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Criterios de asignaciónpara la supcraciónde la pobreza en México*

John Scott y Erik Bloom

Resumen: Presentamos un menú de reglas presupuestarias de asignaciónpara la descentralización y focalización de programas para la superaciónde la pobreza en México. Estas se definen en función de la participación delos estados en la pobreza nacional, medida por indicadores monetarios(Foster-Greer-Thorbecke) y no monetarios (de “necesidades básicas”). Encontramos una correspondencia cercana entre asignaciones óptimas estimadas con base en metodologías y datos independientes. Finalmente,aplicamos estos resultados a una evaluación crítica de la asignación derecursos para superar la pobreza en México en años recientes.

Abstract: We present a menu of targeting budgetary allocation rules for thedecentralization and focalization of anti-poverty programmes in Mexico.These rules are defined as a function ofthe states’ share ofnational poverty,measured by a number of alternative monetary (Foster-Greer-Thorbecke)and non-monetary (synthetic “basic needs”) indexes. We find a close correspondence of optimal allocations estimated on the basis of different methodologies and data sources. Finally, we apply these findings to a criticalassessment of the allocation ofanti-povertyfunds in Mexico in recentyears.

* Este estudio se basa en una versión corregida y aumentada del reporte de investigación“Criterios para la asignación de recursos del Ramo XXVI”, de E. Bloom y J. Scott, julio de 1996,para la Coordinación de Asesores de la Secretaría de Desarrollo Social. Agradecemos el apoyode esta coordinación, así como de la Dirección General de Evaluación y Seguimiento de Sedesol,para la realización del estudio original. Agradecemos también el apoyo de Conacyt al Proyecto0875P-S que permitió realizar la versión actual. El estudio no habría podido realizarse sin elapoyo de los maestros Rubén Espejo y Angel Salinas en el procesamiento estadístico y el análisisde la base de datos, así como en la redacción final. Por último, se agradecen los comentarios deldictaminador anónimo.

Economía Mexicana. Nueva Época, vol. VI, núm. 1, primer semestre de 1997

1. Introducción

Este documento desarrolla, fundamenta y compara diversas fórmulas para la asignación descentralizada de recursos para la supera

ción de la pobreza en México, correspondientes al Ramo 26 del presu

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John Scott y Erik Bloom Criterios de asignación para la superación de la pobreza

puesto federal. Aunque otros rubros del gasto público progra.mabletienen sin duda una repercusión directa e indirecta importante en lapobreza, este ramo es el único que se plantea como objetivo centralla superación de la pobreza, y actualmente se asigna en función demedidas estatales de pobreza.1Aun cuando los criterios de asignaciónque consideramos en este estudio se basan en las reformas recientesdel Ramo 26, su interés es más general. La aplicación de criteriostransparentes para la asignación descentralizada y focalizada de recursos públicos en función de indicadores objetivos de bienestar es unelemento básico en el proceso general de reforma del Estado que se hadesarrollado en México en años recientes. En esta sección hacemos unbreve repaso de los logros y limitaciones de este proceso en lo querespecta a las acciones para superar la pobreza.

Se ha reconocido ampliamente que el crecimiento sostenido es unacondición necesaria pero no suficiente para superar la pobreza. Paraello hay que asegurar, para toda la población, niveles mínimos departicipación en los frutos del crecimiento. Esto depende de dos canalesprincipales: un entorno macroeconómico que ofrezca las oportunidadesnecesarias para asegurar ganancias adecuadas al trabajo, como elfactor más abundante de los pobres, y una oferta adecuada de bienespúblicos básicos que asegure el acceso para los más pobres a los nivelesmínimos de capital humano necesarios para realizar cualquier actividad productiva (World Bank, 1990; PNUT, 1991; Lipton y Ravallion,1995).

Se ha reconocido, asimismo, que comprometer niveles importantesde gasto social es una condición necesaria pero insuficiente para lograr

Este objetivo se ha subrayado en años recientes, como sugiere la evolución del nombreoficial del Ramo 26: Desarrollo Regional (1988), Solidaridad y Desarrollo (1989-1995), Accionespara superar la pobreza (1996). Sólo a partir de 1996 se ha adoptado una fórmula explícita ypública de asignación en función de medias estadísticas de pobreza (Diano Oficial de laFederación, 5 de enero de 1996 y 2 de enero de 1997). Más precisamente, esta fórmula se aplicaal fondo de desarrollo social municipal, que abarcó aproximadamente dos tercios de los recursosautorizados del Ramo 26 para 1996 o $7 150 millones y $8 222.5 millones para 1997 (PoderEjecutivo Federal, Tercer Informe de Gobierno, Anexo, septiembre de 1997).

Existen otros programas de subsidios destinados de manera más o menos explícita yexitosa a poblaciones pobres, como los Programas de Atención Alimentaria del DIF y losprogramas de abasto social (Liconsa, Diconsa, Programa de Subsidio a la tortilla). Aunque sinduda estos y otros programas nutricionales contribuyen a la superación de la pobreza, y seclasifican en los últimos informes de gobierno bajo “grupos vulnerables”, su incidencia no indicauna focalización efectiva en este sentido: 51.5% de los subsidios alimentarios se concentran enel D.F., donde se localizan tan sólo 7.3% de los niños desnutridos en México, mientras que elsureste recibe 15.1%, a pesar de que allí se concentra 50.8% de los niños desnutridos (WorldBank, 1991).

este último objetivo. Más importante que el monto global del gasto essu composición e incidencia relativa sobre los deciles más pobres de lapoblación. Desde los setenta se han acumulado amplios testimonios,especialmente para América Latina, del carácter regresivo de algunosde los principales rubros del gasto social.2 A menudo este gasto hafavorecido a sectores urbanos de ingresos medios a costa de los máspobres, quienes por su dispersión geográfica no han contado con lacapacidad política necesaria para demandar servicios públicos efectivamente, excepto (en el caso de los moderadamente pobres) “votandocon los pies” (Lipton, 1977). Más recientemente se ha comprobado queeste factor no sólo explica el carácter excepcionalmente desigual delcrecimiento latinoamericano, sino también sus rendimientos decrecientes y fragilidad comparativa frente a las experiencias del Este Asiático(Birdsall et al., 1996; World Bank, 1993).

Respondiendo a estas preocupaciones, en México, como en otrospaíses de la región, los instrumentos de la política social para superarla pobreza han experimentado importantes reformas en años recientes.Se han priorizado programas de inversión en bienes públicos básicosfocalizados sobre la población más vulnerable, una mayor descentralización administrativa, y la participación activa de la población objetivo.

Iniciado en 1989, el Programa Nacional de Solidaridad (Pronasol)representó el principal esfuerzo en esta nueva modalidad. A pesar desu carácter innovador y la intensa campaña publicitaria que acompañóal programa en el sexenio pasado, su efectividad como estrategia contrala pobreza ha sido cuestionada recientemente. Las críticas se hanenfocado principalmente en el supuesto carácter político del programa,pero esta hipótesis aún no ha sido comprobada (ni, de hecho, formulada)en forma convincente.3Para comprobar si los recursos de Pronasol se

2 Véase por ejemplo Selowsky (1979).Uno de los trabajos más serios en esta línea es el de Molinar y Weldon (1994), que estima

estadísticamente el efecto de determinantes políticos (electorales) en la asignación estatal delPronasol, y concluye: “..what is clear is that politics, and elections in particular, drive theallocation process of Pronasol funds”. Sin embargo, del estudio no se puede extraer una conclusióntan contundente. Esto es en parte porque no se presenta un modelo claro de los determinantespolíticos para formular la hipótesis central, pero principalmente porque no se especificancorrectamente la contrahipótesis de asignación en función de indicadores de pobreza. Independientemente de la relevancia de los indicadores particulares que se usan, es inválido evaluarla hipótesis en el ámbito estatal, ya que el programa se postuló en términos de asignacioneslocales, respondiendo directamente a demandas comunitarias. Dada la heterogeneidad intraestatal de la pobreza en México, es posible observar correlaciones bajas en el ámbito estatal y altasen el ámbito local. Dado el carácter participativo del programa, es claro que por diseño,independientemente de factores electorales, el programa de hecho no llegaria a los más pobres,ya que éstos no son en general los que tienen mayor capacidad organizativa.

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han asignado políticamente a costa de los objetivos antipobreza delprograma, sería necesario hacer una evaluación sistemática de surepercusión efectiva en la pobreza en función de estos últimos, pero esaquí precisamente donde encontramos las limitaciones más importantes del programa.

En primer lugar, fueron poco transparentes sus criterios de asignación, dado el nivel de generalidad en que se formularon sus objetivos,la complejidad y coordinación limitada del programa en sus numerosaslíneas de actuación, y finalmente, los mecanismos participativos que seaplicaron en su asignación. En segundo lugar, no se ha publicadoinformación desagregada mas allá del nivel estatal de las asignacionesrealizadas por Pronasol.4Mucho menos, por supuesto, contamos coninformación sobre los costos y beneficios de los proyectos individualesfinanciados por este programa.

Estas limitantes dificultan una evaluación ex post de los efectos dePronasol sobre la pobreza en México. Es posible, sin embargo, estimarsu efectividad como programa antipobreza en el ámbito estatal, sicomparamos las asignaciones óptimas que deberían haber recibido losestados en función de su contribución relativa a la pobreza nacional entérminos de las fórmulas propuestas en las siguientes secciones, con laasignación que de hecho obtuvieron de los fondos de Pronasol. Comoveremos en la sección IV (cuadro 22), a pesar de que las asignacionesestatales del programa crecieron significativamente para todos losestados y su progresividad se incrementó gradualmente entre 1988 y1994, la asignación en el ámbito estatal se alejó significativamente dela recomendada por los indicadores de pobreza aún para el último año(gráfica 1, sección IV).

Esto no prueba necesariamente que los recursos de Pronasol no seasignaron efectivamente, en concordancia con sus propios objetivos, yaque como hemos notado el programa se diseñó para responder directamente a demandas municipales y locales más que a una fórmulaexplícita de equidad interestatal, pero sí sugiere que la extensióndescentralizada del programa deberá corregir significativamente las

Aunque no se ha publicado esta información para Pronasol, sí existe para el programapara la superación de la pobreza que lo sustituyó (en el mismo ramo presupuestal, pero conlineamientos de asignación descentralizada) en la presente administración. Desde 1996 losestados publican en sus respectivos diarios oficiales las asignaciones municipales (de parte) delpresupuesto del Ramo 26 que les corresponden. No en todos los casos se ha publicado la fórmulaque aplican para derivar estas asignaciones, y aun en aquellos que sí lo hacen las fórmulas nocoinciden con la fórmula federal, por lo que es posible, y aun probable, que no sean congruenteslas asignaciones estatales con las municipales.

asignaciones pasadas a los estados de la federación. Veremos que enlas asignaciones para 1996 y 1997 se da un paso significativo, aunqueaún insuficiente, en esta dirección.

Finalmente, debemos notar una última limitación en las asignaciones pasadas del Ramo 26 que, lejos de corregirse, de hecho se haagravado a partir de 1994. Nos referimos a la modestia relativa delramo en términos presupuestales. Si el Ramo 26 representara en efectoel principal rubro del gasto social dedicado en forma explícita a lasuperación de la pobreza, como hemos sugerido antes, resulta preocupante que después de una contracción en términos reales de 35% enrelación con 1994, éste represente en 1997 apenas 4.3% del gasto socialprogramable (0.48% del PIB), equivalente a una inversión federal anualde $63.42 per cápita.5

Tomando en cuenta los éxitos y limitaciones de Pronasol, laprioridad en la coyuntura actual es implementar mecanismos imaginativos para reformar y extender esta iniciativa. Los lineamientosgenerales propuestos recientemente por el gobierno federal en el PlanNacional de Desarrollo 1995-2000 (Poder Ejecutivo Federal, 1995)responden en principio a este imperativo,6al buscar una mayor integridad entre las políticas para superar la pobreza y promover ladescentralización federativa en su implementación, consolidando losmecanismos de corresponsabilidad ciudadana iniciados en las reformasanteriores. Sin embargo, para traducir estos grandes objetivos del papela un programa operativo, será necesario formular criterios de asignación claros y rigurosamente fundamentados, así como estrategias deimplementación eficientes y realistas. Esto supondría idealmente unanálisis cuidadoso de la pobreza en México: sus principales características y causas, y las políticas públicas óptimas para superarla.

Por ejemplo, considerando únicamente la división poblacional másgruesa, dados los flujos migratorios masivos de las últimas décadas, lamayoría de los pobres en México son hoy en día habitantes urbanos. Sisuponemos que existen economías de escala importantes en la provisiónde bienes públicos básicos, la concentración urbana de estos bienespuede ser causa o consecuencia de estos movimientos migratorios, ouna y otra cosa. Se ha estimado por otro lado que: a) esta tendenciaurbana en la incidencia relativa de la pobreza se ha revertido ligera-

Véase el cuadro 23 (sección IV) para el número de pobres y la evolución reciente delpresupuesto asignado al Ramo 26.

6 Véase en particular la sección 4.5.5.

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mente en los últimos años, y b) la mayoría de los pobres extremos enMéxico se localiza en zonas rurales marginadas. ¿Cuál debe ser entonces la prioridad en la asignación del gasto para superar la pobreza, entrezonas urbanas y rurales? Evidentemente, contestar esta preguntarequiere un análisis sobre la medida de pobreza que deseamos minimizar, sus principales condicionantes económicos y políticos, y las políticas óptimas que éstos implican.

Este estudio se concentrará principalmente en el primer problema,que si bien es el más sencillo, es también la condición necesaria paraempezar a atacar los otros dos. El resto del documento está estructuradode la siguiente manera. La sección II presenta un análisis crítico de losprincipales métodos existentes para la medición de la pobreza, comparando medidas basadas en líneas de pobreza monetarias, con medidasestimadas directamente a partir de indicadores de necesidades básicasinsatisfechas. La sección III presenta métodos para la asignación focalizada de recursos por indicadores aplicando medidas de pobreza desagregables entre subgrupos geográficos, y presenta un menú de posiblesesquemas de asignación de los recursos del Ramo 26 a las entidadesfederativas. Finalmente, a la luz de los resultados anteriores, la secciónIV presenta un análisis crítico de la evolución reciente del Ramo 26.

II. Métodos de medición

Con presupuestos públicos limitados, se puede dar un uso más eficientea los recursos si éstos se concentran en los grupos poblacionales quepadecen mayor pobreza. Para ser eficiente en este sentido, un programaindividual o un conjunto integral de programas deberá resolver dosproblemas:

1) Estimar medidas de pobreza desagregables en función de características observables de la población (geográficas, funcionales, genéricas, demográficas, etcétera).

2) Formular criterios de asignación óptima entre los grupos asíidentificados.

11.1. Ingresos y necesidades básicas: una perspectivacomplementaria

Se han desarrollado y aplicado dos métodos principales para la medición agregada de la pobreza. Diferenciados en América Latina como losmétodos de “línea de pobreza” y de “necesidades básicas insatisfechas”,aunque ambos identifican a los pobres mediante líneas de pobrezaderivadas de necesidades básicas insatisfechas. La diferencia entreellos radica más bien en la base de información utilizada para laestimación de las necesidades insatisfechas: poder de gasto para la adquisición de satisfactores básicos en el mercado, en el primer caso, yacceso realizado a los satisfactores básicos (a través del mercado o debienes públicos), en el segundo.

El primer método mide y suma la brecha entre el ingreso de cadaindividuo u hogar y una línea monetaria de pobreza. La línea se obtienede una estimación del valor monetario de una canasta básica de bienesy servicios definida a partir de necesidades alimentarias y pautas deconsumo culturales. Esto identifica a la población de pobres. Pararesolver el problema de agregación de la pobreza se aplican índicesestadísticos sobre esta población: desde el conteo simple hasta losíndices normativos axiomatizados a partir de Sen (1976). Estos últimostienen la virtud de ser sensibles no sólo al número de pobres (incidencia)y a la brecha promedio (intensidad), sino también a la distribución dela pobreza.

El segundo método reporta directamente medidas de necesidadesbásicas insatisfechas, ya sea en forma de indicadores simples (grado dealfabetización, nivel de educación, esperanza de vida al nacer, etc.), opor medio de indicadores sintéticos multidimensionales que integranun conjunto de indicadores simples utilizando diversos métodos estadísticos (promedios de variables normalizadas, análisis de componentes principales, etcétera).

En principio, el problema de agregación interpersonal de la pobreza se podría resolver en este caso con las técnicas de medición desarrolladas para el primer método, siempre y cuando los indicadores denecesidades sean representables con medidas cardinales. El problemamás serio en este caso es el de la agregación interdimensional. El usodel ingreso como indicador de bienestar permite comparaciones interpersonales, que a su vez permiten juicios comparativos y distributivossobre la pobreza agregada de una sociedad. En cambio, es difícilcomparar (aun intrapersonalmente) la pérdida relativa de bienestar

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por no tener electricidad con la pérdida por ser analfabeta, mucho máscomparar distribuciones en estas dimensiones para poblaciones enteras. No sólo no se han desarrollado fórmulas de agregación comparablesen su generalidad y claridad normativa a las que existen para el casounidimensional (véase sección 11.3); hay razones para suponer que talesfórmulas no son, de hecho, posibles.7

Aunque los dos enfoques a menudo son considerados mutuamenteexcluyentes, en la práctica son más bien complementarios. Primero, elcálculo de la línea monetaria de pobreza presupone el concepto denecesidades básicas. Segundo, los niveles de ingreso de los hogaresestán determinados en gran medida por el capital humano que poseeny los bienes públicos a los que tienen acceso, y esto se confirma en lapráctica con altos niveles de correlación observados entre los dos tiposde indicadores (véase la sección 111.5). Tercero, aun en la medida en quelos métodos midan determinantes independientes de la pobreza, comopobreza “coyuntural” (ingreso) versus “estructural” (necesidades básicas) o acceso a bienes básicos privados o públicos, es claro que éstos sonaspectos complementarios que deben incluirse en una evaluación completa de la pobreza. Finalmente, dadas estas correlaciones y las importantes limitaciones que existen en la información estadística necesariapara aplicar los dos métodos, como veremos más adelante, resultaconveniente tomar lo mejor de cada uno.

Recientemente se han producido estudios en América Latina queintentan integrar los dos métodos como esquemas de identificacióncomplementarios. Se han propuesto así tipologías de la pobreza quedistinguen, por ejemplo, entre pobres “crónicos” (identificados por losdos métodos), “recientes” (sólo por el indirecto) e “inerciales” (sólo porel directo).8Sin menospreciar la utilidad de estos ejercicios integristas,sin embargo, existe un claro contraste en desarrollo técnico entre éstosy los índices monetarios de pobreza. Una integración más relevante,como veremos en las siguientes dos secciones, aprovecharía la base deinformación empírica del primero y la teoría de medición del segundo.

11.2. Fórmulas de agregación: FGT

A partir del trabajo precursor de Sen (1976), se ha generado una vastaliteratura sobre medidas agregadas de pobreza. Todas estas medidassatisfacen tres axiomas básicos:

1) Monotonicidad: si el ingreso de una persona pobre decrece, elíndice de pobreza debe aumentar.

2) Transferencia: una transferencia de una persona pobre a otrapersona menos pobre debe aumentar el índice de pobreza.

3) Sensibilidad a las transferencias: el índice de pobreza debedisminuir más con una transferencia progresiva a una persona máspobre que otra.

