777 Papel Político Pap. polit 0122-4409 2145-0617 Pontificia Universidad Javeriana Colombia revistascientificasjaveriana@gmail.com 77769875019 https://doi.org/10.11144/Javeriana.papo26.iscm Artículos Impactos sociales colaterales de Más Familias en Acción a nivel departamental (2013-2017)* Collateral Social Impacts of Más Familias en Acción at the Departmental Level (2013-2017) https://orcid.org/0000-0001-9931-0241 Barrera Tibaduiza Gerson David a gerson.barrera@est.uexternado.edu.co Universidad el Externado de Colombia Universidad el Externado de Colombia Colombia a Autor de correspondencia. Correo electrónico: gerson.barrera@est.uexternado.edu.co Enero-Diciembre 2021 26 25 03 2021 19 08 2021 30 08 2022 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ Esta obra está bajo una Licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional. Resumen

En este documento se evidencia que Más Familias en Acción tiene impactos sociales colaterales en los departamentos durante el periodo 2013-2017. Los impactos evidenciados son atribuibles a la nueva metodología de clasificación de hogares pobres (Sisbén III), que fue incorporada desde el año 2013 y se basa en el estándar de calidad de vida e índice de pobreza multidimensional. El rediseño incluyó el uso de tecnologías para el monitoreo de los beneficiarios y la articulación de entidades públicas y privadas para la ejecución del programa. Así, se podrían atribuir impactos colaterales a MFA sobre indicadores socioeconómicos como población rural, hechos victimizantes, participación del SGP, entre otros. Indicadores que la literatura evidencia, otrora se deterioraron por la presencia del drama de la pobreza y resultaron en una institucionalidad débil que aun obstaculiza el desarrollo de los departamentos y que requiere reformas estructurales para conseguir la erradicación de la pobreza.

 Abstract

This paper evidences that Más Familias en Acción has collateral social impacts in the departments during the period 2013-2017. The impacts evidenced are attributable to the new methodology for classifying poor households (Sisbén III), which was incorporated since 2013 and is based on the quality of life standard and multidimensional poverty index. The redesign included the use of technologies for monitoring beneficiaries and the articulation of public and private entities for the execution of the program. Thus, collateral impacts could be attributed to MFA on socioeconomic indicators such as rural population, victimizing events, participation of the SGP, among others. Indicators that the literature shows were once deteriorated by the presence of the drama of poverty and resulted in a weak institutional framework that still hinders the development of the departments and requires structural reforms to achieve poverty eradication.

 Palabras clave programas de transferencias monetarias condicionadas evaluación de impacto pobreza política pública Keywords conditional cash transfer programs impact evaluation poverty public policy Cómo citar este artículo: Barrera, G. (2022). Impactos sociales colaterales de Más Familias en Acción a nivel departamental (2013-2017). Papel Político, 26. https://doi.org/10.11144/Javeriana.papo26.iscm Introducción

Más Familias en Acción1 es un programa colombiano de transferencias monetarias condicionadas, diseñado para combatir la pobreza y procurar las condiciones necesarias para que las familias pobres consigan que sus hijos se articulen al aparato productivo. Para esto, el Departamento Administrativo para la Prosperidad Social (DAPS) realiza transferencias monetarias a las familias pobres, condicionando su permanencia en el programa por medio de la asistencia escolar y óptimo desarrollo físico de los hijos beneficiarios (monitoreando su estado físico y nutricional)2. Sin lugar a dudas, estas transferencias son un alivio para los gastos de la familia, permitiéndoles mejorar inmediatamente su condición y viabilizando la educación para sus hijos. No obstante, la relación entre pobreza y desigualdad, a detallar más adelante, requiere que los programas implementados para mitigar la pobreza se acompañen de diseños de política pública que incluyan reformas tributarias favorables para la promoción y consolidación a través de la escalera social. En este caso, que Más Familias en Acción (como caso particular de los Programas de Transferencias Monetarias Condicionadas en Colombia) tenga impactos colaterales adicionales que beneficien de manera suficiente la institucionalidad de las regiones con mayor incidencia de la pobreza, para que los beneficiarios se articulen en un ambiente socioeconómico con incentivos al desarrollo económico. El documento presenta la relevancia de políticas públicas para la erradicación de la pobreza, ofrece una revisión de características de MFA en su tercera fase, el contexto nacional y regional de los Programas de Transferencias Monetarias Condicionadas y el impacto indirecto (colateral) de los programas sobre variables socioeconómicas durante el periodo 2013-2017.

A continuación, se analizan los impactos negativos asociados a la pobreza, como preámbulo al análisis a desarrollar en el documento acerca de la capacidad que tienen los Programas de Transferencias Monetarias Condicionadas, en adelante PTMC, en impactar en la institucionalidad de las regiones y cómo consiguen identificar de manera adecuada a las personas en condición de pobreza. Este tipo de programas, a diferencia de las transferencias monetarias directas, permiten a la política pública impulsar indicadores económicos que consideren relevantes para la superación de la pobreza de los beneficiarios en el largo plazo, condicionando el cumplimiento de ciertos requisitos.

Impactos negativos de la pobreza sobre la institucionalidad para el desarrollo de las regiones

Para dar contexto a la relevancia de los PTMC como instrumentos de política pública diseñados para mitigar la pobreza3, es conveniente señalar que esta permea la economía en todos sus ámbitos, tiene efectos críticos sobre la población vulnerable y deteriora las condiciones socioeconómicas de las regiones que la padecen, razón por la cual se acordó como un problema de interés mundial en los objetivos de desarrollo sostenible de las Naciones Unidas (PNUD, 2015). Según el Banco Mundial (2015; 2018b), los niveles de pobreza extrema del mundo continúan disminuyendo, aunque recientemente menos rápido. Del año 2013 al 2015, la cantidad de personas que vivían en pobreza extrema (Banco Mundial, s.f.) se redujo en 68 millones, dejando un total de 736 millones de pobres en el mundo. La incidencia de pobreza extrema se situó en la cifra más baja en al menos el último decalustro (10%), menor que 2013 (11,2%) y significativamente menor que la cifra del 2002 (25,6%). Sin embargo, la pobreza es patente en la mayoría de los países de África, donde muestra su más cruda cara y aún relevante en los países latinoamericanos y en algunos asiáticos (Banco Mundial, 2018a), incluso tras mostrar importantes disminuciones en su incidencia (Vakis et al., 2015). En América Latina la tasa de incidencia de pobreza es baja en comparación con otras regiones (4,1%). No obstante, el panorama no es totalmente alentador para nuestra región, teniendo para 2015 25.9 millones de personas en condición de pobreza extrema que aún requieren de atención y soluciones adecuadas para impactar directa y oportunamente a las familias pobres y ofrecer las condiciones necesarias para que no deterioren sus ingresos a futuro. En particular para Colombia, en 2016 se cuentan 2.2 millones de personas bajo la línea de pobreza internacional (4,5% del total de la población) y, acorde con la línea de pobreza nacional, la cifra asciende a 13.6 millones de personas en 2016 (28% del total de la población) (figura 1).

Tendencia de pobreza bajo estándar internacional (izquierda) y estándar nacional (derecha).

Nota. En barras azules y respecto al eje izquierdo “Millions of Poors”, se observa el conteo de personas bajo la línea de pobreza y en líneas/puntos rojos la porción de la población total que representan las personas debajo del umbral, usando el índice de pobreza multidimensional (línea de pobreza nacional hasta 2013; en el 2012 fue de COP 202083). En la izquierda se presenta la misma gráfica usando el estándar internacional, cuya línea de pobreza es de USD 1.90 por día.

Figura 1. Tendencia de pobreza bajo estándar internacional (izquierda) y estándar nacional (derecha). Fuente: (Banco Mundial, 2018c).

Es necesario señalar que en las últimas dos décadas Colombia ha tenido importantes reducciones en los niveles de pobreza y ha implementado PTMC que alivian inmediatamente a las familias beneficiarias y generan impactos colaterales positivos en las regiones donde se sitúan los beneficiarios, esfuerzos que deben ser reconocidos al gobierno colombiano (Vakis et al., 2015). Las reducciones más importantes de pobreza monetaria se observan en la pobreza rural y en la pobreza extrema.

Entender de manera holística la importancia de las cifras de pobreza presentadas anteriormente, requiere comprender que bajo la línea de pobreza existen distintas tipificaciones de pobreza caracterizadas por necesidades diversas (se observará más adelante en el documento) y que, además de tener impactos directos en la población vulnerable, esta problemática impacta negativamente en los indicadores sociales y económicos de las regiones más afectadas, deteriorando el sistema productivo y rezagando su desarrollo. Por ejemplo, Fresneda et al. (1997) y Feres y Mancero (2001) han evidenciado la relación existente entre altos índices de pobreza y bajos niveles de crecimiento en algunas economías, resultando en menores oportunidades para la población en general; para las clases vulnerables termina convirtiéndose en caer en la trampa de pobreza de generación en generación y en las regiones con mayor incidencia deriva en peores condiciones para el desarrollo. De igual forma, se ha observado una alta correlación entre los países con mayor incidencia de pobreza y fuertes brechas de desigualdad. Distintos autores han retratado cómo esta relación también impacta negativamente los indicadores económicos y sociales de las zonas donde se observa. Stiglitz (2012) encuentra que esta relación entre pobreza y desigualdad representa altos costos económicos para la democracia y el desarrollo, dejando, por ejemplo, altas tasas de hechos violentos, mujeres jóvenes embarazadas, baja participación del presupuesto de gasto nacional, etc. Tales costos son un grillete que arrastran la mayoría de países en desarrollo y que resultan en obstáculos tácitos para la promoción de las personas en condición de pobreza, como lo señala Sachs (2005). Para el caso colombiano, Stampini et al. (2015) y la OCDE (2018) concluyen que es baja la probabilidad de una familia pobre para promoverse económicamente, situación que está estrechamente relacionada con la débil institucionalidad resultante de los impactos negativos de la pobreza.

Las relaciones anteriormente descritas dificultan para los PTMC la consecución de los objetivos trazados para la atención de la pobreza, exigiendo que se evidencien impactos colaterales adicionales que generen entornos positivos para el desarrollo e incentivos económicos para el crecimiento, a la vez que mitiguen los impactos negativos observados en regiones con altos índices de pobreza. Por ejemplo, se espera que los programas de transferencias condicionadas resulten en menores eventos violentos en las regiones con mayor número de beneficiarios, mayor capacidad para apoyar emprendimientos, menor número de hurtos, reducciones en la cantidad de menores de edad embarazadas, entre otros. Todo dentro del marco propuesto por Acemoglu y Robinson (2012), donde una institucionalidad robusta resulta siendo la clave para el desarrollo de las sociedades.

 Identificar adecuadamente la población vulnerable para maximizar el impacto de los programas

Prestar atención al diseño de política para mitigar la pobreza y refinar los indicadores que permitan focalizar la población a tratar, conseguirá que los programas identifiquen adecuadamente las distintas necesidades de la población vulnerable, maximicen el impacto directo del programa y se desencadenen impactos colaterales sociales positivos, para el resto de la región donde se entreguen los beneficios. Estos últimos serán los que viabilicen la movilidad de los beneficiarios a una consolidación como clase media.

Conseguir una adecuada caracterización de la población a focalizar requiere abandonar metodologías de medición de la pobreza basadas en un único nivel de ingreso, como propuso Sen (1976), y, en cambio, reconocer que las personas/hogares con ingresos debajo del umbral de pobreza definido4 pueden enfrentarse a necesidades distintas. A partir de este reconocimiento, el diseño de política debe incorporar más indicadores que permitan caracterizar los subgrupos existentes o definiendo subniveles de ingreso dentro de la población catalogada como pobre, buscando nuevas metodologías que permitan optimizar el diseño de los programas y su impacto sobre la población. Por su parte, Atkinson (1970) propone incluir categorías ponderadas de ingreso para las personas bajo la línea de pobreza, consiguiendo de esta forma priorizar las familias más pobres. Kakwani (1980a) propone una pregunta adicional, muy importante para la discusión: “¿Que tan pobres son los pobres?”. Con esta pregunta, Kakwani se inquieta por la situación individual de los que son considerados como pobres, al igual que Takayama (1979) y Sen (1976) al estudiar los supuestos de monotonicidad y transitividad entre los deciles más pobres de la población. La anterior es una discusión muy importante, si se quiere conseguir maximizar los impactos positivos directos e indirectos5 de los programas que se implementen. En síntesis, los autores hacen especial énfasis en la importancia de caracterizar la pobreza de manera adecuada e incluir otras dimensiones de bienestar en las métricas de pobreza asociadas a la institucionalidad de las regiones vulnerables ,como acceso a servicios públicos, educación, salud, eventos violentos, entre otros, para que las diferencias entre los que se clasifiquen como pobres sean tenidas en cuenta en el diseño de política pública. De no hacerse de esta forma, es imposible reconocer qué personas clasificadas como pobres se encuentran cerca de la línea de pobreza y quiénes, por ejemplo, tienen ingresos cero. Para estas últimas personas, las políticas públicas basadas en subvenciones no monetarias resultan insuficientes para conseguir su promoción entre niveles socioeconómicos.

En resumen, se entiende que los programas para mitigar pobreza deben estar diseñados con métricas de pobreza, capaces de caracterizar las diferencias existentes entre los catalogados como pobres bajo una línea de ingresos. Inclusive, deben hacerse incorporando en las agendas políticas modelos de desarrollo económico a favor de los pobres6, como lo describe lo descrito por Medina y Galván (2014)7.

Retomando las ideas centrales de los dos títulos anteriores, el creciente protagonismo que han tomado en los últimos veinte años los Programas de Transferencias Monetarias Condicionadas en América Latina está explicado porque integran métricas multivariadas para la identificación de los pobres y su capacidad de impactar inmediatamente en el bienestar de las familias en condición de pobreza, garantizando mayores oportunidades futuras (condicionando su comportamiento presente). No obstante, la articulación de los beneficiarios a la clase productiva requiere de una institucionalidad coherente, que les permita encontrar ofertas de empleo adecuadas para las capacidades que han adquirido y el nivel educativo que han alcanzado. La movilidad en la escalera social referida por Sachs (2005)8, estará sujeta a las condiciones económicas y tributarias a las que se enfrenten los beneficiarios y la capacidad que tenga la sociedad de promover a los beneficiarios dentro del sistema económico. Y finalmente, para que las familias beneficiarias se consoliden como clase media9 y el programa impacte en el cierre de brechas de desigualdad, es necesario que el programa se acompañe de reformas fiscales progresivas con políticas públicas diseñadas para dar estabilidad económica a los beneficiarios, con opciones laborales formales, oportunidades reales de crédito, apalancamiento de emprendimientos propios y alternativas de educación superior, todo con óptimas condiciones de seguridad pública.

