ECUADOR EVALUACIÓN DE LA POBREZAsiteresources.worldbank.org/INTECUADORINSPANISH/...vi ECUADOR:...

ECUADOR: EVALUACIÓN DE LA POBREZA

UNIDAD SECTORIAL DE REDUCCIÓN DE LA POBREZA Y GESTIÓN ECONÓMICA

AMÉRICA LATINA Y EL CARIBE

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The findings, interpretations, and conclusions expressed herein are entirely those of the author(s) and do not benecessarily reflect the views of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent.The World Bank does not guarantee the accuracy of the data included in this work. The boundaries, colors,denominations, and other information shown on any map in this work do not imply any judgement on the part ofthe World Bank concerning the legal status of any territory or the endorsement or acceptance of such boundaries.

Los resultados, interpretaciones y conclusiones expresados aquí son enteramente los del (los) autor (es) y noreflejan necesariamente las opiniones de los miembros de la Junta de Directores del Banco Mundial, o de losgobiernos que ellos representan.

El Banco Mundial no garantiza la exactitud de los datos incluidos en este trabajo. Las fronteras, los colores, losnombres y otra información expuesta en cualquier mapa de este volumen no denotan, por parte del Banco, juicioalguno sobre la condición jurídica de ninguno de los territorios, ni aprobación o aceptación de tales fronteras.

Publicado The World Bank como: Ecuador Poverty Assessment en 2004La traducción al castellano fue hecha por Alfaomega Colombiana.En caso de discrepancias prima el idioma original.

Copyright © 2004 The International Bank for Reconstruction and Development/The World Bank1818 H Street, NW.Washington, DC 20433, USA.Todos los derechos reservados

Para esta edición:© 2005 Banco Mundial en coedición con Alfaomega Colombiana S. A.Primera edición en castellano: mayo de 2005

ISBN 958-682-?????

Traducción al castellano: María Victoria Mejía DuqueDiseño de cubierta: Juan Carlos DuránEdición y diagramación: Alfaomega Colombiana S.A.Impresión y encuadernación: ???????????

Impreso y hecho en Colombia - Printed and made in Colombia

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CONTENIDO

RECONOCIMIENTOS XIII

RESUMEN EJECUTIVO XV

INTRODUCCIÓN XXXIX

CAPÍTULO 1. DESARROLLOS MACROECONÓMICOS Y POBREZA 1

El impacto del crecimiento económico y de la volatilidad económica en la pobreza 2Evolución del PIB per cápita, 1970-2002 2Fuentes de crecimiento económico 3Determinantes de volatilidad económica y crecimiento escaso 5El efecto de la volatilidad económica en el crecimiento del PIB per capita 9Crecimiento, volatilidad y pobreza 10Fomento de un crecimiento estable del PIB por medio de la disciplina fiscal 13

El impacto de la crisis de 1999 en la pobreza 13Los orígenes de la crisis 14Pobreza y desigualdad durante la crisis 14El gasto social y la crisis 15

El impacto de la dolarización en la pobreza 16Dolarización formal e informal 17El impacto de la dolarización en el consumo y en la pobreza 18

Conclusiones 24

CAPÍTULO 2. CARÁCTER, DISTRIBUCIÓN Y EVOLUCIÓN DE LA POBREZA

EN 1990-2001 25

Revisión y perfil de la pobreza 26Pobreza y desigualdad en Ecuador en 2001 26Condiciones de vida y las características de los pobres 27Correlatos de la pobreza 30

Estimaciones consistentes de la pobreza, 1990-2001 31Cartografía de la pobreza en Ecuador: breve introducción 31La evolución y distribución de la pobreza en 1990-2001: tendencias principales

y cambios en el ámbito de cantón 33Determinantes locales del crecimiento y de la reducción de la pobreza 39

Condiciones iniciales y cambios en la pobreza 39Cambios en el empleo y cambios en la pobreza 41

Conclusiones 42

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vi ECUADOR: EVALUACIÓN DE LA POBREZA

CAPÍTULO 3. POBREZA URBANA, DINÁMICA DEL MERCADO LABORAL

Y GENERACIÓN DE EMPLEO FORMAL 45

Desarrollo principal del mercado laboral en las zonas urbanas, 1997-2002 46Participación de la fuerza laboral, empleo y desempleo 47Ingreso laboral y salario 48

Pobreza urbana y mercados laborales 51Ingreso familiar y tendencias de la pobreza urbana 51¿Quiénes son los pobres urbanos? El papel de los resultados del mercado laboral 54

El ingreso laboral y la demanda de mano de obra calificada 64Restricciones a la generación de empleo: un análisis del sector manufacturero

en las zonas urbanas 70Rotación del empleo y generación de empleo: Qué hacen las empresas versus

qué quieren las empresas 70Restricciones a la generación de empleo y a la expansión de los negocios 72Creación real de empleo y productividad laboral 75Políticas para aumentar la productividad laboral y la generación de empleo 77

Conclusiones 79

CAPÍTULO 4. POBREZA RURAL, PRODUCTIVIDAD AGRÍCOLA Y DISTRIBUCIÓN

DE LA TIERRA 81

¿Quiénes son los pobres rurales? 82Construcción de medidas de produtividad agrícola y distribución de la tierra

para Ecuador 83Producción por hectárea y por trabajador/hora: una primera aproximación 83Convertir los rendimientos en dólares 87Estimación de la productividad agrícola 89Las fincas a pequeña, mediana y gran escala son todas más productivas en zonas

de gran productividad 92En Ecuador, la distribución de la tierra es supremamente desigual 92

Productividad agrícola, ingresos familiares y pobreza: ¿Quién se beneficiade las políticas para aumentar la productividad y el acceso a la tierra? 95

Agricultores independientes 95Jornaleros agrícolas 95La relación entre productividad agrícola y pobreza de un cantón a otro 98

Políticas para aumentar la productividad agrícola 99Cerrar la brecha: Cómo pasar la frontera de la posibilidad de producción 99El impacto de la reformas de las políticas en la producción: resultados

de una simulación 101Políticas para aumentar el acceso a la tierra 105

Fomentar la seguridad de tenencia 105Fomentar las transacciones de tierras 106

El sector rural de explotación no agrícola en Ecuador 107Conclusiones 111

CAPÍTULO 5. SERVICIOS SOCIALES Y LOS POBRES 113Resultados sociales en Ecuador: una perspectiva comparativa 114

Comparaciones internacionales de resultados en salud y educación 114

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viiCONTENIDO

Variación de resultados en salud y educación dentro del país 117Nivel, composición, ciclicalidad e incidencia del gasto social 121

Tendencias del gasto social: nivel, composición y ciclicalidad 122Incidencia del gasto social: ¿Beneficia el gasto social a los pobres? 124

Fijación de nuevos objetivos de los programas sociales: evaluaciónde herramientas y proyectos 130

Uso del SelBen para fijar nuevos objetivos del subsidio al gas –simulación 131Uso del SelBen para fijar nuevos objetivos al Bono de Desarrollo Humano (BDH) 134

Conclusiones 135

ANEXOS 137Anexo 1. Ecuador en el contexto andino 137Anexo 2. Crecimiento económico y volatilidad económica –aspectos metodológicos 140Anexo 3. Estimaciones comparables de la pobreza en una zona pequeña:

nota técnica 144Anexo 4. Medición y control de la pobreza, resultados sociales y programas 152Anexo 5. Sin querer reinventar la rueda: la evaluación de la pobreza de Ecuador

y otras investigaciones recientes sobre Ecuador 154

APÉNDICE DE DATOS 156

BIBLIOGRAFÍA 173

LISTA DE CUADROS

Cuadro 1.1 Los cambios en el PIB per cápita responden sobre todo a cambiosen la PTF 4

Cuadro 1.2 La volatilidad de la PTF se debe a los déficit fiscales y, en particular,a conmocionesen los términos de intercambio 7

Cuadro 1.3 Las conmociones de los términos de intercambio afectan el PIB

por medio de cambios en las políticas económicas internas 8Cuadro 1.4 Fluctuaciones de las políticas internas son la causa principal

del crecimiento insuficiente del pib per cápita y de la volatilidaddel PIB per cápita 9

Cuadro 1.5 El desempleo es menor y el consumo privado es mayor en presencia deestabilización plena 12

Cuadro 1.6 Rentas fiscales y gasto social fluctúan de manera significativaen el tiempo... 12

Cuadro 1.7 La dolarización de facto era elevada a finales de 1999 17Cuadro 1.8 Los patrones de composición varían con los niveles de ingreso 19Cuadro 1.9 Los cambios de precios debido a la dolarización han beneficiado

principalmente a los hogares no pobres 23

Cuadro 2.1 En 2001, casi la mitad de la población de la Sierra y la Costa era pobre 26Cuadro 2.2 La desigualdad en el consumo es mayor en la Sierra y en las zonas

urbanas 27

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viii ECUADOR: EVALUACIÓN DE LA POBREZA

Cuadro 2.3 Las características demográficas de los hogares pobres y no pobresvarían de una región a otra y de las zonas urbanas a las rurales 28

Cuadro 2.4 El empleo reduce la pobreza de manera efectiva 30Cuadro 2.5 Aumentos de la pobreza general y, en particular, de la pobreza urbana 34Cuadro 2.6 En las zonas urbanas el número de pobres aumentó considerablemente... 34Cuadro 2.7 ...creciendo más rápidamente que la población urbana 35Cuadro 2.8 ...y las mejores dotaciones en términos de educación, empleo

y servicios básicos 40

Cuadro 3.1 Las tendencias del mercado laboral registraron los efectos de la crisisde 1999 y la dolarización de 2000 47

Cuadro 3.2 La evolución del ingreso laboral real varió de un sector a otro... 49Cuadro 3.3 ...y también varía de un tipo de empleo a otro 50Cuadro 3.4 El ingreso laboral real varía con sector y tipo de empleo 52Cuadro 3.5 Existen diferencias importantes entre los pobres y los no pobres

urbanos en términos del apego al mercado laboral y de los resultadosdel mercado laboral 56

Cuadro 3.6 Mercado laboral y factores demográficos determinantes de la pobrezaen las zonas urbanas 62

Cuadro 3.7 Trabajadores más educados tienen mayor ingreso laboral de un sectora otro 65

Cuadro 3.8 Las tasas de pobreza son más altas en el sector informal y en el sectorde bienes comercializables 65

Cuadro 3.9 La distribución de la educación varía en el tiempo y de un sector a otro 66Cuadro 3.10 El ingreso laboral real se incrementó más entre trabajadores terciarios

en el sector formal y entre trabajadores secundarios en el sector informal 69Cuadro 3.11 Las características de las empresas difieren según el tamaño de la empresa 71Cuadro 3.12 La rotación de trabajadores es alta, pero la generación neta de empleo

es baja 71Cuadro 3.13 Los costos de despido y los costos no salariales son las razones

principales para no contratar y despedir trabajadores permanentescomo las empresas quisieran 73

Cuadro 3.14 Empresas de tamaños diferentes enfrentan restricciones diferentesal crecimiento y a la expansión 75

Cuadro 3.15 La generación de empleo se correlaciona positivamentecon la productividad laboral 77

Cuadro 4.1 El perfil de la pobreza rural en Ecuador 82Cuadro 4.2 Estimaciones de la función Cobb-Douglas de producción

de la rentabilidad relativa de la tierra, el capital y la mano de obra 90Cuadro 4.3 En Ecuador, la distribución de la tierra es supremamente desigual 93Cuadro 4.4 Las fincas grandes pagan salarios más altos que las fincas pequeñas 96Cuadro 4.5 Las fincas con mayor producción por trabajador pagan salarios más altos 97Cuadro 4.6 Mayor productividad agrícola se asocia con menor pobreza rural

en el ámbito de cantón 98Cuadro 4.7 El impacto de diferentes “variables de políticas” en la eficiencia técnica

varía con el tamaño de la finca 100Cuadro 4.8 El valor promedio de “las variables de las políticas” varía

con el tamaño de la finca 100

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ixCONTENIDO

LISTA DE GRÁFICOS

Gráfico 1.1 Volatilidad alta del PIB per cápita en 1997-2003 (componente cíclicodel PIB per cápita) 3

Gráfico 1.2 Existe evidencia de correlación contemporánea entre la PTF y conmocionesexternas, fiscales y monetarias 6

Gráfico 1.3 La volatilidad económica y el crecimiento insuficiente de Ecuador no sepueden explicar plenamente por medio de conmociones en los términosde intercambio 7

Gráfico 1.4 El costo relativo de la canasta familiar promedio disminuyó despuésde la dolarización (diciembre 1999 = 100) 21

Gráfico 1.5 El precio (relativo) de bienes diferentes ha variado significativamenteen el tiempo 22

Gráfico 1.6 La baja del costo de bienes duraderos se asocia con la baja del costode los bienes comercializables 23

Gráfico 2.1 La pobreza es más elevada en los cantones rurales de la Sierray en la zona norte de la Costa 37

Gráfico 2.2 Aumentos significativos de la pobreza en 44 de 220 cantones 37Gráfico 2.3 La pobreza registró el mayor aumento en los cantones con las tasas

más bajas de pobreza en 1990... 39Gráfico 2.4 Disminuciones en la pobreza se relacionaron con disminuciones

del empleo agrícola y aumentos del empleo no agrícola 43

Gráfico 3.1 Los cambios en el empleo y en el ingreso laboral impulsan los cambiosen el ingreso per cápita familiar 53

Gráfico 3.2 La pobreza siguió un patrón cíclico en 1997-2002 54Gráfico 3.3 Incrementos en la demanda relativa de trabajadores con educación

terciaria en el sector formal y trabajadores con educación secundariaen el sector informal 68

Gráfico 3.4 La mayor parte de las empresas estarían dispuestas a contratarmás trabajadores permanentes si no tuvieran restricciones 72

Gráfico 3.5 Las empresas perciben numerosas restricciones a la operación diariade sus negocios y su expansión futura 74

Gráfico 3.6 La productividad laboral aumenta con el tamaño de la empresay en el tiempo 76

Cuadro 4.9 El acceso al crédito y educación agrícola tiene el impacto más grandeen la productividad 103

Cuadro 5.1 El gasto social (como porcentaje del PIB) ha disminuido muchísimoen el tiempo 123

Cuadro 5.2 La mayor parte de los programas sociales son progresivos,y algunos también favorecen a los pobres –la educación superiory el subsidio al gas son las excepciones 126

Cuadro 5.3 El uso del gas es bajo entre la población indígena 132

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x ECUADOR: EVALUACIÓN DE LA POBREZA

LISTA DE RECUADROS

Recuadro 1.1 Fuentes de los datos para las principales variables macroeconómicasy de las políticas 5

Recuadro 1.2 Crisis económica, dolarización y competitividad: la evoluciónde la tasa de cambio real, 1990-2002 11

Recuadro 1.3 Desarrollos macroeconómicos de los noventa 15Recuadro 1.4 Los efectos no monetarios de la crisis, según lo informan los pobres 16Recuadro 1.5 Estimación de flujos de consumo de bienes duraderos a partir

de datos sobre el gasto 19Recuadro 1.6 Cambios en los precios relativos y su impacto en el consumo 20

Recuadro 2.1 Conteo de la población indígena y afroecuatoriana 29Recuadro 2.2 La necesidad de una nueva ECV de Ecuador 31Recuadro 2.3 El mapa de necesidades básicas insatisfechas 32

Gráfico 4.1 El arroz se cultiva principalmente al sur de la Costa 84Gráfico 4.2 La papa se cultiva principalmente en la Sierra 84Gráfico 4.3 El banano se cultiva principalmente al sur de la Costa 85Gráfico 4.4 El cacao se cultiva principalmente en la Costa 85Gráfico 4.5 El café se cultiva principalmente al norte de Oriente 86Gráfico 4.6 La productividad de la tierra es alta en cantones alrededor de Quito

y Guayaquil... 87Gráfico 4.7 ...mientras la productividad laboral es alta en el interior de la región

de la Costa 88Gráfico 4.8 La eficiencia técnica es alta en el interior de la región de la Costa 91Gráfico 4.9 La distribución de la tierra es más desigual en la Sierra y alrededor

de Guayaquil 94Gráfico 4.10 Productividad agrícola y servicios agrícolas 108Gráfico 4.11 Productividad agrícola y procesamiento de alimentos 109Gráfico 4.12 Productividad agrícola y el sector no agrícola de explotación no agrícola 111

Gráfico 5.1 La mortalidad infantil es alta para el nivel de desarrollo de Ecuador... 115Gráfico 5.2 ...como lo son la emaciación y el raquitismo 115Gráfico 5.3 Ecuador tiene un desempeño superior en la matrícula (neta) primaria... 116Gráfico 5.4 ...y tiene el desempeño previsto en matrícula (neta) en secundaria 116Gráfico 5.5 Las provincias de la Sierra tienen un desempeño inferior en salud,

en tanto... 119Gráfico 5.6 ...las provincias de la Costa tienen un desempeño inferior en educación 119Gráfico 5.7 El gasto per cápita en educación es más alto en las provincias pobres,

mientras... 128Gráfico 5.8 ...el gasto per cápita en salud es similar de una provincia a otra 129Gráfico 5.9 Antes que llegar a los pobres de zonas pobres, el Bono Solidario

tiende a llegar a los pobres de zonas no pobres 129Gráfico 5.10 La nueva fijación del objetivo del subsidio al gas utilizando

el SelBen favorece a los pobres y es progresiva 133Gráfico 5.11 El BDH será más progresivo en el plano geográfico una vez se haga

una nueva fijación del objetivo a partir del SelBen 134

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xiCONTENIDO

Recuadro 2.4 Migración interna en Ecuador 36Recuadro 2.5 Heterogeneidad urbana y pobreza 38

