Ministerio de Economía y Finanzas. Dirección General de Asuntos Económicos y Sociales. Metodología de Cálculo del Índice de Focalización de Hogares

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1 Ministerio de Economía y Finanzas Dirección General de Asuntos Económicos y Sociales Metodología de Cálculo del Índice de Focalización de Hogares SETIEMBRE 2010

2 CONTENIDO 1. Introducción 3 Página 2. Procedimiento de Determinación de la Elegibilidad 6 3. Metodología de Cálculo del Índice de Focalización de Hogares (IFH) Selección de las Variables del IFH Construcción del IFH Determinación de Umbrales de Corte del IFH Análisis de Resultados Variables Seleccionadas Algoritmo de Cálculo del IFH Ponderadores por Pregunta y Respuesta Relación entre el IFH y el Gasto del Hogar Umbrales de Corte del IFH Correlación entre Elegibilidad SISFOH y Pobreza Conclusiones Bibliografía 23 Anexo 24 2

3 1. Introducción La identificación y selección de beneficiarios es un problema crítico que enfrentan día a día los programas sociales. Ello es un problema debido a que no existe una manera automática y única de establecer cuándo una persona es calificada como elegible para acceder a un programa social. Lo óptimo sería poseer información sobre los ingresos de la población para determinar su elegibilidad para los programas sociales; sin embargo, esta información no siempre está disponible, en especial en un país como el Perú donde el trabajo independiente y la informalidad laboral son predominantes. El Sistema de Focalización de Hogares (SISFOH) viene implementando mecanismos para mejorar la identificación de los hogares potencialmente beneficiarios (elegibles) para los programas sociales. En ese sentido, el presente documento tiene como propósito desarrollar la metodología a ser aplicada por el SISFOH para determinar la elegibilidad de los hogares que debieran tener prioridad en la atención por parte de los programas sociales. Las fallas en la focalización observadas en los programas sociales se deben a la utilización de diversas estrategias no eficientes para determinar la elegibilidad de sus beneficiarios. Esto último se ve reflejado en las altas tasas de filtración de personas que no forman parte de la población objetivo y las altas tasas de exclusión de personas que, formando parte de dicha población objetivo, no acceden a los beneficios otorgados por los programas sociales. Se ha llegado a esta situación porque en algunos casos los programas sociales han encargado a las mismas organizaciones sociales que elijan a sus beneficiarios, bajo la premisa de que las madres conocen quiénes necesitan la ayuda. Tales son los casos de los Programas del Vaso de Leche y Comedores Populares. En otros casos, han optado por utilizar mecanismos de auto selección mediante la declaración jurada del interesado, bajo el supuesto de que si pide un beneficio es porque lo necesita, como en el caso del Seguro Integral de Salud y del Programa Techo Propio. Finalmente, solo un programa social utiliza herramientas explícitas de focalización que separa las funciones de focalización y de afiliación. Este es el caso del Programa Nacional de Apoyo Directo a los Más Pobres (JUNTOS). Las evidencias recogidas en la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO), resumidas en el Cuadro N 1, reflejan que las filtraciones en los Programas del Vaso de Leche y 3

4 Comedores Populares es de alrededor de 50% en el 2009 y en el caso del Seguro Integral de Salud superan el 40%. Cuadro N 1 Perú 2009: Filtración en Principales Programas Sociales Programas Sociales Filtración Vaso de Leche 51.0% Desayunos y almuerzos escolares 49.0% Comedores populares 48.1% Seguro Integral de Salud 41.7% Fuente: INEI - ENAHO Elaboración: MEF SISFOH. Los problemas de focalización son aún más críticos si se descompone los promedios nacionales por ámbito. Así, las filtraciones se presentan principalmente en las zonas urbanas, especialmente en Lima Metropolitana donde la filtración en el Programa del Vaso de Leche asciende a 73.1%. Cuadro N 2 Perú 2009: Filtración en Principales Programas Sociales Seguro Integral de Salud Desayunos y almuerzos escolares Vaso de Leche Comedores Populares Urbano 57.4% 61.6% 65.4% 52.3% Lima Metropolitana 68.4% 67.4% 73.1% 51.2% Resto Urbano 53.9% 59.7% 56.2% 55.3% Nacional 41.7% 49.0% 51.0% 48.1% Fuente: ENAHO 2009 Elaboración: MEF SISFOH. Frente a esta situación, el reto más importante que enfrenta el SISFOH es establecer una metodología que permita determinar de manera eficiente la elegibilidad de las personas u hogares para que puedan acceder a un programa social, en un contexto en el que no se conoce el nivel de sus ingresos. En el desarrollo de toda metodología para calificar la elegibilidad de una persona u hogar, siempre van a estar presentes los errores de focalización ya que se puede calificar como elegible a quien no es pobre (error de inclusión o filtración ) y se puede calificar como no elegible a quien es pobre (error de exclusión). Sin embargo, con métodos que consideren distintas fuentes de información para la identificación de beneficiarios se puede lograr errores de focalización significativamente menores. 4

