Escribe: Álvaro Monge, socio de Macroconsult
La semana pasada, en Santiago de Chile, se llevaron a cabo las reuniones anuales de la Asamblea de Gobernadores del BID. En una de las sesiones inaugurales, Esther Duflo, Premio Nobel de Economía, compartió sus ideas sobre protección social y cómo las políticas públicas pueden actuar como mecanismo para crear resiliencia en las poblaciones vulnerables (personas que no son pobres, pero tienen un riesgo alto de caer en pobreza).
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Como parte de su exposición, explicó que es más eficiente proteger a las personas de caer en situaciones de pobreza que invertir posteriormente en tratar de ayudarlas a salir de dicha condición. La intuición es simple: mientras que implementar políticas preventivas usualmente se limita a proteger los ingresos de manera temporal, las políticas de recuperación se vinculan a programas más ambiciosos de dotación de activos persistentes en el tiempo.
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En el debate posterior, participaron Wellington Dias (Brasil), Carolina Trivelli (Perú) y Roberto Angulo (Colombia), del cual extraigo lo que, a mi juicio, fueron las dos ideas clave. Primero, la vulnerabilidad es una situación relacionada con las imperfecciones en los mercados laborales y financieros. La informalidad genera grandes bolsones de la población con ingresos eventuales e inciertos, y la baja cobertura de los sistemas de aseguramiento, acceso a crédito o sistemas de ahorro genera bolsones poblacionales desprotegidos frente a riesgos de diferente naturaleza. Segundo, la solución estructural debe abordar estas (y, seguro, otras) imperfecciones.
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Sin embargo, mientras eso ocurre, es necesario preparar un sistema de protección focalizado: distribución de subsidios, transferencias de efectivo, empleos temporales o créditos blandos, de modo que las poblaciones no se vean en la necesidad de liquidar sus activos o ajustar sus gastos esenciales, sus ahorros o planes de inversión.
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En el Perú, quizás el esfuerzo más emblemático por abordar el problema de vulnerabilidad es la estimación que en el 2020 realizó el INEI sobre esta población y que, desde esa fecha, ha permitido estimar su incidencia. Según esta información, al año 2023, el 31.4% de la población peruana era vulnerable, porcentaje que ha venido disminuyendo desde el año 2020, cuando llegó a niveles de 35.5%.
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El desafío pendiente es empezar a reflexionar sobre cómo utilizamos estas cifras para identificar y focalizar acciones que permitan mitigar los riesgos de caer en pobreza frente a eventos adversos (económicos, climáticos, de salud, entre otros). Por ejemplo, si bien la medida de vulnerabilidad arroja un aproximado de 10 millones de ciudadanos en dicha condición, ¿todos ellos son elegibles para acciones de política pública?, ¿dichas políticas deben ser similares? Y, más aún, ¿sabemos quiénes son o dónde están los ciudadanos vulnerables?
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La medición a la que tenemos acceso anualmente es calculada desde una encuesta a hogares. Es decir, estadísticamente, podemos inferir que hay 10 millones de peruanos que son vulnerables, pero, concretamente, no sabemos quiénes son. Además, la forma en que se identifica a la población vulnerable es aquella población no pobre con una probabilidad mayor al promedio de caer en pobreza (10%, estimada con información del periodo 2007 al 2019). Sin embargo, no todos tienen la misma probabilidad ante un choque similar, y tampoco todos están expuestos a los mismos choques. Incluso, en no pocos casos, la probabilidad de caer en pobreza puede ser baja en términos absolutos. La experiencia del año 2023 ayuda a ejemplificar esta situación. Ese año coincidieron dos choques: recesión e inflación, y menos de la mitad de los vulnerables cayó en pobreza.
Por ello, si bien algo conocemos sobre la vulnerabilidad en el Perú, todavía falta perfeccionar el proceso de identificación. Al respecto, hay algunas acciones que se pueden desplegar. Primero, actualizar el umbral asociado a la línea de vulnerabilidad con cifras de la pospandemia. Segundo, implementar umbrales complementarios más estrictos, donde no solo el riesgo relativo sea mayor, sino donde el riesgo absoluto permita identificar a las poblaciones que efectivamente están ante un riesgo inminente de caer en pobreza. Tercero, estudiar a esta población elegible respecto de la heterogeneidad de riesgos a los que se ven afectados y su diferente capacidad de respuesta a los mismos. Cuarto, identificar desde registros administrativos e información censal la probabilidad individual de caer en pobreza.
Este último reto posiblemente sea el más complejo, ya que ocurre en un contexto donde la información de la población vulnerable (altamente informal) es inferior a la de la población pobre (registrada en programas sociales). Surge, por ello, la necesidad de pensar en estrategias no convencionales: el uso de la inteligencia artificial, estimaciones geográficas para áreas pequeñas o incentivos para la autofocalización. De este modo, sin dejar de reconocer que la principal prioridad son las políticas orientadas a los más pobres, el Perú puede ir preparando un sistema de protección social preventivo que mitigue el riesgo de caer en pobreza.
