Focalización en Programas de Transferencias Monetarias Condicionadas (Y el problema de la sub-cobertura) Marco Stampini, División de Protección Social.

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1 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

2 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

3 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

4 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

5 Estamos satisfechos?

6 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

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

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

9 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.

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

11 Estamos preocupados por los altos niveles de sub-cobertura

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

13 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

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

15 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

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

17 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

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

19 https://publications.iadb.org/handle/11319/8159

20 Gracias mstampini@iadb.org

21 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 ( página del Bono de Desarrollo Humano: