Universidad Centroamericana “José Simeón Cañas”2. Determinar alguno de los impactos que las...

Universidad Centroamericana “José Simeón Cañas”

Curso de Postgrado de Técnicas Estadísticas

en apoyo a la Investigación

Caracterización de las Remesas en El Salvador: Su impacto en la economía de los Hogares Salvadoreños

en el año 2003

Investigadores: Ana Babi Santamaría Mónica Liliana Godoy José Emilio Márquez Yansy Lisette Vides

Asesor: Lic. José Hernández Salguero

San Salvador, Septiembre de 2004

Caracterización de las Remesas en El Salvador: Su impacto en la economía de los Hogares Salvadoreños en el año 2003

2

INDICE CONTENIDO PAG. I. INTRODUCCIÓN

A. Definición del tema, Objetivos e Hipótesis 2 B. Metodología 3 C. Alcances y limitaciones de la investigación 4

II. MARCO TEORICO

2.1 La teoría económica y la Conducta humana en la satisfacción de sus necesidades 5

2.2 La Teoría de la Distribución Óptima del Ingreso 5 2.3 La Teoría Económica y el uso de Modelos econométricos 6

III. CARACTERIZACION DE LAS REMESAS EN EL SALVADOR

3.1 Las migraciones como factor relacionado al envío de remesas 8 3.2 Ayuda económica de familiares o amigos en el extranjero 10 3.3 Tipos de envío de Remesa 11 3.4 Periodicidad de los envíos 12 3.5 Cantidad de dinero percibida 14 3.6 Usos de las remesas 15 3.7 Análisis de Impacto 17 3.8 Acceso al mercado financiero de los receptores de remesas 18

IV. GENERACIÓN Y USO DE UN MODELO DE PREDICCION PARA CLASIFICAR LA AYUDA DE LAS REMESAS FAMILIARES EN EL SALVADOR 4.1 Definición del modelo 20 4.2 Acerca de la función discriminante 21 4.3 Resultados del modelo 21 4.4 Aplicación del Modelo de Predicción: Caso práctico 23

V. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 25

VI. ANEXOS 27 Anexo 1 28 Anexo 2 29 Anexo 3 30 Anexo 4 31

Anexo 5 32 Anexo 6 33 Anexo 7 34 Anexo 8 37

VII. BIBLIOGRAFÍA 39


3

I. INTRODUCCIÓN

A. Definición del tema, Objetivos e Hipótesis En los últimos años las estadísticas de pobreza de El Salvador mostraron una significativa reducción.1 Se considera además que el ingreso per cápita por hogar ha venido experimentando un notable crecimiento. Contrario a dichas mejoras, el desempeño de la economía nacional en el último quinquenio ha mantenido niveles de crecimiento exiguos y los indicadores de desigualdad en el país se han mantenido constantes. Bajo estas circunstancias, no se podría aseverar que ha habido una reducción de los niveles de pobreza producto de la política económica y social de los dos últimos gobiernos. A este respecto, el país ha encontrado como fuente importante de compensación a las limitantes de crecimiento y desigualdad, la inyección de ingresos por parte de los emigrantes salvadoreños. Esta compensación, además de contribuir en la reducción de los ritmos de crecimiento de la pobreza, ha venido constituyéndose también en un motor de dinamismo de muchos sectores productivos que, en ausencia de un mecanismo endógeno de crecimiento, ha encontrado una importante fuente de recursos. Asimismo, al interior de muchas de las actividades productivas se ha generado un cierto desplazamiento de las fuentes principales de generación de ingresos que en ausencia de empleo ha posibilitado mantener y/o acrecentar el poder adquisitivo de un importante sector de la población. En ese mismo orden, las remesas han significado para las familias pobres y no pobres el mejoramiento de las posibilidades de mayores niveles de educación. Sin embargo, el Estado salvadoreño se ha quedado corto en el impulso, protección y atención de los principales generadores de esta fuente de ingreso. También, se ha observado que en los últimos años, los esfuerzos del gobierno se han centrado únicamente en el acompañamiento de las medidas y acciones de protección para que salvadoreños mantengan sus estatus o estadía en el Exterior. Ante tal inacción del Estado, emigrantes y receptores han venido encontrando formas y mecanismos de transferencias efectivas y de menor costo, los que a su vez han venido generando nuevas actividades y fuentes de empleo o subempleo de salvadoreños.

Tomando en cuenta lo anterior y dada la orientación del curso, nos hemos propuesto ahondar sobre el estudio e impactos que generan las remesas en el país. Pues bien, tales son las razones que llevó a formular el tema de esta investigación de la manera siguiente.

“Caracterización de las Remesas en El Salvador: Su impacto en la economía de los Hogares Salvadoreños en el año 2003”.

1 Informe sobre Desarrollo Humano. El Salvador 2003. Desafíos y Opciones en Tiempos de Globalización. Pág. 10.


4

En el desarrollo de dicho tema, se analiza y tipifica a partir de la base de datos recabados en la sección 07 de la EHPM, los montos de dinero y la forma de como los hogares distribuyen la ayuda recibida del exterior, y cómo, a partir de ésta, se genera un impacto significativo en la economía del país.

Para tal fin se plantearon los siguientes objetivos:

1. Caracterizar la ayuda que reciben los hogares salvadoreños por parte de familiares y amigos que residen y trabajan en el exterior.

2. Determinar alguno de los impactos que las remesas familiares generan en la

economía.

3. Formular un modelo descriptivo y de predicción que permita clasificar y determinar el rango de ayuda familiar que pueda tener un salvadoreño en el país.

Para alcanzar tales objetivos, se formularon las siguientes hipótesis: 1. En el Salvador las remesas percibidas como ayuda familiar por parte de salvadoreños en el exterior, se han constituido en la principal fuente de ingreso para la satisfacción de las necesidades básicas de los hogares salvadoreños. 2. Los incrementos y mejoras en el monto recibido por concepto de ayuda familiar posibilitan que los hogares mejoren sus niveles de vida, pasando a constituir mejoras en los niveles educativos, de salud, ahorro y en mayores oportunidades y alternativas de inversión. B. Metodología La investigación para poder lograr los objetivos planteados, descansó sobre dos tipos de procedimientos: Una exploración eminentemente bibliográfica, y que por medio de ella se pudo determinar y esclarecer una serie de categorías y conceptos que fueron pertinentes definir. A través de este procedimiento se esboza toda la riqueza teórica e instrumental que existe y subyace sobre el tema, así como del herramental estadístico utilizado. La aplicación del herramental estadístico se hizo sobre la base de datos generada de la Encuesta de Hogares de propósitos Múltiples, sección 07 referente a “Remesas Familiares y otras transacciones del Hogar”, que elaboró la Dirección General de Estadística y Censos en 2003. La base de datos consta de 16,808 casos de las zonas occidental, central 1, central 2, Oriental y AMSS, ponderada por un factor de expansión. Se utilizó el análisis discriminante, el cual permitió modelar e inferir sobre el uso e impacto que tienen las remesas en los hogares y el impulso que experimentan los diversos sectores productivos, como resultado de una mayor capacidad de compra de las familias beneficiadas por los flujos de remesas.


5

C. Alcances y limitaciones de la investigación En este apartado se quiere resaltar dos aspectos fundamentales: Primero esbozar de alguna manera los logros que se obtuvieron de la investigación; segundo, exponer aquellos elementos que limitaron el trabajo del grupo. Con relación a los alcances, el poder demostrar empíricamente que las remesas se han convertido en la principal fuente de satisfacción de las necesidades básicas para grandes familias, permite tener la certeza que es por hoy el principal mecanismo de compensación ante las condiciones de pobreza en el país. Un segundo logro, es haber logrado profundizado e ir mas allá de la información brindad en la EHPM; el haber podido ampliar y tipificar la forma que adoptan en nuestra nación las remesas es un importante logro, ya que es un aspecto que no ha sido detallado de la manera como se estudia en este trabajo. Finalmente, el haber definido y estructurado un modelo de predicción que con un 86.0% de exactitud permita clasificar correctamente a un individuos o grupo familiar de acuerdo a un conjunto de características, es sin duda uno de los logros de mayor importancia en la investigación. En lo que se refiere a las limitaciones de la investigación, estas se resumen en dos:

1. El tiempo que se dispuso para el desarrollo del tema fue efectivamente corto; y 2. Las dificultades en un primer momento para tener acceso a la base de datos, ya

que fue hasta avanzada la investigación que se logró obtenerla.