Recuadro 3.1 Fuentes de los datos 46Recuadro 3.2 Elaboración de las medidas del ingreso (laboral) y de la pobreza urbanos 55Recuadro 3.3 Búsqueda de nuevas oportunidades económicas: población indígena

y de ascendencia africana en zonas urbanas 58Recuadro 3.4 Estrategias de manejo de situación de los pobres urbanos 60Recuadro 3.5 Emigración internacional 63Recuadro 3.6 Cambios en la demanda relativa: Qué se debe suponer y por qué 67

Recuadro 4.1 Las mujeres y la industria de las flores en Ecuador 86Recuadro 4.2 Convertir toneladas en dólares en el Censo Agrícola 88Recuadro 4.3 Estimación de una función Cobb-Douglas de producción con base

en el Censo Agrícola 90Recuadro 4.4 Acceso a la tierra entre la población indígena y de ascendencia africana 94

Recuadro 5.1 Ausentismo de los docentes de las escuelas primarias 117Recuadro 5.2 Análisis de diferencias regionales en el consumo de alimentos

per cápita 120Recuadro 5.3 Fijación del objetivo del gasto en educación 120Recuadro 5.4 Educación y salud entre la población indígena y la población negra 122Recuadro 5.5 Gasto progresivo y regresivo a favor de los pobres 125Recuadro 5.6 El Bono Solidario –breve historia 127Recuadro 5.7 El SelBen –evaluación 131Recuadro 5.8 Ecuador y las Metas de Desarrollo del Milenio 135

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PRINCIPALES ABREVIATURAS Y SIGLAS

BDH Bono de Desarrollo HumanoCES* Elasticidad de SustituciónCONAMU Consejo Nacional de MujeresCOMUNIDEC Comunidad y Desarrollo en el EcuadorIPC Índice de precios al consumidorGID Grupo de Investigaciones para el DesarrolloCEPAL Comisión Económica para América Latina y el CaribeECV Encuesta de condiciones de vidaEEDS Encuesta de empleo, desempleo y subempleoIED Inversión extranjera directaFGT Foster-Greer-ThorbeckeSF&I Sector financiero e inmobiliarioPIB Producto interno brutoCH Cabeza de hogarECI Encuesta de clima de inversiónIESS Instituto Ecuatoriano de Seguridad SocialFMI Fondo Monetario InternacionalINEC Instituto Nacional de Estadística y CensosMDM Metas de desarrollo del MilenioMT Ministerio del TrabajoONG Organización no GubernamentalMCO Mínimos cuadrados ordinariosOPS Organización Panamericana de la SaludIPP Índice de precios al productorPA Paridad adquisitivaTRC Tasa real de cambioI&D Investigación y desarrolloSELBEN Sistema de Identificación y Selección de Beneficiarios de Programas

SocialesSIISE Sistema Integrado de Indicadores Sociales del EcuadorSTFS Secretaría Técnica del Frente SocialPTF Productividad total de los factoresNBI Necesidades básicas insatisfechas

* Por sus iniciales en inglés.

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RECONOCIMIENTOS

La preparación del Informe sobre la Pobreza de Ecuador estuvo a cargo de un equipo dirigi-do por Carolina Sánchez-Páramo, con la participación de María Caridad Araújo, DanielDulitzky, Mauricio León, Norbert Schady y Raimundo Soto.

Nuestros agradecimientos a:

• Tamar M. Antinc, Jesko Hentschel y Ana Revenga, quienes actuaron como revisorespares.

• Peter Lanjouw, Carlos Larrea, Pilar Larreamendy, Donald Larson, Rinku Murgai yThomas Pave, por sus valiosos aportes y comentarios.

• Galo Arias, Estuardo Albán, Remigio Burbano y Eduardo Encalada, del Instituto deEstadísticas y Censos del Ecuador (INEC); y Patricio Dávila y Víctor Hugo Bucheli, delProyecto SICA –Ministerio de Agricultura–, por facilitar al equipo el acceso a los datosutilizados en el análisis.

• Juan Ponce, de la Secretaría Técnica del Frente Social; Roberto Salazar y Diego Martínez,del Ministerio de Economía y Finanzas; a los miembros del Equipo País de Ecuador yal personal de la oficina del Banco Mundial en Quito, por su apoyo en Washington y enEcuador.

• Anne Pillay, por su ayuda invaluable en la preparación del documento final.

Por último, nuestros agradecimientos por el respaldo financiero brindado por la Estrategiade Desarrollo Rural para Ecuador, de cuya gestión se encargaron Peter Werbrouck y JoséMaría Caballero, el Fondo de Fideicomiso Noruego para la Cartografía de la Pobreza, a cargode Quentin Wodon, y el sector de Desarrollo Humano en América Latina.

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RESUMEN EJECUTIVO

Durante las dos últimas décadas, Ecuador registró bajas tasas de crecimiento del PIB, a causade las cuales no presentó aumentos en el PIB real per cápita. Específicamente, mientras el PIB realcreció a una tasa anual del 2% entre 1980 y 2001, el PIB real per cápita disminuyó medio puntoporcentual por año entre 1980 y 1990, manteniéndose casi constante después de ese año.

En términos generales, se ha considerado que el lento crecimiento del PIB durante esteperíodo ha sido el resultado de la alta volatilidad del PIB, creada principalmente por la vulne-rabilidad externa y por políticas internas inestables. Una serie de conmociones externas –rela-cionadas con la volatilidad de los precios del petróleo y con las variaciones en los flujos decapital– y de desastres naturales, aunada a una mala gestión económica, generaron desequilibriosmacroeconómicos que tenían una alta probabilidad de tener un impacto negativo sobre elcrecimiento.

Sin embargo, como lo explicamos más adelante, el mal desempeño económico de Ecuadorno se debe única ni principalmente a la alta volatilidad, sino a una gestión económica insatis-factoria y, especialmente, al débil aumento de la productividad.

Esta relación entre productividad y crecimiento económico ha adquirido todavía mayorpertinencia en los últimos años, después de que Ecuador decidiera adoptar, en 2000, la divisade Estados Unidos como la moneda nacional, renunciando, por ende, a la opción de utilizar lapolítica cambiaria para generar aumentos temporales de la competitividad y el crecimiento.Aunque no cabe duda de que la decisión de dolarizar la economía mejoró el clima de inver-sión, tranquilizó a los posibles inversionistas y, por consiguiente, aumentó potencialmente lacapacidad de la economía para generar empleo y reducir la pobreza, en el futuro se necesitaránaumentos sostenidos de la productividad para mantener tasas positivas de crecimiento y tasasdecrecientes de pobreza.

En consecuencia, el presente informe pone el énfasis en el crecimiento de la productividady en su efecto sobre el empleo, el ingreso y, sobre todo, la pobreza. El informe presta atenciónespecial a la relación entre la pobreza y los sectores productivos, tanto desde un punto de vistamacroeconómico como desde la perspectiva microeconómica, y tanto en las zonas urbanascomo en las rurales. Al adoptar este enfoque, el informe no solamente complementa la ante-rior Evaluación de la pobreza en Ecuador (Banco Mundial, 2000c), que se concentraba princi-

Fuente: Cálculos de los autores a partir de datos del Banco Mundial.

Tasas de crecimiento anualizadas

PIB real PIB real per cápita

1971-1980 8,90 5,651981-1990 2,09 -0,471991-2001 2,09 0,01

Cuadro 1EL CRECIMIENTO DEL PIB Y DEL PIB PER CÁPITA FUE LENTO ENTRE 1980 Y 2001

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xviii ECUADOR: EVALUACIÓN DE LA POBREZA

palmente en la pobreza y los servicios sociales, sino que ofrece conclusiones importantessobre la relación entre crecimiento económico, productividad y generación de empleo, poruna parte, y reducción de la pobreza, por otra.

Además, al reflexionar sobre la pobreza, y antes que en los no monetarios, el informe seconcentra en los aspectos monetarios del bienestar, pues parece que éstos están más íntima-mente ligados a la evolución del PIB y el aumento de la productividad y, por ende, han registra-do escasa mejoría en los últimos años: concretamente, aunque en Ecuador los resultados socialesy el acceso a los servicios básicos han mejorado de manera lenta pero continua desde 1980, latasa nacional de pobreza basada en el consumo pasó del 40 al 45% entre 1990 y 2001, como loexplicamos más adelante, presentando aumentos mayores en las zonas urbanas.

Por último, el informe acude a diversas fuentes, tanto cuantitativas como cualitativas, y aestudios existentes con el fin de recomendar políticas que ayudarán a Ecuador y a su gobiernoa diseñar una estrategia eficaz de reducción de la pobreza fundamentada en el crecimientoeconómico y el aumento de la productividad.

Desarrollos macroeconómicos y pobreza

¿Cómo se explica la baja y altamente volátil tasa de crecimiento del PIB

(y del PIB per cápita) de Ecuador?

Las conmociones externas, medidas como conmociones de los términos de intercambio, quetradicionalmente se han considerado una de las causas más importantes de la baja tasa decrecimiento del PIB y de su volatilidad, tuvieron un impacto negativo sobre el crecimiento,pero no pueden explicar plenamente el mal desempeño de la economía ecuatoriana. Si se lecompara con otros países de la región, la exposición de Ecuador a la volatilidad relacionada conlos términos de intercambio fue relativamente moderada, mientras sus tasas anuales de creci-miento del PIB per cápita estuvieron entre las más bajas de América Latina (ver gráfico 1).

De la misma manera, las conmociones relacionadas con políticas del gobierno –medidaspor el déficit fiscal y las sorpresas monetarias– que se suelen considerar los otros responsablesposibles del mal crecimiento económico del país, tuvieron un efecto negativo aunque limita-do. Los resultados de las simulaciones muestran que el crecimiento del PIB per cápita habríasido superior al nivel actual si entre 1980 y 2001 se hubieran eliminado el déficit fiscal y lassorpresas inflacionarias, pero la tasa promedio anual de crecimiento durante ese período toda-vía habría sido baja, especialmente durante la década de los noventa (ver cuadro 2).

Entonces ¿cuál es el elemento que falta en este cuadro? La respuesta es: El aumento de laproductividad o, más bien, la ausencia de aumento. Entre 1980 y 2002, el comportamiento delPIB iba de la mano con la Productividad Total de los Factores (PTF), una medida de la eficien-cia económica o productividad que refleja la calidad de los insumos y de las instituciones, asícomo la calidad de varias políticas económicas. La PTF registró tasas de crecimiento negativasdurante ese período y con frecuencia compensó los aportes positivos de la fuerza laboral y laacumulación de capital al crecimiento (ver cuadro 3).

En consecuencia, las políticas orientadas a preservar la estabilidad con disciplina fiscal y,sobre todo, a elevar la productividad económica y la competitividad, tienen el potencial parapromover un crecimiento positivo y sostenido. A continuación, se hace un análisis breve deluso de medidas fiscales para alcanzar esos objetivos1 y más adelante se examinarán en mayordetalle otros tipos de políticas.

1 Remitimos al lector al Repaso del gasto público de Ecuador –en preparación–, para un análisis más detallado de la aplicación de estas medidas.

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xixRESUMEN EJECUTIVO

Gráfico 1EL BAJO CRECIMIENTO DEL PIB PER CÁPITA EN ECUADOR NO SE PUEDE ATRIBUIR

ENTERAMENTE A LAS CONMOCIONES RELACIONADAS CON LOS TÉRMINOS DE NTERCAMBIO…

Fuente: Cálculos de los autores con base en datos del Banco Mundial.

Cuadro 2…NI A LAS FLUCTUACIONES DE LAS POLÍTICAS INTERNAS

Fuente: Cálculos de los autores con base en datos del Banco Mundial y del Ministerio de Economía y Finanzas de Ecuador.La tasa prevista de crecimiento incluye los efectos fijos, dinámicos y de transición que no se reportan arriba.

Tasa anual prevista a la que habríaTasa anual real de crecimiento crecido el PIB per cápita si no hubiera habido

del PIB per cápita déficit fiscales ni sorpresas monetarias

1981-85 -0,6 1,41986-90 -0,4 1,41991-95 1,2 0,3

Tasas anualizadas de crecimiento (%)

Cambios observados Aporte de los cambios Aporte de los cambios Aporte de los cambiosen el PIB per cápita al empleo efectivo a la relación capital-producto a la PTF

1981-1985 -0,5 0,0 1,3 -1,81986-1990 -0,2 1,9 0,1 -2,21991-1995 1,0 0,7 0,6 -0,31996-2000 -1,1 -0,4 1,8 -2,52001-2002 2,4 3,9 -0,6 -0,9

Cuadro 3LOS CAMBIOS EN EL PIB PER CÁPITA RESPONDEN A CAMBIOS EN LA PRODUCTIVIDAD (PTF)


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xx ECUADOR: EVALUACIÓN DE LA POBREZA

Para proteger a la política fiscal de las conmociones temporales es necesario, entre otrascosas:

• Que el ingreso fiscal sea menos dependiente de las rentas del petróleo, tanto en términos delos niveles como de las fluctuaciones en el tiempo. Teniendo en mente ese objetivo sepueden considerar varias medidas. En primer lugar, la base de ingresos no petroleros debeampliarse, mejorando el cumplimiento en el pago de impuestos y la efectividad de surecaudo. En segundo lugar se deberían modificar las normas que rigen el Fondo de estabi-lización de los precios del petróleo para mejorar su capacidad y hacerlo más efectivo. Enespecial, los precios de intervención del límite superior de la banda que provocan el desvíode los ingresos procedentes del petróleo hacia el fondo se deberían alinear con datos histó-ricos sobre precios del petróleo, y se deberían suministrar pautas claras para el uso de losfondos disponibles.

• Que se reduzcan la asignación previa y la destinación específica de los gastos para aumentarla flexibilidad en el uso de los recursos existentes y minimizar la necesidad de apelar al gastodiscrecional. Al hacer esto se debe garantizar la protección de programas clave, como ciertosprogramas sociales y en beneficio de los pobres.

En términos más generales, las políticas fiscales encaminadas a mejorar la eficiencia en eluso de los recursos deberían incluir, entre otras:

• La coordinación y simplificación del sistema tributario. La actual proliferación de impues-tos, en su mayoría con una baja capacidad de generación de ingresos, tiene un impactonegativo sobre la eficiencia tributaria. Si se derogaran algunos de los impuestos menores yal mismo tiempo se simplificaran y fortalecieran los impuestos a las utilidades de las em-presas, el impuesto a la renta y el impuesto a las ventas, se reducirían el trabajo administra-tivo, se elevaría la transparencia del sistema tributario y se reducirían las distorsiones.

• La eliminación de los subsidios a empresas públicas de varios sectores. Las transferenciasa empresas públicas no se vinculan con sus indicadores de producción o de calidad deservicio, brindando una protección artificial a esas empresas contra las fuerzas de la com-petencia y desalentando la rendición de cuentas y la eficiencia. Esas transferencias debe-rían eliminarse o bien utilizarse para ofrecer incentivos a la rentabilidad, condicionados auna mejor prestación de servicios.

La crisis de 1998-1999, la dolarización de 2002 y sus efectos sobre la pobreza

La crisis macroeconómica de 1998-1999, la peor en más de dos décadas, tuvo efectosdevastadores y duraderos, sobre todo entre los residentes de las zonas rurales de la Costa,debido al fenómeno de El Niño, y entre los de la clase media urbana, especialmente afectadospor el derrumbe del sistema bancario y financiero (Banco Mundial, 2000c; Vos, 2002; Halacy Schmukler, 2003) (ver gráfico 2).

En el corto plazo, la adopción del dólar de Estados Unidos como la moneda nacional enrespuesta a la crisis ayudó a controlar la inflación y provocó cambios significativos de losprecios relativos, al igual que una reducción del costo de la canasta familiar promedio. Elprecio de los bienes comercializables se redujo respecto del de los bienes no comercializables,al igual que el precio de los bienes duraderos relativo al de los bienes perecederos, pues unaalta proporción de los primeros se importa. La disminución del precio de los bienes duraderosllevó a una reducción del 16% en el costo de la canasta familiar del hogar ecuatoriano prome-dio y, por ende, a un aumento general del bienestar.

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xxiRESUMEN EJECUTIVO

Sin embargo, en vista de que los patrones de consumo varían en grupos de diferente nivelde ingreso, no todos los hogares se beneficiaron por igual de la reducción en el costo de lacanasta familiar. El costo de la canasta bajó mucho más para los hogares no pobres que paralos hogares pobres (19% frente a 2%). Esa diferencia se puede atribuir casi por completo adiferencias en la cantidad de recursos que los hogares no pobres y los hogares pobres destinanal consumo de bienes duraderos (46% y 20% del consumo total, respectivamente).

Todavía son inciertos los efectos que la dolarización tendrá a mediano plazo sobre el creci-miento, el consumo y la pobreza. La dolarización ha ayudado a brindar credibilidad a las

Gráfico 2EL COSTO RELATIVO DE LA CANASTA FAMILIAR DEL HOGAR PROMEDIO SE REDUJO

DESPUÉS DE LA DOLARIZACIÓN(diciembre 1999 = 100)

Fuente: Cálculos de los autores con base en datos del IPC y de la ECV de 1999 del INEC.

