LOS PROGRAMAS SOCIALES Y LA POBREZA EN BOLIVIA. UN EJERCICIO
EVALUATIVO
SOCIAL PROGRAMS AND POVERTY IN BOLIVIA. AN EVALUATIVE EXERCISE
Braulio Ramos Menar
1
Dante Ayaviri-Nina
2
Universidad Técnica de Oruro (Bolivia). Correo electrónico: bramosmenar@gmail.com
Universidad Nacional de Chimborazo (Ecuador). Correo electrónico: dayaviri@unach.edu.ec.
Resumen
La presente investigación realiza una evaluación de los programas sociales de lucha contra la pobreza. En concreto, se
estudia el programa de transferencia monetaria condicionada Bono Juana Azurduy en Bolivia. La muestra está conformada
por dos grupos, uno de tratamiento y otro de control; y se realiza la estimación propensity score matching de evaluación,
a partir de la Encuesta de Hogares del Instituto Nacional de Estadística. Las variables dependientes analizadas son la
pobreza por ingreso y la pobreza extrema; a su vez, la percepción del bono se considera como la variable de tratamiento.
Asimismo, las variables independientes del modelo estuvieron representadas por características demográcas, sociales
y económicas del hogar. Los resultados permiten observar que la política social operativizada a través de transferencias
monetarias, permitieron reducir en un 2,6% la pobreza por ingreso y 3,6% la pobreza extrema.
Palabras Clave
Transferencia monetaria condicionada, bono Juana Azurduy, pobreza.
Abstract
is research carries out an evaluation of the social programs to ght poverty. Specically the conditional cash transfer
program of the Juana Azurduy bond in Bolivia is studied. e sample is made up of two groups, treatment and control;
and the evaluation propensity score matching is performed, based on the Household Survey of the National Institute of
Statistics; the dependent variables analyzed are income poverty and extreme poverty; in turn, the perception of the bonus
is considered as a treatment variable. Likewise, the independent variables of the model were represented by demographic,
social and economic characteristics of the household. e results allow us to observe that the social policy implemented
through monetary transfers, made it possible to reduce income poverty by 2.6% and extreme poverty by 3.6%.
Key Words
Conditioned money transfer, Juana Azurduy bonus (cash-transfer), poverty.
UNIVERSIDAD NACIONAL DE CHIMBORAZO
KAIRÓS, REVISTA DE
CIENCIAS ECONÓMICAS, JURÍDICAS Y ADMINISTRATIVAS
Vol. 4 (2021), No. 6, Primer Semestre (Enero - Junio), (8-18)
ISSN No. 2631-2743
DOI: https://doi.org/10.37135/kai.03.06.01
Recibido 27 de febrero de 2020; Aceptado 11 de octubre de 2020
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Introducción
Las políticas públicas acompañan los procesos de desarrollo y crecimiento económico de los países (González-Páramo,
1994; Biescas, 2000; Röth, 2003; Ramón y Cajal, 2007; Ayala, 2008; Montero et al., 2008; Arias, 2014). En América Latina,
estas no tuvieron buenos resultados importantes en relación al desarrollo y la reducción de la pobreza (Stahl, 1994;
Arrizabalo, 2000; García, 2003; Pellitero, 2003). Actualmente persisten grupos vulnerables en la sociedad, al respecto se
menciona que “han fracasado, en cuanto a lograr el objetivo de llegar a los pobres y sacarlos de esa condición” (Godínez
et al., 1995:14). Esta situación ha cambiado con la aplicación de políticas sociales, que “implementan las transferencias
directas a las familias, con el propósito de moderar la intensidad de la pobreza y contribuir a insertar a sectores excluidos
en las matrices de protección social” (Filgueira, 2014:29). En este sentido, las políticas públicas fueron complementadas
con políticas sociales denominadas Transferencias Monetarias Condicionadas (TMC), con el propósito de disminuir la
desigualdad y pobreza.