Aunque el conteo simple de pobres sigue siendo el indicador máscomúnmente utilizado, crecientemente la familia de medida axiomática más aplicada es el índice de Foster, Greer y Thorbecke (1984) (FGT):’°

FGT=

[z_YJ

dondeNes el número total de individuos u hogares, i es un individuo uhogar, q es el número de individuos u hogares que están por debajo dela línea de pobreza, z es la línea de pobreza, Yes el ingreso del individuoo del hogar, y u (>0) es un parámetro que se interpreta como la “aversiónsocial a la pobreza”

F(0, Z) mide la proporción de los pobres en la población (incidencia). P(1, Z) mide la brecha proporcional de pobreza (intensidad), quemultiplicada por q representa la cota inferior del costo de eliminar lapobreza (suponiendo focalización perfecta sin costos). Finalmente, parau 2, P (u, Z) se vuelve sensible a la distribución del ingreso entre lospobres, otorgando un peso mayor a los individuos más pobres. Másformalmente, el índice FGT satisface el axioma de monotonicidad cuando

Ésta es una consecuencia del Teorema General de Imposibilidad de Arrow. Véase Arrow(1963).

8 Véase por ejemplo Boltvinik (1992).

Véanse por ejemplo Kakwani (1980), Foster (1984), Atkinson (1987), Foster y Shorrocks(1988), Ravallion (1992).

10 Para estimaciones recientes del índice FGT para 18 países de América Latina en ladécada de los ochenta, véase Psacharopoulos et al. (1993).

4,

(1)

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a> O, el de transferencia cuando a> 1, y el de sensibilidad -a lastransferencias cuando a > 2.

La familia de índices P (a, Z) tiene la virtud adicional de seraditivamente separable, de tal forma que si dividimos la población totalenj grupos:

J

FGT(a,Z)=yFGT(a,Z)j= 1

donde FGTJ(a, Z) es el índice de pobreza del grupoj, y j es la proporciónde la población total que representa.

Mientras los tres primeros axiomas dan transparencia normativaa los indicadores FGT, esta última característica permite establecerreglas de asignación óptima en función de las características observables de los pobres, como ubicación geográfica, nivel de educación,características étnicas, demográficas y demás.”

Por otro lado, sin embargo, debemos notar algunas limitacionesimportantes de este método que se desprenden de su base de información estadística. Como primera ilustración, podemos comparar algunosde los numerosos estudios empíricos sobre la pobreza en México que sehan hecho en años recientes desde esta perspectiva: CEPAL (1989),SPP/OIT/PNUD (1989), Levy (1991a, 1991b), Lustig (1992), Hernández-Laos (1991, 1992).

Todos estos estudios comparten dos elementos comunes: 1) aplicanel método de líneas monetarias, y 2) hacen uso para ello de la mismafuente de datos: la Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos de losHogares (ENIGH) de 1984. A pesar de coincidir en método y datos,los resultados que obtienen para la estadística agregada más simple—la incidencia— varían en forma drástica: desde 24.7% (PNUD) hasta8 1.2% (Levy) para la pobreza moderada, y desde 8.7% (PNUD) hasta 53%(Lustig) para la pobreza extrema.

Esta varianza no se explica por errores evidentes en las investigaciones, sino por diferencias en la definición y estimación de las líneasde pobreza, y en el tratamiento y ajuste de la información de laencuesta. La varianza por sí misma no invalida necesariamente la utilidad del método indirecto.

Primero, para propósitos de diseñar políticas públicas no es tan

importante la incidencia global de la pobreza en un momento dado(especialmente si suponemos que el presupuesto global dirigido aaliviar la pobreza no es una variable de control), como su tendencia enel tiempo y su descomposición en función de características medibles.

Segundo, es posible obtener “ordenamientos de pobreza” (en eltiempo o en espacios), basados en el concepto de dominación estocástica,invariables para todo un rango de líneas de pobreza (Atkinson, 1987;Lustig, 1992). Finalmente, en la medida en que la varianza responde adiferencias metodológicas explícitas y claramente especificadas, la definición de la pobreza se convierte en un problema puramente semántico.

Dicho esto, sin embargo, debemos tener en cuenta las siguienteslimitaciones informativas de este método.

Primero, las ENIGH subestiman el ingreso o el gasto de los hogaresen relación con el ingreso per cápita que se extrae de las CuentasNacionales, y no existen métodos aceptados de ajuste (Hernández-Laos,1991; Lustig y Mitchell, 1995; Lustig, 1996).

Segundo, las ENIGH no permiten una desagregación estadística-mente válida más fina que la urbano/rural o regiones pluriestatales.

Tercero, aunque por supuesto el XI Censo de Población y Viviendapermite en principio cualquier nivel de desagregación, la informaciónde ingresos (salarios) que incluye es mucho más pobre y menos confiableque la que incluyen las ENIGH.

Cuarto, dadas las variaciones regionales en precios, muchas vecesdesconocidas, se dificultan las comparaciones interregionales de ingreso real.

Quinto, el ingreso ignora el concepto más básico de pobreza queresulta de la deficiencia en “capacidades básicas” (acceso realizado asatisfactores básicos), más que en “opulencia” (poder de gasto).”

II. 3. Fórmulas de agregación: índices sintéticosde necesidades básicas

Como se ha mencionado anteriormente, los índices no monetariospueden ser más apropiados para identificar la pobreza estructural.A diferencia del ingreso, las características estructurales pueden cambiar lentamente y los hogares con problemas crónicos (por ejemplo el

‘ Véanse Kanbur (1987), Besiey y Kanbur (1988a, 1988b).12 -Vease Sen (1992).

(2)

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analfabetismo) son susceptibles de permanecer pobres independientemente del crecimiento económico.

Consideraremos dos medidas sintéticas de necesidades básicas. ElPrograma de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD) elaborórecientemente una medida de bienestar que incorpora indicadoresbásicos de educación (alfabetismo y años de escolaridad), esperanza devida e ingreso (medido en forma logarítmica para incorporar utilidadmarginal decreciente) en un Indice de Desarrollo Humano (IDH). El IDH,

que el PNUD actualiza y revisa anualmente en sus Informes de Desarrollo Humano, se construye simplemente como el promedio de las tresvariables (n), normalizadas en función del nivel máximo (Xmáx) y mínimo(Xmín) observado entre todos los países:

IDH = 1/3((X,— X)/(Xmáx —

A su vez, en su último informe sobre desarrollo humano, el PNUD

(1997) introduce un índice de pobreza humana (IPH), el cual se concentraen la carencia de tres variables esenciales para la vida humana yareflejadas en el IDH: la longevidad (porcentaje de gente que se estimamorirá antes de los cuarenta años de edad), los conocimientos (porcentaje de adultos analfabetos) y un nivel de vida decente (acceso aservicios de salud, agua potable, y el porcentaje de niños menores decinco años desnutridos). Así, mientras el IDH se concentra en el progresode una comunidad en su conjunto, el IPH se concentra en el progreso delos habitantes que sufren mayores privaciones (en este caso, las líneasde pobreza se definen directamente en niveles mínimos de vida). En suforma general, el IPH se define de la siguiente manera:’3

13 Esta medida P (a) presenta nueve propiedades (Nota técnica, PNUD, 1997): ) siemprese sitúa entre los menores y mayores valores de cada P; ji) a medida que a aumenta y se acercaal infinito, la medida tiende a máx Pi, P2,F3f; iii) es homogénea de grado 1 en P1, Pi, P3; iv) para

cada i = 1, 2, 3, dF(a)/dPi > O; y), por cada i = 1, 2, 3, 2 P (cx)/dP> O; vi) para cualquieri, dF (a)/dw > = < O; vii) dados Pi, P2 y P3 que no son iguales, si a> y> O, entonces P (a) > P (y);

viii) para a 1, Pj (a) P (a), según la población se divide en m grupos mutuamente

excluyentes y exhaustivos, y n sea el tamaño del grupo de población j, ix) la elasticidad desustitución entre dos índices cualesquiera P (a), es decir, entre dos cualesquiera de Pi, P2 y P3,es constante e igual a 1/(a — 1). Para calcular este IPH se usa a = 3, lo cual da una elasticidad desustitución de 1/2, y da mayor ponderación a las dimensiones en que la carencia es mayor, sincaer en el extremismo de sustituibilidad cero (cuando a tiende al infinito).

w1 + w2 + w3

Por su parte, el Consejo Nacional de Población desarrolló un“índice de marginación” sintético para medir la pobreza en México(Conapo, 1993). El índice está basado en nueve indicadores simples:porcentaje de la población analfabeta mayor de 15 años; porcentaje dela población sin primaria completa mayor de 15 años; porcentajede ocupantes en viviendas sin drenaje ni excusado; porcentaje deocupantes en viviendas sin energía eléctrica; porcentaje de ocupantesen viviendas sin agua entubada; porcentaje de viviendas con hacinamiento; porcentaje de ocupantes en viviendas con piso de tierra; porcentaje de población en localidades con menos de 5 000 habitantes; yporcentaje de población ocupada con ingreso menor de 2 salariosmínimos. El índice se calcula utilizando el método estadístico de componentes principales. Este estima un número de índices, o “componentes principales”, igual al número total de variables (en este caso nueve),que representan combinaciones lineales de las variables originales, yno están estadísticamente correlacionados entre sí. Mientras mayorcorrelación haya entre las variables originales, mayor será la capacidaddel primer componente principal para explicar la varianza en el conjunto original de variables. Conapo utilizó el primer componente principal para representar la pobreza en México, que explica 62.4% de lavarianza total entre las variables originales (el segundo y tercer componente principal explican 9.3 y 7.6% respectivamente).

Aunque estos indicadores sintéticos tienen la virtud de enfocarsedirectamente sobre las “capacidades básicas” de las personas, ademásde su poder de compra, es importante contrastarlos con los indicadoresmonetarios considerados en la sección anterior en términos de transparencia normativa. Primero, los indicadores sintéticos son ordinales,pero no cardinales. Permiten ordenar las regiones en función de susniveles de pobreza, pero no es clara la interpretación de las brechas quelas separan.

