalmente obtenido a través del promedio simple de los índices de privación de las tres dimensiones.

28

27 W(y) = [log (y) – log (ymín)] / [log (ymín) – log (ymáx)] 28 Feres y Mancero (1999) y Urbisaia y Brufman (2006) presentan un adecuado resumen de las principales críticas al IDH.

, entre las que se destacan:

COMPONENTE Una vida larga y saludable

Un nivel de vida decoroso

INDICADOR Esperanza de vida al nacer Tasa de alfabetización Tasa bruta de

matriculación PBI per cápita

(U$D PPA)

Índice alfabetización adultos

Índice de la tasa bruta de matriculación

ÍNDICE DEL COMPONENTE

Índice de esperanza de vida Índice PBI

Conocimientos

Índice de Desarrollo Humano (IDH)

Índice de educación

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• Dudas sobre la calidad de los datos, en especial los referidos a los factores de Paridad de Poder Adquisitivo.

• Alta correlación entre el IDH y sus componentes –en particular el PBI- por lo que el mismo sería redundante.

• Imposibilidad por construcción que los países desarrollados aumenten su IDH. • Adicionalmente, y en el marco de este trabajo, los datos requeridos para su

cálculo hacen muy difícil su aplicación a áreas geográficas reducidas. 2.3.2 Índice de Pobreza Humana 1 y 2 (IPH-1 e IPH-2)

El IPH es una extensión del IDH introducida a partir de 1997 con el objeto de medir

específicamente la pobreza. En el IPH-1, utilizado para países en desarrollo, la longevidad se representa por el porcentaje de personas que no sobrevivirá hasta los 40 años, la falta de conocimientos se mide por el porcentaje de adultos analfabetos y el indicador del nivel de vida es el promedio simple entre el porcentaje de personas sin acceso al agua potable, el porcentaje sin acceso a servicios de salud y el porcentaje de niños menores de cinco años con peso insuficiente.

El IPH-2, especialmente formulado para países industrializados, considera los siguientes indicadores:

• Longevidad (% Pob. que morirá antes de los 60 años) • Analfabetos funcionales adultos • Nivel de vida decente: % población < línea de la pobreza • Exclusión social: tasa de desempleo de largo plazo

Este indicador busca corregir el fuerte sesgo hacia los países menos desarrollados del IPH-1 y

proporcionar una medida de pobreza acorde a la situación de los países industrializados.

3 Observaciones finales En este capítulo se presentaron los principales conceptos e indicadores relacionados con la

amplia problemática de la distribución personal del ingreso y la pobreza. Por otro lado, se ha dejado fuera del alcance del presente trabajo la cuestión de la distribución funcional del ingreso, adoptando un claro sesgo hacia la visión predominante en la “Economía de la Distribución”.

La selección de instrumentos e indicadores presentados ha obedecido a la necesidad de satisfacer el objetivo de obtener una descripción lo más completa posible de los fenómenos de desigualdad y pobreza a ser analizados sujeto a la restricción emergente de la disponibilidad de información. Esta restricción es de fundamental importancia, ya que obliga a adoptar soluciones pragmáticas a la hora de dotar de contenido empírico a los conceptos. En este sentido podría argumentarse, por ejemplo, y en sintonía con la más moderna teoría del desarrollo y el bienestar, que los indicadores propuestos por la ONU son los que mejor permiten dar cuenta de los fenómenos de pobreza, sin embargo al considerar la información disponible, los mismos no resultan obtenibles para el análisis detallado de regiones (para este trabajo el AMBA). En este caso, la ausencia de estadísticas regionales complementarias confiables en serie temporal abortan cualquier intento de cálculo de los mismos, haciendo necesario recurrir a los indicadores basados en métodos indirectos.

Teniendo en cuenta esta situación, la estrategia de abordaje empírico será la siguiente: En el caso del análisis de la desigualdad se utilizarán todos los instrumentos presentados

dotándolos de contenido empírico a partir de los microdatos de la Encuesta Permanente de Hogares, lo que limitará tal análisis a la distribución personal del ingreso.

En el caso del análisis de la pobreza, se utilizarán los indicadores FGT 0, 1 y 2 a efectos de obtener la evolución de la misma en los últimos años (método indirecto) calculándolos a partir de los datos de la EPH.

Los indicadores directos (IPMH y NBI), basados en información censal, serán utilizados de manera complementaria a fin de analizar la correspondencia y las diferencias entre ambos métodos con

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el fin de dar profundidad al análisis. Esta comparación y vinculación de instrumentos resulta fundamental para poder abordar en el capítulo 3 la dimensión territorial de la pobreza.

Finalmente, los indicadores utilizados en el Informe de Desarrollo Humano de la ONU serán presentados a fin de contextualizar en el plano latinoamericano la situación argentina.

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Capítulo 2: Pobreza y desigualdad en el AMBA

1. Identificación y medición

Habiendo revisado de manera breve los indicadores usuales de desigualdad, bienestar y

pobreza, en el presente capítulo se desarrolla el análisis de la evolución de algunos de los indicadores indirectos para el período 1997 – 2006 en el área metropolitana de Buenos Aires (AMBA)29

a) Se utilizan las bases correspondientes a la onda octubre de los años 1997 a 2002 inclusive (EPH puntual). Para la EPH continua

. Los indicadores han sido construidos a partir de los datos contenidos en la Base Usuaria

Ampliada de personas y hogares de la Encuesta Permanente de Hogares desarrollada por el INDEC. Las decisiones metodológicas adoptadas han sido las siguientes:

30

b) El análisis se restringe a la Región del AMBA y se desarrolla para el total del aglomerado y para sus componentes C.A.B.A. y Gran Buenos Aires.

se toma la base usuaria semestral correspondiente al segundo semestre de los años 2003 a 2006 inclusive.

c) La unidad de análisis es el hogar en todos los casos, mientras que la variable analizada es el Ingreso por Adulto Equivalente del hogar, variable calculada especialmente a efectos del presente análisis a partir del cociente entre Ingreso Total Familiar del Hogar y Total de Adultos Equivalentes del Hogar.31

d) Todos los indicadores han sido calculados con la base expandida según el ponderador de hogares (EPH puntual) y el ponderador de ingreso de los hogares (EPH continua).

Si bien podrían utilizarse coeficientes de economías de escala en función a la cantidad de miembros del hogar, se optó por no introducir este sesgo ya que se carece de fuentes confiables del mismo y su cálculo excede los límites del presente trabajo. Se considera que el ingreso familiar por adulto equivalente corrige gran parte de las distorsiones ocasionadas por el uso del ingreso per cápita familiar.

e) Solo se han considerado hogares con ingresos positivos, descartando del análisis los hogares con ingreso nulo.

Los indicadores indirectos calculados sobre la base de la EPH se complementan con información

estadística de otras fuentes a fin de mostrar una vista panorámica amplia de los fenómenos analizados. 1.1. Evolución histórica

El período analizado es el comprendido entre los años 1997 y 2006. Este período de 10 años

posee la particularidad de incluir datos de dos “modelos” económicos muy diferentes y de mostrar el impacto de una de las crisis económicas más severas que atravesó la Argentina. En tal sentido es posible distinguir a priori tres etapas:

a) Etapa de auge del plan de convertibilidad, situada entre los años 1997 y 1999. b) Etapa de recesión y efectos de la devaluación del peso, situada entre los años 2000 y

2003.

29 El AMBA se compone de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires y de 24 partidos que conforman el conurbano bonaerense. 30 A partir del 2003 el INDEC cambio la metodología de relevamiento de la EPH pasando de un esquema puntual desarrollado en dos “ondas” (Mayo y Octubre) a un esquema continuo cuyos datos se presentan trimestral y semestralmente. 31 El cálculo de adultos equivalentes del hogar se realizó a partir del componente personas de la base usuaria considerando los coeficientes publicados por el INDEC. Estos valores se basan en las distintas necesidades calóricas de los individuos según sexo y edad y permiten evaluar de una manera más adecuada el ingreso de los hogares, ya que lo considera en términos de los miembros equivalentes que debe sostener.

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c) Etapa de alto crecimiento económico con tipo de cambio alto y esquema de retenciones, situada entre el 2004 y el 2006.

Cada una de estas etapas tiene correlato visible en los indicadores de desigualdad y pobreza analizados corroborándose la periodización elegida.

1.1.1 Evolución de la desigualdad

Para el análisis de la evolución de la desigualdad se ha recurrido a la distribución del ingreso por

deciles, la elaboración de curvas de Lorenz y al cálculo de los índices de Gini, Theil (β=0), Theil (β=1), Atkinson (ε=1) y Atkinson (ε=2).

En el cuadro nro. 1 se presenta la evolución de la distribución del ingreso familiar por adulto

equivalente de cada decil para el período analizado junto con la relación ente los ingresos medios del estrato bajo (primeros 4 deciles) y los ingresos medios del estrato alto (últimos 2 deciles). Los cuadros 2 y 3 son análogos, pero calculados para C.A.B.A. y G.B.A. independientemente.

De la observación de los datos del cuadro 1 se pueden extraer una serie de conclusiones

referidas a la evolución de la desigualdad para el período analizado, entre las que se destacan las siguientes:

• El impacto de la crisis durante el lapso del 2000 al 2003 ha sido más fuerte sobre el estrato bajo de la población, el que ha reducido su participación en la distribución del ingreso a favor del estrato alto, que la ha aumentado. El estrato medio ha mantenido su participación relativa.

• La distribución del ingreso del período 2004 – 2006 ha implicado una mejora en la participación para el estrato de ingresos medios, en detrimento de la participación relativa

Cuadro Nro. 1: Distribución del ingreso familiar por adulto equivalente. Total AMBA.Decil 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

1 1,40% 1,33% 1,42% 1,23% 1,05% 1,00% 1,02% 1,11% 1,19% 1,56%

2 2,7% 2,6% 2,7% 2,4% 2,3% 2,1% 2,1% 2,3% 2,4% 2,8%

3 3,7% 3,6% 3,7% 3,5% 3,3% 3,3% 3,1% 3,4% 3,5% 3,6%

4 4,7% 4,5% 4,7% 4,5% 4,4% 4,4% 4,1% 4,5% 4,69% 4,69%

Estrato Bajo 12,5% 12,0% 12,5% 11,6% 11,0% 10,8% 10,4% 11,3% 11,9% 12,6%

5 5,8% 5,7% 5,9% 5,7% 5,6% 5,5% 5,4% 5,7% 5,9% 6,0%

6 7,2% 7,2% 7,3% 7,2% 7,1% 6,9% 6,7% 7,1% 7,3% 7,4%

7 9,1% 9,1% 9,3% 9,3% 9,1% 8,8% 8,9% 9,1% 9,2% 9,3%

8 11,7% 11,9% 12,1% 12,1% 12,3% 11,9% 12,0% 11,9% 12,2% 12,2%

Estrato Medio 33,8% 33,9% 34,5% 34,3% 34,2% 33,2% 33,0% 33,9% 34,5% 34,9%

9 16,7% 16,6% 16,9% 17,3% 17,8% 17,4% 17,1% 16,8% 17,1% 16,8%

10 36,9% 37,4% 36,1% 36,7% 37,1% 38,6% 39,6% 38,2% 36,5% 35,6%

Estrato Alto 53,7% 54,0% 53,0% 54,0% 54,9% 56,1% 56,7% 54,9% 53,6% 52,4%

Alto / Bajo 8,59 8,98 8,45 9,28 10,00 10,36 10,93 9,76 9,04 8,29

Fuente: Elaboración propia sobre BUA EPH - INDEC.

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del estrato alto. El estrato bajo, ha recuperado terreno desde la crisis, habiendo alcanzado la participación, ya de por sí baja, que ostentaba en 1997. Si se considera la distribución per cápita de 1974, este estrato representaba el 19,5% del ingreso (Notcheff y Güel, 2003, p.9), respecto al 12,6% actual32

• La relación entre los ingresos medios del estrato alto y los ingresos medios del estrato bajo se encuentra hoy en el mínimo de la serie analizada. El valor máximo de esta relación para la serie 1997 – 2006 se presentó en el 2003 con 10,93 veces.

.

Estos puntos salientes del análisis de la distribución del ingreso por deciles permiten concluir que

la recuperación económica de los últimos años ha mostrado una efectividad limitada en términos distributivos, especialmente para el estrato bajo si se evalúa la serie 1997 - 2006. Por otra parte no se puede soslayar que el incremento en el ingreso medio total ha implicado una mejora de bienestar respecto a la situación33

32 Si bien las medidas, ingreso per cápita e ingreso por adulto equivalente, no son estrictamente comparables, si en 1974 se considerase el ingreso por adulto equivalente, la participación de ese año del estrato bajo sería aún mayor, por lo que resulta válida la comparación con un importante margen de seguridad. Este fenómeno se debe fundamentalmente a la mayor presencia de menores en los hogares de ingresos bajos. 33 Más adelante en este capítulo se evalúa el bienestar bajo distintos juicios de valor en torno al nivel de desigualdad.

correspondiente a la crisis 2001 – 2002 (los estratos bajos hoy están recibiendo mayores ingresos reales que en años anteriores), de todas formas se remarca que el crecimiento ha beneficiado menos en términos relativos al estrato bajo que al estrato medio. Una probable causa de este resultado se encuentra en que el mecanismo de distribución operado por el actual modelo hizo hincapié en la negociación salarial entre empresas y sindicatos, por lo que han resultado más beneficiados en términos relativos los trabajadores registrados del sector privado, mayoritariamente pertenecientes al estrato medio.

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El análisis por separado de la ciudad de Buenos Aires muestra una participación mucho más

importante del estrato bajo y medio, lo que permite afirmar la existencia de una distribución más igualitaria al considerar la jurisdicción por separado. En este caso existe una recuperación de la participación de tales estratos respecto del estrato de ingresos altos.

En el caso del conurbano bonaerense (Cuadro nro. 3), la distribución se muestra más desigual que la correspondiente a la C.A.B.A.. En este caso, la recuperación de la participación de los estratos medios y bajos ha sido en general más pobre, no habiendo alcanzado las participaciones previas a la crisis. De todas formas se destaca que el nivel de desigualdad del conurbano considerado por separado es menor al registrado en el total del área metropolitana. Este fenómeno se sostiene en que el componente de desigualdad interregional GBA – CABA es importante y puede observarse en los niveles de ingreso medio, así, por ejemplo, para el 2006 el ingreso medio por adulto equivalente de la ciudad duplicaba el registrado en el gran Buenos Aires ($1485, 41 Vs. $ 748,30).

Cuadro Nro. 2: Distribución del ingreso familiar por adulto equivalente. C.A.B.A.Decil 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

1 1,8% 1,8% 1,8% 1,6% 1,6% 1,6% 1,3% 1,4% 1,4% 2,3%

2 2,9% 3,0% 3,2% 3,0% 2,9% 3,0% 2,5% 2,7% 2,9% 3,1%

3 4,0% 4,0% 4,1% 4,2% 4,1% 4,0% 3,5% 3,7% 4,1% 4,3%

4 5,1% 5,1% 5,1% 5,3% 5,2% 4,9% 4,7% 4,8% 5,2% 5,3%

Estrato Bajo 13,8% 13,8% 14,1% 14,1% 13,8% 13,5% 11,9% 12,6% 13,6% 15,1%

5 6,3% 6,3% 6,5% 6,5% 6,5% 6,2% 6,1% 6,2% 6,6% 6,6%

6 7,6% 7,9% 8,1% 8,1% 8,0% 7,7% 7,5% 7,6% 7,9% 8,0%

7 9,3% 9,3% 9,9% 10,1% 10,1% 9,8% 9,4% 9,4% 9,9% 9,8%

8 11,9% 11,7% 12,7% 12,9% 12,8% 12,7% 11,9% 11,8% 12,4% 12,5%

Estrato Medio 35,1% 35,2% 37,1% 37,6% 37,3% 36,3% 35,0% 35,0% 36,8% 37,0%

9 16,1% 16,8% 17,2% 17,0% 17,2% 17,9% 16,5% 16,0% 16,9% 17,1%

10 35,0% 34,4% 31,6% 31,2% 31,7% 32,3% 36,4% 36,5% 32,6% 30,9%

Estrato Alto 51,1% 51,1% 48,8% 48,2% 48,8% 50,2% 53,0% 52,5% 49,5% 48,0%

Alto / Bajo 7,39 7,41 6,91 6,85 7,06 7,43 8,87 8,32 7,28 6,37

Fuente: Elaboración propia sobre BUA EPH - INDEC.

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Gráficamente, la evolución de la desigualdad en la distribución del ingreso puede analizarse

mediante las curvas de Lorenz. A fin de mostrar esta evolución se construyeron las curvas pertenecientes a los años 1997, 2000, 2003 y 2006 para la variable ingreso familiar por adulto equivalente.

Respecto a las curvas de Lorenz construidas y presentadas en el gráfico nro. 2 se puede afirmar que la curva perteneciente al año 2003 presenta inequívocamente una desigualdad mayor de la distribución del ingreso familiar por adulto equivalente, ya que todos sus puntos se encuentran por debajo de las restantes curvas. El resto de tales curvas presentan diferencias más sutiles, cuya visualización se presenta en los gráficos nros. 3, 4 y 5, en los que se segmentó la curva original expuesta en el gráfico nro. 2 para mejorar la visualización.

Cuadro Nro. 3: Distribución del ingreso familiar por adulto equivalente. G.B.A.Decil 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

1 1,7% 1,6% 1,7% 1,4% 1,2% 1,2% 1,2% 1,3% 1,4% 1,5%

2 3,1% 2,9% 3,2% 2,8% 2,6% 2,4% 2,5% 2,7% 2,9% 3,0%

3 4,3% 4,2% 4,3% 3,9% 3,6% 3,8% 3,6% 3,9% 4,1% 4,0%

4 5,4% 5,3% 5,4% 5,0% 4,8% 5,1% 4,7% 5,2% 5,3% 5,0%

Estrato Bajo 14,5% 14,0% 14,5% 13,2% 12,1% 12,5% 12,0% 13,1% 13,7% 13,6%

5 6,6% 6,4% 6,5% 6,3% 6,1% 6,4% 6,0% 6,5% 6,6% 6,3%

6 8,0% 7,8% 7,9% 7,7% 7,6% 7,7% 7,6% 8,1% 8,0% 7,8%

7 9,7% 9,6% 9,7% 9,4% 9,5% 9,5% 9,4% 9,9% 9,8% 9,5%

8 12,0% 12,2% 12,4% 12,3% 12,1% 12,0% 12,2% 12,6% 12,3% 12,0%

Estrato Medio 36,3% 36,1% 36,5% 35,8% 35,2% 35,6% 35,2% 37,1% 36,7% 35,6%

9 16,4% 16,5% 16,5% 16,7% 17,1% 17,0% 17,1% 17,0% 16,8% 16,6%

10 32,9% 33,4% 32,4% 34,3% 35,6% 34,9% 35,8% 32,8% 32,8% 34,2%

Estrato Alto 49,2% 50,0% 49,0% 51,0% 52,7% 51,9% 52,9% 49,7% 49,6% 50,8%

Alto / Bajo 6,80 7,15 6,74 7,72 8,69 8,30 8,84 7,58 7,22 7,47

Fuente: Elaboración propia sobre BUA EPH - INDEC.

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Gráfico nro. 2: Curva de Lorenz Ingreso Familiar por adulto equivalente

Fuente: Elaboración propia sobre BUA EPH - INDEC.

0,0%

10,0%

20,0%

30,0%

40,0%

50,0%

60,0%

70,0%

80,0%

90,0%

100,0%

0,0% 10,0% 20,0% 30,0% 40,0% 50,0% 60,0% 70,0% 80,0% 90,0% 100,0%

1997200020032006Igualdad

Gráfico nro. 3: Curva de Lorenz IFAE - Estrato bajo

Fuente: Elaboración propia sobre BUA EPH - INDEC.

0,0%

2,0%

4,0%

6,0%

8,0%

10,0%

12,0%

14,0%

0,0% 5,0% 10,0% 15,0% 20,0% 25,0% 30,0% 35,0% 40,0%

1997200020032006Igualdad

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El gráfico nro 3 permite apreciar que para el estrato definido como bajo (centiles 0 a 40) la mayor participación en la distribución del ingreso correspondió al año 2006 entre los evaluados.

El gráfico nro. 4 presenta el segmento de la distribución asociado al estrato medio (centiles 40 a 80). Este segmento presenta la situación más compleja, ya que las curvas correspondientes a los años 1997 y 2006 se cortan en torno al centil 55 de la población. Esta situación no permite establecer claramente que curva presenta una distribución más desigual del ingreso, ya que si bien la participación del aproximadamente 38% de los más pobres del estrato medio (centiles 40 a 55) es menor, la participación del 62% restante de este estrato (centiles 56 a 80) es mayor, es decir que la curva correspondiente al año 2006 es más desigual en su extremo inferior, pero más igualitaria en su extremo superior. Este tema se amplía más abajo con el desarrollo de los índices de desigualdad.

Finalmente, el gráfico nro. 5 presenta la curva de Lorenz para el ingreso familiar por adulto

equivalente del estrato considerado alto (centiles 80 a 100). En este caso, el año 2006 se presenta como el más igualitario para este segmento de la población y los años 1997 y 2000 se presentan prácticamente “superpuestos”, es decir que muestran participaciones casi idénticas para el estrato alto.

El análisis de la desigualdad y su evolución es una tarea compleja por lo que se requiere de la evaluación de los índices presentados en el capítulo anterior para completar el panorama, al menos para maximizar la información que puede extraerse de los datos disponibles. El gráfico nro. 6 presenta la evolución de los índices de desigualdad seleccionados para cada uno de los años analizados y para el total del área metropolitana.

Gráfico nro. 4: Curva de Lorenz IFAE - Estrato medio

Fuente: Elaboración propia sobre BUA EPH - INDEC.

10,0%

15,0%

20,0%

25,0%

30,0%

35,0%

40,0%

45,0%

50,0%

40,0% 45,0% 50,0% 55,0% 60,0% 65,0% 70,0% 75,0% 80,0%

1997200020032006Igualdad

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Independientemente de los valores absolutos que alcanzan los índices seleccionados, lo que

resulta importante es la comparación de los mismos a lo largo del tiempo, ya que como se puede observar cada índice genera un “ranking” u ordenamiento de la desigualdad diferente. Estas diferencias permiten profundizar el análisis y entender de una manera más completa el fenómeno de la evolución de la desigualdad.

Gráfico nro. 5: Curva de Lorenz IFAE - Estrato alto

Fuente: Elaboración propia sobre BUA EPH - INDEC.

40,0%

50,0%

60,0%

70,0%

80,0%

90,0%

100,0%

80,0% 82,0% 84,0% 86,0% 88,0% 90,0% 92,0% 94,0% 96,0% 98,0% 100,0%

1997200020032006Igualdad

Gráfico nro. 6: Evolución de indicadores de desigualdad AMBA.

Fuente: Elaboración propia sobre BUA EPH - INDEC.

0,3000,3250,3500,3750,4000,4250,4500,4750,5000,5250,5500,5750,6000,6250,6500,6750,700

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

GiniTheil (0)Theil (1)Atkinson (1)Atkinson (2)

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Dado que lo que se analiza es el ordenamiento de la desigualdad según los distintos índices, el cuadro nro. 4 presenta el “ranking” de la desigualdad según los índices calculados. El mismo es un complemento que permite aclarar los resultados del gráfico nro. 6.

Cuadro Nro. 4: Ordenamiento de la desigualdad AMBA.Año Gini Theil (0) Theil (1) Atkinson (1) Atkinson (2)

1997 3° 3° 7° 3° 2°

1998 5° 4° 5° 4° 3°

1999 2° 1° 1° 1° 1°

2000 4° 6° 3° 6° 6°

2001 7° 8° 6° 8° 9°

2002 9° 9° 8° 9° 8°

2003 10° 10° 10° 10° 10°

2004 8° 7° 9° 7° 7°

2005 6° 5° 4° 5° 5°

2006 1° 2° 2° 2° 4°Fuente: Elaboración propia sobre BUA EPH - INDEC.

Del mismo se desprende claramente que, salvo el coeficiente de Gini, el resto de los índices

utilizados no presentan diferencias para clasificar la mejor (año 1999) y la peor distribución del ingreso (año 2003), sin embargo no sucede lo mismo con el resto de los años.

Por construcción el índice de Gini es más sensible a transferencias ocurridas en la parte central de la distribución y menos sensible a las transferencias entre extremos. En el caso del índice de Theil, la ordenación depende del parámetro β utilizado tal como se mencionó en el punto 2.1 del Capítulo 1, en este caso Theil (0) hace una mayor valoración de las transferencias ocurridas en la parte inferior de la distribución, mientras que Theil (1) valora más las transferencias ocurridas en la parte superior. El índice de Atkinson con parámetro ε=1 posee relación funcional con Theil (0), por lo que si bien presenta valores absolutos distintos, genera el mismo ordenamiento (el ranking de desigualdad según Theil (0) y Atkinson (1) es idéntico). El caso del índice de Atkinson con ε=2 presenta un grado de aversión a la desigualdad mayor y por ende se centra más en las transferencias hacia la parte inferior de la distribución.

Analizar de manera exhaustiva la totalidad de los ordenamientos generados excede el objetivo de este trabajo, por lo que solo se describirá la situación del año 2006, que por ser el más reciente es el que resulta relevante para el presente trabajo.

Según el coeficiente de Gini, el año 2006 presenta la mejor distribución del ingreso familiar por adulto equivalente para la serie analizada, y si bien los pobres poseen una participación en la distribución del ingreso algo superior a la de 1999 (12,5% para 1999 vs. 12,6% para el 2006), el estrato medio es el que presenta una mejora más importante (34,5% vs. 34,9), lo que finalmente hace que el año 2006 sea situado como el de mejor distribución del ingreso para la serie analizada. En el caso del índice de Theil con β=0, el año 2006 pasa a ocupar el segundo lugar en términos de igualdad de la distribución del ingreso, siendo superado por la distribución correspondiente al año 1999, siendo esto consistente con la formulación del indicador que a valores bajos de β pondera más fuertemente las transferencias en la parte inferior de la distribución34

34 Si bien en las curvas de Lorenz construidas no se observa este fenómeno debido a que las mismas fueron elaboradas a partir de los datos de los deciles de ingreso, un análisis detallado revela que en la participación de los niveles más bajos de ingreso es inferior en el 2006 respecto a 1999 mientras que la de los niveles más altos es superior.

. El índice de Theil con parámetro β=1 vuelve a

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situar al año 2006 como el segundo mejor después de 1999, sin embargo en este caso, lo que se está valorando son las transferencias del estrato alto hacia el medio.

El índice de Atkinson con parámetro ε=1 reproduce el ordenamiento de Theil (0) por tratarse de una transformación del mismo.

Finalmente, el índice de Atkinson con parámetro ε=2 implica un fuerte retroceso en términos del ranking de desigualdad elaborado para el año 2006 situándolo en el puesto 4°. La fuerte aversión a la desigualdad expresada por este indicador refleja que los años 1999, 1997 y 1998 fueron mejores en términos de participación en la distribución del ingreso para los más pobres.

Otro aspecto a analizar es el referido a la desigualdad entre los dos componentes del área metropolitana, la C.A.B.A. y los partidos del G.B.A.. Al analizar la distribución del ingreso por deciles se identificó este fenómeno al observar que la desigualdad conjunta del AMBA es mayor que la observada por separado en cada sub-región. A fin de medir la contribución a la desigualdad total originada en la desigualdad entre las regiones se utiliza el método de descomposición del índice de Theil con parámetro β=1.

El gráfico nro. 7 presenta tal índice con sus componentes de desigualdad intra región e inter región.

Del ejercicio de descomposición se observa que el componente de desigualdad interregional

explica entre el 22% (año 2002) y el 13% (año 2006) de la desigualdad total, mientras que el resto es producto de la desigualdad al interior de cada región. La participación del componente interregional obtenida resulta importante si se considera que ambas regiones forman parte de un mismo sistema urbano.

Cabe aclarar que los datos presentados pueden estar afectados por falencias propias del relevamiento de la EPH. Entre tales falencias se destacan tres, dos de ellas, las no respuestas (excluidas del análisis) y la subdeclaración de ingresos suelen afectar la medición de la desigualdad de manera negativa, es decir que la desigualdad real podría ser mayor, ya que estos fenómenos ocurren más frecuentemente entre los estratos altos. La tercera falencia es que la encuesta no registra, por ser inobservables, las rentas derivadas de la posesión de bienes durables, en particular las viviendas, y dado que en el Gran Buenos Aires la propiedad de la vivienda está muy generalizada, la medición de la desigualdad podría llegar a caer levemente. Más allá de estas aclaraciones, que afectan en particular a los valores absolutos de los índices, la comparación evolutiva sigue siendo válida ya que estos problemas permanecen aproximadamente constantes en todo el período analizado.

Gráfico nro. 7: Índice de Theil (1) - Descomposición.

Fuente: Elaboración propia sobre BUA EPH - INDEC.

0,000

0,100

0,200

0,300

0,400

0,500

0,600

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

Inter Comp T(1)Intra Comp T(1)

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1.1.2 Evolución de la pobreza

A fin de analizar la evolución de la pobreza y la indigencia en el área metropolitana de Buenos

Aires se recurrió al cálculo de los índices de pobreza FGT con parámetros α = 0; 1 y 2. FGT (0) es equivalente al recuento de la pobreza, FGT (1) es equivalente a la “brecha de la pobreza” y FGT (2) es una medida de la severidad de la pobreza que es sensible a la distribución del ingreso entre los pobres. El valor de FGT (0) corresponde en consecuencia al porcentaje de hogares pobres, el valor de FGT (1) representa el porcentaje del valor de la línea de pobreza que cada hogar debe aportar para erradicar a la pobreza (un valor de FGT (1) = 18% implica que cada hogar debería aportar 18% del valor de la línea de pobreza considerada a los hogares pobres para erradicar la pobreza) y finalmente, el valor de FGT (2) eleva al cuadrado las brechas de pobreza de cada hogar pobre para lograr sensibilidad a la transferencia de ingresos, en tal sentido, para un mismo nivel de incidencia o brecha de pobreza, el indicador FGT(2) aumentará si la desigualdad en la distribución del ingreso de los hogares pobres aumenta35

. El gráfico nro. 8 presenta la evolución de los tres indicadores calculados en base a la línea de

pobreza para el total del AMBA y los gráficos nro. 11 y 12 los presentan para la C.A.B.A. y el G.B.A. por separado.

En el gráfico precedente se aprecia claramente el impacto de la crisis sobre los niveles de pobreza registrados en el AMBA. En el mismo se observa el deterioro progresivo desde 1999 en adelante y su fuerte crecimiento durante los años 2002 y 2003. A partir del 2004 se observa una importante disminución de la incidencia de la pobreza que es acompañada por reducciones en la brecha y la severidad de la pobreza de menor cuantía relativa. Este último fenómeno indica cierto endurecimiento de la pobreza observada en los años de recuperación post crisis en comparación con la existente en la década del ’9036

35 La interpretación del valor numérico de FGT (2) no aporta información relevante para el análisis desarrollado en el presente trabajo. 36 Si se compara el año 1997 con el año 2006, se observa que la pobreza es en el 2006 un 2% mayor a la registrada en 1997, la brecha de pobreza es un 10% mayor y la severidad de la pobreza es un 19% mayor.

.

Gráfico nro. 8: Evolución de indicadores de pobreza AMBA.

Fuente: Elaboración propia sobre BUA EPH - INDEC.

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

40%

45%

50%

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

FGT(0) PobrezaFGT(1) PobrezaFGT(2) Pobreza

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30

El gráfico nro. 9 presenta la evolución del cociente de la brecha de pobreza que permite apreciar la profundización de la misma y la parcialidad de la recuperación post crisis. Este indicador puede leerse como el porcentaje de ingreso faltante para alcanzar la línea de pobreza para la población pobre37

En términos coloquiales lo que estos indicadores señalan es que más allá de la disminución en

el recuento de hogares pobres, que aún es levemente superior a los mínimos valores de la década del ‘90, los hogares pobres en el 2006 son levemente más pobres que los hogares pobres del período 1997 – 1999. Así, por ejemplo, analizando el resultado del cociente de la brecha de pobreza, los hogares pobres en el 2006 poseían un ingreso medio equivalente al 62% de la línea de pobreza, mientras que en 1999 el ingreso medio de los hogares pobres representaba el 65% de la línea de pobreza.

y es independiente de la incidencia de la pobreza. El punto mínimo del indicador observado en 2003 obedece a la circunstancia de un número muy importante de hogares situados por debajo de la línea de pobreza, pero en claro proceso de salida de la misma debido a que sus ingresos se encontraban muy próximos a ese límite.

Respecto a la crisis y sus efectos sobre la pobreza se destacan el fuerte efecto de la inflación y de la desocupación registrados durante los años 2002 y 2003. En el gráfico nro. 10 se puede observar que el importante incremento de la pobreza registrado durante los años 2000 y 2001 se asocia linealmente al incremento de la desocupación registrado en esos años. Por otro lado, los picos registrados en la incidencia de la pobreza durante el 2002 y el 2003 se asocian fundamentalmente con el fuerte incremento de la inflación. Finalmente, para los años 2004, 2005 y 2006 se observa que la caída en la desocupación vería reducido su efecto sobre la pobreza debido a la presencia de inflación.38

37 El indicador, también conocido en la literatura como “Income Gap Ratio”, surge del cociente entre la BP (FGT (1)) y el Índice de Recuento (FGT (0)), por ende resulta una medida independiente de la extensión de la pobreza. Tal indicador responde a la siguiente formulación IGR=(z-ym)/z donde z es la línea de pobreza e ym es el ingreso medio de los hogares pobres. 38 La relación entre estas variables resulta tan fuerte que a pesar del escaso número de observaciones, el análisis de regresión de un modelo lineal simple : Pobreza = β0 + β1*Inflación + β2 *Desempleo + µ arroja un R2 ajustado de 0,797 con coeficientes β1= 0,745 (4,586) y β2= 1,520 (2,983) siendo altamente significativos sus estadísticos t así como el estadístico global F (18,714).

En este sentido es destacable que el fuerte crecimiento del PBI observado desde el 2003 está

Gráfico nro. 9: Cociente de la brecha de pobreza.

Fuente: Elaboración propia sobre BUA EPH - INDEC.

0,30

0,32

0,34

0,36

0,38

0,40

0,42

0,44

0,46

0,48

0,50

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

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31

presentando en los últimos dos años elasticidades bajas respecto de la reducción de la incidencia de la pobreza y la indigencia.39

Al igual que en el caso del análisis de la desigualdad, la evolución y los niveles de pobreza

presentan diferencias marcadas al considerar los componentes CABA y GBA del área metropolitana. En el caso de la Ciudad de Buenos Aires, tanto la incidencia como la brecha y la severidad de la

pobreza presentan valores muy inferiores a los registrados en los partidos del gran Buenos Aires, confirmando la hipótesis de localización masiva en áreas periféricas de los hogares más pobres. Sin embargo, y a pesar que la pobreza aparece menos extendida en la Ciudad de Buenos Aires, la recuperación post crisis, según los indicadores calculados, ha resultado mucho más incompleta, ya que al segundo semestre del 2006 la incidencia de la pobreza duplicaba los valores registrados en 1998 (8,1% vs. 4%), mientras que en el Gran Buenos Aires la incidencia de la pobreza ha retornado a los valores previos a la crisis.

39 Si se analizan las variaciones de incidencia de pobreza e indigencia respecto de las variaciones interanuales del PBI se obtiene un ratio que puede interpretarse como la elasticidad de la pobreza respecto del crecimiento. Según se observa tal elasticidad es más importante en la reducción de la pobreza que en la reducción de la indigencia:

2003 2004 2005 2006Var % Pob -0,7 -14,5 -3,6 -5,0Var % Indig -2,8 -2,4 -1,2 -1,3Var % PBI 8,8 9 9,2 8,5ηpob -0,08 -1,61 -0,39 -0,58 ηind -0,32 -0,27 -0,13 -0,15

Gráfico nro. 10: Evolución de Pobreza, Inflación y Desempleo en el AMBA.

Fuente: Elaboración propia sobre datos del INDEC.

-5,00

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

25,00

30,00

35,00

40,00

45,00

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

DesempleoInflaciónPobreza

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32

Gráfico nro. 11: Evolución de indicadores de pobreza C.A.B.A.

Fuente: Elaboración propia sobre BUA EPH - INDEC.

0,0%

2,0%

4,0%

6,0%

8,0%

10,0%

12,0%

14,0%

16,0%

18,0%

20,0%

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

FGT(0) PobrezaFGT(1) PobrezaFGT(2) Pobreza

Gráfico nro. 12: Evolución de indicadores de pobreza G.B.A.

Fuente: Elaboración propia sobre BUA EPH - INDEC.

0,0%

10,0%

20,0%

30,0%

40,0%

50,0%

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

FGT(0) PobrezaFGT(1) PobrezaFGT(2) Pobreza

Adicionalmente, los indicadores de profundidad y severidad de la pobreza no han registrado en

la C.A.B.A. retrocesos significativos desde el 2004, permaneciendo en niveles muy superiores a los de la década del ’90.

Si se analiza el cociente de la brecha de pobreza para ambas regiones, se observa un probable proceso de convergencia. La explicación del fenómeno excede las posibilidades brindadas por la información disponible, siendo una hipótesis a analizar el crecimiento de las villas de emergencia en la Ciudad de Buenos Aires como factor explicativo40

40 Si bien no se cuenta con datos confiables sobre el crecimiento de villas y otras condiciones precarias de vivienda para los últimos años, evaluando la evolución habitacional de la ciudad de Buenos Aires entre el censo 1991 y el censo 2001 se observa que el número de hogares en viviendas inconvenientes (Casilla, Rancho, Casa B e Inquilinatos) se ha incrementado intercensalmente un 38%, mientras que el número total de viviendas lo ha hecho en un 4%.

.

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33

Gráfico nro. 13: Cociente de la brecha de pobreza

Fuente: Elaboración propia sobre BUA EPH - INDEC.

20%

25%

30%

35%

40%

45%

50%

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

GBACABA

Un aspecto adicional a evaluar es la evolución de los indicadores para la población pobre en sus

subconjuntos de pobres no indigentes e indigentes. En el gráfico nro. 14 se presenta la evolución de los indicadores seleccionados para el subconjunto de los pobres no indigentes.

Al analizar tales indicadores para los pobres no indigentes se puede apreciar que la situación al año 2006 presenta una notable mejoría en este segmento de la población pobre. Adicionalmente los impactos en términos de brecha y severidad de la pobreza han sido más atenuados que los experimentados por el conjunto de los pobres, por lo que se puede adelantar un importante impacto entre los pobres indigentes (componente complementario)41

Gráfico nro. 14: Indicadores FGT para pobres no indigentes - AMBA.

Fuente: Elaboración propia sobre BUA EPH - INDEC.

0,0%

5,0%

10,0%

15,0%

20,0%

25,0%

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

FGT(0) Pobre - No IndigenteFGT(1) Pobre - No IndigenteFGT(2) Pobre - No Indigente

. Así los pobres no indigentes en el año 2006 presentan los valores mínimos históricos para la serie evaluada de incidencia, brecha y severidad de la pobreza.

41 Las propiedades de aditividad de los indicadores FGT hacen innecesario el análisis, ya que para los valores de tales indicadores para los indigentes considerando la línea de pobreza surgen de restar los indicadores para pobres no indigentes de los indicadores globales.

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34

El núcleo más duro de la pobreza es evaluado indirectamente mediante el análisis de la

indigencia, identificando los hogares cuyos ingresos no alcanzan a cubrir el valor de la Canasta Básica Alimentaria42

. De este análisis se desprenden conclusiones que complementan a las halladas para el análisis de la pobreza en su conjunto así como las obtenidas para el análisis de los pobres no indigentes. Tal como se había adelantado, se comprueba que el impacto de la crisis sobre este segmento de la población ha sido mucho más importante, y la recuperación mucho más parcial.

Esta población no solo se vio más afectada por la crisis desarrollada a partir del 2001, sino que también creció y empeoró sus condiciones mucho más profundamente desde el inicio de la recesión en 1998. En este sentido se observa que la incidencia de la indigencia creció desde 1998 hasta el 2001 un 72%, la brecha un 78% y la severidad un 83%, mientras que los indicadores de pobreza lo hicieron en un 26%; 26% y 29% respectivamente.

Posteriormente, durante la crisis del 2002 – 2003 el crecimiento de la indigencia también fue mucho más fuerte que el de la pobreza, y finalmente, durante el período de recuperación 2004 – 2006, el retroceso observado en los indicadores analizados resultó mucho más débil que el registrado para la pobreza. De hecho si se observa el cociente de la brecha de indigencia, presentado en el gráfico nro. 16, se puede apreciar claramente el importante proceso de profundización de la indigencia. Este proceso de profundización no solo no ha retrocedido, sino que muestra un empeoramiento desde el 2004, teniendo el 2006 un valor solo superado por el registrado en el 2002. Una de las posibles causas de este desempeño se halla en la inflación del componente alimentos, lo que ha derivado en una evolución mucho más fuerte de la Canasta Básica Alimentaria, que entre el 2001 y el 2006 ha sufrido un incremento del 120%, respecto a la Canasta Básica Total que para el mismo período refleja un incremento del 94%43

42 Se aclara que la línea utilizada para la determinación de indigentes y para el cálculo de indicadores FGT (1) y FGT (2) en el caso de indigencia es distinta a la utilizada en el caso de pobreza, por lo que tales indicadores no son comparables con sus análogos de pobreza. 43 En el caso argentino, por tratarse claramente de un país productor de alimentos, un tipo de cambio alto implica un fuerte encarecimiento relativo de los mismos debido a la exposición de estos productos al comercio internacional. El esquema de retenciones, además del incremento de los ingresos fiscales, ha buscado contener el precio interno de los alimentos considerando esta situación.