Al mismo tiempo, Godínez et al. (1995) y Monterrey (2013), mencionan que es importante realizar una focalización
adecuada de los grupos sociales beneciados –en su generalidad se consideran grupos vulnerables a los niños, madres,
ancianos– y realizar la evaluación –inversión y ecacia– de las políticas sociales. Esto como consecuencia de que, en
muchos países, “los gobiernos destinan una importante cantidad de recursos a la realización de políticas sociales, pero
cuando se analizan los resultados de esa inversión, la principal conclusión es que los recursos no favorecen a los pobres”
(Godínez et al., 1995:13). Por su parte, Ortiz (2007:6), indica que “las políticas sociales pueden superar el círculo vicioso
de la pobreza y el atraso, y crear un círculo virtuoso en el que el desarrollo humano, genere crecimiento económico”;
es decir, la política social, en este caso expresada en las transferencias monetarias condicionadas permitirá mejorar las
condiciones de vida de la población y consecuentemente los indicadores de pobreza. En esta misma línea, la aplicación
de los programas de transferencias condicionadas en efectivo ha ido acompañada de evaluaciones para medir su ecacia
e impacto (Ugarte & Bolívar, 2015:48).
Los programas sociales de Transferencias Monetarias Condicionadas, diseñadas en reemplazo a las políticas tradicionales
de suministro de bienes y servicios, son objeto de un amplio debate. Las políticas de entrega directa de dinero en efectivo
a grupos focalizados respecto de la implementación de programas y proyectos económico-productivos generan una
disyuntiva de prioridades entre el aspecto social y económico, entre el presente y el futuro (Ramos et al., 2017). Estos
programas fueron expandidos a nales de los noventa e inicios del milenio en varios países, y se los conoce como
“transferencias condicionadas o “con corresponsabilidad, con énfasis en tres propósitos: i) transferencia directa de
ingresos para alivio a la pobreza; ii) incentivos a la inversión en capital humano, e iii) incorporación de la población a
redes de protección y promoción social (Filgueira, 2014:29). Así, los Programas TMC se aplicaron en América Latina
como la principal forma de intervención de los gobiernos para atender a la población en situación de pobreza, a través
de la asignación de recursos monetarios, cuyo objetivo fue buscar la reducción de la pobreza, mediante programas de
asistencia social condicionada a las acciones de los receptores (Cena, 2015).
En el caso de Bolivia, fue en el año 2006, donde se efectuaron transformaciones al modelo neoliberal –el mismo estuvo
caracterizado por la implementación de diferentes programas sociales– orientados a la construcción del Modelo
Económico Social Comunitario Productivo fundamentado en el paradigma del Vivir Bien (Ugarte y Bolívar, 2015:46).
El modelo orienta la política económica a la generación de excedentes económicos que deben ser redistribuidos a los
sectores más vulnerables de la población boliviana mediante programas condicionados, que permitan atenuar los niveles
de pobreza. En esa línea, Monterrey (2013), arma que en 2002-2004 fueron implementadas algunas estrategias para
disminuir los niveles de pobreza, entre ellas, la Estrategia Boliviana de Reducción de la Pobreza (EBRP), cuyo instrumento
fue la directriz en la causa y el objetivo de la pobreza, siendo uno de los componentes estratégicos la protección social,
entendida como el conjunto de políticas orientadas a los grupos vulnerables de la sociedad.
Con respecto a la pobreza en Bolivia, el Instituto Nacional de Estadística (INE) estableció que en el periodo 2005-2015, la
pobreza disminuyó de 59,6% a 38,6%, 21 puntos porcentuales; a su vez, la pobreza extrema nacional se redujo de 36,7%
a 16,8%. La pobreza extrema en el área rural registró una disminución de 32,3% y en el área urbana de 11,2%. Siendo
una de las funciones esenciales del Estado garantizar la seguridad alimentaria (Constitución Política del Estado, 2009),
se instituyó en Bolivia el bono Madre Niño-Niña Juana Azurduy (BJA) a partir del 3 de abril de 2009, con la nalidad
de “mejorar la salud y nutrición de las mujeres embarazadas, niños y niñas menores de dos años” (Decreto Supremo N°
066, 2009); este bono consiste en la asignación de dinero por la asistencia de las madres a los servicios de salud materna
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infantil, previo cumplimiento de los controles respectivos.
En este contexto, Satriano (2006), menciona que las políticas sociales debieran traducirse en resultados que benecien
a la población y reduzca la pobreza. Así, resulta importante realizar una evaluación del bono Juana Azurduy, para
comprender si la implementación fue efectiva y si éste redujo los indicadores de pobreza (pobreza por ingreso y pobreza
extrema). En este contexto, este trabajo tiene el objeto de evaluar para el año 2014, el periodo se considera porque
los datos de las variables son completos, esto en relación a la pobreza de los hogares beneciados del programa de
transferencia monetaria condicionada bono Madre Niño-Niña “Juana Azurduy” en Bolivia.
Fundamentos Teóricos
La economía es una ciencia social que se encarga de la asignación de los recursos escasos en relación a las necesidades
de una sociedad. A su vez, la evaluación de de las políticas públicas, permite comprender la ecacia o inecacia en
la asignación de los recursos, tiene como propósito determinar si un programa produjo los efectos deseados en las
personas, hogares e instituciones a los cuales se aplica; obtener una estimación cuantitativa de estos benecios y evaluar
si ellos son o no atribuibles a la intervención del programa (Godínez et al., 1995:25).
Para evaluar un programa es importante conocer sus efectos, en el caso de la investigación, es el efecto de tratamiento
sobre algún resultado de interés, que es la pobreza, experimentado por los individuos de una población determinada.
Al respecto, Aedo (2005) arma que la estimación o evaluación establece la diferencia, en alguna variable que se ha
escogido como indicador de resultados de un programa, entre la situación que presenta un individuo, o el cambio en
ésta, después de haber participado en el programa versus la situación en que se encontraría, o el cambio en ésta, si no
hubiese sido beneciario; en cambio, Ugarte y Bolívar (2015), arman que para calcular los resultados alcanzados por
los bonos sociales sobre la reducción de la pobreza, se pueden emplear dos técnicas de evaluación: Propensity Score
Matching (PSM) y Variables Instrumentales; los experimentos aleatorios, requieren de un proceso de generación de los
datos, como ser el proceso de diseño muestral y diseño del experimento, cuando no se pueden aplicar estas estrategias,
la econometría de evaluación ofrece diferentes alternativas, basadas en diferentes supuestos.
En una evaluación de un programa social, el objetivo es identicar la relación de causa-efecto entre algún programa
implementado y los resultados obtenidos (Etxebarria, 2000; Sáinz, 2006; Feinstein, 2007; Salazar, 2009; Gutiérrez, 2014;
De la Fuente, 2002); el problema fundamental en una evaluación surge por el hecho de no poder observarse ambos
estados al mismo tiempo para la misma observación, es decir, la situación en caso de participación y la situación en que
se encontraría si hubiese participado en el programa, por lo que uno de los estados es contractual (Gutiérrez, 2014).
Por esta razón, Ugarte y Bolívar (2015) señalan que es necesario denir además de la muestra de participantes sobre
los cuales se ha materializado la intervención (grupo de tratamiento) otra muestra para efectos de comparación (grupo
de control) y denir, a la vez, estrategias de identicación que generen contrafactuales adecuados, en un marco de
inexistencia de información experimental.
a) Inferencia Causal
La inferencia causal pretende cuanticar la inuencia de la política sobre individuos afectados, la medida del efecto se
basa en la comparación entre dos situaciones, cuando la política (tratamiento) se produce y cuando no tiene lugar dicha
medida. Sea Y la variable (continua) objeto de estudio,
Y
it
1
es el valor de la variable para el individuo i en el momento
del tiempo t si el individuo ha recibido el tratamiento, y en el caso de ausencia de tratamiento. Los resultados para el
individuo i en el periodo t de esta medida es
it it it
YY
10
. Sin embargo, esta diferencia es desconocida porque no es
posible observar estos dos términos para un mismo individuo al mismo tiempo:
YD
YD
Y
it ii
ti
it
10
1
()
, donde
D
i
es
un indicador igual a uno si el individuo i recibe el tratamiento y cero en caso contrario. Alfonso (2006), Duran (2004)
mencionan que esta dicultad se conoce por el nombre de Problema Fundamental de Evaluación y fue introducida
por Roy (1951) y Rubin (1974). La solución a este problema depende de tres vías de actuación básicas en un proceso
de evaluación. Dos de ellas son comunes a cualquier estudio aplicado, como son la base de datos y variable objeto de
estudio. La importancia de realizar comparaciones entre grupos comparables es fundamental, como Heckman, Smith
y Clements (1997) resaltan; la tercera vía es más propia de la evaluación de tratamientos, se conforman dos grupos de
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individuos que puedan ser comparados, el grupo de tratamiento formado por aquellos individuos que están afectados por
la política, y el grupo de control, donde se incluyen los individuos que no reciben ningún tipo de tratamiento (Alfonso,
2006).
Por lo tanto, se busca un grupo de control apropiado que permita ser comparable con el grupo de tratamiento para
analizar el efecto de la política en el grupo de individuos que se encuentran afectados. Una dicultad añadida proviene
del proceso de generación de los grupos de tratamiento y control. Una vez determinada la variable de estudio y el
parámetro de interés que se pretende analizar, un factor determinante en el proceso de evaluación es la formación de
un grupo de tratamiento y otro de control. No obstante, existen problemas en la denición del grupo de tratamiento, la
existencia de aleatoriedad en la selección de los elementos a los grupos de tratamiento y control, así como la potencial
heterogeneidad en el tratamiento (el individuo puede completar o abandonar el tratamiento una vez incluido en el grupo
de tratamiento) son factores que afectan a la evaluación de la política.
Así, D* =1 identicaría a los individuos que participan en el programa siguiendo un procedimiento aleatorio y cero si
no participan; en caso de participar, obtendrían un valor Y*, y en caso contrario, Y*. Los individuos seleccionados
en forma aleatoria al programa toman el valor de R=1 condicionado a que D*=1 y R=0 en caso contrario, mientras
T=1 seria para aquellos que participan en el tratamiento y no abandonan condicionado a que R=1. La identicación de
momentos poblacionales requiere condiciones más complejas que las establecidas para las medias condicionales. Un
caso especial es el supuesto de efecto común para todos los individuos, donde la distribución del resultado es degenerada
y se concentra en la media del resultado alcanzado (Abadie, 2003; Heckman, Smith y Clements,1997).
También se observan otros ejemplos de parámetros de interés, como la proporción de individuos tratados que se benecia
del programa (que se dene por la expresión Pr (Y > Y /D =1) o diversos cuantiles de la función de distribución del
efecto (inf -{Y-Y/D=1)<q}, donde q representa el valor del cuantil). Los diferentes condicionantes que presentan
las bases de datos han originado la creación de múltiples deniciones de parámetros de interés sobre el efecto medio del
tratamiento. Los parámetros más conocidos son: (i) el efecto medio del tratamiento, (ii) el efecto medio del tratamiento
en los tratados, (iii) el efecto medio del tratamiento local y (iv) el efecto medio del tratamiento marginal.
El efecto medio del tratamiento (Average Treatment Eect o ATE), se dene como la diferencia de dos valores esperados:
ATE
EY YEYEY
()()
()
12
10
(1)
Este parámetro ofrece el efecto del tratamiento sobre una muestra aleatoria de individuos considerando un colectivo de
observaciones elegidas de forma aleatoria para los grupos de tratamiento y control, con objeto de averiguar el resultado
medio del programa. El efecto medio del tratamiento en los tratados (Average Treatment eect on the Treated o ATT)
determina el valor medio del tratamiento para las personas que recibieron el tratamiento, en comparación con los no
tratados en el caso hipotético de que ellos también hubieran recibido el tratamiento:
ATE
EY YD EY DEYD
(/)(/)(/ )10
10
111
(2)
b) Propensity Score Matching
Uno de los principales problemas de los métodos tradicionales de matching consiste en el condicionamiento por las
variables X’s. Para la construcción del grupo de control se debe encontrar individuos no tratados que sean similares
a individuos tratados. El propensity score, se reere a la probabilidad de haber pasado por el programa, p (ˆX), se
puede estimar para cada uno de los individuos de la muestra de tratados y potenciales controles. El objetivo es obtener
una medida de la comparabilidad de los individuos del grupo de control (individuos “no tratados”) con respecto a
aquellos del grupo de individuos sujetos a tratamiento; en términos de tener valores de propensity score más cercanos.
