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Revista Latinoamericana de Desarrollo Económico

versión On-line ISSN 2074-4706

rlde  n.17 La Paz mayo 2012

 

 

 

El impacto del Bono Juancito Pinto. Un análisis a partir de microsimulaciones

 

The Impact of Juancito Pinto Assistance Micro simulations Analysis

 

 

Ernesto Yáñez Aguilar*

 

 


Resumen:

El trabajo presenta una evaluación ex ante del Bono Juancito Pinto a partir del uso de técnicas de microsimulación. Específicamente, evalúa el impacto sobre la asistencia escolar, la pobreza y la desigualdad en la distribución del ingreso. Los resultados sugieren que el BJP ha tenido un impacto positivo en la reducción de la inasistencia escolar en el ciclo primario, ha colaborado en la reducción de los niveles de indigencia además de haber mejorado la distribución del ingreso -sobre todo en el sector rural del país. Posibles mejoras del BJP estarían vinculadas a diferenciar el monto transferido en función de la zona de residencia, lo que traería beneficios adicionales sin modificar significativamente los costos administrativos del programa.

Palabras clave: Evaluación ex ante; microsimulación; transferencias condicionadas; educación; Bono Juancito Pinto; Bolivia.


Abstract:

This paper presents an appraisal Juancito Pinto from the use of microsimulation techniques. Specifically, it assesses the impact on school attendance, poverty and inequality in income distribution. The results suggest that the BJP has had a positive impact on reducing truancy in primary schools, has helped reduce poverty levels in addition to improved income distribution, especially in rural areas of the country. Possible improvements to the BJP would be linked to differentiate the amount transferred in terms of area of residence which would bring additional benefits without significantly altering the program’s administrative costs.

Keywords: Ex ante, micro simulation, conditional transfers, education, Juancito Pinto, Bolivia

Clasificación / Classification JEL: I38, O12


 

 

1. Introducción

Las deficiencias educativas no sólo afectan el presente de un individuo sino que, en el largo plazo, terminan condicionando el futuro del hogar en el que éste reside. Este comportamiento es más marcado en el caso de los hogares en situación de pobreza, pues en éstos las carencias educativas se convierten en un canal fundamental para la transmisión intergeneracional de la pobreza y en una barrera importante para la movilidad social. Una forma de abordar esta problemática ha sido la implementación de programas de protección social. Éstos, a partir de una serie de mecanismos, han enfrentado las diversas problemáticas sociales buscando ofrecer mayores oportunidades a la población. Así por ejemplo, se han visto intervenciones orientadas a incrementar la oferta (construcción de escuelas), subvencionar la demanda (desayuno escolar, transporte escolar, albergues escolares, etc.) y enfrentar problemáticas específicas (reinserción educativa de niños y adolescentes trabajadores). En este contexto, las últimas décadas han mostrado el surgimiento de "una nueva generación de programas sociales"1, conocidos como Transferencias Condicionadas. Este tipo de programas se caracterizan por la combinación de objetivos de corto plazo -vinculados al apoyo de los niveles de ingreso del hogar- con objetivos de largo plazo -vinculados al fortalecimiento del capital humano del hogar. Su desempeño se basa en la corresponsabilidad que se otorga a las familias beneficiarías a partir de incentivos condicionados que, antes que actuar como mecanismo de autoselección, permiten influenciar en el comportamiento de los hogares y articular los objetivos de corto y largo plazo del programa.

Uno de estos programas es el Bono Juancito Pinto (BJP), implementado por el gobierno de Bolivia desde el año 2006 y orientado a fomentar el acceso y permanencia escolar en el nivel primario a partir de una transferencia a los hogares condicionada a la matriculación y permanencia de los hijos en la escuela. Es importante mencionar que pese a la importancia del programa para el Estado boliviano, aún no se cuenta con evaluaciones que permitan conocer sus impactos. Con el fin de llenar este vacío, y conscientes de la importancia de contar con información sobre la dirección y magnitud de los probables efectos del BJP, es que se elabora el presente documento. El mismo utiliza datos de la Encuesta de Hogares 2005 para estimar un modelo simple de comportamiento del hogar que permite simular los probables impactos en la asistencia escolar, pobreza y desigualdad. Adicionalmente se presentan los impactos simulados de un conjunto de alternativas a la estructura actual del BJP. Se espera que los resultados del estudio proporcionen insumos para la política pública en general y para las posibles modificaciones del BJP en particular. Sin embargo, es importante señalar que estos insumos, al estar basados en metodologías de evaluación ex ante, deben ser considerados solamente como indicativos y no como una estimación definitiva del impacto. Esta consideración debe estar presente durante la lectura del documento.

El análisis muestra que el BJP ha tenido un impacto positivo sobre la asistencia escolar en primaria, habiendo logrado que niños que no estudiaban se incorporen al sistema educativo. En lo que hace a su impacto sobre la pobreza, su incidencia es poco significativa, mostrando impactos, sobre todo, a nivel de los grupos en situación de indigencia. El BJP tiene también un impacto positivo en la desigualdad, mejorando sobre todo la distribución del ingreso en el área rural.

En lo que sigue el trabajo se organiza de la siguiente manera. La sección 2 describe el BJP y las características de los beneficiarios del mismo. La sección 3 presenta el modelo de simulación y la estrategia para su implementación. La sección 4 describe los datos utilizados. La sección 5 presenta la estimación de los modelos de comportamiento y los probables impactos del BJP. La sección 6 refleja los impactos de escenarios alternativos. Por último, las conclusiones y recomendaciones de política se muestran en la sección 7 y 8 respectivamente.

 

2. El Bono Juancito Pinto

El BJP otorga un bono anual de Bs. 200 -equivalente a 28,2 dólares americanos- como incentivo para reducir las tasas de inasistencia y abandono escolar y para incrementar la matriculación y permanencia de los niños en los centros educativos del país. El objetivo con el que fue creado el BJP fue el de promover la acumulación del capital humano como una forma de romper con los ciclos inter-generacionales de pobreza.

En el marco de las políticas públicas en educación, el BJP puede ser considerado como la principal acción desarrollada por el Gobierno con el fin de universalizar la educación primaria. En un inicio los beneficiarios eran todos los niños que cursan entre Io y 5o de primaria de escuelas públicas. En la gestión 2007 el beneficio se amplió a todos los niños y niñas que cursan 6o de primaria de escuelas públicas y se incluyó también a todos los asistentes a los centros de educación especial2 y a los adolescentes de la educación juvenil alternativa3. Por último, en la gestión 2008 se amplió a los alumnos de 7o y 8o de primaria. Por tanto, el BJP beneficia a la totalidad del ciclo primario de la educación formal, a la educación juvenil alternativa y a la educación especial.

El criterio de elegibilidad exige que el beneficiario tenga asistencia regular (no menos de 80% de asistencia) durante la gestión escolar. Esta asistencia debe ser certificada por el profesor, el Director de la unidad educativa y/o la junta escolar. El beneficiario, además, debe contar con el Registro Único de Estudiantes (RUDE) de manera obligatoria. Adicionalmente, el BJP fija como edad máxima para acceder al beneficio los 18 años de edad en el caso de la educación formal y la educación juvenil alternativa. Este límite no es considerado para el caso de la educación especial pública, donde todos los alumnos y alumnas sin límite de edad y sin restricción de grado de enseñanza son sujetos del BJP.

El bono es pagado en efectivo entre los meses de octubre y noviembre4, a la madre -preferentemente-, padre, tutor o persona que esté a cargo del alumno (a), en presencia física de este último. En ausencia de la madre, padre o tutor, el profesor recibe el pago, ejerciendo como tutor sólo para motivos del pago. Al respecto, según datos de la Encuesta de Hogares 2005, se estima que las familias en el área urbana con hijos entre 1ro y 5to de primaria destinaban en promedio Bs. 446 anuales a gastos en educación, mientras que para las familias rurales este gasto se estimaba en Bs.191. Por tanto, el BJP estaría cubriendo cerca al 45% de este gasto en el área urbana y un 95% en el sector rural. Sin embargo, estos porcentajes son mucho menores si se consideran los tres últimos cursos de primaria: en el área urbana el gasto anual es de Bs. 648, mientras que en el área rural llega a Bs. 284, por lo que el BJP cubriría apenas el 31 % y el 70%, respectivamente.

El Gráfico 1 ilustra la evolución del número de niños beneficiados por el BJP. Como se observa, la población beneficiada se incrementó como consecuencia de las ampliaciones del bono y del crecimiento natural de la población en edad escolar de un 11% de la población total el año 2006 a un 17% de la población total el año 2009. Este número de beneficiarios ha implicado una transferencia de US$ 27.2 millones el primer año (0.24% del PIB), US$ 33.5 millones el segundo (0.25% del PIB), US$ 47.6 millones el tercero (0.28% del PIB) y US$ 48.9 millones el último año (0.29% del PIB).

Por último, es importante mencionar que los gastos y costos operativos, logísticos, financieros y de difusión del BJP no superan el 4% del monto total transferido (Cuadro 1).

Esto implica que, en promedio, durante el periodo 2006-2009 el costo de una transferencia fue de 1.1 dólares americanos.

2.1. ¿Quiénes son los potenciales beneficiarios del BJP?

Se asume como escenario base el año 2005, ya que es el periodo anterior a la implementación del BJP. Ese año, según los datos de la Encuesta de Hogares 2005, la población objetivo del BJP alcanzaba a 2,2 millones de niños y adolescentes, de los cuales 9.3% no estudiaba (primer grupo), 1.5% estudiaba -en centros de educación fiscal o privada- y al mismo tiempo trabajaba por una remuneración (segundo grupo), y 89.3% estudiaba -en centros de educación fiscal o privada- y no trabajaba (tercer grupo). Nótese que en la primera categoría se incluye a todos los que sólo trabajaban por una remuneración y a todos los que no trabajaban por una remuneración ni estudiaban. En este último caso se asume que el sujeto en cuestión dedica todo su tiempo a actividades de tipo familiar o trabajo doméstico. Adicionalmente, en la segunda categoría sólo se incluye a aquellos individuos que trabajan por una remuneración monetaria, lo que implica que todos los que trabajan en actividades familiares sin remuneración (e.g. ayuda en el taller, trabaja en el campo, cuida animales, entre otros) y que estudian estén considerados dentro la última categoría.

El Cuadro 2 refleja las principales características socioeconómicas de estos tres grupos. La población que no asiste se concentra en el área rural, mientras que la población de la segunda y tercera categoría lo hace en centros urbanos. La población indígena es mayoritaria en todas las categorías, y particularmente en el grupo de personas que trabaja y estudia. En promedio, son las mujeres las que predominan en el grupo de personas que no estudian, mientras que los varones tienen una mayor presencia en los otros dos grupos. Se confirma la importancia del capital humano de la familia, ya que la escolaridad de los jefes de hogar es monotónicamente creciente en relación a la importancia que se le da a la educación. Los elevados niveles de pobreza que existen en el país se muestran también en nuestro análisis, ya que en todas las categorías la proporción de pobres supera el 54%. Se evidencia también que el grupo de individuos que no estudia proviene de hogares con niveles de ingreso per cápita más bajos que los observados en los otros grupos, lo que se refleja en la alta proporción de indigentes y pobres que este grupo incluye.

 

3. Aproximación metodológica

3.1. Marco conceptual

El presente documento asume que la decisión de asistir a la escuela responde a un proceso de decisión discreta. Este proceso puede aproximarse a partir de modelos estructurales (Attanasio et al., 2001 y Todd y Wolpin, 2006) o de la estimación de ecuaciones reducidas (Bourguignon et al., 2002 y Bornhorst, 2009) que están indirectamente vinculadas a un modelo teórico.

Las dificultades que se enfrentan al estimar modelos estructurales -complejidad econométrica y ausencia de instrumentos adecuados, entre otros- hacen que se trabaje a partir de la de estimación de ecuaciones reducidas. Estas últimas, si bien son más generales, permiten contar con los elementos necesarios para microsimular los impactos del BJP.

Siguiendo a Bourguignon (2002), se asume:

i) que la unidad de decisión es el niño y no la familia;

ii) que la composición familiar y las decisiones reproductivas son exógenas e independientes de la transferencia monetaria, y

¡ii) que la oferta laboral de los menores y la asistencia son endógenas

En este contexto, la decisión de asistencia escolar para cada individuo i (Si) está definida como:

Como ya se mencionó, se asume que en la primera categoría están quienes que no asisten por que tienen un empleo y aquellos que no asisten y no tienen empleo pero colaboran en el trabajo familiar. La segunda categoría agrupa a quienes que asisten pero que, al mismo tiempo, están empleados en alguna actividad remunerada distinta del trabajo familiar. La tercera categoría considera a quienes que asisten a la escuela y no trabajan por remuneración pero sí podrían realizar trabajos de carácter familiar.