.

Gráfico nro. 15: Indicadores FGT indigencia - AMBA.

Fuente: Elaboración propia sobre BUA EPH - INDEC.

0%

2%

4%

6%

8%

10%

12%

14%

16%

18%

20%

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

FGT(0) IndigenciaFGT(1) IndigenciaFGT(2) Indigencia

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35

El análisis de la indigencia para cada una de las sub regiones evaluadas muestra nuevamente que la parte más importante de la pobre evolución de estos indicadores se registra en la C.A.B.A. (gráfico nro 17), sin embargo, y a diferencia del caso de la pobreza, la región de los partidos del G.B.A. también muestra una mejoría menos marcada que la observada para la pobreza.

En el caso de los partidos del G.B.A., los niveles de recuento de la indigencia, brecha y

severidad se encuentran muy por encima de los registrados en el último tramo de los ’90. En el caso del recuento de indigentes, el mismo es un 42% superior al registrado en 1997, mientras que la brecha resulta un 60% superior y la severidad un 73% superior, lo que en conjunto muestra un empeoramiento considerable. Por su parte, en la Ciudad de Buenos Aires, estas evoluciones duplican a las registradas en el conurbano (170%, 221% y 221% respectivamente para la comparación de los tres indicadores entre 1997 y 2006).

Gráfico nro. 16: Cociente de la brecha de indigencia.

Fuente: Elaboración propia sobre BUA EPH - INDEC.

20,0%

25,0%

30,0%

35,0%

40,0%

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

Gráfico nro. 17: Evolución de indicadores de indigencia C.A.B.A.

Fuente: Elaboración propia sobre BUA EPH - INDEC.

0%

1%

2%

3%

4%

5%

6%

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

FGT(0) IndigenciaFGT(1) IndigenciaFGT(2) Indigencia

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36

Entre las grandes conclusiones que se pueden extraer del análisis de la evolución de la

desigualdad y la pobreza en el AMBA para los últimos diez años se encuentran las siguientes: • Si bien el nivel de desigualdad observado en el 2006 se acerca los niveles de fines de la

década del ’90, aún no los ha alcanzado. Si la comparación es realizada con la situación de mediados de la década del ’70, el nivel de desigualdad actual es muy superior y muestra un fuerte deterioro del bienestar social.

• Considerando la fuerte incidencia de la inflación sobre los ingresos reales de los asalariados, ya sea formales o informales, el crecimiento de la misma en los últimos meses hará muy difícil el progreso en los niveles de desigualdad, pobreza e indigencia.

• La reducción operada en la pobreza y la indigencia desde el año 2004, si bien fue importante, tiene debilidades desde el punto de vista de la profundidad y la severidad de las mismas. En este sentido, es posible afirmar que se ha instalado un núcleo duro de pobreza que no se ha visto relativamente beneficiada del fuerte proceso de crecimiento de los últimos años.

• El área metropolitana, a pesar de formar parte de un mismo continuo geográfico, presenta fuertes diferencias en términos de desigualdad y pobreza entre las dos regiones que la componen (CABA y GBA). Sin embargo entre los pobres indigentes se observa un proceso de convergencia, al menos desde el punto de vista de sus ingresos.

1.2 Comparación internacional

A fin de situar a la Argentina en el contexto Latino Americano, los datos provistos por Informe de

Desarrollo Humano de Naciones Unidas sirven de referencia comparativa. En este apartado se presenta un breve extracto de los principales indicadores utilizados en tal publicación.

El indicador más relevante es el correspondiente al Índice de Desarrollo Humano cuya evolución se presenta en los gráficos nro. 19.a, 19.b y 19.c.

Gráfico nro. 18: Evolución de indicadores de indigencia G.B.A.

Fuente: Elaboración propia sobre BUA EPH - INDEC.

0,0%

5,0%

10,0%

15,0%

20,0%

25,0%

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

FGT(0) Indigencia FGT(1) Indigencia FGT(2) Indigencia

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Gráfico nro. 19.b: Evolución IDH en Latinoamérica - Medio desarrollo relativo.

Fuente: HDR 2006 - PNUD.

0.6

0.65

0.7

0.75

0.8

0.85

1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

PanamaBrasilVenezuelaColombiaR. DominicanaPeru

Gráfico nro. 19.c: Evolución IDH en Latinoamérica - Bajo desarrollo relativo.

Fuente: HDR 2006 - PNUD.

0.5

0.55

0.6

0.65

0.7

0.75

0.8

1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

EcuadorParaguayEl SalvadorNicaraguaBoliviaGuatemala

Del análisis de este indicador se observa que a pesar de los problemas de evolución de la

pobreza e indigencia mostrados en el punto anterior, la Argentina encabeza el ranking de Desarrollo

Gráfico nro. 19.a: Evolución IDH en Latinoamérica - Alto desarrollo relativo.

Fuente: HDR 2006 - PNUD.

0.65

0.7

0.75

0.8

0.85

0.9

1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

Argentina Chile Uruguay Costa Rica Cuba Mexico

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38

Humano en Latinoamérica producto de su relativamente elevado ingreso per cápita y de la buena performance en los otros componentes del índice. Adicionalmente, se observa una mejora desde 1995 al 2005, sin embargo la serie más larga, iniciada en 1975, muestra una tendencia de mejora muy leve (0,65% por cada 5 años) al igual que la correspondiente a la mayoría de los países de la muestra. Los países que muestran una mejor evolución en el largo plazo (aunque de todas formas muy débil) son Bolivia y Guatemala, con una mejora del 2,25% y 2,17% cada cinco años respectivamente. Este estancamiento de los países más desarrollados junto con la mejora de los menos desarrollados remite a un proceso de convergencia regional que se estaría dando muy lentamente44

. El otro indicador a analizar es el correspondiente al Índice de Pobreza Humana para países en

desarrollo (IPH-1). En este caso, si bien la Argentina posee un buen nivel relativo del indicador en el contexto Latinoamericano, no encabeza el ranking y es superado por Uruguay y Chile en el año 2006. La explicación para esta diferencia de ranking puede encontrarse en los diferentes componentes de cada indicador. En el caso del IDH, Argentina posee los valores más altos en los componentes PBI per cápita ppa y educación. En el caso del IPH-1, el componente PBI no es considerado y el componente educación solo incluye el analfabetismo, por lo que, considerando que el analfabetismo es algo mayor en Argentina que en Chile y Uruguay y la esperanza de vida algo menor, la posición en el ranking se ve alterada.

Finalmente, el Informe de Desarrollo Humano también presenta una evaluación de los niveles de

desigualdad en cada país medidos mediante el coeficiente de Gini. En este caso la Argentina presenta un nivel de desigualdad “intermedio” para la región, pero que

debe considerarse elevado si se tiene en cuenta que Latinoamérica es la región más desigual del mundo. El gráfico nro. 21 presenta los valores de Gini para los países analizados.

44 En el análisis de este proceso deben tenerse en cuenta las críticas al IDH mencionadas en el capítulo anterior. Además, Urbisaia y Brufman (2006) llegan a la conclusión que debido a los aspectos constructivos del IDH, los resultados del índice no son comparables numéricamente, otorgando únicamente un ordenamiento, es decir que el índice debe considerarse como de carácter ordinal en vez de escalar.

Gráfico nro. 20: IPH-1 2006 en Latinoamérica.

Fuente: HDR 2006 - PNUD.

- 5,0 10,0 15,0 20,0 25,0

UruguayChile

ArgentinaCosta Rica

CubaMexico

ColombiaPanamaEcuador

VenezuelaParaguay

BrasilR. Dominicana

PeruBolivia

El SalvadorNicaragua

Guatemala

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39

El conjunto de los indicadores provistos por el informe de Desarrollo Humano del PNUD permite

afirmar que si bien la Argentina posee en términos regionales una buena situación de Desarrollo y Pobreza, presenta un elevado nivel de desigualdad45

2 Caracterización y perfiles de pobreza

.

Habiendo repasado la evolución histórica de la desigualdad y la pobreza mediante el uso de

indicadores indirectos –únicos disponibles en serie temporal- y contextualizado en la región a la situación de Argentina, en este punto se analiza la pobreza mediante el uso de indicadores directos y se construyen los perfiles de pobreza actualmente vigentes realizando un análisis transversal del tema.

45 Cabe destacar que en términos de los datos del IDH, en el caso de los países analizados no se observa una correlación estadísticamente significativa entre el coeficiente de Gini y los indicadores de desarrollo y pobreza.

Gráfico nro. 21: Coeficiente de Gini 2006 en Latinoamérica.

Fuente: HDR 2006 - PNUD.

0,400 0,450 0,500 0,550 0,600

NicaraguaUruguay

MexicoVenezuelaCosta Rica

ArgentinaR. Dominicana

PeruEl Salvador

EcuadorChile

GuatemalaPanama

BrasilParaguayColombia

Bolivia

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40

2.1 Identificación mediante métodos directos

Tal como se mencionó en el punto 1.2, los indicadores directos suelen ser propios de los censos,

ya que requieren un relevamiento exhaustivo de las características de los hogares y su población. En este caso, los datos del último censo disponibles son los correspondientes al año 2001. Los indicadores evaluados para el área metropolitana de Buenos Aires son los referidos a Necesidades Básicas Insatisfechas y al Índice de Privación Material de los Hogares (IPMH).

A los efectos del cómputo de los mismos se recurrió a la base de datos del Censo 2001 agregada a nivel de radio censal para la Ciudad de Buenos Aires y 17 partidos del Gran Buenos Aires, excluyendo las poblaciones rurales dispersas.

El cuadro nro. 5 muestra la incidencia de hogares y población con NBI para el AMBA en sus componentes CABA y GBA, así como los porcentajes de hogares con privaciones y sin ellas según el método del IPMH. Adicionalmente se presentan los indicadores elaborados según la metodología IPMH, “I” (proporción de hogares con privación de algún tipo), “INT” (peso relativo de los hogares con privación convergente) y “RPRC” (razón de privación de recursos corrientes).

Según se observa en el cuadro anterior, la incidencia de hogares con NBI es superior al registro

de indigencia para el 2001, pero inferior al de pobreza. Esta comparación de porcentajes no necesariamente implica que se refieran a la misma población, ya que por el diseño de los métodos es probable que se identifiquen hogares distintos según cada uno de ellos, puesto que en definitiva abordan problemáticas distintas.

En el caso del IPMH, el componente que más se asociaría con lo identificado mediante los métodos indirectos de línea de pobreza / indigencia es el de privación de recursos corrientes, puesto que el mismo es una aproximación a la capacidad económica de los hogares. En este caso se identifica un 21,7% de los hogares con privación de recursos corrientes (se suman los hogares con privación convergente), valor muy cercano a la incidencia de hogares por debajo de la línea de pobreza para el año 2001.

Dado que los datos censales se encuentran agregados a nivel de radio censal no resulta posible analizar si la clasificación de los mismos como pobres según cada método es consistente, es decir si ambos métodos identifican a los mismos hogares, sin embargo, las últimas publicaciones de la base usuaria ampliada de la EPH presentan una importante cantidad de datos que permiten aplicar a la muestra los criterios de identificación de tales indicadores. En el cuadro nro. 6 se presenta la tabla de contingencia de la clasificación de hogares según NBI y según IPMH.

Cuadro nro. 5: Indicadores directos de pobreza AMBA. Año 2001GBA CABA Total

NBI Sí 12.6% 7.1% 10.6%

IPMH Sin privación 64.4% 86.3% 72.3%

IPMH sólo privación de recursos corrientes 17.1% 10.5% 14.7%

IPMH sólo privacion patrimonial 8.2% 2.0% 5.9%

IPMH privación convergente 10.4% 1.2% 7.0%

I 36% 14% 28%

INT 29% 8% 25%

RPRC 148% 377% 168%Fuente: INDEC. Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas 2001.

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41

La tabla precedente permite identificar los errores de “exclusión” e “inclusión” de cada indicador

de pobreza. Así, si se considera válida la identificación según NBI, el método IPMH posee un error de exclusión (hogares que siendo pobres son considerados no pobres) del 23,8%, mientras que posee un error de inclusión (hogares que no siendo pobres son considerados pobres) del 23,9%.

Análogamente, si se considera que la identificación de hogares pobres mediante IPMH es la válida, los errores de exclusión e inclusión respectivamente para le método de NBI son del 79,4% y 2,5%. Esta importante diferencia se debe sobre todo a que el método de NBI resulta mucho más restrictivo que el de IPMH (la cantidad de hogares identificado resulta mucho menor). El porcentaje de hogares con clasificación coincidente según ambos indicadores (diagonal de la tabla de contingencia) es del 76,1%, lo cual resulta aceptable en términos estadísticos. Cabe destacar que si solo se considera el indicador CONDHAB (privación patrimonial), la coincidencia de clasificación se eleva la 84,6%, resultado que confirma el sesgo del esquema de NBI hacia las condiciones estructurales de las viviendas.

El análisis de la clasificación según el indicador CAPECO (componente recursos corrientes del IPMH) versus el indicador de pobreza indirecto a partir de la línea de pobreza se presenta en el cuadro nro. 7.

En este caso, el nivel de clasificación coincidente alcanzado es del 84,6%, observándose una

buena capacidad global de clasificación. Otra forma de examinar la performance del indicador CAPECO es analizar los valores medios de

este indicador por decil de ingreso por adulto equivalente, según se presenta en el cuadro nro. 8. En el mismo se puede observar claramente que ambos indicadores varían en el mismo sentido,

mostrándose la capacidad descriptiva de CAPECO. Como observación adicional se destaca que se presenta alguna inconsistencia en los deciles más bajos de ingreso, fenómeno que podría estar

Cuadro 7: Pobreza - P. Rec. Corrientes. Año 2006

0 1

Recuento 2.868.267 315.580 3.183.847

% del total 73,6 8,1 81,7

Recuento 282.155 429.643 711.798 % del total 7,2 11,0 18,3

Recuento 3.150.422 745.223 3.895.645 % del total 80,9 19,1 100,0

Fuente: Elaboración propia sobre BUA EPH - INDEC.

Total

Hogares Pobres

0

1

Hogares con Privación

Total

Cuadro 6: Contingencia NBI - IPMH. Año 2006

0 1

Recuento 2.728.594 855.120 3.583.714

% del total 70,4 22,1 92,5 Recuento 69.429 222.139 291.568

% del total 1,8 5,7 7,5 Recuento 2.798.023 1.077.259 3.875.282

% del total 72,2 27,8 100,0 Fuente: Elaboración propia sobre BUA EPH - INDEC.

Hogares con NBI

Hogares con Privación Total

Total

1

0

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generado por los casos de hogares que transitoriamente enfrentan una merma en sus ingresos, es decir que probablemente los ingresos relevados en la encuesta no se corresponderían con sus capacidades económicas.

2.2 Perfiles de la pobreza

Sociodemográficamente los hogares clasificados como pobres presentan características medias

claramente distintivas, entre las que se destacan su mayor tamaño, la mayor presencia de menores y el bajo nivel educativo de sus miembros adultos, en particular del jefe de hogar.

El cuadro nro. 9 presenta los valores medios de algunas características relevantes del hogar y el cuadro nro. 10 presenta los valores medios de características de los Jefes de Hogar, partiendo de los datos de la EPH correspondientes al segundo semestre del 2006.

En el primero de tales cuadros se pueden apreciar el mayor tamaño medio de los hogares pobres, la mayor proporción de hogares con presencia de menores, el menor número medio de perceptores de ingreso, lo que considerando el mayor tamaño implica elevadas tasas de dependencia, y el mayor hacinamiento. Respecto al régimen de tenencia de la vivienda, si bien existe un porcentaje menor de hogares propietarios entre los pobres, las diferencias observadas son las menos significativas entre las características seleccionadas.

Cuadro 9: Características del Hogar según decil de ingreso y condición de pobreza

Miembros del Hogar

Hogares con Menores % Prop. Percep. de

ingreso Hacinam.

1 4,68 61% 56% 1,25 2,24 2 4,32 56% 61% 1,37 1,82 3 3,86 49% 69% 1,39 1,54 4 3,48 40% 65% 1,49 1,41 5 3,13 32% 67% 1,51 1,27 6 2,90 25% 73% 1,53 1,06 7 2,84 26% 75% 1,58 1,01 8 2,68 23% 68% 1,59 0,94 9 2,29 15% 70% 1,55 0,78 10 2,08 12% 75% 1,53 0,66

Promedio general 3,23 34% 68% 1,48 1,27

Hogares Pobres 4,63 60% 60% 1,27 2,12 Hogares Indigentes 5,00 65% 58% 1,09 2,48

Fuente: Elaboración propia sobre BUA EPH - INDEC.

Características del Hogar Decil de Ingreso

Cuadro 8: Media de Ingreso por AE y CAPECO

Decil CAPECO Ingreso por AE

1 3,59 150,99 2 3,77 269,11 3 3,76 349,63 4 4,64 454,67 5 5,29 584,07 6 6,55 721,22 7 7,40 901,43 8 8,72 1.177,57 9 10,56 1.628,03 10 13,63 3.445,41

Total 6,79 968,55

Fuente: Elaboración propia sobre BUA EPH - INDEC.

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Respecto al perfil de los Jefes de Hogar se observa la menor cantidad de años de escolaridad en el sistema formal, promedios de edad más bajos, un nivel de desocupación más alto y un altísimo nivel de inserción laboral en el mercado informal; por otro lado, el sexo del jefe de hogar no parece ser una variable que presente diferencias significativas entre hogares pobres y no pobres.

Otra forma de analizar la relación de estas características con la pobreza es modelar econométricamente la probabilidad de ser pobre según los valores que adquieren las variables exógenas seleccionadas.

A tal fin se analizó la siguiente ecuación estimándola según un Modelo Lineal de Probabilidad (MPL) y un modelo Logit46

Hpob: Variable ficticia que asume valor 1 en caso de hogar pobre

para respuestas binarias. Ecuación general: Hpob = β0 + β1 * Qmie + β2 * Perin + β3 * Hacin + β4 * Anesc + β5 * Dform + β6 * Docup + u Donde:

47

En el cuadro nro. 11 se presentan los coeficientes estimados, el error estándar de los mismos, los valores de R2 obtenidos para cada ecuación junto con el porcentaje de respuestas correctas

. Qmie : Cantidad de miembros del hogar. Perin: Cantidad de perceptores de ingreso en el hogar. Hacin: Hacinamiento del hogar (miembros / ambientes de la vivienda) Anesc : Años de escolaridad en el sistema formal del Jefe de Hogar. Dform: Trabajo en el sector formal del Jefe de Hogar (variable Dummy). Docup: Jefe de Hogar ocupado (variable Dummy).

48

46 La forma funcional general del modelo Logit es la siguiente:

. En

)( 1011)/1(

iXii eXYEP ββ +−+

===

47 Esta es la variable dependiente del modelo teórico, en el modelo econométrico esta variable pasa a ser la probabilidad condicional de que el hogar sea pobre según los valores que adquieren las variables independientes.

Cuadro 10: Características Jefes según decil de ingreso y condición de pobreza

Años Esc. Edad % de varones % de Jefes con O. Social % Ocupados

1 7,17 45,27 62% 20% 89% 2 7,79 46,72 76% 40% 94% 3 8,39 48,41 77% 59% 95% 4 8,84 49,32 76% 58% 96% 5 9,37 51,59 77% 73% 98% 6 9,66 55,60 64% 77% 97% 7 10,47 52,97 74% 82% 98% 8 11,74 51,28 67% 87% 99% 9 12,88 51,97 65% 89% 99%

10 14,88 49,95 62% 89% 99% Promedio general 10,12 50,31 70% 67% 97%

Hogares Pobres 7,43 46,35 71% 28% 91% Hogares Indigentes 6,80 45,39 62% 15% 86%

Fuente: Elaboración propia sobre BUA EPH - INDEC.

Decil de Ingreso Características Jefe de Hogar

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tales modelos, los coeficientes estimados de las variables consideradas resultan significativamente distintos de 0 y los signos de los mismos son los esperados en todos los casos. La capacidad predictiva de los modelos es alta, destacándose la superioridad del modelo Logit.

Los coeficientes de la ecuación calculada mediante MLP indican directamente el cambio de la probabilidad de que un hogar caiga por debajo de la línea de pobreza en la medida que se incrementa en una unidad la variable independiente. Así, por ejemplo, la existencia de un miembro más en un hogar eleva la probabilidad que se trate de un hogar pobre en un 6,2% o, por el contrario, un perceptor de ingresos adicional en el hogar hace disminuir tal probabilidad en un 14,08%.

La interpretación de los resultados obtenidos según el modelo Logit es algo más compleja, sin embargo, a efectos prácticos es posible calcular la tasa de cambio en la probabilidad de cada coeficiente mediante la expresión βj * Pi*(1-Pi), donde βj es el coeficiente del j-ésimo regresor (Gujarati, 1994, p. 558). En el cuadro nro. 11 se presenta este valor para una probabilidad de 18,3%, consistente con los datos observados en el 2006.

Como se puede apreciar, las tasas de cambio en la probabilidad de que un hogar sea pobre

asociadas a cada regresor son mayores en el caso del modelo Logit, sin apartarse demasiado de los resultados del MLP49

48 Esta es una medida de bondad de ajuste usual en modelos con variable dependiente binaria consistente en asignar valor 1 cuando G(0 + xiβ) > 0,5 y 0 en el caso contrario y comparar el resultado asignado con el real. 49 Se aclara que la no linealidad del modelo logit implica que a los efectos de hacer pronósticos deba considerarse el modelo en su conjunto (la totalidad de los coeficientes) aplicando la fórmula presentada en la nota número 29.

.

Cuadro 11: Resultados econométricos

Variables Independientes

MLP (MCO)

Logit (MV)

Tasa de cambio en la Ppob

modelo Logit 0,0623 0,5424 (0,004) (0,038) -0,1408 -1,2783 (0,009) (0,092) 0,0513 0,3482 (0,006) (0,063) -0,0121 -0,1586 (0,001) (0,014) -0,2083 -1,7232 (0,010) (0,101) -0,1132 -0,7044 (0,025) (0,216) 0,4967 0,8128 (0,029) (0,263)

% de respuestas correctas 87,09% 87,50%

-2 Log de la función de verosimilitud - -2701,51

Pseudo R2 0,341 0,486

Fuente: Elaboración propia sobre BUA EPH - INDEC.

-25,8%

-10,5%

8,1%

-19,1%

5,2%

-2,4%

Qmie

Perin

Hacin

Variable dependiente: Ppob

Anesc

Dform

Docup

Constante

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Del análisis estadístico y econométrico de las características seleccionadas se puede inferir un claro perfil de los hogares pobres en el área metropolitana, sin embargo este análisis no indaga acerca de las causas de la pobreza, ya que los modelos analizados son de carácter descriptivo, no causal, y a lo sumo sirven para establecer una probabilidad a priori de que se trate de un hogar pobre conociendo tales características.

Haciendo hincapié en el aspecto descriptivo, el perfil de la pobreza obtenido revela el carácter estructural de la misma, ya que las características que lo definen poseen una fuerte estabilidad en el corto plazo y aún en el mediano.

2.3 Distintas formas de la pobreza y determinantes

En la primera parte del presente capítulo se presentaron los indicadores más usuales de

desigualdad y pobreza para los últimos diez años en el AMBA. Adicionalmente la lectura de tales indicadores se enriqueció con indicadores del contexto latinoamericano y con el análisis de la identificación de la pobreza mediante métodos directos. Finalmente se analizaron las características de los hogares pobres a fin de obtener el perfil sociodemográfico de los mismos. El trabajo desarrollado hasta aquí permite describir la situación de la desigualdad y la pobreza en el AMBA, pero resulta insuficiente para explicar las causas que motivan su evolución. Explicar causalmente la evolución de la desigualdad y la pobreza es una tarea que se encuentra más allá de los objetivos de este trabajo, sin embargo es necesario considerar algunos factores determinantes a fin de poseer un panorama más claro de tales fenómenos y de entender las dificultades que presenta el actual modelo económico para avanzar en la reducción de las mismas.

Un primer aspecto a considerar es que existen distintos tipos de pobreza. En el capítulo 1 se mencionaban los diferentes métodos de identificación según la definición adoptada y en el presente capítulo se demostró (punto 1.5.1) que, aunque existe una correspondencia estadísticamente aceptable entre los distintos métodos, la identificación no es exacta. Estas diferencias no responden a errores metodológicos sino que se asientan básicamente en dos factores:

a) El método indirecto de la línea de pobreza identifica a los hogares pobres a partir de una

“instantánea” de los ingresos que el mismo posee. En este sentido puede clasificar como pobre a un hogar que excepcionalmente esté atravesando un período de bajos ingresos y cuyo nivel de ingreso permanente no corresponda a tal clasificación. Este hogar, según los métodos directos, probablemente no sea considerado pobre ya que los mismos se basan en condiciones de vida de carácter más permanente. Por otro lado, puede darse la situación inversa, es decir un hogar estructuralmente pobre que excepcionalmente este percibiendo un nivel de ingresos por encima de la línea de pobreza.

b) Los métodos directos presentan un importante sesgo hacia las condiciones de vida del hogar (vivienda, condiciones sanitarias, etc.) independientemente si el mismo puede satisfacer sus necesidades a partir de la generación de recursos propios. Así, por ejemplo un hogar con un nivel de bienestar superior50

El factor presentado en el punto a) obliga a distinguir a la pobreza según se trate de una

situación crónica o transitoria, en cambio el factor b) tiene su origen en la diferente concepción de pobreza que opera tras los diferentes métodos de identificación (necesidad o nivel de vida vs. recursos insuficientes).

al que le posibilitaría su capacidad de generar recursos, puede ser considerado no pobre a pesar de poseer ingresos por debajo de la línea de pobreza.

El carácter transitorio o crónico de la condición de pobreza de un hogar es una cuestión que debe tenerse en cuenta a la hora de evaluar políticas encaminadas a la reducción de la pobreza. Considerando que los hogares relevados por la EPH poseen una permanencia en la encuesta de 18

50 Este nivel de bienestar superior podría originarse, por ejemplo, en el hecho de vivir en una vivienda heredada o recibida del Estado a través de un programa de vivienda pública.

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meses (estructura de panel rotativo), es posible evaluar los cambios de situación frente a la pobreza / indigencia como un indicador del carácter permanente o transitorio de la misma. A tal efecto se analizó para los hogares comunes en las encuestas correspondientes al segundo semestre de los años 2005 y 2006 (1/3 de los hogares de cada encuesta) la clasificación de los mismos frente a la pobreza en los dos períodos encontrándose para esta submuestra que el 74% de los hogares identificados como pobres en el 2006 también lo eran en el 2005. Estos resultados, si bien son muy rudimentarios, confirman lo hallado en estudios más profundos en los que se determinó la fuerte incidencia de la pobreza crónica respecto de la pobreza agregada, una vez aislada la variación intertemporal de la pobreza (Carballo y Bongiorno, 2006, p. 5). Tal estudio determinó que “la pobreza transitoria de un hogar se asocia en mayor medida con la inserción laboral del jefe de hogar, mientras que la pobreza crónica lo hace con las características estructurales del hogar” (Carballo y Bongiorno, 2006, p. 2). Adicionalmente, también se observo un crecimiento durante la década del ’90 del componente crónico de la pobreza.

Otra cuestión vinculada con la utilización del método de la línea de pobreza que sirve para clasificar la misma es la relacionada con la profundidad y la severidad del fenómeno, que, según se presentó en el punto 1.3.2, hoy posee niveles de profundidad y severidad superiores a los registrados durante la década del ’90. En este sentido, lo que se observa es que existiría un mayor alejamiento medio de los ingresos de los hogares pobres respecto a la línea de pobreza, lo que indica la persistencia de un núcleo duro de pobreza que no logra mejorar sustancialmente su situación a pesar del fuerte crecimiento económico de los últimos años. Este “alejamiento” de la línea de pobreza por parte de una proporción importante de los hogares pobres es consistente con la observación de incremento del componente crónico del nivel de pobreza, ya que la clasificación como pobre para este núcleo de hogares resulta invariable ante cambios marginales en los niveles de ingreso o en los costos de la canasta básica.

Finalmente, el último matiz que permite clasificar el tipo de pobreza que prevalece en un momento determinado es el relacionado con el nivel de variabilidad de los ingresos familiares de los hogares pobres. Nuevamente el estudio de este fenómeno requiere explotar las cualidades de panel rotativo de la EPH para su evaluación. En este caso, el trabajo de Beccaria y Groisman (2005) indaga sobre el impacto de dicha variabilidad en la distribución del ingreso. Ante todo, se debe considerar que una mayor variabilidad implica un menor nivel de bienestar, ya que a medida que aumenta la misma se hace más difícil la planificación de los gastos del hogar y se hace a la vez más difícil el acceso al crédito, por ende, si una mayor variabilidad de ingresos se produce en los estratos más bajos, la distribución del bienestar sería más desigual que la distribución del ingreso. Los hallazgos pertinentes a la temática de este trabajo se relacionan en primer término con dos tipos distintos de variabilidad de ingresos observada: por un lado los autores identifican variabilidad de ingresos con origen macroeconómico y variabilidad de ingresos asociadas a la situación del mercado laboral. En el primer caso, la variabilidad se origina básicamente en procesos inflacionarios, tales como los observados durante la década del 80, que si bien afectan a todos los estratos socioeconómicos, lo hacen con más fuerza en los estratos bajos que no poseen mecanismos de protección contra la inflación; en el segundo caso los fenómenos de desocupación y precarización del empleo, como los observados en la década del 90, impactan preponderantemente en los sectores más pobres directamente. Los autores encuentran que entre ambos períodos existe un intercambio en el tipo de variabilidad (macroeconómica en los 80; de mercado laboral en la segunda mitad de los 90) que hace que “el efecto [benéfico] de la estabilización macroeconómica de los ’90 fue plenamente descontado en el caso de hogares con jefes de baja educación” (Beccaria y Groisman, 2005, p. 23), es decir que el incremento del bienestar derivado del proceso de estabilización en los hogares con jefes de baja educación fue compensado por la pérdida de bienestar debida al proceso de precarización laboral.

En síntesis, la pobreza como insuficiencia de recursos no es un fenómeno homogéneo únicamente definido por el nivel de ingreso de los hogares, sino que, aún sin considerar sus aspectos sociológicos y políticos, presenta desde lo económico características que generan rupturas y diferencias muy marcadas de un hogar a otro. Entre las distinciones que deben considerarse desde el punto de vista económico a efectos de comprender acabadamente la problemática se destacan:

• Distinción entre pobreza crónica y transitoria.

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• Profundidad y severidad de la pobreza como indicadores vinculados a la forma que adquiere la distribución del ingreso por debajo del nivel de la línea de pobreza.

• Nivel de inestabilidad del ingreso que enfrentan los hogares pobres, ya sea por efectos macroeconómicos o vinculados al mercado laboral.

Estos elementos adicionales, disponibles a partir del análisis mediante el método indirecto de líneas de pobreza, permiten obtener un panorama más claro y adecuado para el diseño de políticas. En el caso particular del AMBA, la pobreza de carácter crónico posee una fuerte incidencia que se va ampliando en la medida que la expansión del empleo permite el acceso a mejores condiciones de trabajo para los jefes de aquellos hogares en mejores condiciones estructurales, en este sentido es posible afirmar que existiría un núcleo duro de pobreza que, en términos relativos, no resulta alcanzado de la misma manera por los beneficios del crecimiento. Esta situación fue mucho más clara durante la década del ’90, pero hoy, a pesar de algunas mejoras parciales a partir del 2003, no habría sido superada. Consistentemente con esta situación de crecimiento relativo de la pobreza crónica, los indicadores de profundidad y severidad de la pobreza muestran hoy niveles superiores a los observados hace diez años atrás, señalando el empeoramiento de la situación de los hogares pobres. Finalmente, respecto al impacto de la variabilidad de los ingresos sobre el bienestar de los hogares pobres, si en los ’80 la causa de la misma fue el elevado nivel de inflación y en los ’90 el achicamiento y precarización del mercado laboral, hoy, a pesar de no tener confirmación empírica, todo indicaría que el bienestar de los hogares pobres se ve afectado por una combinación de ambas causas, ya que persiste un elevado nivel de precariedad e informalidad de los empleos menos calificados con niveles de inflación que afectan la programación de gastos y por ende al nivel de bienestar. Estos factores estarían afectando más fuertemente a los hogares pobres debido a que por un lado, los aumentos más significativos de precios se produjeron en alimentos e indumentaria (componentes preponderantes en el consumo de hogares pobres que registraron un incremento desde Enero del 2001 a Diciembre del 2006 del 120% y 146% respectivamente con una variación general del IPC del 86% para el mismo período51

El segundo aspecto a considerar es el relacionado con los determinantes de la pobreza. Si la pobreza es definida a partir del concepto de ingreso del hogar por adulto equivalente que no alcanza la línea de pobreza, lo que se debe analizar son los factores que determinan tal ingreso. El trabajo de Gasparini, Marchioni y Sosa Escudero establece una expresión que permite analizar los determinantes del mismo

) y por el otro la precariedad e informalidad laboral los afecta de un modo mas directo que a los hogares de estratos medios y altos según se observó en el análisis de los perfiles de pobreza (ver cuadro nro. 10 - % de Jefes con obra social).

52

htj

hj ssjt

kkjtkjtkjt

iht

Pa

TFrye

.

..

+

=

∑

∑ ∑∑∈

α

:

Donde yeiht denota el ingreso familiar equivalente real del individuo i del hogar h en el momento t.

El numerador de la ecuación representa el ingreso total familiar, el cual se compone del ingreso de cada miembro que surge de vender una fracción α de su dotación total F de cada factor productivo k a una tasa o precio r, más las transferencias netas (públicas o privadas) recibidas por cada integrante. El denominador incluye el total de adultos equivalentes (a) del hogar. Finalmente, el nivel de vida real se

51 Fuente: Cálculo propio sobre la base de la “Serie histórica del IPC por capítulo de la canasta” en www.indec.gov.ar 52 Ver Gasparini, Marchioni y Sosa Escudero (2002, p. 33)

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obtiene deflactando el ingreso nominal por el nivel de precios P que enfrenta cada hogar según su canasta de consumo en cada momento t.

Las diferencias en los niveles de vida entre los individuos y los cambios de esas diferencias en el tiempo son generados por diferencias y cambios en cualquiera de los elementos de la ecuación. Cambios en los precios de los factores (r), en la dotación de factores (F), en la tasa de uso de esa dotación (α), en las transferencias netas públicas y privadas (T), en el tamaño y composición de la familia (a) y en el nivel de precios que enfrenta el hogar (P).

Analizar la evolución conjunta de tales determinantes estadística y econométricamente se encuentra fuera del alcance del presente trabajo, sin embargo se presenta a continuación el análisis de los determinantes del salario horario, uno de sus principales componentes, a partir del cálculo de una ecuación de Mincer. En su forma más sencilla, la ecuación de Mincer expresa el logaritmo del ingreso laboral horario de una persona en función de sus características observables, como educación, sexo, edad y experiencia53. El modelo a estimar para los jefes de hogar ocupados sería54

: Ln(w) = β0 + β1*PC + β2*SI + β3*SC + β4*UI + β5*UC + β6*V + β7*Edad + β8*Edad2 + µ Donde:

PC: Variable dummy para Primaria Completa. SI: Variable dummy para Secundaria Incompleta. SC: Variable dummy para Secundaria Completa. UI: Variable dummy para Superior Incompleta. UC: Variable dummy para Superior Completa. V : Variable dummy para jefe de hogar masculino. Edad : Edad del Jefe de hogar.

53 Jacob Mincer en su trabajo “Schooling, Experience and Earnings” del año 1974 analizó la incidencia de la educación, la edad y la experiencia en la determinación de los ingresos salariales, siendo este uno de los trabajos seminales de la moderna economía laboral. 54 Se excluye la categoría educacional Primaria Incompleta para evitar el problema de colinealidad perfecta (tal categoría es la ausencia de las restantes). Adicionalmente se aclara que por tratarse de Jefes de Hogar ocupados existe un sesgo de selección que es propio de estos modelos al ser estimados mediante MCO, por lo que los resultados deben ser considerados bajo esta reserva.

Cuadro 12 : Ecuación de Mincer - Jefes de hogar ocupados 2006.

β Error típ.

(Constante) 0,2156 0,1336 1,61 0,107

PC 0,2578 0,0459 5,61 0,000

SI 0,4389 0,0490 8,95 0,000

SC 0,6132 0,0479 12,80 0,000

UI 0,9597 0,0539 17,79 0,000

UC 1,3909 0,0486 28,60 0,000

V 0,2320 0,0266 8,73 0,000

Edad 0,0302 0,0056 5,43 0,000 Edad 2 -0,0003 0,0001 -4,57 0,000 Fuente: Elaboración propia sobre BUA EPH 2006 - INDEC

Sig.

t Coef. no estandariz.

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El modelo estimado a partir de 3375 observaciones obtuvo un R2 ajustado de 0,310 y un estadístico F significativo, por lo que se lo considera globalmente adecuado. Los coeficientes obtenidos resultaron significativos y con los signos esperados, y dada la forma funcional (semilogarítmica) representan la elasticidad del salario horario respecto a cada variable explicativa. De este modo, por ejemplo, poseer primaria completa (PC = 1), incrementa el salario horario en un 26% respecto a los que poseen solo primaria incompleta. La variable edad, como proxy de la experiencia, presentó un coeficiente que indica que cada año de experiencia adicional incrementa el salario horario en un 3%, sin embargo dado que Edad2 presenta un coeficiente negativo, este incremento del salario por experiencia es decreciente, lo que coincide con otros estudios de la materia. Finalmente, la diferencia salarial por género resultó importante, ya que ser varón permite prever un salario 23% superior.

A partir del modelo calculado es posible obtener lo que en la literatura se conoce como “retornos a la educación”. A fin de presentar los mismos de una manera clara, se calculó para cada nivel educativo el valor pronosticado del antilogaritmo del salario horario considerando el caso de un Jefe de Hogar masculino de 44 años de edad (promedio de las observaciones incluidas). Los valores hallados se presentan en el gráfico nro. 21.

Gráfico nro. 21: Salarios horarios por nivel de educación - Año 2006

Fuente: Elaboración propia sobre la BUA EPH 2006 - INDEC

0

2

4

6

8

10

12

14

16

Prim Inc. Prim Comp. Sec. Inc. Sec. Comp. Sup. Inc. Sup. Comp.

Nivel Educativo

Sal

ario

hor

ario

Según se observa en el gráfico, los retornos a la educación, representados por la pendiente de la

curva, son positivos y especialmente crecientes para los niveles superiores, produciéndose un importante cambio de pendiente a partir del nivel educativo secundario completo.

En la ecuación de ingresos por adulto equivalente presentada arriba el salario horario representa el precio (r) del factor (F) trabajo, el que como se observó depende de las características educativas del trabajador. En el caso de los ingresos laborales, la fracción vendida del factor trabajo (α) estaría representada por el nivel porcentual de subocupación horaria. El gráfico nro. 22 presenta la cantidad de horas semanales medias por decil de ingreso de la ocupación principal junto con el salario medio horario según la misma clasificación.

En el mismo se puede apreciar que para los deciles más bajos, no solo el salario horario es inferior, sino que la cantidad semanal de horas trabajadas se ubica sensiblemente por debajo de las 40 horas estimadas como normales, evidenciándose que los bajos ingresos responden a la combinación de bajos salarios con un elevado nivel de subocupación horaria.

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Gráfico nro. 22: Salarios horarios y Hs. Semanales según decil de ingreso - Año 2006

Desv. típ.

Fuente: Elaboración propia sobre la BUA EPH 2006 - INDEC

0

10

20

30

40

50

60

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10Decil de Ing Ocup. Ppal.

Hs.

Sem

anal

es

02468101214161820

Sala

rio h

orar

io

Horas semanalesSalario Horario

Por otro lado, los deciles de ingreso correspondientes a los estratos medios y altos presentan en

términos medios sobreocupación horaria, lo que incrementa aún más la desigualdad salarial. Otro factor a analizar entre los determinantes del nivel de ingresos del hogar se refiere a lo que

se conoce como patrones de conformación de parejas.55

55 Ver Gasparini, Marchionni y Escudero (2002)

Este fenómeno consiste en identificar, si es que existen, patrones que guían la conformación de parejas. Dado que según se vio el nivel educativo constituye un factor importante de la determinación del ingreso y que el proceso educativo se supone iniciado antes de la conformación de las parejas que luego terminan constituyendo un hogar resulta relevante analizar la similitud del nivel educativo de los integrantes de las parejas que conforman hogares. A tal efecto se construyó sobre los datos de la Base Usuaria de la EPH correspondiente al segundo semestre del 2006 una tabla de contingencia que muestra la distribución de las hogares a partir de la combinación de los niveles educativos del jefe de hogar (filas) y el cónyuge (columnas) (cuadro nro. 13).