La estimación del propensity score se reere a la estimación de un modelo de elección discreta de participación en el
programa condicional a un vector de características individuales que puede haber inuıdo en dicha posibilidad (Burga,
2003:10). En este sentido, el propensity score puede estimarse con un modelo PROBIT o LOGIT, utilizando como
variables explicativas diferentes características individuales que pueden determinar la posibilidad de que el individuo
se halla beneciado del programa.
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Metodología
La presente investigación es de tipo explicativa, orientada a evaluar o revisar los resultados alcanzados por el bono Juana
Azurduy que consiste en un incentivo monetario, que perciben todas las madres bolivianas que no cuentan con un
seguro de salud a corto plazo y los niños menores a dos años. Para ello, se realiza el estudio de corte transversal para el
año 2014 a partir de los datos disponibles de la Encuesta de Hogares realizado por el INE, datos que completos para el
análisis de las variables; es decir, la técnica de la revisión documental permitió el análisis de las variables socioeconómicas
y demográcas de la población boliviana. La unidad de observación fueron los hogares y los integrantes que se
beneciaron del bono, la encuesta fue aplicada en los nueve departamentos de Bolivia, recopilados de 36.618 personas
que corresponden a 9.846 hogares, tanto en el área urbana como rural.
La Encuesta de Hogares considera como marco muestral a 10.404 viviendas a nivel nacional y 867 Unidades Primarias de
Muestreo por departamento y área geográca, construido en base a la información del CNPV-2012 (Instituto Nacional
de Estadística, Diseño Muestral EH, 2014). La herramienta que permitió realizar el análisis econométrico fue el soware
STATA/MP 14.0.
Resultados y discusión
Según el Banco Mundial, en el periodo 2000-2014, la pobreza extrema (personas que viven con menos de 2,5 dólares
al día) en América Latina y el Caribe se redujo de 25,5% a 10,8%. Durante la década 2004-2014 la economía boliviana
creció a una tasa anual promedio del 4,9% debido a los altos precios de las materias primas (INE, 2014). Según el Banco
Mundial, la pobreza moderada se redujo del 59% al 39% entre 2005 y 2014 y el coeciente de Gini de desigualdad bajó
de 0,60 a 0,47. Según el INE, la pobreza en Bolivia en el 2014 fue de 39,1% y el 2015 disminuyó a 38,6%. En el periodo
2005-2015, la pobreza en Bolivia bajó de 59,6% a 38,6% y la pobreza extrema disminuyó de 36,7% a 16,8%. La pobreza
extrema en el área rural registró una disminución de 32,3% y en el área urbana de 11,2%.
Bolivia se caracteriza por presentar elevados niveles de pobreza, una gran parte de la población vive en extrema pobreza
e indigencia. Sin embargo, en la última década, las políticas sociales estuvieron orientadas a mejorar la redistribución
de los ingresos y las condiciones de vida de ciertos grupos vulnerados, como son los niños, personas de la tercera edad
y madres embarazadas. A pesar de estos avances, aún persisten las desigualdades en Bolivia, los niveles más altos de
pobreza están en el área rural.
a) Bono Juana Azurduy
En el año 2008, aproximadamente el 74% de la población boliviana no estaba cubierta por la seguridad social de corto
plazo, que incidía principalmente a las mujeres y los niños, evidenciando elevadas tasas de mortalidad materna e infantil
y desnutrición crónica en la población menor de dos años, restringiendo las posibilidades de superación de la exclusión
y la pobreza intergeneracional (Decreto Supremo N° 066, 2009).