5 Usualmente, se utiliza la pobreza monetaria 1 como referente de la pobreza de los hogares. Sin embargo, se puede encontrar evidencias que muestran que un grupo de hogares no pobres viven en condiciones de precariedad de la vivienda y de acceso a servicios básicos, similares a las características de un hogar en condición de pobreza. Asimismo, existen hogares que son pobres por ingresos y requieren el apoyo del Estado, pero que viven en condiciones de vida no precarias. 1 La pobreza monetaria alude a la insuficiencia de los ingresos, esta guarda poca relación directa con la privación multidimensional, es decir, que una familia puede contar con un ingreso por encima de la canasta básica; y sin embargo, carecer de una vivienda adecuada o no poder acceder a servicios básicos. Aquellos que están muy cerca de la línea de pobreza no tienen la capacidad para salir de su pobreza estructural. 5

6 2. Procedimiento de Determinación de la Elegibilidad El numeral de la Directiva de Organización y Funcionamiento del SISFOH, aprobada mediante la Resolución Ministerial N PCM establece que, antes de aplicar el algoritmo de asignación de puntaje de los hogares, la Unidad Central de Focalización del SISFOH realizará cruces de información con otras fuentes relevantes con la finalidad de identificar atributos específicos que pudieran determinar la elegibilidad de un individuo para un programa social en particular. En ese sentido, el Padrón General de Hogares (PGH) del SISFOH es una base de datos con información sobre las características socioeconómicas de los hogares, la cual se construye sobre la base de dos principales fuentes de información: los registros administrativos de los perceptores de ingresos que forman parte del sector formal de la economía (planillas del sector público y privado) y el censo de hogares residentes en zonas de Bolsones de Pobreza para los hogares donde al menos un perceptor de ingresos no se encuentra considerado en los registros de planillas (ver Figura N 2). Complementariamente, el SISFOH se nutre de información sobre el gasto en servicios básicos (tales como agua y electricidad), lo cual permite afinar mejor la identificación de la elegibilidad de los hogares como potenciales beneficiarios de los programas sociales. Figura N 2 Padrón General de Hogares (PGH) del SISFOH RENIEC Censo de Hogares (Urbano y Rural) Empadronamiento en Sectores Pobres Empadronamiento Complementario Recalificación Modificación de datos Inclusión de nuevos hogares Autenticación de Identidad Padrón General de Hogares PGH Actualización del PGH Registros Administrativos Planillas (Privado + Público) Información Complementaria Gasto en Agua y electricidad. Seguros de Salud DJ SUNAT Central Riesgos AFP, EPS, etc. Elaboración: MEF-SISFOH 6

7 La información de las planillas del sector público y privado permite identificar a los perceptores de ingresos que superan el umbral de referencia, lo cual permite calificar al hogar al que pertenece como no pobre y en consecuencia como no elegible para recibir subsidios del Estado a través de un programa social particular. Cuando no existe información sobre salarios o los perceptores de ingresos no superan el umbral de referencia, se evalúa la condición socioeconómica del hogar sobre la base de indicadores de calidad de vida, que se recogen en la Ficha Socioeconómica Única (FSU). La información de la FSU tiene una vigencia de 3 años para zonas urbanas y de 4 años para zonas rurales. Terminado el plazo, se procede a la re-certificación a través de dos mecanismos: censos en los sectores donde la pobreza está más concentrada y a demanda para incorporar los cambios en las características del hogar, atender reclamos de recalificación e incorporar a los hogares que no se encuentran empadronados. En consecuencia, el procedimiento que emplea el SISFOH para determinar si una persona u hogar es elegible para un programa social específico sigue tres pasos: 1) Evaluación del nivel de ingreso, según la información de las planillas del sector público y privado. 2) Evaluación de la calidad de vida del hogar, según la Ficha Socioeconómica Única (FSU) y el Índice de Focalización de Hogares (IFH). 3) Evaluación del gasto en consumo de agua o electricidad, si se dispone de alguno de estos servicios. En la Figura N 3 y el Cuadro N 3, se muestra los casos y la metodología para determinar la elegibilidad de un hogar según el tipo de información disponible. 7