En el mismo se puede apreciar que los hogares situados sobre la diagonal, correspondientes a

casos en los que ambos integrantes de la pareja poseen el mismo nivel educativo, representan el 45,6% del total. Si se consideran los casos en los que el nivel educativo difiere en un nivel, estos representan el 32,1% de los hogares, por lo que en conjunto (mismo nivel educativo + diferencia de un nivel educativo) comprenden al 77,8% del total de los hogares con presencia de jefe y cónyuge. Estos resultados que sugieren un elevado nivel de matching educativo en las parejas fueron confirmados mediante un análisis de correlación ordinal obteniendo un coeficiente de Spearman de 0,648 muy significativamente distinto de cero.

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Cuadro nro. 13 : % de Hogares según nivel educ. del jefe y conyuge.

PI PC SI SC UI UC

PI 4,7% 3,4% 1,0% 0,5% 0,2% 0,0%

PC 3,6% 15,4% 4,9% 3,7% 0,7% 0,7%

SI 0,6% 5,0% 5,2% 3,7% 1,1% 1,3%

SC 0,4% 3,6% 2,7% 8,1% 1,7% 3,7%

UI 0,1% 0,3% 0,7% 2,2% 2,7% 2,8%

UC 0,0% 0,6% 0,3% 2,8% 2,1% 9,6%

Fuente: Elaboración propia sobre la BUA EPH 2006 - INDEC

Nivel Educativo ConyugeN

ivel

Edu

cativ

o Je

fe

En síntesis, y respecto a los determinantes de bajos niveles de ingreso por adulto equivalente se

destacan los siguientes puntos:

• Del análisis de la ecuación de Mincer estimada surge la importancia que presenta el nivel educativo en la determinación de los ingresos laborales. En este sentido, los bajos niveles educativos de los perceptores de ingresos reducen la probabilidad de que un hogar genere ingresos suficientes para escapar de la pobreza.

• El elevado nivel de matching educativo de las parejas que conforman hogares sugiere que es muy importante el número de hogares vulnerables en términos de ingresos por efecto de conjunción de bajos niveles educativos del jefe y del cónyuge. Este patrón de conformación de las parejas posee un fuerte impacto en los niveles de desigualdad.

• Los hogares más pobres no solo poseen menores salarios horarios, sino que están mucho más afectados por la desocupación y la subocupación horaria que los hogares de estratos medios y altos, los que en términos medios presentan, por el contrario, sobreocupación horaria.

• Los jefes de los hogares más pobres poseen una inserción precaria en el mercado laboral, lo que no solo implica salarios más bajos sino que además se acompaña de elevada variabilidad del ingreso lo que produce una sensible pérdida de bienestar, tanto por imposibilidad de planificar gastos a futuro como por el racionamiento del acceso al crédito que esta situación genera.

• Los ingresos por adulto equivalente de los hogares pobres se ven afectados por altas tasas de dependencia producto de una menor cantidad de perceptores de ingresos en el hogar junto con una mayor cantidad de miembros totales.

• La reaparición de la inflación en los últimos años influiría negativamente sobre el bienestar de los hogares impactando de manera más fuerte en los hogares pobres debido al mayor crecimiento relativo de los precios de los alimentos y la indumentaria, componentes de la canasta relativamente más importantes en los hogares de bajos recursos.

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3 Observaciones finales En este capítulo se presentó una descripción de la desigualdad y la pobreza en términos

transversales y temporales. Los resultados obtenidos permiten afirmar que existe un núcleo duro de hogares que presentan condiciones de pobreza persistentes y que si bien reciben los beneficios del crecimiento, lo hacen en proporción a la participación en el ingreso alcanzada durante la década del ’90. Este resultado resulta incompatible con la intención política manifestada por el gobierno de mejorar la distribución del ingreso y combatir el flagelo de la pobreza, sobre todo si se considera que el reciente proceso inflacionario estaría repercutiendo más fuertemente sobre los estratos más bajos de la población debido a que entre los aumentos de precios más importantes se encuentran los correspondientes a los alimentos. Por otro lado, el proceso de recomposición del ingreso asalariado mediante la negociación colectiva de salarios no alcanza con todo su poder a estos hogares debido al alto grado de informalidad bajo el que se insertan en el mercado laboral los jefes de los mismos. La conjunción de estos dos efectos se ve reflejada en los resultados obtenidos mediante los indicadores de profundidad y severidad de la pobreza, los que muestran valores superiores a los registrados durante la década del ’90.

Por otro lado, los perfiles y determinantes de la pobreza identificados refuerzan la idea de estructuralidad y permanencia de esta condición para los hogares pobres ya que remiten a características difícilmente modificables en el corto plazo.

En el capítulo siguiente se analizará un fenómeno adicional que va en el mismo sentido y que opera reforzando el proceso de reproducción de la pobreza: los hogares pobres tienden a concentrarse territorialmente en determinadas áreas enfrentando por ello una serie de externalidades negativas.

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Capítulo 3: Dimensión territorial de la pobreza

1 Organización de la ciudad y localización de la pobreza Según se ha desarrollado en el capítulo anterior, los niveles de desigualdad y la extensión de la

pobreza en el área metropolitana de Buenos Aires son, en su mayor parte, un problema que responde a causas profundas que no resultan modificables en el corto plazo, como ser los bajos niveles educativos, la incompleta inserción en el mercado laboral, ya sea debido al grado de informalidad o por efecto del desempleo y el subempleo, el escaso o nulo acceso al crédito y las altas tasas de dependencia, entre otros factores, para un segmento importante de la población. Una de las hipótesis centrales de este trabajo afirma que, dado este carácter estructural de una porción significativa de la pobreza, existe un correlato geográfico de la misma que se ha ido configurando desde la década del ’70 a partir de un fuerte proceso de segregación residencial de índole socioeconómico en el AMBA. Esta dimensión territorial de la pobreza agrega un ingrediente más al carácter de la misma ya que los hogares pobres no solo se reproducen con los limitantes propios de sus condiciones de pobreza, sino que además lo hacen en lugares caracterizados por la informalidad, la marginalidad, la baja calidad medio ambiental y la carencia de servicios públicos adecuados, por lo que, definitivamente, el esfuerzo necesario para salir de la situación de pobreza termina incrementándose considerablemente. En este caso, si bien la existencia de segregación residencial socioeconómica resulta un factor negativo que refuerza el proceso de reproducción de la pobreza, por otro lado implica una ventaja para el diseño de políticas públicas encaminadas a mejorar el bienestar de tales hogares ya que resuelve en alguna medida el problema de la focalización56

2 Perspectiva histórica.

. A fin de lograr una comprensión útil del fenómeno de segregación residencial en el área

metropolitana de Buenos Aires el presente capítulo se estructura sobre tres ejes, en primer lugar se describe muy someramente el proceso de producción del espacio urbano en su perspectiva histórica, luego se desarrollan las cuestiones metodológicas imprescindibles para abordar empíricamente la problemática y finalmente se analiza el área con las herramientas disponibles a fin de verificar la existencia y alcance de la segregación residencial socioeconómica así como a efectos de lograr una identificación y caracterización de las áreas pobres.

Desde fines de la década del ’90 se ha registrado un aumento considerable de la investigación

enfocada en el proceso de producción del espacio urbano residencial vinculada con el fenómeno de expansión de las urbanizaciones cerradas en la periferia del área metropolitana de Buenos Aires. Este cambio en el desarrollo del sistema urbano de Buenos Aires ha disparado numerosos estudios que han revisado de manera integral el proceso de urbanización desde distintas perspectivas57

56 Se aclara que no se está proponiendo que la segregación residencial es “buena”, sino que, dado que existe, puede ser aprovechada como input en el diseño de políticas públicas. 57 Ver: Ríos (2005), Catenazzi y Lombardo (2003) y Torres (2001), entre otros.

. En términos generales el proceso de urbanización es entendido como un proceso de producción

del espacio urbano en el que intervienen actores públicos y privados con distintos esquemas de articulación y participación según el período considerado. Si bien la ciudad es un sistema complejo y unificado, una primera distinción analítica tiene que ver con el carácter del desarrollo urbano vinculado a los distintos usos del espacio. En este sentido, el análisis de la producción de espacio urbano residencial posee una lógica distinta a la producción del espacio urbano no residencial y si bien las decisiones de los agentes en un campo se ven influenciadas por las decisiones adoptadas en el otro de modo iterativo, resulta posible distinguir analíticamente ambos senderos de desarrollo.

Centrándose en el proceso de producción del espacio residencial del área metropolitana de Buenos Aires, y siguiendo el trabajo de Diego M. Ríos “Cambios en la producción del espacio urbano residencial en la periferia de la ciudad metropolitana de Buenos Aires.”, es posible identificar dos períodos claramente diferenciados cuyo límite se sitúa a fines de la década del ’70.

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En el primer período, que se inicia con el nacimiento de Buenos Aires como metrópolis moderna es posible hablar de un “ciclo expansivo con trazado inclusivo” (Rios, 2005, p. 704). Este ciclo se caracteriza por la expansión de la ciudad, en particular hacia la periferia58

Finalmente, una tercera etapa correspondiente al proceso expansivo de la ciudad se dio entre mediados de la década del ’50 y mediados de los ’70. En esta etapa, el fin de los loteos populares de la mano de una creciente restricción en el acceso al crédito para la vivienda y el freno a las políticas de subsidio al transporte público, dio paso a una nueva forma de producción privada del espacio urbano: las villas miseria. Si bien las mismas ya existían en la década del ’30, es a partir de este momento en que se registra una fuerte expansión de esta modalidad residencial, en particular en la periferia metropolitana

, con predominio de la producción privada del espacio urbano y una tendencia hacia integración social de las actividades económicas y la población. Dentro de este ciclo, una primera etapa que se extiende hasta la década del ’40 se vincula con el desarrollo del mercado privado de viviendas en pequeña escala sobre un diseño completo de la cuadrícula urbana a partir de calles públicas y una regulación consistente por parte del Estado de los servicios públicos básicos de infraestructura y transporte. Durante esta etapa, la posibilidad de acceso a la casa propia por parte de vastos sectores de la sociedad, especialmente inmigrantes, la traza pública y una adecuada dotación de servicios configuró la idea de inclusión que caracterizó a la sociedad porteña.

Una segunda etapa de carácter inclusivo se desarrolló durante el período que va desde 1943 a 1955. Durante esta etapa la población metropolitana creció de manera considerable atraída por la instalación de pequeñas y medianas industrias tanto en la periferia como en el interior de la ciudad de Buenos Aires. Un acontecimiento particular es la reglamentación de la Propiedad Horizontal en 1948 (Ley 13.512) que coincidió y promovió un fuerte incremento de la construcción de departamentos destinados a los estratos medios y altos. Por otro lado, el proceso sustitutivo de importaciones, atrajo a migrantes internos y de países limítrofes en busca de trabajo hacia la ciudad. Estos nuevos pobladores se afincaron en la periferia a partir de los denominados “loteos populares” y, mediante la autoconstrucción de sus viviendas, dieron origen a las barriadas populares del conurbano con escasa o deficiente dotación de servicios. Gran parte de este proceso de urbanización, ante la ausencia de regulación en la materia, se desarrolló sin la infraestructura adecuada e incluso sobre áreas inundables correspondientes a las cuencas de los arroyos y ríos que surcan la región.

59

En el caso del conurbano bonaerense, la sanción del Decreto Ley 8912/77 de “Ordenamiento territorial y uso del suelo”, cercenó definitivamente el desarrollo de loteos populares ya que impuso la obligatoriedad del desarrollo previo de infraestructura para la habilitación de los mismos, haciéndolos totalmente inaccesibles. Esta reducción en la oferta de nuevas tierras urbanizables repercutió en el precio de las existentes incrementando aún más las dificultades de acceso a la vivienda para los

. El segundo período del proceso de producción del espacio urbano en Buenos Aires es

caracterizado como un “ciclo postexpansivo con trazado excluyente” (Ríos, 2005, p. 707). Este período se caracteriza por el fin del ciclo expansivo de la ciudad ofreciendo las posibilidades de integración y ascenso social observado en décadas anteriores. Los hechos que marcan las diferencias ocurren de manera simultánea tanto en la ciudad de Buenos Aires como en el conurbano bonaerense. En el primer caso, el gobierno militar, y en particular la intendencia de Cacciatore inicia un proceso de erradicación de las villas de emergencia que expulsa a sus habitantes hacia la periferia de la ciudad. Adicionalmente, la segregación residencial se vio reforzada por el desarrollo de un plan de obras públicas orientado hacia las demandas de los estratos medios y altos como ser el desarrollo de las autopistas urbanas, los estacionamientos subterráneos y la construcción de escuelas y grandes espacios públicos en la ciudad. En términos enunciados por Oszlak, estas políticas pretendieron “blanquear la ciudad” (Ríos, 2005, p. 709).

58 Existen otros procesos de crecimiento urbano consistentes en la concentración y aumento de la densidad en las centralidades. 59 Rios (2005, p. 706) evalúa que la población en villas miseria paso de 100.000 personas en 1956 (1,5% de la población) a 600.000 para el total del área metropolitana de Buenos Aires a mediados de los ’70 (3,9% de la población).

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sectores de bajos ingresos. Esta situación potenció el deterioro del hábitat de tales sectores de la población tanto en términos de propiedad (toma de tierras o edificios ilegalmente, loteos clandestinos) como en términos urbano – ambientales (áreas inundables y contaminadas, baja accesibilidad, etc.).

Cabe destacar que es este mismo Decreto Ley 8912/77 el que reglamenta el desarrollo de countries, clubes de campo y barrios cerrados dando impulso al crecimiento acelerado de tal modalidad de urbanización, lo que fue una de las características salientes del proceso de urbanización periférica desarrollado desde inicios de los ’90.

De este modo, durante la década del ’90 y hasta la actualidad, la producción del espacio urbano residencial en el área metropolitana de Buenos Aires está marcada por la aparición de grandes inversores institucionales en iniciativas que afectan importantes sectores urbanos a escala territorial, destacándose como íconos de este proceso los casos de Nordelta y Puerto Madero. En esta década se inicia un fuerte crecimiento de las urbanizaciones cerradas en la periferia del área metropolitana marcando claramente el carácter excluyente del proceso de producción del espacio urbano residencial.

Actualmente, y ante la ausencia de opciones de inversión atractivas junto con un acelerado proceso de crecimiento, la ciudad asiste a un nuevo patrón de producción del espacio urbano residencial caracterizado por la presencia de “desarrolladores inmobiliarios” que captan fondos privados, los que bajo la forma de fideicomisos, financian importantes inversiones en la construcción de edificios de departamentos de alta categoría en áreas consolidadas de la ciudad de Buenos Aires60 así como en los centros urbanos de los principales partidos del conurbano. Por otro lado, el anuncio de importantes obras públicas de infraestructura, especialmente en las áreas relegadas del conurbano61

3 Aspectos metodológicos del análisis de la segregación residencial

, parecerían indicar un nuevo cambio en el proceso de producción del espacio urbano residencial, sin embargo, dado el tiempo que tardan en reflejarse los cambios en la morfología urbana y en la relación de esta con sus pobladores, aún no se vislumbran los efectos y alcances de este nuevo proceso.

62

Del análisis histórico de la evolución del espacio residencial en el área metropolitana de Buenos

Aires es posible inferir la presencia de segregación residencial socioeconómica (SRS) y su profundización durante los últimos treinta años, sin embargo el mismo no brinda noción de la magnitud del fenómeno ni permite identificarlo geográficamente.

Volver operativo el concepto de SRS requiere del cálculo y análisis de indicadores así como de la representación geográfica de las variables pertinentes en mapas de la ciudad.

El primer paso en el proceso de definición de indicadores de la SRS debe partir de una definición precisa del concepto. En este caso una primera aproximación sostiene: “En términos simples, segregación espacial o residencial es la aglomeración geográfica de familias de una misma condición o categoría social, como sea que se defina esta última, social o racialmente o de otra forma. En términos más complejos, podemos diferenciar tres dimensiones principales de la segregación: (a) la tendencia de un grupo a concentrarse en algunas áreas; (b) la conformación de áreas socialmente homogéneas; y (c) la percepción subjetiva que tiene la gente de las dimensiones objetivas (las dos anteriores) de la segregación” (Sabatini, 1999, p. 3). En el caso de este trabajo, se entenderá a la SRS como la ausencia o escasez relativa de mezcla socioeconómica en las subunidades territoriales de la ciudad, lo que permite identificar determinadas áreas de la misma en la que se asientan poblaciones clasificadas como pobres.

Metodológicamente existen otros dos factores importantes que deben ser definidos con precisión. El primero de ellos se refiere a la escala de las subunidades territoriales a evaluar. En este

60 Ver “Edificación 2006” (p. 17 y ss.) – Informe de la Dirección General de Estadística y Censos de la Ciudad de Buenos Aires, disponible en http://estatico.buenosaires.gov.ar/areas/hacienda/sis_estadistico/Edificacion_06.pdf 61 Como ejemplo de plan de obras de infraestructura se puede citar al Plan Agua + Trabajo, consistente en la extensión de redes de agua y cloaca a gran escala en el ámbito del conurbano bonaerense. Para más información sobre el programa se puede consultar el sitio web del Ente Nacional de Obras Hídricas y Saneamiento (ENHOSA) - http://www.enohsa.gov.ar/programas/a+t.htm 62 Para una profundización de los temas presentados en este punto ver Rodríguez Vignoli (2001).

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sentido la noción de homogeneidad es intrínsecamente dependiente de la escala de análisis, así zonas de la ciudad heterogéneas socialmente pueden registrar una alta segregación si en su interior están claramente separados o distanciados los diferentes grupos que la pueblan. En el caso del AMBA, todos los distritos que lo componen presentan un elevado grado de heterogeneidad, por lo que un análisis a partir de tales subunidades reportaría probablemente que si bien hay distritos con mayor grado de pobreza / riqueza que otros no se aprecia un fenómeno estrictamente severo de SRS. El análisis de unidades más pequeñas remite a la utilización de datos censales y a la evaluación de fracciones o radios censales.

El segundo de los factores metodológicamente críticos se refiere a la selección de las variables indicadoras a utilizar para distinguir a los distintos grupos sociales. En este caso tal elección estará fuertemente condicionada por la información disponible y su nivel de agregación. Para el presente trabajo, la información con la que se trabajará es la correspondiente al censo de población y viviendas del 2001 agrupada para sus componentes “personas” y “hogares” a nivel de radio censal63

Dada la imposibilidad de utilizar el nivel de ingreso de los hogares por adulto equivalente.

64

Los indicadores cuantitativos seleccionados para determinar la presencia de SRS serán el índice de disimilitud de Duncan (D), el índice de aislamiento (P*) y el índice de segregación residencial (ISR) basado en el análisis de varianza

, el análisis de SRS se realizará a partir de los valores del índice CAPECO así como a partir de sus indicadores binarios relacionados “privación de recursos corrientes + convergente” presentados en los capítulos 1 y 2 y del nivel educativo de los jefes de hogar, indicadores que mostraron ser relevantes a fin de determinar el estrato socioeconómico de los hogares del AMBA. En el caso de CAPECO solo resulta posible obtener el valor puntual del índice para cada radio censal, mientras que para el caso de nivel educativo del jefe es factible calcular otras medidas sobre la distribución al interior de cada radio censal, en particular su varianza.

65

22

11

21

NN

NN

D ii −= ∑

. El índice de disimilitud de Duncan (D) es la medida más usual en el análisis de la segregación

residencial. Inicialmente fue diseñado para cuantificar el grado de segregación residencial de las minorías raciales en los Estados Unidos, en particular la localización diferencial de afro americanos y blancos en las grandes ciudades de ese país. Constituye un indicador sintético de la relación que existe entre la composición social (o de otro tipo) de las subunidades territoriales y la composición social (o de otro tipo) de la unidad territorial de orden superior (ciudad o aglomerado urbano). Si esta composición difiere significativamente, estaremos en presencia de segregación residencial, pues la distribución de los grupos raciales o sociales entre las subunidades territoriales estaría desalineada respecto de la representación de tales grupos en el conjunto de la ciudad. Una virtud de esta medida es su recorrido predefinido, que va de cero -segregación nula, porque todas las subunidades tienen una composición racial (o social) idéntica a la composición que se registra a escala del aglomerado urbano en su conjunto- a uno (segregación total, pues ninguna subunidad registra una composición mixta); por lo que resulta de fácil e intuitiva interpretación.

La fórmula usual del índice es la siguiente:

63 Un radio censal es la unidad de diseño censal básica; una fracción censal resulta de la adición de radios completos, la suma de fracciones constituye un departamento, partido o distrito escolar (este último sólo para la C.A.B.A.); los segmentos censales son la unidad de diseño muestral y operativo, que por adición entera constituyen un radio censal (el segmento es el área de trabajo de cada censista). Ver “Aspectos metodológicos del Censo 2001” – INDEC en http://www.indec.gov.ar/redatam/CPV2001ARG/docs/Metodolog%eda%20Censal%20CD%20Base%20CNPHV2001.pdf 64 La metodología censal argentina no considera el relevamiento de esta información ni siquiera en términos muestrales. 65 Para mayor detalle sobre los índices y su definición ver Rodríguez Vignoli (2001, p. 21 y ss.).

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Donde: N1i : población del grupo 1 en la subunidad territorial i-ésima; N2i : población del grupo 2 en la subunidad territorial i-ésima; N1 : población total del grupo 1 en la unidad territorial superior; N2 : población total del grupo 2 en la unidad territorial superior.

El segundo de los indicadores seleccionados para el análisis es el índice de aislamiento que

capta la exposición o contacto entre un grupo mayoritario y uno minoritario. En este caso tiene en cuenta la representatividad de los grupos en la población total y mide el grado de contacto potencial en cada una de las áreas entre miembros del mismo grupo.

Los valores obtenidos por este índice varían entre cero y la proporción del grupo mayoritario sobre la población total, indicando en el primer caso un aislamiento completo en las subunidades territoriales, mientras que en el segundo caso implica una mezcla en cada subunidad territorial que respeta las proporciones de la unidad territorial de orden superior.

La formulación de P* es la siguiente:

⋅

= ∑

= i

in

i

i

ty

Xx

P1

*

Donde:

xi : Población minoritaria en la subunidad territorial i-ésima. yi : Población mayoritaria en la subunidad territorial i-ésima. ti : Población total en la subunidad territorial i-ésima. X : Total de la población minoritaria en la unidad territorial de orden superior.

La tercera propuesta de identificación y determinación de la segregación residencial se basa en el análisis de varianza. Conceptualmente existen tres varianzas a considerar, una total, implícita en la distribución del atributo social respectivo entre las unidades sociodemográficas elementales, otra entre grupos de naturaleza geográfica, pues está implícita en la distribución del valor del atributo social respectivo entre subunidades territoriales de orden superior a los hogares o individuos y de orden inferior a la ciudad o aglomerado metropolitano, y una tercera intragrupo, que corresponde a la que está implícita en la distribución del atributo entre las unidades sociodemográficas elementales en cada subunidad territorial de orden superior a los hogares o individuos y de orden inferior a la ciudad o aglomerado metropolitano, y que es de carácter residual.

Bajo este esquema de análisis, la segregación residencial aumenta con el incremento del peso de la varianza entre subunidades territoriales sobre la varianza total del atributo social. En el caso extremo, cuando el 100% de la varianza del atributo social se explica por la varianza de naturaleza territorial, la segregación residencial sería máxima, pues significa que la población de las subunidades territoriales es completamente homogénea dentro de cada subunidad y, en cambio, hay algún grado de diferencia entre subunidades. En el polo opuesto, si la varianza de naturaleza territorial no explica nada de la varianza total, significa que la distribución del atributo entre la población de cada subunidad territorial es totalmente aleatoria y que, por tanto, la segregación sería nula. Esta última situación, salvo casos excepcionales, no entraña una homogeneidad total en la unidad territorial de orden superior (ciudad) sino un grado de heterogeneidad (que puede ser muy alto o nulo) que opera aleatoriamente en cada subunidad territorial.

A partir de la varianza total y la varianza entre subunidades territoriales se calcula directamente el índice de segregación residencial (ISR) que no es otra cosa que la proporción de la varianza total que se explica por la varianza entre subunidades geográficas:

100*2

2

σσ nISR =

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Cada uno de estos indicadores se puede calcular para distintos niveles de escala geográfica, con lo que es posible delinear un patrón de segregación residencial más claro. Tal como se mencionó, en términos generales, se espera que a medida que la escala de la subunidad geográfica bajo evaluación aumenta, el nivel de segregación disminuya, sin embargo la relación que se establezca entre el tamaño de la subunidad y el nivel de segregación hallado puede resultar revelador. En el caso particular del índice de segregación residencial, el análisis no podrá desarrollarse para el indicador CAPECO, ya que resulta imposible por el nivel de agregación de los datos calcular 266

1. Se utilizan tres indicadores usuales en este tipo de estudio: a) el índice de disimilitud de Duncan; b) el índice de aislamiento P* y c) un análisis de la varianza de la variable continua relevante en términos del total de la población, las subunidades geográficas y el interior de cada subunidad geográfica.

. La estrategia metodológica definida en el presente trabajo para determinar e identificar a la SRS

en el AMBA responde a los siguientes criterios:

2. El índice de Duncan y el índice de aislamiento se calculan para dos variables binarias que identifican hogares con privación de recursos por un lado y jefes con bajo nivel educativo por el otro, definiéndose tal situación como Jefes con hasta primaria incompleta inclusive.

3. El índice de segregación residencial (ISR) se calcula para la variable nivel educativo del jefe de hogar.

4. Cada indicador es evaluado en tres niveles de agregación geográfica: Radio Censal, Fracción Censal y Departamento67

Finalmente se elabora con asistencia de un sistema de información geográfica un mapa que

representa a nivel de radio censal para el conurbano bonaerense y a nivel de fracción censal para la C.A.B.A. cinco rangos del indicador CAPECO a fin de identificar geográficamente las áreas pobres y ricas de la región metropolitana.

a fin de obtener idea del patrón de segregación residencial.

4 Segregación residencial socioeconómica en el AMBA El primer paso en el abordaje empírico de la problemática de la SRS en el AMBA consiste en

delimitar y caracterizar claramente el área bajo análisis. En este caso se considerará para el presente análisis al total de los radios censales urbanos (se excluyen los correspondientes a la población rural dispersa) de la C.A.B.A. y de 17 partidos del conurbano bonaerense a saber: Almirante Brown, Avellaneda, Esteban Echeverría, Ezeiza, Gral. San Martín, Hurlingham, Ituzaingo, La Matanza, Lanús, Lomas de Zamora, Morón, Quilmes, San Fernando, San Isidro, Tigre, Tres de Febrero y Vicente López.

El cuadro nro. 14 presenta los datos básicos de población, hogares y superficies urbanas de los partidos considerados.

66 Solo se puede calcular un valor del índice CAPECO para cada radio censal, no resultando posible el cálculo para cada hogar puntualmente, y por ende tampoco su varianza. 67 En el caso de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires la definición de Departamento según el Censo 2001 se refiere a Distritos Escolares, estando la ciudad dividida en 16 áreas.

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La información censal básica de los módulos “Población” y “Hogares” se encuentra resumida en

el nivel de “Radio Censal”, por lo que, si bien es un bajo nivel de agregación, no es posible hablar de microdatos y por ende ciertas operaciones estadísticas y econométricas se ven restringidas.

El área bajo estudio, con su división en departamentos y distritos escolares se presenta en el Mapa nro.1.

Cuadro 14: Población, hogares y superficies urbanas AMBA

Partido Población Hogares Población / Hogar

Superficie [Km2]

Habitantes / Km2

Almirante Brown 514.491 150.096 3,43 98,01 5.249 Avellaneda 328.980 120.589 2,73 56,08 5.867 Esteban Echeverria 243.186 73.061 3,33 93,79 2.593 Ezeiza 118.072 36.006 3,28 143,92 820 General San Martin 403.107 139.074 2,90 54,69 7.370 Hurlingham 172.245 53.251 3,23 35,48 4.855 Ituzaingo 158.121 51.260 3,08 38,55 4.102 La Matanza 1.253.921 379.185 3,31 328,47 3.817 Lanus 453.082 157.729 2,87 49,96 9.069 Lomas De Zamora 591.345 187.893 3,15 88,43 6.687 Moron 309.380 111.535 2,77 55,20 5.604 Quilmes 518.788 166.386 3,12 87,64 5.920 San Fernando 148.064 46.849 3,16 23,71 6.245 San Isidro 291.505 104.322 2,79 52,46 5.557 Tigre 296.189 88.891 3,33 146,27 2.025 Tres De Febrero 336.467 118.528 2,84 46,47 7.241 Vicente Lopez 274.082 110.700 2,48 34,70 7.900 Ciudad de Buenos Aires 2.776.138 1.367.852 2,03 202,39 13.717

Total 9.187.163 3.463.207 2,65 1.636,21 5.615 Fuente : Elaboración propia sobre la base de radios censales del CNPV 2001 - INDEC.

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Mapa 1: Área Metropolitana de Buenos Aires – Departamentos y Distritos Escolares.

Fuente: Mapa dinámico del INDEC en www.indec.gov.ar.

Antes de pasar a los resultados de los índices propuestos resulta ilustrativo analizar

estadísticamente y en términos medios las variables socioeconómicas seleccionadas para la determinación de la SRS a nivel de departamento.

Los gráficos nro. 23 y nro.24 presentan el nivel medio del indicador CAPECO presentado en el capítulo 1 calculado a partir de los datos de población, escolaridad y perceptores de ingreso agregados por departamento / distrito escolar, ordenando de mayor a menor nivel las subunidades territoriales analizadas.

En el caso de la C.A.B.A., según se puede apreciar, y aún considerando que el cálculo del indicador se realizó sobre valores agregados, lo que produce un importante efecto homogenizador de la variable, existen notables diferencias de un distrito escolar a otro.

A fin de localizar geográficamente los valores de CAPECO obtenidos para cada Distrito Escolar, el mapa nro. 2 presenta la relación entre Distritos Escolares y barrios de la C.A.B.A..

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Mapa 2: Distritos escolares y Barrios de la C.A.B.A.

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Del análisis geográfico del indicador se demuestra claramente que los menores niveles de

capacidad económica se localizan en la zona sur de la ciudad de Buenos Aires, distritos escolares 019, 021 y 005, coincidentes con los barrios de Villa Riachuelo, Villa Lugano, Villa Soldati, Nueva Pompeya y Barracas. Por otro lado, los mayores niveles de capacidad económica se sitúan en la zona noreste de la ciudad, distritos escolares 001 y 009, coincidentes con los barrios de Recoleta, Retiro y Palermo.

En el caso del conurbano bonaerense, la mayor pobreza relativa y heterogeneidad interna de los Departamentos se verifica a partir de los menores valores generales del indicador (el valor más alto de CAPECO hallado en el conurbano equivale al valor mediano de la C.A.B.A.). Sin embargo, estos resultados no implican mayor igualdad en la sub región, ya que por ejemplo, la relación entre los departamentos con mayor y menor nivel de capacidad económica media de sus hogares es en esta área de 2,70 veces (Vicente López 4,87 vs. Ezeiza 1,80), mientras que en la C.A.B.A. esta relación alcanza a 2,60 veces, lo que implica un elevado nivel de desigualdad geográfica.

Un aspecto destacable de los resultados obtenidos para el Gran Buenos Aires es la distancia relativa que separa a los departamentos más ricos (Vicente López y San Isidro) del resto. Adicionalmente, vuelve a presentarse el mismo fenómeno de localización de la riqueza y la pobreza: Departamentos ricos en el norte (Vicente López y San Isidro) y Departamentos pobres en el sur – sudoeste periférico (Ezeiza, La Matanza, Esteban Echeverría y Almirante Brown).

Gráfico 23 : Nivel medio del indicador CAPECO por Distrito Escolar - C.A.B.A. 2001

Fuente : Elaboración propia sobre la base de radios censales del CNPV 2001 - INDEC.

- 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 7,00

019 021 005 020 013 004 018 014 011 016 012 006 017 003 015 007 008 010 002 009 001

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El otro indicador utilizado para el análisis de SRS se refiere al nivel educativo del jefe de hogar.

Los resultados medios del mismo, calculado a partir de las frecuencias de nivel de instrucción del jefe de hogar relevadas en cada Departamento / Distrito Escolar se presentan en los gráficos 25 y 26.

En tales gráficos se ha mantenido el orden jerárquico entre departamentos / distritos escolares determinado a partir de los valores del indicador de capacidad económica a fin de poder apreciar claramente las discrepancias de clasificación. Adicionalmente se ha incluido como barra de error el valor de +/- un desvío estándar a efectos de considerar la variabilidad interna de la distribución.

Tanto en el caso de la C.A.B.A. como en el del Gran Buenos Aires, es posible observar una homogeneidad mayor de este indicador de nivel socioeconómico, especialmente en esta última sub región.

Gráfico 24 : Nivel medio del indicador CAPECO por Departamento - 2001

Fuente: Elaboración propia sobre la base de radios censales del CNPV 2001 - INDEC.

- 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00

Ezeiza La Matanza

Esteban Echeverria Almirante Brown

Tigre Lomas De Zamora

Quilmes Hurlingham

San Fernando Lanus

General San Martin Ituzaingo

Avellaneda Tres De Febrero

Moron San Isidro

Vicente Lopez

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Más allá de la mayor homogeneidad del nivel educativo de los jefes de hogar como indicador de

nivel socioeconómico respecto al indicador de capacidad económica, que toma en cuenta la tasa de dependencia y la condición de percepción de los ingresos, el ordenamiento jerárquico de las subunidades territoriales obtenido resulta en términos generales consistente.

Tal como se mencionó en el punto nro 3 del presente capítulo, los índices de Duncan y de aislamiento se calculan a partir de una clasificación binaria de la población, de este modo, para el

Gráfico 26 : Nivel medio de años escolaridad Jefe por Departamento - 2001

Fuente : Elaboración propia sobre la base de radios censales del CNPV 2001 - INDEC.

- 2,00 4,00 6,00 8,00 10,00 12,00 14,00 16,00 18,00

Ezeiza La Matanza

Esteban Echeverria Almirante Brown

Tigre Lomas De Zamora

Quilmes Hurlingham

San Fernando Lanus

General San Martin Ituzaingo

Avellaneda Tres De Febrero

Moron San Isidro

Vicente Lopez

Gráfico 25 : Nivel medio de años escolaridad Jefe por Distrito Escolar - C.A.B.A. 2001

Fuente : Elaboración propia sobre la base de radios censales del CNPV 2001 - INDEC.

- 5,00 10,00 15,00 20,00

019 021 005 020 013 004 018 014 011 016 012 006 017 003 015 007 008 010 002 009 001

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cálculo de los mismos, se consideró como pobres a los hogares con privaciones material (CONDHAB), corriente (CAPECO) y convergente del índice de privación material de los hogares presentado en el capítulo 1 y a los casos de jefes de hogar con nivel de instrucción hasta primaria incompleta inclusive.

El cuadro nro.15 presenta la clasificación obtenida por departamento.

Si bien la cantidad de hogares pobres identificados difiere notoriamente (en el caso de nivel

educativo resulta ser la mitad de los casos derivados del IPMH), dado el tipo de información censal disponible (frecuencias por nivel de instrucción), no es posible hacer un corte que logre una mayor correspondencia (incluir a los jefes de hogar con primaria completa dentro de la clasificación de hogar pobre, elevaría su proporción al 43%). De todas formas debe considerarse que lo que se busca en este análisis es la identificación de SRS y no el análisis particular de las condiciones de pobreza, tarea desarrollada en el capítulo 2.

A partir de la clasificación binaria presentada en el cuadro nro. 15 se calcularon el índice de disimilitud de Duncan y el índice de aislamiento para los tres niveles de escala de las subunidades territoriales del AMBA. Los resultados se presentan en el cuadro nro. 16.

Cuadro 15: Clasificación de hogares y jefes de hogar - Año 2001

Pobre No Pobre % Pobres Pobre No Pobre % Pobres

Almirante Brown 61.099 72.465 46% 28.246 105.318 21%

Avellaneda 28.031 72.822 28% 15.948 84.905 16%

Esteban Echeverria 30.570 32.143 49% 13.674 49.039 22%

Ezeiza 16.840 12.502 57% 6.981 22.361 24%

General San Martin 35.519 83.592 30% 21.400 97.711 18%

Hurlingham 15.722 32.184 33% 8.849 39.057 18%

Ituzaingo 13.761 30.648 31% 6.168 38.241 14%

La Matanza 155.851 177.684 47% 77.305 256.230 23%

Lanus 42.367 93.080 31% 24.759 110.688 18%

Lomas De Zamora 66.422 98.008 40% 35.383 129.047 22%

Moron 21.487 72.493 23% 12.607 81.373 13%

Quilmes 57.340 87.331 40% 30.237 114.434 21%

San Fernando 13.801 27.347 34% 7.989 33.159 19%

San Isidro 16.250 71.804 18% 9.068 78.986 10%

Tigre 33.465 44.618 43% 17.190 60.893 22%

Tres De Febrero 24.756 77.456 24% 15.339 86.873 15%

Vicente Lopez 11.732 79.683 13% 6.905 84.510 8%

Ciudad de Buenos Aires 139.904 884.636 14% 66.503 958.037 6%

Total 784.917 2.050.496 28% 404.551 2.430.862 14% Fuente : Elaboración propia sobre la base de radios censales del CNPV 2001 - INDEC.

Partido Hogares Jefes

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Los valores calculados para los índices de disimilitud de Duncan y de aislamiento presentan

niveles significativos de ambos fenómenos para la clasificación de hogares basada en el Índice de Privación Material de los Hogares (IPMH). En el caso de la clasificación basada en el nivel de educación del jefe de hogar, el índice de Duncan mantiene valores elevados, especialmente a nivel de radio censal, mientras que el nivel del índice de aislamiento resulta relativamente bajo, lo que implica que existe un mezcla algo homogénea en términos de jefes de hogar de nivel educativo insuficiente (hasta primaria incompleta) y el resto (de primaria completa en adelante). Dado el carácter binario de la clasificación, el mismo no permite distinguir la distribución completa del nivel educativo en cada subunidad territorial, lo que podría implicar diferencias significativas no recogidas por el método.

El cuadro nro. 17 completa el conjunto de indicadores calculados mostrando las varianzas total y entre las distintas subunidades territoriales de la variable nivel de educación del jefe de hogar junto con el índice de segregación residencial correspondiente (proporción de la varianza total explicada por las diferencias entre las distintas subunidades territoriales).

El análisis de los resultados obtenidos mediante los indicadores calculados permite obtener

conclusiones tanto en el plano metodológico como en el del análisis del fenómeno de SRS en sí. Desde el punto de vista metodológico los valores correspondientes a los tres indicadores

utilizados resultan consistentes con cierta segregación residencial que se manifiesta de manera más clara a medida que disminuye la escala de la unidad territorial de orden inferior de acuerdo con lo esperable. En este sentido, el índice de Duncan y el ISR aumentan a medida que disminuye la escala, mientras que el índice de aislamiento disminuye. Respecto a las variables utilizadas, la información basada en el IPMH resultó poseer un distribución espacial más segregada que el nivel educativo del jefe de hogar, obteniéndose por ende valores más elevados de los indicadores calculados.

En el plano sustantivo, se observa que el fenómeno de disimilitud medido según el índice de Duncan es más fuerte que el fenómeno de aislamiento (índice P*), es decir que se puede concluir que si bien las composiciones de las distintas subunidades territoriales difieren, existe al interior de cada subunidad un nivel de contacto entre los dos grupos analizados que morigera el aislamiento. En el caso

Cuadro 17: Índice de Segregación Residencial AMBA - 2001

Componente Departamentos Fracciones Radios

σ n 2 3,29 4,78 5,58

σ h 2 20,05 20,05 20,05

ISR 16,4% 23,9% 27,8%

Fuente : Elaboración propia sobre la base de radios censales del CNPV 2001 - INDEC.

Cuadro 16: Índice de Duncan e índice de aislamiento AMBA - 2001

Indicador Variable Departamentos Fracciones Radios

IPMH 0,313 0,418 0,465

Educación Jefe de Hogar 0,264 0,330 0,367

IPMH 0,651 0,578 0,530

Educación Jefe de Hogar 0,822 0,795 0,775

Fuente: Elaboración propia sobre la base de radios censales del CNPV 2001 - INDEC.

D

P*

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del índice de segregación residencial (ISR), el porcentaje de la varianza explicada por las diferencias de índole espacial es significativo y crece conforme disminuye la escala.

Los valores obtenidos mediante los indicadores calculados indican cierto grado de segregación residencial, sin embargo los mismos no resultan suficientes a fin de concluir si el fenómeno de SRS es o no severo en el área metropolitana de Buenos Aires. A tal efecto resulta útil comparar los mismos con los valores obtenidos en estudios similares para otras ciudades.