 Programas de Transferencias Monetarias<sup><xref ref-type="fn" rid="fn10">10</xref></sup> Condicionadas

Los Programas de Transferencias Monetarias Condicionadas (PTMC), como Más Familias en Acción, son diseñados con base en indicadores multidimensionales de pobreza y calidad de vida (Cecchini y Madariaga, 2011), para identificar correctamente las familias en condición de pobreza y garantizar el sano desarrollo de los beneficiarios. Para el Banco Interamericano de Desarrollo, el objetivo de los PTMC es:

(…) aliviar la pobreza corriente, apoyando el consumo de los hogares más pobres mediante transferencias otorgadas principalmente a las madres de familia, y contribuir a romper la transmisión intergeneracional de la pobreza con esquemas de condicionalidades dirigidos a fomentar la acumulación de capital humano entre los niños. (Ibarrarán et al., 2017, p. 16)

Esto coincide con la definición del Banco Mundial: “Estos programas proporcionan un ingreso básico a las familias pobres, que les permite enviar a sus hijos a la escuela y brinda a las madres la posibilidad de acceder a servicios básicos de atención de la salud” (2016). Ambas definiciones dan luces de la importancia que tienen los programas en la agenda política de los países de América Latina y el Caribe para apoyar a las familias en situación de pobreza. Prueba de ello es el aumento de programas diseñados para la reducción de la pobreza dentro de cada país. Durante 2005 y 2016 América latina impulsó más la creación de programas en comparación con la década entre 1996 y 2004, consiguiendo que para el año 2015 20 países tuvieran al menos un programa activo, contando treinta PTMC activos en la región (Figura 2)11.

Número total de PTMC en América Latina y el Caribe por año, 1996-2015. Figura 2. Número total de PTMC en América Latina y el Caribe por año, 1996-2015. Fuente. Tomado de Cecchini y Atuesta (2017).

Ese notorio crecimiento en el número de programas en la región y el número de países implementándolos, se asocia con el aumento de la cobertura de hogares beneficiarios. Para el 2016 representaban más del 16,9% de los hogares totales (20,2% beneficiarios del total de población), atendiendo 29.3 millones de hogares en total (129.8 millones de personas en total) (Figura 3).

Hogares que participan de los PTMC en América Latina y el Caribe, como proporción de los hogares totales y en millones de hogares (Puntos, Eje derecho). Figura 3. Hogares que participan de los PTMC en América Latina y el Caribe, como proporción de los hogares totales y en millones de hogares (Puntos, Eje derecho). Fuente. Tomado de Cecchini y Atuesta (2017).

Los cerca de 30 millones de hogares beneficiarios son aportados en su mayoría por el top 3 de programas, aportando 22.2 millones de hogares al total en el año 2016 (aproximadamente 76% del total de hogares beneficiarios). Del top 3, Bolsa Familia de Brasil logró cobertura para 13.6 millones de hogares, seguido del programa Progresa de México con 6.1 millones y, por último, Más Familias en Acción de Colombia con 2.5 millones de hogares en el mismo año (Figura 4).

Cobertura de los PTMC de Argentina, Brasil, Colombia, México y Perú (Millones de Hogares). Figura 4. Cobertura de los PTMC de Argentina, Brasil, Colombia, México y Perú (Millones de Hogares). Fuente. Tomado de Cecchini y Atuesta (2017).

Programa Bolsa Familia (Brasil)

Para el año 2016 el programa con mayor cobertura de la región12 fue Bolsa Familia (Brasil), con 13.6 millones de hogares (46% del total de hogares beneficiarios en ALYC). Este programa fue diseñado para atender a las familias en condición de pobreza y ampliar la cobertura de salud y educación13. A diferencia de la mayoría de PTMC en la región, la clasificación de la población a focalizar se realiza por medio de una línea de pobreza –bajo la línea de pobreza se diseñan subgrupos, en línea con la propuesta de Kakwani (1980a)–, y aunque los beneficiarios surten entrevistas para su inscripción, la clasificación de la población vulnerable podría mejorar. Por ejemplo, puede mejorarse estableciendo segundos responsables y no únicamente los municipios. El pago se centraliza en las agencias de la Caixa (Entidad financiera pública del Gobierno) y algunos aliados bancarios y no bancarios.

 Progresa/Prospera (México)

Fue diseñado en 1997 para mejorar el ingreso de las familias pobres. Busca, al igual que Bolsa Familia, capacitar los hogares e incluirlos al aparato productivo (a diferencia del programa brasileño, ofrece becas escolares y articulación productiva), condicionando la dieta y salud de los beneficiarios. Al contrario que en Bolsa Familia, la focalización no se realiza por medio de una línea de pobreza. En cambio, se priorizan las localidades a atender y dentro de ellas se seleccionan los hogares por medio de un modelo estadístico que utiliza las variables socioeconómicas recolectadas en la encuesta de hogares, similar a lo que se observara en Más familias en Acción.

Las transferencias se hacen bimestralmente y están segmentadas para familias rurales y urbanas. En este caso, los pagos de las transferencias se realizan por medio de abonos a cuentas bancarias a nombre del titular del beneficio, haciendo uso de las capacidades del sistema bancario, con apoyo y articulación del sistema político y financiero (Courau, 2017), similar a lo hecho en Más Familias en Acción14.

 PTMC en Colombia-Red Unidos

Más Familias en Acción hace parte de la Red Unidos, que reúne los Programas de Transferencias Monetarias Condicionadas en Colombia, que se encuentra a cargo del Departamento Administrativo de Prosperidad Social (DAPS)15, que es una institución de alto nivel en la jerarquía del Estado y tiene autonomía de gestión. Tal autonomía garantiza continuidad en los recursos de los programas y evita que su las transferencias estén sujetas a los planes de desarrollo territoriales. Para el 2015, y sin incluir MFA, el presupuesto de la red fue de más de 83 millones de dólares, con una cobertura efectiva de 1 millones de hogares16. Estos recursos son destinados a cumplir con el objetivo de mejorar el estatus de vida de las personas en condición de pobreza extrema a lo largo de todo el país (Anexo 1), focalizado a las familias en el nivel 1 del Sisbén y familias en condición de desplazamiento.

Dentro del sistema de asistencia se destacan los programas de Más familias en Acción17 –antes Familias en Acción– y Jóvenes en Acción. Antes de ahondar en el análisis de MFA, conviene prestar atención al programa Jóvenes en Acción, que busca dar continuidad a la articulación de las familias al aparato productivo, permitiendo que los jóvenes que completaron la educación básica gracias a MFA continúen sus estudios (incluyendo educación técnica, tecnológica y profesional), para así integrarse con valor agregado al mercado laboral a lo largo de la geografía colombiana (Anexo 2). Los jóvenes deben tener entre 16 y 24 años de edad y estar inscritos en el Sisbén III18 con puntajes inferiores a 54,8619, o pertenecer a los registros de la Red Unidos, estar incluido en el registro único de víctimas (RUV) como desplazado, ser joven indígena censado o estar censado como joven con medida de adoptabilidad del ICBF.

El programa Jóvenes en Acción es relevante para el análisis de los impactos colaterales sociales de Más Familias en Acción tratados en el documento, siempre que da continuidad a los objetivos trazados para este último, consiguiendo que los jóvenes no se vinculen a actividades delictivas y continúen sus estudios para posteriormente articularse al aparato productivo y/o iniciar emprendimientos en sus departamentos. Es de esperarse que este comportamiento ocasione a su vez mejoras en los indicadores sociales y económicos de los departamentos donde se encuentran los beneficiarios.

Precediendo el PTMC colombiano para los jóvenes y dentro de la Red Unidos, el programa con mayor antigüedad y beneficiarios en Colombia es Más familias en Acción, que inició operaciones a finales del año 2000 y para el 2015 estuvo en el top 3 de programas con más beneficiarios en América Latina y el caribe. Con 20 años en ejecución, se elige MFA para este análisis suponiendo que es posible observar impactos colaterales sociales en los departamentos con más beneficiarios.