8 Figura N 3: Metodología para Identificar a Potenciales Beneficiarios Salarios + Calidad de Vida + Gasto en Servicios Elegible? Cuadro N 3: Casos de Elegibilidad y no Elegibilidad de Hogares Un hogar es Elegible a un programa social si: Los salarios de cada uno de los perceptores son inferiores al umbral previsto (individualmente ganan poco) y viven en condiciones precarias. Los salarios de los perceptores son inferiores al umbral y gastan menos que el umbral determinado en agua y/o luz, a pesar de que viven en condiciones no precarias. No perciben salarios y viven en condiciones precarias (y no tienen servicios de agua y luz). No perciben salarios, viven en condiciones precarias, tienen acceso a agua y luz, pero su consumo es inferior a un determinado umbral. Un hogar es No elegible a un programa social si: Al menos un miembro del hogar percibe salarios superiores al costo de la canasta de consumo del hogar. Individualmente, los miembros del hogar perciben salarios inferiores al costo de la canasta de consumo del hogar, pero viven en condiciones no precarias y gastan en agua y luz por encima del umbral determinado. Si el ingreso de los perceptores no provienen de salarios, pero viven en condiciones no precarias. Si el ingreso de los perceptores no provienen de salarios, viven en condiciones precarias pero tiene un gasto mayor al umbral en luz o agua. Para evaluar el nivel de ingresos salariales de los trabajadores se fija como punto de corte S/. 1,500 mensuales, debido a que el 80% de los hogares urbanos tienen 5 o 8

9 menos miembros, y la línea de pobreza establece un costo per cápita promedio de S/.300 mensuales. Asimismo, el gasto en agua potable y luz para los hogares pobres que tienen acceso a dicho servicio dentro de la vivienda es en promedio S/. 20 y S/. 25 mensuales, respectivamente (ver Cuadro N 4). La necesidad de tomar como referencia las características de los hogares urbanos surge porque en este ámbito el problema de las filtraciones es más crítico y es donde el SISFOH debe poner énfasis para reducirlas. Cuadro N 4: Determinación de Umbrales de Ingreso y Gasto en Agua Potable Área de Residencia Lima Metropolitana Resto Urbano Rural % Hogares con 5 o menos miembros 82% 80% 74% Costo per cápita Promedio Canasta Consumo S/. 318 S/. 260 S/. 204 Umbral de Salarios y Gasto Costo Canasta de Consumo del Hogar S/. 1,590 S/. 1,302 S/. 1,500 Gasto en agua de hogar pobre (mediana) S/. 23 S/. 11 S/. 20 Gasto en electricidad de hogar pobre (mediana) S/. 30 S/. 15 S/.25 Elaboración: MEF-SISFOH. 9

10 3. Metodología de Cálculo del Índice de Focalización de Hogares (IFH) El objetivo de esta sección es describir la metodología para determinar la calidad de vida de los hogares, mediante la construcción del Índice de Focalización de Hogares (IFH). El procedimiento empieza con la selección de las variables, luego se establece el método estadístico para establecer el IFH y se termina con el establecimiento de umbrales de corte al IFH (ver Figura Nº 4). Figura Nº 4 Procedimiento para la Medición del Índice de Focalización de Hogares Elaboración: MEF-SISFOH 3.1 Selección de las Variables del IFH Para seleccionar las variables que intervienen en el cálculo del IFH se utiliza el test de Sommers 2, el cual permite determinar el grado de correlación de las variables evaluadas con la pobreza monetaria. Las variables seleccionadas son aquellas que tienen significación estadística o capacidad para discriminar la pobreza de los hogares. El set de variables evaluadas proviene de la ENAHO 2009 y está referido a: características de la vivienda, activos del hogar, educación, condiciones laborales de sus miembros, hacinamiento, perceptores de ingresos, carga familiar, entre otras. 2 Esta prueba estadística permite medir el grado de asociación entre variables ordinales. 10