En este marco, la decisión de enviar o no a un niño a la escuela dependerá de la utilidad que se obtenga de esta decisión. Es decir que la elección de la alternativa k será óptima si:

Donde Uik y Uij son las funciones de utilidad de i cuando se elige la alternativa k y la alternativa j respectivamente. Como es común, Ui es una función que depende de un vector de características del individuo (Xi); un vector de características del hogar del individuo (Hi); un vector de características del entorno del hogar del individuo (Cij), del ingreso del hogar cuando asume una decisión igual a j (Yij) y de shocks aleatorios i.i.d (υij). Si se resumen en Zi el conjunto de vectores diferentes al ingreso, se define al ingreso del hogar Yij como la suma del ingreso del individuo i (yij) y el conjunto de ingresos generados por los otros miembros del hogar (Y-i) y se asume una función lineal5 para la utilidad, entonces la función de utilidad está dada por:

De la ecuación (3) se observa que la contribución de i al ingreso del hogar (yij) puede variar en función de la decisión Si que se adopte. Por ejemplo, si se decide ir a la escuela y al mismo tiempo trabajar, el aporte podría ser menor a una situación en la que se decida trabajar y dejar de asistir a la escuela. Formalmente se tendría:

Donde wi es el ingreso potencial del individuo i. K, M y D son proporciones de realización del ingreso potencial. Así, si la desición está relacionada con la alternativa 0 (no asistir a la escuela) una fracción K de ingreso potencial es realizada efectivamente; si la decisión está dada por la alternativa 1 (asiste a la escuela y trabaja), entonces una fracción equivalente a MK del ingreso potencial es realizada; y, por último, si la decisión es la opción 2 (únicamente asistir a la escuela), entonces el individuo i podría contribuir a la producción del hogar a partir del trabajo doméstico en una fracción DK del ingreso potencial que ofrece el mercado. Si se remplaza (4) y (3) para cada alternativa de S, se obtiene:

y

El modelo planteado en (5) muestra la utilidad del individuo i para el conjunto de alternativa Si. Si se conocen los valores de γj; αj; βj y los residuos. υij, entonces se puede determinar la decisión del hogar respecto a la asistencia o no del individuo i a la escuela. Es decir que (5) permite microsimularlos efectos de una transferencia de ingreso.

3.2. La estrategia de estimación

La estimación de (5) requiere contar con información sobre wij, ya que esta variable es fundamental para la decisión sobre asistencia que se tome. Sin embargo, esta información sólo es observable para los individuos que reciben alguna remuneración por su trabajo, mientras que para el caso de aquéllos que colaboran en el trabajo doméstico o únicamente estudian no es observable. Para salvar este inconveniente, se propone imputar un ingreso potencial (i) que está basado en la información sobre salarios de mercado que se tiene cuando S={0,1}. Se plantea la estimación de la siguiente función de ingresos:

Donde Xi es un vector de caracteristicas individuales, Di es una variable dicotómica, que asume el valor de uno si Si= 1 y de cero si Si=0, y ui es el error aleatorio. Nótese que m es el estimador de M que además refleja la diferencia en ingresos que tienen los individuos que asisten a la escuela y trabajan en relación a los que no asisten a la escuela y sólo trabajan. Se espera que m<0, ya que, dado Xi, un individuo que estudia y trabaja debería tener un menor ingreso que aquél que sólo trabaja. Por tanto, en todos aquellos casos en los que no se observa ingreso, un salario potencial (i) es imputado a partir de los parámetros estimados en (7) y de una asignación aleatoria del vector de residuos.

Por otro lado, de (2) se tiene que un hogar elegirá Si=1 en lugar de Si=0 si Ui1>Ui0. Si además se define una variable dicotómica Gi1=1 si Ui1 > Ui0 y 0 en otro caso, entonces se tiene:

Donde F(.) es la función de distribución de probabilidades. Siguiendo un razonamiento similar para la Si=2 antes que Si=0, se tiene:

Las ecuaciones (8) y (9) permiten establecer un nexo entre la probabilidad de una elección Si y la utilidad que se deriva de esa elección. Se entiende que, a mayor Prob(Gij = 1), mayor será también la utilidad que la elección Si=j derive. En este contexto, si se asume que υi0 están exponencialmente distribuidos y además se define a Si=0 como la elección de referencia, entonces el modelo de elección planteado por (8) y (9) puede ser estimado a partir de un modelo logit multinomial6.

La estimación de este modelo permite identificar las siguientes diferencias:

Si bien estos coeficientes permiten contar con información para conocer la estructura del modelo (5), no son suficientes. Hace falta conocer los parámetros α0, α1 y α2 que son parámetros vinculados al ingreso del hogar y por tanto fundamentales para la decisión que se adopte. Para hallar estos parámetros se propone el siguiente sistema, construido a partir de las diferencias identificadas en el modelo multinomial y la información que proporciona (6):

Se sabe que de la estimación de (7) se obtiene : . Por tanto, para conocer parámetros α0, α1 y α2 sólo se requiere alguna combinación para D y K. Siguiendo a Bourguignon et al. (2002), se asume que K=1, es decir, que los menores que trabajan de forma remunerada no tienen producción doméstica, o dicho de otra forma, realizan el potencial de ingreso a través del mercado laboral. Entonces, dado K, los parámetros estructurales del modelo son:

Nótese que por consistencia de los supuestos se debe exigir que tanto α0, α1 y α2 sólo sean positivos y que D esté en el intervalo (0,1). Por último, queda por estimar el residuo υi1 - υi0. Si bien en los modelos discretos estos valores no pueden ser observados, sí se sabe que éstos se encuentran en algún intervalo. Por tanto, conocidos los estimadores de los parámetros y las características individuales, se espera que para cada i, los residuos que se obtengan a partir de una función exponencial doble estén en un intervalo consistente con la elección verdadera y con la distribución de errores del modelo logit multinomial. Es decir que, si Si=1, entonces υi1 - υi0 debe satisfacerla siguiente desigualdad:

y de manera similar si Si =2.

Por tanto, para cada i un conjunto coherente de errores aleatorios puede ser extraído de la inversa de la distribución acumulada de los residuos, condicionado a la observación de la elección j.

3.3. Estrategia de simulación

Una vez estimados los parámetros α0, α1, α2, b1, b2, g1, g2, y conocidos los errores, se puede realizar un conjunto de simulaciones a partir de:

Entonces, i elegirá la alternativa j sólo si la utilidad de esta elección es mayor que la utilidad que las otras dos alternativas le proporcionan. Es decir:

Si se quiere simular el impacto de una transferencia T a los niños que asistan a la escuela, entonces la función de utilidad se modifica de la siguiente manera:

Dado este nuevo contexto, los hogares modifican su comportamiento y toman nuevas decisiones.

Como se conocen todos los parámetros de(19) y de(21),se puede determinar la elección óptima en cada situación. La comparación de estas elecciones permitirá conocer el impacto de la transferencia sobre i. El impacto agregado estará dado por la diferencia en la distribución cuando se considera Uj* y Uj, respectivamente.

 

4. Los datos

El modelo fue estimado con información de la Encuesta de Hogares (EH) del año 2005. Se considera al año 2005 como el escenario base, ya que es el periodo inmediatamente anterior al año de implementación del BJP y por tanto refleja una situación sin influencias de las transferencias, lo que permite aislar los efectos del BJP7. En los anexos se presenta una descripción detallada de la forma en que se definieron las variables utilizadas en el estudio. Es importante hacer notar que la EH proporciona información sobre la matrícula y la asistencia escolar; sin embargo, la calidad de esta última no permite saber si el individuo asistió el 80% que exige el BJP como condición para su pago. En ese sentido, se asume que el bono se paga a todos los que afirman haberse matriculado y haber asistido al curso en que se matriculó.