Todos los hogares Hogares no pobres Hogares pobres

Cambios porcentuales de precios G C G C G C

Alimentos -4,44 -2,55 -3,87 -2,08 -5,46 -4,37Transporte/comunicaciones 2,31 1,33 2,77 1,49 1,70 1,36Abarrotes no comestibles -1,04 -0,60 -1,16 -0,62 -1,02 -0,81Ropa -0,04 -0,02 -0,05 -0,03 -0,02 -0,02Bienes duraderos (compras) -2,62 -1,51 -3,62 -1,94 -0,69 -0,55Agua, gas, electricidad 4,97 2,86 4,13 2,22 7,84 6,28Vivienda 10,94 6,29 11,15 5,99 7,82 6,26Bienes duraderos (consumo) - -22,31 - -24,34 - -10,50Total 10,08 -16,51 9,36 -19,32 10,18 -2,35

Cuadro 4LOS CAMBIOS DE PRECIOS QUE GENERÓ LA DOLARIZACIÓN HAN BENEFICIADO

EN SU MAYORÍA A LOS HOGARES NO POBRES

Fuente: Cálculos de los autores a partir de datos de la ECV de 1999.G: Gasto. C: Consumo.

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xxii ECUADOR: EVALUACIÓN DE LA POBREZA

políticas económicas (por ejemplo, la percepción de riesgo país se ha reducido), generandocondiciones más favorables para un crecimiento económico sostenido y mayores niveles deingreso. Sin embargo, también ha afectado la capacidad del gobierno ecuatoriano para aplicarpolíticas económicas anticíclicas, a la vez que no ha logrado avances significativos en laeliminación de la volatilidad del crecimiento.

En este contexto, el crecimiento sostenible dependerá en alto grado de aumentos de laproductividad que ayuden a mantener la tasa real de cambio dentro de niveles competitivos.Como lo explicamos a continuación, para mejorar la productividad será necesario invertir encapital físico y humano, así como contar con un entorno económico e institucional más esta-ble y transparente.

Carácter, distribución y evolución de la pobreza entre 1990 y 2001

Características de los pobres y tendencias de la pobreza entre 1990 y 2001

La tasa nacional de pobreza basada en el consumo era del 45% en 2001, mientras en 1990 eradel 40%. Durante el mismo período, el número de personas que viven en la pobreza aumentóde 3,5 a 5,2 millones2.

Los aumentos de la pobreza no estaban distribuidos de manera uniforme en todo el territo-rio nacional. Fueron mayores en las zonas urbanas de la Costa y de la Sierra, donde la tasa depobreza aumentó en más de 80% entre 1990 y 2001. En cambio, la pobreza se mantuvoconstante en las zonas rurales de la Costa y se elevó en 15% en las zonas rurales de la Sierra.

2 En las comparaciones entre 1990 y 2001 no se incluye la región de Oriente debido a la carencia de datos sobre esa zona para 2001.

Cuadro 5AUMENTOS DE LA POBREZA GENERAL Y, EN PARTICULAR, DE LA POBREZA URBANA

Tasa de recuento

1990 2001

Nacional 0,410(sin el Oriente) 0,403 0,452

Quito 0,222 0,243Guayaquil 0,382 0,386Costa urbana 0,258 0,464Sierra urbana 0,213 0,467Costa rural 0,505 0,504Sierra rural 0,528 0,617Oriente urbano 0,192Oriente rural 0,598

Fuente: Cálculos de los autores con base en datos de la ECV de 1999 y del Censo de Población de 2001. Las Islas Galápagos seclasifican como parte de la zona costera rural.

En consecuencia, el número de pobres que viven en las zonas urbanas se elevó de 1,1millones a 3,5 millones, de tal manera que, en 2001, el número de pobres urbanos superó al delos pobres rurales, lo que llevó a una urbanización de hecho de la pobreza. Al mismo tiempo,las tasas de pobreza continuaron siendo las más altas en las zonas rurales, donde viven los máspobres de los pobres.

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xxiiiRESUMEN EJECUTIVO

Por último, los pobres vivían en hogares más grandes, tenían niveles inferiores de educa-ción, padecían de niveles más altos de desempleo y tenían menos acceso a los servicios bási-cos que los no pobres. En las zonas urbanas, los pobres tendían a estar empleados en el sectorinformal, mientras en las rurales tendían a estar empleados en el sector agrícola. Estos resulta-dos son consistentes con los que se analizan en anteriores Evaluaciones de la pobreza (BancoMundial, 1997 y 2000c) y en otros estudios (Siise, 2002c y 2002d).

La urbanización de la pobreza: causas y consecuencias

La urbanización de la pobreza fue el resultado de: (i) flujos migratorios del campo a la ciudad;(ii) el carácter particular de la crisis de 1999, que afectó especialmente a los hogares de clasemedia urbana, y (iii) los cambios en el nivel y la composición del empleo de una zona a otra.

Entre 1990 y 2001, aproximadamente del 30 al 40% de la población ecuatoriana emigrótanto en el interior del país como hacia fuera. Los flujos migratorios fueron una respuesta a laexistencia de condiciones de vida relativamente mejores y a las mejores oportunidades econó-micas en las zonas urbanas de Ecuador, así como en otros países como España e Italia, losdestinos más populares de los recientes emigrantes ecuatorianos. En la medida en que, en uncomienzo, el emigrante promedio no podía conseguir un salario igual al del residente urbanopromedio, esos desplazamientos significaron un aumento de la pobreza en las zonas que regis-traron tasas netas de inmigración respecto a las zonas que presentaron tasas netas de emigración.Además, estas últimas también se beneficiaron del voluminoso flujo de remesas internaciona-les, lo que ayudó a mitigar los efectos de la crisis y sus consecuencias.

El derrumbe del sistema financiero y del bancario que ocasionó la crisis de 1999 tuvo unimpacto particularmente negativo en las zonas urbanas y, dentro de ellas, entre los hogares declase media. Mientras los grandes inversionistas y prestatarios estaban protegidos contra losefectos negativos de la crisis, los pequeños y medianos inversionistas y prestatarios (por ejem-plo, los de la clase media urbana) sufrieron un impacto significativo (Halac y Schmukler,2003). En vista de que en 2001 apenas habían transcurrido dos años desde la crisis, es muyposible que las cifras que se presentan en el informe correspondiente a ese año, de algunamanera, todavía estén influenciadas por sus repercusiones, especialmente en el caso de laszonas urbanas.

Por último, los cambios en el nivel y la composición del empleo también han tenido unimpacto sobre la pobreza. Sobre todo, los cambios positivos en la participación del empleoagrícola guardaron correlación con los aumentos en la pobreza, mientras los cambios positi-vos en la participación del empleo no agrícola de baja y alta productividad se correlacionabancon disminuciones (o aumentos menores) de la pobreza.

Los cambios en el carácter y la distribución de la pobreza y de los pobres tienen implicacionesimportantes para el desarrollo, tanto urbano como rural. En las zonas urbanas, el rápido au-mento de la población y el rápido aumento de la pobreza plantearán desafíos importantes entérminos de generación de empleo y de generación de ingresos, y en términos de la prestaciónde servicios básicos. En el presente informe se analizan políticas orientadas a fomentar lageneración de empleo (véanse secciones siguientes), mientras otros estudios de próxima apa-rición abordarán los temas de servicios básicos y vivienda3.

Además, en tanto los diferenciales de ingreso y pobreza entre las zonas urbanas y ruralessigan siendo tan elevados como lo son en la actualidad, la gente se seguirá sintiendo atraída

3 Los aspectos de servicios básicos y vivienda para los pobres se analizarán en el Estudio regional de la pobreza urbana, en preparación, en el cualse incluyen datos sobre Ecuador, y en el Proyecto para la reducción de la pobreza urbana en Ecuador.

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xxiv ECUADOR: EVALUACIÓN DE LA POBREZA

por las zonas urbanas, abandonando las rurales y aumentando la presión que existe sobre lasya agobiadas economías de las zonas urbanas. Una alta proporción de los pobres rurales con-tinúa dependiendo del sector agrícola para sobrevivir y la mayoría de ellos no tienen acceso ala tierra o trabajan en tierras de baja productividad. El presente informe examina los factoresdeterminantes de la productividad agrícola y explora las políticas encaminadas a incrementarel acceso a la tierra de aquellos que carecen de ella (véanse próximas secciones).

Pobreza urbana, dinámicas del mercado laboral y generación de empleo

El empleo constituye la principal y, con frecuencia, la única fuente de ingreso para la mayorparte de las familias que viven en zonas urbanas y por eso la mayoría de las veces la carenciade empleo lleva a la pobreza. Los ingresos laborales representan más de 90 (80)% del gastototal y más de 75 (80)% del ingreso total de los hogares pobres (no pobres) de las zonasurbanas de Ecuador. En consecuencia, las políticas para mejorar la capacidad de la economíaurbana para generar empleo e ingreso (salarios) se convierten en las herramientas más impor-tantes para reducir la pobreza urbana.

Tendencias del mercado laboral y pobreza urbana entre 1997 y 2002

El comportamiento de los mercados laborales urbanos y, por ende, de la pobreza urbana,resultó profundamente afectado por la crisis de 1998-1999 y por la dolarización de 2000(Fretes et al., 2003; León, 2002). Los niveles de empleo y el ingreso laboral real cayeron enpicada como consecuencia de la crisis y no regresaron a los niveles previos a la crisis en 2002.Esos acontecimientos provocaron un aumento de la pobreza urbana entre 1997 y 1999, yllevaron a los hogares pobres de las zonas urbanas a recurrir a diversas estrategias para enfren-tar la situación, tales como una mayor participación de la fuerza laboral y mayor emigración.

Las tasas de pobreza se redujeron después de 2000, pero lo hicieron lentamente, porque lageneración de empleo y, sobre todo, la generación de empleo formal eran débiles. La tasa deempleo permaneció casi constante entre 2000 y 2002, lo que indica que la generación de

1997 1998 1999 2000 2001 2002

Tasa de actividad 56,8 58,5 60,2 57,5 63,6 58,5Hombres 71,1 71,8 73,2 70,4 74,5 70,3Mujeres 43,3 46,2 48,0 45,2 53,0 46,9

Tasa de empleo 90,8 88,5 85,6 91,0 89,1 90,8Hombres 93,3 92,1 89,7 94,0 93,2 94,7Mujeres 87,6 84,4 80,7 87,2 84,1 87,0

Tasa de desempleo 9,2 11,5 14,4 9,0 10,9 9,2Hombres 6,6 7,8 10,2 5,9 6,7 5,2Mujeres 12,4 15,5 19,2 12,7 15,8 12,9

Ingreso laboral por horas (2000, US$) 1,06 0,72 0,48 0,55 0,70 0,83Hombres 1,08 0,74 0,52 0,59 0,77 0,95Mujeres 1,03 0,68 0,44 0,48 0,60 0,64

Fuente: Encuesta de Empleo, Desempleo y Subempleo (INEC), 1997-2002.Notas: El salario mínimo por hora se calcula bajo la premisa de que los trabajadores trabajan 40 horas por semana y 4,2 semanas por mes.Incluye a las empleadas del servicio doméstico y a los trabajadores del sector agrícola (esta categoría sólo está disponible para 2001 y 2002).

Cuadro 6LAS TENDENCIAS DEL MERCADO LABORAL SUFRIERON LOS EFECTOS DE LA CRISIS DE 1999

Y DE LA DOLARIZACIÓN DE 2000…

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xxvRESUMEN EJECUTIVO

empleo apenas era suficiente para acomodar el aumento de un punto porcentual en la partici-pación de la fuerza laboral que se observó. De la misma forma, aunque la participación delempleo formal aumentó ligeramente durante este período, en 2002 continuaba muy por debajode su nivel de 1997.

Las tasas de pobreza más altas se presentaron entre los hogares cuyo jefe de familia estabadesempleado o empleado en el sector informal, convirtiendo, por tanto, la generación de em-pleo (formal) en un requisito indispensable para la reducción de la pobreza urbana.

Productividad laboral, generación de empleo y pobreza urbana: el papelde la tecnología, de las competencias y de las instituciones

La generación de empleo, y especialmente la generación de empleo en el sector formal, estáestrechamente vinculada con las mejoras en la productividad laboral. Este tipo de mejoras esuna función de la cantidad y calidad de los insumos de producción, así como del marcoinstitucional en que funcionan las empresas. De esos factores dependerá el grado al cual laeconomía urbana logrará fomentar la generación de empleo, mientras el grado al cual lospobres se beneficiarán de este proceso dependerá de cuán apropiadas sean sus competenciasrespecto de las que demanden las empresas.

La exposición a la competencia internacional y el acceso a mejores tecnologías guardancorrelación con mayores niveles de productividad laboral y, en consecuencia, con mayoresniveles de empleo. Las empresas exportadoras y aquellas que tienen acceso a la tecnologíaextranjera son 30% más productivas que sus contrapartes, mientras un aumento de 10% en laproductividad laboral genera un aumento de 1% en el empleo.

De la misma manera, un aumento de 10 puntos porcentuales en la participación de los traba-jadores educados se traduce en un aumento de 5% en la productividad, lo que ha conducido a losaumentos sostenidos en la demanda relativa de más trabajadores educados de los últimos años.

Fuente: Cálculos de los autores a partir de la EEDS, 1997-2002

Gráfico 3…AL IGUAL QUE LA POBREZA URBANA

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xxvi ECUADOR: EVALUACIÓN DE LA POBREZA

Entre las medidas tendientes a elevar la productividad laboral y, por ende, la generación deempleo, deberían incluirse, entre otras, las siguientes:

• La ratificación de tratados de libre comercio y la racionalización y reducción de las ba-rreras arancelarias y no arancelarias. Estas medidas deberían ayudar a eliminar el sesgoexistente en contra de las exportaciones, que tiene que ver con años de aplicación de polí-ticas de sustitución de importaciones.

• Simplificación de los acuerdos de concesión de licencias y promoción de la inversiónextranjera directa. Ecuador podría beneficiarse de manera significativa de las tecnologíasexistentes si estableciera incentivos apropiados para la concesión de licencias extranjeras yla inversión extranjera directa, junto con medidas efectivas de protección de derechos depropiedad intelectual y patentes.

• Inversiones en educación y en capacitación. Los niveles de educación y las tasas de esco-larización de Ecuador son bajos para el nivel de desarrollo del país. Ecuador carece de unabase amplia de trabajadores con educación secundaria, necesaria para adoptar y adaptar demanera eficiente las tecnologías existentes, y ese déficit no disminuirá en los próximosaños a menos que se destinen mayores recursos a las escuelas secundarias. Además, Secap,el instituto público de capacitación, necesita una reforma radical. El plan de estudios queofrece en la actualidad es obsoleto y, en consecuencia, los recursos del instituto estánsubutilizados. La mayor competencia en la oferta de capacitación podría ayudar a generarlos incentivos necesarios para el cambio, a la vez que ampliaría las opciones de capacita-ción al alcance de las empresas.

Los pobres tienen menos educación que los no pobres y tienden a estar empleados enempresas informales pequeñas con escaso acceso a la tecnología. En consecuencia, para quelas políticas que describimos antes tengan éxito en la reducción de la pobreza, deben estaracompañadas de medidas explícitas a favor de los pobres, tales como:

• Promoción de vinculaciones entre empresas pequeñas y grandes. Es más probable que lasempresas grandes se beneficien inicialmente de un mayor acceso a los mercados extranje-

Cuadro 7LA GENERACIÓN DE EMPLEO GUARDA UNA CORRELACIÓN POSITIVA CON LA PRODUCTIVIDAD LABORAL

Variable dependiente

Productividad laboral(US$/trabajador) Generación de empleo neta

(1) (2)

Productividad laboral 0,17** (0,08)

Participación de la fuerza laboral con 0,16 ** 0,06educación secundaria o superior (0,07) (0,08)

Acceso a tecnología extranjera 9,19 * 12,59 **(4,87) (6,34)

Exportaciones 8,99 * 9,62(4,74) (6,16)

Acceso a crédito 0,95(1,30)

Variables dicótomas del tamaño de la empresa Sí SíNúmero de observaciones 250 245

Fuente: Cálculos de los autores con base en la Encuesta sobre Clima de Inversión –Ecuador, Banco Mundial (2003).** (*) Significativamente diferente a cero al nivel de 5 (10)%.

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xxviiRESUMEN EJECUTIVO

ros y a la tecnología que las empresas pequeñas, pero también es más probable que tenganmenos flexibilidad para responder rápidamente a los cambios de las condiciones del mer-cado. Entonces, la promoción de vínculos productivos entre empresas grandes y pequeñaspodría ayudar a distribuir los beneficios relacionados con esos desarrollos y transferir tec-nología a las empresas pequeñas, a la vez que les brindaría a las empresas grandes unmayor grado de flexibilidad.

• Creación de centros de servicio para pequeñas empresas. La adopción y adaptación detecnología suele ser un proceso costoso. Los centros de servicio, o incubadoras a pequeñasempresas, permiten que los negocios pequeños compartan el costo de una determinadatecnología o servicio que de otro modo les resultaría inaccesible y, por ende, les permitenaumentar su productividad.

• Incentivos para la capacitación de trabajadores informales. Todas las empresas de Ecua-dor deben aportar 0,5% de su nómina al Secap. Sin embargo, las pequeñas empresas delsector informal, por lo general, se abstienen de hacerlo y, en consecuencia, no tienen acce-so a los servicios del Instituto. Se deberían promover programas especiales de capacitaciónpara esas empresas y explorar la posibilidad de que la red de Cámaras de Comercio u otrasasociaciones de empleadores los patrocinen.

Los aumentos en la productividad laboral podrían no traducirse en empleos e ingresosadicionales cuando se presenten restricciones institucionales o incertidumbre. De hecho, pare-ce que los costos de despido y los costos laborales no salariales son limitantes importantespara la generación de empleo (permanente). La generación de empleo permanente real entrelas empresas encuestadas en 2002 era de 0,1%, mientras las mismas empresas informaban quedeseaban un aumento de 8%. La diferencia entre esas cifras obedece principalmente a loscostos de despido y a los costos laborales no salariales.

Gráfico 4LA MAYORÍA DE LAS EMPRESAS QUISIERA CONTRATAR MÁS EMPLEADOS PERMANENTES …

Fuente: Encuesta sobre Clima de Inversión –Ecuador (2003).

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xxviii ECUADOR: EVALUACIÓN DE LA POBREZA

Desde un punto de vista más general, parece que el crédito escaso y costoso, la infraestruc-tura inadecuada y la incertidumbre sobre el entorno económico e institucional son las princi-pales limitantes para la expansión de los negocios. En especial, el 40% de todas las empresasencuestadas declaró tener dificultades para encontrar fuerza laboral calificada –un hecho queenfatiza la importancia de la inversión en educación– y más del 60% se vio obligado areconsiderar sus planes de expansión debido a la carencia de crédito, a la prestación inadecua-da de servicios públicos y a la incertidumbre económica e institucional (ver gráfico 5).

Entre las medidas orientadas a mitigar algunas de esas limitantes se deberían incluir lassiguientes:

• Una reforma laboral para reducir los costos relacionados con la contratación permanen-te. Durante los últimos años, los costos laborales relativamente altos relacionados con lacontratación permanente han llevado al uso abrumador de los contratos temporales porparte de los empleadores ecuatorianos y, en consecuencia, a un grado creciente de segmen-tación del mercado laboral. La legislación laboral actual debe ser modificada para que esasdos cifras contractuales se acerquen. Además, en vista de que la alternativa de hacer másestricta la regulación de los contratos temporales podría afectar desproporcionadamente aciertos grupos vulnerables y difíciles de emplear, se debería considerar la creación demodalidades especiales de contratación, tales como la vinculación de aprendices o loscontratos de revinculación.

• Mejorar el acceso al crédito para las pequeñas y medianas empresas. La disponibilidadde crédito para empresas medianas, y sobre todo para las pequeñas, es baja en Ecuador, loque refleja la actual debilidad del sistema bancario del país y la escasa capacidad de aho-rro. El mayor acceso al crédito de podría lograr por medio de la creación de uniones decrédito patrocinadas por los gremios (asociaciones de industriales), o las Cámaras de Co-mercio y de la promoción de compañías de capital de riesgo y de los vínculos entre lasempresas grandes y las pequeñas.

Cuadro 8…PERO NO LO HACE DEBIDO A LOS ALTOS COSTOS DE DESPIDO Y DE COSTOS NO SALARIALES

Porcentaje de las empresas en el grupo

Motivo para no aumentar Todas Pequeñas Medianas Grandes(0 a 10) (11 a 99) (100 +)

Costos de despido 38,7 47,1 39,5 25Costos no salariales 17,8 17,6 13,5 43,7Trámites ante el Ministerio de Trabajo 0,8 0,0 1,0 0,0Sindicatos 1,5 0,0 1,0 6,2Expectativas de ventas 41,1 35,3 44,7 25


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xxixRESUMEN EJECUTIVO

Pobreza rural, productividad agrícola y distribución de la tierra

El 40% de la población de Ecuador vive en las zonas rurales y el 60% de ellos es pobre. Lospobres de las zonas rurales tienden a concentrarse en el sector agrícola, tienen un accesolimitado o nulo a la tierra y trabajan tierras de baja productividad. En consecuencia, en Ecua-dor, como en otros países, el ingreso de los pobres de las zonas rurales suele estar vinculado ala producción agrícola, por lo cual las políticas orientadas a elevar la productividad agrícola yel acceso a la tierra tienen el potencial de ser herramientas efectivas para reducir la pobreza enlas zonas rurales.

Productividad agrícola y pobreza rural

La mayor productividad agrícola, medida como el valor en dólares de la producción agrícolapor hectárea, guarda correlación con un mayor ingreso y un menor nivel de pobreza, especial-

Gráfico 5LAS EMPRESAS PERCIBEN NUMEROSAS RESTRICCIONES A SU OPERACIÓN DIARIA Y SU EXPANSIÓN FUTURA

(Porcentaje de empresas que considera que cada factor es una restricción)

Fuente: Cálculos de los autores con base en los datos de la Encuesta sobre Clima de Inversión –Ecuador, Banco Mundial (2003).

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xxx ECUADOR: EVALUACIÓN DE LA POBREZA

mente para aquellos hogares que obtienen la mayoría de sus ingresos del sector agrícola.Concretamente, un aumento de 1% en la producción agrícola se traduce en un aumento deentre 0,16 y 0,30% en el consumo per cápita entre los hogares cuyo jefe de familia sea emplea-do independiente del sector agrícola, o un aumento de casi uno a uno para los hogares decuatro o cinco miembros, el tamaño promedio del hogar rural en Ecuador. También se puedenobservar aumentos positivos para los trabajadores del campo, para quienes un aumento de 1%de la productividad agrícola se traduce en un aumento de salario de entre 0,10 y 0,30%.

Por lo general, los trabajadores agrícolas y otros trabajadores del sector agrícola se en-cuentran entre los habitantes más pobres de las zonas rurales, y por ello las políticas orienta-das a elevar la productividad agrícola, especialmente en las pequeñas fincas en las que seencuentra el nivel de pobreza más alto, son instrumentos esenciales para la reducir la pobrezarural.

Los niveles más altos de productividad agrícola se encuentran en las zonas que rodean aQuito y en el Sur de la región de la Costa y los más bajos se encuentran en la región delOriente. Sin embargo, existen grandes diferencias en la productividad de cantón a cantón y definca a finca dentro de cada cantón, lo cual refleja las diferencias en la cantidad y calidad delos insumos de producción, así como las diferencias en la eficiencia tecnológica.

El uso de insumos y la eficiencia varían dependiendo del tamaño de la finca, y así tambiénvarían los rendimientos de diferentes tipos de insumos. Las fincas más pequeñas (de entre 0 y1 hectáreas) son, por lo general, más productivas que las más grandes (de más de 10 hectá-reas). Los rendimientos de la fuerza laboral son bajos en las fincas pequeñas (una elasticidad

Gráfico 6LA PRODUCTIVIDAD DE LA TIERRA ES ALTA EN LOS CANTONES QUE RODEAN

A GUAYAQUIL Y QUITO

Fuente: Cálculos de los autores con base en datos del Tercer Censo Agropecuario de 2001.

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xxxiRESUMEN EJECUTIVO

de 0,05) y altos en las fincas grandes (una elasticidad de 0,45), mientras los rendimientos delcapital son bajos (una elasticidad de 0,07) y los de la irrigación y, sobre todo, los derivados deluso de fertilizantes y pesticidas, son altos (una elasticidad de entre 0,40 y 0,70), independien-temente del tamaño de la finca.

Asimismo se consideran varias intervenciones de políticas orientadas a elevar la eficienciaagrícola y se utilizan técnicas de simulación para evaluar el impacto potencial de cada una deesas intervenciones. Entre éstas se incluye el acceso al crédito, a la educación formal y a laeducación técnica agrícola, a los mercados y a los intermediarios.

El acceso al crédito es la intervención más importante para aumentar la productividad entreagricultores pobres a pequeña escala, entre los que se encuentra la mayoría de los pobres de laszonas rurales. La educación técnica agrícola y el acceso a los fertilizantes y a los pesticidastambién son importantes, aunque éstos podrían tener consecuencias ambientales negativasque se deben tener en cuenta. Lo sorprendente es que la distancia a los mercados no juega unpapel importante una vez se tienen en cuenta otros factores que describen el nivel de vincula-ción de un agricultor determinado al mercado (por ejemplo, la venta de su producción almercado versus el autoconsumo o el uso de intermediarios) (ver cuadro 10).

Entonces, entre las medidas para elevar la productividad agrícola se deben incluir:

• Mayor acceso al crédito rural. El crédito rural está restringido por las dificultades queenfrentan muchos productores, sobre todo los de las fincas pequeñas, para cumplir con losrequisitos administrativos y de garantías que exigen las instituciones financieras. En con-secuencia, la mayor parte del crédito existente es informal, o lo suministran pequeñas coo-perativas de ahorro y crédito. Se necesita fortalecer a estas cooperativas, al igual que aotras instituciones con objetivos similares, como los grupos de crédito para mujeres (cajassolidarias). También es preciso modificar la reglamentación que rige los créditos para per-mitir el uso de activos familiares, como la tierra y el ganado, como garantías.

• Mayor acceso a la asistencia técnica y a la educación agrícola. La tecnología agrícola existesólo en zonas específicas, para determinados cultivos de exportación, mientras la capacita-ción agrícola formal y la asistencia técnica no existen, por lo general, especialmente parapequeñas parcelas. Se podrían tomar medidas para paliar esta situación, apoyando al InstitutoNacional de Capacitación Campesina, que dirige el Ministerio de Agricultura de manerabastante descentralizada, así como las iniciativas de investigación y desarrollo agrícola.

Cuadro 9LOS RENDIMIENTOS RELATIVOS DE LA TIERRA, EL CAPITAL Y LA FUERZA LABORAL VARÍAN

SEGÚN EL TAMAÑO DE LA FINCA


Estimaciones de la función de producción Cobb-Douglas

Fincas a pequeña escala Fincas a mediana escala Fincas a gran escala

Mano de obra 0,05 0,17 0,45Capital 0,08 0,07 0,08Tierras no irrigadas 0,14 0,04 0,08Tierras irrigadas 0,14 0,00 0,08Uso de insumos en tierras no irrigadas 0,72 0,77 0,37Uso de insumos en tierras irrigadas 0,40 0,70 0,39Escala (tierras irrigadas) 0,99 1,04 0,99Escala (tierras no irrigadas) 0,67 0,94 1,01

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xxxii ECUADOR: EVALUACIÓN DE LA POBREZA

Fincas de todos los tamaños ubicadas en un determinado cantón tienden a tener nivelessimilares de productividad y por eso dirigir las intervenciones de las políticas a los cantonesrezagados –aquellos con menores índices de productividad y mayores índices de pobreza–podría ser una manera eficaz de disminuir la pobreza.

Un simple cálculo rápido indica que una intervención de las políticas que elevara en 20%la producción de todas las fincas –en los límites más altos de las intervenciones que hemoscomentado– aumentaría el gasto per cápita de los agricultores independientes entre 3,2 y 6,9%.Esto, a su vez, se traduciría en una reducción de la pobreza de entre 1,2 y 3,4 puntos porcen-tuales para los agricultores independientes. Esta intervención de las políticas también tendríaun efecto sobre la pobreza entre los trabajadores del campo, ya que una parte de los aumentosde productividad se les transfiriere a través de mayores salarios.

Cuadro 10EL ACCESO AL CRÉDITO Y A LA EDUCACIÓN AGRÍCOLA TIENEN SU MAYOR IMPACTO SOBRE

LA PRODUCTIVIDAD DE LAS FINCAS PEQUEÑAS4

Aumento relacionado con cada reforma de las políticas (en US$/hectárea)

Provincia % de todas Línea Pesticidas Extensión Mercados Crédito Educaciónlas fincas de base y fertilizantes agrícola

Azuay 43,0 314,4 16,2 13,7 21,5 44,8 28,2Bolívar 15,1 170,0 12,8 7,2 8,6 24,6 15,4Cañar 37,3 292,5 21,2 13,2 16,4 41,6 26,3Carchi 15,4 469,2 10,7 18,0 11,9 49,3 37,3Chimborazo 37,0 423,4 24,6 13,6 9,8 47,1 28,3Cotopaxi 37,2 278,0 7,9 12,9 11,5 42,6 26,3El Oro 13,6 427,7 22,2 16,1 11,5 52,2 31,2Esmeraldas 2,3 140,9 11,6 6,7 6,3 22,1 13,3Guayas 13,4 386,7 10,9 13,1 9,2 32,5 24,5Imbabura 49,0 218,0 15,1 9,6 14,4 30,1 18,9Loja 15,3 264,2 25,6 10,6 10,6 34,2 21,4Los Ríos 10,6 231,1 13,4 8,6 3,7 25,4 16,3Manabí 16,8 204,2 10,4 9,5 9,8 29,2 17,9Morona Santiago 4,4 297,7 28,9 11,8 13,9 35,4 21,8Napo-Orellana 4,0 735,0 6,0 19,9 45,1 94,5 49,7Pastaza 9,0 149,8 13,9 7,9 11,8 23,6 14,2Pichincha 39,4 313,9 19,0 14,6 24,3 46,7 29,0Sucumbíos 1,0 228,1 9,6 13,4 27,8 42,4 24,9Tungurahua 66,0 661,8 10,5 22,2 7,2 69,5 46,2Zamora Chinchipe 2,5 215,1 15,9 8,6 12,2 30,6 18,2Zonas no delimitadas 421,8 20,3 19,1 15,9 60,7 36,4

Fuente: Cálculos de los autores con base en datos del Tercer Censo Agropecuario.

4 Las políticas o situaciones que se estudiaron son las siguientes: (i) Insumos: Aplicar fertilizantes y pesticidas a todas las tierras que no los usan en laactualidad. (ii) Servicios de extensión: Brindar a todas las fincas asistencia técnica. (iii) Acceso a los mercados: En la simulación, todas las fincaspequeñas y medianas les venden su producción a intermediarios, mientras las fincas grandes se saltan a los intermediarios. Además, todas las fincasvenden su producción y a las fincas pequeñas de zonas remotas se les da mejor acceso a los mercados. (iv) Crédito: Todas las fincas usan créditos.(v) Educación formal: Todos los operadores de fincas tienen al menos cinco años de educación formal. (vi) Educación agrícola: Todos los operado-res de fincas tienen al menos tres años de educación agrícola.

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xxxiiiRESUMEN EJECUTIVO

Distribución de la tierra y pobreza rural

Como lo dijimos antes, la correlación entre la productividad agrícola y el ingreso es más débilentre los trabajadores agrícolas que entre los agricultores independientes, lo que indica que elacceso a la tierra juega un papel fundamental en la determinación de la distribución de losbeneficios que surgen de las mejoras en la productividad agrícola.

En Ecuador, como en otros países de América Latina, la distribución de la tierra es muydesigual. La distribución desigual de la tierra refleja un legado histórico e institucional, que engran parte se remonta a la época colonial. Además de este legado histórico, existen barreraslegales y económicas que impiden un mejor funcionamiento del mercado de la tierra. Unanálisis reciente sobre la legislación agraria en América Latina (FAO, 2002), indica que Ecua-dor tiene uno de los mercados de la tierra más rígidos de la región: es uno de los dos únicospaíses de América Latina (el otro es Honduras) en los cuales existe una prohibición total de laaparcería y uno entre un puñado de países que tienen legislación vigente que permite la expro-piación de la tierra: por ejemplo, si la tierra no cumple con su “función social”. La rígidalegislación agraria y la incertidumbre de los derechos de propiedad deprimen tanto a los mer-cados de alquiler como a los de venta de tierras.

Gráfico 7LA DISTRIBUCIÓN DE LA TIERRA ES MUY DESIGUAL, ESPECIALMENTE EN LA SIERRA

Y ALREDEDOR DE GUAYAQUIL


La existencia de mercados de tierra que no funcionan bien representa un costo alto, tantoen términos de eficiencia como de equidad, pues los terratenientes adinerados poseen hoy díala mayor parte de la tierra. Por eso, las políticas orientadas a mejorar el funcionamiento de losmercados de tierra en las zonas rurales de Ecuador son esenciales. Entre esas políticas debe-rían figurar:

cap02.p65 12/05/05, 09:08 p.m.33

xxxiv ECUADOR: EVALUACIÓN DE LA POBREZA

• Fomentar la seguridad de tenencia. La inadecuada seguridad de tenencia reduce las inver-siones en la tierra, deprime su valor y eleva las probabilidades de que los grandes terrate-nientes dejen extensiones de tierra sin explotar mientras un gran número de trabajadoresagrícolas carece de tierra. La seguridad de tenencia aumentaría significativamente si seeliminaran las barreras legales y de otro tipo que impiden la titulación de tierras, si seactualizaran los registros de propiedades agrícolas, si se eliminara la incertidumbre sobrela amenaza de expropiación de tierras y si se implementara un sistema efectivo de resolu-ción de conflictos relacionados con la tenencia de tierras.

• Estimular la realización de transacciones que involucren tierras. Esas transacciones pue-den desempeñar un papel importante al permitirles a aquellos que sean productivos, perocarezcan de tierra o posean muy poca, tener acceso a la tierra. Los mercados de tierrastambién facilitan los intercambios de tierras a medida que se desarrolla la economía noagrícola, y donde existan las condiciones para hacerlo, proporcionan una base para el usode la tierra como garantía en los mercados de crédito. La eliminación de la restricción queimpide la aparcería y de otras limitaciones al alquiler, así como las restricciones a la posi-bilidad de transferencia, de tal manera que las propiedades se puedan transferir legalmente–por ejemplo, dentro de una familia– o venderse, podría contribuir bastante a aumentar lastransacciones de tierras. También lo lograría el diseño de contratos estándar para el alqui-ler de tierras que redujeran los costos de las transacciones. Además se debería evaluar laposibilidad de crear un impuesto a las tierras ociosas.