Al igual que los otros dos programas del top 3, busca el fin de la pobreza, salud, bienestar y educación de calidad, incluyendo además en sus objetivos trabajo decente, crecimiento económico y paz. Como progresa, Más Familias en Acción clasifica la mayoría de la población vulnerable por medio de una metodología que estima la calidad de vida de las personas20. Definido el contexto de MFA en Colombia y para terminar de señalar las similitudes y diferencias más notorias entre los 3 programas con más beneficiarios en América Latina y el Caribe, vale la pena observar que MFA consigue de manera más eficiente la cobertura promedio de cada hogar (Tabla 1).

Gasto efectivo en millones de dólares, cobertura efectiva hogares (2016) y gasto promedio por hogar beneficiario. Tabla 1. Gasto efectivo en millones de dólares, cobertura efectiva hogares (2016) y gasto promedio por hogar beneficiario. Fuente. Elaboración propia con datos obtenidos de CEPAL (s.f.).

Para el programa Prospera (México), el gasto presentado es presupuestado. No se tienen registros del gasto efectivo.

Como preámbulo al detalle del Programa de Transferencias Monetarias Condicionadas más antiguo en Colombia y la posterior evaluación de los impactos sociales colaterales del programa (una vez se incluyeron metodologías de estimación de calidad de vida para focalización de la población vulnerable en el año 2013), se resalta que MFA es aparentemente el más eficiente en gasto efectivo por hogar beneficiado, dentro del top 3 de programas con mayor cobertura en hogares.

Más Familias en Acción –MFA–

Más familias en Acción tiene cobertura urbana y rural. Con un gasto creciente desde el año 2007 (Figura 5), MFA tiene un gasto efectivo de USD 651 millones en el año 2017. Llegando a 2 millones y medio de hogares (4.1 millones de personas) que, según la plataforma de Seguridad Alimentaria y Nutricional del CELAC (s.f.), estima se encuentran situadas en 1102 municipios del territorio colombiano21 (Anexo 3).

Gasto efectivo anual (USD) vs cobertura efectiva Hogares-Más Familias en Acción.

Nota. En el eje derecho se presentan los hogares cubiertos por el programa.

Figura 5. Gasto efectivo anual (USD) vs cobertura efectiva Hogares-Más Familias en Acción. Fuente. Elaboración propia con datos obtenidos de CEPAL (s.f.).

La cantidad de hogares beneficiados, el gasto efectivo en el programa y su cobertura a nivel nacional, le ha valido al programa especial protagonismo en la política pública colombiana, exigiendo ajustes constantes en su diseño. Por ejemplo, en el año 2001 el programa inició clasificando la población en condición de pobreza por medio de una línea de ingresos que, como se vio anteriormente, no permite identificar de manera adecuada las distintas necesidades del grupo a tratar. Debido a esto, a partir del 2013 se clasifican por medio del Sisbén III. Metodología basada en el estándar de calidad de vida e índice de pobreza multidimensional.

De tal forma, la población objetivo del programa MFA son las familias en condición de pobreza acreditada por su puntaje en el Sisbén III2223(aproximadamente 55% de los beneficiarios), familias registradas en la Red Unidos (22%), familias de desplazados registradas en el Registro Único de Victimas (RUV) (19%) y las personas reconocidas en el Censo Indígena (4%) (Medellín y Sánchez Prada, 2015)24. Gran parte del ciclo del proyecto se desarrolla de manera articulada con los municipios, dando facultades y responsabilidades a estos (esta situación supondrá fricciones en el desempeño del programa por región). Asimismo, se incluyen los hospitales y escuelas de cada municipio, como cogestores y verificadores del cumplimiento de las condiciones pactadas por MFA, además de articular entidades financieras para la entrega de los incentivos. Esta articulación de entidades territoriales públicas y privadas para el programa, consigue dinámicas económicas que favorecen el desarrollo económico de los departamentos, mejorando las condiciones de salud, educación y financieras de los territorios.

Una vez la familia se clasifica como beneficiaria potencial por el Sisbén III, debe cumplir con las siguientes condiciones para garantizar su acceso y permanencia en el programa:

El incentivo de salud es uno por cada familia con uno o más niños y niñas menores de 6 años de edad (se entrega cada dos meses hasta el día antes que el niño o niña cumpla los 6 años), si asiste oportunamente a todos los controles de crecimiento y desarrollo de acuerdo con su edad.

El incentivo de educación es individual y se entrega a familias con niños, niñas o adolescentes entre 4 y 18 años de edad que estén en el sistema escolar (se entrega cada dos meses, menos en el período de vacaciones de fin de año escolar). La familia adquiere dos compromisos: los niños y niñas deben asistir a mínimo 80% de las clases y no pueden perder más de dos años escolares25.

Para verificar el cumplimiento de las corresponsabilidades por parte de los beneficiarios, se implementó el Sistema de Información de Familias en Acción (SIFA), en el cual se registra electrónicamente y de manera simultánea la información correspondiente a cada hogar/beneficiario participante de MFA.

La inscripción de los beneficiarios del Programa Más Familias en Acción,se hace con ayuda de los municipios y está diseñada para evitar que personas que no cumplan con los requisitos de elegibilidad planteados por el DPS se cuelen en el programa (únicamente las familias preclasificadas por puntaje Sisbén pueden presentarse a las convocatorias)26.

La entrega de las transferencias se realiza de manera bimestral, con un desfase de un periodo y solo mientras el niño se encuentra estudiando. Las familias pueden acceder a máximo 327 transferencias por educación y una por salud. En el caso que la familia tenga cuatro hijos, el menor será elegible cuando el mayor abandone o culmine sus estudios, o bien si es expulsado del programa.

Para la entrega de los beneficios otorgados por Más Familias en Acción se han establecido convenios con entidades financieras28, brindando distintas opciones que garantizan que el beneficiario recibe la transferencia. Esto incluye entregas personalmente en veredas alejadas de los municipios. Estos convenios redundan también en beneficios para la población no atendida de los departamentos, ayudando a mejorar la profundidad del sistema financiero en regiones apartadas del país.

Después de conocer el detalle de Más Familias en Acción, se observa que el programa no está acompañado de reformas tributarias progresivas, como propone Stiglitz (2012), que impacten en la institucionalidad de los departamentos y que a su vez consiga facilitar la promoción y articulación de los beneficiarios de MFA en el aparato productivo. De esta forma, se cierran brechas de desigualdad y, como refiere Sachs (2005), propicia condiciones suficientes para que las familias pobres se promuevan a clase media consolidada, condiciones como las referidas en diseños de política pública pro-pobre. En caso tal, conviene observar qué impactos sociales adicionales genera el programa en los departamentos donde hay más beneficiarios, y si estos son suficientes para impactar en la institucionalidad generando cambios estructurales que deriven en la erradicación de la pobreza.

En este sentido, la motivación de este documento se anida en la necesidad de observar cómo el aumento de cobertura de MFA mejora indirectamente indicadores sociales de los departamentos. A partir de lo anterior, se proponen ejercicios empíricos que permitan evaluar los impactos indirectos de MFA sobre indicadores socioeconómicos de los departamentos con más beneficiarios. En particular, se refiere a indicadores que la literatura evidencia se deterioraron en el pasado por la presencia permanente del drama de la pobreza y resultaron en una institucionalidad débil que obstaculiza el desarrollo de las familias allí ubicadas. Lo anterior se asume porque desde el 2013 el programa incorporó metodologías de clasificación de hogares pobres basadas en el estándar de calidad de vida e índice de pobreza multidimensional. Esto supone una mejor identificación de los hogares en condición de pobreza, diseños de política pública robustos para los departamentos y la articulación de entidades públicas y privadas para la ejecución del programa, consiguiendo así beneficios adicionales para los departamentos.