6

II. MARCO TEORICO Y CONCEPTUAL

2.1. La teoría económica y la Conducta humana en la satisfacción de sus necesidades Cuando se habla de la satisfacción de las necesidades básicas y entendimiento de las relaciones sociales, no se puede dejar de recurrir a lo que dicta la teoría económica. En economía se describe que esta se ocupa de las cuestiones que surgen en relación con la satisfacción de las necesidades humanas. La satisfacción de las necesidades materiales (alimentos, vestido, o vivienda) y no materiales (educación, ocio, etc.) de una sociedad obliga a sus miembros a llevar a cabo determinadas actividades productivas. Mediante estas actividades se obtienen los bienes y los servicios que se necesitan, entendiendo por bien todo medio capaz de satisfacer una necesidad tanto de los individuos como de la sociedad. La teoría económica ofrece un método para ordenar y establecer las prioridades a la hora de tomar decisiones sobre las necesidades individuales o colectivas que se desea satisfacer. Los modelos económicos suponen que el comportamiento de los individuos es "racional", en el sentido de que se toman aquellas decisiones que son más efectivas para ayudar al individuo a alcanzar sus propios objetivos, cualesquiera que éstos sean. El comportamiento racional de los individuos exige que éstos actúen coherentemente con un conjunto sistemático de preferencias. La racionalidad garantiza al sujeto económico un criterio estable, a partir del cual decide su actuación ante cada situación. En la medida en que los sujetos económicos actúen racionalmente, sus acciones serán predecibles y se podrán estudiar las consecuencias que tendrán sobre ellas un cambio en el entorno. Este supuesto de racionalidad no sólo se aplica al sujeto individual, sino a cualquier agente que lleva a cabo una acción económica. El objeto de estudio primordial de los modelos económicos es el hombre, y éste es libre y no está sujeto a leyes inflexibles. Este hecho no sólo dificulta la investigación en Economía, sino también la modelización de los fenómenos económicos; la modelización requiere un comportamiento relativamente estable de forma que pueda predecirse dentro de un margen aceptable de error. conviene precisar que la ciencia económica puede contribuir a su resolución, pero las decisiones finales sobre los temas de política rara vez se toman exclusivamente de acuerdo con las teorías y modelos económicos. La información estadística que sería necesaria para hacerlo normalmente no está disponible, y hay que recurrir a los gustos y opiniones, sobre los que los individuos con frecuencia difieren. 2.2. La Teoría de la Distribución Óptima del Ingreso La Teoría de la Distribución Óptima del Ingreso establece que la demanda de los individuos por bienes depende, no solamente de sus ingresos, como postula la teoría económica contemporánea, sino también de sus necesidades. Si el ingreso del individuo es menor que el valor de sus necesidades de bienes, la demanda será igual a


7

su ingreso. Por el contrario cuando el ingreso del individuo es mayor que el valor de sus necesidades de bienes, su demanda será igual al valor de sus necesidades de bienes y el resto lo ahorra o lo emplea para pagar el financiamiento de algún bien costoso. Por consiguiente, cuando los salarios son muy bajos y las ganancias muy altas, la Demanda Agregada y el nivel de producción correspondiente será bajo porque la deficiencia en el consumo de los trabajadores, debido a los bajos ingresos, no queda compensada con el consumo de los empresarios cuyo alto ingreso excede ampliamente sus necesidades. Este planteamiento de que la demanda individual depende por un lado del ingreso del individuo y por el otro lado de sus necesidades, es lógico, tanto cuando se considera el consumo de bienes básicos, como el consumo de bienes de lujos. El consumo de bienes básicos tiene como limite las necesidades biológicas y su forma de satisfacerla en un momento histórico dado. Las personas no pueden comer más allá de cierta cantidad de alimentos o mejorar la calidad de los mismos más allá de cierto límite, no importa el ingreso que reciban.

Cuando el ingreso de una persona está por debajo de la satisfacción plena de sus necesidades básicas de comida, ropa, zapatos, etc., cualquier aumento en el ingreso implicará un aumento en el consumo por el monto del aumento en el ingreso, de manera que no generarán ningún ahorro. Por otro lado, cuando el ingreso de una persona está muy por encima del necesario para lograr la satisfacción plena de sus necesidades básicas, cualquier aumento en el ingreso implicaría un aumento en el consumo muy pequeño e incluso podría ser cero.

Los aumentos en la Demanda Agregada tienen su base en los aumentos en la satisfacción de necesidades. Estos aumentos el la satisfacción de necesidades humanas solo se pueden dar cuando se aumentan las necesidades de aquellos que no gastan todo su ingreso porque éste excede sus necesidades o cuando se aumentan los ingresos de los que tienen necesidades sin satisfacer. Esto último se logra mediante la redistribución del ingreso de aquellos que no lo gastan por tener todas sus necesidades satisfechas, hacia aquellos que lo gastan por tener parte de sus necesidades sin satisfacer.

La teoría económica basada en la racionalidad del consumidor y la discusión que existe con el planteamiento de la distribución óptima constituyen dos aspectos sobre los cuales se basa el trabajo de investigación.

2.3. La teoría económica y el uso de modelos estadísticos Construir y usar modelos es una herramienta de pronóstico muy útil, ya que muchas personas hacen suposiciones de una forma u otra; pocos reconocen que se requiere de una estructura lógica. Construir modelos incita a la gente a pensar con claridad y explicar todas las interrelaciones importantes implicadas en un problema. El fiarse de la intuición y suposición puede ser peligroso a veces, debido a la posibilidad de que se ignoren o usen de manera inapropiada las relaciones importantes. Una vez construido el modelo y adecuado éste a los datos, puede usarse un análisis para estudiar las distintas propiedades, evaluándose distintos cambios en la categorización de las variables. A la vez, existen diferentes tipos de modelo para diferentes análisis, que permiten dar respuesta según el planteamiento de la ecuación.


8

En el presente trabajo se pretende explicar una regresión de una sola variable dependiente con diferentes interacciones con las otras variables, ya que este modelo permitirá probar la hipótesis y pronosticar futuras categorizaciones.


9

III. CARACTERIZACION DE LAS REMESAS EN EL SALVADOR 2003

Para la presente caracterización fue tomada la base de datos de la Encuesta de Hogares de propósitos Múltiples, sección 07 referente a Remesas Familiares y otras transacciones del Hogar, que elaboró la Dirección General de Estadística y Censos en 2003. La base de datos consta de 16,808 casos de las zonas occidental, central 1, central 2, Oriental y AMSS, ponderada por un factor de expansión. 3.1 LAS MIGRACIONES COMO FACTOR RELACIONADO AL ENVIO DE REMESAS TABLA 1: Familiares en el extranjero según área geográfica

Fuente: Elaboración propia sobre la base de EHPM 2003, DIGESTYC. GRAFICO 1: Distribución de hogares con familiares en el extranjero

El fenómeno de la migración es algo muy común en los países en vías de desarrollo. Es usual encontrar a 17 hogares de cada 100 que posee algún familiar en los Estados Unidos. Cabe destacar que existe una mayor migración hacia el exterior desde la zona oriental del país (San Miguel, Morazán, La Unión) donde el 26.4% de la población posee al menos un familiar en el extranjero. Los niveles de pobreza suelen ser más agudos en esta zona, otrora principal productora de algodón, constituyéndose este hecho uno de los principales factores determinantes de las migraciones.

Fuente: Elaboración propia sobre la base de EHPM 2003, DIGESTYC

54981 16.5% 36911 13.6% 22078 15.9% 82387 26.4% 77867 14.6% 274224 17.2%278009 83.5% 234842 86.4% 116658 84.1% 229306 73.6% 456902 85.4% 1315717 82.8%332990 100.0% 271753 100% 138736 100% 311693 100.0% 534769 100.0% 1589941 100%

