Focalización en Programas de Transferencias Monetarias Condicionadas (Y el problema de la sub-cobertura) Marco Stampini, División de Protección Social y Salud Ministerio de Desarrollo e Inclusión Social (MIDIS) Lima, Perú, 18 de mayo de 2017

con niños, mujeres embarazadas, adultos mayores La focalización de un PTMC empieza con la decisión de los Criterios de elegibilidad Demográficos Hogares o familias, con niños, mujeres embarazadas, adultos mayores Socioeconómicos Pobres extremos, todos los pobres, vulnerables

Para clasificar la condición socioeconómica, los PTMC han usado una combinación de 4 métodos Geográfico Panamá: corregimientos con pob. extrema >70% Categórico Jamaica: beneficiarios del Poor Relief Prueba de medios Brasil: ingreso declarado Todos otros países: proxy means tests Comunitario Colombia: censos pueblos indígenas

Los PTMC han logrado mejor focalización que los programas preexistentes 12% del subsidio a la energía eléctrica P.ej., en Panamá llega a los pobres el: 20% del subsidio al gas licuado 81% del gasto en Red de Oportunidades

Estamos satisfechos?

Errores de exclusión y de inclusión Cobertura entre pobres extremos 51% Porcentaje de no pobres 39% Cobertura en hogares con niños, definición de la pobreza con base en líneas nacionales Sub-cobertura y filtración

Filtración: % de beneficiarios no pobres (líneas de pobreza nacionales)

Causas de la filtración Expansión de los programas (en contexto de crecimiento económico), falta de recertificación

Respuesta: Recertificación periódica (o continua): más frecuente: (i) para los pobres que para los pobres extremos; (ii) en áreas urbanas Con incentivos para que los beneficiarios se recertifiquen Auditorías basadas en cruces de bases de datos administrativos → importancia de un Registro Único de Beneficiarios (diferente de un sistema único de focalización) Big data y machine learning: ejemplo R.D.

Los proxy means tests son aproximaciones estadísticas Recordamos Los proxy means tests son aproximaciones estadísticas Nunca serán perfectos

Estamos preocupados por los altos niveles de sub-cobertura

Cobertura (%) pobres extremos en hogares con niños (líneas de pobreza nacionales)

Causas de la sub-cobertura Expansión del programa antes de cubrir a todos los más pobres Errores en el trabajo de campo Errores en los métodos, p.ej. los proxy means tests - En datos de las encuestas, los PMT identifican correctamente alrededor del 70% de los pobres

Proxy means tests OK para este hogar 1 6 Beneficiarios en El Progreso en La Chorrera

Pero no funcionan bien cuando los hogares tienen activos de baja calidad 1 6 Beneficiarios en El Progreso en La Chorrera Escasa definición de los activos en las encuestas de hogares

O cuando los hogares son “Asset rich, income poor” 1 6

Qué hacer para los excluidos? Mecanismos de apelación: Evaluaciones profesionales por trabajadores sociales Suministro de módulo de ingreso/gasto completos Innovaciones? Focalización comunitaria Búsqueda activa guiada por mapas de pobreza por manzana Uso de big data: p.ej. imágenes satelitales

Conclusiones Ninguna focalización puede ser perfecta (aproximación estadística) Necesitamos soluciones innovadoras para resolver el problema de la sub-cobertura

https://publications.iadb.org/handle/11319/8159 www.iadb.org/transferencias-condicionadas

Gracias mstampini@iadb.org

La recertificación más grande: En 2014, Ecuador cambió la población objetivo del BDH (de todos los pobres a los pobres extremos) Fuentes: CEPAL. Sitio web; e-Sigef, SIISE, Programas (https://esigef.finanzas.gob.ec/esigef/login/index.htm); página del Bono de Desarrollo Humano: http://www.inclusion.gob.ec/programas-y-servicios/servicio-de-proteccion-social/bono-de-desarrollo-humano/