La relación entre los sectores agrícola y no agrícola

Por ultimo, el informe suministra evidencia en el sentido de que un sector agrícola productivova de la mano de un vibrante sector no agrícola, en especial en actividades como los serviciosagrícolas y el procesamiento de alimentos. En vista de que la pobreza es significativamenteinferior en el sector no agrícola rural que en el sector agrícola de Ecuador, este desarrolloconduce a una disminución general de la pobreza en las zonas rurales. Esta conclusión esconsistente con un hecho al que aludíamos en secciones anteriores: los cambios del empleodel sector agrícola al no agrícola guardan correlación con disminuciones de la pobreza.

Los servicios sociales y los pobres

Resultados sociales en Ecuador: ejercicio de referenciación

Ecuador tiene un desempeño inferior a los estándares internacionales tanto en términos de susindicadores de salud como de los de educación, incluso después de ajustarlos para tener encuenta las diferencias en los niveles de desarrollo. Específicamente, la tasa de mortalidadinfantil, que se encuentra en 43 por mil, está 10 puntos por encima de lo que sería su nivelproyectado. La desnutrición crónica, que se mide tanto en términos de emaciación como deraquitismo, también está por encima del nivel proyectado. Los resultados son más diversosrespecto de los resultados de educación. Ecuador tiene un desempeño superior a los estándaresinternacionales en términos de matrícula en la escuela primaria, pero sólo presenta un desem-peño promedio en términos de matrícula en secundaria. Además, esos resultados deben anali-zarse con cautela, pues no reflejan las diferencias en el acceso entre las zonas urbanas y rurales,las bajas tasas de graduación y la baja calidad.

Sin embargo, el promedio nacional oculta variaciones significativas en los resultados deeducación y salud de provincia a provincia, lo cual guarda correlación con las diferencias enlos niveles de pobreza pero no puede atribuirse completamente a esas diferencias. Por ejem-

cap02.p65 12/05/05, 09:08 p.m.34

xxxvRESUMEN EJECUTIVO

plo, las provincias de la Sierra tienen desempeños sistemáticamente inferiores al promedio entérminos de desnutrición y las de la Costa tienen desempeños sistemáticamente inferiores alpromedio en términos de educación, incluso después de tener en cuenta las diferencias en losniveles de ingreso y de pobreza.

Gráfico 9…MIENTRAS LAS PROVINCIAS DE LA COSTA TIENEN DESEMPEÑOS INFERIORES AL PROMEDIO

EN EL ÁREA DE EDUCACIÓN

Fuente: Cálculos de los autores con base en datos de Siise y del Censo de Población de 2001.

Gráfico 8LAS PROVINCIAS DE LA SIERRA TIENEN DESEMPEÑOS INFERIORES AL PROMEDIO

EN EL ÁREA DE SALUD… MORTALIDAD INFANTIL (SIISE, 1999)

Fuente: Cálculos de los autores con base en datos de Siise y del Censo de Población de 2001.

Estas diferencias de provincia a provincia y de región a región tienen importantesimplicaciones en términos de las políticas, a la hora de decidir cuándo y dónde realizar inver-siones sociales (adicionales), y a la hora de diseñar y escoger los mecanismos de focalización.

cap02.p65 12/05/05, 09:08 p.m.35

xxxvi ECUADOR: EVALUACIÓN DE LA POBREZA

• La focalización de los programas de alimentación y nutrición. El consumo per cápita dealimentos y, por ende, la desnutrición, varía de manera significativa de región a región,incluso después de ajustarlos para tener en cuenta las diferencias en el ingreso. En conse-cuencia, la focalización de los programas de alimentación y nutrición basándose exclusi-vamente en la pobreza basada en el consumo, sin tener en cuenta las diferencias en lasdietas y otros tipos de diferencias, podría conducir a una pérdida de efectividad de losprogramas.

• La focalización del gasto educativo. Tradicionalmente, los presupuestos de educación enel ámbito de las provincias se han basado en tendencias históricas en lugar de basarse enmedidas de resultados. Por eso, existe amplio margen para mejorar la asignación de esosrecursos. El plan que actualmente estudian los Ministerios de Educación y de Economía yFinanzas de adoptar una fórmula de asignación alternativa que se base en las tasas dematrícula reales y potenciales, así como en alguna medida de la pobreza o del nivel debienestar de la provincia, tiene un potencial enorme.

Gasto social: tendencias y ciclicalidad

Es muy probable que el desempeño relativamente mediocre de Ecuador en términos de susresultados sociales sea la consecuencia de un gasto social bajo, altamente volátil y, en algunoscasos, mal focalizado. El gasto social, y sobre todo el de educación y salud, ha disminuidosignificativamente con el tiempo, y en 2002 se encontraba en un nivel más bajo que el de1980.

Además, el gasto tiende a ser procíclico, es decir, cuando más se necesitan, los recursosdisponibles son muchísimo más escasos. Esta volatilidad pone en peligro la continuidad delos programas sociales y reduce la efectividad de la inversión social de largo plazo (Vos et al.,2003).

Cuadro 11EL GASTO SOCIAL (COMO PORCENTAJE DEL PIB) HA DISMINUIDO DRÁSTICAMENTE CON EL TIEMPO

Fuente: Vos et al. (2003).Las cifras del gasto social y del PIB se expresan en términos reales.

1973 1979 1981 1984 1988 1992 1996 1998 2000 2002

Total 3,8 4,6 6,3 4,9 4,7 5,2 3,8 3,4 3,6 4,5Educación 3,2 3,5 4,8 3,7 3,2 3,8 2,5 2,4 1,7 2,4Salud 0,5 1,0 1,3 1,1 1,3 1,1 0,8 0,7 0,6 1,2Asistencia social 0,1 0,1 0,2 0,1 0,2 0,3 0,5 0,2 1,3 1,0

Bono Solidario 0,0 0,8 0,4Otros 0,1 0,1 0,2 0,1 0,2 0,3 0,5 0,2 0,5 0,6

Es necesario recuperar los niveles del gasto social, por lo menos, a sus niveles históricos yla volatilidad de los presupuestos de los sectores sociales debe reducirse para garantizar lacontinuidad y efectividad de los programas sociales. Varias herramientas se pueden utilizarpara lograr ese propósito:

• Mejorar el proceso de gestión del presupuesto. Con frecuencia, los recursos asignados aprogramas y funciones sociales fundamentales no sólo son insuficientes, sino que se des-embolsan de manera irregular durante el ciclo presupuestal, debido a problemas de flujo deefectivo de Tesorería, lo que afecta gravemente la efectividad de los programas. Es preciso

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xxxviiRESUMEN EJECUTIVO

establecer instrumentos fiscales alternativos, como los contratos fiduciarios similares a losque funciona en la actualidad para el Bono de Desarrollo Humano, para mitigar ese proble-ma y garantizar la disponibilidad de los fondos para (un grupo escogido de) programassociales cuando se les necesita.

• Mejorar el funcionamiento del fondo de estabilización petrolero, como lo mencionamosantes.

Además, los recursos sociales se deben gastar de manera eficaz. Las significativas diferen-cias entre los resultados de salud y educación de región a región indican que existe margenpara mejorar. Sin embargo, no se debe entender que esto depende exclusivamente del nivel derecursos en cada sector. Por el contrario, se deben estudiar seriamente políticas que busquenelevar la eficiencia en el gasto. En el caso de la educación, esto implica mejoras significativasen la oferta y la calidad, especialmente en las zonas rurales. En el caso de la salud, se requiereuna expansión de la cobertura y un mayor nivel de integración entre los diferentes subsistemasy proveedores.

Gasto social: incidencia e iniciativas recientes para mejorar la focalización

En general, el gasto social es progresivo (es decir, que tiende a beneficiar a los pobres relativa-mente más que a los ricos), pero existen variaciones significativas entre los diferentes progra-mas y servicios. El gasto en educación primaria y secundaria es progresivo, tanto a nivel delhogar como de la provincia, mientras el gasto en salud es progresivo a nivel del hogar, perocasi neutro al nivel de la provincia (es decir, que las transferencias per cápita son similares deuna provincia a otra). El Bono Solidario, el programa de asistencia social de mayor enverga-dura, también es progresivo, y es muy probable que el subsidio al gas, un renglón muy impor-tante en el presupuesto del gobierno, beneficie más a los hogares más pudientes (Vos et al.,2003).

Sin embargo, el hecho de que los programas sociales en general parezcan ser progresivosno implica que estén correctamente focalizados. De hecho, la mala focalización y, por ende, lacuantiosa fuga de recursos hacia hogares no pobres, es una de las causas más importantes de laefectividad relativamente baja de los programas de asistencia social.

Aunque el gobierno de Ecuador ha logrado avances significativos en este sentido –porejemplo, la reciente iniciativa orientada a mejorar la focalización del Bono Solidario, queahora se llama Bono de Desarrollo Humano, elevará de manera significativa el nivel deprogresividad del programa–, los esfuerzos por reformar el subsidio al gas, un renglón impor-tante del presupuesto del gobierno, todavía no han tenido éxito (ver cuadro 12 y gráfico 10).

Los resultados de la simulación muestran que la nueva focalización del subsidio al gasusando el SelBen (un índice de bienestar) es una propuesta en beneficio de los pobres, quesignifica una mejoría significativa del statu quo. Según este esquema, la mayor parte del gastoestaría dirigida a hogares menos favorecidos por la distribución del ingreso (es decir, hogarespobres). Los quintiles más pobres recibirían 44% de los recursos del programa, frente a 15%del statu quo. Además, la nueva focalización podría producir ahorros significativos de hasta76% del subsidio total actual, o aproximadamente 275 millones de dólares, equivalentes a60% del presupuesto del sector de la salud en 2003 o a más de cuatro veces el presupuesto deinversión en el sector de educación (ver gráfico 11).

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xxxviii ECUADOR: EVALUACIÓN DE LA POBREZA

Fuente: Vos et al. (2003).Las cifras representan la participación de los deciles en el consumo total o en los gastos del programa.

Cuadro 12LA MAYORÍA DE LOS PROGRAMAS SOCIALES SON PROGRESIVOS Y ALGUNOS TAMBIÉN

ESTÁN A FAVOR DE LOS POBRES

Deciles Consumo per cápita Primaria Secundaria Terciaria

10% más pobre 2 20 5 02 3 15 10 33 4 14 12 34 5 12 12 105 6 11 13 46 7 9 12 127 9 8 11 138 11 5 11 159 16 4 10 2010% más rico 37 2 4 20

Deciles Consumo per cápita Seguro social Servicios delcampesino MSP IESS


Deciles Consumo per cápita Bono Solidario Subsidio al gas

10% más pobre 2 12 32 3 14 53 4 16 74 5 13 85 6 13 96 7 12 107 9 8 128 11 8 139 16 3 1610% más rico 37 1 17

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xxxixRESUMEN EJECUTIVO

Género y origen étnico

Los aspectos de género y origen étnico se han incorporado a la discusión general usando datoscuantitativos, cuando éstos existen, y complementándolos con evidencia cualitativa. En la

Gráfico 10EL BDH SERÁ MÁS PROGRESIVO CUANDO SE MODIFIQUE SU FOCALIZACIÓN

Fuente: Cálculos de los autores con base en datos del SelBen y del Censo de Población de 2001.

Gráfico 11LA NUEVA FOCALIZACIÓN DEL SUBSIDIO AL GAS USANDO EL SELBEN ES PROGRESIVA

Y ESTÁ EN FAVOR DE LOS POBRES

Fuente: Cálculos de los autores con base en datos de la ECV de 1999.

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xl ECUADOR: EVALUACIÓN DE LA POBREZA

mayoría de los casos, puede decirse que los malos resultados y las altas tasas de pobreza entrelas poblaciones indígenas y de origen africano y entre las mujeres son el resultado de dotacio-nes inadecuadas. En las zonas urbanas es más probable que esos grupos estén empleados en elsector informal y que reciban salarios menores en gran parte como consecuencia de sus bajosniveles de educación. En las zonas rurales, las tasas de pobreza son altas entre las poblacionesindígenas y de origen africano empleadas en la agricultura, en gran parte como resultado de suescaso acceso a la tierra y/o su acceso a tierras de baja productividad. Entonces, las políticasque se mencionan en cada capítulo abordan estos temas.

Cabe destacar, sin embargo, que la carencia de información cuantitativa confiable y con-sistente sobre las poblaciones indígena y de origen africano plantea un problema serio a losencargados de formular las políticas respecto del diseño de políticas eficaces focalizadas enestos grupos en particular. Por tanto, resulta imperativo incluir de manera sistemática en lasencuestas que manejan el INEC, y otras instituciones, preguntas sobre identificación étnica.

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INTRODUCCIÓN

En Ecuador, mientras la pobreza monetaria ha aumentado, los indicadores sociales y elacceso a los servicios básicos han dado señales de recuperación que, aunque lenta, ha sidocontinua desde 1990. La tasa de analfabetismo disminuyó de 11,7 a 10,8% y, entre 1990 y1999, el número de años de educación del adulto promedio aumentó de 6,7 a 7,6%. De manerasimilar y durante el mismo período, la tasa de mortalidad infantil y la tasa de mortalidad de lapoblación se redujeron de 30 a 18 muertos por mil nacimientos vivos, y de 5,0 a 4,5 por mil,respectivamente. En comparación, como se indica en el presente informe, las tasas de pobrezahan aumentado de 40 a 45% entre 1990 y 2001.

Como consecuencia y en respuesta a una solicitud expresa del Gobierno de Ecuador, lapobreza monetaria y sus factores determinantes serán el enfoque del presente informe. Enparticular, el informe presta atención especial a la relación entre pobreza y los sectores pro-ductivos, tanto desde una perspectiva macroeconómica como desde un punto de vistamicroeconómico y tanto en las zonas urbanas como en las rurales. Ateniéndose a este enfo-que, el informe no solamente complementa la anterior Evaluación de la Pobreza en Ecuador(Banco Mundial, 2000), cuyo enfoque principal fueran la pobreza y los servicios sociales,sino que también ofrece percepciones importantes sobre la relación entre crecimiento econó-mico, productivo y generación de empleo, por una parte, y reducción de la pobreza, por laotra.

Un crecimiento insuficiente y la inestabilidad insuficiente han debilitado la capacidad deEcuador para reducir la pobreza. En el presente informe se planta que el crecimiento económi-co depende estrechamente del crecimiento de la productividad, el cual, a su vez, depende de lacalidad de los insumos (fuerza laboral y capital), instituciones y políticas. Esta conexión entreproductividad y crecimiento económico se ha hecho más pertinente en años recientes, des-pués de que Ecuador decidiera adoptar el dólar de Estados Unidos como la moneda nacional,renunciando, por ende, a la opción de utilizar las políticas cambiarias para generar aumentostemporales de competitividad y crecimiento. Si bien la decisión de dolarizar, sin duda alguna,mejoró el clima de inversión, restauró la confianza de los inversionistas y, por ende, incrementópotencialmente la capacidad de la economía para crear empleo y reducir la pobreza, los au-mentos sostenidos de la productividad van a necesitar que en el futuro se mantengan tasaspositivas de crecimiento y menores tasas de pobreza.

Además, en el ámbito de los hogares, la dolarización ha producido efectos diversos: si biense ha controlado la hiperinflación ocasionada por la crisis de 1999, antes de que esto sucedie-ra, muchas veces los ahorros de toda una vida ya se habían esfumado; aunque disminuyó elcosto de la canasta familiar, dadas las diferencias de los patrones de consumo entre los pobresy los no pobres, estos últimos fueron los que resultaron beneficiados; si bien se reanudó uncrecimiento positivo, la creación de empleo ha sido escasa. Estos hechos han sido la secuelade una crisis que afectó gravemente la Costa rural y las zonas urbanas en todo el país. En

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xlii ECUADOR: EVALUACIÓN DE LA POBREZA

consecuencia, el carácter y distribución de la pobreza se han modificado como lo han hecholos desafíos que enfrenta el Gobierno de Ecuador respecto de sus estrategias para los sectoressociales y para reducir la pobreza.

El objetivo principal del presente informe es ofrecer recomendaciones de las políticas conbase en análisis rigurosos que ayuden a Ecuador a enfrentar estos desafíos. El resto del infor-me se estructura de la siguiente forma:

El capítulo 1 examina el efecto que han tenido en la pobreza el crecimiento del PIB percápita y la volatilidad del PIB per cápita, la crisis de 1999 y la dolarización de 2000.

El capítulo 2 describe los cambios en el carácter y distribución de la pobreza en 1990-2001y analiza los factores determinantes de estos cambios.

El enfoque de los capítulos 3 y 4 se hace en los sectores productivos en las zonas urbanasy rurales, respectivamente, explorando las políticas dirigidas a aumentar la productividad y lacreación de empleo.

Por último, el capítulo 5 examina la relación entre indicadores sociales y gasto social,prestando atención particular a la distribución del gasto social de un hogar a otro y de unazona geográfica a otra.

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Capítulo 1DESARROLLOS MACROECONÓMICOS Y POBREZA

El desempeño económico de Ecuador ha sido desalentador durante las últimas tres décadas,caracterizadas por bajas tasas de crecimiento y alta volatilidad del PIB. Además, el país haexperimentado gran confusión económica durante los últimos cinco años, seguida de cambiosestructurales significativos entre los cuales se destaca la decisión de adoptar, en marzo de2000, la divisa estadounidense como moneda nacional. Estos hechos han alterado las caracte-rísticas fundamentales de la economía ecuatoriana y, en consecuencia, han afectado el nivel ycarácter de la pobreza de maneras que todavía no son plenamente comprensibles.