El Plan Nacional de Desarrollo Económico Social para Vivir Bien, considera cuatro pilares de Bolivia Digna, Soberana,
Productiva y Democrática, con el objetivo de promover el desarrollo integral mediante la construcción de un nuevo
patrón de desarrollo que permita la erradicación de la pobreza, desigualdad social y exclusión (UDAPE, 2015). Con
el propósito de mantener un crecimiento sostenido y reducir los índices de pobreza y mejorar el acceso a servicios
básicos, a principios del 2016 fue aprobado el Plan Nacional de Desarrollo Económico y Social 2016-2020. Con el Plan de
Desarrollo Estratégico Social, se prevé que el crecimiento pueda mantenerse, en promedio, en alrededor del 5% entre 2016
y 2020, reduciendo la extrema pobreza del 17% al 10%. Asimismo, la Política de Protección Social y Desarrollo Integral
Comunitario (PPS-DIC), se inscribe en la Bolivia Digna, que está enfocada a intervenir de manera progresiva en los
territorios y poblaciones vulnerables y de extrema pobreza, a n de lograr en el corto, mediano y largo plazo los cambios
estructurales establecidos en los objetivos de la política. En el marco de la Política de Protección Social, se instituye el
Programa Madre Niño-Niña bono Juana Azurduy, como un programa de transferencias monetarias condicionadas.
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El bono Juana Azurduy, es un Programa social establecido mediante Decreto Supremo N° 066 en fecha 3 de abril de
2009, en los 9 departamentos de Bolivia y sus 339 municipios, cuyo objetivo es instituir el incentivo para la maternidad
segura y el desarrollo integral de la población infantil de cero a dos años de edad, en el marco del Plan Nacional de
Desarrollo y las políticas de erradicación de la pobreza extrema (Art. 1). En este sentido, el BJA pretende mejorar la salud
y nutrición de las mujeres embarazadas, niños y niñas menores de dos años.
En el marco del Programa de Desnutrición Cero y las políticas de erradicación extrema de pobreza, el pago del bono tiene
por nalidad hacer efectivos los derechos fundamentales de acceso a la salud y desarrollo integral, consagrados en la
Constitución Política del Estado, a n de disminuir los niveles de mortalidad materna e infantil y la desnutrición crónica
de los niños y niñas menores de 2 años (Art. 1, Decreto Supremo N° 066). Bajo estos antecedentes, la Transferencia
Monetaria Condicionada consiste en el pago en efectivo por la asistencia de las madres a los servicios de salud materna
infantil. Los pagos se realizan previa vericación del cumplimiento de los controles, los mismos están asignados de la
siguiente manera:
Tabla 1: Transferencia Monetaria Condicionada BJA
TRANSFERENCIA $US
Controles Prenatales (4 controles cada uno a 7.2 $US) 28.7
Parto institucional más control post-natal 17.2
Controles bimestrales integrales de salud (12 controles cada dos meses $US 17.9,
desde que nace hasta que cumpla los dos años) 215.5
T O T A L 261.5
Fuente: elaboración propia con base en Programa BJA. (2016).
En los 33 meses (nueve meses de embarazo y hasta que cumpla el niño/niña los dos años de edad) la madre percibe en
total Bs. 1820 equivalentes a 261.5 dólares americanos; son beneciarias las madres embarazadas, niños, niñas hasta que
cumplan los dos años de edad y asistan a los controles de los servicios de salud público, certicados mediante el Carnet
de Salud. Durante el periodo 2009-2014 la población beneciaria fue de 1.246.856 personas que corresponde a población
beneciaria Madres (505.354) y población beneciaria Niños (741.502). En el año 2014, se ha beneciado con el pago
del bono Juana Azurduy a 174.879 personas entre madres (77.342), niñas y niños (97.537). Los departamentos con
mayor cobertura de beneciarios respecto al total fueron La Paz (25,7%), Santa Cruz (25,2%) y Cochabamba (18,3%).
Asimismo, los departamentos con menor cobertura se registraron en Pando (1,7%), Beni (4,4%) y Oruro (4,7%). En esa
gestión se ejecutó un presupuesto de 132.820.615 bolivianos, equivalente a 19.083.421,7 dólares americanos.
b) Aplicación de la estimación
Para el análisis, el estudio considera preguntas relacionadas con el bono Juana Azurduy, la encuesta incorpora preguntas
relacionadas con la inscripción al BJA de las Mujeres en Edad Fértil (MEF) y el monto cobrado por los controles realizados
a los niños menores de dos años, las mismas se describen en la siguiente Tabla.
Tabla 2: Preguntas BJA
SECCIÓN FILTRO N° PREG. PREGUNTA RESPUESTA
Sólo para
Mujeres
entre 13 a
50 años
4 SALUD P
ARTE B:
FECUNDIDAD
¿En su último embarazo, se ha inscrito al
bono Juana Azurduy?