Segundo, es arbitrario dar la misma ponderación a todas lasvariables. En principio, para obtener la ponderación adecuada, tendríamos que estimar y comparar los costos y beneficios monetarios descontados a valor presente de cada una de las posibles intervenciones. Dadosestos problemas, una alternativa simple al uso de indicadores sintéticos, además del uso de índices monetarios, es aplicar índices simplesde las características de interés y asignar los recursos por medio de

1/a

P(a)lPi+W2P2+13P3J

3

(4)

(3)

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fondos independientes dedicados a carencias específicas. Esto requeriría una decisión explícita respecto a la importancia relativa de cadarubro. Tercero, estos indicadores no reflejan los costos de cubrir lasnecesidades insatisfechas (como sí lo hace la brecha promedio), quepueden variar mucho entre dimensiones.

Cuarto, los índices sintéticos no son sensitivos a la distribución delas carencias entre la población, aunque por supuesto se pueden hacercomparaciones intrarregionales calculando índices en forma separadapara distintos subgrupos (siempre que existan los datos necesarios).14Engeneral, los indicadores considerados suponen utilidad social marginalconstante en las variables componentes (excepto la variable de ingresoen el IDH). Finalmente, estos indicadores no son aditivamente separables.

Tomando en cuenta las limitaciones y ventajas comparativas delos dos métodos principales para medir la pobreza y asignar recursosen función de ésta, en términos de su transparencia normativa y la basede información utilizada, en este estudio los aplicaremos en formacomplementaria. Igualmente, utilizaremos en forma complementariael Censo de 1990 y la ENIGH de 1992.15

11.4. Fórmulas utilizadas para la distribución de los recursosdel Fondo de Desarrollo Social Municipal del Ramo 26:1996-1997

Las fórmulas de asignación del Fondo de Desarrollo Social Municipal(FDSM) entre las entidades federativas para 1996 (aproximadamente 60%del Ramo 26) y 1997 (aproximadamente 65% del Ramo 26) combinanmedidas de necesidades insatisfechas con insuficiencia de ingresos. Lasfórmulas sólo se aplican al monto que resta del FDSM después de aplicarel llamado “criterio de equidad” que garantiza por lo menos 1% delmonto total del fondo a cada estado. Con ello, en realidad sólo 45% delRamo 26 se aplica en función de los indicadores estatales de pobreza.

La fórmula establecida para 1996 considera una combinación noespecificada de dos fórmulas, una de rezagos y una monetaria (DiarioOficial del 5 de enero de 1996). El índice de rezagos (IR) mide necesidades insatisfechas en forma comparable a los índices sintéticos de

necesidades básicas presentados en la sección anterior. Este índice serepresenta de la siguiente ¿nanera:

vwP1R = r)Z — —

j=1

donde:IR, = índice de los j-ésimos rezagos considerados.r = factor de reescalamiento.W,, = variable j-ésima normalizada para cada i-ésima entidad

federativa, según: W = (X — donde X es la j-ésima variableseleccionada para la i-ésima entidad federativa, es la media de laj-ésima variable seleccionada y o, es la desviación estándar de laj-ésimavariable seleccionada.

y = variables seleccionadas (porcentaje de población analfabetamayor de 15 años; porcentaje de ocupantes en viviendas sin drenaje;porcentaje de ocupantes en viviendas sin energía eléctrica; porcentajede población en localidades con menos de 5 000 habitantes).

= población municipal.= población estatal.

El segundo indicador, de pobreza monetaria, corresponde a lasmedidas FGT presentadas arriba (ecuaciones 1 y 2 de la sección 11.2),aunque no se especifica el valor de a en la medida P (a, Z). Paradeterminar la asignación porcentual a cada estado se aplica unafórmula equivalente a la ecuación 6 que se explicará en la siguientesección.

Para 1997, la fórmula aplicada es más específica al considerarcinco brechas de pobreza extrema resumidas en un “Indice Global dePobreza” (IGP): tres por insuficiencia de recursos fisicos (espacio de lavivienda o hacinamiento, disponibilidad de electricidad-combustible ydisponibilidad de drenaje), una por insuficiencia de capital humano(rezago educativo promedio del hogar), y una de insuficiencia monetaria (ingresos por persona). Además, establece claramente la ponderación asignada a cada una de estas cinco necesidades (0.075, 0.15, 0.075,0.15 y 0.55, respectivamente). Esta fórmula se presenta a continuación:

14 Por ejemplo, PNUD (1995) presenta IDH separados para mujeres y hombres.lo Aunque ya está disponible la ENIGH 1994, utilizamos la de 1992 para tener mejor

comparabilidad con el Censo.

(5)

IGP,=(P1,31+P2,í32+...+P5,f35)a (6)

96 97


donde:j = hogar.a parámetro que expresa la sensibilidad social a la pobreza

extrema y asume un valor de 2.= ponderador asociado a cada una de las cinco necesidades

mencionadas.Luego de este cálculo se procede a la agregación de índice IGP desde

un nivel de hogar hasta un nivel municipal y estatal, incorporando paraello el factor poblacional. Las fórmulas de ambos años usan como basede información la muestra de 1% del XI Censo General de Población yVivienda del INEGI (802 774 observaciones).

Aunque esta fórmula parece similar al IPH del PNUD expuesto arriba(ecuación (4), con Ew = 1), de hecho las dos medidas son muy diferentes.Más allá de las diferencias en el nivel de la unidad a partir de la cualse agrega la pobreza (hogar vs. país), que puede adaptarse a lasnecesidades del ejercicio, la fórmula del Ramo 26 agrega brechas depobreza, y por lo tanto es sensitiva a la intensidad de la pobreza en estosrubros, además de la incidencia, mientras que el IPH agrega medidasde incidencia únicamente. Esta es una ventaja importante de la primera, aunque el IPH podría fácilmente reformularse en este sentido. Unaventaja del IPH que podría adoptar la fórmula del Ramo 26, por otrolado, es la aplicación del parámetro a a cada dimensión de pobreza, yno exclusivamente a la agregación interdimensional. Esto daría alindicador una sensitividad mayor a las brechas más amplias dentro decada hogar (en el límite, con a = co, el indicador global sería lexicográfico, y correspondería simplemente a la brecha más amplia), ademásde a los hogares más pobres en términos del conjunto de brechas.

III. Asignaciones focalizadas

En un mundo ideal de información perfecta, una vez definido el indicador de pobreza relevante, el gobierno tendría la capacidad de identificardirectamente a cada persona pobre y proporcionarle los recursos deacuerdo con sus necesidades específicas. En la práctica, los organismospúblicos sólo pueden asignar los recursos a grupos identificados porcaracterísticas estadísticamente observables y administrativamenteimplementables, como el área geográfica de su residencia. Una alternativa atractiva a la identificación por indicadores sería aplicar políticas que permitan a los pobres señalar sus necesidades por sí mismos,

al demandar directamente recursos ofrecidos (autoselección). Dados loscostos de transporte y otros costos de oportunidad, sin embargo, aunen estos casos sería necesaiio identificar las áreas más necesitadas paralocalizar estos programas. Finalmente, la descentralización de losprogramas para superar la pobreza requiere una distribución de los recursos hacia los estados en función de su participación en la pobrezanacional.

Para este último propósito se hacen implícitamente dos supuestosbásicos, sin los cuales el ejercicio perdería su objetivo original:

1) Que las administraciones estatales adoptan criterios para laasignación de los recursos recibidos en función de prioridades locales,pero siguiendo objetivos generales congruentes con las medidas depobreza aplicadas en la asignación original.

2) Que los estados cuentan con la capacidad técnica y administrativa necesaria para estimar estas prioridades e implementar programas estatales efectivos contra la pobreza en función de ellas.

Es evidente que estos supuestos no son necesariamente realistas.Por un lado, además de estar más cerca de la información sobre lasnecesidades locales, los estados también están más cerca de las restricciones políticas locales que podrían distorsionar los objetivos originalesde los programas contra la pobreza. Por el otro, la distribución derecursos técnico-administrativos capacitados está directamente correlacionada con (y es sin duda un determinante importante de) la distribución de la pobreza en el país.

Por ello, es claro que la definición de las fórmulas que desarrollamos a continuación es sólo el primer paso en el diseño de un programaefectivo para superar la pobreza en forma descentralizada. Para realizar estos objetivos será indispensable asegurar dos condiciones adicionales: a) definir normas y mecanismos implementables, como reglas decondicionalidad en función de la eficiencia (en términos de los objetivosde los programas) del uso de los recursos de asignaciones pasadas, y b)ofrecer apoyos técnico-administrativos (públicos o privados) a las administraciones estatales, municipales y locales que más lo requieran.

El método más sencillo de asignación en función de un indicadorde pobreza P, define la asignación porcentual a cada grupo (estado) j,Ti., en función de su participación en la pobreza total (nacional):

T -Yj Pi (a, Z)

‘ P(a,Z) (7)

98 99


Este esquema tiene la virtud de ser simple y asegurar un montopositivo de recursos asignados a cada región. Estrictamente, sin embargo, el método supone un indicador aditivamente descomponible,como son los indicadores FGT. En el caso de los indicadores de necesidades básicas considerados en la sección anterior, los resultados debeninterpretarse con mucho cuidado.

No obstante, este método no es eficiente en el sentido de queexisten distribuciones de los recursos que reducirán aún más el índicede pobreza. Ravallion y Chao (1989) proponen un algoritmo paraminimizar un índice FGT sujeto a los recursos disponibles. Es posibledemostrar que si el objetivo es minimizar la pobreza medida por unindicador FGT con parámetro a, entonces la asignación debería tratarde igualar la pobreza entre los estados, medida no por FGT (a), sino FGT

(a — 1).16 En principio, la asignación óptima entre los estados en funciónde su FGT (a — 1) adopta una forma lexicográfica.’7Es decir, el objetivoes elevar el ingreso de los pobres en el estado más pobre hasta que suFGT (a — 1) sea igual a FGT (a — 1) en el segundo estado más pobre.Posteriormente, los recursos se canalizan a estos dos estados hasta quesus FGT (a — 1) sean iguales al FGT (a — 1) en el siguiente estado máspobre, y así sucesivamente. El algoritmo de Ravallion y Chao resuelvesimultáneamente estos cálculos para todos los estados.