El cuadro nro. 18 presenta los resultados del índice de Duncan y del ISR obtenidos para el área metropolitana de Santiago de Chile con datos de 1992 (Rodríguez Vignoli, 2001), mientras que el cuadro nro. 19 presenta los valores de ISR para un conjunto de ciudades latinoamericanas (Rodríguez y Arraigada, 2004).

Al comparar los datos obtenidos en estudios similares con los calculados en el presente trabajo

se observa que en el caso del indicador ISR, considerando la variable “nivel de educación del jefe de hogar” y en la escala de subunidades territoriales pequeñas, el área metropolitana de Buenos Aires presenta el valor más alto de SRS con valores superiores a los de Santiago de Chile, México y Montevideo. En el caso del índice de Duncan, el área del Gran Santiago presenta valores superiores al AMBA para la variable “nivel de educación del jefe de hogar”, pero inferiores si se comparan los resultados de las variables NBI e IPMH.

Esta comparación, que puede estar viciada por diferencias en los métodos censales, escalas de las subunidades territoriales y criterios de cálculo, resulta útil de todos modos a fin de contextualizar el fenómeno identificado en el AMBA. En este caso, si bien en el imaginario colectivo subsiste la imagen

Cuadro 19: Resultados ISR ciudades latinoamericanas.

Ciudad / Año Variable Subdivisiones Grandes

Subdivisiones Medianas

Subdivisiones Pequeñas

Bogotá (1993) NBI 0,30% 18,27% 26,90%

Cali (1993) NBI 0,17% 11,56% 21,23%

Panamá (2000) NBI 2,17% 21,84% 45,53%

Guatemala (1994) NBI 7,25% s/d 33,13%

México (2000) Educación del Jefe de Hogar 6,83% s/d 7,79%

Montevideo (1996) Educación del Jefe de Hogar 16,82% s/d 22,00%

Fuente : Rodriguez y Arriagada (2004)

Cuadro 18: Resultados D e ISR área metropolitana Gran Santiago - 1992

Indicador Variable Comunas Distritos Zonal Censales Manzanas

NBI 0,225 0,277 0,321 0,420

Hacinamiento 0,220 0,262 0,304 0,387

Educación del Jefe de Hogar 0,393 0,440 0,470 0,538

NBI 5,9% 10,8% 15,0% 29,3%

Educación del Jefe de Hogar 18,2% 22,9% 25,9% 33,0%

D

ISR

Fuente : Rodriguez Vignoli (2001)

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de la sociedad Argentina como una sociedad más “europea”, igualitaria y con fuerte preponderancia de las clases medias, los datos –tanto los referidos a SRS, como los de desigualdad y pobreza- , demuestran que no se evidencian fuertes diferencias respecto a otras grandes metrópolis de Latinoamérica, incluso al realizar la comparación con algunas ciudades consideradas paradigmáticas en términos de desigualdad y segregación.

Por otro lado se debe remarcar que, si bien los niveles de segregación residencial socioeconómica obtenidos para el AMBA son significativos, no es posible hablar de fenómenos de conformación de guetos típicos de muchas ciudades norteamericanas en las que las diferencias de localización basadas en cuestiones raciales son superlativas.

En el caso del AMBA, así como en el de otras ciudades latinoamericanas, los fenómenos de segregación residencial socioeconómica, tomando como grupo minoritario a las poblaciones pobres,68

4.1 Identificación de áreas pobres

existen en un nivel moderado pero suficiente como para poder caracterizar a determinas subunidades territoriales pequeñas como áreas pobres. Si bien los problemas más relevantes observados en las ciudades latinoamericanas continúan siendo los niveles de pobreza, el bajo nivel de ingreso per capita y el alto nivel de desigualdad, la presencia de cierta segregación residencial de índole socioeconómica los agrava. En el punto 5 del presente capítulo se presenta una descripción de los efectos de la SRS.

Al comenzar el presente capítulo se mencionaba que la existencia de segregación residencial

socioeconómica podía ser utilizada como input para el diseño de políticas públicas encaminadas a mejorar las condiciones de vida de los más pobres. A tal fin resulta necesario identificar claramente tales áreas y caracterizarlas de manera amplia a fin de lograr una alta efectividad en el proceso de focalización. Si bien la identificación de los radios censales que pueden considerarse como pobres es factible mediante el uso de cualquier software de análisis estadístico, el desarrollo reciente de potentes sistemas de información geográfica (SIG) así como los avances de la econometría espacial abren oportunidades de mejora considerable en este proceso.

Estas herramientas permiten relacionar de una forma rápida y precisa información de diversa índole como ser condiciones medio ambientales, dotación de infraestructura, densidad poblacional y nivel socioeconómico con un anclaje geográfico a niveles de escala tan pequeños como la información disponible permita, obteniéndose rápidamente una lectura integral (análisis multicriterio) de las condiciones sociales en las distintas áreas de la ciudad.

En el caso del AMBA, el proyecto "Atlas Ambiental de Buenos Aires - http://www.atlasdebuenosaires.gov.ar" de la Agencia de Promoción Científica y Tecnológica de la Secretaría de Ciencia, Tecnología e Innovación Productiva de la Nación (SECYT) y del Gobierno de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires (GCABA), realizado por el Consejo de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) a través del "Centro de Investigaciones Geoambientales" CIGA del Museo Argentino de Ciencias Naturales "Bernardino Rivadavia" (MACN) y por la Universidad de Buenos Aires (UBA) a través de la Facultad de Arquitectura y Urbanismo (FADU),

En el marco del presente trabajo y a efectos de obtener un mapa socioeconómico del área metropolitana, se procedió a calcular el indicador de capacidad económica CAPECO (ver capítulo 1) a nivel de radio censal para el conurbano bonaerense y fracción censal para la C.A.B.A. (máximo nivel de desagregación de los datos del Censo 2001 obtenidos). Posteriormente se volcaron los polígonos de tales subunidades territoriales en un sistema de información geográfica a fin de poder vincular la información tabulada con el mapa del área y se estableció una segmentación en cinco niveles de los

es un claro ejemplo las potencialidades mencionadas.

68 Cabe destacar que otra estrategia para medir la segregación residencial socioeconómica podría consistir en tomar como grupo minoritario para el análisis a los estratos más altos. Algunos estudios en este sentido muestran que los niveles de este tipo de SRS resultan muy superiores a los que consideran como minorías a las poblaciones pobres. En este caso podría hablarse de procesos de auto segregación por parte de tales estratos y los resultados indicarían que la presencia de no-ricos en áreas ricas es inferior a la de no-pobres en áreas pobres. Ver Rodríguez y Arriagada (2004).

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valores correspondientes al indicador CAPECO dadas las capacidades cromáticas del sistema de información geográfica utilizado. El cuadro nro. 20 presenta los valores medios y de corte de la segmentación utilizada junto con el número de hogares comprendido en cada estrato.

El resultado obtenido, presentado a continuación, muestra consistencia respecto a otros análisis

similares desarrollados en esta materia, pero con un nivel de precisión superior, especialmente en el caso del conurbano bonaerense en el que se representan los niveles socioeconómicos por radio censal.69

69 En anexo se presenta a fin de complementar los resultados obtenidos el mapa basado en el índice de hacinamiento elaborado por “Atlas Ambiental de Buenos Aires” (

http://www.atlasdebuenosaires.gov.ar)

Cuadro 20: Segmentación índice CAPECO por radio censal

Estrato Nro de

Hogares Media Lím. Inferior Lím.

Superior Alto 545.316 6,74 6,00 12,00 Medio Alto 864.307 5,20 4,50 6,00 Medio 912.033 3,76 3,00 4,50 Medio Bajo 746.684 2,23 1,50 3,00 Bajo 394.867 1,13 0,12 1,50 Total 3.463.207 3,96 0,12 12,00 Fuente : Elaboración propia sobre la base de radios censales del CNPV 2001 - INDEC.

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Pobreza e Infraestructura en el AMBA

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Si bien los resultados obtenidos resultan claros y consistentes en términos generales, se debe destacar que en los radios censales de bajas densidades habitacionales se presentan algunas inconsistencias puntuales que deben considerarse con especial cuidado. Así, por ejemplo, en el partido de Ezeiza es posible observar un área considerable calificada como estrato “Medio – Alto”, que no se condice con los resultados del análisis estadístico de los datos. Al revisar en detalle este resultado, lo que se observa es que existe un radio censal que incluye a la población del Barrio Aeropuerto (barrio de buen nivel socioeconómico) junto con una parte importante del parque adyacente al Aeropuerto Ministro Pistarini (Ezeiza), que al ser un área deshabitada asume los valores relevados en el citado barrio.

Un fenómeno similar sucede con los grandes predios de las Fuerzas Armadas (Base Aérea Palomar; Campo de Mayo y Regimiento 3 de Infantería), que dado la alta escolaridad media y la baja tasa de dependencia del personal destacado en ellos en el momento del censo, asume valores del índice CAPECO correspondientes al estrato “Alto”.

Finalmente, otro caso anómalo a considerar es el de algunas fracciones censales en la C.A.B.A. (especialmente en Retiro y Costanera Sur) que al incluir villas de emergencia junto con áreas de elevado nivel socioeconómico terminan siendo clasificadas en un estrato intermedio entre ambos extremos sin ser este valor representativo de las poblaciones que habitan el área. Este problema se corregiría en caso de llevar el análisis a nivel de radio censal en vez de fracción censal70

5 Impacto de la SRS y paliativos.

.

Los estudios realizados sobre segregación residencial socioeconómica en las grandes ciudades

latinoamericanas coinciden en señalar la importancia del fenómeno a partir de los efectos que el mismo tiene sobre la dinámica social y económica. Tal como se mencionó, la SRS opera como mecanismo de reproducción de las desigualdades socioeconómicas, de las cuales ella misma es una manifestación.

Rodríguez y Arriagada (2004) subrayan que la SRS “aísla a los pobres, quienes, al tener como contexto cotidiano sólo pobreza y pares pobres, estrechan sus horizontes de posibilidades, sus contactos y sus probabilidades de exposición a ciertos códigos, mensajes y conductas funcionales a una movilidad social ascendente. La separación que introduce la SRS se agrava, además, por la reducción de los ámbitos de interacción de los diferentes grupos socioeconómicos, siendo el caso de la segmentación educativa uno de los más sobresalientes y relevantes (CEPAL, 2001); así, se debilitan los contrapesos a la brecha física entre grupos socioeconómicos. Se suman indicios de que la SRS deteriora la vida comunitaria y la capacidad de acción colectiva, asociándose con la violencia y la desconfianza” (Rodríguez y Arraigada, 2004, p. 6).

Analizar en detalle las consecuencias de la segregación residencial socioeconómica y cuantificarlas está fuera del alcance de este trabajo, sin embargo, es dable destacar que según la bibliografía analizada71 existe evidencia que relaciona los fenómenos de SRS con el retraso y la deserción escolar, altas tasas de delincuencia, desempleo juvenil y embarazo adolescente72

70 Esta tarea se ha omitido en el procesamiento de los datos censales disponibles debido a que por la alta densidad habitacional de la C.A.B.A., representar los polígonos de los radios censales (en algunos casos menores que una manzana) resulta una tarea de alto costo. 71 Ver Catenazzi y Lombardo (2003); Cravino (2006); Feitosa y Camara (2004); Groisman y Suárez (2005); Rodríguez Vignoli (2001); Rodríguez y Arriagada (2004) y Sabatini, Cáceres y Cerda (2001). 72 La relación entre los factores de desintegración social mencionada y la SRS se manifiesta a partir de la presencia conjunta de ambos fenómenos, no habiéndose encontrado en la bibliografía análisis de causalidad. En Sabatini, Cáceres y Cerda (2001) se realiza un análisis de correlación controlado a fin de descartar relaciones espureas entre las problemáticas sociales y la SRS obteniéndose correlaciones muy significativas estadísticamente. Por otro lado, en Rodríguez y Arriagada (2004) el análisis de la relación entre estos fenómenos remite a marcos teóricos de matriz sociológica.

, sin que hayan podido comprobarse relaciones de causalidad. Tomando en cuenta dicha relación, las barriadas más humildes del conurbano estarían expuestas a factores de desintegración social que podrían terminar generando subculturas escépticas sobre la posibilidad de movilidad social ascendente vía trabajo, lo que aumentaría la probabilidad de conductas que bloquean la acumulación de capital humano y disminuyen la capacidad de generar ingresos laborales.

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En el caso de la periferia del AMBA, las grandes distancias que separan a los barrios pobres de los centros urbanos, combinadas con una infraestructura vial y de transportes insuficiente y deteriorada, generan una situación de aislamiento que puede considerarse crítica. Adicionalmente, y debido a los factores de desintegración social mencionados, las escuelas, que deberían actuar como un fuerte instrumento igualador, no cumplen adecuadamente su rol debiendo suplir carencias en otros frentes (desnutrición, desintegración familiar, violencia, adicciones, etc.) lo que redunda en calidades educativas diferenciales que terminan reforzando en el largo plazo las desigualdades.

Ante esta situación, la existencia de SRS presenta dos implicancias: por un lado agrava los efectos de la desigualdad y la pobreza, pero por otro presenta ciertas oportunidades de política pública entre las que se destacan:

• Mejorar la infraestructura de transporte. • Implementar planes de regularización catastral y dominial. • Pavimentar las calles de tierra cegando las zanjas a cielo abierto. • Dotar de servicios públicos de red (agua, desagües, pluviales, gas natural). • Desarrollar espacios públicos de calidad. • Construir centros de asistencia social, especialmente para la infancia a fin de

descomprimir las demandas sobre las escuelas. • Estas políticas actuarían sobre distintas vías, y en conjunto tendrían efectos sinérgicos

como ser: • Mejora de la conectividad de estos barrios con los centros urbanos. • Incremento del valor de los activos de los hogares (especialmente viviendas) generando

probablemente procesos de recambio inmobiliario parciales que aumentarían la heterogeneidad social.

• Recuperación del rol de la escuela en términos educativos. • Mejora de las condiciones sanitarias (agua y saneamiento). • Disponibilidad de recursos adicionales para las familias por la vía de los costos evitados

(salud, gas más barato, transporte más eficiente). • Aumento de la efectividad policial y la seguridad al verse facilitado el tránsito y el acceso.

El siguiente capítulo aborda con mayor detenimiento la problemática de la dotación de servicios de infraestructura en el AMBA y su relación con la pobreza como mecanismo de mejora de la calidad de vida de los sectores más vulnerables de la región.

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Capítulo 4: Políticas de infraestructura y pobreza

1 Introducción En los capítulos anteriores se presentó una visión panorámica de los problemas de desigualdad

y pobreza en el área metropolitana de Buenos Aires. Tal tarea permite convalidar una serie de afirmaciones:

• El acelerado crecimiento económico de los últimos años, si bien ha permitido superar la

crisis post devaluación, ha generado un progreso moderado en la distribución del ingreso de los hogares respecto de la situación imperante hacia fines del los ’90.

• La incidencia de la pobreza ha disminuido tras la crisis considerablemente, sin embargo aún continúa situándose en los niveles de fines de los ’90, considerándose estos elevados.

• La incidencia de la indigencia, así como la brecha y la severidad de la pobreza presentan valores superiores a los registrados en la segunda mitad de la década del ’90, lo que confirma cierto deterioro de la situación de los hogares más pobres.

• Es posible afirmar que existe en el AMBA un nivel significativo de segregación residencial socioeconómica que equipara a Buenos Aires con otras ciudades latinoamericanas tradicionalmente destacadas por sus niveles de desigualdad.

Dada esta situación, la lucha contra la pobreza y la desigualdad requiere de políticas enérgicas

por parte del Estado en diversos frentes y de manera concurrente, siendo uno de ellos el correspondiente a la inversión y sustentabilidad de la infraestructura.

En el caso del presente trabajo solo se analizará por una cuestión de alcance dentro de lo que se considera infraestructura la prestación de servicios de utilidad pública de red y en menor detalle algunos aspectos relacionados con el transporte público.

Se excluye del análisis explícitamente el problema del déficit habitacional por considerar que la problemática de la vivienda, si bien se relaciona fuertemente con las cuestiones vinculadas a los servicios de utilidad pública, excede ampliamente por su complejidad y alcance los objetivos de este trabajo.

En el presente capítulo se examinarán los niveles de cobertura de infraestructura en el AMBA, el uso de tales servicios y el impacto sobre la pobreza y la desigualdad de las políticas que se adoptan en torno a la prestación de los servicios públicos junto con otras particularidades de los mismos.

2 Cobertura de los servicios de infraestructura 2.1 Contexto general

La bibliografía consultada sobre la materia73

73 Ver Estache, Foster y Wodon (2004); Fay y Morrison (2005); Foster (2003); Foster (2003b); Komives, Foster, Halpern y Wodon (2005) y Ordoqui Urcelay (2007).

coincide en señalar un notable atraso en la inversión en infraestructura de servicios de utilidad pública en toda la región latinoamericana respecto al resto del mundo en desarrollo. Tal atraso se verifica por un lado en bajos niveles de inversión en los servicios de utilidad pública en relación al producto bruto de las economías de la región y por el otro a la lentitud de los avances, sobre todo al compararlos con los logros de otros países en vías de desarrollo, especialmente de la región asiática. El Banco Mundial, en su documento “Infraestructura en América Latina y el Caribe: Tendencias recientes y retos principales” señala que “La región gasta en la actualidad menos de 2% del PIB en infraestructura, cuando necesitaría entre 4% y 6% anual para mantenerse a la misma altura o bien alcanzar a países que antiguamente iban a su zaga, como Corea o China.” (Fay y Morrison, 2005, p. 2). En tal documento se destaca que en el año 2005, 58 millones de

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latinoamericanos aún carecían de acceso al agua potable, mientras que 137 millones no contaban con acceso al saneamiento.

Esta situación se debe básicamente a que los países de la región han experimentado en los últimos treinta años fuertes crisis macroeconómicas que derivaron en la aplicación de drásticos ajustes fiscales, siendo la inversión en infraestructura uno de los componentes del presupuesto público más afectados.

Se debe destacar que si bien durante la década del ’90 América Latina recibió aproximadamente el 50% de los flujos de inversión privados mundiales en infraestructura (aprox. 393 mil millones de U$D) (Fay y Morrison, 2005, p. 5), tal inversión resultó insuficiente para contrarrestar el colapso de la inversión pública. Además, una parte considerable de la misma fue destinada a la compra y concesión de activos (proceso de privatizaciones) y se concentró fuertemente en el sector de las telecomunicaciones.

A fin de comprender la problemática de la infraestructura y tener una correcta lectura de los datos referidos a la materia se debe distinguir el objeto de análisis ya que existen al menos dos concepciones claramente diferenciadas: por un lado los informes de desarrollo humano y la información suministrada por UNICEF y la OMS hacen referencia a un acceso mínimo de servicios que incluyen alternativas de provisión precarias74

, mientras que en el CNPV 2001 y en informes del Banco Interamericano de Desarrollo y del Banco Mundial se hace referencia a la provisión domiciliaria de servicios proporcionados por sistemas de red pública. Esta distinción es crucial para entender las discrepancias de los datos de una y otra fuente.

A partir de datos estadísticos del Programa de Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD) – Reporte de Desarrollo Humano 2006, la situación mundial de los principales indicadores relacionados con el acceso a servicios de infraestructura se presenta en el cuadro nro. 21.

Una lectura correcta de tal información debe tener en cuenta al porcentaje de la población urbana en cada región, ya que en términos generales la cobertura de infraestructura alcanza fundamentalmente a los centros urbanos. En tal sentido, si bien Latinoamérica presenta niveles superiores a los asiáticos en todos los indicadores, las distancias entre los mismos son inferiores a la

74 En el apéndice metodológico se presenta a modo de ejemplo las definiciones de “Acceso a fuentes de agua mejorada” y “Saneamiento mejorado”.

Cuadro nro. 21: Población con acceso a servicios de infraestructura* Agua

mejorada Saneamiento

mejorado Electricidad Telefonía fija Población Urbana

[% de la Pob.] [% de la Pob.] [% de la Pob.] [Líneas cada mil hab.] [% de la Pob.]

America del Norte 100.00 100.00 100.00 602.11 80.73

Europa 100.00 100.00 100.00 571.58 75.68

Oceanía 100.00 100.00 100.00 564.00 88.20

Asia 82.22 46.72 74.08 148.58 48.95

América Latina 89.53 76.64 90.18 178.49 70.68

Medio oriente 83.23 71.46 68.35 112.54 78.71

Africa 62.64 43.94 40.45 31.83 37.91

Total 81.91 54.46 73.31 178.84 52.60 Fuente: Elaboración propia sobre datos del PNUD. Muestra de 82 países con información disponible.

*Nota: Al considerar acceso a fuentes mejoradas en agua y saneamiento, no necesariamente implica acceso a través de redes públicas.

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75

distancia en el porcentaje de población urbana, lo que permite inferir un mayor grado de cobertura en las ciudades asiáticas75

De acuerdo a la información presentada por el PNUD.

76

, la Argentina tendría un 96% de su población con acceso a fuentes de agua mejoradas, un 91% con servicios de saneamiento mejorados, un 95% de acceso a servicios eléctricos y 227 líneas telefónicas por cada mil habitantes. En el caso del agua y el saneamiento, dado el carácter mínimo de las condiciones exigidas por los indicadores, los mismos difieren sustancialmente de los índices de provisión mediante redes públicas, los que se presentan en el cuadro nro. 22 junto con la cobertura de otros servicios de infraestructura prestados mediante sistemas de red.

Como se puede apreciar en el cuadro anterior, los niveles de cobertura de servicios de infraestructura mediante sistemas de red difieren considerablemente respecto a los correspondientes a “fuentes mejoradas de acceso”, siendo esta una de las principales consecuencias del déficit de inversión en infraestructura mencionado arriba. Una observación que no debe obviarse es que si bien en el Reporte de Desarrollo Humano del PNUD la Argentina posee buenos indicadores de acceso mejorado a servicios de agua y saneamiento, dada la alta proporción de los mismos que es prestada en condiciones precarias, tal situación de infraestructura no es coherente con el nivel de desarrollo del país en el sentido que sería esperable una mayor cobertura de los sistemas de infraestructura de red77

2.2 Desigualdad en el acceso a servicios públicos en el AMBA

.

El análisis detallado de la cobertura de los servicios públicos provistos mediante redes en el

AMBA se realiza a partir de dos fuentes de datos: • Censo 2001 agregado a nivel de radio censal para el G.B.A. y de fracción censal para la

C.A.B.A.. • Base Usuaria Ampliada de la EPH correspondiente al segundo semestre del 2006.

Al igual que en el caso del análisis de la pobreza y de la segregación residencial socioeconómica, un fuerte condicionante resulta ser la disponibilidad de información desagregada. Dada la información disponible, los servicios a considerar en el presente capítulo son los correspondientes a:

75 Si bien la carencia de infraestructura afecta la calidad de vida urbana y rural, el caso de carencia urbana es mucho más grave por efecto de la densidad. Adicionalmente, la infraestructura de redes generalmente es suplida por otros medios en los ámbitos rurales. 76 Los datos recopilados por el PNUD provienen de distintas fuentes, entre las que se destacan la Agencia Internacional de Energía (EIA), UNICEF y OMS. 77 Se recuerda que, por ejemplo, el acceso a una fuente de agua a 1000 m de distancia, que no garantiza el baño ni la lavandería a no ser que se practique en la fuente es considerado por el PNUD un “acceso mejorado a fuentes de agua”.

Cuadro nro. 22: Población con acceso a servicios de infraestructura por red pública

Región Agua Potable Desagüe Cloacal Energía Eléctrica Gas por Red

C.A.B.A. 100% 99% 99% 96%

G.B.A. 73% 42% 97% 84%

A.M.B.A. 81% 59% 98% 87%

Resto 84% 47% 94% 52%

Total País 83% 50% 95% 61% Fuente: Elaboración propia sobre datos del CNPV 2001 - INDEC.

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Servicios relevados en CNPV 2001 Servicios Relevados en BUA EPH

Gas Natural suministrado por red. Agua potable suministrada por red. Desagües cloacales suministrados por red.

Internet Telefonía fija.

Gas Natural suministrado por red. Agua potable suministrada por red. Desagües cloacales suministrados por red.

a) Cabe destacar que las estimaciones que se obtienen según una u otra fuente de datos

pueden presentar diferencias que se deben fundamentalmente a dos motivos: b) Diferentes momentos de relevamiento: Los datos del CNPV corresponden al año 2001,

mientras que los datos de la EPH corresponden al año 2006. Si se considera que la inversión en infraestructura para el período comprendido entre ambos años ha sido muy baja, este problema no debiera ser significativo, salvo por las variaciones en la población de las áreas con o sin servicios.

c) Los datos surgidos de la EPH son de carácter muestral, y si bien están ponderados a fin de representar la población total del AMBA, un grado mayor de segmentación introduce errores crecientes en las estimaciones.

Hechas las aclaraciones metodológicas, a partir de los datos correspondientes al segundo semestre del 2006 del componente hogares de la BUA de la EPH se puede observar que existe una desigualdad manifiesta en el acceso a los servicios de utilidad pública según el nivel de ingreso por adulto equivalente de los hogares del AMBA. Esta desigualdad resulta muy pronunciada para los servicios de desagües cloacales y gas natural y algo más leve en el de agua potable. El cuadro nro. 23 y el gráfico nro. 27 presentan los resultados obtenidos de este primer análisis.

Los datos mostrados en el cuadro nro. 23 permiten concluir adicionalmente, que de entre los hogares pobres, los que acceden a los servicios son los que poseen una menor cantidad relativa de miembros (el nivel de cobertura en término de personas es menor en los deciles 1 y 2 de ingreso por adulto equivalente que el correspondiente a los hogares), siendo esto un probable indicador de que entre los pobres, los que tienen acceso a servicios de utilidad pública son los “menos” pobres.

Por otro lado, los niveles generales de cobertura obtenidos a partir de la muestra de la EPH resultaron consistentes con los niveles de cobertura presentados en el cuadro nro. 22 elaborado a partir de datos censales, debiéndose poner alguna reserva solo en el caso del servicio de gas natural.

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Respecto al área metropolitana de Buenos Aires se debe tener en cuenta que la C.A.B.A. posee

una cobertura casi total de servicios que excluye básicamente a algunos pobladores de villas de emergencia, y aún en este caso, la falta de acceso no es producto de su indisponibilidad en el tejido urbano, sino producto de la imposibilidad de conectar los servicios a sus viviendas dada la precariedad de las mismas78

78 En estos casos prestaciones como la de gas natural o de desagües cloacales se encuentra imposibilitada por la precariedad de las viviendas que no permiten el adecuado desarrollo de las instalaciones internas necesarias.

.

Gráfico 27 : % de Hogares según decil de ingresos por AE con acceso a servicios AMBA - 2006

Fuente : Elaboración propia sobre datos de la BUA EPH 2° sem 2006

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90%

100%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Decil de ingreso por AE

Agua Cloaca Gas

Cuadro nro. 23: Acceso a servicios según decil de ingresos por AE AMBA - 2006

Hogares Personas Hogares Personas Hogares Personas

1 58% 56% 25% 21% 31% 30%

2 66% 63% 33% 32% 41% 39%

3 70% 72% 38% 35% 56% 54%

4 72% 71% 47% 47% 63% 62%

5 76% 76% 55% 54% 72% 72%

6 83% 81% 66% 65% 86% 86%

7 84% 84% 70% 69% 88% 89%

8 87% 87% 77% 77% 92% 93%

9 92% 91% 86% 87% 94% 94%

10 94% 94% 91% 92% 98% 99%

Total 78% 75% 59% 52% 72% 66% Fuente : Elaboración propia sobre datos de la BUA EPH 2° sem 2006

Agua Potable Desagües Cloacales Gas Natural Decil de ingreso por

AE

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En este caso, el análisis parcial de acceso a los servicios considerados para el área del Gran Buenos Aires, cambia levemente pero no se ven alteradas sus conclusiones respecto a la desigualdad socioeconómica en el acceso a los servicios, según se puede apreciar en el cuadro nro. 24.

Un análisis similar puede realizarse a partir de los datos del CNPV 2001; en este caso se obtiene

mayor precisión en los porcentajes de acceso e información más detallada por tratarse de datos censales, pero, como contrapartida, se pierde precisión en términos de clasificación de los hogares, ya que los mismos solo se pueden clasificar según las características medias del radio censal en el que fueron relevados. En este caso se recurre a la clasificación de los radios censales según el indicador CAPECO presentado y utilizado en los capítulos anteriores.

Cuadro nro. 25: Acceso a servicios según CAPECO por Radio Censal CNPV 2001 - GBA

Alto Medio Alto Medio Medio Bajo Bajo

Agua Potable 100% 94% 92% 69% 53% 77%

Desagües Cloacales 98% 88% 63% 27% 9% 44%

Gas Natural 99% 98% 92% 69% 24% 72%

Telefonía Fija 95% 92% 84% 67% 43% 71%

Internet 36% 30% 15% 6% 2% 12%

IPMH Sin privación 92% 90% 82% 60% 25% 64%

IPMH PRC 8% 9% 15% 21% 19% 17%

IPMH PP 0% 1% 2% 10% 21% 8%

IPMH PC 0% 0% 1% 9% 35% 10% Fuente : Elaboración propia sobre datos del CNPV 2001 - INDEC * Para la definición del Rango CAPECO ver cuadro nro. 20 - Capítulo 3.

Rango Capeco* Total Servicio

Cuadro nro. 24: Acceso a servicios según decil de ingresos por AE GBA - 2006

Hogares Personas Hogares Personas Hogares Personas

1 54% 52% 16% 14% 29% 28%

2 59% 57% 25% 23% 35% 33%

3 66% 64% 25% 23% 46% 44%

4 63% 66% 32% 31% 54% 51%

5 67% 67% 40% 40% 60% 59%

6 70% 70% 44% 43% 69% 71%

7 76% 73% 53% 52% 81% 81%

8 78% 78% 57% 56% 83% 85%

9 78% 77% 64% 64% 90% 91%

10 86% 86% 74% 78% 92% 93%

Total 70% 67% 43% 38% 64% 58% Fuente : Elaboración propia sobre datos de la BUA EPH 2° sem 2006

Decil de ingreso por

AE

Agua Potable Desagües Cloacales Gas Natural

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El cuadro nro. 25, elaborado sobre los datos censales del conurbano bonaerense, confirma la

baja cobertura de los servicios públicos para los sectores más vulnerables de la población. En el mismo resulta notorio que los servicios de desagües cloacales y gas natural presenten menor cobertura en los radios censales clasificados como “bajo” que la cobertura de la población del 1° decil de ingresos por adulto equivalente del cuadro nro. 24, siendo que en tales radios censales habita el 19% de los hogares del GBA. Más allá de los errores de origen metodológico (comparación de una muestra vs. el censo y diferentes momentos), esta diferencia se asienta en particular sobre el hecho que tales servicios no llegan a la periferia del conurbano, donde, según se pudo identificar en el capítulo anterior, se localizan las “áreas pobres” de la ciudad, siendo precisamente en este punto donde se da la conexión entre ausencia de infraestructura y pobreza.

El cuadro nro. 25 se completa presentando el nivel de acceso a la telefonía fija e internet. En este caso resulta destacable la relativamente alta penetración de la telefonía en las áreas clasificadas como bajas, fenómeno probablemente debido a los costos relativamente más bajos de extensión de la red de este servicio. En el caso del acceso a internet, el mismo presupone la existencia de computadora en el hogar y de telefonía fija o video cable además de un mínimo nivel educativo de los miembros del hogar, conjunción poco probable en las áreas de mayor pobreza, lo que se refleja en la baja penetración de este servicio. Este servicio, si bien no puede considerarse esencial, implica una importante restricción en el acceso a oportunidades e información para los sectores más vulnerables.

El cuadro nro. 26 muestra las correlaciones cruzadas ente el nivel del indicador de capacidad económica del radio censal y el acceso a los distintos servicios de infraestructura79 evaluados. En el mismo se puede apreciar que todas los correlaciones resultan elevadas y significativamente distintas de 0, reforzando estadísticamente las conclusiones de los párrafos anteriores80

El análisis del acceso a los servicios de utilidad pública según nivel de ingresos u otro indicador

de nivel socioeconómico como CAPECO se enriquece si se analiza la forma en que los hogares que no poseen tal acceso suplen a los servicios de red.

.

79 El acceso a los servicios es evaluado a nivel de radio censal como porcentaje de cobertura de cada uno de ellos. 80 Esta alta correlación, que implica la presencia o ausencia de los servicios de manera conjunta, suele ser una de las más importantes dificultades a la hora de valorizar económicamente los servicios de infraestructura mediante modelos hedónicos debido a la fuerte presencia de colinealidad que se genera. Ver Vázquez y otros (2006).

Cuadro nro. 26: Correlaciones: Servicios y CAPECO por Radio Censal CNPV 2001-GBA

CAPECO Agua Cloaca Gas Teléfono Internet

1.000 0.423 0.649 0.784 0.860 0.852 . (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000)

1.000 0.523 0.421 0.405 0.307 . (0.000) (0.000) (0.000) (0.000)

1.000 0.604 0.576 0.537 . (0.000) (0.000) (0.000)

1.000 0.890 0.610 . (0.000) (0.000)

1.000 0.735 . (0.000)

1.000 .

Correlaciones de Pearson N = 6065 Fuente : Elaboración propia sobre datos del CNPV 2001 - INDEC

Teléfono

Internet

CAPECO

Agua

Cloaca

Gas

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80

En el caso del acceso al agua las alternativas relevadas por el Censo se presentan en el cuadro nro. 27. En el mismo se observa que a medida que se desciende en la clasificación de los radios censales según el indicador CAPECO, el suministro de agua se vuelve más precario, apareciendo hogares que recurren a procedimientos arcaicos de suministro como los pozos sin bomba o la recolección de agua de lluvia.

Esta tipificación, si bien distingue los principales métodos de provisión de agua para higiene y

bebida de los hogares, omite distinciones de calidades81

, en tal sentido se da el caso que, por ejemplo, existen grandes diferencias cualitativas dentro de la categoría “Perforación con bomba a motor”, ya que la misma incluye desde pozos semisurgentes con bombas sumergibles y encamisado a bombas centrífugas autocebantes con perforaciones a la napa freática, pasando por los tradicionales motobombeadores. Estos tres tipos de “Perforación con bomba a motor” poseen diferencias abismales en términos de salubridad, continuidad y caudal, eficiencia energética y costos de inversión.

El cuadro nro. 28 presenta las distintas alternativas utilizadas por los hogares para la eliminación de aguas servidas.

81 Tal distinción no podría ser relevada en un Censo. En caso de necesitarse la misma se debe recurrir a encuestas específicamente diseñadas a tal fin.

Alto Medio Alto Medio Medio Bajo Bajo

Red pública 98% 89% 63% 27% 9% 44%

Camara séptica y pozo 1.2% 9.1% 25% 45% 38% 32%

Solo pozo 0.3% 2.3% 12% 28% 52% 23%

Hoyo excavación etc 0.0% 0.0% 0.0% 0.2% 1.0% 0.2%

Fuente : Elaboración propia sobre datos del CNPV 2001 - INDEC

Tipo de saneamiento Rango CAPECO Total

Cuadro nro. 28: Tipo de desagüe utilizado por los hogares según rango CAPECO - GBA

Alto Medio Alto Medio Medio Bajo Bajo

Red pública 100% 94% 92% 68% 51% 76%

Perforación con bomba a motor 0.2% 5.2% 7.5% 28% 37% 20%

Perforación con bomba manual 0.0% 0.0% 0.0% 0.8% 4.8% 1.2%

Pozo con bomba 0.0% 0.7% 0.8% 3.2% 6.5% 2.7%

Pozo sin bomba 0.0% 0.0% 0.0% 0.2% 0.5% 0.2%

Pozo de lluvia 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 0.0%

Transporte por cisterna 0.0% 0.1% 0.1% 0.2% 0.6% 0.2%

Agua de río, canal, arroyo 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%

Fuente : Elaboración propia sobre datos del CNPV 2001 - INDEC

Cuadro nro. 27: Tipo de agua utilizada por los hogares según rango CAPECO - GBA

Total Suministro de Agua Rango CAPECO

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81

En este caso, al igual que en el anterior se comprueba el aumento de la precariedad del método

de disposición de las aguas servidas a medida que se desciende en el rango del indicador CAPECO. Asimismo, en este caso también deben hacerse algunas observaciones de índole cualitativo: Los métodos alternativos a la red pública poseen distintos grados de sofisticación y utilización. En el caso del conurbano bonaerense, desde la década del ’90 se observó un importantísimo crecimiento en el nivel de la napa freática, lo que alteró considerablemente la frecuencia de vaciado necesaria para los pozos así como su vida útil. Ante esta situación, los hogares debieron optar entre enfrentar costos crecientes de vaciado de sus pozos absorbentes o vaciar los mismos a la vía pública (a zanjas a cielo abierto o cunetas en los casos de pavimento durante los días de lluvia) produciéndose un notable desmejoramiento de la calidad de vida en aquellos barrios que no estuvieran alcanzados por las redes de servicios cloacales. En este sentido, el método de eliminación de aguas servidas puede ser eficaz en la medida que todo el vecindario lo utilice correctamente, caso contrario, las externalidades negativas de una utilización irregular genera un importante impacto en el resto de los hogares del área.

Finalmente, el cuadro nro. 29 muestra los distintos tipos de combustible utilizados por los hogares del Gran Buenos Aires según el rango del indicador CAPECO.

Alto Medio Alto Medio Medio Bajo Bajo

Gas de red 99% 98% 92% 68% 23% 71%

Gas de tubo 0.1% 0.4% 1.1% 2.5% 3.3% 1.9%

Gas en garrafa 0.7% 1.8% 7.0% 29% 73% 27%

Leña o carbón 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 0.7% 0.2%

Otros 0.2% 0.1% 0.1% 0.2% 0.4% 0.2%

Fuente : Elaboración propia sobre datos del CNPV 2001 - INDEC

Tipo de Combustible Rango CAPECO Total

Cuadro nro. 29: Tipo de combustible utilizado por los hogares según rango CAPECO - GBA

Para este servicio vuelven a repetirse las mismas consideraciones: aumento de la precariedad a

medida que se desciende en la escala social. En el caso de los combustibles, un fenómeno destacado es el relacionado con los costos, ya que el gas envasado (Gas Licuado de Petróleo o GLP) posee un precio varias veces superior al del gas natural por KCaloría. Un dato llamativo que surge de la información del Censo es el bajo nivel de utilización de los tubos o cilindros de gas, que eran habituales en las barriadas de clase media en la década del ’70. Este tipo de suministro, más seguro y con provisión continua82

82 Este sistema consiste en un tandem de dos tubos instalados fuera de la vivienda que garantiza continuidad de servicio en la misma, es decir que cuando uno se agota entra en uso el otro tubo, permitiendo el uso de instalaciones internas adecuadas, las que son reutilizables si se desarrollara con posterioridad la red de gas natural.

ha ido perdiendo participación de la mano de la mayor precariedad de las viviendas que quedaron sin acceso a la red de gas natural y de los subsidios aplicados en particular sobre las garrafas de menor porte. Adicionalmente, los hogares de menores recursos presentan dificultades financieras para enfrentar el costo puntual de los tubos, siendo la mayor frecuencia de reposición de las garrafas una solución a este problema.

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82

3 Desigualdad en el gasto y consumo de los servicios públicos A fin de analizar los impactos distributivos de las políticas de servicios públicos se hace

necesario complementar el análisis de la cobertura presentado en el punto anterior con los gastos que enfrentan por tales servicios los hogares de la región metropolitana y el uso o consumo que hacen de los mismos. Para ello se utiliza la información proveniente de la Encuesta Nacional de Gasto de los Hogares (ENGH) desarrollada por el INDEC en los años 1996 – 1997, última disponible83

El gráfico nro. 28 presenta la incidencia de tales servicios en el presupuesto de los hogares según decil de ingreso por adulto equivalente del hogar

a la fecha. Sobre los microdatos de la ENGH 1996-1997, es posible obtener para el AMBA la estructura de

gastos de los hogares según su nivel de ingresos y de este modo complementar el análisis de acceso presentado con los niveles de consumo implícitos y el impacto de los mismos sobre el presupuesto familiar.

En este caso se considera para el análisis el gasto en los siguientes subgrupos de consumo: Agua y electricidad (no es posible obtener una desagregación entre ambos servicios). Combustibles utilizados en el hogar (Comprende G.N. y G.L.P.) Telefonía fija. Transporte Público.

84

83 Si bien se encuentra procesada la ENGH 2004 – 2005, los micro datos de la misma aún no están disponibles para el público. De todas formas, según se aprecia en el siguiente cuadro se asume que no ha habido cambios significativos en la estructura de los gastos de los hogares:

.

Grupo 1996 / 1997 2004 / 2005 Var

Alimentos y bebidas 32.9% 31.3% -1.6%

Indumentaria y clazado 5.8% 7.2% 1.4%

Vivienda y servicios básicos 13.1% 10.6% -2.5%

Equipamiento y mantenimiento del hogar 6.9% 7.3% 0.4%

Salud 9.8% 8.4% -1.4%

Trasnporte y comunicaciones 13.7% 16.1% 2.4%

Esparcimiento 8.7% 9.0% 0.3%

Educación 4.2% 3.9% -0.3%Otros bienes y Servicios 5.0% 6.3% 1.3%

Total 100.0% 100.0%Fuente: INDEC "Resultados preliminares de la Encuesta Nacional de Gastos de los Hogares (ENGH) 2004/2005" 84 En este caso se consideró el promedio de las participaciones en el presupuesto de los hogares, quedando excluidos los hogares que no poseían gasto en algún servicio. Así, por ejemplo, el promedio de participación del gasto en telefonía es el correspondiente a los hogares que cuentan con tal servicio.