SiNo

Algún miembroen extranjero

Total

f Col %

Occidental

f Col %

Central 1

f Col %

Central 2

f Col %

Oriental

f Col %

AMSS

Región Geográfica

f Col %

Total

Reg

ión

Geo

gráf

ica

Occ

iden

tal f

Reg

ión

Geo

gráf

ica

Occ

iden

tal C

ol %

Reg

ión

Geo

gráf

ica

Cen

tral 1

f

Reg

ión

Geo

gráf

ica

Cen

tral 1

Col

%

Reg

ión

Geo

gráf

ica

Cen

tral 2

f

Reg

ión

Geo

gráf

ica

Cen

tral 2

Col

%

Reg

ión

Geo

gráf

ica

Orie

ntal

f

Reg

ión

Geo

gráf

ica

Orie

ntal

Col

%

Reg

ión

Geo

gráf

ica

AM

SS

f

Reg

ión

Geo

gráf

ica

AM

SS

Col

%

Tota

l f

Tota

l Col

%

0.0

500000.0

1000000.0

1500000.0

Val

ues

Sí posee familiar en extranjeroNo posee familiar en extranjeroTOTAL

occidental Central 1 Central 2 AMSSOriental TOTALES

Reg

ión

Geo

gráf

ica

Occ

iden

tal f

Reg

ión

Geo

gráf

ica

Occ

iden

tal C

ol %

Reg

ión

Geo

gráf

ica

Cen

tral 1

f

Reg

ión

Geo

gráf

ica

Cen

tral 1

Col

%

Reg

ión

Geo

gráf

ica

Cen

tral 2

f

Reg

ión

Geo

gráf

ica

Cen

tral 2

Col

%

Reg

ión

Geo

gráf

ica

Orie

ntal

f

Reg

ión

Geo

gráf

ica

Orie

ntal

Col

%

Reg

ión

Geo

gráf

ica

AM

SS

f

Reg

ión

Geo

gráf

ica

AM

SS

Col

%

Tota

l f

Tota

l Col

%

0.0

500000.0

1000000.0

1500000.0

Val

ues


Reg

ión

Geo

gráf

ica

Occ

iden

tal f

Reg

ión

Geo

gráf

ica

Occ

iden

tal C

ol %

Reg

ión

Geo

gráf

ica

Cen

tral 1

f

Reg

ión

Geo

gráf

ica

Cen

tral 1

Col

%

Reg

ión

Geo

gráf

ica

Cen

tral 2

f

Reg

ión

Geo

gráf

ica

Cen

tral 2

Col

%

Reg

ión

Geo

gráf

ica

Orie

ntal

f

Reg

ión

Geo

gráf

ica

Orie

ntal

Col

%

Reg

ión

Geo

gráf

ica

AM

SS

f

Reg

ión

Geo

gráf

ica

AM

SS

Col

%

Tota

l f

Tota

l Col

%

0.0

500000.0

1000000.0

1500000.0

Val

ues


occidental Central 1 Central 2 AMSSOriental TOTALES


10

Cases weighted by FAC07

Región Geográfica

AMSS

Oriental

Central 2

Central 1

Occidental

Cou

nt

100

90

80

70

60

50

40

30

20

10

0

cuantos miembros en

de 8 a 12 miembros

de 5 a 7 miembros

de 3 a 4 miembros

de 0 a 2 miembros

6510

1817121589

7578

8479

TABLA 2: Familiares en el extranjero según área geográfica

Fuente: Elaboración propia sobre la base de EHPM 2003, DIGESTYC El 81.3% de hogares salvadoreños con familiares en el extranjero posee entre uno a dos miembros, destacando la zona oriental con un porcentaje mayor en los rangos de 3 a 4 familiares (18.5%) y más hasta un máximo de 12 miembros, aunque con menor frecuencia. GRAFICO 2: Distribución porcentual de la cantidad de familiares en el extranjero


43544 79.2% 31060 84.1% 17312 78.4% 61743 74.9% 69219 88.9% 222878 81.3%8391 15.3% 4591 12.4% 3791 17.2% 15230 18.5% 7406 9.5% 39409 14.4%2876 5.2% 1154 3.1% 850 3.8% 4692 5.7% 1242 1.6% 10814 3.9%

170 .3% 106 .3% 125 .6% 722 .9% 1123 .4%

54981 100.0% 36911 100% 22078 100% 82387 100% 77867 100% 274224 100%

de 0 a 2

de 3 a 4

de 5 a 7

de 8 a12

cuantosmiembrosenextranjero(rangos)

Total

f %Occidental

f %Central 1

f %Central 2

f %Oriental

f %AMSS

Región Geográfica

f %

Total


11


Región Geográfica

AMSS

Oriental

Central 2

Central 1

Occidental

Count

100

90

80

70

60

50

40

30

20

10

0

Recibe ayuda económi

No recibe

Si ambos

Si en especie

Si en efectivo

8367808279

13

28

1614

17

3. 2 AYUDA ECONOMICA DE FAMILIARES O AMIGOS EN EL EXTRANJERO TABLA 3: Ayuda económica por región y área rural y urbana

19.0% 15.7% 17.2% 16.5% 12.8% 14.2% 17.5% 15.3% 16.2% 25.4% 29.4% 27.6% 13.4%.7% .4% .5% .9% .6% .7% .8% .0% .4% 1.4% .1% .7% .4%

4.2% 2.7% 3.4% 4.0% 1.9% 2.7% 4.5% 2.9% 3.5% 4.4% 4.6% 4.5% 3.4%76.1% 81.2% 78.9% 78.6% 84.8% 82.3% 77.2% 81.8% 79.9% 68.8% 66.0% 67.2% 82.7%

100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0%

Si en divisaSi en especieSi ambosNo recibeTotal

fr%Urbano

fr%Rural

fr%Total

Occidental

fr%Urbano

fr%Rural

fr%Total

Central 1

fr%Urbano

fr%Rural

fr%Total

Central 2

fr%Urbano

fr%Rural

fr%Total

Oriental

fr%Urbano

AMSS

Región Geográfica

Fuente: Elaboración propia sobre la base de EHPM 2003, DIGESTYC TABLA 4: Resumen Total de ayuda económica por área de ubicación del hogar

Total

16.5% 18.8% 17.4%.7% .3% .5%

3.8% 3.0% 3.5%79.0% 77.8% 78.6%

100.0% 100.0% 100.0%

fr%Si en divisafr%Si en especiefr%Si ambosfr%No recibefr %Total

Urbano Rural Total

Fuente: Elaboración propia sobre la base de EHPM 2003, DIGESTYC GRAFICO 3: Ayuda recibida por región según tipo de ayuda

La tabla 3 detalla el porcentaje de hogares que reciben ayuda de familiares y amigos en el extranjero. Destaca la región oriental, donde el 32.8% de los hogares perciben algún tipo de ayuda, sea ésta en divisa, en especie o de ambos tipos. El Área Metropolitana de San Salvador, con el 82.7% de hogares constituye la región que recibe menos ayuda. La población receptora se encuentra más frecuentemente en las zonas urbanas, con excepción de los casos de la zona oriental (34.0%


12


Región Geográfica

AMSS

Oriental

Central 2

Central 1

Occidental

Cou

nt

120000

100000

80000

60000

40000

20000

0

Tipo de ayuda recibi

Efectivo y otros mec

anismos

Otros mecanismos

Efectivo

16985

12637

5964

8518 69008

85305

22500

38750

54730


Región Geográfica

AMSS

Oriental

Central 2

Central 1

Occidental

Cou

nt

100%

90%

80%

70%

60%

50%

40%

30%

20%

10%

0%

Tipo de ayuda recibi


anismos

Otros mecanismos

Efectivo

1913151312

8

77

8582

8480

sumando ayuda en divisa y divisa y especies simultáneamente) en los que la ayuda se destina más a los hogares de la zona rural. En general y como puede verse en la tabla 4, el 17.4% de los hogares recibe divisa en efectivo de los familiares y amigos en el exterior y este porcentaje se eleva a un promedio de 20.9% cuando es tomada en cuenta la ayuda simultánea en efectivo y en especies. 3.3 TIPOS DE ENVIO DE REMESAS GRAFICO 4a y b: Distribución absoluta y porcentual del tipo de envío de divisa Fuente: Elaboración propia sobre la base de EHPM 2003, DIGESTYC TABLA 5: Tipo de ayuda recibida cuando ésta es en divisa

79.8% 84.1% 82.0% 85.3% 76.6% 81.3%

7.8% 2.9% 3.4% 2.1% 4.6% 4.2%12.4% 13.0% 14.7% 12.6% 18.8% 14.5%

100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0%

Efectivo

Otros mecanismosEfectivo y otrosmecanismosTotal

Occidental Central 1 Central 2 Oriental AMSS

Región GeográficaTotal

Fuente: Elaboración propia sobre la base de EHPM 2003, DIGESTYC Tomando en cuenta sólo los hogares que reciben ayuda en divisa, el 81.3% de la ayuda recibida es en efectivo, el 4.2% es recibida a través de otros mecanismos (money order, giros, cheques, etc.) y el 14.5% es recibida a través de ambos vehículos (efectivo y otros). Nuevamente destaca la zona oriental en primer lugar (85.3%) con respecto a la cantidad de hogares que reciben remesas en efectivo, hecho que está directamente relacionado con la cantidad de personas de Oriente residentes


13

REGION: 1 Occidental


Efectivo y otros mecOtros mecanismos CouEfectivo Count

100%

90%

80%

70%

60%

50%

40%

30%

20%

10%

0%

Periodicidad

Otros

Quincenal

Mensual

Bimensual

Trimestral

Semestral

Anual

Missing

REGION: 2 Central 1



100%

90%

80%

70%

60%

50%

40%

30%

20%

10%

0%

Periodicidad

Otros

Quincenal

Mensual

Bimensual

Trimestral

Semestral

Anual

Missing

REGION: 3 Central 2



100

90

80

70

60

50

40

30

20

10

0

Periodicidad

Otros

Quincenal

Mensual

Bimensual

Trimestral

Semestral

Anual

REGION: 4 Oriental



Otros mecanismos Cou

Efectivo Count

100%

90%

80%

70%

60%

50%

40%

30%

20%

10%

0%

Periodicidad

Otros

Quincenal

Mensual

Bimensual

Trimestral

Semestral

Anual

Missing

836676

16

8

819

6

6

REGION: 5 AMSS


100%

90%

80%

70%

60%

50%

40%

30%

20%

10%

0%

Periodicidad

Otros

Quincenal

Mensual

Bimensual

Trimestral

Semestral

Anual

8050

62

9

9

6

24

13 9

8 15

6

en el exterior, que es mayor que en otra región del país. Le sigue el Área metropolitana de San Salvador, debido a su alta densidad poblacional (ver cuadro 4a: distribución absoluta). Los canales utilizados en el área metropolitana de San Salvador tales como money order, giros, transferencias, cheques y otros están más diversificados (el 18.8% de los hogares utilizan estos mecanismos, una cifra mayor que otras regiones), gracias al acceso de gran parte de los hogares a los servicios financieros, que se encuentran concentrados en esta región. 3.4 PERIODICIDAD DE LOS ENVÍOS GRAFICOS 5a, 5b, 5c, 5d, 5e: TIPOS DE ENVÍO DE DIVISA SEGÚN PERIODICIDAD, POR REGIÓN


14

Periodicidad * Tipo de ayuda recibida Crosstabulation

1723 170 119 2012

.6% 1.2% .2% .6%

.5% .1% .0% .6%1709 73 446 2228

.6% .5% .9% .7%

.5% .0% .1% .7%189476 8236 38142 235854

70.1% 59.5% 79.3% 71.0%

57.0% 2.5% 11.5% 71.0%24844 1186 3543 29573

9.2% 8.6% 7.4% 8.9%

7.5% .4% 1.1% 8.9%20723 2218 2903 25844

7.7% 16.0% 6.0% 7.8%

6.2% .7% .9% 7.8%14573 486 1289 16348

5.4% 3.5% 2.7% 4.9%

4.4% .1% .4% 4.9%17245 1471 1685 20401

6.4% 10.6% 3.5% 6.1%

5.2% .4% .5% 6.1%270293 13840 48127 332260

100.0% 100.0% 100.0% 100.0%

81.3% 4.2% 14.5% 100.0%

Count% within Tipo deayuda recibida% of TotalCount% within Tipo deayuda recibida% of TotalCount% within Tipo deayuda recibida% of TotalCount% within Tipo deayuda recibida% of TotalCount% within Tipo deayuda recibida% of TotalCount% within Tipo deayuda recibida% of TotalCount% within Tipo deayuda recibida% of TotalCount% within Tipo deayuda recibida% of Total

Otros

Quincenal

Mensual

Bimensual

Trimestral

Semestral

Anual

Periodicidad

Total

EfectivoOtros

mecanismos

Efectivo yotros

mecanismos

Tipo de ayuda recibida

Total

Fuente: Elaboración propia sobre la base de EHPM 2003, DIGESTYC TABLA 6: RESUMEN DEL TIPO DE ENVÍO DE DIVISA SEGÚN PERIODICIDAD, POR REGIÓN

Fuente: Elaboración propia sobre la base de EHPM 2003, DIGESTYC El 71% de las remesas enviadas ingresan al país mensualmente. EL 8.9% son recibidas bimensualmente, un 7.8% lo hace de manera trimestral y sólo un 6.1% anualmente.


15

3.5 CANTIDAD DE DINERO PERCIBIDA Los montos de dinero en divisa recibidas por los hogares de manera anual (6.1%), semestral (4.9%), trimestral (7.8%), bimensual (8.9%) y quincenal (0.7% de la base de datos) fueron transformados a cantidades mensuales para poder realizar un análisis más real por región geográfica, exceptuando las cifras clasificadas en “otros” (0.6%) que fueron dejadas tal y como aparecen en la base de datos debido a que los casos son muy pocos (18, no ponderados) TABLA 7: REMESAS RECIBIDAS POR REGION SEGÚN RANGOS

58.1% 60.5% 60.2% 53.8% 60.1% 57.8%22.1% 22.8% 24.2% 25.7% 17.1% 22.1%9.0% 8.8% 6.6% 10.2% 10.7% 9.6%5.6% 3.4% 4.4% 5.6% 4.2% 4.8%5.2% 4.5% 4.6% 4.7% 7.9% 5.6%

100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0%

hasta $100de $101 a $200de $201 a $300de $301 a $400de $401 a másTotal

fr %Occidental

fr %Central 1

fr %Central 2

fr %Oriental

fr %AMSS

Región Geográfica

fr %

Total

Fuente: Elaboración propia sobre la base de EHPM 2003, DIGESTYC Las cifras mensualizadas indican que más de la mitad de los hogares que reciben remesas lo hace en montos de hasta $100, sobresaliendo en esta categoría la zona Central 1 y el Área Metropolitana de San Salvador. En la categoría de divisa recibida entre los $200 a $300, destaca la región Oriental (con un 25.7%) y el AMSS en el rango entre $301 a $400. La máxima cantidad enviada mensualmente es de $2000. 3.6 USOS DE LAS REMESAS A partir de la década de los 80 miles de salvadoreños emigraron a Estados Unidos como consecuencia de la situación política existente en el país; en la década de los 90 el alto nivel de desempleo influye en el fenómeno de la migración, se busca en el exterior oportunidades de trabajo para poder ayudar a sus familiares residentes en El Salvador a través de las remesas, constituyendo así una fuente importante de ingresos para familias de la zona urbana y de la zona rural. Las remesas familiares se han utilizado principalmente para aminorar los efectos de la crisis económica y social existente; para una familia salvadoreña la principal función de las remesas es la búsqueda por solventar la necesidad de sobre-vivencia, mayores oportunidades y mejores niveles de vida. En la zona urbana, el 83.2% de los hogares utilizan las remesas principalmente para satisfacer las necesidades básicas como la alimentación, ropa y calzado, pago de impuestos.


16

TABLA 8:


GRAFICO 6: El destino principal del flujo monetario es el consumo directo de la familia; es importante destacar que el Área Urbana es la que registra una mayor proporción de inversión en la educación, (7.5%), ya sea esta en educación básica y/o educación superior debido a que las remesas han facilitado la educación, los jóvenes están prolongando sus estudios y están ingresando al mercado laboral posteriormente. Las remesas no se utilizan para hacer una inversión productiva principalmente en el área rural, en donde destaca el ahorro como segundo destino principal del total de las remesas recibidas, representando un 3.7% de los hogares. Es posible observar en el gráfico que las remesas han provocado una reducción de la dependencia de la producción agrícola, al no destacar la variable de insumos agrícolas ya que solamente representa el 1.3% del total de hogares salvadoreños que recibe ayuda. El 1.9% de los hogares del área rural destina la ayuda de las remesas a gastos médicos, probablemente por existir una situación más precaria en las condiciones de vida, considerando que los más afectados son los niños y los adultos mayores.

DESTINO DE LAS REMESAS RECIBIDAS

Área de ubicación del hogar

Urbana Rural Total % % %

Consumo 83.2 87.7 85.5 Vivienda 1.5 1.4 1.5 Negocio 0.9 0.1 0.5 Gastos Médicos 1.2 1.9 1.6 Gastos Educación 7.5 3.3 5.4 Insumos Agrícolas 1.1 1.4 1.3 Ahorro 3.9 3.7 3.8 Otros 0.7 0.5 0.6 TOTAL 1.0 1.0 1.0

DESTINO DE LAS REMESAS RECIBIDAS

83.2 87.7

0

20

40

60

80

100

120

% %

Urbana Rural

Area de ubicación del hogar

Po

rcen

taje

Otros

Ahorro

Insumos Agrícolas

Gastos Educación

Gastos Médicos

Negocio

Vivienda

Consumo


17

3.7. ANÁLISIS DE IMPACTOS Analizando las remesas recibidas por tramos de ingreso promedio, se evidencia que el uso orientado hacia el consumo es el de mayor relevancia. Esto es cierto para todos los tramos de ayuda recibida. Sin embargo, es importante observar que si bien éste es el principal destino de las remesas recibidas, a medida que aumenta la cantidad de dinero (en los rangos de remesas recibidas), el consumo tiende a disminuir. Es decir, que las familias salvadoreñas en la medida que se sitúan en rangos mayores de ingresos en concepto de remesas, van destinando un poco menos al consumo. Este hecho está en correspondencia con la teoría económica que establece que existe una mayor propensión marginal a consumir con niveles de ingreso menores. Y a niveles de ingresos mayores, la propensión marginal a consumir disminuye. En otras palabras, significa que las familias salvadoreñas a medida que reciben mayores ingresos por remesas, modifican su patrón de distribución. Los datos muestran que, a medida que las familias incrementan sus ingresos por remesas, van destinándolas hacia gastos en educación. Ello quiere decir que las familias, de acuerdo a los rangos de ingresos percibidos, comienzan a priorizar otros gastos, constituyéndose la educación en el segundo rubro más importante dentro de su canasta, después del consumo (alimentación y vestuario, por ejemplo). Otro aspecto importante y que se encuentra en correspondencia con la racionalidad económica del consumidor, lo constituye el hecho de que las familias salvadoreñas, en tanto incrementan sus ingresos por remesas, están destinando una mayor cantidad al ahorro. 3.8 ACCESO AL MERCADO FINANCIERO DE LOS RECEPTORES DE REMESAS

TABLA 9: Situación de endeudamiento de hogares por tipo de ayuda económica según región geográfica

La tendencia al endeudamiento es similar en todas las zonas geográficas, mientras que su relación con las remesas es inversa, a mayor ingreso en divisas, menor nivel de endeudamiento. Los hogares que poseen mayor número de financiamientos son los que no reciben ningún tipo de ayuda (3.4%), siendo la zona AMSS y Central 2, las que

Región Geográfica Recibió dinero en préstamo

Recibe ayuda económica Occidental Central 1 Central 2 Oriental AMSS

Promedio Total

Si en efectivo 0.6 0.5 0.5 0.8 0.5 0.6 Si en especie 0.0 0.1 0.0 0.1 0.0 0.1 Si ambos 0.1 0.1 0.1 0.2 0.2 0.2

Si No recibe 3.1 3.5 3.7 3.1 3.7 3.4 Si en efectivo 16.6 13.7 15.7 26.8 12.9 16.8 Si en especie 0.5 0.6 0.3 0.6 0.4 0.5 Si ambos 3.3 2.6 3.4 4.3 3.2 3.4

No No recibe 75.7 78.8 76.1 64.2 79.0 75.1 Total 100 100 100 100 100 100.0

Fuente: Elaboración propia EHPM 2003, Digestyc.