Si utilizamos FGT (a 2), introduciendo sensibilidad a la distribución entre los pobres, la asignación más eficiente de recursos permitiríaasignaciones negativas (es decir, impuestos) a los estados más ricospara financiar transferencias adicionales a los estados pobres. Esposible, sin embargo, restringir el algoritmo en forma tal que ningúnestado tenga que pagar impuestos para combatir la pobreza en otrosestados (por ejemplo, por restricciones políticas) o que todos los estadosreciban una transferencia positiva, o un nivel de transferencia percápita mínima.

Los efectos de la focalización pueden calcularse midiendo la reducción en el índice de pobreza después de la asignación de los recursos.Estos resultados pueden compararse con los resultados que se hubieran

16 Supongamos, por ejemplo, que la medida de pobreza a minimizar es FGT (1). Ésta esproporcional a la suma de las diferencias entre la línea de pobreza y los ingresos de los hogares(brecha de pobreza). Sin embargo, el monto en el cual esta suma cambia cuando varía marginal-mente el ingreso está dado por el número de hogares por debajo de la línea de pobreza, el cuales proporcional a FGT (O). Para la derivación formal más general véase Besley y Kanbur (1988a).

17 Más precisamente, corresponde a una versión lexicográfica del criterio de justiciamaximin de Rawls (1971), conocido en esta forma como leximin. -

obtenido si los recursos fueran asignados universalmente. Los beneficios de reducir la pobreza con asignaciones focalizadas se conocen comoganancia equivalente de focalización. Esta ganancia representa elaumento necesario en el presupuesto asignado sin focalización paragenerar una reducción en la pobreza igual a la asignación focalizada.En el caso de México, las fuertes disparidades regionales observadasen ingresos como en necesidades básicas sugieren ganancias de focalización importantes.’8Es evidente también, sin embargo, dadas lasenormes disparidades entre los estados, que las ganancias de focalización resultarían mucho mayores en la medida en que se profundice ladescentralización de los recursos en el ámbito municipal o aun en el delas localidades.

Para el caso de índices de necesidades básicas, Baker y Grosh(1994) proponen un método simple de asignación. Ordenan las regionessegún el índice de pobreza, de la más pobre a la más rica, e incluyenlas regiones más pobres en el programa de pobreza, hasta que se cubraun porcentaje determinado de la población nacional. Esto es menosarriesgado que estimar la participación de cada estado en la pobrezanacional medida en forma no monetaria con un coeficiente

Para identificar a los pobres tenemos que aplicar líneas de pobrezacomparables para las dos fuentes de información utilizadas. Puesto quela información de ingresos en el Censo de Población se reporta enfracciones/múltiplos de salario mínimo, utilizaremos como línea depobreza moderada dos salarios mínimos, y como línea de pobrezaextrema un salario mínimo. Para la ENIGH utilizaremos las líneas depobreza calculadas en INEGI-CEPAL (1993), a partir de una canastaalimentaria básica.’9

Aunque las líneas para el Censo son 27% más bajas que las líneaspara la ENIGH, la primera fuente incluye únicamente ingresos porsalarios, mientras que en el caso de la ENIGH hemos incluido el gastototal per cápita por hogar, que para los hogares pobres puede incluirun elemento importante de autoconsumo. A pesar de las diferencias,obtenemos un nivel sorprendentemente alto de comparabilidad global

18 Ravallion y Chao (1989) estiman ganancias equivalentes de focalización para laregionalización más gruesa entre áreas urbanas y rurales que varían desde 1.95% para Bangladesh hasta 37.5% para las Filipinas.

19 Hemos tomado como punto de referencia la línea de pobreza extrema urbana deINEGI-CEPAL (1993), que corresponde al doble de la canasta básica alimentaria, y es así aproximadamente consistente con el coeficiente de Engels de 60% observado para los déciles más pobresen México (Levy 1992 y De la Torre 1996).

100 101


entre las dos fuentes con sus respectivas líneas. Para el Censo obtenemos incidencias totales de 27% (pobreza extrema) y 63% (pobrezamoderada), mientras que para la ENIGH éstas son de 28 y 60%, respectivamente (véanse cuadros 1, 2, 6 y 7). Por lo menos en lo global, lassubestimaciones y sobrestimaciones respectivas se cancelan.

11

Criterios de asignación para la superación de la pobreza

Líneas de pobreza

INEGI-CEPAL Censo

Pobreza moderada $336 $246.50 Dos salarios mínimos19921

Pobreza extrema $168 $123.25 Un salario mínimo 1992’

Salario mínimo general vigente a precios de 1992: $362.5 (promedio nacional ponderado con

la población asalariada total de cada zona salarial, estimada a partir de datos censales), multipli

cado por un número de perceptores promedio por hogar pobre de 1.8054 y considerando un tamaño

medio de familia pobre de 5.31 miembros.

Para ilustrar la distribución de recursos per cápita y por pobre,hemos simulado para todos los métodos analizados la división de unpresupuesto hipotético de $5 000 millones.20

111.1. FGT: Censo de 1990

Para el primer cálculo de la pobreza monetaria en el ámbito estatalutilizamos el Censo de Población y Vivienda de 1990. El índice FGT paracada municipio se calculó como:

1 (Z_.NFGT=qÍl (8)

ii=1

donde N es el número total de personas ocupadas en el municipioj. Elíndice de conteo i toma valores entre 1 y 5 para una línea de pobreza

de dos salarios mínimos, y entre 1 y 3 para una línea de pobreza extremade un salario mínimo. Las cinco clases que se presentan son: no reportaingreso; ingresos entre cero y medio salario mínimo; entre medio y unsalario mínimo; entre un salario mínimo y 1.5 salarios mínimos; y entre1.5 y dos salarios mínimos. La variable q. representa el número deasalariados en cada clase i, y Y es la media del ingreso en la clasede ingreso i.

Los cuadros 1 y 2 muestran el resultado de la estimación de losíndices FGT en el ámbito estatal, para la línea de pobreza moderada yextrema, respectivamente. Los cuadros 3 y 4 muestran la participacióncorrespondiente de cada estado en el presupuesto, la asignación percápita, y la asignación por pobre. La asignación estatal se basa en lacontribución del estado a la pobreza nacional según la expresión (7).

En el país (excluyendo el D.F.), según esta estimación, 63 y 27%de la población mexicana vive en situación de pobreza y pobrezaextrema, respectivamente. Como era de esperarse, el índice de conteovaría mucho de un estado a otro. Aunque Baja California tiene pormucho la menor incidencia de pobreza, aun allí 40% de la población espobre. La mayor incidencia de pobreza se encuentra en Chiapas,Oaxaca, Hidalgo, Yucatán, Zacatecas y Puebla.

Al aumentar la sensibilidad a la distribución de la pobreza (ce),aparece un panorama diferente. Aunque hay pocos casos de una inversión en el orden, la distancia entre los estados pobres y los no pobresaumenta. Por ejemplo, con FGT (0) no hay diferencia entre Guerrero yel Estado de México. Sin embargo, utilizando FGT (2) es evidente queGuerrero es más pobre que el Estado de México. Utilizando FGT (2),Oaxaca y Chiapas aparecen como los estados más pobres, seguidos porZacatecas, Guerrero y Puebla.

Utilizando la línea de pobreza extrema de un salario mínimo seobtienen resultados similares: Chiapas y Oaxaca son por mucho losestados más pobres del país. Otros estados pobres incluyen a Yucatán,Puebla y Zacatecas. Es interesante subrayar que mientras Tabasco,Veracruz, Guerrero e Hidalgo tienen índices de conteo similares parala pobreza extrema, la distribución del ingreso en Guerrero es significativamente peor.

La distribución de recursos a los estados depende de su contribucióna la pobreza total del país. Puesto que la contribución a la pobrezanacional es función tanto de la proporción de la población del estado sobrela población total del país, como de la pobreza promedio en el estado, losestados grandes, así como los estados pobres, tienden a recibir una

20 Aunque este presupuesto es enteramente hipotético, equivale aproximadamente al 70%del monto asignado en el presupuesto de 1996 al Fondo de Desarrollo Social Municipal, que comomencionamos antes es la parte del Ramo 26 sujeta a una fórmula de asignación descentralizada.Puede interpretarse, por lo tanto, como la proporción de este fondo que alcanzaría finalmente ala población objetivo, si suponemos costos administrativos de 30 por ciento.

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proporción mayor de los recursos. Para controlar este efecto, se presentantanto asignaciones per cápita como asignaciones por pobre.

Cuando el parámetro de sensibilidad distributiva (a) aumenta, losestados más pobres tienden a beneficiarse en detrimento de los másricos. Con a = 0, los estados más grandes reciben la mayor proporcióndel presupuesto total. Los estados de México y Veracruz reciben pormucho la asignación más elevada del presupuesto, y Jalisco, que es unode los estados relativamente ricos, recibe una asignación mayor a la deChiapas. En cambio, cuando a = 2, a Veracruz y México, que representan aún los mayores recipiendarios, les siguen cercanamente Chiapas y Oaxaca.

En términos de asignación per cápita, Chiapas y Oaxaca son pormucho los mayores beneficiarios. A pesar de que el Estado de Méxicorecibe una asignación total mayor, las asignaciones per cápita yporpobrepara Chiapas y Oaxaca son más de dos veces la del Estado de México.

Utilizando la línea de pobreza extrema, con a = 2, los mayoresreceptores son Veracruz, Chiapas y Oaxaca. En términos per cápita,Chiapas y Oaxaca reciben una asignación cuatro veces mayor a la delEstado de México. A pesar de que la asignación de Veracruz es sólo lamitad de la de Chiapas, la mayor población de Veracruz asegura queeste estado reciba una asignación total elevada. En términos de asignación per cápita, los mayores receptores después de Chiapas y Oaxacason Guerrero, Hidalgo y Zacatecas. Estos cinco estados absorben aproximadamente 30% del presupuesto total.