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Tal como resulta esperable para servicios básicos, el impacto presupuestario de los servicios

públicos y sus sustitutos cercanos crece considerablemente a medida que se desciende en el nivel de ingresos, en este sentido, los hogares más pobres que acceden a tales servicios dedican una porción considerable de sus ingresos a solventarlos.

En el caso de los hogares más pobres resulta particularmente importante la incidencia del transporte público en el presupuesto familiar, llegando la misma a representar en promedio para el primer decil un 20% del ingreso del hogar.

Para los servicios de telefonía, si bien la incidencia en el presupuesto de los hogares más pobres es alto para aquellos hogares que cuentan con el servicio, se debe recordar la baja tasa de conexión en tal estrato de la población.

El tercer aspecto a considerar en la relación entre infraestructura y pobreza (o desigualdad) es el nivel de consumo o uso que hacen los hogares de los diferentes servicios. En este caso una alternativa metodológica para obtener tales niveles de consumo esta dada por la estimación de los mismos a partir del gasto registrado en la ENGH tras aplicar “hacia atrás” los precios y regímenes tarifarios de cada servicio. En el caso de este trabajo, debido a que no resultó posible contar con los datos de gasto a nivel de producto85, el nivel de agregación de los mismos imposibilita tal tarea, especialmente para los casos de agua, cloaca y electricidad, los que además de presentarse en un único subgrupo poseen dos dificultades adicionales: a) Existe cierta sustitución entre consumo de electricidad y carencia de agua corriente86 y, b) El régimen tarifario aplicable al caso de agua y cloaca no guarda relación estrecha con los niveles de consumo. Debido a ello, y con la intención de completar el panorama con este tercer aspecto, se toman algunas conclusiones y datos del trabajo de Marchioni y Sosa Escudero87

85 Tal información no forma parte de la Base Usuaria de la ENGH 1996 – 1997, debiéndose requerir un procesamiento a medida de la misma al INDEC, opción no disponible para el presente trabajo. 86 Los hogares que carecen de agua corriente recurren en su gran mayoría a la utilización de pozos con bombeadores eléctricos, por lo que en esos casos la ausencia del servicio genera un consumo adicional de electricidad. 87 Ponencia “Delineando Tarifas Sociales” expuesto el 28 de noviembre del 2007 por Mariana Marchionni y Walter Sosa Escudero en el Seminario sobre Tarifa Social organizado por FIEL

. El gráfico nro. 29 presenta el consumo de electricidad de los hogares y per cápita a lo largo de la

distribución del ingreso evaluada en quintiles de ingreso familiar per cápita.

Gráfico 28: Participación gasto en servicios públicos s/ presupuesto del hogar - AMBA 1997

Fuente : Elaboración propia sobre datos de la ENGH 96/97 - INDEC

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

40%

45%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Decil de Ing. por Adulto Equivalente

% del gasto del Hogar

Transporte Teléfono Combustibles Agua y Electricidad

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En el mismo se aprecia que la variación del consumo es mucho menor a la variación del nivel de ingreso, lo que implica una baja elasticidad ingreso del consumo (el consumo crece menos que proporcionalmente respecto del ingreso del hogar). Claramente se observa que los primeros tres quintiles (60% de la población) prácticamente no presentan diferencias en sus niveles de consumo por hogar. Si se analiza el consumo per cápita del hogar aparecen diferencias algo más claras, lo que indicaría que en principio, el mayor consumo por mayor equipamiento de los hogares más ricos se ve compensado por el mayor consumo debido a la mayor cantidad de miembros de los hogares más pobres88

El gráfico nro. 30 presenta un análisis similar para el caso del Gas Natural.

.

Las conclusiones para este servicio son análogas al caso de la electricidad: En los dos primeros

quintiles de ingreso no hay diferencias en cuanto a consumos por hogar y se nota una leve diferencia en el caso del consumo per cápita.

88 Se destaca que si bien la elasticidad ingreso per cápita es más fuerte, la unidad de análisis siempre es el hogar, ya que éste es el objeto de la prestación del servicio.

Gráfico 30: Consumo de Gas Natural m3 / bimestre por quintil de IPCF

Fuente : Marchionni y Sosa Escudero (2007) - Sobre datos ENGH 96/97

0 20 40 60 80

100 120 140 160 180

1 2 3 4 5 Quintil de IPCF

m3 / bim. Hogar Per Cápita

Gráfico 29: Consumo de electricidad kWh / bimestre por quintil de IPCF

Fuente : Marchionni y Sosa Escudero (2007) - Sobre datos ENGH 96/97

0 50

100 150 200 250 300 350 400 450 500

1 2 3 4 5 Quitil de IPCF

kWh / bim. Hogar Per Cápita

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Adicionalmente se debe considerar que los hogares pobres presentan un consumo estacional mucho más marcado debido a la baja calidad de aislamiento térmico de sus viviendas.

El gráfico nro. 31 presenta el consumo de gas envasado (GLP) a lo largo de la distribución del ingreso89

.

En este caso, si bien existe una progresividad del consumo en función del ingreso algo más clara, nuevamente la elasticidad ingreso del consumo se presenta como baja90

Este combustible tiene la particularidad, según se presentó en el cuadro nro. 29, de ser mayoritariamente consumido por los hogares de menor nivel socioeconómico y presentar un precio por caloría equivalente 6,94 veces superior al del Gas Natural

.

91

89 Se aclara que las unidades consumidas de GLP no son estrictamente comparables a la de Gas Natural por diferencias en el poder calorífico de ambos combustibles. En el caso del Gas Natural se consideran 9300 Kcal/m3, mientras que en el caso del GLP se consideran 11800 Kcal/Kg. A su vez un Kg de GLP equivale a aproximadamente 1,28 m3 de gas natural. 90 Según datos de la propia ENGH 96/97, la relación de los ingresos de los hogares del 5° Quintil respecto de los ingresos de los hogares del 1° Quintil fue de 11,7 veces, versus una relación de consumos de 2 veces. 91 Comparación de costos de energías de uso doméstico desarrollada por Litoral Gas en: http://www.litoral-gas.com.ar/home/elgas_mundo%5B3%5D.asp

. Finalmente, y a fin de reforzar el análisis realizado en términos de consumo, el gráfico nro. 32

presenta los promedios de consumo según la condición de pobreza.

Gráfico 31: Consumo de Gas Envasado m3 / bimestre por quintil de IPCF

Fuente : Marchionni y Sosa Escudero (2007) - Sobre datos ENGH 96/97

0

10

20

30

40

50

60

70

1 2 3 4 5 Quintil de IPCF

m3 / bim. Hogar Per Cápita

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Nuevamente se observa que los niveles de consumo no presentan diferencias significativas

según se trate de un hogar por debajo de la línea de pobreza o por encima de ella. Marchionni y Sosa Escudero (2007), refuerzan estas conclusiones a partir del cálculo de

modelos econométricos log-log de consumo en función del ingreso obteniendo elasticidades ingreso del consumo de electricidad y gas natural de 0,096 y 0,029 respectivamente con bajísimos valores de R292

4 Políticas de infraestructura, tarifas y subsidios

.

Habiendo analizado la cobertura de los servicios de infraestructura, las alternativas a los mismos

y la desigualdad socioeconómica en el acceso y el uso, en este punto se analizan algunas de sus particularidades y cómo las políticas del sector impactan en la calidad de vida de los habitantes del AMBA.

Ante todo es necesario recordar que la mayor parte de las prestaciones de servicios públicos de red se ofrecen bajo condiciones de monopolio natural93

• Ser de consumo masivo por parte de la población y se caracterizan por:

• Requerir importantes costos de inversión (costos fijos) • Carácter específico de las inversiones • Presencia de externalidades en el acceso y el uso de los servicios • Otras fallas de mercado subsidiarias94

92 Si bien en términos econométricos existe la elasticidad ingreso del consumo de estos servicios, la misma no permite inferir de manera práctica la situación de un hogar en base a su consumo sin incurrir en un elevado nivel de error de clasificación. 93 Existe un monopolio natural cuando los costos de producción son tales que para los demandantes del mercado es más barato obtener la producción de una empresa que de muchas. En esta situación es óptimo desde el punto de vista de costos, que exista una única empresa en lugar de muchas. En este caso, se dice que en la producción de un bien existe monopolio natural cuando la función de costos exhibe subaditividad para las cantidades demandadas, es decir cuando una sola firma es capaz de producir la cantidad que se demanda del bien en cuestión, a un costo menor o igual al que tendrían a dos o más firmas. Si llamamos C(q) a la función de costos con la tecnología disponible, se dice que C(q) es subaditiva en Q ⊂ R , si para todo q∈Q y todo N, tomamos q1, q2, ......qN cualesquiera tales que Σqi = q , entonces: Σ C(qi) > C(Σqi). Un monopolio natural surge de dos fuentes: economías de escala (costos medios decrecientes) y economías de alcance (costos de producción conjunta de dos o más bienes inferiores a los de producción individual).

94 Entre ellas una de las más habituales esta dada por el carácter de cuasi bien público (bien no rival y no excluyente) de la disponibilidad del servicio: Las redes se extienden aún frente a las viviendas de aquellos que no

Gráfico 32: Consumos medios por condición de pobreza.

Fuente : Marchionni y Sosa Escudero (2007) - Sobre datos ENGH 96/97

347

130

31

389

153

39

0 50

100 150 200 250 300 350 400 450

Electricidad (kWh) Gas Natural (m3) Gas Envasado (m3)

Pobre No Pobre

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Esta situación hace necesaria la intervención del Estado en la regulación de precios, cantidades y calidades. El proceso regulatorio habitual consta de tres componentes básicos:

a) Determinación de metas y objetivos para las empresas prestadoras del servicio público

(definición de niveles de cobertura, cronogramas para alcanzarlos, calidades mínimas, etc.)

b) Determinación del nivel tarifario óptimo que cubre los costos económicos y financieros de la prestación (volumen de ingresos de equilibrio) considerando las metas y objetivos determinados en el punto anterior.

c) Determinación de la estructura tarifaria, es decir la forma en que se distribuyen las cargas del servicio entre los distintos tipos de usuarios e incluso la definición de tales tipos de usuario (en función a características propias, en función a las cantidades consumidas u otros criterios).

Estos tres componentes permiten comprender el funcionamiento económico de los prestadores

de servicios públicos y determinan impactos distributivos considerables. Estos impactos distributivos se hacen especialmente patentes a partir de los diseños que se adoptan en lo referido a la estructura tarifaria de los servicios públicos.

Llegados a este punto, una serie de cuestiones de índole política, social y económica convergen en la determinación de las políticas que el Estado adopta respecto de la prestación de servicios de utilidad pública.

La importante presencia de externalidades como ser,

• Mejoras en la salud pública vinculadas a los servicios de agua y saneamiento95

• Impacto distributivo del servicio de gas natural mediante los costos evitados de los combustibles sustitutos

• Acceso a información y comunicación de sectores aislados en el caso de la telefonía • Impacto distributivo y reducción de costos sociales en el caso del transporte público • Mejoras ambientales que pueden originarse en las extensiones de las redes de agua,

saneamiento, electricidad y gas llevan a la decisión política de establecer subsidios al acceso y/o al consumo de los servicios

públicos, en particular para los sectores menos favorecidos de la sociedad, los que por otro lado suelen ser los mayores receptores de los beneficios privados y sociales derivados del acceso y uso de los mismos96

están dispuestos a pagar por ellas y en ese caso luego no pueden ser privados de su uso, generándose de esta manera la posibilidad de comportamientos oportunistas (free riders). 95 La mejora en la Salud Pública posee importantes impactos que afectan en particular a los sectores más desfavorecidos, ya que permite disminuir la cantidad de días laborales o escolares perdidos, reducir costos en el sistema de salud público y reducir gastos de salud en el presupuesto de los hogares. 96 En la literatura sobre la materia se entiende que los subsidios a los servicios públicos son aquellos que permiten que los usuarios residenciales o un grupo de ellos paguen menos del costo de los servicios que reciben. Cabe aclarar que estas políticas generalmente se apartan de los criterios estrictos de eficiencia económica en busca de mejorar condiciones de equidad, siendo un objetivo de las mismas minimizar las pérdidas de eficiencia para determinado nivel de equidad. Ver Komives, Foster, Halpern y Wodon (2005) y Estache, Foster y Wodon (2004).

. Tales subsidios, en general presentes en las estructuras tarifarias, terminan incrementando los beneficios percibidos por los hogares pobres que acceden a los servicios de infraestructura y en muchos casos son los que hacen posible el acceso y uso de los mismos.

Los subsidios a los usuarios (existentes o potenciales) de los servicios públicos se pueden clasificar en términos generales mediante un esquema que considera dos dimensiones: a) Susidios al consumo vs. subsidios al acceso y b) Subsidios dirigidos vs. subsidios no dirigidos. Estas dos dimensiones permiten clasificar mediante las distintas combinaciones que se presentan a la totalidad de los esquemas de subsidio aplicados en las políticas de servicios públicos.

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De este modo, una primera distinción se hace al considerar si los subsidios reducen el costo de acceso a la red para los nuevos usuarios o los costos de consumo / uso del servicio para los existentes. En el primer caso, solo los hogares que con anterioridad a la medida no poseen el servicio en cuestión serán beneficiados por el subsidio, mientras que en el segundo caso, por el contrario, solo los hogares que poseen conexión pueden llegar a ser beneficiarios. Cabe aclarar que en la práctica se suelen aplicar diversas combinaciones de ambos tipos de subsidio.

La segunda distinción crucial radica en tomar en cuenta si el subsidio es no dirigido o dirigido. Komives y otros (2005) señalan “Los subsidios no dirigidos se dan cuando se registra una fijación general por debajo de su valor de los precios de los servicios públicos, como cuando algunos costos no se trasladan a los consumidores. Los subsidios dirigidos, por el contrario, únicamente benefician a un subgrupo de usuarios. Con frecuencia los subsidios dirigidos y los no dirigidos se combinan en la práctica: aunque es posible que haya un subsidio de precios general para todos los consumidores, se pueden designar algunos consumidores para recibir descuentos mayores que los demás.”

El cuadro siguiente presenta un resumen de la tipología de subsidios.

La tipología del cuadro nro. 30 hace foco en el tipo de subsidio desde el punto de vista de sus

objetivos en términos de acceso y uso de los servicios públicos, pero no en el impacto distributivo de los mismos. Tal aspecto termina de delinearse al considerar la fuente de financiamiento de los subsidios como una tercera dimensión. Esta tercera dimensión incorpora tres posibilidades que se combinan con las presentadas arriba:

a) Transferencias de fondos públicos. b) Subsidios cruzados. c) Subsidios sin financiamiento.

Cuadro 30: Tipología de los subsidios a los usuarios de servicios públicos.

Focalización implícita Autoselección:

Focalización por cantidad consumida

Selección Propia: Focalización por nivel

de servicio

Selección administrativa

Baja tasa de cobro sin posibilidad de desconexión. (Usuarios morosos)

Tarifas por bloques crecientes (Usuarios con consumos bajos)

Agua gratuita en canillas públicas (Usuarios que utilizan el servicio)

Tarifa diferenciada geográficamente (Usuarios que viven en zonas subsidiadas)

Conexiones ilegales. (Usuarios clandestinos)

Tarifas bajas para servicios de bajo voltaje (Usuarios que optan por este servicio)

Tarifas Sociales (Usuarios identificados según características predeterminadas)

Tarifas planas sin medidor (Usuarios con altos consumos)

Tarifas más bajas para servicios interrumpibles (Usuarios que optan por este servicio)

Transferencias monetarias a determinados hogares. (Hogares alcanzados por la medida)

Conexión nueva gratis (Nuevos usuarios)

Tasa reducida de conexión para hogares que facilitan mano de obra o materiales (Usuarios que participan del esquema)

Financiación subsidiada - tasas diferenciales (Nuevos usuarios)

Tasa reducida de conexión para niveles de servicio inferirores. (Usuarios que optan por este tipo de servicio)

Fuente: Komives, Foster, Halpern y Wodon (2005).

Subsidios Dirigidos

Acceso

Tarifas diferenciadas por volumen consumido (Usuarios con consumos por debajo del límite)

Cargo fijo de conexión (Usuarios nuevos con costos de conexión mayores al cargo)

"Conexiones sociales" (Usuarios alcanzados en los programas)

Consumo

Subsidios generales al precio (Todos los usuarios)

Subsidios No dirigidos

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La forma en como se financian los subsidios resulta fundamental para valorar la efectividad de los mismos y su impacto distributivo97

En el caso de las transferencias de fondos públicos existen diversas modalidades que van desde aportes directos del Estado a las empresas prestadoras de servicios hasta financiación subsidiada de inversiones específicas en ampliación o mejora de los servicios. En el primer caso muchas veces se genera en la dirección de la empresa que recibe el subsidio una percepción de restricción presupuestaria laxa que bajo ciertas condiciones permite el crecimiento de la ineficiencia, resultando finalmente en un traslado del subsidio a los empleados y contratistas de la empresa que se apropian del mismo bajo la forma de costos excesivos en vez de que los mismos se transfieran a los consumidores como menores precios. La segunda modalidad resulta por lo general más eficaz en el cumplimiento de sus objetivos ya que finalmente se traduce en mayores tasas de cobertura o en mejoras de calidad que resultan efectivamente apropiadas por los consumidores

.

98, sin embargo, en este caso debe tenerse en cuenta el costo social de los fondos públicos99

La modalidad de financiamiento basada en subsidios cruzados resulta por lo general atractiva por generar los fondos de los subsidios dentro de la empresa de servicios públicos. En este caso un grupo de usuarios aporta al fondo de subsidios que es aplicado a otro grupo diferente de usuarios, así, en una de sus variantes, usuarios no residenciales pagan un sobreprecio por el servicio mientras que los usuarios residenciales pagan un precio inferior a su costo. Otras formas en que se han aplicado subsidios cruzados se basan en que usuarios con grandes consumos financian a la tarifa de usuarios con consumos menores o bien directamente mediante la aplicación de un sistema administrado (focalización geográfica, por ejemplo). Si bien el esquema de subsidios cruzados circunscribe la cuestión de los subsidios al ámbito de la empresa prestadora del servicio y a sus usuarios, la aplicación del mismo no está exenta de problemas: El abuso de subsidios cruzados distorsiona los incentivos económicos para el uso de los servicios, puede elevar la tasa de morosidad y puede conducir a situaciones de desequilibrio recurrente, ya que por lo general los usuarios industriales y los grandes consumidores poseen elasticidades precio de la demanda mayores que los usuarios residenciales, debiéndose recurrir a ajustes periódicos que conllevan costos crecientes de administración

.

100. Esta situación no es homogénea en todos los servicios por lo que algunos resultan más atractivos para la aplicación de subsidios cruzados que otros (en el caso de la electricidad, el consumo industrial representa aproximadamente entre el 40% y el 60% de la demanda, por lo que resulta factible distribuir un sobreprecio101

97 Ver Komives, Foster, Halpern y Wodon (2005). 98 Se considera que el subsidio a las inversiones se mantiene y realiza en la medida en que tales inversiones son ejecutadas; en tal sentido, e independientemente de la eficiencia del proceso, los consumidores terminan recibiendo parte del beneficio ya que podrán disfrutar de las mejoras de infraestructura derivadas de las obras. 99 El costo de oportunidad de los fondos públicos está dado por el efecto de la presión fiscal y su administración sobre la economía. Estudios realizados en Estados Unidos estiman que por cada US$ de fondos públicos se enfrenta un costo de oportunidad de consumo privado de 1,30 US$ en el sentido que el 30% se pierde en los procesos de administración y recaudación (Komives y Otros (2005, p.18)). 100 Este tipo de estructura tarifaria es un caso de aplicación inversa del esquema de Precios Ramsey, en el que los mayores precios son soportados por los usuarios con consumos menos elásticos. Ver Komives, Foster, Halpern y Wodon (2005). 101 Cabe aclarar que en el caso de la República Argentina la Ley 24.065 (Ley de Energía Eléctrica) prohíbe taxativamente la aplicación de subsidios cruzados, dejando una mínima posibilidad al ENRE de modificar tarifas a favor de situaciones excepcionales como ser ciertos suministros rurales.

, mientras que en el caso del agua, esta proporción se reduce a porcentajes que oscilan entre el 10% y 15% de la demanda, volviendo mucho más limitada esta opción). Así, en términos generales, la aplicación de subsidios cruzados es siempre limitada, no siendo una opción viable para aquellos servicios que deben enfrentar importantes erogaciones de capital, especialmente para aumentar su cobertura. Las críticas que se le hacen al esquema de subsidios cruzados son básicamente dos: Por un lado, al no reflejar los precios de los servicios los costos reales de los mismos, tanto para el caso de los hogares que reciben el subsidio como para aquellos que sostienen el costo del subsidio, se produce ineficiencia asignativa tanto por consumo excesivo, en el primer caso, como por consumo deficiente en el segundo. Por otro lado, “como en general la provisión del servicio para los

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usuarios subsidiados se realiza a un precio menor al costo real del servicio, este mecanismo conduce a que la empresa proveedora no tenga incentivos para expandir el servicio hacia estos tipos de usuarios, que son aquellos que más lo necesitan, sino a aquellos que sustentan el costo del subsidio” (Bondorevsky, 2007, p. 3).

Finalmente, cuando los fondos provenientes de las transferencias públicas o de los aportantes al fondo de subsidios en un esquema de subsidios cruzados resultan insuficientes y la regulación no actualiza las tarifas, aparecen los subsidios sin financiamiento. En este caso las empresas que enfrentan pérdidas se ven obligadas a posponer sus planes de ampliación de cobertura o reducir los gastos en mantenimiento y renovación de activos. Esta política deteriora fuertemente la calidad del servicio en el largo plazo y transfiere el costo a las generaciones futuras que en algún momento deberán enfrentar los costos acumulados de la baja inversión presente102

4.1 Subsidios en los servicios públicos del AMBA

. En síntesis, si se parte del supuesto que dada la situación de desigualdad y pobreza imperante

en el AMBA resulta socialmente deseable aplicar subsidios al acceso y/o al consumo de los servicios públicos como uno de los medios para mejorar el bienestar de los hogares más pobres, el diseño del esquema de subsidios a aplicar no resulta una tarea fácil. Cada posibilidad ofrece ventajas y costos y debe adaptarse a la situación de cada servicio. Así, lo que resulta efectivo en un servicio puede no resultar aplicable a otros o incluso los errores de focalización pueden resultar tan grandes que podrían tornar regresiva una medida que en su origen se consideró progresiva. En la actualidad, todas las empresas prestadoras de servicios públicos en el AMBA presentan algún tipo de subsidio, pero, como se verá, los resultados que obtienen resultan muy disímiles.

Actualmente, los servicios públicos prestados en el AMBA presentan una serie de subsidios para

los usuarios residenciales. El más generalizado y evidente es el vinculado al atraso tarifario de los precios regulados. Los aumentos de tarifas para usuarios residenciales de servicios públicos de red (electricidad, agua, cloaca y gas natural) han sido prácticamente nulos desde el año 2002, produciéndose un fuerte cambio de los precios relativos, ya que el resto de los precios ha tenido desde diciembre del 2001 a diciembre del 2007 variaciones más que considerables: El IPC general creció un 107%; el capítulo alimentos y bebidas lo hizo en un 143% y el capítulo indumentaria lo hizo en un 147%. En este caso, se puede afirmar que los cuadros tarifarios vigentes en el AMBA para usuarios residenciales presentan un fuerte subsidio general a los precios que alcanzan por igual a todos los hogares. Este subsidio aplicado de manera indiscriminada es altamente ineficiente dado el elevado costo de protección de los hogares más vulnerables. Cabe destacar, que el único caso excluido de este subsidio generalizado es el correspondiente al gas envasado (GLP), el que si bien posee regulación de precios indicativos, ha tenido un incremento de precios para el período considerado de alrededor del 150%.

El análisis de las fuentes de financiamiento de este subsidio a los usuarios residenciales resulta una tarea más que ardua ya que las empresas por un lado no brindan información transparente buscando aprovechar las ventajas derivadas de la asimetría de información y por el otro, el gobierno no posee un esquema claro de información de montos y destino de los subsidios que otorga. Sin embargo es posible intuir a partir de la información dispersa disponible que concurren en distintos grados y con importantes diferencias las tres fuentes de financiamiento apuntadas más arriba.

En el caso de las distribuidoras eléctricas, los aumentos tarifarios otorgados para usuarios comerciales e industriales manteniendo las tarifas residenciales destacan la presencia de un esquema de subsidios cruzados. Cabe aclarar que de todas formas resulta probable que tal esquema de subsidios cruzados no alcance a compensar la necesidad de fondos de las empresas por lo que se estaría asistiendo a un proceso de deterioro del servicio por inversión insuficiente.

102 En los servicios de alta evolución tecnológica este problema es relativo puesto que cambios tecnológicos o de preferencias pueden implicar cambios importantes en la demanda futura, sin embargo en servicios cuya tecnología ha demostrado ser estable (p.e. agua y saneamiento), este problema se hace más claro.

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Para las distribuidoras de gas natural la situación tarifaria sería más crítica ya que se estaría frente a un caso de subsidio sin financiamiento que estaría limitando las posibilidades de expansión de la cobertura del servicio y atentaría contra la calidad de prestación del mismo103

En el caso de los servicios de agua y saneamiento, la estatización ocurrida a principios del 2006 implicó una fuerte reducción de costos inicial (se excluyó de la ecuación económica de la empresa la importante carga de los servicios financieros) y abrió la posibilidad de acceder a transferencias de fondos públicos

.

104

a) El desequilibrio creciente entre costos y tarifas aleja cada vez más la posibilidad de una convergencia “suave”, pudiéndose esperar para el futuro aumentos tarifarios considerables con un fuerte impacto social.

. Finalmente, para el transporte público urbano de pasajeros se asiste a una combinación de

transferencias de fondos públicos, acceso a insumos subsidiados y reducción en los gastos de inversión y mantenimiento.

Esta situación de los servicios públicos en el AMBA presenta un costo social creciente que se manifiesta a partir de las siguientes situaciones:

b) El atraso tarifario conduce a una sobre utilización de los servicios aumentando la demanda sobre los mismos y por ende generando mayores costos de mantenimiento e inversión. Esta situación es especialmente crítica en el caso de los servicios eléctricos105

c) La reducción de los gastos de mantenimiento e inversión en los sectores de infraestructura acarrearan un deterioro en la calidad de los servicios y pueden transformarse en el mediano plazo en un limitante del crecimiento.

.

d) Los niveles de eficiencia en los servicios que reciben transferencias del estado estarían descendiendo paulatinamente aumentando el costo social de las prestaciones. Un caso particularmente notorio se da en el transporte ferroviario, cuya calidad ha descendido notablemente a pesar de contar con transferencias crecientes.

e) La presencia de transferencias públicas elevadas y tarifas congeladas desincentiva el ejercicio de políticas comerciales encaminadas a aumentar la eficiencia de las prestadoras de servicios. En este caso, la persecución del fraude o las mejoras de medición de los servicios (por ejemplo en electricidad, gas y agua) se ven postergadas dado el bajo ingreso marginal que reditúan.

Ante este panorama, la reflexión sobre subsidios a los hogares pobres y estructuras tarifarias

progresivas parece superflua, sin embargo dados los fuertes desequilibrios acumulados, el momento es en realidad propicio para pensar de manera integral como se recomponen las tarifas sin generar fuertes impactos sobre los sectores más vulnerables, aprovechando la oportunidad de la ineludible recomposición tarifaria de los servicios públicos residenciales para mejorar la dimensión “equidad” en el diseño de las estructuras tarifarias. Es en este sentido que la reflexión sobre los subsidios dirigidos a aplicar y sus fuentes de financiamiento se torna útil y necesaria.

Esta reflexión no es nueva ya que tuvo un fuerte impulso tras la crisis social y económica que sucedió a la devaluación. En esa oportunidad aparecieron distintas iniciativas vinculadas a la aplicación de “Tarifas Sociales” y se instaló el tema en los ámbitos relacionados con los servicios públicos.

La situación actual de la pobreza y la desigualdad que, tal como se vio en el capítulo 2 no cede y aún puede empeorar en caso que se acelere el proceso inflacionario o el desempleo, obligan a pensar 103 Se aclara que el costo de este subsidio sin financiamiento no solo es soportado por las distribuidoras sino que también afecta al resto de la cadena (producción y transporte) por lo que tales firmas probablemente estén enfrentando precios inferiores a los necesarios para cubrir las inversiones de expansión de la capacidad. 104 La anterior concesionaria del servicio poseía en su estructura de costos un componente de servicios financieros originado en los préstamos de largo plazo tomados para financiamiento de inversiones. La nueva concesionaria, al no ser continuadora de la anterior, no incorporó en su pasivo tales préstamos. Ver Ley 26.100 y Ley 26.221. 105 Es notable el fuerte crecimiento de las ventas de equipos de aire acondicionado frío / calor experimentado en los últimos dos años. Este es un claro indicador de que los costos de la energía eléctrica no inciden fuertemente en las decisiones de compra de los consumidores relacionadas con la matriz energética de los hogares.

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medidas que protejan a los sectores más desfavorecidos y que permitan su incorporación a los servicios como medio para mejorar su calidad de vida.

4.2 Política Social e infraestructura en el AMBA

En el diseño de esquemas tarifarios que contemplen adecuadamente el problema de la equidad

vertical y horizontal y que posean instrumentos correctivos como tarifas sociales resulta fundamental responder a cuatro cuestiones:

a) A quien se busca subsidiar (Población Objetivo): esta no es una definición menor, ya que

como se vio pueden existir múltiples formas de identificar pobreza e incluso la pobreza por insuficiencia de ingresos puede ser de carácter permanente / estructural o deberse a situaciones coyunturales. Una clara definición de la población objetivo puede ayudar en la selección de los instrumentos para identificarla.

b) Qué es lo que conviene subsidiar y en que medida: según la situación de la población objetivo puede ser conveniente subsidiar el acceso o el consumo. Un análisis detallado de esta cuestión permitirá maximizar la eficacia de los recursos destinados al subsidio.

c) Cómo se identifican los hogares beneficiarios (criterios de elegibilidad): generalmente no resulta posible observar directamente las variables que hacen a la definición de la población objetivo (p.e. nivel de ingresos), por lo que resulta necesario recurrir a variables proxy indicadoras de su condición de potenciales beneficiarios. Una selección adecuada de los instrumentos de focalización minimizará la ocurrencia de errores de inclusión y exclusión.

d) Cómo se financia el subsidio: según se pudo ver el esquema de financiamiento no es neutral en términos distributivos ni en términos de eficiencia económica. Una correcta resolución de esta cuestión es imprescindible para la sustentabilidad de un programa tarifario orientado a proteger a los hogares pobres.

Una vez que estas cuestiones han sido resueltas, la evaluación de las medidas que se proponen

debe someterse a un análisis de focalización. El análisis de focalización busca evaluar la medida en la que los recursos definidos por la política

son conducidos hacia la población objetivo. Según lo presenta Bondorevsky (2007), al calcular el grado de focalización de un programa se está evaluando la eficacia del mismo para lo que en términos teóricos se utilizan los coeficientes de inclusión y exclusión. Esquemáticamente el gráfico nro. 33 presenta los componentes del análisis.

Según se aprecia en este esquema existen dos grupos definidos por el alcance de la medida tarifaria –en este caso un subsidio-: la población objetivo (que debería recibir el subsidio) y la población no objetivo. Dado que la operativización del programa requiere recurrir a variables proxies para identificar a la población objetivo106

106 La identificación de la población objetivo puede realizarse a través de la identificación de tal población en si o mediante la identificación de su complementaria (población no objetivo) si el universo es conocido. El método a aplicar dependerá fundamentalmente de las ventajas operativas de uno u otro procedimiento.

, resulta inevitable incurrir en errores de clasificación, así cuando el beneficio sea asignado a individuos de la población no objetivo se incurre en el error de inclusión, mientras que cuando individuos de la población objetivo no son alcanzados por el beneficio se producen errores de exclusión.

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Los coeficientes de inclusión y exclusión no son más que el porcentaje de población no objetivo

en el total de beneficiarios y el porcentaje de la población objetivo que no es beneficiaria respectivamente.

Considerando estas cuestiones fundacionales para el diseño de un esquema tarifario que contemple aspectos distributivos y de equidad, a partir del análisis de la información sobre acceso, gasto y consumo de los servicios públicos en el AMBA es posible delinear algunas ideas básicas acerca de cómo podrían implementarse subsidios a los servicios públicos en la región.

Los trabajos de investigación y análisis sobre el tema han explorado para los casos de electricidad y gas estructuras tarifarias con subsidios para los pobres en base a las siguientes alternativas no excluyentes:

a) Subsidio por auto selección según umbral de consumo. b) Tarifa social asignada administrativamente según un set de características del hogar. c) Tarifa social asignada a beneficiarios de otros planes sociales.

En el caso de los servicios de agua potable y saneamiento, el análisis de alternativas de auto selección no resulta viable dada la baja proporción de usuarios con medición efectiva de consumos, por lo que esta opción se reemplaza mediante el esquema de subsidios cruzados sostenido en una facturación de índole catastral, conservándose las otras dos alternativas.

Finalmente, el transporte público de pasajeros presenta un esquema de subsidio generalizado, habiéndose explorado alternativas de selección administrativa para un sistema de pases.

4.2.1 Electricidad

El servicio eléctrico en el AMBA es prestado por dos empresas distribuidoras (Edenor y Edesur)

y posee una estructura tarifaria para los usuarios residenciales en dos partes (cargo fijo y cargo variable) (T1). A su vez, la tarifa residencial se divide en dos clases en base al nivel de consumo bimestral (R1 para consumos de hasta 300 kwh/bimestre y R2 para consumos mayores) según el detalle del cuadro nro. 31. Cabe destacar que este servicio puede presentar una estructura multipartes en la que el componente cargo variable puede adoptar la forma de bloques crecientes o decrecientes que puede a su vez complementarse con un esquema de tarifas diferenciadas por volumen como el vigente. La Ley de Energía Eléctrica (Ley nro. 24.065) prohíbe la aplicación de subsidios cruzados, sin embargo el decreto reglamentario de la Ley 1398/92 habilita algunos casos particulares de reducciones tarifarias.

Gráfico 33. Componentes del análisis de focalización.

Fuente: Bondorevsky (2007).

Población Objetivo

Población No Objetivo

Benef No Obj .

Beneficiarios

Obj No Benef .

No Obj No Benef .

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La posibilidad de tarifa multiparte es la que se ha explotado hasta la fecha en las distintas

investigaciones107

a) Existe una relación directa entre nivel de ingresos y nivel de consumo eléctrico.

llevadas a cabo como mecanismo para establecer una tarifa social a partir de la utilización de un esquema de tarifas diferenciadas por volumen donde un nivel de consumo considerado meritorio presentaría un precio más bajo, tanto en su componente fijo como variable. Una vez sobrepasado el umbral de consumo determinado, el hogar debería enfrentarse a las tarifas generales.

Del análisis de los datos referidos a la cobertura del servicio en el AMBA puede afirmarse categóricamente que no existen problemas de acceso que requieran subsidios, ya que la cobertura es casi total.

Dados los limitantes legales actuales, solo es posible introducir un subsidio a partir de un esquema de tarifas diferenciadas por volumen o de bloques crecientes de consumo. Existen dos hipótesis complementarias que apuntalan la viabilidad de esta medida como instrumento para beneficiar a los más pobres:

b) Dado un esquema tarifario de bloques crecientes, los más pobres tienen fuertes incentivos para reducir sus consumos y no sobrepasar el límite del primer bloque.

Estas dos hipótesis si bien en sentido estricto son verdaderas, remiten a los conceptos de

elasticidad ingreso de la demanda y elasticidad precio de la demanda. Al evaluarlas a partir de estos conceptos, la cuestión deja de ser binaria (verdadero o falso) y pasa a ser un problema de magnitudes.

Según se pudo ver en el punto nro. 3 del presente capítulo y en particular en los gráficos 29 y 32, la elasticidad ingreso de la demanda (consumo, puesto que no operan restricciones a las cantidades) es muy baja.

Estas características del consumo eléctrico de los hogares de la región metropolitana implican que cualquier esquema tarifario de subsidio a las familias más pobres basado en umbrales de consumo estará condenado inevitablemente a fuertes errores de exclusión e inclusión. El error de exclusión afecta a la efectividad de la política adoptada ya que un nivel elevado del mismo implica que muchos hogares no son alcanzados por el beneficio; mientras que el error de inclusión eleva considerablemente los costos de la política adoptada ya que implica derivar recursos del subsidio hacia hogares que no lo necesitan.

Según análisis de focalización en base a umbrales de consumo presentado en gráfico nro. 34 realizado por Marchionni y Sosa Escudero (2007), se observa que en el caso del servicio eléctrico el error de inclusión es aproximadamente constante en torno al 77%, lo que implica que a medida que aumenta el umbral, la incorporación de “No pobres” al beneficio es constante. Obviamente, al aumentar el umbral los errores de exclusión disminuyen por efecto del aumento de los beneficiarios. Esta situación remite a un escenario de casi equiprobabilidad de ser beneficiario independientemente del

107 Ver Marchionni y Sosa Escudero (2007).

Cuadro 31: Tarifas vigentes para usuarios residenciales AMBA

Tarifa 1 Componente Unidad Edesur Edenor

Cargo Fijo $/bim. 4.44 4.46

Cargo Variable $/kWh 0.082 0.081

Cargo Fijo $/bim. 16.2 16.29

Cargo Variable $/kWh 0.043 0.042

Fuente: Resolución 3/2005 ENRE

R 1 (Hasta 300 kWh)

R 2 (Más de 300 kWh)

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nivel de ingresos, corroborándose la observación de inelasticidad ingreso de la demanda. En este caso el error de exclusión disminuye a medida que aumenta el umbral por el solo hecho de incrementar la cantidad total de beneficiarios. El error total aumenta debido al peso en términos absolutos creciente de los beneficiarios no pobres.

Si a pesar de los errores de inclusión y exclusión que presenta el esquema de subsidios basado

en umbrales de consumo hubiese que definir un nivel de consumo meritorio, el mismo podría oscilar entre 240,8 kWh / bimestre (consumo de verano) y 449,6 kWh / bimestre (consumo de invierno) según los resultados del análisis realizado en Foster (2003). Este amplio rango pone de manifiesto un problema adicional del esquema de umbrales que radica en la estacionalidad del consumo. Este problema se complica aún más si se suma a estos consumos la ausencia / presencia de agua potable, ya que la necesidad de bombeador incrementa el consumo de electricidad notablemente (se estima en 68 kWh/ bimestre en verano y 51 kWh/ bimestre en invierno). Suponiendo que se adoptase como consumo meritorio el mínimo de 240,8 kWh / bimestre, el error de exclusión ascendería al 50%.

Las alternativas de tarifa social o subsidios al consumo para los hogares pobres que no consideran el nivel de consumo analizadas por distintos autores sobre el tema (Marchionni y Escudero (2007), Bondorevsky (2007) y Navajas (2007)) son básicamente dos variantes de asignación administrativa108

108 Si bien la actual Ley de Energía Eléctrica no contempla esta posibilidad, existe un proyecto de Ley Nacional de Tarifa de Interés Social que incluiría este tipo de alternativas. En Diciembre de 2001 tal proyecto fue aprobado en la Cámara de Diputados de la Nación, en Diciembre de 2003 fue aprobada con modificaciones por la Cámara de Senadores de la Nación y en la actualidad se encuentra en la Cámara de Diputados para su revisión, y final aprobación.

. La primera consiste en otorgar el beneficio a hogares beneficiarios de algún plan social (p.e. Plan Jefes y Jefas de Hogar), la segunda consiste en otorgar el beneficio tras evaluar la situación del hogar candidato al beneficio en términos de sus atributos particulares (focalización geográfica, comprobación previa de medios de vida, focalización categórica).

Ambos esquemas presentan costos administrativos más elevados que el mecanismo de auto selección (especialmente el segundo) que se tornan crecientes a medida que aumenta la frecuencia de revisión y, no guardan relación con los niveles de consumo

Cabe aclarar que en el diseño tarifario puede darse una combinación de los distintos enfoques para la focalización.

Gráfico 34: Focalización por umbrales de consumo en Electricidad.

Fuente: Marchionni y Sosa Escudero (2007).

0% 10% 20%

30% 40%

50% 60% 70%

80% 90%

50 100 150 200 250 300 250 400 450 500 kWh / bim

Error de Inclusión Error de Exclusión Error Total

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A fin de evaluar preliminarmente estas alternativas desde el punto de vista de la focalización se proponen dos simulaciones basadas en la información disponible:

a) Focalización según percepción de ingresos por plan de empleo (Plan Jefes y Jefas)

según datos de la EPH. b) Focalización mediante la aplicación del modelo logit presentado en el Capítulo 3, cuadro

nro. 11. Para el primer ejercicio se toman los casos cuyo jefe de hogar recibe ingresos provenientes de

ayuda social según los datos relevados por la EPH región metropolitana Buenos Aires correspondiente al segundo semestre del 2006 a fin de identificar hogares beneficiarios y calcular los errores de inclusión, exclusión y totales. La clasificación lograda junto con los errores de inclusión, exclusión y total se presentan en el cuadro nro. 32.