18

tienen los niveles más altos (3.7%) con respecto a las demás regiones; mientras que la zona oriental además de ser la zona que recibe más ingresos por ayuda económica, tiene 0.8% de sus hogares endeudados, porcentaje más alto de todas las regiones que reciben ayuda.

GRAFICO 7:

Tabla 10 : Porcentaje de financiamiento por Rango de tasas según fuentes de financiamiento

Cooperativas Prestamistas Familiares Centro Trabajo Otros

Tasa = cero 0.0 0.0 51.6 3.0 1.0

Hasta 5% 13.9 1.7 3.7 2.7 2.3 5.01%-10% 3.4 3.1 1.4 0.5 0.2

10.01-15% 1.1 1.1 0.2 0.6 0.2 Más de 15% 2.0 2.6 2.3 1.0 0.4

TOTAL 100.0 El 51.6% de los financiamiento tienen una tasa cero, la cual podría ser producto de dos situaciones: a) la fuente de donde provienen (familiares); b) personas que ven el costo del financiamiento en la cuota y no en la tasa. El 2.3% de los préstamos financiados por familiares es a través de tasas arriba del 15%, lo cual podría llevar a pensar que

El 62% de los financiamientos de los hogares es a través de los familiares, porcentaje que puede atribuirse a la falta de accesibilidad al Sistema Financiero. Por otro lado, las cooperativas con un 18% de participación en el mercado de financiamientos, se han vuelto la primera alternativa en ausencia de familiares prestamistas. Muchos requisitos exigidos por los Bancos y las altas tasas cobradas por los prestamistas; les ha permitido a las cooperativas ser la alternativa más viable para dichos hogares.

Fuente: Elaboración propia EHPM 2003, Digestyc

Participación de las fuentes de

financiamiento

8%18%

6%

62%

4% 2%

Bancos Cooperativas PrestamistasFamiliares Centro Trabajo Otros

Gráfico :Participación de las fuentes de financiamiento en los hogares que reciben ayuda

económica

Fuente: Elaboración propia EHPM 2003, Digestyc


19

dichas fuentes son prestamistas, ya que el rango de tasas de familiares es cero o menor al 5%. Las tasas de los prestamistas tienden siempre a concentrarse en los rangos más altos de todo el Sistema Financiero (2.6%), y al no exigir tantos requisitos y dar una respuesta inmediata les eleva el nivel de riesgo, lo que tiene que ser compensado con tasas más elevadas.


20

IV. CREACION Y USO DE UN MODELO DE PREDICCION PARA CLASIFICAR LA

AYUDA DE LAS REMESAS FAMILIARES EN EL SALVADOR

4.1 DEFINICION DEL MODELO

Partiendo de un conjunto de características de los hogares salvadoreños, el grupo de la presente investigación consideró construir una función de predicción para determinar el rango de ingreso que una persona podría estar percibiendo. Se recurrió a un modelo de clasificación de datos llamado “análisis discriminante”. Con este análisis lo que se pretendía era construir un modelo de predicción que permitiera clasificar a un conjunto de individuos de acuerdo a determinadas características observadas en la base de datos. En este análisis, se genera una o más funciones discriminantes de uno o más grupos, basados en una combinación lineal de variables “predictoras” que proporciona la mejor discriminación entre los grupos de clasificación. El modelo posibilita determinar el grupo a que pertenece un individuo en tanto sus características (expresadas en variables cualitativas y/o cuantitativas) se ajustan más a una función discriminante. Las funciones fueron generadas a partir de un conjunto de variables seleccionadas de la base de datos, y por tanto, conocidas. Con ello se obtuvo y aplicó la función a un nuevo caso del cual se conocían sus características pero no a qué grupo pertenecía. De la base de datos de la sección 07 “Remesas Familiares y otras transacciones del hogar” que elabora la DIGESTYC se seleccionaron las variables cualitativas y cuantitativas siguientes:

1. Región Geográfica 2. Área de ubicación del hogar 3. Cuántos miembros en extranjero 4. Tipo de ayuda recibida 5. Monto destinado para Consumo 6. Monto destinado para Viv ienda 7. Monto destinado para Negocio 8. Monto destinado para Gastos médicos 9. Monto destinado para Gastos educación 10. Monto destinado para Insumos agrícolas 11. Monto destinado para Ahorro 12. Monto destinado para Otros

Luego, las personas fueron clasificadas por rangos de remesas percibidas2 de la siguiente manera (variable dependiente): 2 Para ello fue necesario reclasificar la variable “Cuanto recibe en efectivo por concepto de ayuda económica” transformando primero los montos en cantidades mensuales y luego clasificándolos en los rangos que se citan a continuación.


21

• De $5 a $100; • De $101 a $200; • De $201 a $300; • De $301 a $400; • Mas de $401.

Lo que se deseaba saber era, a partir de las características de la zona de residencia, cantidad de familiares en el extranjero, tipo de ayuda recibida, la periodicidad de ésta y su utilización, determinar en qué rango de monto de ayuda recibida en efectivo está clasificado este individuo. 4.2 ACERCA DE LA FUNCIÓN DISCRIMINANTE Partiendo del conjunto optimo de las variables explicativas seleccionadas, se derivaron 4 funciones discriminante lineales, de estas seleccionamos la que permitió estimar los coeficientes que logran separar en mayor medida los grupos. El modelo obtenido fue el siguiente:

1313121211111010

9988776655443322110

XXXXXXXXXXXXXD

ββββββββββββββ

+++++++++++++=

Donde:

0β =Constante y 131...ββ Coeficientes estimados para cada una de las variables

Explicativas, obtenidos a partir de la base de datos, y

D1 = Hasta $100 D2 = De $101 a $200; D3 = De $201 a $300; D4 = De $301 a $400; D5 = De $401 a más

X1= Región Geográfica X2= Cuántos miembros en extranjero X3= Tipo de ayuda recibida X4= Consumo X5= Vivienda X6= Negocio X7= Gastos médicos X8= Gastos educación X9= Insumos agrícolas X10= Ahorros X11= Otros X12= Área de ubicación del hogar


22

4.3 RESULTADOS DEL MODELO En este apartado se resaltan 3 aspectos. Uno, se analiza el resultado del estadístico Lambda de Wilks. Dos, se describe y se interpretan los autovalores asociados y la función canónica. Tres, se establecen y detallan los coeficientes de las funciones, a su vez se detallan y analizan Probabilidades de Clasificación del modelo. 4.3.1 Análisis del Estadístico Lambda de Wilks Este estadístico sirve para comparar las desviaciones entre los grupos con las desviaciones dentro de los grupos. El valor obtenido para el conjunto formado por las 4 funciones discriminantes (de la 1 a la 4) fue de 0.23. Este valor dado que es pequeño, está indicando que efectivamente las funciones separan con gran poder discriminante a los grupos. Es decir, que los grupos se encuentran completamente separados. (ver cuadro de Wilks de Lambda). Esto también se verifica y es coincidente con el grafico de la nube de puntos proyectada. (ver anexo No. 4). El valor obtenido del estadístico Lambda Wilks, nos permite verificar y rechazar la hipótesis nula de que los centros de los grupos son iguales o están ubicados en la misma posición. El valor del Chi-cuadrado efectivamente presenta un valor alto (3497.81) con un P-valor que es menor al 0.05. Por tanto, se podrá concluir que la información que aportará las funciones a la hora de clasificar a los casos será estadísticamente significativa al nivel 0.05.

GRAFICO 11

Wilks' Lambda

.234 3497.811 48 .000

.936 160.299 33 .000

.988 28.613 20 .096

.998 4.854 9 .847

1 through 4

2 through 4

3 through 4

4

Test ofFunction(s)

Wilks'Lambda Chi-square df Sig.

4.3.2. Correlación canónica y autovalores asociados Se ha comprobado que la información que aportará cada una de las funciones es estadísticamente significativa, pero no se ha definido con precisión qué parte de la información se atribuye a cada una. Los resultados obtenidos a este respecto, indican que el porcentaje atribuible a la primera función es de 97.8%. (ver Tabla 12 de autovalores) Es claro que son los valores de la primera función que determinaran los resultados de la clasificación. A su vez es evidente que los valores obtenidos para las demás funciones decrecen fuertemente, 1.8%, 0.3% y 0.1%, respectivamente. Respecto a la correlación canónica que es la que mide las desviaciones de las puntuaciones discriminantes entre los grupos respecto a las desviaciones totales sin distinguir grupos, nos muestra efectivamente que la dispersión es debida a las diferencias entre los grupos, el porcentaje obtenido fue de 86.6%, por tanto se cree que la función discriminará mucho los grupos.