 

5. El impacto esperado del BJP: una evaluación ex ante

Para simular el impacto del BJP en la asistencia, pobreza y desigualdad, se estimó inicialmente la ecuación (7). El cuadro 3 reporta los resultados de la estimación. El modelo no incorpora correcciones por sesgo de selección, ya que no se encontraron los instrumentos apropiados para realizar esta tarea8. Adicionalmente, la corrección en dos etapas, cuando se tiene más de dos opciones -como es el caso- podría llevar a soluciones poco creíbles9. Si bien el BJP considera a la población comprendida entre 6 y 18 años, la ecuación de ingresos fue estimada para aquellos individuos situados entre 10 y 20 años que tienen ingresos laborales positivos. Se adopta este tramo de edad por dos motivos: primero, la EH no tiene información laboral convincente para menores de 10 años; segundo, se amplió el grupo de interés hasta 20 años, para lograr un mejor ajuste en la estimación. La estimación excluye a los dos percentiles inferiores y superiores de la distribución, con el fin de evitar la presencia de observaciones extremas.

Del modelo de ingresos (cuadro 3) se evidencia que el conjunto de variables consideradas tienen la relación esperada con el ingreso laboral. En el caso de la edad, se observa una relación positiva, que implica que a mayor edad se obtiene también un mayor ingreso, lo que implica también que el costo de oportunidad de sólo estudiar es mayor conforme avanza la edad del individuo. De manera específica, cada año adicional incrementa en un 4% el ingreso laboral. El nivel de educación muestra una relación positiva y creciente con el ingreso. Los individuos con educación secundaria o terciaria ganan más que los que tienen educación primaria o no tienen ninguna educación. Las variables regionales muestran una relación negativa, lo que implica que residir en áreas urbanas o ciudades intermedias tiene un costo en términos del ingreso laboral en relación a residir en ciudades capitales. Es decir que los individuos que residen en ciudades capitales y la ciudad de El Alto obtienen un mayor ingreso en relación a los que lo hacen en otras áreas del país. Los individuos de origen indígena obtienen un salario 20% menor que el que obtienen sus pares de origen no indígena. Este resultado podría estar reflejando la presencia de discriminación o la existencia de diferencias en las horas trabajadas10. La variable que captura las circunstancias regionales específicas de la demanda de trabajo es significativa y económicamente significativa. Es importante hacer notar que esta variable actúa como instrumento de identificación en el modelo, por lo que no es incorporada en la estimación multinomial de decisión11. El coeficiente de la variables "Trabaja" y "Estudia" es significativo y negativo. Esto, como se esperaba, implica que el salario de quien trabaja y estudia es menor que el salario de quien sólo trabaja, reflejando que la mayor diferencia en salarios obedece a la cantidad de horas trabajadas.

Con los resultados presentados se procedió a atribuir los salarios potenciales a los individuos entre 6 y 18 años, para los que la variable salario no es observada. Los residuos utilizados para la estimación fueron asignados aleatoriamente a partir del vector de residuos que se obtuvo de la ecuación de ingresos. Se atribuyeron aleatoriamente los residuos en mil simulaciones. Para cada simulación se calculó un salario estimado. Finalmente, se tomó el promedio de los salarios estimados como proxy al salario potencial del individuo.

Una vez completos los vectores de información requeridos, se procedió a estimar el modelo logit multinomial; los resultados de esta estimación son presentados en el cuadro 4. El ingreso per cápita del hogar neto del ingreso del niño tiene signo positivo. Esto implica que, a mayor ingreso per cápita del hogar, la probabilidad de estudiar y trabajar o sólo estudiar es mayor en relación al grupo base; aunque su impacto es muy pequeño -tiende a cero. El ingreso potencial predicho mantiene una relación negativa entre las categorías de análisis y el grupo base. Esto significa que, cuanto mayor el ingreso del menor en el mercado laboral, mayor es la probabilidad de que no estudie. El ser varón, el rango dentro el hogar y el nivel educativo están relacionados de manera positiva con estudiar y trabajar y sólo estudiar. En el último caso, el incremento de la probabilidad decrece con el nivel de escolaridad. El rango del menor mantiene una relación positiva, implicando que, cuanto mayor es el número de hermanos mayores, mayor es la probabilidad de estudiar. El resto de controles mantiene una relación negativa. Así, el no residir en una ciudad capital disminuye la probabilidad de estudiar y trabajar y de sólo estudiar en relación a no estudiar. En este caso, el impacto es mayor en el sector rural. Situación similar se observa con relación al tamaño del hogar; los individuos que provienen de hogares con un elevado número de miembros tienen menor probabilidad de estudiar o de estudiar y trabajar.

Asumiendo K=1, y considerando los modelos estimados, se calcula los parámetros estructurales (cuadro 5). Los parámetros α0, α1 y α2 son positivos y D está en el intervalo (0,1); por tanto, los supuestos utilizados son consistentes con los requerimientos del modelo de simulación. Los valores para α0, α1 y α2 están muy cercanos entre sí, implicando que el impacto del "efecto ingreso" en el modelo de simulación es reducido. El valor del parámetro D muestra que los individuos que estudian y no realizan trabajos fuera del hogar, pero que colaboran con la producción doméstica, lo hacen con aproximadamente un 90% del salario potencial que podrían obtener en el mercado de trabajo. El valor de M es de 0.75, por tanto, los que trabajan y estudian realizan aproximadamente un 75% de su salario potencial. M es menor a D, mostrando que el aporte promedio al ingreso del hogar de parte de los que trabajan y estudian es menor al aporte de los que sólo estudian pero que realizan trabajos domésticos. Tomando como base los parámetros estructurales del cuadro 5, se computaron los diferenciales en la utilidad de las diferentes alternativas. En cada caso los residuos se obtuvieron aleatoriamente de una distribución exponencial doble, asegurando que los residuos elegidos sean consistentes con la decisión en el punto de partida.

Por último, queda por analizar los impactos del BJP. Sin embargo, antes de continuar es importante aclarar que la evaluación que se presenta solamente expresa una idea del posible impacto del BJP, por lo que no son resultados definitivos y, por tanto, deben ser interpretados desde esa perspectiva.

5.1. Impacto en la asistencia

Para simular el impacto en la asistencia se consideran cuatro escenarios: el escenario base, que representa la situación antes de la introducción del BJP; el escenario 1, que representa la asignación del BJP en el año 2006, es decir, una transferencia de Bs. 200 al año a los individuos que asistan a cualquiera de los cinco primeros cursos de primaria; el escenario 2, en el que se extiende la transferencia a los alumnos que asistan al sexto curso de primaria; y el escenario 3, que incorpora el séptimo y octavo curso de primaria, es decir, implica una transferencia anual de Bs. 200 a todos los que asisten a cualquier grado de primaria. Nótese que la comparación entre estos escenarios permite conocer el impacto marginal de las modificaciones que tuvo en su diseño el BJP.