En este caso, si bien se presenta una mejora respecto a la focalización mediante umbrales de

consumo, el nivel del error de exclusión resulta muy elevado por lo que se entiende que este esquema es inviable para la asignación de subsidios en la tarifa para hogares pobres ya que el 90% de los mismos no se vería alcanzado.

En el caso de la segunda simulación, el modelo es aplicado sobre los datos registrados en la EPH, región metropolitana Buenos Aires del segundo semestre del 2006. Como resultado se obtiene la probabilidad condicionada de que el hogar evaluado sea un hogar pobre, pudiéndose simular distintos valores de corte en dicha probabilidad a fin de pronosticar la condición de pobreza del hogar. Utilizando valores de corte 0,5, 0,45 y 0,4 para las probabilidades calculadas por el modelo se obtienen los errores de inclusión, exclusión y total presentados en el gráfico nro. 35.

Si bien los resultados obtenidos son muy superiores en términos de focalización a los obtenidos mediante umbrales de consumo, aún en este caso persisten importantes errores de exclusión de entre el 50% y el 40% según el caso, es decir que existiría un importante número de pobres que no estaría alcanzado por los beneficios de una tarifa subsidiada mediante este esquema administrativo. De todas formas cabe destacar que el error total de este esquema es el menor de todos los ensayados. Como contracara, su administración sería la más costosa entre las alternativas evaluadas, ya que implica la realización de complejas encuestas y procesamiento de datos para los candidatos al beneficio.

Cuadro nro. 32: Calsificación hogares AMBA según percepción de Plan Social.

Plan Social No beneficiario Total

Pobre 70,338 641,460 711,798

No Pobre 33,002 3,150,845 3,183,847

Total 103,340 3,792,305 3,895,645

Error de inclusión 32%

Error de exclusión 90%

Error Total 17%Fuente: Elaboración propia sobre datos BUA EPH 2° sem 2006.

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Finalmente, una alternativa de régimen de subsidios que no ha sido evaluada es la basada en la

focalización geográfica. Según se pudo ver en el capítulo 3 existe una marcada dimensión territorial de la pobreza lo que hace viable aplicar un subsidio de focalización geográfica para los hogares de las áreas definidas como pobres. Un esquema de esta naturaleza presentaría costos administrativos relativamente bajos y un buen nivel de focalización. Adicionalmente puede ser utilizado para soportar el financiamiento mediante un esquema de subsidios cruzados que incrementaría el impacto distributivo de la estructura tarifaria. Tal como se mencionó, este tipo de esquema podría generar ineficiencia asignativa, en ese caso una solución sería complementarlo para las áreas beneficiarias con un sistema de tarifas con bloques crecientes a partir de los 250 kWh/bimestre.

Dado que no se cuenta con información de ingreso de los hogares, consumo eléctrico y gasto discriminado geográficamente resulta imposible evaluar cuantitativamente esta alternativa, pudiéndose únicamente establecer las cantidades de beneficiarios y posibles aportantes al fondo de subsidio a partir de los datos del gráfico nro. 36 que clasifica los hogares de la C.A.B.A. y 17 partidos del G.B.A. según las áreas geográficas estratificadas mediante el indicador CAPECO.

Gráfico nro. 35: Errores según niveles de corte modelo Logit.

Fuente: Elaboración propia sobre datos BUA EPH 2° sem 2006.

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

Corte en 0,5 Corte en 0,45 Corte en 0,4

Error inclusiónError exclusiónError total

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Los hogares afincados en áreas de nivel socioeconómico bajo representan un 13% del total y se

localizan mayoritariamente en el Gran Buenos Aires, por el contrario, los hogares localizados en áreas geográficas de nivel socioeconómico alto representan también al 13% pero se encuentran mayoritariamente en la C.A.B.A.. La aplicación de un subsidio cruzado como el propuesto implicaría entonces una fuerte transferencia desde la Ciudad de Buenos Aires hacia el Gran Buenos Aires.

4.2.2 Gas natural y GLP

Este servicio también es prestado en el AMBA por dos empresas distribuidoras que se reparten

el área: Metrogas en el sur y Gas Natural BAN en el norte de la ciudad. De manera similar al servicio eléctrico la estructura tarifaria para usuarios residenciales consta de dos partes (Cargo fijo y Cargo variable) sujetas a una facturación mínima. El cuadro nro. 33 presenta las tarifas vigentes de ambas empresas.

A diferencia del servicio eléctrico, el nivel de cobertura no alcanza a la totalidad de la población

del AMBA y según se desprende de los datos de los cuadros 24 y 25 del presente capítulo es especialmente bajo entre los hogares pobres y/o situados en áreas pobres del Gran Buenos Aires (aproximadamente 24 % de cobertura). El sustituto utilizado con preponderancia por los hogares que no poseen acceso al servicio es el gas envasado (GLP) que presenta precios que septuplican al del gas natural109

109 Si bien existe un programa de “Garrafa Social” con precio subsidiado, el mismo posee una extensión limitada y tal como sucede en los casos de mercados competitivos con precios diferenciados existe desabastecimiento del producto subsidiado y opera fuertemente el arbitraje. Ver Varian (1998)

.

Gráfico 36: Nro. De hogares según pertenencia a áreas geográficas estratificadas.

Fuente : Elaboración propia sobre datos del CNPV 2001 - INDEC

-

100.000

200.000

300.000

400.000

500.000

600.000

700.000

800.000

900.000

Alto Medio Alto Medio Medio Bajo Bajo

Hogares GBA Hogares CABA Hogares AMBA

Cuadro 33: Tarifas vigentes para usuarios residenciales AMBA

Tarifa Componente Unidad Metrogas Gas Natural BAN

Cargo Fijo $/bim. 7.786 10.084

Cargo Variable $/m3 0.147 0.167

Factura mínima $/bim. 13.207 17.081 Fuente: Información institucional Metrogas y GasBAN

R1, R2, R3

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La combinación de la situación de pobreza de los hogares sin acceso al servicio junto con los elevados precios del sustituto habitual pone de manifiesto que en este servicio es necesario instrumentar subsidios al acceso, ya que los mismos al alcanzar mayoritariamente a hogares pobres (los que actualmente carecen de conexión) serán efectivos en cuanto a su impacto distributivo. Un problema que presentaría esta decisión radica en que gran parte de los hogares más pobres residen en viviendas que no poseen la infraestructura interna necesaria para poder utilizar un servicio de gas natural por red. En este sentido tales viviendas no cumplirían con los requisitos mínimos de seguridad y resultaría imposible conectarlas a la red de gas en tales condiciones110

2º Subsidio al acceso en barrios localizados en áreas pobres susceptibles de desarrollarse mediante la implantación de infraestructura

. El uso de garrafas en cambio es una solución más práctica ya que no demanda una instalación interna compleja puesto que los principales artefactos de uso corriente en la vivienda pueden conectarse directamente.

Considerando esta situación, y que la extensión de las redes puede demorar años, el orden de prioridad más razonable en un esquema de subsidios para el gas en el AMBA sería:

1º Garrafa de GLP de 10 y 15 kg (de uso preponderante entre los hogares pobres).

111

El análisis del subsidio a la garrafa de GLP y del acceso a la red de gas natural es simétrico desde el punto de vista de la focalización ya que la población objetivo es prácticamente la misma

. 3º Subsidio a un consumo meritorio de los hogares pobres conectados a la red.

112

. El cuadro nro. 34 resume la cantidad de hogares y los errores de inclusión, exclusión y total de la focalización.

Dado el bajo nivel relativo del error de exclusión comparado con los errores de inclusión de un programa de esta naturaleza, se puede afirmar claramente el carácter progresivo de un esquema de subsidios al GLP y al acceso a la red de gas natural. Si bien la implantación de la “garrafa social” parece ser un programa adecuado, la fuerte presencia de arbitraje en este bien – servicio arroja dudas sobre su viabilidad, siendo en principio más adecuado un subsidio generalizado sobre el gas envasado que podría ser financiado mediante un cargo fijo en la factura de los usuarios de gas natural113

110 Este problema es especialmente grave en las villas de emergencia, ya que en ellas resulta muy difícil la adecuación de instalaciones internas y la alta densidad de viviendas incrementa de manera considerable el riesgo de accidentes. 111 En este caso se consideran los barrios que presentan calles abiertas, loteos regulares y construcciones consolidadas. 112 Con los datos disponibles resulta muy difícil separar del análisis los hogares que residen en viviendas que no podrían acceder al servicio de gas natural. 113 El cargo fijo introduce menores ineficiencias asignativas que un incremento en el precio del m3.

. A fin de evitar ineficiencias asignativas muy importantes, el precio de la unidad de combustible equivalente de GLP no debería ser inferior en ningún caso al correspondiente al gas natural (caso contrario se incrementarían los errores de inclusión notoriamente). Finalmente, este esquema de subsidio se

Cuadro 34: Calsificación hogares AMBA según tipo de combustible utilizado. GLP Gas Natural Total

Pobre 454.633 267.696 722.329

No Pobre 590.201 2.542.832 3.133.033

Total 1.044.834 2.810.528 3.855.362

Error de inclusión 56%

Error de exclusión 37%

Error Total 22% Fuente: Elaboración propia sobre datos BUA EPH 2° sem 2006.

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destaca por presentar bajos costos administrativos, ya que no es necesario desarrollar esfuerzos especiales de focalización.

El análisis del tercer tipo de subsidio aplicable al consumo de los hogares pobres resulta similar al realizado para el caso de la electricidad. El gráfico nro. 37 resume los errores de inclusión, exclusión y total que se generarían para los distintos umbrales de consumo de gas natural.

Como se puede observar, los errores son mayores aún que los presentes en el caso eléctrico,

con errores de inclusión de entre el 90% y el 85% para todos los umbrales de consumo, lo que torna altamente costoso cualquier esquema de subsidio en base a autoselección por nivel de consumo. Esta situación se vuelve más complicada si se considera la importante estacionalidad que presenta el consumo de gas domiciliario, debiéndose por ende considerar un esquema de umbrales móviles según la época del año. Adicionalmente no resulta fácil la determinación del nivel de consumo meritorio (o de subsistencia) de tal servicio. Un estudio del Banco Mundial sobre el tema estima un consumo meritorio de 500 m3 / año de los cuales el 60% se encuentra fuertemente condicionado a los niveles de temperatura, lo que remarca la importancia del aspecto estacional en el mismo Foster (2003, p. 32).

Nuevamente en este caso, dada la baja efectividad de los subsidios al gas natural basados en un esquema de autoselección, resulta necesario explorar alternativas de asignación administrativa de los mismos.

Replicando el análisis realizado para el caso de la electricidad, pero incorporando la restricción de limitar el alcance a los hogares usuarios de gas natural, el cuadro nro. 35 y el gráfico nro. 38 reproducen los resultados obtenidos.

Gráfico 37: Focalización por umbrales de consumo en Gas Natural.

Fuente: Marchionni y Sosa Escudero (2007).

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90%

100%

40 60 80 100 120 160 180 200 240 m3 / bim

Error de Inclusión Error de Exclusión Error Total

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Como se aprecia en el cuadro precedente, los errores de exclusión son aún mayores que en el

caso del servicio eléctrico debido a que los estratos más pobres presentan un bajo nivel de acceso al servicio de gas natural, lo que hace poco atractivo un esquema de subsidios a este servicio por la vía de la identificación de hogares beneficiarios de ayuda social.

En la simulación basada en la aplicación de selección de beneficiarios a través del modelo logit

del Capítulo 2 se observa que los niveles de error son bajos, especialmente los de exclusión así como el nivel de error total de clasificación al restringir la muestra a hogares con servicio de gas natural. Como contrapartida los errores de inclusión se elevan siendo superiores a los registrados para el total de los hogares (análisis de la focalización en electricidad). Este incremento en el error de inclusión se debe al sesgo pro rico que presenta el servicio de gas natural.

Como última alternativa en este caso también es posible considerar un esquema de asignación administrativa de subsidios basado en la identificación geográfica de áreas pobres. Nuevamente en este caso se recurre a la clasificación de los radios censales mediante el indicador CAPECO, evaluando en este caso la cantidad de hogares por nivel de CAPECO que poseen servicio de gas natural (hogares

Plan Social No beneficiario

Total

Pobre 13.157 243.160 256.317

No Pobre 9.914 2.544.297 2.554.211

Total 23.071 2.787.457 2.810.528

Error de inclusión 43%

Error de exclusión 95%

Error Total 9% Fuente: Elaboración propia sobre datos BUA EPH 2° sem 2006.

Cuadro 35: Calsificación hogares AMBA con gas natural según percepción de Plan Social

Gráfico nro. 38: Errores según niveles de corte modelo Logit - Usuarios de GN.

Fuente: Elaboración propia sobre datos BUA EPH 2° sem 2006.

0%

5% 10%

15% 20%

25%

30%

35%

40% 45%

50%

Corte en 0,5 Corte en 0,45 Corte en 0,4

Error inclusión Error exclusión Error total

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que utilizan gas de red en sus cocinas como combustible). El gráfico nro. 39 presenta la distribución de hogares que poseen acceso al gas natural por nivel de CAPECO.

Tal como era esperable la distribución se asemeja a la obtenida para el caso del servicio eléctrico (totalidad de los hogares), notándose como diferencia el bajo número de hogares totales en el nivel “Bajo” debido a la baja cobertura del servicio en este segmento. Cabe destacar que se han realizado simulaciones de impacto distributivo de subsidios al consumo de gas basados en asignación geográfica con mímica en la tarifa de agua que han arrojado importantes impactos distributivos de orden progresivo Navajas (2007).

En síntesis, para el caso del servicio de gas resulta claramente más progresivo un subsidio para

el gas envasado en garrafas o un subsidio al acceso (en principio en ese orden) que un subsidio al consumo. Si aún así se considerara recomendable establecer subsidios al uso del gas natural, los esquemas de asignación basados en la autoselección a partir de umbrales de consumo no parecen ser efectivos. Tampoco presentan grandes ventajas los esquemas administrativos que asignan subsidios basándose en el carácter de beneficiarios de ayuda social de los hogares. Esquemas administrativos más eficientes parecen ser los basados en la aplicación de modelos o índices tras la comprobación de medios de vida y características de los hogares o los de focalización geográfica.

4.2.3 Agua y saneamiento

Estos servicios son prestados en el área metropolitana por una única empresa de capital público

(Agua y Saneamientos Argentinos S.A.) y presentan particularidades especiales que los diferencian claramente de los anteriores.

La estructura tarifaria vigente posee un complejo esquema de subsidios cruzados y una baja participación de suministros sujetos a medición efectiva de consumos.

Básicamente se trata de una estructura tarifaria de base catastral que busca reflejar simultáneamente el valor del inmueble objeto de la prestación y su nivel de consumo de manera indiferenciada.

La fórmula del componente catastral (Tarifa Básica Bimestral o TBB) de la factura de agua y/o cloacas es la siguiente:

TBB = Máx {(K * CZ * TG * (SC * E + ST /10));(TBB mín.)} Dónde:

K: Coeficiente de ajuste de la totalidad del esquema tarifario (Afecta a todos los precios del servicio. Actualmente su valor es de 0,9572).

Gráfico nro. 39: Nro. De hogares con GN según pertenencia a áreas geográficas estratificadas.

Fuente: Elaboración propia sobre datos del CNPV 2001 - INDEC

-

100.000

200.000

300.000

400.000

500.000

600.000

700.000

800.000

Alto Medio Alto Medio Medio Bajo Bajo

Hogares GBA Hogares CABA Hogares AMBA

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CZ: Coeficiente Zonal que distingue áreas geográficas cuyos valores van desde 1,10 (áreas de baja valorización inmobiliaria) a 3,50 (áreas de alta valorización inmobiliaria). TG: Tarifa General del servicio prestado según categoría del usuario (Residencial o No Residencial) expresada en $/m2 de superficie. SC: Superficie Cubierta total del inmueble objeto de la prestación. Incluye el 50% de la superficie semi cubierta. E: Coeficiente de Edificación determinado en base a una matriz de calidades y antigüedad de la construcción. Clasifica a los inmuebles en 6 tipos constructivos que van desde “Muy económico” a “Lujo”. ST: Superficie del Terreno sobre el que se encuentra emplazado el inmueble objeto de la prestación. TBB mín.: Valor mínimo de TBB a facturar según categoría del usuario (Residencial o No Residencial) y servicios prestados.

Este componente catastral representa aproximadamente el 80% de la facturación a usuarios

residenciales y se complementa con los siguientes conceptos de facturación fija y uniforme por unidad de vivienda:

SU: Servicio Universal. Importe destinado a financiar parte de las obras de expansión del

servicio. MA: Mejora Ambiental. Importe fijo destinado a financiar obras de mejora de la calidad

ambiental (Plan de Saneamiento Integral). CMS: Cargo de Mantenimiento del Servicio. Mutualización de los costos de renovación

de conexiones de agua y cloaca. Anteriormente a su establecimiento se facturaba un cargo puntual para los casos de renovación de conexiones con antigüedad superior a 30 años.

En el caso de usuarios en régimen medido (sujetos a medición de consumos), que actualmente

representan al 11% de los usuarios residenciales, la TBB es reducida al 50% de su valor y se factura un componente variable calculado según la siguiente expresión:

Consumo = K * PM * (X – Xb) Dónde: K: Coeficiente de ajuste de la totalidad del esquema tarifario. PM: Precio del m3. Varía según los servicios prestados. X: Consumo registrado en el período. Xb: Consumo libre. Actualmente fijado en 20 m3/bimestre para usuarios residenciales. En síntesis, la factura de un usuario residencial en régimen no medido es equivalente a TBB +

SU + MA + CMS. En caso de régimen medido, la misma se compone de 50% de la TBB + Consumo + SU + MA + CMS.

a) Los subsidios cruzados presentes en la estructura de los servicios de agua y

saneamiento se dan de la siguiente forma: b) Subsidio de usuarios No Residenciales a Residenciales. Los primeros enfrentan una

Tarifa General que duplica a la de los segundos. Además no poseen consumo libre en caso de ser medidos.

c) Subsidio entre servicio de cloaca y de agua. El servicio de desagüe cloacal posee costos operativos inferiores y sus precios son iguales a los del servicio de agua.

d) Subsidio al acceso para nuevos usuarios a través del SU. Los usuarios existentes financian a través de este concepto una parte de los costos de expansión del servicio para nuevos usuarios.

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e) Subsidio cruzado en la TBB administrado geográficamente a partir del Coeficiente Zonal en el que inmuebles establecidos en áreas con coeficiente zonal superior subsidian a los establecidos en áreas con coeficientes zonales inferiores.

f) Subsidio cruzado en la TBB administrado a partir del registro de las calidades constructivas y su antigüedad reflejado en el coeficiente E. Este componente resulta poco claro, ya que puede darse el caso de construcciones económicas nuevas con valores de coeficiente E superiores a construcciones Muy Buenas más antiguas. A misma antigüedad, las construcciones de menor calidad son subsidiadas por las de mayor calidad.

Finalmente, este servicio posee además un esquema de subsidio directo administrado (Tarifa

Social) que es asignado a usuarios puntuales por las autoridades municipales y del Ente Regulador considerando una serie de criterios de elegibilidad. Tal subsidio se financia destinando una parte fija de los ingresos de la empresa al mismo.

Este complejo esquema de subsidios resulta poco transparente y la evaluación de su efectividad altamente compleja. Cabe destacar que los problemas de eficiencia asignativa en este caso no se dan por la presencia de los subsidios cruzados en sí, sino por la ausencia de consumo sujeto a precio. En este caso existe una fuerte ineficiencia asignativa surgida del hecho que los usuarios no medidos (89% de los usuarios residenciales) enfrentan un precio marginal del agua y/o el desagüe cloacal igual a cero, con lo que, según la teoría económica, consumirán el servicio hasta el punto de saturación, es decir hasta que la utilidad marginal del consumo se iguale a cero.

Analizar esquemas adicionales de subsidio para servicios que ya presentan un menú tan complejo de ellos resulta una tarea estéril, sin embargo es posible evaluar el nivel de efectividad que presentan algunos de ellos.

El primer caso, considerando la baja cobertura del servicio, corresponde al subsidio al acceso, Servicio Universal. Tal subsidio redujo de manera considerable los costos de acceso a los servicios de agua y saneamiento para los nuevos usuarios, que originalmente oscilaban entre los $ 440 promedio para agua y $ 890 para cloaca, reduciéndolos a un cargo bimestral a ser pagado por los nuevos usuarios de $ 4,61 por bimestre durante 30 bimestres. Dado que los hogares sin acceso al servicio son en su mayoría hogares pobres (ver cuadros nro. 24, 25, 27 y 28 del presente capítulo) puede afirmarse que este subsidio es de carácter progresivo y cumple de manera efectiva su cometido (Estache, Foster y Wodon (2003, p. 38)).

Respecto a la facturación del servicio en sí, los subsidios cruzados se reflejan a través del componente Tarifa Básica Bimestral o TBB. A fin de evaluar el desempeño de la misma se analizó la base de facturación actual de tal componente considerando únicamente la prestación de un servicio (en aquellos casos en que se prestaban los dos servicios se consideró el 50% de su valor) para los usuarios residenciales y utilizando la estratificación de los radios censales obtenida mediante el indicador CAPECO. El cuadro nro. 36 presenta los resultados obtenidos.

Cuadro 36: TBB y Facturas medias según clasificación CAPECO del Radio Censal

Alto Medio Alto Medio Medio Bajo Bajo

TBB por Servicio 11,87 8,10 7,70 7,22 4,16 8,32

Factura por Servicio 16,72 14,11 13,84 12,48 7,23 13,85

Hogares 457.887 775.050 676.813 410.691 141.989 2.462.430

% de Hogares 19% 31% 27% 17% 6% 100% Fuente: Elaboración propia sobre datos de CNPV 2001 y base de facturación AySA SA.

Rango CAPECO Total

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Tal como se puede apreciar, dado que la facturación de la TBB así como la facturación total por servicio prestado no guarda relación con el consumo efectivo del hogar (régimen catastral) y que tales consumos presentan una muy baja elasticidad ingreso según estudios desarrollados por la empresa prestadora del servicio, existe progresividad en los valores medios facturados a los hogares de las unidades territoriales clasificadas según el indicador CAPECO. En este sentido, la relación de la TBB media correspondiente a hogares situados en áreas ricas resulta de 2,85 veces a la correspondiente a los hogares situados en las áreas pobres. La incorporación de los conceptos fijos y uniformes (SU, MA y CMS) reducen esta relación a 2,31 veces sin dejar la misma de ser progresiva.

De acuerdo con estos datos, el esquema catastral vigente para la facturación de los servicios de agua y cloaca parecería estar recogiendo las desigualdades de índole geográfica desarrolladas en el capítulo 3.

Finalmente, el esquema de Tarifa Social como subsidio directo asignado administrativamente según criterios de inclusión basados en la comprobación previa de medios de vida serviría como complemento al esquema de subsidios cruzados para aquellos casos de pobreza coyuntural, especialmente cuando los mismos se dan en áreas calificadas como ricas en el esquema catastral114

4.2.4 Transporte urbano de pasajeros

. En síntesis, si bien sería recomendable una revisión integral de la estructura tarifaria de este

servicio a fin de lograr mayor transparencia en el financiamiento y asignación de subsidios, actualmente la misma parece contar con los instrumentos necesarios para lograr objetivos de equidad en la facturación y preservar a los sectores más desfavorecidos de los impactos de un incremento tarifario, debiéndose en todo caso corregir ciertos aspectos puntuales que presentan desactualización.

Dado el fuerte peso que posee en el presupuesto de los hogares más pobres este servicio

público es necesario evaluar los impactos distributivos de los subsidios a los mismos. En tal sentido es necesario distinguir tres modalidades de transporte urbano utilizados en el AMBA: Ferrocarriles, Colectivos y Subterráneos.

Según estudios desarrollados sobre la materia por la oficina local del Banco Mundial, “durante casi 50 años los contribuyentes de todo el país “subsidiaron” a los pasajeros de los medios guiados [ferrocarriles y subterráneos] toda vez que las empresas estatales recibían recursos públicos para cubrir su déficit. Este esquema continuó desde que se concesionaron los servicios en 1994, pero con transferencias significativamente inferiores y principalmente orientadas a financiar las inversiones. Aunque los subsidios fueron otorgados a los concesionarios, en realidad lo recibieron indirectamente los pasajeros en forma de menores tarifas en términos reales, aunque de forma general y no focalizada hacia sectores sociales de bajos ingresos. A partir de mayo de 2002, el Gobierno empezó a otorgar por primera vez un subsidio directo a los operadores de “colectivos” y restableció el correspondiente a los contratos de concesión de los modos guiados (que había sido interrumpido en el 2001) con el agregado de nuevas transferencias….Dichos nuevos subsidios se financian con una tasa al gas-oil (18,5% sobre el precio del litro libre de impuestos) que pagan los consumidores de los demás servicios de transporte y usuarios privados de camiones y automóviles gasoleros en todo el país. El costo anual asciende a $ 270,5 millones, y se calcula que este subsidio general a los usuarios del transporte público del AMBA se tradujo durante el periodo mayo-diciembre 2002 en un subsidio implícito por viaje de: $0,113 en colectivo; $0,289 en trenes; y $0,152 en subte.” (Foster, 2003, p. 21).

Siguiendo el análisis desarrollado por Foster (2003), se concluye que del esquema global de subsidios al transporte público, los únicos que poseen un impacto distributivo progresivo son los correspondientes a los ferrocarriles metropolitanos, siendo para el caso del transporte automotor y especialmente para los subtes los estratos medios los principales beneficiarios. De este modo el conjunto de subsidios destinados al transporte urbano de pasajeros poseen un sesgo hacia poblaciones de niveles socioeconómicos medios y altos que no solo los tornan ineficaces sino que incluso no resultan deseables.

114 Actualmente la empresa destina aproximadamente 6 millones de $ / año a subsidiar de manera directa a aproximadamente 115 mil usuarios.

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Este resultado desalentador implica que es necesario corregir el vigente esquema de subsidios al transporte. En tal sentido una distinción fundamental radica en los costos diferenciales del transporte público según se trate del Gran Buenos Aires o de la C.A.B.A., así es posible observar que el gasto realizado por los hogares de un área y otra difieren siendo menores los correspondientes a la Ciudad de Buenos Aires.

A efectos de verificar esta situación se evaluó el gasto mensual medio en cada sub región geográfica para los hogares clasificados en quintiles de ingreso total familiar a partir de los micro datos de la Encuesta Nacional de Gastos de Hogares 1996 – 1997. Adicionalmente se calculó la incidencia de tal gasto sobre el ingreso medio de tales hogares. Los resultados obtenidos se presentan en el gráfico nro. 40.

Tal como se puede apreciar, el gasto medio absoluto es levemente superior en el GBA para los

quintiles 1 a 3 y notablemente superior en términos de porcentaje del ingreso familiar. Esta situación permite afirmar que el esfuerzo de los hogares pobres del GBA es muy superior al de los hogares de la C.A.B.A..

Si bien estos datos no parecerían indicar en términos absolutos grandes diferencias en el gasto por quintil de ingreso familiar entre el GBA y la Ciudad de Buenos Aires, existen otros costos ocultos que enfrentan los habitantes del GBA que hacen al costo económico del transporte, ya que por ejemplo, la utilización de medios alternativos (viaje a pie, bicicleta, moto) es una situación extendida entre los habitantes pobres del área115

115 Un análisis más profundo de la cuestión debería considerar los costos y las distancias de transporte en ambos territorios geográficos, de todas formas, la cuestión de la distribución de subsidios no se invalida en la medida que a niveles similares de ingreso los esfuerzos de transporte en los hogares de una u otra región difieren sustancialmente.

. Según encuesta de IBOPE sobre utilización y gasto en servicios públicos realizada en el 2002, el

60% de los hogares del primer quintil en el GBA utilizaban como medio de transporte el viaje a pie o en bicicleta / moto. El cuadro nro. 37, extraído del análisis de la mencionada encuesta realizado por Marchionni y Fazio (2002) ilustra el esquema de utilización de medios de transporte por nivel de ingreso.

Gráfico nro. 40: Gasto medio mensual en $ y % del gasto total - Transporte Público.

Fuente: Elaboración propia sobre datos ENGH 1996 - 1997 / INDEC.

0

20

40

60

80

100

120

1 2 3 4 5 Quintil de Ingreso Total Familiar

$ / mes

0%

2%

4%

6%

8%

10%

12%

14%

16%

% del Gasto

CABA GBA % Gasto CABA % Gasto GBA

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La utilización de medios alternativos que no implican gasto en transporte público diferencian a

los sectores menos pudientes de las dos sub regiones invalidando la comparación directa. Estos medios alternativos implican mayores tiempos insumidos en la movilidad y mayores riesgos personales para quienes los utilizan. Cabe aclarar que estos riesgos son susceptibles de valoración económica y también podrían estar indicando un menor costo de oportunidad del tiempo para los usuarios que incurren en ellos.

Según estos datos e ideas, el esquema de subsidios al transporte debería ser reconsiderado a fin de mejorar la focalización del mismo y por ende mejorar el bienestar de los más pobres. El esquema alternativo analizado en estudios enfocados en este tema habitualmente consiste en un sistema de pases libres a ser entregados a una población beneficiaria identificada mediante un esquema de comprobación previa de medios de vida. Estos sistemas, si bien poseen un costo administrativo elevado, cumplen la doble función de lograr una mejor focalización y de racionalizar el consumo excesivo de los servicios de transporte público de los sectores más pudientes aumentando la eficiencia asigantiva. Desagraciadamente, tal como se observa para los otros servicios, la focalización administrativa por esta vía es compleja y está acompañada de altos niveles de errores de exclusión. Adicionalmente no resulta posible subsidiar de manera adecuada a los hogares que seguramente presentarán demandas de uso de transporte diferentes (a algunos hogares les sobrarán pases, mientras que a otros les faltarán). Una alternativa a esta situación es establecer un esquema de libre utilización de los servicios, pero en ese caso la ineficiencia asignativa se tornaría riesgosa y el control del esquema prácticamente imposible.

Otra alternativa, basada en un esquema de focalización administrativa geográfica, consiste en subsidiar determinados corredores de transporte urbano y establecer cierta integración de distintos

Cuadro nro. 37: Utilización medios de transporte en GBA por quintil de IPCF.

1 2 3 4 5 Nro. de Observaciones 90 93 122 132 184

A Pie 42.16 17.37 25.18 28.01 13.11

Bicicleta / Moto 17.49 11.61 9.67 4.51 5.74

Colectivo No Autorizado 2.52 0.00 0.36 0.69 0.27

Colectivo 23.21 33.26 39.10 39.63 31.03

Tren 5.88 10.68 11.10 9.65 10.00

Subte 0.33 3.53 4.87 4.58 8.33

Charter 1.29 1.46 0.00 0.00 1.38

Transp. Del Empleador 0.36 1.91 0.75 0.00 3.89

Taxi 0.00 0.00 0.00 0.00 1.42

Remise 0.00 1.95 1.56 0.00 2.70

Auto 2.60 17.41 5.02 13.10 26.01

Fuente: Marchionni y Fazzio (2002, p. 104)

Quintil de IPCF

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medios de transporte. Ello implica identificar los flujos de personas desde las áreas pobres (cantidades y dirección) y establecer combinaciones de medios de transporte susceptibles de ser utilizadas mediante pasaje único subsidiado. En este sentido, las personas pobres que deben utilizar más de un medio de transporte en su recorrido habitual podrían acceder a tarifas reducidas del conjunto de los mismos. Dado el fenómeno de segregación residencial analizado, resulta poco probable que un subsidio de esta naturaleza pueda ser aprovechado masivamente por sectores más pudientes116

5 Observaciones finales

. Finalmente, una alternativa más simple consiste en rebalancear los actuales subsidios en favor

de los medios de transporte utilizados en GBA y en detrimento de los de la C.A.B.A.. Esta alternativa, si bien podría lograr una mejora en la progresividad de tales fondos de subsidio, podría presentar impactos en el funcionamiento de la ciudad según el nivel de ajuste tarifario necesario y debería evaluarse en detalle.

En síntesis, resulta claro que el esquema de transporte fuertemente subsidiado en la C.A.B.A. (subtes y colectivos) versus un trasporte público más caro en el GBA (colectivos en particular) hoy presenta signos de regresividad y plantea la necesidad de revisión. Las alternativas, si bien no son sencillas, merecen un análisis detallado que excede este trabajo, sobre todo considerando el fuerte impacto de este servicio en el presupuesto de los hogares pobres y los importantes aumentos en el bienestar asociados a las mejoras en la accesibilidad.

En este capítulo se presentaron los principales rasgos de los servicios de infraestructura urbana

del AMBA y su vinculación con los fenómenos distributivos de desigualdad, pobreza y segregación residencial socioeconómica. En el análisis del acceso a tales servicios se pudo demostrar que para los casos de gas natural, agua y desagües cloacales existe una marcada desigualdad de cobertura en perjuicio de los hogares más pobres del conurbano bonaerense. Paradójicamente los sustitutos que deben utilizar tales hogares no solo son de inferior calidad sino que además presentan costos mucho más elevados que los suministrados mediante redes, así, por ejemplo, resulta que en términos medios un hogar pobre en el AMBA debe destinar más dinero por unidad de combustible doméstico consumido que un hogar rico. Adicionalmente los hogares más pobres no cuentan con recursos suficientes para enfrentar los costos derivados de las externalidades negativas asociadas a la ausencia de servicios básicos, lo que incrementa los efectos de las mismas sobre estas poblaciones.

Posteriormente, en el análisis de consumo y uso de los servicios de infraestructura se pudo constatar la baja elasticidad ingreso del mismo, observándose que no existen diferencias sustanciales de consumo entre hogares pobres y ricos, lo que remite al carácter básico que poseen. La consecuencia de esta verificación es que los esquemas de subsidios por auto selección (umbrales de consumo – consumos meritorios) no resultan eficaces dados sus elevados errores de inclusión y exclusión, debiéndose recurrir a otros mecanismos en caso de decir subsidiar el consumo de los hogares pobres.

En el análisis de las políticas públicas de infraestructura se puede concluir que la aplicación de subsidios al acceso y/o uso de los servicios de utilidad pública para los hogares de menores recursos resulta deseable luego de considerar por un lado las externalidades positivas vinculadas a los mismos para tales hogares y por el otro el fuerte impacto presupuestario que representan. Actualmente los subsidios generalizados vigentes resultan en su mayoría ineficientes (problemas de eficiencia asignativa) e ineficaces (regresividad de los esquemas tarifarios), por lo que, si se considera que en el corto plazo deberán ajustarse considerablemente las tarifas, resulta necesario revisar los mecanismos de asignación y mejorar los procesos de focalización. En este sentido se exploraron dos alternativas de asignación administrativa de subsidios: la primera basada en un esquema de comprobación previa de medios de vida (determinación de las características de los hogares y selección mediante un modelo 116 La implantación en Bogotá del “Sistema Integrado de Transporte Masivo – Trans Milenio” como estrategia planificada del transporte urbano en la ciudad resulta un antecedente interesante de este tipo de propuesta, ya que si bien el mismo es prestado bajo una única modalidad de transporte automotor de gran porte, el análisis del caso y la metodología utilizada para su diseño es utilizable para la definición de sistemas multimodales integrados. (Hidalgo, 2004).

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logístico de probabilidad desarrollado en el capítulo 2) y la segunda basada en un esquema de asignación geográfico surgido de los resultados del capítulo 3.

Si bien estos esquemas de asignación administrativa se analizaron para cada servicio en particular, se debe aclarar que los elevados costos de administración que implican los mismos son fijos, por lo que una utilización de los procesos de selección de beneficiarios por parte de más de un servicio reduce el costo medio del esquema. Chile ha implementado subsidios y asignación de ayuda social mediante un único instrumento, la Ficha de Protección Social117

117 La Ficha de Protección Social es la puerta de acceso a los distintos componentes del sistema de protección social chileno siendo el mecanismo que proporciona subsidios monetarios, vivienda, salud, educación, entre otros, según los puntajes que obtengan los postulantes en una encuesta a la que deben someterse y que busca medir las condiciones de vulnerabilidad de los hogares como ser educación, hacinamiento, precariedad laboral, trabajo infantil y condicionantes sociales de la salud (enfermedades, discapacidad, alcoholismo, drogadicción, tiempos de acceso a recinto asistencial, etc.)..

(antigua Ficha CAS), logrando importantes reducciones del costo medio de focalización, por lo que resulta un ejemplo en esta materia.

Si bien conceptualmente resultan claros los beneficios de acceso y uso de servicios públicos para los hogares pobres, se entiende que el análisis pormenorizado de al menos un caso servirá de marco para comprender las implicancias y alcances de los mismos. Con tal objetivo, en el próximo capítulo se buscará establecer una cuantificación lo más exhaustiva posible de los beneficios emanados del acceso y uso del servicio de desagües cloacales como ejemplo de caso concreto.

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Capítulo 5: Estudio de caso – Desagües cloacales en el Partido de La Matanza

1 Introducción El objetivo del presente capítulo es ilustrar mediante un ejemplo la manera en que el acceso a

los servicios públicos puede mejorar la calidad de vida de los hogares pobres de la región metropolitana e incidir en la mejora de los niveles de desigualdad en el corto y largo plazo.

Analizar los impactos derivados del uso y acceso de cada servicio de utilidad pública es una tarea que se encuentra fuera del alcance definido para este trabajo, por lo que se ha seleccionado el caso correspondiente al servicio de desagües cloacales o alcantarillado por la riqueza en términos de externalidades que posee y simultáneamente por el bajo nivel de cobertura que presenta en el AMBA. Según se pudo ver en el capítulo anterior, aproximadamente un millón de hogares carecen de acceso a este servicio en el Gran Buenos Aires, de los cuales 750 mil se localizan en áreas geográficas caracterizadas socio - económicamente como medias bajas y bajas con poblaciones altamente vulnerables.

Desgraciadamente la determinación integral de los beneficios emanados del acceso al servicio de desagüe cloacal por parte de los hogares beneficiarios de un proyecto de expansión del mismo no resulta una tarea sencilla debido a dos razones clave: Por un lado el servicio no se presta en un mercado competitivo en el que se puedan constatar precios y cantidades de equilibrio que permitan determinar variaciones en los excedentes de los consumidores como aproximación a los cambios de bienestar y por el otro la presencia de externalidades impide que el sistema de precios refleje adecuadamente la totalidad de los beneficios sociales generados. Ante esta situación es necesario recurrir a metodologías de estimación de beneficios especialmente diseñadas para estos casos que son de uso habitual en la Economía Ambiental y en la Evaluación Social de Proyectos de inversión.

En este caso no se desarrollará el análisis integral aplicando tales métodos sobre información primaria, sino que se aprovecharán fuentes secundarias de información provenientes de trabajos similares al propuesto y evaluaciones sociales de proyectos realizadas en el área.

Así, la estrategia elegida consiste en determinar una población objetivo y su situación antes de acceder al servicio, evaluar cualitativamente los beneficios derivados del uso del servicio, transferir de las fuentes secundarias consultadas la cuantificación de beneficios a la población determinada para finalmente analizar los impactos en términos de mejora en los niveles de desigualdad en el corto plazo y largo plazo.

2 Población objetivo A fin de circunscribir la problemática a un caso concreto se ha seleccionado como área de

análisis a los barrios de Manzanares, Roque, Los Cedros, Altos de Laferrere y Laferrerre Centro del partido de La Matanza. Tales barrios se encuentran incluidos en el alcance de una de las etapas del programa de saneamiento integral impulsado por el Comité Ejecutor de la Cuenca Matanza Riachuelo que cuenta con financiamiento del Banco Interamericano de Desarrollo118

En el mismo se observa que la población total beneficiaria según censo del 2001 era de 207 mil habitantes. Si se aplica la tasa de crecimiento poblacional calculada por el INDEC en su Documento N°

. Actualmente las obras definidas para dotar del servicio de desagües cloacales a esta población se encuentran iniciadas con un bajo grado de avance.

A partir de las áreas beneficiarias delimitadas en los planos del proyecto se procedió a identificar los radios censales alcanzados a efectos de obtener datos de la población y los hogares beneficiarios. El cuadro nro. 38 presenta un resumen de características generales segmentadas según el rango del indicador CAPECO calculado a nivel de radio censal.

118 El autor fue integrante del equipo de evaluación social del proyecto de inversión y participó en todas las etapas del mismo para el componente saneamiento. (Préstamo BID 1059/OC-AR 1998)

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34 de las series de análisis demográfico119, a la fecha tal población es de aproximadamente 219 mil habitantes120

Tal población habitaba en 47.219 viviendas lo que implica un tamaño medio del hogar de 4,38

personas, significativamente superior a la media del AMBA. Resulta destacable que la mayor parte de la población se encuentra emplazada en áreas

calificadas según el rango del indicador CAPECO como medias – bajas y bajas, siendo notoria la presencia de hogares con privación de recursos corrientes, privación patrimonial y privación convergente, los que sumados representan el 55,6% del total.

