Esta opinión pretende contribuir a la discusión sobre la caída de la pobreza en Nicaragua. Para 2016 se concluyó que el 24.9% de los nicaragüenses era pobre.
El gobierno de Nicaragua ha medido pobreza en 1993, 1998, 2001, 2005[1], 2009, 2014 y 2016. La institución pública responsable para hacer estas mediciones se llama Instituto Nacional de Información de Desarrollo – INIDE.
Desde 1998 las mediciones fueron realizadas con lineamientos comparables, bajo la metodología propuesta por el Banco Mundial conocida como Encuestas sobre Medición del Nivel de Vida o Living Standard Measurement Survey (LSMS), que se basa en el estudio de los niveles de gasto y consumo de los hogares, del acceso a los servicios básicos y de otras variables relacionadas con las características y condiciones de vida. Esta metodología permite la construcción de medidas del bienestar como las necesidades básica insatisfechas (NBI), agregado de ingreso, y la más famosa en Nicaragua, el agregado de consumo para la construcción de líneas de pobreza.
Las encuestas realizadas en 1998, 2001 y 2005 se caracterizan por ser un hibrido entre panel y corte transversal. En otras palabras, en 2001 y 2005 se encuestaron a los mismos hogares de 1998 y se agregaron algunos más según el crecimiento poblacional. Las encuestas de 2009, 2014 y 2016 son de corte transversal, esto significa que cada año se realizó a personas distintas.
Este artículo habla de dos factores que posiblemente están influyendo en la drástica caída de la pobreza en Nicaragua[2]. Ojo, no se hablará de factores ni socio económicos ni coyunturales, se hablará de factores meramente técnicos de la medición de pobreza, es decir, de la metodología y del tratamiento que se da a los datos dentro de las oficinas.
Estos factores son: la distribución de la muestra por área de residencia y la fijación de las líneas de pobreza.
Distribución de la muestra
La pobreza se calcula utilizando información recogida a través de encuestas que se aplican a hogares de toda Nicaragua. Alguna de estas encuestas puede tomar hasta 7 horas realizarlas, demoran tanto porque se solicita al hogar mucha información sobre empleo, salud, educación, consumo, crédito, migración, entre otras.
Estas encuesta se aplican a una muestra de hogares, donde hay hogares del área urbana y rural. El gráfico 1 muestra cómo ha estado distribuida la muestra desde 1998.
Gráfico 1. Distribución de la muestra por área de residencia
Fuente: INIDE 2016
El gráfico 1 señala que en 1998 y en 2001 los hogares entrevistados en el área urbana representaron el 52% del total de la muestra y en el área rural fue de 48%, o sea casi mitad y mitad. Para 2005 el porcentaje de la muestra correspondiente al área urbana aumentó a 56%, para 2009 fue de 74% y para 2014 fue de 81%. Para 2016 no hay información pública de la distribución de la muestra por área de residencia.
El lector se puede preguntar ¿por qué es importante la distribución de la muestra por área de residencia? Resulta que en el área urbana la incidencia de la pobreza o la cantidad de personas pobres es siempre muchísimo menor que en la zona rural. En otras palabras, si se incrementa la muestra urbana, la incidencia de la pobreza tenderá a la baja porque se estaría excluyendo a las personas más pobres que se encuentran en la área rural e incluyendo a más personas del área urbana que generalmente son las de mayores ingresos.
Por ejemplo, supongamos que hay dos grupos de personas, el primer grupo corresponde a personas del área urbana y está integrado por 9 personas. El segundo grupos está compuesto por personas del área rural y está integrado por 3 personas. Cada persona en el grupo urbano tiene C$ 100 de ahorro, y que cada persona en el grupo rural tiene C$ 30. Si se calcula el promedio de ahorro de todos (las 12 personas), se obtiene como resultado C$ 83. Ahora, si se deja al grupo rural solo con 2 personas y se calcula nuevamente el promedio de ahorro de todos (ahora 11 personas), se obtiene C$ 87. El objetivo de este ejemplo es notar que cuando se eliminan personas del grupo rural, el promedio de los ahorros de todas las personas tiende a la media de ahorros del grupo urbano, en este caso C$ 100. Cosa similar pasa con la medición de pobreza.