23

TABLA 12

Autovalores

3.002a 97.8 97.8 .866

.056a 1.8 99.6 .231

.010a .3 99.9 .099

.002a .1 100.0 .045

1

2

3

4

Function

Eigenvalue% of

VarianceCumulative

%Canonical

Correlation

First 4 canonical discriminant functions were used in the analysis.a.

4.3.3.Coeficientes de las funciones y Probabilidades de Clasificación Una vez corrido el modelo, mostró los siguientes coeficientes.3:

Respecto a las probabilidades previas que estableció el modelo, asignó proporcionalmente al número de grupos, que para el caso fueron 5. Las probabilidad de clasificación asignada fue de 20% para cada grupo. En cuanto a la máxima probabilidad a posteriori, de pertenecer a uno de los grupos, el modelo arrojó el siguiente resultado: el porcentaje de casos correctamente clasificados en los grupos 1, 2, 3, 4, 5 fue de 90.0, 85.2, 84.7, 84.8 y 65.9 por 100, respectivamente. En general, de un total de 2,416 casos en el primer conjunto, (casos seleccionados), 2,078 han sido correctamente clasificados o, lo que es equivalente, el 86.0% de los grupos originalmente seleccionados, son clasificados correctamente. Efectivamente existe una mayor concentración en el grupo 1. (Los que reciben ayuda hasta US$100). (ver anexo No. 1) 3 Únicamente se describen los coeficientes para D1. El resto pueden verse en el cuadro No. 2.

87.12163.70134.00146.0

0724.0017.00783.0024.00472.0017.0577.2653.0924.1

121110

9876543211

−+++++++++++=

XXX

XXXXXXXXXD


24

4.4. APLICACIÓN DEL MODELO DE PREDICCION: Caso práctico Para poner en práctica el modelo, fue incluido en la base de datos disponible (EHPM 2003, sección 07 DIGESTYC) un individuo encuestado más, con las siguientes características, para pronosticar entre qué cantidades de divisas podría estar recibiendo periódicamente: Residente de la zona oriental, del área rural, con 5 familiares en el extranjero, recibe ayuda en efectivo y a través de cheques o giros que va a cambiar a San Miguel, mensualmente gasta $28 en consumo (ropa, alimentación, etc.) $20 en concepto de gastos médicos de familiar de la tercera edad con tratamiento. Se dedica a la producción de caña de azúcar y procura $40 para gastos de insecticida, semilla, regadío y mozo. Otros $15 lo gasta en otros rubros y aún le quedan $10 para ahorrar. Este individuo fue clasificado en el grupo 1, pudiendo inferir con una probabilidad de 0.7 que puede estar recibiendo una cantidad entre $5 a $100 mensualmente o bien entre $101 a $200 (ver los puntajes en el cuadro del anexo No.3) La función de clasificación de este caso se puede escribir como sigue:

87.1216.701.001.001.001.0

01.002.001.002.058.265.0Re19.11

−+++++++++++=

iònAreaUbicacOtrosAhorroInsumosGEducación

GMedicoNegocioViviendaConsumotipoAyudaMiembrosgionD

Es interesante aclarar que en la función discriminante del rango 1 (hasta $100) la cantidad de dinero enviada está más determinada por el área de ubicación del hogar: en la zona rural se encuentran más familias que reciben desde unos $5 a $100 mensuales. En general y observando los coeficientes de las cuatro funciones discriminantes del Anexo 2, se puede observar que entre más miembros de la familia estén en el extranjero, las familias se clasifican en un rango mayor de cantidad recibida. Entre más se utilicen otros mecanismos de envío, tales como money order, cheques o transferencias, las familias también son ubicadas en rangos de ayuda en divisas mayores. Como una conclusión de este apartado se puede decir que aunque el presente modelo hizo uso de tres variables cualitativas en la muestra con más de dos modalidades de la variable respuesta: 1. Región Geográfica (1= occidental, 2=central 1, 3=central 2, 4=oriental, 5=AMSS) 2. Tipo de ayuda recibida (1=en efectivo, 2= en especie, 3=ambos) 3. Área de ubicación del hogar (1=urbana, 2=rural) La tasa de aciertos fue grande (86.0%), con lo que se tomó la decisión de no hacer uso de variables ficticias. Cuando no se satisfacen las condiciones ideales del modelo pero se consigue el objetivo, no haría falta hacer modificaciones.4 Sin embargo, en el anexo 5 este análisis fue realizado con un 84.8% de aciertos en la clasificación.

4 Conrado M. Manuel, Catedrático. Doctor en Estadística, Director de la Escuela de Estadística de la Universidad Complutense de Madrid, Septiembre 2004.


25

V. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 5.1 CONCLUSIONES

El fenómeno de las migraciones se ha convertido en algo muy usual en los países en vías de desarrollo como mecanismo de alivio de las crisis económicas y otras situaciones políticas. Estados Unidos es el principal destino de los salvadoreños y esta tendencia no parece disminuir aún ante eventos como el del 11 de septiembre de 2001.

La mayoría de los hogares salvadoreños poseen al menos un familiar en el

extranjero, generando con ello un mayor poder de compra y con ello impulsando a mucho de los sectores de la economía nacional..

Los parientes han permitido mejorar la economía de las familias de origen, que

en su mayoría es un hermano (a), los hijos, otro familiar, madre o padre y en último caso, el esposo o esposa.

Las remesas contribuyen al mantenimiento y mejoramiento de las condiciones

de vida de los hogares salvadoreños quienes las utilizan en mayor proporción para suplir sus necesidades básicas.

En los segmentos de más bajos recursos la principal fuente de financiamiento

es la familia o amigos, que en su mayoría presta sin costo alguno, con el supuesto que el 91% que no reporta tasa se debe a esto, los cuales algunas veces son prestamistas, que reciben este pseudónimo debido a las condiciones en las cuales se realiza el préstamo. Es decir en ausencia de una fuente que le provea, ser la esperanza de liquidez le permite ganarse el rango de amigo o familia a dicho prestamista.

El que buen porcentaje de las personas no se acuerden de las tasas de los

créditos puede significar: a. Respuesta de un historial de publicidad mentirosa por las Instituciones Financieras, que suele engañar ofreciendo tasas nominales y no reales. Dicha situación ha llevado a que los clientes identifiquen el precio de los préstamos con la cuota y no la tasa. b. Producto de estrategias de venta utilizadas por algunas Instituciones Financieras; que promueven la venta ofreciendo precios llamativos que disfrazan el costo real del crédito.

A pesar de no existir un dinamismo y crecimiento significativo de la economía, las familias salvadoreñas han venido mostrando en los últimos años un mayor poder de compra, debido al ingreso mayor de remesas, asimismo hay un conjunto mayor de estas que están demandando mayores bienes de consumo.

Sin duda, el crecimiento creciente de las remesas constituyen el principal factor

que está determinando que mas familias puedan acceder a mayores bienes y servic ios. Esto se evidencia cuando las familias salvadoreñas se ubican en rangos mayores de ayuda.


26

Finalmente, se hace evidente que las familias que están ubicadas en los tramos

de mayores de ayuda, son las que ahora comienzan a asignar una buena proporción al ahorro. En general, se observa que las familias salvadoreña están destinando en muy poca cuantía a los negocios. Se podría inferir por tanto, que los fondos no están contribuyendo mucho a la creación de microempresa o negocios, sino más bien contribuyen a estas por el lado del consumo.

5.2 RECOMENDACIONES

Los hábitos hacia el consumo como principal uso que se le da a las remesas se podrían reorientar a las actividades productivas con iniciativas como las siguientes, algunas apoyadas ya por el Banco Mundial:

a. Estimular a la banca comercial para que ofrezca productos atractivos y

adecuados al mercado de los emigrantes (cuentas en moneda extranjera, tarjetas de cajero automático –débito- o cuentas de ahorro especializadas, bonos que permitan el ahorro a largo plazo)

b. Creación de alianzas entre bancos y cajas de ahorro de los países de origen y destino de los emigrantes

c. Ampliar el mercado financiero a un sector de la población de origen que tradicionalmente ha estado marginado

d. Fomentar programas financieros con la población migrante en los países de destino, ya que los migrantes que poseen una cuenta bancaria presentan una probabilidad mayor de enviar dinero a sus países de origen que aquellos que no la tienen

e. Fomentar la expansión de organismos de micro finanzas en la recepción de remesas, pues han demostrado ser instancias eficaces que ofrecen servicios financieros en zonas rurales pobres y periurbanas

f. Fomentar programas de información entre la población remitente y población receptora de remesas sobre costos y beneficios de los distintos mecanismos de envío de dinero

g. Evaluar esquemas de inversión individuales, a fin de identificar experiencias exitosas y no exitosas, a fin de ofrecer opciones de gasto e inversión de las remesas, proveer asistencia técnica y de capacitación e información de financiamiento

h. Evaluar las demandas y necesidades locales a fin de hacerla coincidir con programas de financiamiento o fondos de inversión. Apoyar iniciativas de asociaciones de migrantes residentes en el extranjero para llevar a cabo proyectos de inversión que mejoren la calidad de vida en las comunidades de origen.