Comparando las tasas de asistencia con el escenario base, se observa que, en todos los casos, el BJP incentiva el crecimiento de la asistencia escolar (cuadro 6). El incremento marginal es más alto en el escenario 1, lo que implica que la transferencia es más efectiva en los cinco primeros cursos de primaria. Sin embargo, este resultado debe ser relativizado, ya que no se debe olvidar que el escenario 1 tiene un grupo objetivo mayor al de los restantes escenarios, aspecto que definitivamente influye. En los otros dos escenarios el incremento marginal es menor a la unidad; -0,9 es la mejora entre los escenarios 1 y 2, y 0,8 entre los escenarios 2 y 3. Estos resultados reflejan el mayor costo de oportunidad que tienen los individuos de mayor edad.

Agregando los impactos marginales generados por cada uno de los tres escenarios, es decir, evaluando el impacto del BJP tal y como se lo aplica hoy en día, se tiene una mejora neta en la tasa de asistencia de 3.6 puntos porcentuales (cuadro 6). Por ello, se puede afirmar que el BJP genera los incentivos suficientes para que 4 de 100 niños en edad de asistir a primaria que no asistían retornen o se inscriban por primera vez a la primaria.

Los detalles de la transición de una categoría a otra se hallan en el cuadro 7, que muestra en sus filas la situación inicial y en las columnas la situación que se simula para cada escenario. Medidas que no afecten al escenario base implicarán que los elementos de la diagonal sean iguales a 100% y que los elementos situados fuera de la diagonal sean iguales a 0%. Por el contrario, medidas que afecten la situación observada en el escenario base implicarán que algunos o todos los elementos situados fuera de la diagonal principal asuman valores diferentes de 0% y por tanto todos o algunos de los elementos de la diagonal principal sean menores a 100%.

Se observa que en el escenario 1, cerca a un 21% de las personas que estaban fuera del sistema educativo -no estudiaban- retornarían a estudiar y de éstos la mayor parte decidiría solamente estudiar. Es decir que el BJP en su primera versión fue un incentivo suficiente para que 2 de 10 personas que no estudiaban se matriculen y asistan a estudiar. Se observa que ninguna persona del grupo que estudia y trabaja cambia de categoría; sin embargo, esto no debe considerarse como un aspecto negativo, ya que el objetivo del BJP es incrementar la asistencia y no reducir el trabajo infantil. Una situación similar es observada en los otros dos escenarios, aunque el impacto marginal de éstos es menor. Así, en el escenario 2 se tiene que de cada 10 niños que no estudiaban 3 retornan a estudiar o se inscriben por primera vez a primaria. En el caso del escenario 3, el BJP incentiva a que 4 de cada 10 niños fuera de la escuela retornen o inicien sus estudios en primaria.

Se observa que en los tres escenarios (cuadro 7), una parte de los niños que dejan la situación S=0 no abandona completamente la actividad laboral sino que divide su tiempo entre el estudio y el trabajo. Esto hace que la proporción de niños que estudia y trabaja se incremente, resultado que es consistente con el valor del parámetro M. Esto implica que una fracción de los niños que sólo trabaja decida matricularse y asistir a la escuela y al mismo tiempo continuar trabajando, lo que sugiere que la razón para no asistir no está únicamente vinculada a la carencia de recursos sino también a características propias de los hogares y a la calidad de la oferta educativa. El comportamiento es similar en los otros dos escenarios, aunque el impacto marginal es menor.

El BJP tiene efectos en todos los deciles de ingreso (gráfico 2), aunque su impacto tiene mayor intensidad en los deciles más pobres, reflejando por tanto cierta característica progresiva. Esta característica se repite en el análisis por escenario. Así, el escenario 1 concentra su impacto en los 6 seis primeros deciles de ingreso. En el caso de los escenarios 2 y 3, el impacto es mucho menor, pero a diferencia del escenario 1 su impacto está concentrado en los dos deciles más pobres.

El cuadro 8 permite contrastar los impactos en la asistencia del BJP según características de interés. El impacto en la asistencia es mayor en el sector rural del país. En esta área, y considerando el escenario 3, la asistencia incrementa en 5.9 puntos porcentuales, lo que contrasta con los 2.5 puntos porcentuales de incremento observado en el área urbana. La discriminación por sexo muestra que el impacto es mayor entre las mujeres, aunque la diferencia con el impacto entre los hombres es mínima. En el escenario 3, la asistencia de los hombres se incrementa en 3.2 puntos porcentuales, mientras que la asistencia de las mujeres aumenta en 3.9 puntos porcentuales. En el caso del origen étnico no se evidencia diferencia estadísticamente significativa. De manera particular en el escenario 3 los indígenas incrementan su asistencia en 3.5 puntos porcentuales, mientras que los no indígenas lo hacen en 3.7 puntos porcentuales. Cuando se discrimina según condición de pobreza queda claro que el BJP tiene un mayor impacto en los grupos más pobres de la población12. Observando el escenario 3 se tiene que entre los pobres la asistencia pasa del 89.1% al 93.3 %, mientras que entre los no pobres lo hace de 96.0% a 97.7%. Esto implica un incremento en la asistencia de los pobres de 4.2 puntos porcentuales, resultado importante porque además de influir en la situación de corto plazo permite plantar las bases para que el ciclo intergeneracional de pobreza pueda quebrarse.

5.2. Impacto en la pobreza

Los impactos sobre la pobreza son analizados en dos dimensiones: a nivel del conjunto de hogares y a nivel de aquellos hogares en los que existen menores de 19 años. Se asume que la transferencia es distribuida de manera equitativa entre los miembros del hogar, puesto que no se cuenta con información sobre la distribución de recursos al interior de cada hogar. Los resultados de la simulación (cuadro 9) reflejan que el BJP tiene un reducido impacto en la reducción de la incidencia de pobreza (FGT(0)), tanto a nivel del total de hogares como cuando se considera únicamente a los hogares con menores de 19 años; esto es evidentemente una consecuencia de lo reducido de la transferencia13. Las reducciones en la brecha de pobreza (FGT(1)) y desigualdad entre los pobres (FGT(2)) son de mayor magnitud que las observadas para (FGT(0) y, además, son estadísticamente significativas en todos los escenarios. En el primer caso esto implica que la distancia media que separa a la población de la línea de pobreza se ha reducido. De manera particular los hogares han reducido su brecha de 35% de la línea de pobreza en el escenario base a 34.2% en el escenario 3. Un comportamiento similar se observa en el índice FGT(2), es decir, una reducción de nivel de desigualdad entre los pobres. El patrón que tienen los cambios en FGT(1) y FGT(2) confirma el carácter progresivo de la transferencia. Por tanto, si bien el BJP no afecta a la proporción de pobres, sí logra acercar a los mismos a la línea de pobreza y, además, mejora de manera preferente la situación de los más pobres.

El cuadro 10 valida esta última hipótesis. La proporción de indigentes se reduce de manera significativa tanto a nivel del total de hogares como en el caso de hogares con niños y adolescentes. Así, mientras en el escenario base un 39% de los hogares era indigente, en el escenario 3 esta proporción se reduce al 38%. Al igual que lo que se observa en el cuadro 14, la reducción en la brecha y desigualdad entre los pobres es elevada, confirmando el patrón progresivo de la transferencia. En todos los escenarios los resultados son estadísticamente significativos.