Dentro del área, solo el 39% accede a servicios de agua corriente, lo que empeora la situación sanitaria de esta población.

Si bien la proporción de propietarios es baja en comparación a otras áreas del AMBA, tal situación se debe fundamentalmente a la posesión irregular de los terrenos, problema que, según se espera, debería corregirse en el mediano plazo. En ese caso es posible estimar una proporción de propietarios definidos de una manera más laxa del 83%.

Finalmente, la densidad urbana es de nivel medio, siendo por ende razonable la construcción de obras de infraestructura pública de redes.

Otro aspecto relevante a evaluar es el perfil etario de la población objetivo. El gráfico nro. 41 presenta el histograma y las frecuencias relativas acumuladas de la población objetivo y de la población del AMBA.

.

119 Ver: http://www.indec.mecon.ar/nuevaweb/cuadros/2/estimaciones-serie34.pdf. 120 Esta es una estimación de mínima, ya que por las características demográficas del área es esperable una tasa de crecimiento poblacional superior a la media del Partido de La Matanza.

Cuadro nro. 38: Características de la población objetivo según rango CAPECO - Censo 2001.

Medio Medio Bajo Bajo Tipo de desagüe

Cámara séptica y pozo 67.1% 69.9% 51.4% 62.8% Solo Pozo 32.9% 29.8% 48.1% 36.8% Otro 0.0% 0.2% 0.5% 0.3%

Tipo de agua Red pública 92.9% 40.8% 35.9% 39.0% Pozo con bomba a motor 7.1% 56.9% 59.3% 57.7% Pozo con bomba manual 0.0% 1.7% 3.8% 2.5% Pozo sin bomba 0.0% 0.3% 0.5% 0.4% Agua de lluvia 0.0% 0.1% 0.1% 0.1% Agua transportada por cisterna 0.0% 0.2% 0.5% 0.3%

Tipo de posesión de la vivienda Propietario de la vivienda y el terreno 81.4% 73.8% 71.7% 73.2% Propietario de la vivienda solamente 2.9% 4.5% 9.6% 6.3% Inquilino 8.6% 7.7% 4.7% 6.6% Ocupante por préstamo 5.7% 10.8% 10.2% 10.5% Ocupante por cesión por trabajo 0.0% 0.3% 0.2% 0.3% Otra situación 1.4% 2.9% 3.6% 3.1%

IPMH Sin privación 81.4% 52.4% 31.5% 44.4% IPMH sólo privación de recursos corrientes 14.3% 25.3% 25.8% 25.5% IPMH sólo privacion patrimanial 2.9% 10.4% 14.8% 12.1% IPMH privación convergente 1.4% 11.9% 27.9% 18.0% Viviendas 70 28,964 18,185 47,219 Población 253 122,259 85,114 206,665 Tamaño medio del hogar 3.62 4.22 4.68 4.38 Viviendas por km2 1821 1980 1593 1815 Fuente: Elaboración propia sobre datos de Proyecto Desagües Cloacales La Matanza y CNPV 2001.

Total Variable Rango CAPECO

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Según se puede apreciar, los menores de hasta 14 años representan el 30% de la población

objetivo, proporción que duplica la existente en el AMBA. Esta fuerte presencia de menores hace más crítica la presencia de una situación sanitaria deteriorada.

Otro aspecto relevante de la situación socioeconómica de la población objetivo está dado por los niveles educativos de los Jefes de Hogar. El gráfico nro. 42 presenta las proporciones de Jefes de Hogar de la población objetivo según su nivel de instrucción.

En el mismo se aprecia que el 70 % de los Jefes de Hogar había alcanzado como máximo el nivel primario y que solo un 14% de los mismos había alcanzado o superado el nivel secundario. Tal como se vio en el capítulo 2, esta situación incide fuertemente en la capacidad de generar ingresos suficientes para sostener el hogar.

Finalmente, la última variable relevante para el análisis propuesto se refiere a la Cobertura de Salud mediante obra social o mecanismo análogo. Según los datos del Censo 2001 para la población

Gráfico nro. 42: Niveles educativos de los Jefes de hogar Pob. Objetivo - Censo 2001.

Fuente: Elaboración propia sobre datos de Proyecto Desagües Cloacales La Matanza y CNPV 2001.

Prim. Inc. 22%

Prim. Comp. 43%

Sec. Inc. 16%

Sec. Comp. 9%

Terc. Inc. 1%

Terc. Comp. 1%

Univ. Inc. 2% Univ. Comp.

1% Sin instrucción 5%

Gráfico nro. 41: Histograma de edades Pob. Objetivo y Pob. AMBA - Censo 2001.

Fuente: Elaboración propia sobre datos de Proyecto Desagües Cloacales La Matanza y CNPV 2001.

0%

2%

4%

6%

8%

10%

12%

0 a 4 5 a 9 10 a 14

15 a 19

20 a 24

25 a 29

30 a 34

35 a 39

40 a 44

45 a 49

50 a 54

55 a 59

60 a 64

65 a 69

70 a 74

75 a 79

80 y más

0%

20%

40%

60%

80%

100%

120%

Pob. Obj. Pob. AMBA % Acum. Obj. % Acum AMBA

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beneficiaria, el 64% de la misma manifestó no poseer Cobertura de Salud, lo que implica un elevado nivel de uso de los centros asistenciales y hospitales públicos de la zona por parte de la misma.

En síntesis, claramente se trata de una población que presenta marcadas características de pobreza estructural (altas tasas de dependencia, fuerte presencia de menores en el hogar, baja educación del jefe de hogar y precaria inserción en el mercado laboral) y que enfrenta condiciones de vida muy adversas.

3 Situación previa a la expansión del servicio

En ocasión de la evaluación social del proyecto fue desarrollada y llevada adelante una completa

encuesta socioeconómica (ESE) a una muestra significativa de la población beneficiaria del mismo. En ella se relevó información vital para comprender la problemática vinculada al saneamiento en

el área y los impactos percibidos por sus habitantes. En las reuniones con los grupos focales que formaron parte de la ESE, los vecinos describieron

una situación sanitaria muy crítica debida a la existencia de napas altas en la cercanía de los arroyos, la que colmaba (con agua proveniente de la napa freática) la capacidad de almacenamiento de pozos negros y cámaras sépticas.

Por este motivo, se hace necesario su vaciado mensual mediante el uso de tanques atmosféricos; esta operación, según lo manifestado por los vecinos durante las reuniones con los grupos focales, tenía un precio asociado de $ 40 en junio del 2003.

Contrastando estos datos con la información de la ESE, se observó que únicamente el 4,3% de la población vaciaba los pozos con una periodicidad mensual.

Por esta razón el 69,7% respondió que desaguaba sus efluentes domésticos a la vía pública. Otros datos que demuestran el deterioro en la calidad de vida de los pobladores, motivado por el

contacto con aguas servidas, se manifestaron en las respuestas de opinión sobre algunos indicadores medioambientales, como presencia de malos olores, peligros para la salud, presencia de roedores e insectos, desagrado por la existencia de agua contaminada y presencia de focos de suciedad, los cuales se observan en el cuadro nro. 39.

Del análisis de esta información se detectó el colapso del precario sistema de desagües

domésticos individuales por cámaras y pozos sépticos, el que se encontraba completamente sobrepasado, originando desbordes de aguas servidas a la vía pública y consecuentemente amplificando la propagación de enfermedades de transmisión hídrica (ETH).

Las enfermedades de transmisión hídrica son causadas por elementos patógenos perjudiciales para la salud humana que utilizan como vector el agua.

Los principales motivos que generan la propagación de este tipo de enfermedades, son la contaminación de las fuentes de abastecimiento de agua potable con líquidos provenientes de desagües domésticos y la existencia de desagües cloacales en la vía pública.

En general, las medidas preventivas aplicadas para resolver estas enfermedades son: Suministro de agua potable con una calidad química y bacteriológica aceptable (agua

corriente). Adecuada disposición de excretas (desagües cloacales).

Cuadro nro. 39: Problemas derivados de la carencia de saneamiento.

Indicador Medioambiental Porcentaje de Ocurrencia

Malos Olores 75% Peligros para la Salud 72% Presencia de Roedores e Insectos 51% Desagrado por Agua Contaminada 49% Presencia de Foco de Suciedad 50% Fuente: Evaluación del proyecto de desagües en el Partido de La Matanza.

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Lavado de alimentos. Control permanente de la calidad del agua. Educación del público en los aspectos de higiene personal, saneamiento ambiental

básico. Las enfermedades hídricas pueden ser de tipo endémico o esporádicas y son causadas por

virus, bacterias, protozoos o helmintos. Entre las más importantes se pueden mencionar: Fiebre tifoidea, fiebre paratifoidea, disentería bacilar, cólera, parálisis infantil, parasitismo intestinal, gastroenteritis, hepatitis infecciosa y disentería amibiana.

Con el objeto de cuantificar el estado de salud de la población, se identifico en la ESE el porcentaje de enfermedades de transmisión hídrica. El 66% de los entrevistados manifestó haber padecido afectación con ETH, siendo la distribución por enfermedad la presentada en el cuadro nro. 40121

Si se considera que la mayor parte de la población objetivo carece de cobertura de salud, esta

situación posee un fuerte impacto sobre el sistema de salud público, hecho que fue confirmado por las autoridades municipales en la oportunidad de la evaluación del proyecto.

.

4 Beneficios del acceso al sistema de desagües Los principales beneficios directos identificados se pueden clasificar en inmediatos y mediatos. En el primer grupo se destacan:

• Eliminación de olores y suciedad, disminución de la proliferación de insectos. • Obtención de mayor satisfacción estética y confort y, en general, logro de una mejor

calidad de vida. • Disminución o desaparición de riesgos en la salud por enfermedades de transmisión

hídrica (ETH). • Desaparición del pozo y la cámara séptico con el consiguiente ahorro de operación y

mantenimiento de este sistema. • Disminución de la contaminación del río Matanza por la derivación de los líquidos a través

de desagües pluviales y vuelcos directos, que además extienden la contaminación a otros lugares.

• En tanto entre los beneficios mediatos se identifican los siguientes: • Disminución progresiva del nivel de la napa freática, generándose mejoras sustanciales

en la calidad de los terrenos (se mejoran las condiciones para la construcción, se evita la rotura de pavimentos, se drenan áreas bajas anegadas).

121 La simultaneidad de ocurrencia de más de una enfermedad por hogar y por año hace que la suma de estos porcentajes sea superior al 66%.

Cuadro nro. 40: Incidencia de ETHs en el área del proyecto.

Enfermedad Porcentaje de Ocurrencia

Diarrea 30%

Trastornos Digestivos 33%

Parásitos Intestinales 19%

Hepatitis A 8%

Fuente: Evaluación del proyecto de desagües en el Partido de La Matanza.

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• Mejora en la calidad del acuífero pampeano y en menor medida puelche por disminución de las filtraciones con altos contenidos de nitratos hacia los mismos (mejora sustancial en la calidad del agua extraída mediante pozos con bombas).

Esta enumeración no agota los beneficios de poseer acceso al sistema de desagües, ya que de

manera indirecta y vinculados a los anteriores existe una larga lista de beneficios indirectos. Así, por ejemplo, la mejora en el nivel de salud de la población se traduce en menos días de

ausentismo laboral (ya sea por convalecencia propia o por la de algún familiar cercano) y por ende en mayores productividades medias que a la larga deberían reflejarse en mayores salarios. De la misma forma, los menores que gozan de una mejor salud poseen mayores rendimientos escolares y por ende desarrollan mejores procesos de acumulación de capital humano. Adicionalmente, los gastos en el sistema de salud disminuyen y esos recursos pueden destinarse a cubrir otras necesidades.

La lista de beneficios indirectos es larga y a medida que se profundiza en sus alcances la cantidad de los mismos se multiplica.

Sin embargo, según las reglas de la evaluación social de proyectos, existen ciertos beneficios aparentes que no deben considerarse. Entre ellos tiene especial relevancia los impactos del proyecto sobre el empleo122. En este caso se considera que la aplicación de recursos al proyecto es solo una de sus aplicaciones posibles en la economía siendo por ello valorizados a su costo social (precios sombra, sociales o de eficiencia). Esto implica que, por ejemplo, en caso de altas tasas de desempleo de la mano de obra no calificada, la misma podría valorizarse, en un caso extremo, a un precio tendiente a cero, ya que no existe aplicación alternativa de este factor en la economía123

122 Ver Londero (1998). 123 El valor límite inferior aceptado por el Banco Interamericano de Desarrollo en condiciones de altas tasas de desempleo corresponde al valor de ingreso marginal generado por el trabajador migrante interno proveniente de los minifundios. En la práctica se considera válido eliminar de los costos de mano de obra las transferencias e impuestos y considerar al desempleo abierto como un descuento en el valor del trabajo. A tal efecto las Razones de Precio de Cuenta obtenidas son multiplicadas por el factor (1-u), donde u es la tasa de desempleo.

. De este modo, aún sin computarse beneficios sobre el empleo, la rentabilidad social del proyecto aumenta considerablemente.

Finalmente cabe destacar que desde la ONU se ha reconocido a través de los Objetivos del Milenio la importancia de los servicios sanitarios a partir de los beneficios que implican para las poblaciones pobres, siendo especialmente claras las conclusiones de Hutton y Haller (2004) en la materia:

“Hoy día, la falta de acceso a agua salubre y saneamiento adecuado sigue constituyendo una amenaza para la salud humana en el mundo en desarrollo. Se calcula que en 2003 se produjeron 1,6 millones de muertes atribuibles a la insalubridad del agua y a las deficiencias del saneamiento y la higiene; el 90% de esta carga de mortalidad se concentró en los menores de cinco años, sobre todo en los países en desarrollo. A pesar de que en las décadas de los ochenta y los noventa se han realizado considerables inversiones en el abastecimiento de agua y en el saneamiento, en 2000 un importante porcentaje de la población mundial seguía careciendo de acceso a estos bienes: se calcula que 1100 millones de personas carecían de acceso a fuentes de agua mejoradas, y 2400 millones a un saneamiento mejorado. La ampliación de este acceso es esencial para reducir la carga de enfermedades relacionadas con el agua y mejorar el bienestar de gran parte de la población mundial. Asimismo es un factor vital para el desarrollo económico y la mitigación de la pobreza. [...]

Según el presente análisis, la consecución de la meta de los ODM con respecto al agua y al saneamiento sin duda traería consigo beneficios económicos que, dependiendo de la región, oscilarían entre US$ 3 y US$ 34 por US$ invertido. Además del acceso a agua y saneamiento mejorados, otros mejoramientos de la calidad del agua de bebida, como su desinfección en el lugar de consumo, proporcionarían un beneficio que oscilaría entre US$ 5 y US$ 60 por US$ invertido.” (Hutton y Haller, 2004, p. 3).

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5 Cuantificación de los beneficios124

Es evidente que existen importantes beneficios emanados del acceso a los servicios de

saneamiento, sin embargo lo que no resulta evidente es el valor de los mismos. Una de las estrategias utilizadas para obtener el valor dado por la población al acceso al servicio

consiste en tratar de averiguar el mismo a través de métodos especialmente diseñados para estos casos. Esta cuantificación es una tarea difícil porque dicho bien no tiene un mercado en el cual se le asigna un precio debido a que es un bien público caracterizado por:

• No rivalidad en el consumo, es decir, el consumo o uso del servicio que un individuo haga no altera la disponibilidad del mismo para los otros usuarios del sistema.

• No exclusión en el sentido de que no se puede, por imposibilidad técnica, impedir el uso del servicio a quienes no pagan.

• No apropiación total de los beneficios que determina la presencia de externalidades positivas del consumo o uso del servicio cloacal.

No obstante, algún tipo de valoración es posible existiendo distintos métodos propuestos por la

Economía Ambiental. En el caso de este trabajo se utilizan dos de ellos, uno de los cuales fue utilizado en la evaluación del proyecto que se analiza y el otro será aplicado mediante un esquema de transferencia de beneficios.

El primero de los métodos utilizados es el método directo de Valoración Contingente en donde, mediante entrevistas directas a los beneficiarios, es posible obtener la máxima disposición a pagar (DAP) por gozar de dichos beneficios. La gente es consultada sobre su disposición a pagar por la presencia del bien, es decir, por su interés particular.

El segundo método utilizado, a efectos de contrastar la validez de los beneficios obtenidos mediante el método de Valoración Contingente, se aplicó por transferencia a las características de la población objetivo de los resultados del método indirecto de Precios Hedónicos obtenidos de un análisis del valor del servicio cloacal en el Partido de Almirante Brown.

5.1 Beneficios según método de Valoración Contingente

Ante todo es necesario describir someramente las principales características de este método

directo de valoración. Desde un punto de vista analítico, la realización del proyecto implica un cambio en la oferta de

bienes a la que acceden los beneficiarios. Suponiendo que este bien le brindará un mayor nivel de bienestar que las alternativas de las que disponía sin el proyecto, una de las formas de medir el beneficio en términos económicos que se desprende del mismo consiste en ubicarse en la situación posterior a la realización del proyecto y preguntarse ¿en cuanto es necesario disminuir el ingreso del individuo para que este tenga el mismo nivel de bienestar que tenía antes de la ejecución del proyecto?. La respuesta a esta pregunta es el valor conocido como Variación Compensada.

En el gráfico nro. 43 se observa que el punto A representa el equilibrio del consumidor en la situación previa al proyecto gozando de la canasta de consumo q0, punto en el que la Utilidad marginal del consumo es igual a la Utilidad marginal del ingreso, alcanzando el nivel de utilidad U0. Luego de la realización del proyecto, la oferta a la que se enfrenta el individuo cambia, generando un cambio de precios relativos (puede obtener mayor satisfacción al mismo costo, dado que su ingreso no ha variado, lo que es equivalente a una reducción de precios del consumo). Esta nueva situación implica alcanzar un nuevo nivel de utilidad en U1, con un nuevo equilibrio en el punto B consumiendo q1. Para poder determinar la variación compensada, el procedimiento a seguir consiste en, asumiendo como dada la nueva pendiente de la recta presupuestaria producto del cambio de precios relativos o del cambio en la Umg del consumo por la aparición del proyecto, ubicarse en un punto C tal que el nivel de utilidad alcanzado por el individuo vuelva a ser U0. En esta situación es posible observar en el eje de ordenadas

124 Para un mayor detalle sobre aspectos teóricos y metodología de cuantificación de beneficios desarrollados en este punto ver Azqueta (2002), Londero (1998), Mokate y Castro (2003) y Vázquez, Cerda y Orrego (2006).

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(ingreso del individuo) el nivel real de ingresos m0 y el nivel de ingresos que lo devuelve a la situación de bienestar previa al proyecto una vez dado este (m0 – mc).

Gráfico nro. 43: Variación Compensada y Disposición a Pagar

m

m0

VC

m0 - mc

A B

CU1

U0

q0 q1 Q

En este ejercicio, mc es la variación compensada, es decir la cantidad de unidades monetarias

que se deben restar del ingreso del individuo para volver a ubicarlo en el nivel de bienestar previo a la realización del proyecto una vez dado este.

A los efectos prácticos, la VC es igual a la variación del excedente del consumidor calculada como el área comprendida por la diferencia de precio inicial y precio final y la curva de demanda del consumidor, medida del cambio en el bienestar. Dado que la demanda total D será igual a la agregación de las demandas individuales, es posible afirmar que la variación total del excedente de los consumidores (medida del beneficio generado por el proyecto) es aproximadamente igual a la suma de sus variaciones compensadoras individuales, siempre que se asuman los supuestos de Mejora Potencial Paretiana (MPP)125 y equivaluación del ingreso marginal126

125 Una mejora paretiana estricta (MPE) es aquella en la que la situación de al menos un individuo mejora sin que empeore la situación de los demás. En una mejora paretiana potencial (MPP) la mejora del bienestar neto total es superior a cero, lo que implica que aunque algún individuo empeore su situación, el cambio en el bienestar total es suficiente para compensar esa pérdida de bienestar y aún generar mejoras. 126 Este supuesto implica que marginalmente una unidad monetaria tiene la misma utilidad para todos los individuos independientemente del stock de riqueza que posean.

. En este punto, nos acercamos a la medición real de los beneficios, ya que la VC no es más que

la disposición a pagar (DAP) por el bienestar que genera el proyecto a precios de eficiencia, es decir que es el monto de dinero equivalente a los beneficios generados por el proyecto para los individuos, dato que es posible calcular a través de la valoración contingente.

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El método de Valoración Contingente es un método directo (pregunta directa a los beneficiarios) que permite realizar inferencias sobre la disposición a pagar a través del procesamiento econométrico de los resultados obtenidos en las encuestas.

Dentro de las variantes que ofrece el método, la más utilizada es la técnica de respuestas dicotómicas o de referéndum. La misma consiste en enfrentar al individuo a una elección similar a la que enfrenta cotidianamente en el mercado: dado el precio, decide comprar o no el bien en cuestión, en este caso el proyecto de saneamiento.

La técnica comprende lo siguiente:

a) Partiendo de una muestra representativa de la población, se la divide en diez grupos iguales que han de enfrentarse a distintos precios a pagar en caso de ejecución del proyecto.

b) Los valores de precio que ha de enfrentar cada grupo se determinan a partir del trabajo previo en grupos focales reducidos de beneficiarios de condiciones sociales heterogéneas en los que se indaga a través de la investigación cualitativa los límites superior e inferior del rango de precios a utilizar.

c) La encuesta utilizada releva información sobre tres aspectos: a) Datos socioeconómicos y demográficos; b) Datos relacionados con el saneamiento y c) Respuesta al precio propuesto. Es destacable que los datos del punto b, además de servir de información para el análisis descriptivo y econométrico, cumplen la función de introducir en el tema del saneamiento al entrevistado a fin de informarlo claramente sobre los beneficios asociados al proyecto.

d) Finalmente, la selección de los entrevistados se realiza mediante muestreo probabilístico y la asignación de precio por el cual responde es aleatoria.

Desde el punto de vista econométrico, la probabilidad de pagar determinado precio puede

modelizarse mediante una función logit (logística de respuesta binaria):

)( 1011)/1(

iXii eXYEP ββ +−+

===

donde Pi es la probabilidad de que responda SI, dado un valor ofertado de precio, Xi. La mediana, Xmd, puede despejarse de la ecuación cuando el valor de probabilidad es 0,5:

)( 10115,0 Xmde ββ +−+

=

despejando Xmd se obtiene la Disposición a Pagar (DAP) máxima, como la mediana de la

distribución:

1

0mdx

ββ

−=

Por lo tanto se estiman los coeficientes β0 y β1, para lo cual se utiliza la siguiente función link que

linealiza la función:

io XPi

Pi1)

1ln( ββ +=

−

Siendo este el modelo teórico que se postula en este tipo de análisis y que a través de las estimaciones de los coeficientes de regresión permitirá obtener una estimación de la DAP en el área de estudio.

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Habiendo repasado los aspectos metodológicos del método utilizado, en el caso concreto del proyecto de desagües cloacales en el Partido de La Matanza, luego de los análisis habituales de colinealidad de las posibles variables explicativas y de eliminar las variables poco significativas, el modelo seleccionado fue el siguiente:

),,( aguapotingresospreciofY =

Donde Y representa la respuesta binaria a la disposición a pagar, Precio es la suma mensual

sobre la que se le pregunta al encuestado si pagaría por la instalación de la red cloacal, Ingresos es el nivel de ingresos del hogar y Aguapot es una variable dummy que indica que el hogar posee suministro de agua potable mediante red pública.

Este modelo fue estimado bajo distintas alternativas de transformación de las variables incluidas, siendo finalmente seleccionada la estimación del cuadro nro.41.

A partir de la ecuación seleccionada y utilizando las estimaciones de los restantes coeficientes

de regresión parcial, obtenidos en el modelo se construye la disposición a pagar mensual de acuerdo con el cuadro nro. 42.

Este análisis permitió arribar a una disposición a pagar media de $ 20,05 por mes y por hogar

para el servicio de desagües cloacales a valores de junio del 2003.

5.2 Beneficios según método de Precios Hedónicos Este segundo método de valoración, de carácter indirecto por no involucrar consulta directa a los

beneficiarios, es de uso extendido en la valoración de intangibles. El método se basa en la existencia de bienes que no poseen un único valor de uso sino que son bienes multi atributo o compuestos, es decir que satisfacen varias necesidades al mismo tiempo. Un claro ejemplo de este tipo de bienes es la vivienda. Cuando se adquiere una casa no solo se está comprando una determinada cantidad de

Cuadro nro. 41: Modelo de estimación de DAP

Variables Valor estimado Wald p>W

Constante, β 0 2,564 335,800 0,000

Precio , β 1 -0,125 478,200 0,000

Ingreso , β 2 0,001 18,300 0,000

Aguapot , β 3 -0,824 44,800 0,000

Pseudo R2

Fuente: Evaluación Social del Proyecto Desagües Cloacales en La Matanza.

0,469

Cuadro nro. 42: Cálculo de la DAP

Coeficiente −β j / β 1 Media de la

variable DAP

Constante, β 0 20,440 20,440 Ingreso , β 2 0,006 338 2,021 Aguapot , β 3 -6,567 0,368 -2,417

20,045 Fuente: Evaluación Social del Proyecto Desagües Cloacales en La Matanza. DAP final

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metros cuadrados construidos con una determinada calidad, sino que se están comprando una serie de servicios y bienes intangibles asociados a la misma entre los que se destacan:

• Accesibilidad a las centralidades urbanas (intangible ligado a la ubicación geográfica de

la vivienda). • Seguridad del entorno de la vivienda. • Calidad ambiental del barrio. • Acceso a servicios de utilidad pública.

De este modo, en el precio de una vivienda, está implícito el precio de cada uno de sus atributos

(características de construcción y del entorno en el que está ubicada), por ello resulta que dos casas idénticas, pero ubicadas en zonas con servicio cloacal y sin éste tienen, presumiblemente, precios distintos: la diferencia en el precio de la vivienda se considera el precio implícito o valor de este servicio. Es así como el mercado inmobiliario opera, de una manera implícita, como un mercado de servicio cloacal. Formalizando estos conceptos es posible obtener un modelo económico general de precios hedónicos como el siguiente127

),,,( vvvv ASUCfPv =

:

Donde, Pv es el precio de una vivienda determinada en la que Cv es el vector de las

características estructurales de la misma (Superficie cubierta, superficie del terreno, calidad constructiva), Uv es el vector de las características de ubicación (distancia a medios de transporte o centros urbanos, distancia a comercios, existencia de escuelas en el barrio, etc.), Sv es el vector de acceso a los servicios de utilidad pública (Pavimento, agua corriente, desagües cloacales, gas natural, etc.) y finalmente Av es el vector de condiciones ambientales (Calidad del aire, presencia de focos de contaminación, nivel de ruido, etc.).

Dado este tipo de modelo, económicamente la derivada parcial del precio respecto a cualquiera de sus características estará indicando la disposición marginal a pagar por una unidad más de la misma, es decir su precio implícito.

Si bien el método es conceptualmente sencillo presenta una serie importante de problemas a la hora de su aplicación empírica.

El primero de ellos tiene que ver con la forma funcional de especificación. Este problema no es resuelto por la teoría y se trata generalmente como una cuestión netamente empírica eligiendo la forma funcional adecuada tras ensayar distintas alternativas y optar por la de mejor calidad de ajuste. Generalmente las especificaciones funcionales adoptadas son no lineales (logarítmica, semi logarítmica, exponencial, transformación Box – Cox) por considerarse que los precios implícitos de las características cambian con la cantidad de referencia de las mismas.

El segundo de los problemas se presenta durante la estimación de los coeficientes del modelo y tiene que ver con el hecho de que muchas de las características de las viviendas suelen variar conjuntamente. Así, por ejemplo, es esperable que las viviendas ubicadas cerca de un centro urbano posean también cercanía a los medios de transporte, acceso a los servicios de utilidad pública, cercanía a comercios, cercanía a escuelas, etc.. En este caso el problema que se presenta es el de colinealidad, que se manifiesta en modelos con elevados niveles de ajuste (R2) pero con coeficientes estimados que presentan razones t no significativas (no permiten rechazar la hipótesis nula). La colinealidad puede tornarse un problema complejo si lo que se está buscando resulta ser el precio implícito de una determinada característica, ya que, por ejemplo al omitir otras variables correlacionadas con la que se está analizando para solucionar el problema de colinealidad, podría estarse “cargando” a la misma el precio implícito de las variables omitidas, cometiendo un importante error de especificación. Nuevamente en este caso la teoría no ofrece soluciones unívocas siendo esta una cuestión de

127 El modelo propuesto es solo uno de los muchos posibles, siendo la agrupación de características un ordenamiento subjetivo.

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resolución práctica en la que como alternativa a la omisión de variables colineales suelen utilizarse modelos de análisis factorial para reducir a las mismas.

El tercero de los problemas tiene que ver con los supuestos subyacentes al planteo, ya que el mismo presupone además de un mercado inmobiliario extendido y de competencia, la existencia de movilidad de los demandantes de viviendas, es decir que puedan cambiar libremente de casa a fin de que los precios implícitos reflejen las preferencias de los consumidores (si no existe la movilidad los consumidores no pueden elegir, por lo que se está ante un mercado racionado) y, adicionalmente, también se supone que los costos de transacción no son prohibitivos. Estos supuestos son frecuentemente violados y el mercado inmobiliario suele presentar imperfecciones y rigideces de variada índole.

Para el caso de la valoración del servicio de desagües cloacales que se busca realizar en el presente análisis se recurrirá a la aplicación por transferencia de los resultados del trabajo “El impacto de la obra pública en la distribución del ingreso: El caso de los servicios de saneamiento.” Traussnigg (2006).

En el citado trabajo se realizó una estimación de precios hedónicos sobre una muestra de 224 viviendas en venta localizadas en el partido de Almirante Brown. Buscando resolver los problemas de colinealidad mencionados se realizo un exhaustivo trabajo de determinación de la muestra a efectos de obtener la mayor similitud posible de las viviendas exceptuando la presencia / ausencia del servicio cloacal. Un problema adicional que presenta el trabajo desarrollado radica en la utilización de precios de oferta en lugar de precios de transacción efectivos, lo que en todo caso puede implicar un sesgo positivo en la variable dependiente. Este sesgo se transfiere en el proceso de estimación al modelo, pero si se considera que el mismo no está relacionado con las variables incluidas (supuesto) no presenta un problema grave, ya que en todo caso podría aplicarse un factor de corrección general.

Las variables relevadas a fin de desarrollar el análisis de precios hedónicos se presentan en el cuadro nro. 43.

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Tales variables fueron codificadas para su tratamiento econométrico y estadístico según se

presenta en el cuadro nro. 44.

Cuadro nro. 43: Variables consideradas para el análisis de precios hedónicos

Variable Detalle Observaciones Precio ofertado $

Precio de venta publicado en el portal expresado en $.

En aquellos casos en los que se informaban U$D se procedió a calcular el valor en $.

Estado

Variable cualitativa que reporta el estado de la construcción. Posee 7 valores posibles: Regular, Bueno, Muy Bueno, Excelente, A refaccionar, A estrenar y En construcción.

Se agruparon los estados en tres categorías: Muy bueno (Excelente, muy bueno y a estrenar); Bueno y Regular (Regular, en construcción y a refaccionar).

Superficie cubierta Superficie construida.

Superficie terreno Superficie del terreno.

En el caso de los Duplex, que no suelen publicar superficie de terreno, se asumió un terreno equivalente al mínimo permitido según la zonificación (R4). Tal valor surge de dividir la Superficie Cubierta por el FOT reglamentado.

Gas Variable que indica si la vivienda posee servicio de gas por red pública. Se recodificó como variable dummy.

Agua Variable que indica si la vivienda posee servicio de agua por red pública. Se recodificó como variable dummy.

Cloaca Variable que indica si la vivienda posee servicio de cloaca por red pública. Se recodificó como variable dummy.

Asfalto Variable que indica si la vivienda se encuentra sobre calle asfaltada. Se recodificó como variable dummy.

Dormitorios Cantidad de dormitorios de la vivienda.

Garage Variable que indica si la vivienda posee garege. Se recodificó como variable dummy.

Aire acond. Variable que indica que la vivienda posee instalación de aire acondicionado. Se recodificó como variable dummy.

Calefacción Variable que indica que la vivienda posee calefacción. Se recodificó como variable dummy.

Agua Caliente

Variable que indica que la vivienda posee instalación de agua caliente. Se recodificó como variable dummy.

Antigüedad Antigüedad de la construcción medida en años.

Distancia estación de tren

Distancia a la estación de ferrocarril más próxima en cuadras.

Esta variable se obtuvo tras localizar las propiedades en un plano - No es información del portal inmobiliario.

Localidad Localidad o barrio en el que se encuentra la vivienda.

Se recodificó como variable dummy (solo se distinguen dos localidades).

Fuente: Traussnigg (2006).

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De la codificación y tratamiento de las variables se destaca el cálculo de las siguientes:

• Superficie Cubierta ponderada por el estado: Se ponderó la superficie cubierta según el estado declarado de la construcción considerando valores ponderadores de 0,75 en caso de estado regular, 1 en caso de estado bueno y 1,25 en caso de estado muy bueno. Esta variable fue calculada a fin de poder incorporar de forma proporcional a la superficie el atributo del “estado” del inmueble, salvando de este modo posibles problemas de especificación.

• Dummy ubicación buena: Si bien se obtuvo la distancia a las estaciones de ferrocarril se definió, tras recorrer la zona y consultar en inmobiliarias, que existe un cambio cualitativo sustancial a partir de las 7 cuadras de distancia. Adicionalmente, se definió que la localidad de Burzaco es cualitativamente inferior en cuanto a ubicación respecto de las otras localidades involucradas. Con estos criterios se calculó una variable dummy que adquiere valor 1 cuando la distancia es menor a 8 cuadras y la localidad no es Burzaco. (Traussnigg, 2006, p. 20).

El cuadro nro. 45 presenta el resumen de valores estadísticos para las principales variables

relevadas.

Cuadro nro. 44: Codificación de las variables

Variable relevada Codificación en base de datos

Precio ofertado en $ Precio en $

Superficie Cubierta Sup cub

Superficie terreno Sup Terr

Dormitorios Dormitorios

Antigüedad Antigüedad

Distancia estación de tren Dist Estación

Localidad D_Localidad

Cloaca D_Cloaca

Asfalto D_Asfalto

Gas D_Gas

D_Bueno

D_MBue

Logarítmo natural del precio LN (Precio)

Sup. Cub. ponderada por el estado Sup Cub Pond

Dummy Ubicación buena D_Ubicación

Logarítmo natural de la Distancia al Tren LN (Distancia)

Fuente: Traussnigg (2006).

Estado

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Si bien en el trabajo se analizaron tres variantes de forma funcional del modelo de precios

hedónicos, en el caso de la presente transferencia de beneficios se utilizan únicamente los resultados del modelo semilogarítmico log – lin.

En el mismo los coeficientes estimados miden el cambio proporcional constante o relativo en el precio de la vivienda para un cambio absoluto dado en la variable explicativa manteniéndose constantes el resto de las variables explicativas. En este caso el valor estimado del coeficiente de la variable dummy cloaca resulta ser la elasticidad del precio respecto de la presencia / ausencia del servicio.

El modelo analizado fue el siguiente: Precio en $ = β0 * β1

Sup_Cub_Pond * β2Sup_Terr * β3

Antigüedad * β4D_Cloaca * β5

D_Asfalto * β6D_Ubicación * ε

Siendo su expresión econométrica (linealización) : Ln(Precio) = Ln(β0) + Ln(β1)*Sup_Cub_Pond + Ln(β2)*Sup Terr + Ln(β3)*Antigüedad +

Ln(β4)*D_Cloaca + Ln(β5)*D_Asfalto + Ln(β6)* D_Ubicación + Ln(ε) El cuadro nro. 46 presenta la estimación obtenida del modelo presentado.

Cuadro nro. 45: Resumen estadístico de las principales variables.

Variable Unidad Mínimo Máximo Media Desv. Típ.

Precio en $ $ 18.000,00 390.000,00 137.642,86 78.292,77

Sup cub m2 33 420 132,45 63,6

Sup Terr m2 58 2.965,00 363,63 257,32

Antigüedad Años 1 80 27,5 17,01

Dist Estación Cuadras 1 15 7,79 3,58

D_Localidad 0/1 0 1 0,59 0,49

D_Cloaca 0/1 0 1 0,32 0,47

D_Asfalto 0/1 0 1 0,87 0,34

D_Gas 0/1 0 1 0,97 0,17

D_Bueno 0/1 0 1 0,54 0,5

D_Mbue 0/1 0 1 0,38 0,49

D_Ubicación 0/1 0 1 0,26 0,44

LN (Precio) 9,8 12,87 11,67 0,6

Sup Cub Pond m2 24,75 456,25 144,37 74,69

LN (Distancia) 0 2,71 1,92 0,57 Fuente: Traussnigg (2006).

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El modelo estimado obtuvo un buen ajuste (R2 ajustado = 0,625) y el conjunto de las variables

incluidas resultó significativo (F = 62,979). El análisis individual de los coeficientes de regresión parcial obtenidos presentó los signos esperados y razones t significativas.

En el caso de este modelo, los coeficientes estimados (multiplicados por 100) para cada variable miden el cambio porcentual en el precio para un cambio absoluto en las características, por lo que se puede afirmar que:

• Cada m2 de superficie cubierta ponderada por el estado de la construcción según los

ponderadores utilizados incrementa el precio de la vivienda en un 0,35%. • Cada m2 de superficie del terreno adicional posee un impacto del 0,05% en el precio de

la vivienda. • Cada año adicional de antigüedad desvaloriza a la vivienda en un 0,35%. • La presencia de asfalto genera un efecto sobre el precio de la vivienda de 53,03%. • La buena ubicación de la vivienda en los términos definidos impacta en el precio en un

33,17%. • La existencia de servicio cloacal implica un incremento en el precio de la vivienda

manteniendo los demás atributos constantes del 19,14%. Este valor posee un intervalo de confianza al 95% que va del 6,7% hasta el 31,5%.

Asimismo, en el trabajo original se señala que “La comparación del valor estimado del

coeficiente de la variable D_Cloaca en el caso del modelo Log-Lin también es confirmado por otros estudios. En el caso del estudio mencionado arriba el valor fue del 24,6% y en el estudio de O. Meloni y F. Ruiz Nuñez “El precio de los terrenos y el valor de sus atributos” para la ciudad de Tucumán el valor hallado fue del 22%.” (Traussnigg, 2006, p. 28).

Si se considera que el precio medio de las viviendas para la muestra utilizada en la estimación del modelo fue de $ 136.642, el valor medio implícito del acceso al servicio de desagües cloacales fue de aproximadamente $ 26.340. En este caso, a diferencia del anterior, el valor del servicio es computado como un stock; sin embargo es susceptible de ser transformado en un flujo mediante su cálculo como renta inmobiliaria. En este sentido, si se considera que el alquiler de una vivienda representa anualmente un porcentaje del valor de la misma equivalente a una renta perpetua, tal stock inmobiliario puede transformarse fácilmente en un flujo tras multiplicarlo por el porcentaje del valor del inmueble que implica su alquiler o renta perpetua. Actualmente, para viviendas de esta naturaleza, la tasa de renta utilizada oscila entre el 5% y el 6% anual, lo que en este caso implicaría un flujo mensual de entre $ 109,75 y $ 131,70.

Cuadro nro. 46: Coeficientes estimados modelo de precios hedónicos

Variables Valor estimado Error típico t Sig.

(Constante), β 0 10,470 0,088 119,000 0,000 Sup Cub Pond, β 1 0,003518 0,000 9,793 0,000 Sup Terr, β 2 0,000490 0,000 4,587 0,000 Antigüedad, β 3 -0,003520 0,002 -2,217 0,028 D_Cloaca, β 4 0,1914 0,063 3,042 0,003 D_Asfalto, β 5 0,530 0,076 6,958 0,000 D_Ubicación, β 6 0,332 0,065 5,069 0,000

Fuente: Traussnigg (2006).

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5.3 Actualización y comparación de beneficios Hasta aquí se han presentado dos cuantificaciones de beneficios realizadas mediante dos de los

métodos más usuales en la materia. La primera de ellas, si bien corresponde al área bajo estudio, fue realizada en el 2003, por lo que

dado el proceso de ajuste de precios y salarios ocurrido desde esa fecha sus conclusiones deben ser actualizadas.

La segunda de ellas, si bien data del año 2006, fue realizada para un área cualitativamente distinta. En este caso es necesario relevar las características inmobiliarias del área bajo estudio para poder transferir correctamente los resultados.

Según la teoría económica que opera detrás de los métodos de cuantificación de beneficios seleccionados128

El cuadro nro. 48 presenta el detalle de la actualización al segundo semestre del 2006 del nivel

de ingreso de los hogares según la ESE del proyecto.

, los valores hallados por los mismos deberían ser aproximadamente equivalentes, cosa que, debido a los problemas de carácter empírico mencionados, no siempre ocurre.

Dado que en el caso de la determinación de beneficios mediante Valoración Contingente se poseen los microdatos de la ESE, se procedió a la actualización modificando por un lado los valores de precios consultados según IPC y por el otro los niveles de ingreso según datos de la EPH.