En el presente capítulo nos valemos de datos de series temporales para analizar, desde unaperspectiva macroeconómica, los efectos que han tenido en la pobreza el crecimiento económi-co y la volatilidad, la crisis de 1999 y la dolarización de 2000, y determinar si estos efectos sepueden considerar como cambios únicos o cambios en tendencias. Hacemos hincapié en la fun-ción que han desempeñado en el tiempo el crecimiento económico y las conmociones externas einternas (es decir, fiscales y monetarias) para decidir el desempeño económico de Ecuador.

Las conclusiones más importantes del presente capítulo se pueden resumir como sigue:

• Durante las dos últimas décadas, el crecimiento del PIB (y el PIB per cápita) de Ecuador hasido bajo y en extremo volátil. Las bajas tasas de crecimiento han sido sobre todo la conse-cuencia del bajo crecimiento de la productividad y de las políticas fiscales y monetariasinestables1, mientras la volatilidad del crecimiento es principalmente el resultado de con-mociones externas (es decir, conmociones en los términos de intercambio) y de políticasfiscales inestables, lo cual amplifica el efecto de las conmociones externas.

• Las bajas tasas de crecimiento y la volatilidad excesiva han tenido impacto negativo en elempleo y en el consumo y, en consecuencia, en la pobreza.

• La crisis macroeconómica de 1999 representa el último ejemplo de fluctuaciones del PIB

provocadas por conmociones externas y fiscales. La crisis, la peor en más de dos décadas,tuvo consecuencias devastadoras, en particular entre los habitantes de las zonas rurales dela Costa, debido al fenómeno de El Niño, y en la clase media urbana, que sufrió sobre tododebido al derrumbe de los sistemas bancario y financiero.

• La adopción en 2000 del dólar de Estados Unidos como moneda nacional sirvió para con-trolar la inflación y produjo cambios significativos en los precios relativos, en particularentre los bienes comercializables (exportables) y no comercializables y entre los bienesduraderos y los perecederos.

• Estos cambios produjeron aumentos del bienestar de los hogares, ya que redujeron el costode la canasta familiar de todos los hogares ecuatorianos promedio. Sin embargo, dado quelos patrones de consumo varían de un grupo de ingresos a otro, no todos los hogares sebeneficiaron de la misma manera. En particular, el costo de la canasta familiar de loshogares no pobres disminuyó significativamente más que el costo de la canasta familiar delos hogares pobres.

1 Utilizamos los déficit fiscales (como porcentaje del PIB) como medida de las políticas fiscales, y los cambios inesperados de precios como medidade las políticas monetarias.

cap1.p65 12/05/05, 09:08 p.m.1

2 ECUADOR: EVALUACIÓN DE LA POBREZA

El resto del capítulo se organiza de la manera siguiente. En la primera sección se estudianlos factores determinantes del mal crecimiento del PIB y de la alta volatilidad del PIB, así comoel impacto de estas tendencias en la pobreza. En la segunda sección se hace una breve descrip-ción de las fuentes, carácter y consecuencias de la crisis macroeconómica de 1999. En latercera sección se evalúa el impacto que la dolarización ha tenido en la pobreza, con énfasisespecial en el impacto de los cambios en los precios relativos sobre el gasto y el consumo. Enla cuarta sección se presentan las conclusiones.

EL IMPACTO DEL CRECIMIENTO ECONÓMICO Y DE LA VOLATILIDAD ECONÓMICA

EN LA POBREZA

La economía de Ecuador, y sus finanzas públicas, en particular, dependen en alto grado de lasrentas de la producción petrolera. En consecuencia, durante los últimos cuarenta años el creci-miento económico del país ha sido a menudo volátil, vinculado de cerca con las fluctuacionesdel precio del petróleo en los mercados internacionales –la crisis de 1999 representa el últimoejemplo de este fenómeno. Sin duda alguna, la incertidumbre económica resultante obstaculizala capacidad del país para generar y/o atraer inversiones productivas, competir con eficacia enmercados internacionales y, lo más importante, convertir el crecimiento económico en genera-ción de empleo y de ingreso en beneficio de quienes más lo necesitan (es decir, un crecimientoa favor de los pobres).

En el presente capítulo utilizamos datos de series temporales para determinar al grado alcual la volatilidad económica afecta la pobreza y cómo esta última responde al crecimientoeconómico y, en lo posible, averiguar hasta qué punto el crecimiento económico ha favoreci-do a los pobres de Ecuador. Para hacerlo, en primer lugar, hacemos una modelación del com-portamiento del PIB en el tiempo, prestando atención particular a (i) las fuentes del crecimientoeconómico y (ii) los factores determinantes de la volatilidad económica y del mal crecimientoeconómico. A continuación comparamos el desempeño real de la economía ecuatoriana conaquel que se habría registrado si se hubiesen eliminado las fuentes de inestabilidad (a lo quellamamos el escenario de estabilización plena contrario a los hechos), y utilizamos esta com-paración para analizar los efectos del bajo crecimiento y de la alta volatilidad en el empleo, elconsumo privado y la pobreza.

Evolución del PIB per cápita, 1970-2002

Durante el período 1970-2000, el crecimiento del PIB per cápita fue de 1,7%2. Sin embargo,esta cifra oculta un grado de volatilidad significativo de las tasas de crecimiento en el tiempo(gráfico 1.1). A comienzos de los años setenta, la nacionalización de la industria petroleratransformó a Ecuador de una economía pobre en un país de ingreso medio, con un acervo deriqueza en forma de reservas de petróleo, llevando a un período de crecimiento sostenido y debienestar en ascenso. Lamentablemente, las ineficiencias económicas, creadas por políticas deindustrialización en extremo protectoras y la subsiguiente crisis de la deuda que asoló a Amé-rica Latina, a comienzos de los años ochenta, pusieron fin al crecimiento económico rápido.

A comienzos de los años noventa (Beckerman, 2003a), se dio inicio a una serie de refor-mas económicas3 en un intento por superar el crecimiento negativo y la inestabilidad

2 En el Anexo 1 se hace una comparación integral de indicadores económicos y sociales entre Ecuador y los demás países andinos.3 Entre estas reformas se incluían la diversificación de exportaciones y la liberalización del intercambio comercial, una disminución del consumo

público y la eliminación de muchos subsidios estatales implícitos y explícitos.

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3DESARROLLOS MACROECONÓMICOS Y POBREZA

macroeconómica de los años ochenta. En un comienzo, estas acciones lograron generar uncrecimiento positivo. No obstante, esa década no terminaría con una nota positiva, con laeconomía acercándose peligrosamente a la hiperinflación debido a la vertiginosa depreciacióndel sucre y a la estrepitosa caída de 8,5% del PIB per cápita durante la crisis de 1999.

La crisis y sus graves efectos sobre el PIB y la inflación desencadenaron en 2000 la adop-ción como moneda nacional del dólar de Estados Unidos. Esta medida sirvió para controlar lainflación y estabilizar la economía y, en consecuencia, en 2001 y en 2002, se reanudó uncrecimiento económico positivo, aunque todavía lento.

Fuentes de crecimiento económico

¿Cuáles son los principales factores determinantes del desempeño del crecimiento económicode Ecuador? ¿La fuerza motriz de este crecimiento son los aumentos de la cantidad de fuerzalaboral (por ejemplo, la incorporación de la mujer al mercado laboral)? ¿O los niveles decapital más altos (por ejemplo, una tasa de inversión más elevada inducida por la expansión dela industria petrolera? ¿O son las mejoras de la eficiencia económica (por ejemplo, elimina-ción de los subsidios del Estado)?

Comúnmente se ha considerado que el lento crecimiento del PIB durante los años ochenta ylos noventa es, en gran medida, el resultado de la elevada volatilidad del PIB originada princi-palmente por la vulnerabilidad externa y por políticas internas inestables. Una sucesión deconmociones externas –ligadas a la volatilidad de los precios del petróleo y a las variacionesdel flujo de capital– y desastres naturales, aunados a una gestión económica inadecuada, pro-dujeron desequilibrios macroeconómicos, que probablemente tendrían un efecto negativo enel crecimiento.

Gráfico 1.1VOLATILIDAD ALTA DEL PIB PER CÁPITA EN 1997-2003

(Componente cíclico del PIB per cápita)

Fuente: Cálculos de los autores con base en datos del Banco Mundial.El componente cíclico del PIB per cápita se calcula como la distancia log hasta la tendencia a largo plazo del PIB per cápita obtenidaa partir del filtro de Hodrick y Prescott (1997).

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Sin embargo y como se analiza a continuación, el mal desempeño económico de Ecuador noes sólo ni principalmente el resultado de una volatilidad elevada, sino, más bien, el resultado deuna pésima gestión económica y, en especial, de un débil crecimiento de la productividad.

Con el objeto de investigar estos temas y partiendo de técnicas de contabilidad del creci-miento4, analizamos hasta qué punto factores diferentes (cantidad y calidad de los insumos,instituciones y políticas) inciden en el crecimiento. En particular, descomponemos los cam-bios del PIB per cápita (Y/N) durante 1970-2992 en cambios en el uso de insumos –capital,medido como la relación capital a producto (K/Y) y fuerza laboral, medida como el númerode trabajadores/horas (L/N)– y los cambios en la forma en que se utilizan estos insumos.Estos últimos se miden por medio de cambios de la Productividad Total de los Factores (PTF)y recogen tanto los cambios de la calidad de los insumos (por ejemplo, aumentos en el nivelde educación de la fuerza laboral o avance tecnológico) como los cambios de la calidad de laspolíticas macroeconómicas y microeconómicas, y fluctuaciones temporales en los términosde intercambio comercial5.

Con base en la anterior descomposición, determinamos que el crecimiento de la PTF repre-sentó más de la mitad del crecimiento del PIB per cápita durante el período 1970-2002 –la PTF

representó 1 punto porcentual de cada incremento anual de 1,7% del PIB per cápita, en compara-ción con 0,5 y 0,2 para la fuerza laboral y el capital, respectivamente. Sin embargo, a cortoplazo, el PIB per cápita respondió a cambios en el empleo efectivo y en la relación capital-producto, la cual varió con cambios cíclicos de las tasas de desempleo y de inversión (cuadro1.1)6.

4 En el Anexo 1 se presenta la metodología de contabilidad del crecimiento.5 Más formalmente, el crecimiento del PIB per cápita se descompone entre el período t y t+s como sigue:

s

N

L

N

L

s

Y

K

Y

K

s

AA

s

N

Y

N

Y

t

t

st

st

t

t

st

st

tstt

t

st

st

−

+

−

++

−=

−

+

+

+

+

++

+ log log log log

1

log log

- 1

1

log log

αα

α

donde el crecimiento del PIB per cápita (Y/N) es una función de (i) cambios en la PTF (A); (ii) cambios en la relación capital-producto (K/Y) y (iii)cambios en las horas trabajadas por cada persona económicamente activa (L/N).

6 En este sentido, Ecuador no se diferencia de otros países en la región, como Chile y México, donde en otros lugares se ha documentado una relaciónsimilar entre el PIB per cápita y eficiencia económica (Bergoeing et al., 2000).

Cuadro 1.1LOS CAMBIOS EN EL PIB PER CÁPITA RESPONDEN SOBRE TODO A CAMBIOS EN LA PTF

Tasas anualizadas de crecimiento (%)

Período Cambio observado Aporte de los cambios Aporte de los cambios a Aporte de los cambiosen el PIB per cápita a empleo efectivo la relación capital-producto a la PTF

(Y/N) (L/N) (K/Y) (PTF)

1970-2002 1,7 0,5 0,2 1,01975-1980 3,3 -0,1 1,1 2,31981-1985 -0,5 0,0 1,3 -1,81986-1990 -0,2 1,9 0,1 -2,21991-1995 1,0 0,7 0,6 -0,31996-2000 -1,1 -0,4 1,8 -2,52001-2002 2,4 3,9 -0,6 -0,9


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Igualmente observamos que el crecimiento de la PTF es negativo durante casi todo el perío-do, a menudo equiparando el aporte positivo de la acumulación de fuerza laboral y capital ypresionando las tasas de crecimiento del PIB a la baja. Además, el crecimiento de la PTF es enextremo volátil y, en consecuencia, también lo es el PIB per cápita (es decir, la correlaciónentre el componente cíclico del PIB per cápita y el componente cíclico de la PTF es igual a0,92).

Determinantes de volatilidad económica y crecimiento escaso

La medida de la PTF recoge los cambios en la calidad de los insumos, así como los cambios en(la calidad de) las políticas macroeconómicas y microeconómicas y otras conmociones tem-porales, como las conmociones externas). En la presente sección se explora la creencia comúnde que son las dos últimas conmociones (externas e internas) las que explican la volatilidadeconómica y de la PTF en Ecuador (Vos et al., 1999; Solimano, 2003).

Es probable que países demasiado dependientes de las exportaciones de productos prima-rios, como Ecuador, estén expuestos a conmociones externadas generadas por la volatilidadde los precios internacionales. Además, la falta de consistencia de las políticas internas o unaelevada volatilidad de las consecuencias de las políticas pueden obstaculizar la eficienciaeconómica y, por ende, inducir cambios en la PTF. Una simple representación gráfica delcomponente cíclico de la PTF comparado con datos de series temporales sobre los términos deintercambio y sobre los dos indicadores principales de las políticas económicas internas, eldéficit fiscal y sorpresas inflacionarias, sugiere cierto grado de correlación contemporáneaentre la PTF y estas variables (gráfico 1.2). En especial, la correlación entre la PTF y los térmi-nos de intercambio es de 0,16, mientras la correlación entre la PTF y las sorpresas inflacionariasy los déficit fiscales es de 0,37 y de 0,10, respectivamente.

Sin embargo, la correlación contemporánea no equivale a causación. El hecho de que losdéficit fiscales sean elevados en un momento en que la PTF es negativa, no implica necesaria-mente que los primeros sean causa de la segunda (es decir, la productividad baja es una con-secuencia de déficit elevados). Bien podría ser al contrario, cuando el gobierno decide aumentarel gasto en un intento por estimular la economía, en respuesta a tasas de crecimiento bajas (onegativas) asociadas con una PTF negativa. Para poder distinguir entre estas dos cadenas posibles

Recuadro 1.1Fuentes de los datos para las principales variables macroeconómicas y de las políticas

Variable Definición y construcción a Fuente

PIB real por cápita Relación del PIB total con la población total FMI

Apertura (porcentaje del PIB) Relación de las exportaciones y de las importaciones con el PIB FMI

Consumo del gobierno (porcentaje del PIB) Relación del consumo del gobierno con el PIB FMI

Tasa de inflación Cambios (log) en el IPC FMI

Crecimiento de los términos de intercambio Diferencias log en los términos de intercambio CepalVolatilidad de los términos de intercambio Desviación estándar de los términos de intercambio Cepal

a El PIB se mide en dólares de 2000. Los términos de intercambio se definen como corrientes.

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de hechos, realizamos una prueba más formal que permite determinar la dirección de la causalidad7.Los resultados de una prueba de este tipo indican que, en efecto, las conmociones en los térmi-nos de intercambio y en las políticas fiscales causan fluctuaciones de la PTF, en tanto que locontrario no es verdad. En comparación, no existe causalidad originada en sorpresas inflacionariasen las conmociones de la PTF, lo que sugiere que las conmociones monetarias juegan un papelmenor (quizá, solamente como fuente de financiación de los déficit fiscales).

Entonces, ¿las conmociones externas y de políticas fiscales explican plenamente lavolatilidad de la PTF (y del PIB per cápita)? Si bien estas pruebas sirven para determinar laexistencia de una relación causal, no ofrecen información sobre la posible magnitud de esteefecto. En otras palabras, no suministran información sobre qué proporción de la variaciónregistrada de la PTF y del PIB se puede explicar a partir de conmociones externas y fiscales.Para poder analizar este interrogante, en primer lugar ponemos el énfasis en el papel quejuegan las conmociones externas y comparamos la experiencia de Ecuador con la de otrospaíses de la región durante los años noventa, planteando la pregunta, en relación con laspercibidas por otros países, ¿fueron las conmociones externas de Ecuador lo suficientementegrandes para justificar plenamente el mal desempeño del crecimiento de Ecuador en los añosnoventa? (ver cuadro 1.2)

Para dilucidar este interrogante, trazamos la desviación estándar de los términos de intercam-bio en comparación con el crecimiento del PIB per cápita para 16 países de América Latina,durante el período 1999-2001. Encontramos que ambas variables se correlacionan nega-tivamente, es decir, términos más volátiles de intercambio se asocian con menor crecimiento.Existe, sin embargo, una variación significativa de un país a otro (gráfico 1.3). En especial,Ecuador registra el peor desempeño del crecimiento de la región, a pesar de la volatilidad delos términos de intercambio que está por debajo de la mediana de América Latina. Para ilus-trar este punto, comparemos a Ecuador y Argentina: dos países con, cuando mucho, datos

7 Utilizamos las pruebas de causalidad Granger. Estas pruebas tienen la siguiente forma genérica: la variable x no causa Granger la variable y si los

coeficientes 2 (L) de la regresión ( ) ( ) tttt xLyLy εθϕ ++= −− 11 son estadísticamente insignificantes. Las pruebas se realizan a partir de datosanuales (los únicos disponibles para el análisis a largo plazo). Por ende, del análisis se omite inevitablemente la causalidad de frecuencia más elevada.