11 3.2 Construcción del IFH Para la construcción del IFH se aplicó la técnica estadística del Análisis de Componentes Principales (ACP) para datos categóricos, el cual permite reducir la matriz de correlaciones de las variables originales a un conjunto pequeño de componentes, capturando la mayor parte de la información encontrada en las variables originales y respetando las categorías o unidades de medida impuestas. Cada componente tiene la forma: Donde: es el componente que contiene las puntuaciones de cada uno de los individuos y son los ponderadores de cada variable. Del total de componentes generados por el ACP, se trabaja solo con aquellos que reproduzcan la mayor variabilidad de la matriz de datos. En este caso, se trabaja solo con el primer componente ya que su poder explicativo es significativo (50% en promedio) y ampliamente superior al segundo componente (13% en promedio). De esta manera, se define al primer componente como el IFH. 3.3 Determinación de Umbrales de Corte del IFH A diferencia del IFH, que es un puntaje o un índice continuo, la elegibilidad es una variable categórica. Para poder determinar la variable de elegibilidad se deben establecer umbrales de corte para el IFH. De este modo, aquellos hogares que obtienen un puntaje o IFH menor al umbral son calificados como elegibles y los que tienen un puntaje superior al umbral son calificados como no elegibles. Los umbrales de corte del IFH se establecen de la siguiente manera. Primero se agrupan las zonas que tienen la misma línea de pobreza monetaria, mediante el análisis estadístico de conglomerados con el propósito de identificar conglomerados con similares niveles de bienestar y establecer criterios estandarizados de medición del bienestar del hogar. Luego, al interior de cada conglomerado, se establece el valor crítico que servirá para calificar como elegible o no elegible a un hogar. 11

12 Recuadro N 1: Uso del Análisis de Componentes Principales en la focalización de hogares En la mayoría de países de América Latina para la focalización de hogares, se utiliza el método de Análisis de Componentes Principales (ACP) por ser una técnica que usualmente funciona mejor que otras como el Análisis de Discriminante, la regresión Probit y la regresión lineal múltiple, entre otras técnicas. El inconveniente que enfrentan las otras técnicas es que imponen supuestos muy fuertes sobre las variables; por ejemplo, en el caso del Análisis de Discriminante se exige la normalidad multivariada de las variables continuas y la homogeneidad de las matrices de covarianzas de cada uno de los grupos. En cambio, los requisitos exigidos por el ACP son mínimos, ya que solo es necesario que las variables sean continuas o cualitativas ordinales y que el número de individuos observados debe ser mayor al número de variables originales. El ACP no exige supuestos tales como la normalidad u homoscedasticidad. Ventajas de la utilización del Análisis de Componentes Principales (ACP) i) Descubre interrelaciones entre las variables. ii) Reduce las dimensiones de la matriz de datos con el fin de evitar redundancias y destacar relaciones. iii) Construye variables no observables (índices sintéticos) a partir de las variables observadas. iv) Permite generar un sistema de puntuaciones de las diferentes categorías al interior de cada variable (indicador). Metodologías de focalización de hogares utilizadas en América Latina País Colombia Costa Rica Ecuador México Chile Uruguay Nicaragua Jamaica Método Análisis de Componentes principales Componentes principales con regresión Análisis de Componentes principales Análisis Discriminante Análisis de Componentes principales Modelo Probit Métodos de regresión Métodos de regresión 12

13 4. Análisis de Resultados 4.1 Variables Seleccionadas Para la construcción del IFH, se han evaluado alrededor de 70 variables agrupadas en las categorías siguientes: activos del hogar, educación, laboral y seguridad social, y características de la vivienda. En el Cuadro N 5, se presenta únicamente las variables que son significativas al 10% en el Test de Sommers. Cuadro Nº 5 Variables que superan el Test de Sommers con respecto a la Pobreza VARIABLE LIMA METROPOLITANA RESTO URBANO RURAL Activos del hogar Bienes de riqueza (1) Tipo de combustible Reside en la costa Pisos de tierra 0.18 Tiene radio 0.11 Tiene horno microondas Tiene bicicleta 0.14 Tiene Auto 0.15 Número de activos (2) Sin electricidad Tiene equipo de música Tiene cocina a gas Tiene plancha Tiene refrigeradora 0.11 Tiene teléfono Tiene T.V. a color Educación Educación de jefe de hogar Máximo nivel educativo 0.18 Características de la vivienda Tamaño de la parcela que posee Abastecimiento de agua Abastecimiento de desagüe Material de la pared Paredes de quincha 0.18 Material de Pisos Hacinamiento Material de los techos 0.28 Niños menores de 6 años Características laborales y de seguridad social Jefe de Hogar agricultor Número de dependientes 0.12 Número de trabajadores agricultores en el hogar Número de trabajadores independientes en el hogar 0.20 Jefe de hogar productor agropecuario Ocupados mayor a 18 años sobre miembros del hogar Número de afiliados al seguro de salud (1) Incluyen tenencia de refrigeradora, lavadora, computadora, internet y cable (2) Incluye el número de activos presentes de una lista de 13 activos propuestos. Fuente: ENAHO Elaboración: MEF-SISFOH. 13