Entonces, el impacto del BJP no debe ser evaluado únicamente considerando su potencial para hacer que una persona salga de la pobreza, sino que se debe considerar el impacto de la transferencia en aquellos hogares que viven en condición de indigencia y que gracias a la transferencia pueden mejorar su calidad de vida y en muchos casos abandonar la condición de indigentes.

5.3. Impacto en la distribución del ingreso

El BJP afecta positivamente los niveles de desigualdad medidos por el índice de Gini (cuadro 11), ya que en todos los escenarios se observa una reducción de la desigualdad. A nivel nacional, el índice de Gini mejora en un 0.7% en el escenario 1 y alrededor del 0.2% en los otros dos escenarios. En el área urbana la mejora es de 0.6% en el escenario 1, y de 0.2% en el escenario 2. En este caso, la transferencia definida por el escenario 3 no tiene impacto en la distribución del ingreso del área urbana. En lo que hace al sector rural, la mejora distributiva es de 1.6% en el escenario 1, de 0.5% en el escenario 2 y de 0.3% en el último escenario. Agregando los impactos sucesivos de cada escenario, se tiene una mejora neta cercana al 1 % a nivel nacional, de 0.7% en el área urbana y de 2.4% en el área rural.

El impacto redistributivo que se observa en el cuadro 11 se debe a que el incremento en la asistencia es mayor en los deciles más pobres, lo cual implica que el peso de las transferencias sea también mayor en este grupo. Además, si se considera que los hogares más pobres tienden a tener más hijos, entonces el monto que se les transfiere, en términos agregados, es también mayor.

 

6. Simulando alternativas

En lo que sigue se simulan para el BJP esquemas alternativos al actualmente vigente. Éstos, si bien implican un incremento en el monto a ser transferido, mantienen costos de administración similares a los que actualmente tiene el BJP14. Si bien se incluye como referencia el escenario base, los resultados son contrastados solamente con el escenario 3, puesto que este último es el que refleja la actual estructura del BJP. Los esquemas alternativos que se proponen son:

Escenario 4: Con el fin de verificar el rol que juega la condicionalidad en los resultados. Se mantiene la estructura del pago actual del BJP pero se levanta la condicionalidad de la transferencia, es decir que el bono se paga a todos los niños en edad de asistir a primaria.

Escenario 5: Se mantienen las condiciones para acceder al beneficio y se incrementa el monto en un 25%. Es decir que se simula una transferencia de Bs. 250 anuales, condicionada a la asistencia.

Escenario 6: Los resultados presentados en apartados anteriores evidencian que los efectos del BJP parecen diluirse en los tres últimos cursos. Además se ha verificado que el gasto educativo en estos cursos es superior al gasto educativo en que se incurre en los primeros cinco cursos, por lo que interesa conocer si una transferencia diferenciada que internalice en parte estas diferencias podrían inducir modificaciones importantes en la asistencia. En ese sentido, el escenario 6 mantiene la transferencia de Bs. 200 anuales para los cinco primeros cursos e incrementa la misma a Bs. 300 anuales para los tres últimos cursos de primaria.

Escenario 7: El sector rural del país, pese a las mejoras logradas, aún mantiene tasas bajas de asistencia, por lo que es importante conocer cómo evolucionarían si la transferencia se diferenciara en función del lugar de residencia. En este caso se otorgará un pago de Bs 200 anuales a todos aquellos individuos que asistan a primaria en el área urbana y de Bs 300 anuales a todos los que lo hagan en el sector rural.

Escenario 8: Con el fin de identificar impactos diferenciados según género, se simula una transferencia condicionada de Bs. 200 anuales a todos los varones que asistan a primaria y de Bs. 300 anuales a todas las mujeres que asistan a primaria.

Los resultados sugieren que la condicionalidad de la transferencia tiene un rol fundamental en el incremento de la asistencia (cuadro 12), ya que los resultados del escenario 4 son idénticos a los que se tienen en el escenario base. Esto es congruente con el reducido valor del parámetro para el ingreso familiar (Y-i) hallado en el cuadro 9 e implica que el efecto ingreso puro no es suficiente para garantizar la asistencia y, por tanto, en este caso la condicionalidad es el elemento que garantiza el logro de una mayor asistencia a primaria.

Los escenarios 6, 7 y 8 muestran que mejores resultados a los logrados hasta ahora pueden alcanzarse diferenciando la transferencia. De manera particular, pagar más en el sector rural -escenario 7- o a las mujeres -escenario 8- puede tener un mejor resultado que pagar más por ciclo de educación en primaria -escenario 6-. Por otro lado, el escenario 5 confirma que el impacto de posibles incrementos en el monto actual de la transferencia tendría también impactos positivos superiores a los observados ya que la asistencia se incrementaría en aproximadamente medio punto porcentual.

Un balance de los resultados sobre la asistencia escolar observados en el cuadro 12 permite afirmar que son los escenarios 6 y 7 los que muestran los mayores impactos en términos de asistencia. Acá es importante notar que en el conjunto de simulaciones se hace abstracción de la oferta educativa, es decir, se asume que el incremento de la demanda puede ser absorbido por la oferta tanto en términos cuantitativos como cualitativos. Sin embargo, en los hechos este aspecto debe ser considerado por quienes toman las decisiones, ya que presionar la demanda sin acompañarla con mejoras en la oferta -sobre todo en el área rural-puede implicar resultados no deseados.

Si se considera solamente el monto de transferencia requerido para cada escenario, se concluye que son los escenarios 5 y 8 los que implicarían un mayor incremento, mientras que el escenario 4 sería el que refleje los menores incrementos.

Analizando de manera conjunta tanto el incremento en la asistencia como en el monto de transferencia, se concluye que es el escenario 6 el que presenta las ganancias en participación más baratas; es decir, minimiza los incrementos en el monto a ser transferido y al mismo tiempo maximiza los impactos en la participación. Los resultados son menos precisos cuando se analiza el impacto de las simulaciones sobre los niveles de pobreza (cuadro 13). En todos los escenarios la reducción en la proporción de pobres es pequeña. Las variaciones en la intensidad y severidad son también reducidas, lo que puede implicar la presencia de una reducción en el grado de progresividad de la transferencia, aunque se resalta que el escenario 7 sería el más progresivo. En lo que hace al impacto sobre la desigualdad (cuadro 14), la variación es mínima pero estadísticamente significativa en todos los escenarios. El mejor desempeño está en el escenario 7, ya que, además de reducir la desigualdad a nivel nacional, es el escenario que muestra la mayor caída del índice de Gini en el área rural. Es importante notar que los escenarios 5, 6, 7 y 8 tienen impactos reducidos a nivel urbano, por lo que la mayor parte de la mejora en el Gini es consecuencia de la mejora producida en el área rural.