Ahora, es lógico que el porcentaje de la muestra urbana aumente y la rural disminuya porque existe crecimiento positivo de la población urbana, para 2016 la tasa de crecimiento de la población urbana fue de 1.7%[3]. Pero lo que no parece lógico es que el porcentaje de la muestra urbana aumente de forma desproporcionada, llegando hasta 81% en 2014.
Como se menciona anteriormente, no hay información sobre la distribución de la muestra de la encuesta hecha en 2016. Sin embargo, no sería sorpresa que el porcentaje de la muestra urbana en 2016 haya sido más o menos del 90%. Se toma el riesgo de afirmar esto porque la encuesta del 2016 tiene representatividad únicamente a nivel nacional, dicho de otro modo, solo se pueden hacer análisis y sacar conclusiones a nivel nacional, no por área de residencia, ni por regiones. Las encuestas anteriores a la del 2016 sí tenían representatividad nacional, urbana-rural y por regiones. Cuando las encuesta tienen solo representatividad a nivel nacional significa que los hogares encuestados disminuyeron. Para la medición de pobreza del 2016 se encuestaron 2,800 hogares, 59% menos hogares que la encuesta realizada en 2014 (6,851 hogares).
¿Cómo concluyó el INIDE aumentar la muestra urbana haciendo de la medición de pobreza casi un estudio solamente urbano? ¿acaso no hay un sesgo importante a la zona urbana en la medición? ¿se está subestimando la pobreza? Estas son algunas preguntas que funcionarios del INIDE deberían contestar.
Otros estudios como la “Encuesta de hogares para medir pobreza en Nicaragua” de FIDEG, distribuye su muestra de manera más o menos equitativa, 50.5% urbana y 49.5% rural[4]. Se invita al lector a revisar los estudios de FIDEG y comparar los datos con los del INIDE.
Fijación de las líneas de pobreza
Otro factor del que se hablará es la fijación de las líneas de pobreza. Con la información recogida a través de las encuestas para medir pobreza del INIDE, se puede construir la Línea de Pobreza Extrema (LPE) y la Línea de Pobreza General (LPG).
La línea de pobreza extrema se define como el nivel de consumo total anual en alimentación por persona, necesario para satisfacer las necesidades mínimas calóricas diarias, estimadas en 2,288 calorías promedio[5].
Como la encuesta para medir pobreza indaga por todo lo que ha consumido y gastado un hogar en los últimos días, es posible cuantificar el valor de 2,288 calorías diarias según el precio de los alimentos declarado en la encuesta.
Un ejemplo simplificado para entender mejor, asuma el lector que la LPE para el año X es de C$ 12,000 anual (o sea el costo de 2,288 calorías multiplicado por 365 días), y los hábitos de consumo del lector son: por la mañana un pico con leche (500 calorías), al medio día una enchilada (1580 calorías) y en la noche un vaso de avena (790 calorías), en todos estos alimentos el lector gasta C$ 48, si se multiplica este valor por 365 días resulta C$ 17,520. Esto significa que el lector no es pobre extremo porque está por encima de la LPE.
La línea de pobreza general se define como la línea de pobreza extrema más un monto adicional para cubrir el consumo de bienes y servicios esenciales como: vivienda, transporte, educación, salud, vestuario y los de uso cotidiano del hogar. En otras palabra, LPG = LPE + Monto adicional.
La mayoría de los estudios de pobreza calculan la LPG utilizando, entre otras cosas, el coeficiente de Orshansky, que representa cuantas veces el consumo total es superior al de alimentos y que se define como la inversa del coeficiente de Engel, este último es la relación entre el gasto en alimentos y el gasto total. El INIDE no menciona estos coeficientes en sus informes y tampoco detalla el cálculo de la LPG (al menos no se logró encontrar en los informes). Sin embargo usaremos el coeficiente de Orshansky para aproximarnos al cálculo de la LPG hecho por el INIDE, esto nos permitirá saber si los cálculos de las líneas de pobreza han sido homogéneos.
Según la CEPAL 2011 el coeficiente de Orshansky para Nicaragua en 2005 fue de 1.8[6]. Esto significa que si el INIDE usara el coeficiente de Orshansky para calcular la LPG esta sería igual a la LPE multiplicada por 1.8.