14 En el Cuadro N 5, las variables que muestran mayor asociación con la pobreza son: bienes de riqueza, número de activos, educación del jefe del hogar, material del pisos, hacinamiento, ratio ocupados mayores a 18 años sobre miembros del hogar y número de afiliados a un seguro de salud contributivo. En términos relativos, la asociación de las variables indicadas tiene una importancia mayor en Lima Metropolitana y en el Resto Urbano que en el ámbito rural. Así por ejemplo: El número de activos indicadores de riqueza y el número de activos tienen una asociación con la pobreza superior al 50% en Lima Metropolitana y en el Resto Urbano, mientras que en las zonas rurales es la mitad o menos. En Lima Metropolitana y el Resto Urbano, la asociación entre pobreza y nivel de educación del jefe del hogar es superior al 30%, mientras que en el ámbito rural es la mitad. Una relación similar se observa en la asociación entre pobreza y número de miembros del hogar con acceso a un seguro de salud contributivo. El material de los pisos tiene una singular capacidad discriminatoria de la pobreza en Lima Metropolitana y en el Resto Urbano, mientras que en zonas rurales no es significativa. El Ratio de ocupación de las personas mayores de 18 años contra miembros del hogar tiene una asociación en el mismo sentido pero menos marcada. 4.2 Algoritmo de Cálculo del IFH Luego de excluir las variables de menor asociación con el nivel de pobreza, según el Test de Sommers, y aquellas que resultaban redundantes por estar incluidas en otras, se construye el IFH para tres ámbitos geográficos: Lima Metropolitana, Resto Urbano y Área Rural. En los tres casos, se eligió al primer componente del ACP porque individualmente explica el 50% de la varianza total en cada uno de los ámbitos. Este último resultado es considerado aceptable según los parámetros señalados en el estudio de Madueño (2004). Cuadro Nº 6 Varianza total explicada por el primer componente (IFH) Ámbito porcentaje Lima Metropolitana 51% Resto urbano 48% Rural 50% Fuente: ENAHO 2009 Elaboración: MEF-SISFOH 14

15 4.2.1 Ponderadores por Pregunta y Respuesta Cada componente es la combinación lineal de las variables observadas: Donde: IFH: es la variable que contiene las puntuaciones de cada uno de los individuos, v ij :son los ponderadores de cada variable. X1: son las puntuaciones de cada una de las categorías de las variables. A continuación, se presenta las puntuaciones finales de cada una de las variables y de sus respuestas: VARIABLE Cuadro Nº 7 Puntuaciones por Variables y sus Respuestas Respuesta LIMA METROPOLITANA URBANO (SIN L.M.) RURAL Tipo de combustible No cocinan Otro Leña Carbón Kerosene Gas Electricidad Abastecimiento de agua Otro Rio Pozo Camión Pilón Fuera Dentro Material de paredes otro material Madera o estera Piedra con barro Quincha Tapia Adobe Piedra o sillar con cal o cemento Ladrillo o bloque de cemento Abastecimiento de desagüe No tiene Rio Pozo ciego Pozo séptico Fuera Dentro Número de afiliados al seguro de salud ninguno Uno Dos Tres Más de tres

16 VARIABLE Respuesta LIMA METROPOLITANA URBANO (SIN L.M.) RURAL Bienes de riqueza Tiene teléfono No tiene Tiene 0.20 Material de los techos Otro Paja Estera Plancha o caña Tejas Madera Concreto Educación del jefe de hogar Sin nivel Inicial Primaria Secundaria Sup. no Univ Sup. Univ Post-Grado Material de los pisos Otro Tierra Cemento Madera Losetas Láminas Parquet Hacinamiento 6 a más Entre 4 y Entre 2 y Entre 1 y Menos de Máximo nivel educativo en el hogar Sin nivel Primaria 0.11 Secundaria 0.41 Superior no universitario 0.62 Superior universitario 0.83 Tiene electricidad No tiene Tiene 0.22 Piso de tierra Tiene No tiene 0.47 Fuente: ENAHO 2009 Elaboración: MEF-SISFOH 16