 Impacto de Más Familias en Acción

Más Familias en Acción, PTMC colombiano con diversos objetivos y metodologías multidimensionales de identificación de la pobreza, típicamente es evaluado a la luz de sus impactos directos y suele obviarse el análisis de los impactos colaterales derivados del programa en los departamentos donde se concentran los beneficiarios. Así, Llano (2014) encuentra que uno de los impactos directos se evidencia en la nutrición durante el periodo 2002-2012. En este caso, el indicador de talla de los niños se ve impactado positivamente por el programa, siendo más significativo el resultado en los niños entre 9-12 años. Al mismo tiempo, la desnutrición de los niños del grupo de tratamiento en la zona rural se reduce en 6 puntos porcentuales en el mismo periodo. La inseguridad alimentaria tuvo una reducción de 3,5 unidades en la zona rural. Por otra parte, en el tema de salud se observa que el programa Más Familias en Acción impactó positivamente las visitas al odontólogo, aumentando en 1,47 visitas en zona urbana y 1,07 para todos los beneficiarios. Respecto a la educación, el autor encuentra que el programa aumenta en 0,6 los años de educación en zona rural y la probabilidad de graduarse en 6,4 puntos porcentuales. Sin embargo, señala que el problema de deserción “aun entregando el subsidio, está lejos de superarse” (Llano, 2014). De igual forma, el BID (Ibarrarán et al., 2017) y la CEPAL (2011) observan que el impacto de los Programas de Transferencias Monetarias Condicionadas ha sido sin lugar a duda positivo en el corto plazo para la superación de la pobreza y la ruptura del círculo vicioso al que conlleva en economías institucionalmente débiles, pero no es lo suficientemente fuerte para que se pueda considerar positivo también en el largo plazo29. Esto último, aún cuando Cardona Sosa et al. (2017) encuentran que la probabilidad de tener un crédito para los hogares que recibieron el beneficio aumenta en un 15% en el largo plazo.

Sin embargo, al evaluar un programa de la envergadura de MFA pueden también observarse efectos indirectos del programa en los departamentos y/o hogares beneficiarios, impactos que no suelen ser tan predecibles y que serían útiles para ajustar el programa y la política pública en los departamentos donde se evidencian. Por ejemplo, Rojas Laverde et al. (2019) encuentran que el programa impacta la decisión de fertilidad de los hogares colombianos, lo que sin duda sugiere nuevos retos para el diseño de política.

Dentro del análisis del impacto indirecto o colateral de Más familias en Acción, Camacho y Mejía (2013) encuentran que en Bogotá el programa no tiene impacto sobre la tasa de homicidios ni hurtos a viviendas, pero se evidencia una disminución en los hurtos a personas y vehículos ocasionados por MFA30. Además, encuentran que se disminuyó la cantidad de hurtos en zonas ricas cercanas a las zonas donde hay asignación de Más Familias en Acción y que esa reducción es mayor que en las zonas no ricas. En zonas con un estrato socioeconómico promedio el impacto es negativo y estadísticamente significativo31.

En el presente documento se da continuidad a la evaluación planteada de impactos indirectos/colaterales sociales del programa. Aquello requiere integración de fuentes de datos del programa e indicadores sociales entre el periodo 2013-2017 a nivel departamental.

Propuesta para enfocar ejercicio empírico

En la siguiente sección se propone una revisión empírica que pretende mostrar cómo se correlaciona la mayor cobertura de MFA desde la implementación del Sisbén III en 2013, con indicadores socioeconómicos de los departamentos. A partir de la revisión literaria y el contexto propuesto, se espera que una mayor cobertura del programa genere impactos positivos sobre los indicadores que en el pasado se hayan afectado por el drama de la pobreza.

Datos

El DPS publicó el 9 de mayo de 2018 en datos.gov.co una tabla donde se encuentra la información anonimizada de los beneficiarios del programa MFA para toda Colombia y, posteriormente, publicó la actualización de la misma base de datos en febrero de 2019. Esta última tabla actualizada resulta útil para obtener la cantidad de beneficiarios por departamento por año y, posteriormente, diferenciar la cantidad de beneficiarios del año 2017 por el promedio de beneficiarios (2013-2017) para cada departamento de la forma (Xj-), para definir el tratamiento D, conveniente para conservar la información disponible y observar efectos persistentes en el tiempo.

En esta fórmula, j: 32 departamentos en el año 2017. El promedio es por departamento para los registros de la serie entre 2013 y 2017. Esta variable se explotará para evaluar el impacto indirecto de MFA sobre variables socioeconómicas inesperadas de los departamentos, explicado por la cantidad de beneficiarios adicionales por departamento al incorporar el Sisbén III en el año 2013, como metodología para la mejor identificación de población vulnerable.

Para el análisis de otros impactos colaterales, adelantado en la sección siguiente, también se usará la tabla actualizada y la disponible en observatorio municipal del CEDE (s.f.). En esta se listan numerosos indicadores socioeconómicos por departamento, que resultarán útiles en la evaluación de impacto. De estos se toma un subconjunto de variables con base en el resultado del correlograma contra la variable usada para representar el tratamiento de MFA a partir de 2013. A partir de la interpretación visual del correlograma entre las variables, el autor espera encontrar relación aparente de la variable resultado con las variables: Desplazamientos recepción total, Accidentes minas antipersonas, hechos victimizantes ocurrencia, Población rural, Promedio para Homicidios por mil habitantes, Hurto autos por mil habitantes, Índice ruralidad (%), Secuestros por mil habitantes, Sistema General de Participación por mil habitantes y Sistema General de Regalías.

 Ajustes a los datos

La tabla de beneficiarios de MFA cuenta con registros en default para la fecha de asignación del beneficio (a saber 1900-01-01), que fueron omitidos porque no aportan valor a la interpretación de los datos. Además, los registros de Bogotá son cambiados a Cundinamarca para que coincidan (sin perder información) con la información del observatorio del CEDE, donde no se toma a Bogotá como un departamento adicional32. Una vez filtrada y organizada la información, se agrega en suma la cantidad de beneficiarios a nivel departamental, así como las variables Bancarizado, Tipo Población y Rango Beneficio Consolidado Asignado se agregan por moda a nivel departamental. Estas últimas variables se conservan para controlar el impacto por características adicionales de la población y el nivel del beneficio asignado33.

Por otra parte, la tabla de indicadores municipales se filtra para el periodo en análisis (2013-2017) y se agrega a nivel departamental para cada uno de los indicadores, así: Suma para Desplazamientos recepción total, Accidentes minas antipersonas, hechos victimizantes ocurrencia y Población rural, al igual que Promedio para Homicidios por mil habitantes, Hurto autos por mil habitantes, Índice ruralidad (%), Secuestros por mil habitantes, Sistema General de Participación por mil habitantes y Sistema General de Regalías. Finalmente, los indicadores sociales seleccionados del observatorio del CEDE también serán tomados en diferencia de la forma (Yj-), para observar efectos persistentes ene l tiempo. Cabe aclarar que la integración de la información del CEDE y la del DPS requirió la elaboración de una tabla de homologación entre departamentos.

 Resultados

En aras de dar continuidad a análisis de impactos colaterales, como el propuesto por Camacho y Mejía (2013), se presentan los resultados obtenidos de la estimación por Mínimos Cuadrados Ordinarios de la metodología Diferencias en Diferencias para datos panel, propuesta por Bernal y Peña (2011)34.