 

 

7. Conclusiones

El trabajo utiliza técnicas de microsimulación para efectuar una evaluación ex ante del BJP en tres dimensiones: asistencia escolar, pobreza y desigualdad. Los resultados muestran que el BJP tiene impactos positivos en la asistencia escolar, es decir que la actual estructura del BJP genera los incentivos necesarios para que aproximadamente 4 de cada 100 niños que no asisten a primaria se matriculen y asistan -de estos cuatro niños la mayor parte son niños pobres de origen indígena que residen en el sector rural del país. Sin embargo, es importante destacar que conforme se reduce el número de niños fuera de la escuela el incentivo que ofrece el BJP pierde fuerza; por lo que no se debería esperar que BJP por sí sólo genere los incentivos necesarios para alcanzar coberturas universales.

Además de impulsar la reducción de la inasistencia y el incremento de la población que sólo estudia, el BJP trae consigo un incremento del grupo de individuos que trabaja y estudia al mismo tiempo, en una dimensión que no es despreciable. Esto pone en la agenda de discusión el tema de la calidad de horas dedicadas al estudio, es decir que, más allá de la sola asistencia, se debería dar importancia a la calidad de esa asistencia. Si bien este aspecto no ha sido abordado en el trabajo, su consideración es importante tanto desde el punto de vista de política como de futuros trabajos de investigación.

Los resultados muestran que el BJP tiene un claro carácter progresivo. Sus impactos en términos de asistencia, pobreza y desigualdad están concentrados, con mayor intensidad, en los más pobres de la distribución. Sin embargo, se debe notar que el bono también beneficia a una fracción no despreciable de la población situada en los deciles superiores, lo que puede estar restando eficiencia a la política.

Es importante reconocer que, si bien el BJP prácticamente no reduce el número de individuos debajo la línea de pobreza, sí permite reducir el número de personas debajo de la línea de indigencia. Adicionalmente, el bono mejora los indicadores de severidad e intensidad de la pobreza, aspecto que confirma la característica progresiva del mismo y su interés por los estratos bajos de la distribución. El impacto en la desigualdad a nivel nacional es positivo pero de dimensión reducida, sin embargo, no sucede lo mismo en el sector rural, donde se evidencia una mejora apreciable de la desigualdad.

Las simulaciones de alternativas al BJP han dejado en claro dos aspectos:

•   Primero, que el rol de la condicionalidad es vital para el logro de resultados en términos de asistencia, ya que la transferencia en sí misma no genera los incentivos necesarios para influir enla decisión de asistencia debido a lo reducido del efecto ingreso. Adicionalmente, en el mediano y largo plazo la condicionalidad impulsa actitudes más responsables por parte de los padres hacia la educación de sus hijos, ya que, al neutralizar una parte del costo que éstos enfrentan al enviar a sus hijos a la escuela, permite que aquéllos puedan internalizar la importancia de la educación de manera más fluida.

•   Segundo, para profundizar los logros alcanzados hasta ahora, es importante diseñar estrategias que permitan llegar con más fuerza a los grupos más vulnerables. Por ejemplo, si el costo de oportunidad de las familias rurales pobres las lleva a retirar a los niños de la escuela para ocuparlos en el trabajo familiar, un mayor pago a estas familias en relación a sus pares del área urbana puede ser una manera de enfrentar el problema. Sin embargo, al momento de diseñar estrategias diferenciadas es importante considerar el conjunto de inconvenientes en la gestión y logística que estructurar esquemas de operativos de focalización pueden generar por lo que análisis beneficio-costo deben ser realizados antes de definir el rumbo de la política.

Adicionalmente, las simulaciones muestran que, si el objetivo es aumentar la asistencia a primaria, transferencias diferenciadas por grado serían la mejor opción. Sin embargo, si el objetivo incluye además la reducción de la pobreza y la desigualdad, las transferencias diferenciadas por lugar de residencia serían la mejor opción. Sin embargo, el estudio también muestra que el logro de objetivos vinculados a pobreza y desigualdad exige que las políticas de transferencia condicionada estén articuladas a la política social del país, entendida ésta como un sistema integrado de protección social. Sólo actuando de manera integral y coordinada se podrá enfrentar esta problemática en el mediano plazo.

 

8. Recomendaciones de política

En base al análisis precedente, y con el fin de mejorar la eficiencia del BJP, se sugiere:

i) Establecer intervenciones diferenciadas según grupos de población, regiones o grados de educación.

ii) Realizar estudios que permitan tener una aproximación al costo de oportunidad que tienen las familias cuyos hijos no asisten a primaria, con el fin de poder tener más precisión en el monto a ser trasferido por el BJP.

iii) Coordinar la oferta de servicios con la demanda generada a partir de la condicionalidad del bono, sobre todo en regiones pobres donde el acceso y calidad del servicio puede tener deficiencias. Además de incentivar el incremento en la asistencia, se debe garantizar el acceso tanto en términos cuantitativos (e.g., disponibilidad de edificios escolares y unidades educativas, transporte escolar, etc.) y cualitativos (e.g., disponibilidad de presupuesto, materiales, maestros, formación docente, etc.) para todos los demandantes.

iv) Al no cubrir la totalidad de los gastos en educación ni el costo de oportunidad de dejar de trabajar, el BJP no genera el incentivo suficiente para que se logre alcanzar la universalización de la educación primaria. Por lo tanto, se hacen necesarios programas complementarios que permitan reducir esos costos. Se sugiere impulsar programas de distribución de insumos escolares, transporte escolar, alimentación e internados escolares, focalizando los mismos en las poblaciones y regiones más vulnerables. Se sugiere que la política educativa considere, de manera complementaria al BJP, otros incentivos tanto a la demanda como a la oferta, de manera que se puedan reforzar los incentivos que genera el bono.

 

Artículo recibido: 15 de septiembre de 2011

Manejado por: ABCE y BCDE*

Aceptado: 30 de septiembre de 2011

 

Notas

* Economista. Email: eyanez@ialternativo.org

El estudio fue realizado gracias al apoyo financiero de la Fundación Canadiense para las Américas (FOCAL). El autor agradece a Ronald Rojas y Ernesto Pérez por los comentarios a versiones previas del trabajo, a Erick Meave, por la información proporcionada, y a los participantes del seminario por sus desinteresados aportes. Cualquier error, así como las opiniones expresadas, son de responsabilidad del autor y no comprometen al FOCAL.

1 CEPAL (2006).

2    La educación especial está destinada a la atención e integración de los educandos que se encuentran en situación de excepcionalidad debido a que sus características bio-psico-sociales exigen una atención especial y el uso de técnicas y procedimientos particulares.

3    Los centros de educación juvenil alternativa se constituyen en instancias para los adolescentes que no pueden continuar sus estudios en el área de educación formal. Estos centros ofrecen modalidades escolarizadas, no escolarizadas, presenciales y a distancia, incluida la formación profesional por experiencia.

4    El periodo de pago coincide con los dos últimos meses de clases ya que un requisito para su cobro es tener por lo menos un 80% de asistencia.

5 Nótese que este último supuesto determina una neutralidad al riesgo.

6 McFadden(1973).

7 Por tanto, se asume que la estructura que determina el comportamiento de los hogares en el año 2005 es la misma que se tendría en los siguientes tres años.