17 En general, las puntuaciones registradas tienen el orden que se esperaba, es decir, los valores más bajos corresponden a las categorías que están asociadas a un mayor nivel de precariedad, mientras que los valores más altos se asocian a una menor precariedad. Para Lima Metropolitana, las variables que tienen un mayor puntaje son las variables bienes de riqueza y material de las paredes, pisos y techos. En el Resto Urbano, las variables materiales de techo y pisos son las que tendrían mayor potencia discriminadora. En el ámbito Rural, la variable educación del jefe de hogar es la que tiene mayor puntaje, por lo tanto es la que tiene mayor fuerza de discriminación Relación entre el IFH y el Gasto Per-cápita Como se muestra en las Figuras Nº 5, 6 y 7, la correlación entre el IFH y el logaritmo del gasto per cápita es alta y por encima del 50%, siendo menor la correlación en el ámbito Rural. La asociación significativa entre el IFH y el gasto per cápita permite usarlo como un instrumento eficiente para identificar a la población elegible para los programas sociales, pero con la ventaja de que el IFH se construye sobre la base de un enfoque multidimensional, que recoge las características estructurales de la pobreza más allá de la medición de la pobreza monetaria. Figura Nº 5 Lima Metropolitana: Correlación entre el Logaritmo del Gasto Per-cápita y el IFH Logarítmodel gastopercápita Índice - Componentes principales IBH_ pobre extremopobre no extremo no pobre Fuente: ENAHO 2009 Elaboración: SISFOH 17

18 Metodología de Cálculo del Índice de Focalización de Hogares Figura Nº 6 60 IBH_ Logarítmo del gasto per cápita Resto Urbano: Correlación entre el Logaritmo del Gasto Per-cápita y el IFH Índice - Componentes principales 100 pobre extremopobre no extremo no pobre Fuente: ENAHO 2009 Elaboración: SISFOH Figura Nº IBH_3 60 Logarítmo del gastoper cápita Perú Rural: Correlación entre el Logaritmo del Gasto Per-cápita y el IFH Índice - Componentes principales 100 pobre extremopobre no extremo no pobre Fuente: ENAHO 2009 Elaboración: SISFOH Sin embargo, este instrumento no es perfecto, puesto que existen errores de inclusión ( filtraciones ) y de exclusión ( subcobertura ), reflejo de las características socioeconómicas de los hogares. Como se observa en los gráficos de cajas de las 18

19 Figuras Nº 5, 6 y 7, en los extremos hay hogares no pobres en términos monetarios que tienen un IFH bajo (y viceversa), lo cual refleja una calidad de vida precaria a pesar de no ser pobres (y viceversa). 4.3 Umbrales de Corte del IFH A partir de la ENAHO 2009, se han identificado 15 conglomerados de zonas geográficos. La descripción de los conglomerados con sus respectivas zonas geográficas es presentada en el Anexo. Para definir los umbrales se puede tomar tres criterios: Minimizar el error total (error de inclusión o filtraciones de no pobres más error de exclusión o subcobertura de pobres ). Establecer una meta de cobertura correcta de la población en pobreza monetaria. Establecer un costo admisible del error total de focalización, elevando el punto de corte para el IFH, de manera que se vaya identificando correctamente a un porcentaje de pobres hasta el momento en que las ganancias marginales de ampliar la cobertura de la población elegible en un 5%, conlleve a un incremento marginal del error mayor al 1%. De la evaluación de las alternativas, se eligió la tercera para determinar los puntajes de corte o umbral óptimo del IFH en cada conglomerado. De esta manera, partiendo de un punto de corte inicial de cero para el IFH, se procede a incrementar este umbral por pasos, de manera que la población calificada como elegible se vaya incrementando en 5% en cada paso. Este proceso se realiza hasta que el momento en que el incremento marginal del error total de focalización supera el 1%. Cabe notar, como se mencionó anteriormente, que en este procedimiento se está definiendo un umbral distinto para cada uno de los conglomerados identificados previamente. Los puntajes de corte o umbrales del IFH para cada uno de los conglomerados se detallan en el Cuadro N 8. Los hogares residentes en el ámbito rural se encuentran en los 6 primeros conglomerados, mientras que los hogares en el ámbito urbano se encuentran a partir del conglomerado 7. Se observa que los umbrales en las zonas rurales son inferiores en promedio (35) a los territorios urbanos (45), lo cual es de esperarse pues las condiciones de vida rurales son relativamente inferiores a los del área urbana. Por ello, puede darse el caso que un hogar urbano con 40 puntos resulte elegible, mientras un hogar rural con 40 puntos no lo sea. 19