Esta técnica es útil porque tenemos los datos de los mismos departamentos en los periodos y se observan diferencias preexistentes entre los departamentos. En este sentido, se realizaron estimaciones individuales para los siguientes indicadores en el año 2017, cada uno diferenciado por el promedio del periodo comprendido entre el año 2013-2017: Desplazamiento recepción total, como la cantidad de personas que son recibidas en un departamento por desplazamiento; Accidentes con minas antipersonas; Ocurrencia de hechos victimizantes, como eventos violentos que resultan en víctimas; Población Rural, como la cantidad de personas que habitan en zonas rurales; Homicidios por cada mil habitantes; Hurtos a automóviles, como cantidad de denuncias oficiales de hurto a vehículos; Secuestros por mil habitantes; y Sistema General de Participación per cápita como porcentaje nacional35 (Anexo 4). Dentro de cada estimación se incluye una variable dicotómica para controlar el efecto que tiene el año 2013 al principio de la serie. Esta variable se usa para controlar la fricción ocasionada por la implementación de una nueva metodología de clasificación de la pobreza en ese año. Esta fricción se puede asumir porque la implementación del Sisbén III permitió identificar nuevos beneficiarios, retirar personas que no resultaron priorizables y se acompañó de la renovación operativa del programa. Une ejemplo de ello es el lanzamiento de SIFA, plataforma para el seguimiento y monitoreo de los beneficiarios y el cumplimiento de sus condiciones (Anexo 4).

Uno de los resultados obtenidos más relevantes es que el número de beneficiarios por departamento (después del Sisbén III) se correlaciona positivamente con la recepción total de desplazamiento de cada departamento (37%). Para el entendimiento del resultado, conviene señalar que la ejecución del programa se realiza articuladamente con las regiones, y gran parte del ciclo de MFA es ejecutado por los municipios. Esto supone que habrá departamentos que consigan mejor y mayor atención de beneficiarios, convirtiéndolos en un centro de recepción de potenciales beneficiarios, en este caso desplazados. Uno de los requisitos habilitantes para ser beneficiario del programa es estar registrado como desplazado. Además, si se tiene en cuenta la hipótesis planteada por Camacho y Mejía (2013), este impacto también puede estar explicado por el efecto ingreso que se deriva de la asignación del beneficio en un departamento. Es decir, a medida que un departamento recibe mayor cantidad de beneficios, la demanda agregada en el departamento aumenta y se puede esperar que crezca la recepción total de personas desplazadas en búsqueda de ingresos de subsistencia y/o nuevas oportunidades económicas. No debe olvidarse que el desplazamiento está asociado directamente a dinámicas de violencia persistente en algunas regiones que sesgan el impacto del programa.

Dentro de la revisión de impacto colateral del programa, se evidencia que tiene correlación negativa con la variable población rural (CEDE, s.f.) en 22% (estadísticamente significativo al 5%). Este efecto indirecto se puede explicar porque el programa representa un aumento inmediato en los ingresos de las familias, que les permitiría movilizarse a centros urbanos que pueden representar costos mayores para la familia. En el mediano y largo plazo, puede vincularse a que los beneficiarios pueden encontrar oportunidades académicas y laborales con mayor facilidad en centros urbanos, aunque es necesario señalar que la migración del campo a la ciudad obedece a causas estructurales y no se puede atribuir netamente al programa. El hecho de que MFA no está acompañado de reformas estructurales que impacten en la estructura del aparato productivo, que típicamente concentra las oportunidades laborales y académicas en los centros urbanos, puede resultar en que los hijos de los hogares beneficiarios migren del campo a la ciudad en busca de oportunidades. De igual forma, se puede esperar que los hogares beneficiarios perciban un efecto en sus ingresos que los impulse a mudar su sitio de residencia del campo a la ciudad, aumentando la velocidad de migración o cantidad de migrantes desde el campo.

Sin desconocer que la violencia, y por ende los hechos victimizantes, se relaciona a causas exógenas al programa y, contrario a lo esperado, bajó el efecto incapacitación propuesto por Camacho y Mejía (2013), con el que encontraron que el programa reducía la tasa de hurto a personas y vehículos. En este documento se encuentra que MFA puede relacionarse con un aumento en la ocurrencia de hechos victimizantes para los departamentos que más aumentaron sus beneficiarios durante el periodo de evaluación36. Así, el aumento en hechos victimizantes atribuibles al programa podría ser de hasta 6,4% sobre la cantidad de hechos victimizantes del departamento. Aquello requiere de un análisis detallado de las dinámicas internas en los departamentos para determinar si existe relación con los procedimientos que supone la implementación del programa y la entrega de beneficios, variables omitidas que pueden disminuir el impacto que sugiere la correlación con la variable explotada. En aras de dar luces de posibles relaciones del programa con este indicador, vale la pena recordar que la primera fase de clasificación de los hogares se realiza por medio del resultado de la encuesta de calidad de vida 2003 e información del Censo de Población 2005 (integrados en la metodología del Sisbén III), por lo que las convocatorias que abran los municipios solo podrán ser atendidas por los hogares preclasificados. En este sentido, y suponiendo como cierto que los departamentos con más beneficiarios pueden volverse receptores de población migrante (desplazados por la violencia y migrantes del campo a la ciudad), podría ocasionarse una disminución relativa de las oportunidades en dichas regiones y un aumento en eventos victimizantes, dada la poca flexibilidad que tiene el programa para reaccionar a estos cambios y permitir el acceso inmediato de la población vulnerable que se trasladó al departamento.

Finalmente, cuando se evalúa la relación que ha tenido el programa sobre el porcentaje de cada departamento en el Sistema General de Participación Per Cápita, se obtiene que la variación de la cantidad de beneficiarios del programa Más Familias en Acción a partir de 2013 está correlacionado positivamente, lo que podría representar un impacto positivo en el indicador en 2 puntos porcentuales37. No obstante, debe señalarse que el SGP obedece principalmente a intereses políticos que determinan en general los aportes que reciben los departamentos. En tal sentido, la relación del indicador con el programa dependerá también de la relevancia que consigan los departamentos en los debates políticos. Dicha relevancia puede depender del desempeño que consiga cada departamento y de la capacidad que este tenga para ejecutar iniciativas que generen a su vez ingresos fiscales. Así, MFA puede impactar el desempeño del departamento por medio del efecto ingreso propuesto por Camacho y Mejía (2013), explicado porque los departamentos que tienen mayor cantidad de beneficiarios reciben mayor cantidad de recursos para sus hogares, que resultan en un aumento de la demanda agregada. Este impacto sobre el ingreso genera dinamismos en la economía, libera recursos para nuevos proyectos públicos y aumenta los incentivos al emprendimiento. En general, estos permiten que los municipios y departamentos puedan presentar más proyectos para que sean financiados por el gasto del gobierno nacional. Esto podría ser relevante al momento de observar el desempeño de los departamentos, para definir la participación que tendrán en los planes de desarrollo y distribución de los recursos fiscales.

Se encuentra que los accidentes con minas antipersonas, los homicidios por cada mil habitantes y los hurtos a automóviles por cada mil habitantes no son estadísticamente significativos38.

 Consideraciones finales

La pobreza continúa siendo una problemática relevante para el diseño de política pública alrededor del mundo. En América Latina no se tiene la tasa de incidencia más alta, pero aún se cuentan millones de personas en el drama de la pobreza, que requieren programas que brinden una atención adecuada para que los países consigan la erradicación de la pobreza propuesta como objetivos sostenibles del milenio (The World Bank, 2011). En el caso colombiano, Más Familias en Acción no conseguirá impactar en las brechas de desigualdad a menos que se acompañe de reformas tributarias, como la propuesta por Stiglitz (2012), o se articule con reformas estructurales a la institucionalidad como proponen Acemoglu y Robinson (2012). Así mismo, la erradicación de la pobreza requiere que se articulen políticas públicas y programas para consolidar a los beneficiarios en la clase media, consiguiendo su permanencia en el largo plazo y evitando que su condición esté sujeta a coyunturas económicas.