27

V. ANEXOS

Caracterización de las Remesas en El Salvador: Su impacto en la economía de los Hogares Salvadoreños en el año 2003 28

ANEXO No. 1 Modelo de Clasificación con Todas la variables

Classification Resultsb,c

1030 94 10 6 4 114473 568 14 10 2 667

3 19 232 19 1 2740 2 22 134 0 1580 0 3 56 114 173

90.0 8.2 .9 .5 .3 100.0

10.9 85.2 2.1 1.5 .3 100.01.1 6.9 84.7 6.9 .4 100.0

.0 1.3 13.9 84.8 .0 100.0

.0 .0 1030 94 10 6

1027 97 73 568 14 1075 565 3 19 232 19

3 20 0 2 22 1340 2 0 0 3 560 1 90.0 8.2 .9 .5

89.8 8.5 10.9 85.2 2.1 1.511.2 84.7 1.1 6.9 84.7 6.9

1.1 7.3 .0 1.3 13.9 84.8.0 1.3 .0 .0 1.7 32.4

.0 .6 1027 97 10 6

Ayuda Mensualizada3 (en rangos)Hasta $100

de $101 a $200de $201 a $300de $301 a $400de $401 a másHasta $100

de $101 a $200de $201 a $300de $301 a $400de $401 a más

Hasta $100de $101 a $200de $201 a $300de $301 a $400de $401 a más

Hasta $100de $101 a $200de $201 a $300de $301 a $400

de $401 a más

Count

%

Count

%

Original

Cross-validateda

Hasta $100de $101 a

$200de $201 a

$300de $301 a

$400 de $401 a más

Predicted Group Membership

Total

Cross validation is done only for those cases in the analysis. In cross validation, each case is classified by the functionsderived from all cases other than that case.

a.

86.0% of original grouped cases correctly classified.b.

85.3% of cross-validated grouped cases correctly classified.c.


ANEXO No. 2 Estimación de Coeficientes del Modelo

Classification Function Coefficients

1.924 1.918 1.913 1.894 1.901

.653 .684 .764 .950 .921

2.577 2.639 2.608 2.901 3.1871.776E-02 3.324E-02 4.865E-02 6.205E-02 9.407E-02

4.720E-03 9.880E-03 1.487E-02 2.099E-02 5.066E-022.245E-02 3.123E-02 3.037E-02 3.945E-02 8.466E-027.833E-03 1.940E-02 3.618E-02 4.090E-02 8.390E-021.116E-02 2.108E-02 3.221E-02 5.443E-02 8.795E-02

7.235E-03 1.702E-02 2.754E-02 5.571E-02 8.798E-021.046E-02 1.732E-02 2.815E-02 4.395E-02 8.256E-021.342E-02 1.891E-02 2.994E-02 2.961E-02 5.468E-02

7.163 7.001 6.777 6.796 6.796

-12.870 -14.898 -18.198 -23.645 -40.681

Región Geográfica

Cuántos miembros enextranjeroTipo de ayuda recibidaConsumo

ViviendaNegocioGastos medicosGastos educación

Insumos agrícolasAhorroOtrosÁrea de ubicación delhogar(Constant)

Hasta $100de $101 a

$200de $201 a

$300de $301 a

$400 de $401 a más

Ayuda Mensualizada 3 (en rangos)

Fisher's linear discriminant functions


ANEXO No.3 CLASIFICACION DEL CASO 3205 POR ANÁLISIS DISCRIMINANTE

Fuente: Elaboración propia sobre la base de datos de la EHPM 2003 DIGESTYC


ANEXO No. 4.

Canonical Discriminant Functions

Ayuda Mensualizada 3 (en rangos) = Hasta $100

Function 1

121086420-2-4

Func

tion

2

4

2

0

-2

-4

-6

Group Centroid

Group Centroid

Hasta $100


Ayuda Mensualizada 3 (en rangos) = de $101 a $200

Function 1

86420-2

Fun

ctio

n 2

3

2

1

0

-1

-2

-3

-4

Group Centroid

Group Centroid

de $101 a $200


Ayuda Mensualizada 3 (en rangos) = de $301 a $400

Function 1

3.53.02.52.01.51.0.50.0-.5

Fun

ctio

n 2

4

3

2

1

0

-1

-2

Group Centroid

Group Centroid

de $301 a $400


Ayuda Mensualizada 3 (en rangos) = de $401 a más

Function 1

20100

Func

tion

2

20

10

0

-10

Group Centroid

Group Centroid

de $401 a más


Anexo No.5 Clasificación Utilizando las variables Cualitativas con transformación Numérica

Classification Resultsb,c

1037 86 10 6 5 1144102 535 18 10 2 667

5 17 231 20 1 2740 2 26 130 0 1580 0 2 55 116 173

90.6 7.5 .9 .5 .4 100.0

15.3 80.2 2.7 1.5 .3 100.01.8 6.2 84.3 7.3 .4 100.0

.0 1.3 16.5 82.3 .0 100.0

.0 .0 1.2 31.8 67.1 100.01036 87 10 6 5 1144

106 530 19 10 2 6675 21 226 21 1 2740 2 26 130 0 1580 1 4 56 112 173

90.6 7.6 .9 .5 .4 100.015.9 79.5 2.8 1.5 .3 100.0

1.8 7.7 82.5 7.7 .4 100.0.0 1.3 16.5 82.3 .0 100.0.0 .6 2.3 32.4 64.7 100.0

Ayuda Mensualizada3 (en rangos)Hasta $100de $101 a $200

de $201 a $300de $301 a $400de $401 a másHasta $100

de $101 a $200de $201 a $300de $301 a $400de $401 a másHasta $100

de $101 a $200de $201 a $300de $301 a $400de $401 a más

Hasta $100de $101 a $200de $201 a $300de $301 a $400de $401 a más

Count

%

Count

%

Original

Cross-validateda

Hasta $100de $101 a

$200de $201 a

$300de $301 a

$400 de $401 a más

Predicted Group Membership

Total

Cross validation is done only for those cases in the analysis. In cross validation, each case is classified by the functions derivedfrom all cases other than that case.

a.

84.8% of original grouped cases correctly classified.b.

84.2% of cross-validated grouped cases correctly classified.c.


Anexo No. 6 Estimación de Coeficientes solo con Variables de destino del Gasto de la ayuda familiar

Classification Function Coefficients

2.173 2.439 2.698 2.633 2.608

1.764E-02 3.315E-02 4.860E-02 6.196E-02 9.405E-027.082E-03 1.238E-02 1.721E-02 2.328E-02 5.296E-022.737E-03 1.161E-02 1.048E-02 1.952E-02 6.530E-02

1.183E-02 2.325E-02 4.020E-02 4.484E-02 8.794E-028.259E-03 1.820E-02 2.957E-02 5.176E-02 8.539E-021.212E-02 2.187E-02 3.213E-02 6.038E-02 9.283E-027.580E-03 1.446E-02 2.539E-02 4.108E-02 7.993E-02

5.159E-03 1.055E-02 2.100E-02 2.087E-02 4.558E-024.354 3.982 3.868 3.852 4.1424.631 4.831 4.921 4.653 4.7914.772 4.903 4.613 4.580 4.894

5.076 5.111 5.081 4.739 5.2307.909 7.750 7.872 7.277 6.7939.463 9.166 9.958 9.491 10.144

1.132 1.148 1.226 1.415 1.395

-9.316 -11.545 -15.469 -19.851 -36.368

area ubicacionrecodificadaConsumoViviendaNegocio

Gastos medicosGastos educaciónInsumos agrícolasAhorro

OtrosAMSSORIENTALCENTRAL 2

CENTRAL 1EFECTIVOOTROS MECANISMOSCuántos miembros enextranjero(Constant)

Hasta $100de $101 a

$200de $201 a

$300de $301 a

$400 de $401 a más

Ayuda Mensualizada 3 (en rangos)