20 Cuadro Nº 8. Umbrales de Corte del IFH por Conglomerado Puntajes Críticos o Conglomerado Umbrales de Corte del IFH (Min=0, Max=100) Nota: La relación de ámbitos de cada conglomerado se detalla en el Anexo. Fuente: ENAHO 2009 Elaboración: MEF-SISFOH 4.4 Correlación entre Elegibilidad SISFOH y Pobreza Como se explica en la sección 2, la Directiva de Organización y Funcionamiento del SISFOH, aprobada mediante la Resolución Ministerial N PCM, establece que antes de aplicarse el algoritmo de asignación de puntaje se debe realizar cruces de información con otras fuentes relevantes para identificar atributos específicos que pudieran determinar la elegibilidad de un individuo para un programa social. La metodología del SISFOH para identificar a la población elegible para los programas sociales tiene un atributo fundamental: es multidimensional. Si bien utiliza los criterios de medición de la pobreza monetaria, incluye otras características estructurales de la pobreza que son capturados a través del IFH, que va más allá de la pobreza monetaria, dando como resultado mejoras en la focalización de hogares. Al seguir la metodología del SISFOH serían elegibles para acceder a los programas sociales hasta 11.7 millones de personas (39.1% de la población). Esta cifra es incluso superior a los 10.3 millones de personas en situación de pobreza (34.8% de la población) de acuerdo con la ENAHO Esto debido a que el SISFOH considera otras dimensiones de la pobreza que van más allá de la pobreza monetaria, haciéndolo un mecanismo más amplio para la identificación de potenciales beneficiarios de los programas sociales. 20

21 5. Conclusiones a. Según la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO), los porcentajes de filtración en los programas sociales de ayuda alimentaria son muy altas. Por ejemplo, en el caso de los programas Comedores Populares y Vaso de Leche, superaron el 50% en el 2009, mientras que en programas como el Seguro Integral de Salud y el componente escolar del Programa Integral de Nutrición superaron el 40%. Lima Metropolitana es el ámbito donde hay una mayor filtración, donde la filtración en el Programa del Vaso de Leche asciende a 73.1%. Como consecuencia de la mala focalización, solamente en los principales programas sociales, se estima que por filtración se pierde anualmente S/.731 millones. b. La metodología de focalización del SISFOH para determinar si una persona o un hogar es elegible sigue básicamente tres pasos: i) la evaluación del nivel de ingreso laboral, según la información, en caso exista, de las planillas del sector público y privado, ii) la evaluación de la condición de vida del hogar, según el Índice de Focalización de Hogares (IFH); y, iii) la evaluación del gasto en consumo de agua o electricidad. c. La construcción del algoritmo para obtener los puntajes del IFH se basa en la técnica estadística del Análisis de Componentes Principales. Las variables seleccionadas son significativas al 10% en el Test de Sommers. Como resultado, se tiene un índice para la focalización de hogares en Lima Metropolitana, Resto Urbano y Áreas Rurales, respectivamente. Para determinar la elegibilidad del hogar se establecen puntos de corte o umbrales a dichos índices, los cuales son distintos según los ámbitos geográficos. d. Si la elegibilidad se determina con la metodología del SISFOH, hasta 11.7 millones de personas serían elegibles para acceder a los programas sociales (39.1% de la población). Esta cifra es incluso superior a los 10.3 millones de personas en situación de pobreza (34.8% de la población) de acuerdo con la ENAHO 2009, debido a que el SISFOH considera otras dimensiones de la pobreza que van más allá de la pobreza monetaria, haciéndolo un mecanismo más amplio para la identificación de potenciales beneficiarios de los programas sociales. 21