El documento sitúa a MFA como un PTMC que tiene como base metodológica la pobreza multidimensional, que atiende la necesidad del Estado de combatir la pobreza en aras de dinamizar indicadores económicos y, en tal sentido, expone que el éxito del programa para consolidar hogares pobres promovidos está relacionado con los impactos colaterales que logre el programa sobre variables que generen dinámicas que propicien impulsos a la economía local.

Más Familias en Acción es el tercer programa con mayor cobertura en América Latina y el Caribe para el año 2016, y es aparentemente el más eficiente en gasto efectivo promedio por hogar cubierto. La articulación de entidades territoriales públicas y privadas para la ejecución de Más Familias en Acción en las regiones, supone una mejora en la institucionalidad de los departamentos que fueron afectados por el impacto negativo de la pobreza en el pasado.

Por otra parte, el rediseño del programa y de la metodología de clasificación de las familias vulnerables en el 2013, es acorde con las oportunidades de mejora que se han señalado desde la academia. La incorporación de metodologías de clasificación basadas en indicadores de calidad de vida y pobreza multidimensional, permite maximizar el impacto directo del programa y sugiere impactos sociales indirectos para los departamentos. Sin embargo, a pesar de los impactos colaterales positivos que se esperaban de la implementación de metodologías de clasificación basadas en el estándar de calidad de vida y la pobreza multidimensional en el año 2013, los resultados encontrados en este artículo demuestran que el programa aumenta la cantidad de personas desplazadas que son recibidas, disminuye la cantidad de personas en el área rural y aumenta los hechos victimizantes. Tales efectos podrían ser explicados por los problemas de exclusión de MFA, derivados de la rigidez del programa para recibir en el programa a personas que no hayan sido preclasificadas por el Sisbén III y que no hayan sido convocadas como población del municipio. También podrían estar relacionados con que las instituciones de los departamentos aún no se han recuperado de los impactos negativos dejados en el pasado por el drama de la pobreza. Estos primeros tres resultados y la relación propuesta por el autor son una invitación a pensar en los efectos colaterales del programa, así como atender a la población de manera integral (incluso con ajustes a la institucionalidad) y garantizar que los departamentos puedan evidenciar los impactos colaterales positivos del programa. Los resultados aquí reseñados y las relaciones encontradas en el ejercicio empírico tendrán que ser reevaluados con la implementación del Sisbén IV en el año 2020. Esta nueva metodología busca solucionar problemas de inclusión del programa y continuar mejorando la articulación de entes territoriales públicos y privados para una mejor clasificación de hogares a priorizar.

Se evidencia que MFA se correlaciona positivamente en el valor del Sistema General de Participación Per cápita del departamento. Esto se produce por el efecto ingreso y el aumento de la demanda agregada, ocasionados por las transferencias realizadas en el programa, el cual genera incentivos a la creación de nuevos emprendimientos, iniciativas y proyectos privados y públicos dentro de los departamentos. No obstante, se vuelve a recalcar la necesidad de impulsar reformas tributarias y ajustes institucionales suficientes para que se entienda dinámicamente el drama de la pobreza en Colombia.

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Impacto de Familias en Acción sobre las decisiones de fertilidad de los hogares colombianos 2019 https://repository.icesi.edu.co/biblioteca_digital/bitstream/10906/84694/1/TG02462.pdf Tesis de grado, Universidad ICESI Sachs, J. (2005). Retrato de la familia mundial. En El fin de la pobreza. Mondadori. Sachs J. El fin de la pobreza 2005 Mondadori Retrato de la familia mundial Scott, A. (1950). A Note on Grants in Federal Countries. Economica, 17(68), 416-442. Scott A. A Note on Grants in Federal Countries Economica 1950 17 68 416 442 Sen, A. (1976). Poverty: An Ordinal Approach to Measurement. Econométrica, 44(2), 219-231. Sen A. Poverty: An Ordinal Approach to Measurement Econométrica 1976 44 2 219 231 Sistema de Selección de Beneficiarios para Programas Sociales –Sisbén– (s.f.). ¿Qué es el sisbén IV?. https://www.consultarsisben.com/sisben-iv-4/#:~:text=El%20Sisb%C3%A9n%20IV%2C%20es%20una,determinaci%C3%B3n%2C%20identificaci%C3%B3n%20y%20selecci%C3%B3n%20de Sistema de Selección de Beneficiarios para Programas Sociales –Sisbén– ¿Qué es el sisbén IV? https://www.consultarsisben.com/sisben-iv-4/#:~:text=El%20Sisb%C3%A9n%20IV%2C%20es%20una,determinaci%C3%B3n%2C%20identificaci%C3%B3n%20y%20selecci%C3%B3n%20de Stampini, M., Marcos, R., Saénz, M., Ibarrán, P., y Medellín, N. (2015). Pobreza, vulnerabilidad y la clase media en América Latina. Documento de Trabajo del BID. Stampini M. Marcos R. Saénz M. Ibarrán P. Medellín N. Pobreza, vulnerabilidad y la clase media en América Latina 2015 Documento de Trabajo del BID Stiglitz, J. (2012). El precio de la desigualdad. Santillana Ediciones Generales. Stiglitz J. El precio de la desigualdad 2012 Santillana Ediciones Generales Takayama, N. (1979). Professor Sen's Axiomatic Approach Reconsidered. Econométrica, 47(3), 247-760. Takayama N. Professor Sen's Axiomatic Approach Reconsidered Econométrica 1979 47 3 247 760 The World Bank (2011). Regional aggregation using 2005 PPP and $1.25/day poverty line: http://iresearch.worldbank.org/PovcalNet/index.htm?1 The World Bank Regional aggregation using 2005 PPP and $1.25/day poverty line 2011 http://iresearch.worldbank.org/PovcalNet/index.htm?1 Vakis, R., Rigolini, J., y Lucchetti, L. (2015). Los Olvidados, Pobreza crónica en América Latina y el caribe. Banco Mundial. Vakis R. Rigolini J. Lucchetti L. Los Olvidados, Pobreza crónica en América Latina y el caribe 2015 Banco Mundial Notas

Artículo de investigación científica

Se advierte que el programa cambió su nombre en 2019 nuevamente al inicial, “Familias en Acción”. Sin embargo, se conserva el nombre “Más Familias en Acción”, que había sido asignado para la tercera fase del programa, iniciada en 2013, y que coincide con el periodo de análisis del documento.

El Manual operativo del programa se encuentra disponible en DAPS (2019).

Vale la pena mencionar que el diseño de los PTMC incluye a las personas en condición de pobreza y pobreza extrema; Por tal razón en adelante no se hará distinción en el texto entre ambas..

Rasche, Gaffney, Koo and Obst aportan a la discusión su visión empírica de la desigualdad a partir del análisis de la curva de Lorenz, dando importancia al comportamiento de esta en los límites, debate que posteriormente amplia Kakwani. El estudio de desigualdad evolucionó en propuestas como la de Takayama y la de Sen, por lo que se revela nuevamente una nueva preocupación por la transitividad de las condiciones entre grupos pobres y que a su vez vislumbran características inobservadas anteriormente.

La implementación de PTMC supone impactos directos sobre indicadores de pobreza y bienestar de las familias. Sin embargo, pueden observarse impactos en otras variables no contempladas y/o no esperadas, acá llamados impactos indirectos o colaterales.