El cuadro nro. 47 resume el proceso de actualización de los precios consultados en la encuesta socioeconómica del proyecto de desagües cloacales en La Matanza.

128 Ver Azqueta (2006) y Londero (1998).

Cuadro nro. 47: Actualización precios consultados 2003 - 2006

Precio Consultado Casos ESE Variación IPC

GBA 2003 - 2006 Precio

Actualizado

2,00 219 2,54 5,00 224 6,35 9,00 225 11,43 13,00 222 16,50 17,00 222 21,58 21,00 226 26,66 26,00 225 33,01 32,00 229 40,63 39,00 220 49,51 44,00 223 55,86

Fuente: Elaboración propia sobre datos IPC INDEC y ESE Proyecto La Matanza.

26,95%

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127

Estas actualizaciones fueron aplicadas a la base de datos de la ESE de la evaluación del

proyecto y sobre ella se procedió a recalcular el modelo logístico de DAP obteniéndose los resultados de los cuadros nro. 49 y nro. 50.

Según se aprecia, tras la actualización de los valores fuente del modelo es posible obtener una

Disposición A Pagar actualizada al año 2006 de $25,44 por mes y por familia, valor un 27 % superior a los obtenidos originalmente en la Evaluación Social del proyecto.

En el caso del análisis de precios hedónicos se procedió a evaluar mediante una muestra de propiedades en venta de la zona oeste del GBA confeccionada ad hoc el precio aproximado de las viviendas en la zona de del proyecto. La muestra fue extraída de la sección inmuebles del portal del

Cuadro nro. 48: Actualización nivel de ingresos 2003 - 2006

Rango consultado Casos Ingreso

asignado Decil EPH

2° Sem 2003

2° Sem 2006 Var. %

Sin ingresos 84 0,00 menos de $ 190 710 100,00 1 82,1 175,4 114% 213,69 $191 a $300 506 245,50 1 230,4 525,7 128% 560,10 $301 a $400 299 350,50 2 347,8 733,8 111% 739,56 $401 a $500 196 450,50 3 470,5 902,3 92% 863,86 $501 a $600 112 550,50 4 520,9 997,6 92% 1.054,21 $601 a $750 125 675,50 5 646,5 1230,0 90% 1.285,14 $751 a $1000 87 875,50 6 800,8 1528,8 91% 1.671,28 $1001 a $1300 13 1150,50 7 1113,0 2148,3 93% 2.220,63 $1301 a $1800 15 1550,50 8 1508,2 2816,7 87% 2.895,58 $1801 a $2500 20 2150,50 9 1862,8 3384,4 82% 3.907,22 Más de $ 2500 12 3000,50 10 3180,2 5237,8 65% 4.941,94 NS/NC 56

Total 2235 334,01 916,2 1681,0 83% 669,78 Fuente: Elaboración propia sobre datos BUA EPH 2003 - 2006 y ESE Proyecto La Matanza.

ESE Proyecto LM - BID Datos Ingreso Total Familiar EPH - Ingreso actualizado

2006

Cuadro nro. 49: Modelo de estimación de DAP 2006.

Variables Valor estimado Wald p>W

Constante, β 0 2,526 318,497 0,000 Precio , β 1 -0,09902 478,150 0,000 Ingreso , β 2 0,00044 19,727 0,000 Aguapot , β 3 -0,825 44,963 0,000 Pseudo R2 Fuente: Elaboración propia sobre datos ESE del Proyecto Desagües Cloacales en L. M.

0,470

Cuadro nro. 50: Cálculo de la DAP 2006.

Coeficiente −β j / β 1 Media de la

variable DAP

Constante, β 0 25,510 25,51 Ingreso , β 2 0,004 678,49 3,00 Aguapot , β 3 -8,334 0,368 -3,07

25,44 Fuente: Elaboración propia sobre datos ESE del Proyecto Desagües Cloacales en L. M. DAP final

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diario Clarín y se conformó con 30 observaciones de barrios incluidos en el proyecto o asimilables por sus características extraídas durante el mes de abril de 2008129

a) Los valores de precio de las viviendas son los de oferta, por lo que los efectivamente transados suelen ser menores (entre un 5% y un 10%), alterando significativamente los resultados.

. De este análisis se obtuvo un valor medio de las propiedades en venta de $ 47.262 con límites

de intervalo de confianza al 95% de $ 42.076 y $ 52.447 inferior y superior respectivamente. A fin de obtener por transferencia la valoración de los beneficios de poseer acceso al sistema de

desagües cloacales se procedió a aplicar la elasticidad calculada mediante el modelo de precios hedónicos al precio de las propiedades en oferta en la zona del proyecto, obteniéndose un monto total de beneficios de $ 9.045,88. Si se considera que para transformar este valor en flujo mensual se espera una renta perpetua del inmueble del 5% real anual, se obtiene un valor mensual de beneficios por familia de $ 37,69.

Contrariamente a lo esperado por la teoría se presentan diferencias significativas entre la estimación de beneficios por un método y otro. Estas diferencias pueden deberse a varios motivos, especialmente en el caso de precios hedónicos, a saber:

b) En la determinación del valor medio de precio de viviendas de la zona objetivo existe un sesgo de selección dado por el hecho de que se ofrecen generalmente en el mercado inmobiliario viviendas escriturables y en la zona de referencia existe un número importante de viviendas de tenencia irregular que aún esperan la regularización que ofrece la Ley 24.374130

c) Dada la disimilitud entre el área de estudio del modelo de precios hedónicos y el área objetivo, la transferencia de resultados debe hacerse con reservas, ya que es posible que no se convaliden los resultados del modelo original en el área objetivo.

. Según se constató la irregularidad dominial reduce fuertemente el precio de venta.

Si se considerase como válido el monto de beneficios obtenidos mediante el método de

Valoración Contingente, el valor medio de las propiedades en el área del proyecto debería ser un 32,5% inferior al relevado, es decir de $ 31.900, para obtener un beneficio equivalente según el análisis de precios hedónicos. Si se toma en cuenta que una parte importante de la población posee una tenencia irregular de sus viviendas, no parece inverosímil que dicho valor sea el verdadero valor medio de las propiedades en el área del proyecto.

En síntesis, ambos métodos arrojan una cuantificación de beneficios que son valorados / apropiados por los beneficiarios directos importante, sobre todo al considerar su nivel de ingresos familiares. Estos beneficios poseen un impacto distributivo significativo que se ve magnificado por efecto de los subsidios que operan en el servicio evaluado.

6 Impactos sobre el bienestar.

En los puntos anteriores se desarrolló en detalle la caracterización de la población beneficiaria

de un proyecto de desagües cloacales en el partido de La Matanza, se identificaron los beneficios emanados del acceso al servicio y mediante transferencia de resultados de estudios primarios se determinó una valoración de los beneficios económicos de acceso al servicio.

Analizar la manera en que impactan tales beneficios sobre los hogares beneficiarios es una tarea poco habitual. En el caso de la Evaluación Social de proyectos de inversión lo que se busca exclusivamente es analizar si a nivel de la sociedad definida en términos nacionales los beneficios totales compensan los costos sociales totales del proyecto considerando un determinado horizonte

129 Ver http://www.inmuebles.clarin.com/inm/home.do 130 Esta Ley establece un régimen de regularización dominial a favor de ocupantes que acrediten posesión durante tres años, anteriores a 1992, de inmuebles urbanos que tengan como destino principal el de vivienda habitación única y permanente.

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temporal en el que costos y beneficios son traídos a su valor presente tras aplicar la tasa social de descuento131

a) Posibilidad de Mejora Potencial Paretiana (MPP): La mejora Paretiana Estricta (MPE) implica la existencia de al menos un individuo que mejore su situación sin que los demás la empeoren. La MPP implica que aunque existan individuos que empeoran su situación, la mejora recibida por otro u otros es de una cuantía tal que podría compensar la pérdida de los individuos que empeoran y aún así permitir mejoras. Este supuesto no realiza ningún juicio sobre la distribución de beneficios y costos, ya que solo considera la mejora en términos netos, es decir luego de compensar las pérdidas.

. Ello es así toda vez que en las evaluaciones sociales se asumen dos supuestos básicos:

132

b) Equivaluación del ingreso marginal: Este supuesto se vincula fuertemente con el anterior y la no consideración de impactos distributivos e implica que en el margen una unidad monetaria adicional posee la misma utilidad tanto para un rico como para un pobre. Si bien esta concepción es claramente discutible, resulta imposible abordar al tema desde una perspectiva aséptica y sin introducir juicios de valor, por lo que habitualmente, y en pos de la objetividad de las evaluaciones sociales de proyecto, se asume este supuesto.

En este sentido, las evaluaciones sociales no suelen contar con análisis parciales de los cambios

en el bienestar de determinados segmentos133

131 Ver Fontaine (1999). 132 Se aclara que en la metodología de Evaluación Social de Proyectos de Inversión es posible incluir impactos distributivos mediante ponderaciones de los impactos según el sector en el que recaen los mismos, sin embargo esta práctica se encuentra fuera de uso ya que habitualmente es rechazada por los organismos de crédito multilateral que son los principales demandantes de este tipo de estudios. Sobre la cuestión de impactos distributivos ver Londero (1998). 133 El caso de las evaluaciones mediante el simulador de obras públicas “SIMOP” del BID, dado que el método calcula las variaciones en el excedente del consumidor para varios segmentos de beneficiarios puede ser un excepción a esta regla general.

, ya que el objetivo de las mismas es determinar la elegibilidad de un proyecto en la medida en que existan beneficios sociales netos para el conjunto de la sociedad.

En el caso del presente trabajo, dado que lo que interesa es evaluar la mejora en el bienestar de los beneficiarios directos del proyecto, en vez de considerar los costos sociales del proyecto se toman en cuenta los costos efectivos que enfrentan los hogares una vez ejecutado el proyecto y se los compara con los beneficios identificados.

A tal efecto se calculan los cargos por el servicio y el acceso que enfrentarían tales usuarios a fin de evaluar el excedente neto de los mismos. Adicionalmente se consideran los costos de adecuación de instalaciones internas.

Según se presentó en el capítulo 4, la factura del servicio cloacal es equivalente a la suma de los conceptos TBB, SU, MA y CMS.

El cálculo de la Tarifa Básica Bimestral para una vivienda de características medias de la zona (se toman las características de los inmuebles de la muestra utilizada para la transferencia de beneficios mediante precios hedónicos) se presenta en el cuadro nro. 51.

El cuadro nro. 52 presenta la simulación de la factura media bimestral calculada según las condiciones del área beneficiaria del proyecto. En la misma, además de los cargos Servicio Universal, Mejora Ambiental y Cargo de Mantenimiento del Servicio se incluye el Cargo de Incorporación al Servicio (CIS). Este último es el cargo de acceso vigente para los usuarios incorporados mediante obras de expansión de los servicios y consiste en 30 cuotas bimestrales fijas de $ 4,61 por servicio y unidad funcional.

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Cuadro nro. 51: Cálculo de TBB media.

Unidad Datos vivienda media

Sup. Cubierta m2 83,93

Sup. Terreno m2 345,96

Coef. K 0,96

Coef. Z 1,30

Tarifa General $/m2 bim 0,0279

Año Constructivo 1.998

Tipo Constructivo Económico

TBB calculada $/bim 5,86

TBB mínima $/bim 3,83 TBB facturada $/bim 5,86

Fuente: Elaboración propia

Cuadro nro. 52: Factura media beneficiarios (años 1 a 5)

Concepto Importe en $/bimestre

Cuota Fija (TBB) 5,86

Servicio Universal y Mejora Ambiental (SUMA) 3,72

Cargo de Mantenimiento del Servicio (CMS) 0,45

Subtotal Servicio 10,03

Cargo de Incorporación al Servicio (CIS) 4,61

Total sin impuestos 14,64 IVA (21%) 3,08

Financiamiento Ente Regulador (2,67% de Cuota Fija) 0,16 Total con impuestos 17,87 Fuente: Elaboración propia

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131

El costo de la conexión interna (a cargo de los beneficiarios) ha sido calculado en base a un valor medio de distancia de 20 m, con su correspondiente cámara de inspección y accesorios de instalación. El detalle es el siguiente:

Caño DN 110 mm: 20 m x 15,80$/m = $ 316 Cámara de inspección: $ 96 Tapa cámara de inspección: $ 26 Cámaras PVC de interconexión: 2 Ud. x 15$/Ud. = $ 30 Accesorios PVC: $ 15 Mano de obra134

134 Si bien se computó costo de mano de obra se debe considerar que en muchos de los casos no existiría tal erogación dado que en este tipo de barrios es habitual y frecuente la autoconstrucción de las viviendas.

: $ 500 Costo Total de adecuación $ 983 Habiendo calculado los costos efectivos por el servicio que deberán enfrentar los usuarios, se

deben considerar los beneficios a imputar. En este caso, tal como se mencionó, tanto la DAP como los beneficios según precios hedónicos recogen adecuadamente los mismos.

Dados los problemas metodológicos que pueden asociarse a los beneficios determinados mediante precios hedónicos, y adoptando una postura conservadora, los beneficios a considerar serán los calculados mediante valoración contingente. En este caso, los mismos ascienden a $ 25,44 por mes, lo que equivale a $ 305,28 por año.

Adicionalmente, y al final del período de evaluación, se considera un valor remanente del beneficio calculado como el capital que produciría una renta perpetua equivalente al beneficio, reducido en un 10% por efecto de la amortización. Este beneficio adicional se basa en que conceptualmente el beneficiario siempre puede vender su inmueble y el mismo, según se vio en el análisis de precios hedónicos, posee un valor superior por tener acceso al servicio que puede valuarse según la propuesta del presente párrafo (mecanismo inverso al utilizado para transformar en periódico el beneficio calculado mediante precios hedónicos). Este valor remanente del beneficio se ha calculado según el siguiente detalle:

Beneficio remanente = (Beneficio periódico / Tasa Renta Inmob. ) * % Vida útil Beneficio remanente = (305,28 / 5% )* 90% = 5.495,04 A fin de evaluar los beneficios netos a lo largo del tiempo es necesario calcular costos,

beneficios y beneficios netos mediante un flujo de fondos, en el que se debe considerar un horizonte suficientemente largo como para poder realizar un análisis de largo plazo. El cuadro nro. 53 presenta el detalle del flujo de fondos elaborado para un horizonte de 21 años y tomando tres hipótesis de tasas de descuento.

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El resultado obtenido muestra valores actuales netos positivos para las tres hipótesis de tasa de

descuento con una tasa interna de retorno (TIR) del 23,4%. El análisis de largo plazo se completa al calcular los valores medios incrementales de largo plazo

o costos / beneficios marginales de largo plazo. Este cálculo surge de dividir el valor actual de los costos / beneficios por el valor actual de las unidades de beneficiarios descontados a las mismas tasas.

El cuadro nro. 54 presenta los resultados de costos, beneficios y beneficios netos marginales de largo plazo para las tres hipótesis de tasa de descuento consideradas.

A fin de tener una idea del impacto en términos reales del beneficio neto marginal obtenido, el

mismo puede evaluarse como porcentaje de los ingresos totales familiares de la población beneficiaria. El cuadro nro. 55 reproduce este análisis tomando los datos provenientes del cuadro nro. 48 del presente capítulo.

Cuadro nro. 53: Flujo de fondos para un beneficiario medio.

Año Adecuación

instalaciones internas

Cargo de Incorporación

al Servicio

Cargo por Servicio

Costos Beneficiarios Beneficio DAP Beneficio Neto

(a) (b) (c) (d = a+b+c) (e) (f = e-d) 0 -983,00 -33,47 -73,78 -1.090,25 305,28 -784,97 1 0 -33,47 -73,78 -107,25 305,28 198,03 2 0 -33,47 -73,78 -107,25 305,28 198,03 3 0 -33,47 -73,78 -107,25 305,28 198,03 4 0 -33,47 -73,78 -107,25 305,28 198,03

5 a 19 0 0 -73,78 -73,78 305,28 231,50

20 0 0 -73,78 -73,78 5.800,32 5.726,54

-2.128,40 6.180,77 4.052,37 -1.824,48 3.721,10 1.896,63 -1.647,62 2.551,88 904,26

Fuente: Elaboración propia

VNA (5%) VNA (10%) VNA (15%)

Cuadro nro. 54: Valores medios incrementales de LP. ($/Mes)

5% 10% 15%

CMg -13,18 -15,98 -18,91

BMg 38,26 32,59 29,29

BNMg 25,08 16,61 10,38

Fuente: Elaboración propia

Tasa de descuento

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133

Según se puede apreciar en el cuadro, el impacto respecto al nivel de ingresos familiares totales

de la población beneficiaria varía considerablemente desde un importante 11,7% (34% más pobre de la población y tasa de descuento del 5% anual) hasta un magro 0,2% (0,6% más rico de la población y tasa de descuento del 15% anual).

Dado que el interés del análisis era cuantificar el impacto del acceso al servicio en los sectores más pobres, lo resultados obtenidos resultan más que satisfactorios, ya que el segmento de beneficiarios de bajos ingresos obtiene mejoras en términos reales que pueden valuarse entre un 4,9% y 11,7%.

A fin de verificar la robustez de estas conclusiones es necesario realizar un análisis de sensibilidad. Dado que de los distintos componentes del análisis realizado el que presentaría mayor variabilidad es el cargo por el servicio debido al importante atraso tarifario que presenta, se replicó el esquema considerando un incremento del 50% en las tarifas.

Tras aplicar tal modificación, los beneficios marginales de largo plazo pasaron a ser de $ 22,01; $ 13,54 y $ 7,51 por mes para las tasas de descuento de 5%, 10% y 15% respectivamente. Estos beneficios arrojaron un impacto sobre los ingresos del segmento más pobre de entre el 3,4% y el 10,3%, comparables con los valores 4,9% y 11,7% mencionados arriba, validándose los resultados aún ante un incremento de tarifas considerable.

A esta altura del análisis resta responder una pregunta importante: ¿estos beneficios representan efectivamente una mejora o solo son producto de una abstracción derivada del concepto de excedente del consumidor?. En este caso, la respuesta es que los beneficios representan una mejora real y concreta sobre las economías de las familias beneficiarias. Esta afirmación puede sustentarse mediante dos vías diferentes pero concurrentes:

a) El método de precios hedónicos permite identificar beneficios que pueden realizarse efectivamente en el mercado. El propietario de una vivienda a la que se le da acceso al servicio de desagües cloacales puede hacerse del valor actual de tales beneficios a través de la venta del inmueble, siendo éste el ejemplo más claro y directo de la transferencia que implica la ejecución subsidiada de una obra de esta naturaleza.

b) Otro método de valoración de beneficios utilizado es el de costos evitados. En este caso se cuantifican los costos incurridos por el hogar ante la ausencia del servicio que se está evaluando, siendo la sumatoria de estos costos directos e indirectos aproximadamente igual a los beneficios determinados por otros métodos. En este sentido, el beneficio neto determinado puede considerarse un ahorro efectivo de costos para la familia.

Cuadro nro. 55: Impactos repsecto al nivel de ingresos de los beneficiarios

% % Acum. 25,08 16,61 10,38

213,69 34% 34% 11,7% 7,8% 4,9%

560,10 24% 58% 4,5% 3,0% 1,9%

739,56 14% 72% 3,4% 2,2% 1,4% 863,86 9% 82% 2,9% 1,9% 1,2%

1.054,21 5% 87% 2,4% 1,6% 1,0%

1.285,14 6% 93% 2,0% 1,3% 0,8%

1.671,28 4% 97% 1,5% 1,0% 0,6%

2.220,63 1% 98% 1,1% 0,7% 0,5%

2.895,58 1% 98% 0,9% 0,6% 0,4%

3.907,22 1% 99% 0,6% 0,4% 0,3% 4.941,94 1% 100% 0,5% 0,3% 0,2%

Fuente: Elaboración propia.

Beneficio neto mensual LP Familias Beneficiarias Ingreso actualizado

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134

Una aclaración final se refiere al tipo de análisis desarrollado. Si bien el lenguaje y las herramientas utilizadas son las que habitualmente se utilizan en la evaluación social de proyectos, no es el caso del análisis realizado. En este caso se buscó evaluar los impactos concretos sobre la parcialidad de la población beneficiaria. Esta población, dadas las condiciones vigentes del servicio, recibe importantes subsidios al acceso y al uso, lo que en términos de análisis económico implica ineficiencias y por ende pérdidas de bienestar en otros puntos del sistema económico. En este sentido el análisis presupone un juicio de valor de carácter distributivo en el que se considera que el incremento del bienestar de los sectores pobres es más valioso que otras pérdidas que puedan darse en el resto de la sociedad, especialmente suponiendo que el financiamiento de tales subsidios se encuentra bien focalizado.

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Conclusiones

Retomando los objetivos planteados en la introducción, el presente trabajo se propuso describir y

analizar espacial y temporalmente la desigualdad y la pobreza en el AMBA, relacionarla con el acceso y uso de los servicios públicos y evaluar las políticas de infraestructura desde el punto de vista de su impacto sobre estos fenómenos.

Del análisis de los indicadores de desigualdad y pobreza para el período 1997 – 2006 se desprende que el actual modelo de desarrollo, que presenta tasas de crecimiento económico record para la Argentina, no logró reducir significativamente los niveles de tales fenómenos, los que solamente han retrocedido a los ya de por sí altos niveles previos a la crisis del 2001. En este sentido la estructura social del AMBA muestra un importante deterioro durante los últimos 30 años que se manifiesta en el carácter estructural y permanente de una parte considerable de la pobreza. Si se considera que la mayor parte de los factores determinantes de la pobreza y la desigualdad no son modificables en el corto plazo (niveles educativos, altas tasas de dependencia, precariedad laboral) las perspectivas no resultan alentadoras, más aún cuando se verifica un incipiente proceso inflacionario sobre los alimentos, componente central del gasto de los hogares más pobres, lo que repercutiría en un empeoramiento de la situación de los mismos.

Este estado de permanencia de la pobreza se ha cristalizado geográficamente en el AMBA determinando claramente áreas diferenciadas en las que se asientan los hogares pobres, lo que permite hablar de cierta segregación residencial de carácter socioeconómico. Estas áreas, a diferencia de las villas de emergencia que se radican en espacios insertos en el tejido urbano consolidado, se localizan en la periferia de la ciudad y combinan por ende la distancia social con la distancia geográfica. Así, el fenómeno de segregación residencial contribuye a acentuar las condiciones de exclusión social reforzando la reproducción de la pobreza, la inestabilidad social y política y la delincuencia.

Adicionalmente, las condiciones de vida de los habitantes de la periferia se ven empeoradas por el bajo nivel de acceso a los servicios públicos, lo que o bien los obliga a recurrir a sustitutos mucho más caros, como en el caso de los combustibles domésticos, o bien los enfrenta a padecer una situación sanitaria precaria que repercute negativamente sobre la salud y bienestar general de tales poblaciones.

En este último aspecto, las inversiones en infraestructura de servicios públicos de los últimos 30 años han resultado claramente insuficientes producto de la inestabilidad política y macroeconómica o de regulaciones deficientes, generando como consecuencia un fuerte déficit que impacta sobre los hogares de menores recursos.

Actualmente, el atraso tarifario en tales servicios no contribuye a sostener un proceso de inversión acorde con las necesidades del área y el subsidio generalizado en las tarifas residenciales implícito en el mismo resulta ineficaz e ineficiente como protección para los hogares pobres. Esta situación demanda una corrección de las tarifas de los servicios de utilidad pública, la que tras acumular enormes retrasos se espera sea significativa. Esta hipótesis (corrección significativa de las tarifas de servicios públicos) obliga a repensar los mecanismos de protección para los sectores más vulnerables de la sociedad estableciendo subsidios eficientes, especialmente en términos de focalización.

Esta tarea implica analizar en primera instancia para cada servicio el mix adecuado de subsidios al acceso y subsidios al consumo, así como las fuentes de financiamiento de los mismos. De este modo, en los servicios de baja cobertura en áreas en las que se asientan las poblaciones pobres se debe privilegiar el subsidio al acceso para luego poder analizar la aplicabilidad o no de subsidios al consumo. El financiamiento de tales subsidios mediante aportes de fondos públicos debe analizarse en detalle toda vez que tales fondos poseen un elevado costo de oportunidad que los puede tornar altamente ineficientes. En este caso, si bien las posturas más ortodoxas de regulación económica no lo recomiendan debido a las ineficiencias de tipo asignativo que generan, no deben descartarse los esquemas de subsidios cruzados.

Del análisis de las distintas alternativas de subsidios que podrían aplicarse a los distintos servicios públicos surge que los asignados mediante auto selección no resultan adecuados debido a las bajas elasticidades ingreso que presentan los consumos de los servicios sujetos a medición. Este tipo

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de esquema, basado en umbrales de consumo meritorio, produce importantes errores de inclusión y exclusión lo que invita a rechazar a los mismos.

Los subsidios asignados mediante esquemas administrativos presentan un mejor desempeño en términos de focalización, pero en contrapartida poseen costos administrativos muy elevados. Este problema presenta en principio dos alternativas de solución: a) el costo de identificación de beneficiarios es compartido por distintos prestadores de servicios e incluso el propio Estado (caso de la Ficha de Protección Social chilena); b) se recurre a un esquema de focalización geográfica basado en las características de localización geográfica concentrada de la pobreza.

Un caso particular de servicio público es el del transporte urbano de pasajeros, que en la actualidad recibe importantes subsidios en aportes de fondos públicos y acceso a insumos subsidiados con muy malos resultados en términos de focalización (los mayores beneficiarios de tales subsidios son los estratos medios). Este caso merece un replanteo generalizado de tarifas y subsidios a fin de lograr mayor eficiencia y equidad, sobre todo al considerar el fuerte impacto que tiene este rubro en el presupuesto de los hogares pobres.

Habiendo determinado la estructuralidad de la desigualdad y la pobreza en el AMBA, su carácter geográfico y la desigualdad en el acceso a los servicios públicos de gas natural, agua potable y desagües cloacales, se procedió a realizar un ejercicio de identificación y cuantificación de beneficios en base a un estudio de caso. En tal estudio se determinaron y analizaron los beneficios de acceso y uso del servicio de saneamiento verificándose un importante impacto en términos de bienestar para la población beneficiaria. El componente directo de este impacto se valorizó económicamente y se demostró puede implicar una mejora de hasta el 11% de los ingresos de los hogares más pobres.

De todas formas, más allá de este resultado, es importante destacar que el conjunto de externalidades positivas que pueden asociarse al hecho de dotar de infraestructura a las áreas relegadas del conurbano bonaerense exceden ampliamente el mismo ya que se generarían importantes sinergias, inclusión social y por sobre todo condiciones de vida mínimas para soportar un proceso de acumulación de capital humano que podría permitir en el mediano plazo modificar la actual y persistente situación de pobreza. En este sentido la política de infraestructura (servicios públicos, pavimentos y transporte) debería ocupar un lugar importante en la agenda social del gobierno como un instrumento más para recuperar niveles aceptables de equidad y contribuir de este modo a evitar procesos de desintegración social.

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Apéndice metodológico y estadístico Detalle metodológico de utilización de los datos de la BUA EPH INDEC Se utilizaron los módulos Personas y Hogares de las Bases Usuarias Ampliadas detalladas en el siguiente cuadro:

Fueron seleccionados los casos correspondientes al A.M.B.A. según variable “Agloreal”, valores 32 y 33. Se calculó la cantidad de adultos equivalentes para cada hogar a partir de la tabla de necesidades energéticas detallada a continuación. Tabla de Adultos equivalentes:

Edad Sexo Necesidades Unidades consumidoras

energéticas (kcal) por adulto equivalente

Menor de un año Ambos 880 0,33 1 año 1.170 0,43 2 años 1.360 0,50 3 años 1.500 0,56 4 a 6 años 1.710 0,63 7 a 9 años 1.950 0,72 10 a 12 años Varones 2.230 0,83 13 a 15 años 2.580 0,96 16 a 17 años 2.840 1,05 10 a 12 años Mujeres 1.980 0,73 13 a 15 años 2.140 0,79 16 a 17 años 2.140 0,79 18 a 29 años Varones 2.860 1,06 30 a 59 años 2.700 1,00 60 y más años 2.210 0,82 18 a 29 años Mujeres 2.000 0,74 30 a 59 años 2.000 0,74 60 y más años 1.730 0,64

Todos los cálculos y análisis se realizaron con las bases expandidas según los ponderadores definidos por el INDEC, salvo en los casos donde se indica lo contrario.

Demográf. Vivienda Educación Empleo Ingreso Prog. Soc. Migración

EPH 1997 Octubre Urbana - 15 ciudades 17.701 64.310 Si Si Si Si Si No Si

EPH 1998 Octubre Urbana-28 ciudades 26.810 99.174 Si Si Si Si Si No Si

EPH 1999 Octubre Urbana-28 ciudades 24.716 91.707 Si Si Si Si Si No Si

EPH 2000 Octubre Urbana-28 ciudades 22.763 83.399 Si Si Si Si Si No Si

EPH 2001 Octubre Urbana-28 ciudades 22.298 83.964 Si Si Si Si Si No Si

EPH 2002 Octubre Urbana-28 ciudades 21.148 77.733 Si Si Si Si Si Si Si

EPH-C 2003 II semestre Urbana-28 ciudades 20.681 72.339 Si Si No Si Si Si No

EPH-C 2004 II semestre Urbana-28 ciudades 21.208 73.096 Si Si No Si Si Si No

EPH-C 2005 II semestre Urbana-28 ciudades 21.281 72.973 Si Si Si Si Si Si Si

EPH-C 2006 II semestre Urbana-31 ciudades 29.091 99.768 Si Si Si Si Si Si Si

Contenidos de la encuesta Acrónimo Año Período de

relevamiento Cobertura Hogares Individuos

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Tabla de coeficientes Condición de Percepción (CP) para el cálculo del indicador CAPECO. (Desocupados y otros inactivos no jubilados asumen valor 0. Si sector informal, multiplicar por 0,75)

14-24 años 25-34 años 35 años y másVarones GBA 0,46 0,83 1,00

NOA 0,32 0,49 0,67NEA 0,26 0,46 0,65CUYO 0,32 0,52 0,68PAMPEANA 0,39 0,62 0,81PATAGONIA 0,60 1,00 1,27

Mujeres GBA 0,33 0,54 0,60NOA 0,22 0,31 0,43NEA 0,20 0,30 0,44CUYO 0,25 0,32 0,41PAMPEANA 0,25 0,40 0,50PATAGONIA 0,44 0,58 0,71

Varones 0,50Mujeres 0,35

EdadOcupados

Jubilados

Estadísticas complementarias capítulo 2

Ingreso familiar medio por adulto equivalente. Total AMBA. Decil 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

1 74,95 73,71 73,02 62,98 49,66 45,14 58,19 73,37 95,79 150,99 2 142,32 142,48 139,16 123,52 107,19 96,62 120,85 152,86 196,77 269,11 3 198,72 200,05 189,42 176,89 154,49 148,19 177,37 224,24 284,02 349,63 4 251,72 252,11 241,84 232,89 207,55 196,96 235,25 296,79 376,68 454,67 5 310,81 317,62 301,42 293,18 265,94 248,16 306,74 378,67 471,19 584,07 6 383,07 397,45 372,06 369,23 337,10 311,08 385,15 472,37 582,56 721,22 7 483,90 503,91 474,78 475,67 431,26 396,11 505,88 604,25 739,19 901,43 8 627,97 663,38 621,03 620,28 582,05 536,75 682,61 792,24 977,98 1.177,57 9 894,24 922,64 866,05 888,45 839,02 784,30 973,16 1.112,01 1.376,24 1.628,03 10 1.974,98 2.077,94 1.850,89 1.878,85 1.754,53 1.737,92 2.259,68 2.533,34 2.932,88 3.445,41

Total 534,58 555,51 512,95 512,45 472,51 449,67 570,62 663,56 803,34 968,55 Ingreso familiar medio por adulto equivalente. C.A.B.A..

Decil 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 1 156,32 163,53 147,98 133,40 127,33 128,48 124,66 161,48 187,37 344,37 2 256,77 271,57 268,43 253,73 229,59 237,82 241,20 309,72 396,24 470,08 3 347,99 368,95 344,41 354,46 320,99 320,37 336,89 427,51 547,91 650,94 4 446,06 464,07 432,51 453,89 408,51 392,70 451,15 547,30 698,89 805,63 5 549,35 581,20 545,31 553,74 509,42 492,78 585,12 705,83 883,47 999,23 6 660,44 721,57 684,33 685,28 628,58 613,89 727,90 870,28 1.068,29 1.200,46 7 813,43 859,15 833,34 860,45 792,02 780,24 911,49 1.077,18 1.327,61 1.484,49 8 1.041,20 1.072,46 1.069,87 1.095,46 1.002,02 1.016,20 1.154,27 1.350,08 1.675,40 1.886,99 9 1.406,65 1.540,07 1.451,98 1.445,25 1.347,89 1.433,18 1.594,72 1.831,68 2.276,57 2.574,18 10 3.051,06 3.159,52 2.670,73 2.650,00 2.486,47 2.578,39 3.522,13 4.182,53 4.387,62 4.659,93

Total 872,68 918,94 844,58 849,44 785,52 799,37 966,32 1.145,01 1.345,92 1.507,19

Fuente: Elaboración propia sobre BUA EPH - INDEC.

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Definiciones de acceso mejorado a servicios de agua y saneamiento: Requisitos de niveles de servicio de agua considerados por la Organización Mundial de la Salud

Los niveles 2, 3 y 4 son considerados “Acceso a fuentes de agua mejorada”. Los sistemas mejorados de abastecimiento de agua son: conexiones domiciliarias, fuentes públicas de agua, pozos protegidos o fuente protegida y recolección de agua de lluvia. El abastecimiento de agua no mejorado significa tener pozos sin protección, fuentes no protegidas, abastecimiento de agua a través de vendedores o agua embotellada.

Indicadores de pobreza - Total AMBA 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

FGT(0) Pobreza 18% 18% 18% 20% 24% 42% 41% 27% 23% 18% FGT(1) Pobreza 6% 7% 6% 8% 10% 19% 14% 11% 9% 7% FGT(2) Pobreza 3% 3% 3% 4% 6% 12% 9% 6% 5% 4% FGT(0) Indigencia 4% 4% 4% 4% 7% 16% 16% 9% 7% 5% FGT(1) Indigencia 1% 1% 1% 2% 2% 7% 4% 3% 3% 2% FGT(2) Indigencia 1% 1% 1% 1% 1% 4% 3% 2% 1% 1% Cociente de la brecha 36% 37% 35% 38% 41% 45% 34% 42% 40% 38% FGT(0) Pobre - No Indigente 14,2% 14,1% 14,5% 14,9% 17,7% 25,7% 25,0% 16,2% 16,2% 13,2% FGT(1) Pobre - No Indigente 3,8% 3,9% 3,8% 4,0% 4,9% 7,0% 3,4% 4,8% 4,3% 3,4% FGT(2) Pobre - No Indigente 1,4% 1,5% 1,4% 1,5% 1,9% 2,5% 1,3% 1,7% 1,5% 1,2% FGT(0) Pobre - Indigente 3,5% 3,8% 3,5% 5,1% 6,5% 16,4% 16,4% 10,7% 7,0% 5,0% FGT(1) Pobre - Indigente 2,5% 2,7% 2,5% 3,6% 4,9% 12,1% 10,8% 6,4% 5,0% 3,6% FGT(2) Pobre - Indigente 1,9% 2,0% 1,8% 2,6% 3,7% 9,1% 7,5% 4,6% 3,6% 2,7% Cociente de la brecha 35,4% 36,5% 31,3% 34,0% 38,2% 41,9% 25,7% 36,1% 37,7% 40,2%

Ingreso familiar medio por adulto equivalente. G.B.A.. Decil 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

1 64,27 62,52 62,62 53,99 41,15 39,00 49,73 62,95 81,66 114,23 2 119,83 116,88 119,85 106,04 89,11 75,79 100,42 127,02 169,24 228,42 3 164,53 165,62 159,99 146,43 126,37 118,25 147,31 186,19 238,63 303,58 4 209,73 209,55 201,25 189,02 165,56 157,97 192,83 245,20 310,38 376,88 5 256,19 253,87 243,62 237,85 212,43 199,00 245,59 307,97 386,47 471,95 6 308,24 311,25 295,27 289,40 263,76 240,91 312,82 381,89 468,14 588,14 7 372,53 381,04 363,95 354,21 328,91 297,92 385,49 470,68 570,88 716,98 8 463,12 484,79 463,04 459,52 419,52 376,69 499,56 598,77 713,62 902,03 9 630,84 655,92 619,00 624,74 594,55 531,52 700,96 803,83 977,77 1.245,26 10 1.267,57 1.325,64 1.213,95 1.287,76 1.239,07 1.091,90 1.466,46 1.551,06 1.909,54 2.573,84

Total 385,61 396,60 374,16 374,89 347,97 312,80 409,72 473,57 582,39 751,86

Fuente: Elaboración propia sobre BUA EPH - INDEC. Indicadores de desigualdad - Total AMBA

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 Gini 0,490 0,498 0,4837 0,497 0,507 0,520 0,522 0,513 0,499 0,480 Theil (0) 0,428 0,441 0,4142 0,452 0,484 0,497 0,521 0,481 0,448 0,425 Theil (1) 0,473 0,454 0,4169 0,443 0,459 0,480 0,528 0,518 0,450 0,434 Atkinson (1) 0,348 0,357 0,339 0,363 0,384 0,392 0,406 0,382 0,361 0,346 Atkinson (2) 0,585 0,597 0,584 0,627 0,663 0,642 0,674 0,636 0,6156 0,6083 Intra Comp T(1) 0,392 0,368 0,337 0,362 0,379 0,373 0,439 0,424 0,365 0,377 Inter Comp T(1) 0,081 0,086 0,080 0,080 0,079 0,106 0,089 0,094 0,085 0,057 Est. Theil 0,473 0,454 0,417 0,443 0,459 0,480 0,528 0,518 0,450 0,434 Intra % 83% 81% 81% 82% 83% 78% 83% 82% 81% 87% Inter % 17% 19% 19% 18% 17% 22% 17% 18% 19% 13%

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Nivel del servicio Medición del acceso Necesidades atendidas

Sin acceso (cantidad recolectada generalmente menor de 5 l/r/d)

Más de 1.000 m ó 30 minutos de tiempo total de recolección

Consumo – no se puede garantizar Higiene – no es posible (a no ser que se practique en la fuente)

Acceso básico (la cantidad promedio no puede superar 20l/r/d)

Entre 100 y 1.000 m ó de 5 a 20 minutos de tiempo total de recolección

Consumo – se debe asegurar Higiene – el lavado de manos y la higiene básica de la alimentación es posible; es difícil garantizar la lavandería y el baño a no ser que se practique en la fuente

Acceso intermedio (cantidad promedio de aprox. 50 l/r/d)

Agua abastecida a través de un grifo público (o dentro de 100 m ó 5 minutos del tiempo total de recolección)

Consumo – asegurado Higiene – la higiene básica personal y de los alimentos está asegurada; se debe asegurar también la lavandería y el baño

Acceso óptimo (cantidad promedia de 100 l/r/d y más)

Agua abastecida de manera continua a través de varios grifos

Consumo – se atienden todas las necesidades Higiene – se deben atender todas las necesidades

Saneamiento adecuado: Acceso a un saneamiento provechoso para todos los miembros de la familia (mujeres y niños incluidos), económico y eliminando el contacto con los desechos humanos y otras aguas residuales del hogar y del vecindario.

Saneamiento mejorado: Acceso a sanitarios privados o compartidos conectados a una alcantarilla pública o a una fosa séptica, o acceso a letrinas con cisterna, letrinas de pozo simple o letrinas de pozo ventiladas mejoradas, privadas o compartidas.

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Referencias y fuentes

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Bases de datos utilizadas en el análisis

Título Origen Observaciones

Base usuaria preliminar de la EPH Continua. Segundo semestre 2006 INDEC Módulo personas y

hogares Base usuaria preliminar de la EPH Continua. Segundo semestre 2005 INDEC Módulo personas y

hogares Base usuaria preliminar de la EPH Continua. Segundo semestre 2004 INDEC Módulo personas y

hogares Base usuaria preliminar de la EPH Continua. Segundo semestre 2003 INDEC Módulo personas y

hogares

Base Usuaria Ampliada EPH Onda Octubre 2002 INDEC Módulo personas y hogares

Base Usuaria Ampliada EPH Onda Octubre 2001 INDEC Módulo personas y hogares

Base Usuaria Ampliada EPH Onda Octubre 2000 INDEC Módulo personas y hogares

Base Usuaria Ampliada EPH Onda Octubre 1999 INDEC Módulo personas y hogares

Base Usuaria Ampliada EPH Onda Octubre 1998 INDEC Módulo personas y hogares

Base Usuaria Ampliada EPH Onda Octubre 1997 INDEC Módulo personas y hogares

Componente Hogares Censo 2001 por Radio Censal AMBA INDEC

Componente Población Censo 2001 por Radio Censal AMBA INDEC

Base Usuaria Encuesta Nacional de Gasto de los Hogares 1996 – 1997 INDEC