Gráfico 1.2EXISTE EVIDENCIA DE CORRELACIÓN CONTEMPORÁNEA ENTRE LA PTF Y CONMOCIONES EXTERNAS,

FISCALES Y MONETARIAS

Fuente: Cálculos de los autores a partir de datos del Banco Mundial.El componente cíclico de la PTF se ha calculado como la distancia log a la tendencia de la PTF a largo plazo, obtenida a partir del filtro de Hodrick y Prescott(1997).

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Cuadro 1.2LA VOLATILIDAD DE LA PTF SE DEBE A LOS DÉFICIT FISCALES Y, EN PARTICULAR, A CONMOCIONES

EN LOS TÉRMINOS DE INTERCAMBIO

Hipótesis nula Estadística F Probabilidad

Conmociones externasConmociones TOT no causan Granger fluctuaciones de PTF 3,25* 0,08Fluctuaciones PTF no causan Granger conmociones TOT 0,47 0,50

Conmociones internasConmociones inflacionarias no causan Granger fluctuaciones PTF 0,12 0,73Fluctuaciones PTF fluctuaciones PTF no causan Granger conmociones inflacionarias 2,06 0,16

Déficit fiscales fluctuaciones PTF no causan Granger fluctuaciones PTF 0,33 0,57Fluctuaciones PTF fluctuaciones PTF no causan Granger déficit fiscales 4,19* 0,05

Fuente: Cálculos de los autores a partir de datos del Banco Mundial.Nota: (*) Significativo a nivel de 10%.Prueba de causalidad Granger realizada a partir de datos anuales.

Gráfico 1.3LA VOLATILIDAD ECONÓMICA Y EL CRECIMIENTO INSUFICIENTE DE ECUADOR

NO SE PUEDEN EXPLICAR PLENAMENTE POR MEDIO DE CONMOCIONES EN LOS TÉRMINOSDE INTERCAMBIO

Fuente: Cálculos de los autores a partir de datos del Banco Mundial.

macroeconómicos variados. La volatilidad de los términos de intercambio es similar para losdos, pero la tasa anualizada de crecimiento del PIB per cápita de Argentina para la década es de2,5% comparada con –0,5% de Ecuador. Lo anterior implica que, en tanto las conmociones enlos términos de intercambio afectaron de manera negativa la PTF y el crecimiento económico

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de Ecuador durante el período 1990-2001, su magnitud no fue lo suficientemente grande paraexplicar plenamente las tasas negativas de crecimiento, y sugiere la existencia de mecanismosy canales que ayudan a amplificar los efectos negativos de estas conmociones. A continuaciónabordamos este tema.

Teniendo en cuenta el análisis realizado hasta ahora, es probable que políticas fiscales ymonetarias inestables jueguen un papel importante como amplificadores de los efectos de lasconmociones externas. Para explorar esta idea, recurrimos de nuevo a la experiencia de otrospaíses de América Latina, y esta vez planteamos las siguientes preguntas: ¿Cuál es el tamañodel efecto de las conmociones externas en el crecimiento del PIB per cápita? ¿El tamaño de esteefecto cambia una vez tenemos en cuenta las políticas fiscales y monetarias?

Utilizamos datos de los 16 países que aparecen en el gráfico 1.3 con el fin de realizar laspruebas y determinar el impacto de conmociones externas e internas en el crecimiento econó-mico, durante el período 1970-2001. Ateniéndonos a la literatura sobre crecimiento endógeno8,modelamos los cambios en el PIB per cápita como función de (i) el nivel (log) del PIB per cápitaen 1970, para tener el cuenta el hecho de que, en un principio, se espera que las economíasmás pobres crezcan relativamente más rápido9; (ii) un conjunto de variables contemporáneasexplicativas, incluyendo indicadores de términos de intercambio y de políticas; (iii) un con-junto de efectos constantes temporales, específicos a país para tener en cuenta las diferenciasde un país a otro que no varían en el tiempo, tales como la distancia a Estados Unidos o elacceso al mar; (iv) un efecto específico temporal, para tener en cuenta los cambios en lascondiciones macroeconómicas totales, como la crisis financiera de Asia a finales de los no-venta; y (v) una perturbación aleatoria10.

Calculamos dos modelos diferentes, excluyendo e incluyendo los indicadores de las políti-cas, y en el cuadro 1.3 mostramos los coeficientes. El modelo 1 indica que conmocionesnegativas en los términos de intercambio retardan el crecimiento del PIB per cápita11. En espe-cial, un aumento de una desviación estándar única en la volatilidad de los términos de inter-cambio disminuiría en 0,1 puntos porcentuales el crecimiento del PIB per cápita. En comparación,ambos términos de intercambio más favorables y aumentos en la tasa de inversión secorrelacionan positivamente con el crecimiento del PIB per cápita.

Sin embargo, desaparece el efecto de la volatilidad de los términos de intercambio (es decir,se vuelven más pequeños e insignificantes), una vez que los indicadores de las políticas internasse incluyen en la regresión, lo que sugiere que su impacto negativo se canaliza a través de (y seamplifica por) la vulnerabilidad de las políticas internas. Por ejemplo, un aumento del preciorelativo de las importaciones (conmoción externa), causado por la depreciación del sucre, ten-dría un impacto negativo en las empresas que utilizan (productos) importados como insumos y,en consecuencia, produciría un crecimiento menor. Además, este aumento también se traduciríaen mayor inflación (inesperada) y, por tanto, en menor crecimiento, de manera que el efectonegativo de la inflación se combinaría con el de la conmoción externa12.

8 Para un resumen de esta extensa literatura, véase Barro y Sala-i-Martin (1995).9 La hipótesis de la “convergencia condicional” plantea que, céteris paribus, los países pobres deberían crecer con mayor rapidez que los ricos,

debido a rentabilidades decrecientes de los factores de producción.10 En términos más formales, calculamos el modelo siguiente:

itt

iiti

i

it

it z

L

GDPLog

L

GDPLog ελβµβββ ++++=∆ 321

0

00

Donde z son las variables explicativas contemporáneas, µ son los efectos constantes temporales de país, λ son los efectos temporales y ε es eltérmino de error.

11 Esto es consistente con estudios anteriores, tales como los de Easterly et al. (1993).12 Todos los demás coeficientes muestran las señales y la significación estadística esperadas, de modo que, en términos generales, los resultados son

ampliamente consistentes con la actual literatura empírica sobre crecimiento endógeno.

cap1.p65 12/05/05, 09:08 p.m.8


El efecto de la volatilidad económica en el crecimiento del PIB per cápita

Teniendo en cuenta que el efecto de la volatilidad de las políticas fiscales y monetarias en elcrecimiento del PIB per cápita parece ser negativo, surge entonces la pregunta sobre ¿cuálhabría sido el crecimiento del PIB per cápita de Ecuador durante este período si las políticasfiscales y monetarias hubieran permanecido estables en el tiempo? Tratamos de resolverla conbase en el modelo 2 que aparece arriba. En especial, utilizamos los coeficientes que genera elmodelo para predecir el crecimiento del PIB per cápita, según el supuesto de [políticas] fiscalesy monetarias estables, definidas como déficit fiscal cero e inflación constante de 3% (es decir,sin sorpresas inflacionarias), en tanto todas las demás variables conservan sus valores reales.Podemos, entonces, comparar el crecimiento per cápita proyectado y real y atribuir la diferen-cia entre los dos a la volatilidad de las políticas monetarias y fiscales.

La comparación entre ambas series indica que el crecimiento del PIB proyectado es (i) más altoen general (en promedio, el PIB per cápita proyectado es igual a 7% –o 90 dólares– más alto que elPIB per cápita real), y (ii) significativamente menos volátil que el crecimiento real del PIB per cápita(cuadro 1.4). Dado que la única diferencia entre ambas series es el comportamiento de las políticasfiscales y monetarias, podemos llegar a la conclusión que el mal crecimiento del PIB durante elperíodo fue parcialmente el resultado de la inestabilidad de las políticas internas.

Cuadro 1.4FLUCTUACIONES DE LAS POLÍTICAS INTERNAS SON LA CAUSA PRINCIPAL DEL CRECIMIENTO INSUFICIENTE

DEL PIB PER CÁPITA Y DE LA VOLATILIDAD DEL PIB PER CÁPITA

Fuente: Cálculos de los autores a partir de datos del Banco Mundial y del Ministerio de Hacienda de Ecuador.El crecimiento proyectado incluye los efectos fijos, dinámicos y de transición que no aparecen arriba.

Crecimiento actual del PIB per cápita Crecimiento proyectado del PIB per cpaíta

1975-80 3,4 1,51981-85 -0,6 1,41986-90 -0,4 1,41991-95 1,2 0,31996-02 -0,1 0,6

(% del PIB) (% del PIB) (% del PIB)

Cuadro 1.3LAS CONMOCIONES DE LOS TÉRMINOS DE INTERCAMBIO AFECTAN EL PIB POR MEDIO DE CAMBIOS

EN LAS POLÍTICAS ECONÓMICAS INTERNAS

Términos de intercambio Porcentaje del PIB

Rentas SuperávitPIB inicial Crecimiento Volatilidad Apertura Inversiones fiscales fiscal Inflación R2

Modelo 1 -0,052 0,051 -0,001 0,169(-4,64) (2,64) (-2,56) (4,46) 0,64

Modelo 2 -0,029 0,075 -0,0002 0,001 0,130 -0,001 0,172 -0,113(-3,27) (2,51) (-0,59) (0,817) (2,63) (-3,54) (4,85) (-7,14) 0,79

Fuente: Cálculos de los autores a partir de datos del Banco Mundial.Datos en promedios quinquenales para 1970-2001.Datos para Argentina, Bolivia, Brasil, Colombia, Costa Rica, Chile, República Dominicana, Ecuador, El Salvador, Guatemala, Honduras, México, Nicaragua,Perú, Uruguay y Venezuela.Todas las regresiones incluyen efectos fijos de país y temporales. Los errores estándar fuertes se obtienen utilizando la matriz de White. La estadística Taparece entre paréntesis.

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Regresemos a la pregunta original que, hasta ahora, ha motivado el análisis: ¿Qué explicael crecimiento deficiente del PIB per cápita y la volatilidad del PIB per cápita de Ecuadordurante el período 1970-2002? Las diferentes evidencias que hemos analizado y reunido a lolargo de las páginas precedentes nos ofrecen una respuesta: Las fluctuaciones a corto plazo dela PTF y del PIB se deben principalmente a conmociones en los términos de intercambio y en laspolíticas fiscales, mientras que el crecimiento del PIB por debajo del promedio se origina en elescaso crecimiento de la PTF y en políticas fiscales y monetarias inadecuadas.

Crecimiento, volatilidad y pobreza

Infortunadamente, no parece probable que logros tan desalentadores en el crecimiento hayanservido de mucho para reducir la pobreza durante este período. ¿Cuál ha sido, entonces, elefecto del crecimiento ineficiente y de la inestabilidad económica en la pobreza? ¿Cuáleshabrían sido los niveles de pobreza si el comportamiento de la economía hubiese sido másestable? La manera más lógica para responder a estas preguntas sería correlacionar en eltiempo los cambios en el crecimiento del PIB per cápita y la pobreza para medir el efecto deluno sobre el otro. Lamentablemente, la falta de datos sobre tasas de pobreza no nos permiteseguir este enfoque directo. En su defecto, analizamos el efecto del desempeño macroeconómicode los mercados laborales, el ingreso y el consumo, y de las finanzas públicas, para luegoespecular sobre la conexión entre estos resultados diferentes y la pobreza.

La opción de estas tres variables la motiva la simple intuición económica. En primer lugar,esperaríamos un crecimiento económico sostenido para aumentar la demanda de fuerza labo-ral y de capital, aumentando así el empleo y los rendimientos de ambos insumos (rendimien-tos de capital y salarios reales). Como consecuencia de estos aumentos, en particular losaumentos del empleo y del salario, deberían asimismo aumentar los niveles permanentes deingreso y consumo. De hecho, la elasticidad del empleo con respecto al PIB es igual a 0,3 y ladel consumo es de 0,9 –es decir, un aumento de 1% en el PIB produce un aumento de 0,3% delempleo y un aumento de 0,9% del consumo. En segundo lugar, una economía en expansiónpermite al gobierno recaudar mayores rentas, las cuales se podrían dedicar a programas dereducción de la pobreza.

Con el objeto de medir el efecto del crecimiento del PIB y de la volatilidad del PIB en elempleo y en el consumo, seguimos el mismo enfoque que utilizamos para analizar el efecto dela volatilidad de las políticas internas en el crecimiento. En especial, nos preguntamos cuálesserían los niveles de empleo y consumo si el PIB per cápita hubiese mostrado un comporta-miento estable: es decir, crecimiento del PIB per cápita bajo políticas internas estables. Pararesponder a esta pregunta utilizamos las series de estabilización plena del PIB per cápita queaparecen en el cuadro 1.4, para predecir cuál habría sido el comportamiento del empleo, deldesempleo y del consumo privado en ese escenario13. Si bien este es un enfoque bastantesimplista, ha demostrado ser útil como punto de referencia para el costo de la volatilidad y delcrecimiento insuficiente.

Los resultados de este ejercicio son sorprendentes. Los niveles proyectados de desempleoestán entre 20 y 50% menos que las cifras actuales, dependiendo del período. Niveles de consu-mo privado igualmente proyectados son significativamente superiores que el consumo privadoreal, en particular hacia finales del período (cuadro 1.5).

13 El comportamiento del empleo y del consumo se modela utilizando técnicas econométricas. En especial, construimos un modelo de demanda defuerza laboral a largo plazo para predecir el empleo y el desempleo, y un modelo de corrección de errores para predecir el consumo. En el Anexo 1aparece una descripción detallada del modelo de demanda de fuerza laboral utilizado para las estimaciones y sus resultados. El modelo de correc-ción de errores se basa en la hipótesis del ingreso permanente, según Campbell y Mankiw (1989). No se informan los resultados.

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En la medida en que la reciente apreciación quede mal alineada con los fundamentos de la economía, constituye una tendenciapreocupante que debería corregirse. Sin embargo, en un contexto de dolarización, ya no es posible lograr una reducción significativa(aunque temporal) de los precios relativos de las exportaciones, ante una devaluación nominal, según lo acostumbrado; más bien,debe basarse en una combinación de disminuciones del salario real –una posibilidad desalentadora para una economía con altosniveles de pobreza– y aumentos de productividad. Por otra parte, no hay razones para creer que esta apreciación, si bien indeseada, talvez no sería tan nociva como se temía. En primer lugar, una fracción importante de la apreciación resultante corresponde a un retornohacia niveles anteriores a la crisis. En segundo lugar, medir la apreciación de la TCR respecto del dólar de Estados Unidos pasa por altola importancia de las demás divisas duras (como el euro o el yen), en las cuales Ecuador mantiene vínculos de intercambio comercialcon el resto del mundo, y sobrestima el grado de apreciación dada la debilidad relativa del dólar de Estados Unidos con relación a estasdivisas. Por último, los costos de producción y la competitividad dependen de varios factores que están mal representados en la TCR

(es decir, costo y disponibilidad del crédito, impuestos que producen distorsiones y barreras burocráticas, etc.).

Recuadro 1.2Crisis económica, dolarización y competitividad: la evolución de la tasa de cambio real, 1990-2002

La crisis de la balanza de pagos en 1999 representó el resultado final de la gestión fiscal ineficaz y de la apreciación continua de latasa de cambio real (TCR), lo cual dificultó la capacidad de los exportadores ecuatorianos para competir en los mercados internacio-nales. Entre 1992 y 1998, la apreciación de la TCR –medida con respecto a una canasta familiar de Estados Unidos– fue de cerca de30%. El ritmo de la apreciación se aceleró en 1998/99, cuando la TCR registró un incremento adicional de 35%, dando pábulo a laespeculación y produciendo, al final, una crisis financiera. En un principio, se logró controlar la crisis con el plan de dolarizaciónemprendido a comienzos de 2000, cuando el Banco Central optó por una paridad bastante devaluada de 25.000 sucres por un dólarcomo base de conversión monetaria. Se consideró que esta paridad devaluada serviría para proteger a los exportadores en caso deque ocurriera una convergencia lenta en el precio de los productos no exportables respecto de niveles internacionales de inflación.Pese a estas precauciones, sin embargo, un proceso de convergencia de inflación más lento de lo esperado ha llevado a que la TCR

se aprecie nuevamente, tendencia que no muestra señales de retroceso. En primer lugar, se esperaba que las tasas de inflación para2003 y 2004 fueran superiores a la tasa de inflación de Estados Unidos, a 7 y 5%, respectivamente. En segundo lugar, los planespara permitir aumentos en los precios de la mayoría de los servicios públicos, que en la actualidad se mantienen en nivelesartificialmente bajos (abril 2004), sin duda alguna tendrán un efecto en los exportadores.

Gráfico R 1.2.1Tasa real de cambio (hacia arriba = apreciación)

Si bien no podemos determinar la distribución exacta del empleo y del consumo adicionalesde un individuo a otro, esperaríamos que parte del aumento beneficie a los hogares pobres y, enconsecuencia, disminuya la pobreza. En especial, en la medida en que los pobres se encuentrandesempleados con mayor frecuencia que los no pobres, como se plantea en el capítulo 3, esprobable que se beneficiarían relativamente más que otros grupos de estos avances.