8    La corrección exige contar con instrumentos que afecten el ingreso laboral, pero no la decisión entre estudiar y/o trabajar.

9    Lee (1983) propone una generalización del procedimiento en dos etapas de Heckman. Sin embargo, este procedimiento es justificado y eficaz en casos particulares de ocurrencia poco probable. Más detalles se hallan en Bourguignon et al. (2001).

10  Verificar estas hipótesis escapa a los objetivos de este estudio.

11   Acá se asume que las condiciones del mercado de trabajo observadas por los niños y jóvenes afectan su decisión de trabajar y/o estudiar únicamente, a través de las ganancias potenciales que ofrece el mercado.

12 Este resultado puede también estar relacionado al hecho de que las familias más pobres tienden a tener más hijos.

13 Recuérdese que la transferencia es de Bs. 200 por año lo que implica que en términos mensuales el monto se reduce notoriamente.

14 Si bien sería de interés considerar un escenario focalizado en los más pobres, los costos administrativos de identificarlos pueden ser muy elevados y por tanto no ser comparables con los otros escenarios propuestos.

* Bolivian Conference on Development Economics.

 

Referencias

1.      Attanasio, O., M. Costas y A. Santiago (2001). "Education Choices in Mexico: Using a Structural Model and a Randomized Experiment to Evaluate PROGRESA". Documento de Trabajo, PROGRESA.

2.      Bourguignon, F., F. Ferreira y P. Leite (2002). "Ex ante Evaluation of Conditional Cash Transfer Programs: The Case of Bolsa Escola".World Bank Policy Research Working Paper N° 2916.

3.      Bourguignon, F., M. Fournier y M. Gurgand. (2001). "Fast Development with a Stable income Distribution: Taiwan, 1979-1994". Working Paper 200023-04 CREST/ INSE.

4.      Bornhorst, F. (2009) "How Good Are Ex Ante Program Evaluation Techniques? The Case of School Enrollment in PROGRESA". Fondo Monetario Internacional. Working Papers 09/187.

5.      CEPAL (2006). "La protección social de cara al futuro: acceso, financiamiento y solidaridad". Santiago de Chile.

6.      Lee, L. (1983)." Generalized Econometric Models with Selectivity". Econometrica, 51.

7.      MacFadden,D. (1973)."Conditional Logit Analysis of Qualitative Choice Behavior". En: Frontiers in Econometrics. Zarembka Ed. Academic Press.

8.      Todd, P. y K. Wolpin (2006). "Using a Social Experiment to Validate a dynamic Behavioral Model of Child Schooling and Fertility: Assessing the Impact of a School Subsidy Program in Mexico". C.American Economic Review, December.

 

Anexo

Definición de variables

 

 

Define la elección del individuo i. Toma el valor de 0 si el individuo no asiste a ningún centro de educación primaria, 1 si asiste a un centro de educación primaria y trabaja por una remuneración monetaria fuera de su hogar, y 2 si asiste a un centro de educación primaria. En este último grupo se considera a todos aquellos que trabajan en actividades familiares sin remuneración (ej.,ayuda en el taller, trabaja en el campo, cuida animales, entre otros) y que estudian. Para la construcción de esta variable se utilizan las siguientes preguntas: s3 04, s3 08 s3 09, la condición de actividad y el ingreso laboral total.

Ingreso mensual per cápita

Es la suma del ingreso laboral y del ingreso no laboral mensual del hogar dividido por el número de miembros del hogar, excluyendo ala empleada doméstica y sus parientes.

Ingreso laboral

Es el ingreso monetario mensual que obtiene el individuo i por su participación en el mercado laboral. Incluye los ingresos por actividad principal y secundaria, si esta última existiera. Se considera únicamente aquellos ingresos mayores a cero.

Y-i

Es el ingreso mensual del hogar menos la contribución de i.

Wi

Es el ingreso laboral mensual de i. En los casos en que este no es observado, fue imputado a partir de una ecuación de ingreso tipo Mincer.

Residencia en área rural

Toma el valor de 1 si el individuo reside en el área rural y 0 en otro caso. Construida en base al código de identificación de las UPM.

Residencia en área ciudad intermedia

Toma el valor de 1 si el individuo reside en el área urbana conformada por ciudades intermedias y 0 en otro caso. Construida en base al código de identificación de las UPM.

Residencia en área ciudad capital

Toma el valor de 1 si el individuo reside en el área urbana conformada por las nueve ciudades capitales de departamento y la ciudad de El Alto y 0 en otro caso. Construida en base al código de identificación de las UPM.

Edad

Edad en años del individuo

Hombre

Identifica el sexo del individuo. Toma el valor de 1 si el individuo es hombre y 0 en otro caso.

Mujer

Identifica el sexo del individuo. Toma el valor de 1 si el individuo es mujer y 0 en otro caso.

Origen indígena

Se utilizan los conceptos de pertenencia a pueblo indígena y de lengua en su sentido amplio (la habla y la aprendió en su niñez) para identificar a la población indígena. En ese sentido, se definen como indígenas aquellas personas que se autoidentifican como pertenecientes algún pueblo indígena y/o hablan habitualmente una lengua nativa, la misma que fue aprendida durante su niñez (lengua materna). La variable se construye en base a la información proporcionada por las preguntas s1-07, s1_08_1, s1_ 08_2, s1_ 08_3 y s1_10 de la En cuesta de Hogares.

Número de miembros del hogar

Es el total de miembros del hogar, sin contar a la empleada doméstica y sus familiares.

Rango del menor

Es el número de orden de los menores del hogar. Así, el menor de mayor edad tiene el rango 1, el que le sigue 2, y así sucesivamente.

Años de escolaridad

Identifica los años de escolaridad cumplidos del individuo. Los años se calculan desde primaria, donde cada grado representa un año de escolaridad. Por lo tanto, cuando se culmina primaria se tienen 8 años de escolaridad.

Educación secundaria

Identifica el grado de educación del individuo. Asume el valor de 1 si el individuo tiene un nivel de educación de secundaria (completa o incompleta) y 0 en otro caso. Se construye a partir de los años de escolaridad.

Educación terciaria

Identifica el grado de educación del individuo. Asume el valor de 1 si el individuo tiene un nivel de educación terciario (completa o incompleta) y 0 en otro caso. En esta categoría se incluye la educación universitaria, técnica, normal e institutos militares. Se construye a partir de los años de escolaridad.

Indigente

Asume el valor de 1 si el ingreso per cápita del hogar no supera la línea de indigencia y 0 en otro caso. La línea de indigencia con la que se trabaja es la estimada por UDAPE para el año 2005.

Pobre

Asume el valor de 1 si el ingreso per cápita del hogar no supera la línea de pobreza y 0 en otro caso. La línea de pobreza con la que se trabaja es la estimada por UDAPE para el año 2005.

Mediana del ingreso laboral por departamento Es la mediana del ingreso laboral que paga el mercado laboral a los sujetos entre 10 y 20 años según sexo. Se construye a partir de las variables Depto, s1_02 e ingreso laboral.

 

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