El cuadro 5 indica la asignación de recursos utilizando el algoritmode Ravallion y Chao (1989) para distribuir recursos eficientemente bajodos escenarios explicados anteriormente. El primer escenario permitea los estados recibir una asignación mínima de $0. El segundo escenariogarantiza que cada estado reciba por lo menos $20 per cápita del fondosocial de desarrollo.

Bajo el primer escenario, Baja California no recibiría nada. Otrosestados como Sonora, Baja California Sur y Colima recibirían asignaciones per cápita muy pequeñas. El algoritmo de Ravallion y Chaoasigna recursos en una base per cápita; el presupuesto total se encuentra multiplicando la asignación per cápita por la población del estado.En términos de la asignación per cápita, Oaxaca y Chiapas recibiríanmayores asignaciones, seguidos por Zacatecas, Guerrero y Puebla. Entérminos de asignación total, Veracruz sería una vez más el primerreceptor, seguido por Chiapas y Oaxaca.

Cuando la asignación mínima se eleva de $0 per cápita a $20 percápita, el efecto sobre la asignación del presupuesto total es muypequeño, aunque la mayría de los estados reciben una asignaciónlevemente inferior, y Baja California Sur, Colima y Sonora reciben unaasignación mayor

Como hemos mencionado a diferencia de sus otras virtudes frente alCenso, las ENIGH no son representativas en el medio estatal. Sinembargo, podemos aplicar el análisis anterior a la ENIGH 1992 en lo querespecta a niveles de desagregación regional menos finos. Consideramos tres criterios de regionalización interestatal: a) población urbano/rural, b) proximidad geoclimática, y c) regiones de marginación,según el índice de Conapo (1993). El cuadro A presenta la particióndefinida para los últimos dos criterios.

Cuadro A. Criterios de regionalización

Proximidad geoclimática

Pacífico-sur: Chiapas, Guerrero,OaxacaSur-este: Campeche, Quintana Roo,Tabasco, Veracruz, Yucatán

Norte: Baja California, BajaCalifornia Sur, Coahuila,Chihuahua, Nuevo León, Sonora,TamaulipasPacífico-oeste: Aguascalientes,Colima, Jalisco, Michoacán,Nayarit, Sinaloa

Muy alta: Chiapas, Guerrero,Hidalgo, Oaxaca, Puebla, VeracruzAlta: Campeche, Durango,Guanajuato, Michoacán, Querétaro,San Luis Potosí, Tabasco, Yucatán,ZacatecasMedia: Nayarit, Quintana Roo,Sinaloa, Tlaxcala

Baja: Aguascalientes, Baja CaliforniaSur, Coahuila, Colima, Chihuahua,Jalisco, México, Morelos, Sonora,Tamaulipas

Centro: Estado de México, Morelos,Puebla, TlaxcalaCentro-norte: Guanajuato, Hidalgo,Durango, Querétaro, San LuisPotosí, Zacatecas

Índice de marginación (Conapo)

Muy baja: Baja California, NuevoLeón

111.2. FGT: ENIGH 1992

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Una vez determinadas las asignaciones regionales, dividimos estas asignaciones entre los estados en función de dos criterios: a) participación relativa en la población de la región, y b) participación relativaen la pobreza de la región, según la incidencia de pobreza moderada estimada a partir del Censo de Población en la sección anterior (cuadro 1).

Los cuadros 6 y 7 presentan los indicadores FGT correspondientes alas asignaciones para las regiones urbana y rural. Observamos que laincidencia de la pobreza moderada (extrema) es 80% más alta (tres vecesmás alta) en la región rural que en la urbana, y la diferencia se incrementa significativamente para FGT (>0). Hay que recordar que estasestimaciones no corresponden a la relación entre estas regiones en elámbito nacional, ya que excluyen al Distrito Federal. El contraste entreestos resultados y las estimaciones nacionales que identifican una incidencia mayoritaria de pobreza moderada urbana, indica claramente queel grueso de los pobres urbanos se encuentran en el D.F.

Las asignaciones que corresponden en esta estimación a la regiónrural varían entre 60 y 80% del presupuesto. El cuadro 8 presenta lasasignaciones derivadas para los estados; dominan Veracruz y México,seguidos por Chiapas, Oaxaca, Puebla y Guanajuato.

Los cuadros 9 y 10 presentan los indicadores FGT para las regionesgeoclimáticas y las correspondientes asignaciones regionales, utilizando la línea de pobreza moderada y extrema, respectivamente. Loscuadros 11 y 12 presentan resultados análogos para la regionalizaciónpor nivel de marginación.

Podemos observar que la región geoclimática más pobre es laPacífico-sur, con una incidencia de pobreza moderada y extrema de 80

y 54% respectivamente. Le signen a cierta distancia la Centro-norte,Sur-este, Centro, Pacífico-oeste, y finalmente la Norte, con la mitad deincidencia respecto a la primera, y un tercio del FGT (2) de la misma.Este contraste se halla más marcado en la regionalización por nivel demarginación. En términos de pobreza extrema, la región Muy alta tieneuna incidencia casi cinco veces mayor que la Muy baja, y es más de diezveces más pobre en términos de FGT (2).

Es interesante notar que la pobreza tiene también una dimensiónestadística, ya que son precisamente las regiones más pobres las quecuentan con menos representación estadística. La región Pacífico-surincluye 12% de la población nacional, pero sólo 8% de las observacionesen la encuesta. Más dramáticamente, la región de marginación Muyalta incluye 29% de la población, pero sólo cuenta con una representación de 16% en la encuesta.

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Los cuadros 13 y 14 presentan las asignaciones estatales que sederivan de estas asignaciones regionales en función de su participaciónen la población/pobreza regional, utilizando la línea de pobreza moderada y extrema respectivamente. Podemos observar que, en todos loscasos, siete estados concentran la mayor parte de los recursos: Chiapas,Guanajuato, Guerrero, Estado de México, Oaxaca, Puebla y Veracruz.Con la línea de pobreza moderada domina el Estado de México en laregionalización geoclimática y Veracruz en la de marginación (dondePuebla salta del último al segundo lugar en el grupo). En términos depobreza extrema, aumentan las asignaciones para Chiapas, Oaxaca yPuebla, aunque en la regionalización por nivel de marginación dominaaún Veracruz, que obtiene hasta 17 por ciento.

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En esta sección combinamos el Censo de Población 1990 con la ENIGH1992. Primero, usamos la encuesta para estimar la relación entre elgasto de los hogares y una serie de variables demográficas y socioeconómicas comunes a las dos fuentes.21En segundo término, aplicamoslos coeficientes de esta regresión a una muestra de 1% del Censo(807 496 personas) para estimar el gasto esperado en función de lasmismas variables. Esto nos permite obtener una muestra de gastorepresentativa del medio estatal.

Los cuadros 15 y 16 presentan las medidas de la pobreza a partirde esta muestra, en el ámbito estatal, para áreas urbanas y rurales.Podemos observar que las estimaciones globales de la pobreza, urbanay rural, son muy cercanas a los resultados obtenidos en los ejerciciosanteriores. En particular, como en la sección anterior, se estima unaincidencia de la pobreza extrema tres veces mayor en el sector ruralque en el urbano (sin D.F.). En el cuadro 16 hemos incluido los

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porcentajes de asignación correspondientes al FGT (2) para la poblaciónrural y total. En los dos casos, Chiapas y Oaxaca concentrarían aproximadamente 30% de los recursos y, con Veracruz y Puebla, aproximadamente 50 por ciento.

111.4. Indicadores de necesidades básicas

El cuadro 17 presenta cuatro indicadores simples de necesidades básicas y los índices sintéticos de Conapo e IDH descritos anteriormente(sección 11.3). Estimamos una versión del IDH utilizando la metodologíadel PNUD con variables comparables de educación y poder de compra(nivel de alfabetización y porcentaje de la población que gana más dedos salarios mínimos), pero usando el porcentaje de la población conacceso a agua y drenaje como proxy de salud.22

Podemos observar en general una alta correlación entre los cuatroindicadores simples.23 Las asignaciones más altas en función de losindicadores sintéticos corresponden a Veracruz, Oaxaca, Puebla, Guerrero y Chiapas. En relación con los resultados obtenidos con indicadoresmonetarios, sorprende especialmente que a este último estado le corresponda menos de la mitad de la asignación de Veracruz. Esto refleja enparte el hecho de que aunque los indicadores monetarios de pobreza sonaproximadamente dos veces más altos para Chiapas que para Veracruz,su distancia en términos de los indicadores de necesidades básicas esmenor. Tomando en cuenta que estas distancias no son estrictamentecomparables, ni los índices sintéticos aditivamente desagregables, nopodemos asignar mayor significado a estos resultados.

El cuadro 18 presenta las asignaciones que se obtienen utilizandoel método propuesto por Baker y Grosh para asignar recursos al 30%

22 De la Torre (1996) incluye una estimación de este indicador para los estados de Méxicomás sofisticada y cercana a las variables originales del PNUD. Esta incluye alfabetismo y años deescolaridad, y PIB per cápita estatal para las dos primeras variables, pero estima la esperanzade vida al nacer por medio de una regresión con datos internacionales de expectativas de vidaen función de las dos primeras variables. La limitación de este último ejercicio para nuestrospropósitos es que no agregaría más información comparativa de la que ya incluyen las dosprimeras variables. Por ello hemos decidido tomar aquí una variable independiente altamenteasociada con expectativas de vida. También optamos por usar el porcentaje de población con másde dos salarios en vez de PIB per cápita para incluir información distributiva en el JDH.