Basado en la proporción del consumo de alimentos que aparece en los informes del INIDE para los años 2009, 2014 y 2016, al calcular el coeficiente de Orshansky este equivale a 2.1, 2.4 y 2.4 respectivamente. No preocuparse por el proceso de cálculo, lo importante aquí es saber que si el INIDE hubiera usado el coeficiente de Orshansky para definir la LPG, las LPG de 2009, 2014 y 2016 habrían sido aproximadamente 2.1, 2.4 y 2.4 veces la LPE.
El coeficiente de Orshansky aumenta mientras las economías mejoran, sin embargo en Nicaragua parece suceder lo contrario. Al realizar la operación de dividir la línea de pobreza general entre la línea de pobreza extrema, esto como aproximación al coeficiente de Orshansky (que no calcula el INIDE en sus informes, ni hace referencia), se observa que desde 2009 el valor ha ido disminuyendo, en 2009 el resultado fue de 1.7, en 2014 de 1.62 y en 2016 de 1.63.
Esto significa que la línea de pobreza general ya no es casi dos veces la línea de pobreza extrema como lo sugiere el coeficiente de Orshansky calculado anteriormente con la proporción del consumo de alimentos.
Esto puede significar algunos problemas para la veracidad de las estimaciones de pobreza, primero que la fijación de las líneas no están siendo homogéneas en el tiempo y segundo que las líneas se están acercando entre ellas.
Para explicar mejor esto, como toda buena explicación de economía, vamos a simplificar al máximo la realidad en el gráfico 2. Asumamos que la población no crece, que los precios no varían, que las líneas de pobreza están ajustadas solo en función de la cantidad de veces que la LPG es de la LPE. En el gráfico 2, las personas grises son la población de Nicaragua y las línea rojas son las líneas de pobreza. El gráfico muestra que las líneas se van acercando entre ellas mientras pasa el tiempo, haciendo ver que las líneas son las responsables de que las personas salgan de la pobreza y no que las personas salgan por sus propios medios, por ejemplo por mayor ingreso o consumo. Si bien se entiende que el gráfico 2 es una drástica simplificación de la realidad, esto ayuda a ilustrar un poco la idea del acercamiento de las líneas de pobreza.
Gráfico 2. Aproximación de las LPG y LPE
¿Por qué las líneas de pobreza se van acercando? ¿cómo definen la LPG? Estas preguntas también se suman a las que se deben realizar a funcionarios del INIDE.
Con toda seguridad hay muchos otros factores que pueden alterar los datos de pobreza y alejarlos más de la realidad. Lo importante aquí es discutir estas dudas, porque es posible que alguien pueda afirmar lo contrario con argumentos que convenzan. Sin embargo, mientras las instituciones públicas responsables de este estudio (INIDE y Banco Central) no nos expliquen porque pasa esto, seguiremos especulando sobre las debilidades de la medición de pobreza.
[1] Aunque parezca insólito, en el informe de la encuesta de 2005 no aparecen datos de pobreza. Los datos mostrados más adelante en esta publicación fueron obtenidos de informes de otros años.
[2] Ver reporte de pobreza y desigualdad de la EMNV – 2016 : http://www.inide.gob.ni/Emnv/Emnv17/Reporte%20de%20Pobreza%20y%20Desigualdad%20-%20EMNV%202016%20-%20Final.pdf
[3] Ver tasa de crecimiento urbano: http://databank.worldbank.org/data/views/reports/reportwidget.aspx?Report_Name=CountryProfile&Id=b450fd57&tbar=y&dd=y&inf=n&zm=n&country=NIC
[4] Ver distribución de la muestra de FIDEG: http://fideg.org/wp-content/uploads/2017/02/INFORME_DE_RESULTADOS_DE_LA_ENCUESTA_2015_-_Versin_WEB_270616.pdf
[5] Para la estimación de estas calorías se utiliza la “Tabla de Composición de Alimentos de Centroamérica” publicada por el INCAP.
[6] Ver: https://www.cepal.org/sites/default/files/events/files/3_10_pobreza_bancomundial.pdf