Fisher's linear discriminant functions


34

ANEXO 7 METODOLOGÍA DEL ANÁLISIS DISCRIMINANTE

El análisis discriminante es una técnica de clasificación de sujetos en grupos ya definidos a priori. Para ello se parte de una muestra de N sujetos en los que se han medido p variables cuantitativas independientes, que son las que se utilizarán para tomar la decisión en cuanto al grupo en el que se clasifica cada sujeto, mediante el modelo matemático estimado a partir de los datos. Dentro del análisis discriminante se encuentra el análisis predictivo y el explicativo. En el análisis discriminante predictivo se trata de estimar a partir de los datos, ecuaciones que, aplicadas a un nuevo sujeto, para el que se determinan los valores de las diferentes variables, pero del que se desconoce a qué grupo pertenece, proporcionen una regla de clasificación lo más precisa posible. Se trata entonces de formular un algoritmo por el que se pueda determinar a qué grupo pertenece una nueva observación. Este tipo de análisis puede constituir por ejemplo una ayuda al diagnóstico, o un método de ayuda a la decisión sobre la utilización de una terapia concreta. El análisis discriminante descriptivo está más interesado en las variables empleadas para diferenciar los grupos, en las variables explicativas, y lo que se pretende es determinar cuáles de esas variables son las que más diferencian a los grupos, cuales son importantes y cuales no a la hora de clasificar los sujetos. Mediante las ecuaciones estimadas en el procedimiento de análisis discriminante se obtiene un mecanismo para asignar un sujeto a uno de los grupos, a partir de los valores de las variables explicativas. Estimación de la tasa de aciertos de clasificación Una medida intuitiva sobre la calidad de un método de clasificación lo constituye la tasa de aciertos o proporción de observaciones bien clasificadas. Resulta adecuado conocer cuánto mayor es la tasa de aciertos obtenida con respecto a la que es previsible esperar de una clasificación aleatoria. El sistema ideal de validar un modelo de clasificación sería aplicarlo a otra muestra obtenida de la misma población y determinar en la nueva muestra la tasa de aciertos utilizando el algoritmo clasificador; pero es una situación que no se suele presentar en la práctica, ya que implica un diseño más costoso al precisar de dos muestras, una para estimar y otra para validar. Dos métodos para validar el modelo utilizando los mismos datos, son las técnicas llamadas jacknife, que parte la muestra exactamente a la mitad para validar el modelo construido con la otra mitad, y la técnica bootstrap, que consiste en trabajar con la muestra a excepción de una de las observaciones y estimar en esa nueva muestra de tamaño N-1 el modelo y a partir de él clasificar la unidad que no intervino en los cálculos. Repitiendo el proceso para las N observaciones, sacando una observación diferente cada vez, se obtiene una tasa de aciertos con menor sesgo. Etapas Del Análisis Discriminante A. Selección de Variables Dependiente e Independientes


35

• La variable dependiente no tiene que ser, necesariamente, categórica en origen.

• Los grupos deben ser mutuamente excluyentes. • La decisión sobre el número de categorías:

• debe ajustarse al poder discriminante de los predictores • puede observarse en etapas sucesivas

• Las variables explicativas: • no deben ser excesivas • deben atender siempre al objetivo conceptual • pueden someterse a un test univariante de diferencia de medias o un

test ANOVA

B. Selección Del Tamaño Muestral • Es deseable una elevada sensibilidad al tamaño muestral Vs. Nº de predictoras.

(como mínimo 5 observaciones por variable, se recomiendan 20 observaciones por variable).

• También debe vigilarse el tamaño de los grupos C. División De La Muestra

• Utilizar el enfoque de validación cruzada (muestra de análisis + muestra ampliada)”

o garantizado un tamaño muestral total suficiente o aplicando muestreo estratificado proporcional en ambas muestras

D. Chequeo De Las Hipótesis De Partida

• Verificar la ausencia de normalidad multivariante • Verificar si hay problemas en la estimación (Se recomienda un análisis LOGIT) • Construir Matrices de varianzas y covarianzas distintas • Verificar si existen problemas en la clasificación • Usar técnicas de clasific ación cuadráticas • Verificar si existe Multicolinealidad • Chequear problemas en la interpretación de parámetros

E. Estimación Del Modelo Selección Del Método (I)

• Método simultáneo o por etapas: o estimación en una sola etapa (número reducido de variables, interés

por el conjunto) o estimación polietápica: selección de menos a más, analizando las

interacciones de las variables discriminantes (cuando existe un amplio número de variables y dudas sobre el modelo teórico)

• Método de Fisher, D de Mahalanobis

• La Variable Y (Función Discriminante) en combinación lineal de las variables

originales "X" Debe: o Presentar la mínima variación INTRA grupal Presentar la máxima

variación ENTRE grupal La función discriminante no será única: si se parte de una clasificación en "g" grupos, se obtendrán varios conjuntos de parámetros, es decir, varias funciones discriminantes (Menor de “g-1” o “p”)


36

Obtención de la/s funciones discriminantes (Planteamiento para “g” grupos y “p” variables) “g“ grupos representados con el subíndice j=1,2……..g (1, 2, 3, .......11) “p” variables “n” elementos para cada una de ellas representados con i=1,2…….n F. Validación De Las Funciones Discriminantes

• Autovalores: En el método de Fisher, la obtención de las distintas funciones se deriva de un proceso de obtención de raíces y vectores propios de una forma cuadrática. La suma de cuadrados entre grupos de cada función discriminante viene definida por un autovalor

• Correlación canónica función - variable clasificación original: los Coeficientes

elevados anticipan adecuada capacidad discriminante G. Verificar La Contribución De Las Variables A La Capacidad Discriminante De Las Funciones

• ANOVA simple con cada variable y la agrupación previa • Cálculo de la puntuación discriminante (estandarizadas: útiles para la

interpretación o no estandarizadas: útiles para el cálculo final) • Cálculo de las Funciones Discriminantes Lineales de Fisher o Funciones

de Clasificación (una por grupo, interesantes para simplificar la clasificación de nuevos elementos)

• Cálculo de los Centroides y contraste de diferencias significativas aún en caso de que las funciones sean plenamente significativas (D de Mahalanobis)

• Dibujo de los Centroides y distribuciones alrededor de los mismos para 2 ó 3 (max) funciones discriminantes


37

ANEXO 8

PREGUNTAS DESARROLLADAS EN LA SECCION 07: REMESAS FAMILIARES Y OTRAS TRANSACCIONES DEL HOGAR DE LA EHPM

701. No. De Orden de la TRH; 702. Actualmente ¿Algún miembro de este hogar reside en el Extranjero?

Sí No, cuantos?

703. Ud. o algún miembro de este hogar ¿recibe regularmente ayuda económica en dinero o en especie procedente de familiares o amigos residentes en el extranjero?

1. Sí, en divisas, 2. Si en especie pase a 707. 3. Sí, ambos 4. No recibe pase a 708.

Si contestó en 1 ó 3 efectivo otros mecanismos (money order, giros, cheques, etc) efectivo y otros mecanismos

704. ¿Con qué periodicidad recibe la Ayuda?

Anual Semestral (2 veces al año) Trimestral (4 veces al año) Bimestral (6 veces al año) Mensual quincenal Otro

705. ¿Cuánto recibe en efectivo por concepto de ayuda económica? US$ 706. ¿Qué destino le da a la ayuda recibida en efectivo? (en dólares)

consumo vivienda (construcción, cuota, reparación) Negocio (comercio) Gastos médicos Gastos en educación Compra de insumos agrícolas Ahorro Otros

707. En el último año ¿en cuanto estima la ayuda recibida en especie? 708. En los últimos 12 meses ¿Ha realizado Ud. o algún miembro del hogar alguna

operación para financiar gastos del hogar como: Venta d e sus acciones, bonos, etc. Venta de sus bienes muebles e inmuebles (terrenos, vivienda, etc.) Venta de joyas, artefactos eléctricos y otros? Retiró dinero del banco o cooperativa Recibió dinero por devolución de préstamos realizados? Empeño de artículos


38

709. ¿En los últimos doce meses, Ud. o algún miembro del hogar recibió dinero en Calidad de préstamo para financiar gastos del hogar?

Sí No

710. ¿Qué institución o persona otorgó el préstamo y a que tasa de interés mensual?

Bancos Cooperativa de crédito Prestamistas Familiar, amigo Centro de trabajo Otros

711. A la fecha ¿Ya realizo algún Pago?

Si ¿Cuál es el último pago mensual? No

712. A la fecha ¿Cuánto le falta por pagar del préstamo recibido?


39

BIBLIOGRAFIA BIBLIOGRAFIA Redes de Información y Análisis de Datos: ANÁLISIS DISCRIMINANTE. Guía de Exposición. Ramon Mahía Diciembre 2002 METODOS ESTADISTICOS DE CLASIFICACION. Asociación de la liga española de hipertensión. Luis M. Molinero, Diciembre 2002 PNUD. 2003 “Informe sobre Desarrollo Humano. El Salvador 2003. Desafíos y Opciones en Tiempos de Globalización” Programa de Naciones Unidas para el Desarrollo y Consejo Nacional para el Desarrollo Sostenible. San Salvador. PNUD. 2004. “Primer Informe de País. Avance de los Objetivos de Desarrollo del Milenio. 2004. Programa de Naciones Unidas para el Desarrollo. Orozco, Manuel.“Globalización y Migración: El impacto de las Remesas Familiares a América Latina”. Enero de 2001. La Habana, Cuba. MINISTERIO DE RELACIONES EXTERIORES “Hacia una estrategia de Integración y Vinculación con las Comunidades Salvadoreñas en el Exterior” Junio 2004. El Salvador. Núñez, Peña, Retana. “Impacto macroeconómico de las remesas familiares en El Salvador”. 2002. El Salvador

Universidad Centroamericana “José Simeón Cañas”2. Determinar alguno de los impactos que las...

Documents

Transcript of Universidad Centroamericana “José Simeón Cañas”2. Determinar alguno de los impactos que las...