23 Aunque existen excepciones: por ejemplo, los estados de Durango, Querétaro, Nayarity Zacatecas tienen poblaciones rurales importantes sin padecer niveles de carencias importantes;Tabasco tiene carencias serias de agua y drenaje, a pesar de contar con niveles medios deanalfabetismo y electrificación.

más pobre de la población, basado en el estado de residencia (sección 11.3). Utilizando tanto el índice de Conapo como el índice IDH, losúnicos estados con asignac3n serían Veracruz, Puebla, Chiapas, Oaxaca, Guerrero, San Luis Potosí e Hidalgo. Reportamos también laasignación global que resultaría si utilizamos los cuatro indicadoressimples del cuadro 17 para asignar con el mismo método cuatro fondosde $1 250 millones en forma separada (de acuerdo con cada indicador).Los estados de Chiapas, Guerrero, Hidalgo, Oaxaca y Veracruz presentan carencias respecto de las cuatro variables y, por lo tanto, reciben lamisma asignación global que en el ejercicio anterior. San Luis Potosírecibe dinero de tres fondos, Tabasco de dos, y otros ocho estados deuno. Comparando con el ejercicio anterior, observamos dos cambiosimportantes: ocho estados más reciben recursos, y la asignación dePuebla cae de 17.9 a 4.2%. Este último resultado sugiere que la primeraasignación es resultado de la agregación interdimensional que incorporan los índices sintéticos, más que de las carencias individuales quesufre el estado. Una vez más, esto confirma que los indicadores sintéticos deben interpretarse con cuidado.

111.5. Comparación de los resultados

Hemos presentado una selección amplia de medidas de pobreza ycorrespondientes esquemas de asignación. En general, hemos encontrado coincidencias importantes en los ordenamientos de los estados enfunción de su pobreza, a pesar de las diferencias importantes en fuentesde información, técnicas de medición y fundamentos normativos. Paracuantificar esto calculamos medidas de correlación de Spearman yPearson para una selección representativa de los esquemas de asignación estimados anteriormente (cuadros 19 y 20). Estimamos correlaciones entre las asignaciones porcentuales, y no las medidas directamente,para tener en todos los casos un rango comparable [0, 11. Seleccionamosseis medidas monetarias y los dos indicadores sintéticos reportados.Para las primeras tomamos, en todos los casos, las asignaciones correspondientes a la línea de pobreza extrema, y el índice FGT (2), pues dados

24 Censo, ENIGH urbano/rural (ENIGH 1992 por regionalización urbano/rural); ENIGI-1 geoclimática (ENIGH 1992 por regionalización geoclimática); ENIGH marginación (ENIGH 1992 según elnivel de marginación de Conapo); ENIGHJCensototal (ENIGHl992y Censo de 1990 para la poblacióntotal); ENIGI-TlCenso rural (ENIGH 1992 y Censo de 1990 para la población rural); IDH (Indice deDesarrollo Humano); y Conapo (Indice de marginación según Conapo).

132 133

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los objetivos del Ramo 26 y la relativa modestia de los recursos programados en este rubro en relación con la incidencia de pobreza en México,consideramos que los esquemas más relevantes son los que asignanrecursos en forma concentrada sobre los más pobres entre los pobres.

Observamos niveles de correlación altos, con el coeficiente másbajo de 80%. Los coeficientes más altos que encontramos son entre losdos indicadores sintéticos (99% Pearson). Aunque esto se explica engran medida por las variables simples que estos indicadores comparten,sorprende el resultado dada las diferencias en las metodologías deagregación interdimensional que utilizan (promedio simple versus componentes principales). Se observan también coeficientes altos entre lasdos fuentes utilizadas para los indicadores monetarios, especialmenteentre el Censo de Población y las tres regionalizaciones de la ENIGH, asícomo en el seno de este último grupo (95%). Finalmente, también esinteresante notar coeficientes de correlación altos entre los indicadores monetarios y los no monetarios (89% en promedio).

El cuadro 21 presenta el promedio y medidas de dispersión entrelas ocho asignaciones seleccionadas. El esquema promedio asignaríamás de la mitad de los recursos a Veracruz, Chiapas, Oaxaca, Puebla,Estado de México y Guerrero; con un tercio del total concentrado en losprimeros tres.

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IV. Evolución reciente del Ramo 26

Hemos identificado dos métodos principales para medir la pobreza ydiseñar esquemas de asignación correspondientes, y los evaluamoscomparativamente en función de tres criterios principales: base deinformación, técnica de medición y transparencia normativa. Vimosque los indicadores monetarios, especialmente de la familia FGT,aplican técnicas de medición bien fundamentadas y normativamentetransparentes, pero tienen la limitación de medir el bienestar individual únicamente por poder de compra. Observamos también que losindicadores sintéticos utilizan una base informativa más rica, enparticular, medidas de capacidades y oportunidades básicas de desarrollo humano (además del ingreso), pero al costo de incorporartécnicas de medición cuestionables y fundamentos normativos opacos.Por otro lado, presentamos múltiples razones para adoptar estosmétodos corno perspectivas complementarias y sustitutivas, más quecompetitivas, en una medición completa de la pobreza en México, y

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obtuvimos evidencias empíricas congruentes con esta predicción.Consideremos en esta sección final algunas conclusiones que se desprenden de estas estimaciones para el diseño de un programa efectivopara la superación de la pobreza.

Los cuadros 22 y 23 presentan la evolución reciente de las asignaciones estatales y el gasto total del Ramo 26. Podemos comprobar queentre 1988 y 1994 las asignaciones estatales del programa crecieronsignificativamente para todos los estados y su progresividad se fueincrementando, aunque en forma muy gradual. De tal forma, la participación de los cuatro estados más pobres en el Ramo 26 —Chiapas,Oaxaca, Guerrero y Veracruz— pasó de 21% en 1988 a 27% en 1994 y30% en 1997.

Las gráficas 1 y 2 comparan las asignaciones realizadas del Ramo26 para 1994 y 1996 (presupuesto autorizado) con el esquema deasignación promedio estimado en la sección anterior, en términos deporcentajes de asignación y asignaciones per cápita. Teniendo en cuenta que 1994 representó el año de mayor progresividad de Pronasol enel ámbito estatal, y que una parte mayoritaria de las asignaciones para1996 se determinaron por primera vez en función de la pobreza medidade los estados,25 sorprende la distancia que aún las separa de laasignación deseable estimada. Aunque en 1996 Chiapas y Oaxaca sonlos receptores más importantes en términos de recursos totales, entérminos per cápita dominan aún sobre estos estados Campeche, BajaCalifornia Sur, Colima y Tlaxcala, entre los estados menos pobres. Enlas dos gráficas, Chiapas, Guanajuato, Estado de México, Oaxaca,Puebla, y especialmente Veracruz, reciben sustancialmente menosrecursos de los que les correspondería en función de su participación enla pobreza nacional. En cambio, Aguascalientes, Baja California, BajaCalifornia Sur, Campeche, Coahuila, Colima, Chihuahua, QuintanaRoo y Sonora reciben más del doble de la asignación total y per cápitarecomendada.

Es interesante observar, por otro lado, que para 25 estados lasasignaciones porcentuales de 1996 corrigen las de 1994 en la direccióncorrecta, aunque sólo sea marginalmente. Esto refleja sin duda lautilización de medidas de pobreza como criterios de asignación. Desafortunadamente, sin embargo, comprobamos también que, con excepción de Zacatecas, todos los estados ven reducida su asignación percápita.

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25 Véase Diario Oficial de la Federación del 5 de enero de 1996.

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Las gráficas 3 y 4 comparan las asignaciones porcentuales y percápita del Ramo 26 de 1996 y 1997, y la gráfica 5 compara para losmismos años las asignaciones porcentuales del Fondo de DesarrolloSocial Municipal (FDsI.I), que corresponde a 60-65% del Ramo 26 descentralizado por medio de las fórmulas expuestas anteriormente. Vemos que con algunas excepciones (notablemente Oaxaca), la tendenciaen las asignaciones porcentuales entre los dos años es en la direccióncorrecta, aunque únicamente Chiapas, entre los estados más pobres, seacerca en forma significativa a la asignación recomendada. En términosper cápita, se redujeron todas las asignaciones con excepción de Chiapas, Guanajuato, Puebla y Veracruz (esta última asignación se quedóestancada y sigue por debajo del que le correspondió en 1994). Comparando las gráficas 3y 5, podemos apreciar que aunque la asignación delFDSM corresponde en promedio más cercanamente a la asignaciónrecomendada que a la del Ramo 26 en su conjunto, Chiapas, Oaxaca,Puebla y Veracruz obtienen un tercio menos de los que les correspondería en la asignación óptima que hemos estimado.

La reducción global del Ramo 26 puede comprobarse en el cuadro23. Después de más que triplicarse en términos reales entre 1988 y1993, en la primera mitad del presente sexenio el ramo se habráreducido 21%. Que esta reducción se presente no sólo en términosabsolutos y como proporción del PIB, sino aun como proporción del gastosocial, no se puede explicar únicamente como efecto de la crisis; representa también una reasignación de prioridades por parte del gobiernofederal. Si suponemos que no se ha debilitado el compromiso delgobierno actual por la superación de la pobreza,26 sólo existen dosposibilidades que permitirían interpretar las “preferencias reveladas”del gobierno en forma coherente: se han privilegiado otros instrumentosdel gasto social que se han considerado más efectivos para alcanzar esteobjetivo, o bien se ha racionalizado el gasto en el seno del Ramo 26,

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26 “El gasto programable se ejerció bajo estrictos criterios de austeridad y racionalidad delos componentes no fundamentales, y se profundizó en las acciones y medidas que elevan laeficacia de los programas estratégicos y prioritarios. En este sentido, durante el primer semestrede 1996 se avanzó en la recomposición del gasto sectorial en favor del gasto en desarrollo social,canalizándose el 55.3 por ciento de las erogaciones programables hacia programas de educación,de atención preventiva y curativa en materia de salud, de nutrición y abasto social, para fomentarel empleo, becas de capacitación a los trabajadores y de vivienda, así como hacia la provisión deservicios básicos de agua potable, alcantarillado, caminos rurales, entre otros,para la superaciónde la pobreza.” Segundo Informe de Gobierno: Anexo, Poder Ejecutivo Federal, 1 de septiembrede 1996 (las cursivas son de los autores).