¿En los últimos 12 meses, cuánto dinero ha
cobrado por los controles realizados a…?
Alguna vez inscribieron a… al bono Juana
Azurduy
¿En los últimos 12 meses, cuánto dinero ha
cobrado por los controles realizados a…?
16
SI/NO
Monto (Bs.)
SI/NO
Monto (Bs.)
22
Fuente: elaboración propia en base a Cuestionario EH 2014 - INE.
Por otra parte, se presenta la incidencia de la pobreza por ingreso y la pobreza extrema; considerando la muestra de la
EH-2014 de la población boliviana, descrita en la Tabla 3.
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Tabla 3: Incidencia de la Pobreza muestra-población
Personas Beneciaras
BJA - 2014
Total Pobreza por Ingreso
Pobreza Extrema o
Indigencia por Ingreso
Muestra EH-2014 1.155 39,45 19,28
Muestra EH-2014 calculo
con factor expansión
Factor preliminar no
válido para el año 2014
39,26 17,26
Población Bolivia 174.879 39,00* 18,83**
Fuente: elaboración propia con base en resultados EH-2014, Banco Mundial*, INE (2014)**.
En la tabla anterior se observa que, en el año 2014, se beneciaron del bono 1.155 personas, para este grupo de
beneciarios se estimó el 39,45% de incidencia de pobreza y 19,28% de incidencia en la pobreza extrema. Por otra parte,
no se aplica el cálculo con factor de expansión que permita vericar la validez de la muestra, debido a que los mismos
son considerados preliminares, sin embargo, se calculan los indicadores de pobreza (39,26%) y pobreza extrema (17,26
%) con el factor de expansión.
A continuación, se seleccionaron para la muestra dos grupos que corresponden al grupo de Tratamiento y grupo de
Control; es decir, los Hogares que recibieron la TMC-BJA (849 hogares) y los que No recibieron TMC-BJ (8.997 hogares),
totalizando 9.846 hogares en los dos grupos (Ver Tabla 4).
Tabla 4: Variables Consideradas en el Modelo
VARIABLE NOMBRE VALOR DESCRIPCION
DEPENDIENTE
Pobreza por
Ingreso
p0
1,00 = Hogar
Pobre
0,00 = Hogar no
pobre
Indicador calculado por el
INE, considerando la
pobreza por ingreso y la
pobreza extrema.
Pobreza
Extrema o
Indigencia por
in
g
reso
pext0
TRATAMIENTO Bono BJA
1 = Hogar recibió
BJA
0 = Hogar no
recibió BJA
Beneficiario o no beneficiario
de la Transferencia
Monetaria Condicionada
BJA.
INDEPENDIENTE
Miembros del
Hogar
Nro.
Número de
miembros
Representa el número de
miembros componentes del
hogar.
Sexo s2a_02
1 = Hombre 2
= Mujer
Describe el género.
Edad s2a_04a Años cumplidos Edad del miembro del hogar.
Lee y escribe s5a_01 1 = Si, 2 = No
Describe si entrevistado
sabe leer y escribir.
Nivel de
instrucción
s5a_02 Grado aprobado
Nivel y Curso más alto de
instrucción aprobado.
Trabaja
actualmente
s6a_01 1 = Si, 2 = No
Describe si la semana
pasada a la entrevista,
trabajo al menos una hora.
URBRUR
Área
Urbano/
Rural
1 = Área Urbano
2 = Área Rural
Lugar de la entrevista.
Ingreso del
Hogar
yhog Bs.
Ingreso promedio mensual
del hogar.
Embarazo
anterior o
actual
s4b_08a
1 = Si,
actualmente
embarazada 2
= Si, estuvo
embarazada 3
= No
Comprende embarazo
actual, anterior o no
embarazo
Fuente: elaboración propia con base en cuestionario EH 2014 – INE (2016).
Las variables dependientes incluidas en el modelo comprenden la pobreza y la pobreza extrema calculados por el INE; a
su vez, la percepción de la transferencia monetaria condicionada BJA, es considerada variable de tratamiento. Entre las
variables independientes se considera a las características demográcas, sociales y económicas representativas del hogar.