Los modelos de crecimiento pro-pobre ponderan con un mayor peso el crecimiento acompañado de reducción de la pobreza.

Granados Cañón y Lombana Gonzalez (2013) encuentran que, en el caso colombiano, hay evidencia de crecimiento que favorece la situación de los pobres durante el período 2002-2011.

Jeffrey Sachs (2005), observa que el peldaño más bajo de esta escalera no es capaz de ascender por sí misma a un mejor nivel de bienestar y en cambio necesita de condiciones sociales para su promoción, como: educación, salud, institucionalidad, entre otras.

Asignaciones eficientes de gasto público para los hogares en pobreza y pobreza extrema, suponen un quiebre en la transmisión de pobreza entre generaciones siguientes.

Las transferencias monetarias han sido validadas desde el siglo XX por autores como Buchanan (1952) y Scott (1950) como un mecanismo de optimización de la eficiencia del uso de los recursos en una economía. Recientemente, Moreno (2017) ha revalidado la tesis exponiendo que solo las personas pobres pueden identificar las necesidades que deben atender con la inmediatez que brinda la liquidez. Condicionar las transferencias permite impulsar indicadores seleccionados.

La rápida escalada de este tipo de programas supone también aprendizajes. A fecha de 2015 se habían concluido PTMC en 11 países.

El Banco Interamericano de Desarrollo (BID) ha construido una serie de documentos que llevan por nombre “Como funciona: <Nombre del PTMC>” donde se resumen las principales características de cada programa (BID, 2018).

Desde 2011 incluye el programa Plan Brasil sin miseria, catalogado por las ONU como estrategia principal para la erradicación el hambre.

Los beneficiarios también pueden inscribirse a bajo costo y programar telefónicamente el trámite.

La Dirección de Transferencias Monetarias Condicionadas se encarga de administrar los programas, ejecutar los recursos destinados y promover mejores alternativas para el bienestar de los beneficiarios (DAPS, 2018).

Hogares vinculados a al menos una iniciativa de Red Unidos. La red tiene como objetivo articular entes territoriales para apoyar la superación de la pobreza.

Más Familias en Acción es el programa del Departamento Administrativo para la Prosperidad Social que ofrece a todas aquellas familias con niños, niñas y adolescentes menores de 18 años que requieren un apoyo económico para tener una alimentación saludable, controles de crecimiento y desarrollo a tiempo y permanencia en el sistema escolar.

El DNP espera terminar en el segundo semestre de 2020 el barrido completo de municipios con la metodología propuesta para el Sisbén, que tiene como objetivo “ofrecer una aproximación integral a la situación real de los hogares, que combine calidad de vida y capacidad para generar ingresos” (Sisbén, s.f.).

El programa exige puntajes distintos por departamentos en distintas regiones del país.

Las versiones anteriores a Sisbén III hacían una estimación de ingreso per cápita.

Al inicio el programa fue diseñado para atender únicamente a los municipios con menos de 100000 habitantes, pero desde 2013 se extendió a todos los municipios colombianos.

Los beneficiarios que se hicieron elegibles en las versiones anteriores del Sisbén, siguen participando del programa en una etapa de transición. Si son beneficiarios potenciales de MFA nuevamente, pueden continuar participando en el mismo.

El Sisbén III es una herramienta robusta de la medición de la pobreza multidimensional; las variables elegidas no son sujeto de manipulación por los elegibles.

“El Censo Indígena es construido de manera autónoma por las autoridades tradicionales de cada comunidad indígena y es avalado y administrado por el Ministerio del Interior” (Medellin y Sanchez Prada, 2015).

En el caso que uno de los participantes tenga 18 o 19 años de edad, debe estar cursando mínimo 10° grado, y si tiene 20 años, grado 11°.

Los problemas de inclusión y exclusión esperan ser atendidos con la implementación del Sisbén IV (CONPES 3877 de 2016).

Existen excepciones para los hogares que tengan un hijo con alguna discapacidad.

El 87% de las transferencias se hacen de manera electrónica para el 2015.

Usualmente se consideran impactos de largo plazo los que se observan incluso después de finalizar la asistencia a los hogares. Por ejemplo: empleabilidad de beneficiarios del PTMC posterior a su graduación.

El DNP dispone de un mapa de evidencia del impacto de los PTMC (DNP, s.f.).

Rojas Valverde et al. (2019) encuentran impactos adversos del programa sobre hogares, que tienen incentivos para tener un hijo.

Como el análisis se realizará por años y las fechas registradas tienen el formato AAAA-01-01, solo se conserva la información del año del tipo AAAA, para el periodo comprendido entre 2013-2017 (Información disponible), omitiendo el año 2018.

Las variables agregadas por su moda no resultaron estadísticamente significativas en ninguna de las estimaciones.

El detalle del ejercicio empírico se puede observar en los anexos 4 y 5.

Se espera que en el largo plazo el desempeño económico de los departamentos se correlacione positivamente con el número de beneficiarios y de ahí se derive un impacto sobre las asignaciones del sistema general de participación.

Es necesario señalar que la metodología evidencia el aumento durante el periodo de evaluación en correlación con el aumento de beneficiarios durante el mismo periodo. Por ende, se espera que preexistencias no sesguen el resultado obtenido.

El impacto final del programa sobre los indicadores dependerá de los controles que se implementen en futuras estrategias empíricas.

En aras de dar robustez al ejercicio, se construyó la estimación con efectos fijos para el periodo evaluado. Sin embargo, no se observa cambio y las variables siguen siendo no significativas estadísticamente (Anexo 5).

 Anexos <p> <fig id="gf6"> <label>Anexo 1.</label> <caption> <title>Mapa cobertura colombiano de proyectos de transferencias condicionadas.

Nota. Se señala que cada nodo en verde acumula proyectos por departamento, por tal razón dentro de cada nodo hay diversas iniciativas de PTMC. Por ejemplo, en Caquetá se observa un nodo con número 2, que equivale a 4 proyectos en ejecución y que representa 43.693 Familias beneficiarias de Más Familias en Acción, así:

Anexo 1. Mapa cobertura colombiano de proyectos de transferencias condicionadas. Fuente. Mapa Social (DAPS, s.f.).

Mapa de cobertura del programa Jóvenes en Acción (s.f.).

Nota. La página web del DAPS no señala la fecha de elaboración, publicación o similar del gráfico anterior (DAPS, 2018).

Anexo 2. Mapa de cobertura del programa Jóvenes en Acción (s.f.).

Indicadores sociales vs iniciativas en ejecución de Más Familias en Acción (s.f.)

Nota. La página web del mapa social del DAPS no declara fecha de última actualización del mapa o indicadores (DAPS, s.f.).

Anexo 3. Indicadores sociales vs iniciativas en ejecución de Más Familias en Acción (s.f.)

Resultados de las estimaciones de Diferencias en Diferencias para cada variable a evaluar significativo. Anexo 4. Resultados de las estimaciones de Diferencias en Diferencias para cada variable a evaluar significativo.

Estimaciones adicionales incluyendo controles a las variables evaluadas sobre el impacto de la cantidad de beneficiarios.

Nota: Estimaciones del tipo: 𝑌−𝑌̅=𝛼+𝛽𝐷+𝑢. Estos ejercicios se presentan como posibles caminos a seguir para la evaluación del impacto colateral sobre las variables seleccionadas. El refinamiento del detalle econométrico requiere avanzar en estandarización de las variables incluidas, como controles y evaluación de los mismos.

Anexo 5. Estimaciones adicionales incluyendo controles a las variables evaluadas sobre el impacto de la cantidad de beneficiarios.