22 6. Bibliografía 1. Hernández, Daniel; Orozco, Mónica y Vázquez, Sirenia. Métodos de focalización en la política social en México. Revista Economía Mexicana. Vol. XVII, INEI. Informe Técnico. Evaluación de la Pobreza al Madueño, Miguel, Javier Linares, y Alessandra Zurita, Instrumento estandarizado de identificación de beneficiarios para programas sociales en el Perú. Bethesda, MD: Socios para la reforma del sector salud, Abt Associates Inc., (2004) 4. Madueño, Miguel, Revisión del algoritmo de focalización individual del SISFOH. Promoviendo Alianzas y Estrategias (PRAES). Manuscrito, (2007) 5. STATA Corp. Stata Multivariate Statistics. Reference Manual BCRP. Valderrama, José y Pichihua, Juan. Propuesta Metodológica para la focalización de los Programas Sociales Pérez, Raúl Alberto; Lera, Lydia y Boquet, Ana. Double Principal Components Analysis for Categorical Data and its Application to a Migration Study. Revista Colombiana de Estadística

23 ANEXO Conglomerados por Agrupación de líneas de Pobreza homogéneas Agrupación Departamento Región Dominio 1 Cajamarca Rural Selva 2 Ayacucho Rural Selva 2 Cajamarca Rural Sierra Norte 2 Junín Rural Selva 2 Lambayeque Rural Sierra Norte 2 Loreto Rural Selva 2 Puno Rural Selva 2 San Martín Rural Selva 2 Ucayali Rural Selva 3 Amazonas Rural Selva 3 Cajamarca Rural Costa Norte 3 Cusco Rural Selva 3 Huánuco Rural Selva 3 La Libertad Rural Sierra Norte 3 Pasco Rural Selva 3 Piura Rural Sierra Norte 3 Tacna Rural Sierra Sur 3 Huancavelica Rural Sierra Centro 3 Ica Rural Sierra Centro 3 Junín Rural Sierra Centro 3 Lambayeque Rural Costa Norte 3 Lima Rural Sierra Centro 3 Moquegua Rural Sierra Sur 3 Piura Rural Costa Norte 4 Amazonas Rural Sierra Norte 4 Ancash Rural Sierra Centro 4 Apurímac Rural Sierra Sur 4 Ayacucho Rural Sierra Centro 4 Cusco Rural Sierra Sur 4 Ica Rural Costa Centro 4 La Libertad Rural Costa Norte 4 Lima Rural Costa Centro 4 Madre de Dios Rural Selva 4 Moquegua Rural Costa Sur 4 Puno Rural Sierra Sur 4 Tacna Rural Costa Sur 5 Arequipa Rural Sierra Sur 5 Huánuco Rural Sierra Centro 5 Pasco Rural Sierra Centro 5 Tumbes Rural Costa Norte 6 Ancash Rural Costa Centro 6 Arequipa Rural Costa Sur 6 Cajamarca Urbano Selva 7 Lambayeque Urbano Costa Norte 7 Loreto Urbano Selva 7 San Martín Urbano Selva 7 Ucayali Urbano Selva 23

24 Agrupación Departamento Región Dominio 8 Cajamarca Urbano Sierra Norte 8 Junín Urbano Selva 8 Piura Urbano Costa Norte 8 Piura Urbano Sierra Norte 8 Tacna Urbano Costa Sur 9 Ancash Urbano Costa Centro 9 Arequipa Urbano Sierra Sur 9 Arequipa Urbano Costa Sur 9 Huancavelica Urbano Sierra Centro 9 Ica Urbano Costa Centro 9 La Libertad Urbano Sierra Norte 9 La Libertad Urbano Costa Norte 9 Pasco Urbano Selva 9 Tacna Urbano Sierra Sur 10 Amazonas Urbano Selva 10 Ancash Urbano Sierra Centro 10 Huánuco Urbano Selva 10 Junín Urbano Sierra Centro 10 Lima Urbano Costa Centro 10 Moquegua Urbano Sierra Sur 10 Moquegua Urbano Costa Sur 10 Pasco Urbano Sierra Centro 10 Tumbes Urbano Costa Norte 11 Apurímac Urbano Sierra Sur 11 Ayacucho Urbano Selva 11 Huánuco Urbano Sierra Centro 11 Lima Urbano Sierra Centro 11 Puno Urbano Selva 12 Amazonas Urbano Sierra Norte 12 Cusco Urbano Selva 13 Ayacucho Urbano Sierra Centro 13 Cusco Urbano Sierra Sur 13 Puno Urbano Sierra Sur 14 Madre de Dios Urbano Selva 15 Callao Urbano Lima Metropolitana 15 Lima Urbano Lima Metropolitana Fuente: ENAHO

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