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manteniendo (o aun aumentando) su repercusión en los más pobresun menor costo en términos de recursos presupuestados.

Un ejemplo congruente con esto es el número de desayunos repartidos por el Programa de Desayunos Escolares del DIF, que aumentó enmás de 100% entre 1994 y 1995 (Poder Ejecutivo Federal, 1997). Másimportante aún es el hecho de que se haya iniciado desde 1997 un nuevoprograma contra la pobreza extrema, el Programa de Educación, Saludy Alimentación (Progresa). Programado para atender a finales de 1997a 400 000 familias en 13 723 comunidades de 524 municipios en lasregiones más pobres del país, se ha anunciado su futura extensión, encaso de tener éxito, a 4 millones de familias para el año 2 000 (PoderEjecutivo Federal, 1997). Puesto que Progresa invertiría en 1997 elequivalente a un décimo del presupuesto del Ramo 26, si se diera laexpansión proyectada abarcaría el equivalente del total de ese Ramopara el año 2000.

Por supuesto, estas tendencias no implican que el presupuesto delRamo 26 se reasignará a Progresa. Este programa sustituirá más biena los subsidios alimentarios generalizados a la leche y a la tortilla, queen 1997 superaron los 4 000 millones de pesos.27 Sin embargo, la caídarelativa del Ramo 26 frente al rápido crecimiento programado deProgresa sí sügiere un cambio del acento en las prioridades de laspolíticas contra la pobreza en México en favor de una focalización porhogar de los recursos para el desarrollo de capital humano.

Dadas las limitaciones mencionadas, tanto en Pronasol como enla descentralización efectiva en el medio estatal del Ramo 26, y lasdistancias que en todo caso hemos observado entre las asignacionesrecomendadas y las realizadas del ramo, la nueva estrategia representaen principio una opción atractiva. Un elemento más original del Progresa es el reconocimiento de la complementaridad que existe entrealimentación, salud y educación como condicionantes de la pobrezaextrema.

En la práctica, sin embargo, las experiencias pasadas no dan lugara mucho optimismo. El éxito del Progresa, y su consecuente expansión,dependen de dos condiciones fundamentales: a) un sistema de mediciónefectivo, transparente y recurrente para identificar las familias máspobres en el ámbito nacional, y b) una infraestructura eficiente para

27 Poder Ejecutivo Federal (1997), p. 233. Como se señaló en la nota 1, estos subsidios sonaltamente regresivos.

distribuir entre estas familias los recursos monetarios y en especiecomprometidos por el Progresa.

Ya se han discutido la limitaciones existentes en la informaciónestadística sobre la pobreza en México.28El problema más grave en estecaso es que para identificar y atender a las familias necesitadas dentrode las localidades prioritarias, el Progresa se apoyará principalmenteen la infraestructura local de salud. Serán las localidades más pobreslas que tendrán que asumir la mayor carga en la aplicación del programa, y son precisamente éstas las que cuentan con menos infraestructura. Por ello será indispensable complementar el Progresa con unprograma de apoyo efectivo para asegurar que los centros de salud delas localidades más pobres cuenten con el equipo y personal necesariopara poner en práctica el programa en forma efectiva. Dada la altadispersión de la población más pobre en México (como se mencionó, elprograma pretende cubrir 400 000 familias en 524 municipios y 13 723localidades, o aproximadamente 30 familias por localidad en promedio),29 no parece factible que los fondos asignados al programa permitanofrecer tal apoyo logístico en la medida de lo previsto, además de losrecursos a distribuir. Por otro lado, para minimizar el desvío de fondosserá necesario también implementar un sistema de contraloría ciudadana y supervisión en los gobiernos locales.

Mas allá de estos problemas específicos de medición e hnplementación, cabe preguntarse finalmente si ésta es una estrategia efectivade mediano plazo para superar la pobreza en México. En caso de teneréxito, según las proyecciones anunciadas, en el año 2000 el PASE cubriríauna población cercana a la incidencia total de la pobreza extrema enMéxico (de 26 a 30% en nuestras estimaciones), dada una poblaciónestimada de 100 millones de habitantes y una meta de fecundidad de2.4 hijos por mujer.3°Naturalmente, este programa sólo se concentraen una parte de la estrategia dual mehcionada al principio del estudio—acceso para los pobres a bienes públicos básicos— y en todo caso,tendría que ser suplementado, con medidas que aseguren gananciasadecuadas a los factores productivos de los pobres. Pero aun en térmi

28 Dos precedentes en América Latina que merecen ser estudiados para este propósito sonlas Encuestas de Caracterización Socioeconómica (Casen) de Chile y el Sistema de Selección deBeneficiarios para Programas Sociales (Sisben) de Colombia.

29 De las 90856 localidades existentes en México, según el Censo de 1990, 7 1.47% (16.90%de la población total) tienen niveles de marginación alta o muy alta; 99.5% de estas últimas sonrurales (menos de 2 500 habitantes) y 90% de menos de 500 habitantes. El 64% de las localidadesde mu alta marginación tienen menos de 100 habitantes, y 45% menos de 50.

° Véase Poder Ejecutivo Federal (1996b).

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nos de esta primera parte, el PASE representaría exclusivamente unaestrategia para superar la pobreza más extrema en México. Es obvioque una expansión comparable en el acceso a bienes públicos básicospara todos los pobres no podría alcanzarse con este nivel de recursos.Este último objetivo supondría una redefinición radical de las prioridades del otro 95% del gasto social hacia servicios básicos, especialmenteen educación y salud. Si podemos tomar las experiencias de los paísesdel este asiático como modelo, esta redefmición no arriesgaría, sino másbien aseguraría el crecimiento sostenido de la economía mexicana.

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Anexo. Estimación del gasto esperado per cápitaen el Censo de 1990 y ENIGH 1992

Como mencionamos en la sección 111.3, estimamos el gasto esperado enel Censo de 1990 a través de una serie de variables socioeconómicas ydemográficas comunes con la ENIGH 1992. Los coeficientes de estasvariables se obtuvieron de dos regresiones, teniendo como variablesdependientes el logaritmo del gasto per cápita urbano y rural, respectivamente, con base en la muestra de la ENIGH 1992. El siguiente cuadroresume la información de la regresión, tanto para la población urbana(R2 = 0.5992), como para la rural (R2 = 0.5606):

Constante(Tamaño del hogar) —0.2680079 —27.692 —0.2770666(Tamaño del hogar)2 0.0124466 17.593 0.0135308Hacinamiento 0.0760591 —12.584 0.0483064Escolaridad 1 0.1026709 4.206 0.0861059Escolaridad 2 0.2 119434 8.279 0. 178633Escolaridad 3 0.3378231 8.892 0.309327Escolaridad 4 0.3476262 12.132 0.2797735Escolaridad 5 0.4579974 10.008 0.465468Escolaridad 6 0.595989 16.422 0.5497179Escolaridad 7 0.8309593 20.675 0.7410368Escolaridad 8 1.029641 29.418 1.019306Escolaridad 9 1.3841175 18.417 2.349626Edad 0.0254711 8.932 0.0216457(Edad)2 —0.0002183 —7.683 —0.0002067Cocina 0.0554087 2.515 0.0758864Excusado 0.0801581 3.038 0.123891Excusado con agua 0.2049299 10.664 0.2563888Electricidad 0.0099989 0.173 0.2 150345Techo —0.1577345 —8.374 —0.1277613Paredes 0.0300687 —0.916 0.0121814Pisos —0.1164851 —3.617 —0.2624389Sexo —0.0303294 —1.519 —0.0232004

Donde:Tamaño del hogar Nimero de personas que conforman un hogar.(Tamaño del hogar)2 = Cuadrado del tamaño del hogar.Hacinamiento = Número de personas que habitan una vivienda,

dividido entre el número de cuartos para dormir.Escolaridad 1 = Si el jefe del hogar estudió primaria y el número

de años aprobados es menor a seis, es decir, no la completó.Escolaridad 2 Si el jefe del hogar estudió primaria y el número

de años aprobados es igual a seis, es decir, sí la completó.Escolaridad 3 = Si el jefe del hogar estudió secundaria y el número

de años aprobados es menor a tres, es decir, no la completó.Escolaridad 4 Si el jefe del hogar estudió secundaria y el número

de años aprobados es igual a tres, es decir, sí la completó.Escolaridad 5 = Si el jefe del hogar estudió preparatoria y el

número de años aprobados es menor a tres, es decir, no la completó.Escolaridad 6 = Si el jefe del hogar estudió preparatoria y el

número de años aprobados es igual a tres, es decir, sí la completó.Escolaridad 7 = Si el jefe del hogar continuó estudios profesionales,

pero no los completó.Escolaridad 8 = Si el jefe del hogar continuó estudios profesionales

y los completó.Escolaridad 9 = Si el jefe del hogar continuó estudios de posgrado.Edad = Edad del jefe del hogar.(Edad)2= Cuadrado de la edad del jefe del hogar.Cocina = Cuando ésta se halla disponible dentro del hogar.Excusado = Cuando éste se halla disponible dentro del hogar.Excusado con agua Cuando el excusado cuenta con conexión de

agua.Electricidad = Cuando ésta se halla disponible en el hogar.Techo = Cuando el techo de la vivienda es de lámina de cartón,

palma, tejamanil o madera, lámina de asbesto o metálica, u otrosmateriales no especificados.

Paredes = Cuando las paredes de la vivienda son de lámina decartón, carrizo, bambú o palma, embarro o bajareque, madera, láminade asbesto o metálica, adobe u otros materiales no especificados.

Pisos = Cuando el piso de la vivienda es de tierra o de algúnmaterial no especificado.

Sexo Sexo del jefe del hogar.

VariableCoeficiente Estadístico Coeficiente Estadístico

urbano T urbanoa rurala T rural

—22.14715.038—7.954

4.1256.1815.0376.0214.6117.2385.5719.7374.3506.887

—6.8443.0955.8968.7238.961

—5.438—0.502

—11.415—0.742

a Varía para cada uno de los 31 estados.

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