En la Tabla 5 se exponen los resultados de la estimación del BJA en la pobreza, mediante la aplicación de la metodología
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econométrica propensity-score matching. El coeciente resultante de la estimación de efectos de tratamiento (al nivel
de signicancia estadística del 1%, 5% y 10%) es negativo, lo que signica que la Transferencia Monetaria Condicionada
bono Madre Niño-Niña “Juana Azurduy” redujo la incidencia de la pobreza por ingreso en 2,6 por ciento en Bolivia
durante el año 2014.
Tabla 5: Estimación Propensity-score matching POBREZA POR INGRESO.
Fuente: elaboración propia Soware STATA/MP 14.0, en base a datos EH 2014 - INE.
Asimismo, la estimación de efectos de tratamiento en los estratos del BJA en la pobreza extrema es -.0357298; el coeciente
signica que la implementación de la TMC del bono Juana Azurduy disminuyó la pobreza extrema o indigencia por
ingreso en 3,6%.
Tabla 6: Estimación Propensity-score matching - pobreza extrema
Fuente: elaboración propia Soware STATA/MP 14.0, en base a datos EH 2014 - INE.
Según el Banco Mundial, la pobreza para el año 2014 fue de 39,00%, a su vez el INE establece que la pobreza extrema para
el mismo año alcanzó al 18,8%. Estos resultados son consecuencia, en alguna medida, de la aplicación de la Transferencia
Monetaria Condicionada: bono Juana Azurduy que permitió reducir la proporción de hogares pobres en Bolivia.
Las políticas sociales en Bolivia, aplicadas a través de las transferencias monetarias condicionadas, están cumpliendo el
objetivo por las cuales fueron concebidas. En el caso del bono Juana Azurduy durante la gestión 2014, las transferencias
en dinero permitieron reducir los niveles de pobreza. Sin embargo, es importante que las autoridades gubernamentales
consideren el análisis respecto de la mejora en los niveles de nutrición y salud de las madres y los niños, expresada en los
registros de los centros médicos. Asimismo, la implementación del bono ha coadyuvado en la mejora de la cobertura de
atención en salud; el mismo debe estar relacionado con el incremento de personal médico, administrativo, equipamiento
e infraestructura adecuada que garantice una prestación eciente.
Por otra parte, es fundamental que se considere una focalización adecuada de las beneciarias del BJA, el contexto socio-
económico, expresado en indicadores de pobreza por ingreso y pobreza extrema son mayores en el área urbana que en el
área rural. Si bien las transferencias en dinero permiten reducir los niveles de pobreza, es necesario considerar el estudio
de la relación BJA- tasas de natalidad, porque el bono se constituye en incentivo económico para las mujeres en edad
fértil que podría ocasionar incrementos en los nacimientos. El tema de la pobreza está relacionado no solo con aumentos
en los ingresos, sino con otros factores tales como la calidad de la vivienda (material de construcción de la vivienda),
índices de hacinamiento y servicios básicos, entre otros; por tanto, adquiere múltiples dimensiones.
Bajo estas circunstancias, se plantean las siguientes interrogantes que deberían ser tomadas en cuenta: ¿Promueven
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mejores condiciones de vida a los niños y madres bolivianas las transferencias monetarias condicionadas? ¿En los
próximos años, el pago del bono Juana Azurduy permitirá disminuir aún más los niveles de pobreza por ingreso y
pobreza extrema en Bolivia?
Conclusiones
EEl programa de Transferencia Monetaria Bono Madre Niño-Niña “Juana Azurduy” condicionada al control de
corresponsabilidades, se implementa a partir del año 2009 con el propósito de mejorar la salud y nutrición de las mujeres
embarazadas, niños y niñas menores de dos años. La aplicación de la metodología propensity-score matching permite
concluir que la implementación del BJA redujo en 2,6% la pobreza por ingreso y 3,6% la pobreza extrema en Bolivia. Y
también conviene mencionar que, si la transferencia en dinero disminuyó los niveles de pobreza, reducirá de la misma
manera en los años siguientes, y por consiguiente mejorar las condiciones de vida de la población boliviana.
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