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Por último, la volatilidad macroeconómica suele causar inestabilidad en las rentas fiscalesy, en consecuencia, en la prestación y administración de servicios y programas públicos14. Dehecho, las rentas fiscales y el gasto social, medidos como fracción del PIB, fluctúan signifi-cativamente en el tiempo y así lo hacen sus coeficientes de variación –una medida de volatilidad(cuadro 1.6). Si bien se podría reducir la exposición al riesgo utilizando diferentes tipos deinstrumentos financieros (por ejemplo, fondos de estabilización, etc.), en Ecuador no existeesta clase de instrumentos o, si los hay, son ineficaces.

En resumen, en la presente sección hemos planteado que durante las últimas tres décadasy, en especial, durante los años noventa, el desempeño económico de Ecuador fue, cuandomucho, ineficiente debido principalmente a un crecimiento inadecuado de la PTF y a conmo-ciones externas, y a inestabilidad de las políticas internas. A su vez, el crecimiento lento y lavolatilidad económica excesiva tuvieron un efecto negativo, tanto en el nivel de empleo comoen el de consumo privado y, en consecuencia, en la pobreza. De manera similar, la volatilidadde las rentas fiscales inducida por la inestabilidad macroeconómica llevó a un gasto socialprocíclico, el cual puso en riesgo la eficacia de este gasto y su capacidad para ayudar a quie-nes más lo necesitaban.

Real Estabilización plena proyectada

Crecimiento del PIB Tasa de Consumo Crecimiento del PIB Tasa de Consumoper cápita desempleo privado per cápita desempleo privado

(%) (%) (%) (%)

1975-80 3,4 6,0 6,019 1,5 10,1 5,6401981-85 -0,6 8,0 7,532 1,4 7,4 7,0621986-90 -0,4 7,8 8,189 1,4 3,4 8,3241991-95 1,2 8,3 8,367 0,3 5,1 9,5481996-02 -0,1 11,4 10,343 0,6 6,5 11,187

Cuadro 1.5EL DESEMPLEO ES MENOR Y EL CONSUMO PRIVADO ES MAYOR EN PRESENCIA DE ESTABILIZACIÓN PLENA

Fuente: Cálculos de los autores a partir de datos del Banco Mundial y del Ministerio de Hacienda de Ecuador.

Cuadro 1.6RENTAS FISCALES Y GASTO SOCIAL FLUCTÚAN DE MANERA SIGNIFICATIVA EN EL TIEMPO...

Nivel promedio (% del PIB) Coeficiente de variación*

Rentas fiscales Gasto social Rentas fiscales Gasto social

1970-1979 16,0 n.a. 8,8 n.a.1980-1989 11,8 n.a. 13,2 n.a.1990-1994 13,3 4,0 6,3 9,31995-1998 15,6 3,6 4,5 5,81999-2002 19,5 3,9 18,3 11,3

Fuente: Cálculos de los autores a partir de datos del Banco Mundial y del Ministerio de Hacienda de Ecuador.El gasto social incluye salud y educación.(*) El coeficiente de variación se define como la desviación estándar dividida por el promedio de cada período.

14 Para un análisis más detallado del gasto social, véase el capítulo 5.

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En consecuencia, las políticas dirigidas a preservar la estabilidad de las políticas internascon disciplina fiscal y, en particular, a aumentar la productividad económica y la competitivi-dad, dan esperanzas de fomentar un crecimiento positivo y sostenido acompañado por tasas depobreza en declive. A continuación describimos brevemente el uso de medidas fiscales paraalcanzar estas metas, dejando para más adelante el análisis de otros tipos de políticas.

Fomento de un crecimiento estable del PIB por medio de la disciplina fiscal

Proteger las políticas fiscales contra conmociones temporales requerirá, entre otros:

• Que los ingresos fiscales dependan menos de las rentas del petróleo, tanto en términos deniveles como de fluctuaciones en el tiempo. Con este objetivo en mente, son varias lasmedidas posibles de considerar. En primer lugar, debe aumentarse la base de rentas nopetroleras, mejorando la eficacia del cumplimiento del pago de impuestos y de la recauda-ción tributaria. En segundo lugar, y para hacerlo más operativo y eficaz, deben modificarselas normas que rigen el actual fondo de estabilización de los precios del petróleo. En espe-cial, los precios de límites de intervención para el desvío hacia el fondo de rentas relacio-nadas con el petróleo, se deben equiparar con datos históricos del precio del petróleo, ydeben fijarse pautas claras para el uso de fondos disponibles.

• Con el fin de aumentar la flexibilidad en el uso de los recursos existentes y, en consecuen-cia, minimizar la necesidad de recurrir al gasto discrecional, es necesario reducir la asigna-ción previa y la afectación del gasto.

En términos más generales, las políticas fiscales dirigidas a mejorar la eficiencia en el usode los recursos, debería incluir, entre otros:

• La coordinación y simplificación del sistema tributario. La actual proliferación de impues-tos, la mayor parte de ellos con escasa capacidad de generación de rentas, tiene un impactonegativo en la eficiencia tributaria. Eliminar algunos de los impuestos menores, simplifi-cando y fortaleciendo al mismo tiempo los impuestos al comercio, al ingreso y a las ventas,reduciría el trabajo administrativo y aumentaría la transparencia tributaria y disminuiríalas distorsiones.

• La eliminación de subsidios a las empresas públicas en varios sectores. Las transferenciasa las empresas públicas no están ligadas a indicadores de producción o de calidad de servi-cios, protegiendo de manera artificial a estas empresas contra las fuerzas competitivas ydesalentando su responsabilidad y eficiencia. Estas transferencias se deben eliminar o, ensu defecto, se deben utilizar para ofrecer incentivos de rentabilidad, condicionados a unamejor prestación de servicios.

En las dos secciones siguientes abandonamos el enfoque a largo plazo que hemos seguidohasta ahora y dirigimos nuestra atención a los acontecimientos macroeconómicos más recien-tes: la crisis económica de 1998/99 y la dolarización subsiguiente y al impacto de estos hechosen la pobreza. Recurriremos a investigaciones anteriores que hemos realizado para el BancoMundial y para otros, así como a trabajo original que hemos preparado para los fines delpresente informe.

EL IMPACTO DE LA CRISIS DE 1999 EN LA POBREZA

La crisis de 1999 fue la peor coyuntura económica de Ecuador de las últimas dos décadas. Susefectos fueron, por consiguiente, dramáticos y duraderos. A la fecha se han realizado numero-

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sos trabajos de investigación sobre la identificación de las causas y consecuencias de la crisis.En el presente informe presentaremos un resumen de estos trabajos, poniendo el énfasis enaquellos aspectos de la crisis que nos serán de mayor utilidad para comprender todavía más elactual carácter y el nivel de la pobreza a lo largo del presente informe. En el texto y en elAnexo 5 se ofrecen otras referencias para los lectores interesados en ahondar en el tema.

Los orígenes de la crisis

Se ha convertido en costumbre afirmar que la crisis de 1998/99 comenzó con el fenómeno ElNiño, y se agravó con la baja en los precios de exportación del petróleo y con la crisis finan-ciera mundial (Banco Mundial, 2000c; Beckerman y Solimano, 2002). Aunque estas fueronlas conmociones básicas que desencadenaron la crisis, no constituyeron los factores determi-nantes clave de su profundidad y duración, ni tampoco pueden explicar las medidas extraordi-narias que se requirieron para restaurar la estabilidad y el crecimiento. Como se analizó en lasección anterior, las políticas macroeconómicas a lo largo de los años ochenta y noventafueron erráticas y engañosas (para un resumen de los desarrollos políticos y de las políticasdurante la década, véase recuadro 1.3). De cara a las conmociones de 1997/98, las autoridadescarecieron de la habilidad para proponer políticas sanas y de la credibilidad para ejecutarlas,de manera que, con el tiempo, las conmociones iniciales produjeron un enorme déficit fiscal,la inestabilidad de la tasa de cambio y de precios, un grave problema bancario y una profundarecesión que catapultó las tasas de pobreza a 30% (Banco Mundial, 2000c). Entre una infla-ción creciente y una crisis política profunda, el gobierno tomó la decisión extrema de introdu-cir la dolarización de la economía.

Pobreza y desigualdad durante la crisis

Las crisis macroeconómicas de los países en desarrollo se suelen asociar con aumentos de lapobreza y de la desigualdad de ingreso y, en 1998/99, Ecuador no fue la excepción (BancoMundial, 2000c). Además, dado que el ingreso per cápita ajustado a la paridad adquisitiva(desigualdad) ya estaba entre los cuatro más bajos (los tres más altos) de las dieciséis principa-les economías de América Latina, los efectos de la crisis fueron en verdad devastadores, lle-vando hasta niveles nunca antes registrados a la pobreza y a la desigualdad.

Dos zonas se vieron afectadas en mucho mayor medida que las demás. En la Costa, elfenómeno El Niño produjo inundaciones, derrumbes y daños a la infraestructura, resultandoen cuantiosas pérdidas económicas. Según Vos et al. (1999), el fenómeno provocó la muertede por lo menos 286 personas, cerca de 30.000 personas perdieron sus hogares y cerca del25% de la población sufrió un grave aumento de los riesgos a la salud asociados con la propa-gación de enfermedades contagiosas, resultantes, en parte, del menor acceso a agua potable ya servicio de alcantarillado. La magnitud del daño se calcula entre 2,7% y 13,6% del PIB (Voset al., 1999 y Cepal, 2002). Y mientras casi todos los habitantes de la Costa sufrieron pérdidaspor la crisis, los pobres rurales fueron los más afectados.

La pobreza de las zonas urbanas aumentó como resultado del derrumbe del sistema bancarioy del deterioro de las condiciones del mercado laboral. Los hogares de clase media y baja urba-nos vieron desaparecer sus ahorros de toda una vida como consecuencia del derrumbe del siste-ma bancario, viéndose a menudo obligados a convertir en dinero una parte significativa de susbienes (Halac y Schmukler, 2003). En términos más generales, la caída en picada de las tasas deempleo y de salarios reales ocasionaron la caída del ingreso familiar, mientras, en un comienzo,los trabajadores informales y las personas con menos educación resultaban siendo los más afec-tados.

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Sin embargo, a medida que avanzaba la crisis, todos los segmentos de la sociedad sintieronen carne propia la gravedad de la mala coyuntura económica. La pobreza aumentaba a medidaque disminuían los salarios reales y los activos de quienes se acercaban al umbral de la pobre-za, y para finales de 1999, los niveles de pobreza con base en el consumo habían alcanzado al60% de la población. Los hogares que ya eran pobres también disminuyeron el consumo,sobre todo en alimentos, atención en salud y educación. Por último, muchos se vieron obliga-dos a emigrar (dentro y fuera del país) en búsqueda de oportunidades económicas.

Pero los efectos de la crisis trascendieron el ámbito del ingreso y de los activos familiares,como se documenta en Banco Mundial (2000c). Disminuyeron tanto la calidad de los serviciosbásicos como la capacidad de los hogares para tener acceso a estos servicios (para un resumensobre los efectos de la crisis, según lo informan los pobres, véase recuadro 1.4). Mientras elporcentaje de niños matriculados en la escuela permaneció constante, disminuyó la asistenciapromedio (es decir, el número de días de no asistencia a la escuela al mes se duplicó de cinco adiez entre 1998 y 1999), y el trabajo infantil aumentó entre los niños que no se habían matricu-lado, sobre todo en las zonas rurales. De manera análoga, aumentó del 50 al 72% el porcentajede hogares que decidieron posponer tratamientos médicos debido a sus costos. Por último, evi-dencia cualitativa indica que aumentaron las externalidades negativas, entre ellas la violencia yel consumo de bienes sin interés social y el robo de servicios públicos (León y Troya, 2000).

El gasto social y la crisis

En respuesta a la crisis, y aunque intentó proteger parte del gasto social, el Gobierno no logrómitigar el efecto de la coyuntura económica sobre los sectores sociales a medida que el retrasoen el pago de los salarios en los sectores sociales tenía consecuencias graves para la prestaciónde servicios sociales básicos. Entre 1997 y 1999, el gasto por cápita disminuyó 40%, afectan-do principalmente los sectores de la salud y la educación, los cuales sufrieron una menguapresupuestaria superior a 30%. En el capítulo 5 se analizarán con mayor detenimiento losefectos de estas y otras tendencias del gasto social.

Recuadro 1.3Desarrollos macroeconómicos de los noventa

Como se mencionó, la crisis de 1999 no ocurrió en un vacío. Más bien, fue el resultado final de una década bastante turbulenta, entérminos tanto económicos como políticos. Con el ánimo de poner en antecedentes al lector, en este aparte haremos un breveanálisis de algunos de los desarrollos económicos de la década.

Inestabilidad política y económica• Cinco presidentes diferentes entre 1988 y finales de 1999

Políticas fiscales• Numerosos intentos para aplicar medidas de estabilización fiscal, seguidos por períodos de relajamiento, produciendo “fatiga de

ajuste” y pérdida de credibilidad• Alta volatilidad de las rentas fiscales asociada con inestabilidad crónica de los precios del petróleo• Aumentos importantes del gasto público durante la segunda mitad de los noventa, debido a incrementos de los salarios del sector

público y a pagos relacionados con la deuda• Creciente vulnerabilidad de las políticas fiscales a medida que disminuía el valor del sucre debido al alto grado de dolarización de

la deuda

Política monetaria• Baja credibilidad de la capacidad del Banco Central para controlar la inflación• Alta dolarización de facto (véase más adelante)• Liberalización del sector financiero, sin supervisión ni controles adecuados

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EL IMPACTO DE LA DOLARIZACIÓN EN LA POBREZA

Dedicamos la última parte del presente capítulo a analizar el efecto que la adopción comodivisa nacional del dólar de Estados Unidos en 2000 tuvo en la pobreza, prestando atenciónparticular al papel que jugaron como mecanismos de transmisión los cambios en los nivelesde precios y los cambios en los precios relativos.

El proceso de dolarización ayudó a controlar y luego eliminar la hiperinflación. Durante2000, la tasa de inflación mensual disminuyó de 14% en enero, a 5% en mayo, a 1,3% enagosto, evitando la mayor erosión del poder adquisitivo, sobre todo entre quienes dependíande ingresos fijos. Además, y debido a que los precios se estabilizaron con mayor rapidez enalgunos sectores que en otros como consecuencia de la dolarización, los precios relativos seajustaron mientras disminuía la inflación.

Sin duda alguna, la estabilización de los precios, aunada a cambios en los precios relativos,tuvo un impacto diverso en los patrones de consumo y en la pobreza. Primero, la dolarizaciónprovocó una realineación de los precios entre bienes comercializables y no comercializables.Con anterioridad a la dolarización, “la inflación extranjera”, o inflación causada por deva-luaciones crónicas de la tasa de cambio, fue uno de los principales factores responsables deincrementos endémicos de precios en Ecuador. En comparación, la causa principal de la infla-ción después de la dolarización ha sido el crecimiento continuo del componente interno delprecio, el cual ha producido una apreciación de la tasa real de cambio y una disminución delcosto relativo de bienes comercializables a bienes no comercializables. En segundo lugar, elcrédito total y el crédito de consumo han crecido a ritmo constante desde 2000, en términosabsolutos y como proporción del ingreso, facilitando la compra de bienes duraderos. Por últi-mo, la reducción del riesgo asociado con la inestabilidad cambiaria y monetaria se ha traduci-do en una disminución de las tasas de interés, reduciendo, por tanto, los costos de inversión yde los empréstitos.

Recuadro 1.4Los efectos no monetarios de la crisis, según lo informan los pobres

A continuación hacemos un resumen de los resultados obtenidos a partir de una serie de entrevistas con hogares pobres y debatesde grupos de estudio, sobre los efectos de la crisis de 1999, realizados para la Evaluación de la Pobreza de Ecuador, 2000 (BancoMundial, 2000).

Educación• Deterioro de la infraestructura física y carencia de materiales didácticos• Asistencia irregular entre los profesores• Bajo desempeño estudiantil debido a profesores no motivados y disminución de las condiciones de salud y nutrición

Salud• Postergación de atención médica• Aumento de los costos y menor disponibilidad de medicinas y tratamiento• Escasez de medicinas en hospitales, de modo que las familias se ven obligadas a comprar las que necesitan• Ralentización de las campañas de vacunación

Nutrición• Consumo decreciente de proteínas y minerales• Menos comidas al día• Prioridad alimentaria en el hogar se comenzó a otorgar al principal perceptor de ingresos• Las familias con una mujer cabeza de hogar o personas mayores comenzaron a tener dificultades para satisfacer sus estándares

de nutrición

Fuente: Banco Mundial (2000c).

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Los efectos de la dolarización a mediano plazo, en el crecimiento, el consumo y la pobreza,son más inciertos. La dolarización pudo ayudar a dar credibilidad a las políticas económicas,creando condiciones más favorables para un crecimiento económico sostenido y niveles másaltos de ingreso. Sin embargo, también pudo perjudicar la capacidad del gobierno ecuatorianopara poner en marcha políticas económicas contracíclicas, haciendo muy poco para eliminarla volatilidad del crecimiento –el cual, en su mayor parte, se asocia con una variación en elprecio del petróleo y otras conmociones externas y desastres naturales. De igual manera, ladolarización pudo tener efectos duraderos sobre el nivel y estructura del empleo asociado conpérdidas de competitividad, debidas a la apreciación sostenida de la tasa real de cambio y concambios en los precios relativos tanto de insumos como de productos terminados.

Analizamos la conexión entre los efectos a corto plazo de la dolarización y la pobreza,dejando abierto el tema de los efectos a mediano y largo plazo para su estudio posterior.Entonces, la medida en la cual el consumo y la pobreza se ven afectados por cambios en losprecios relativos dependerá de la magnitud de los ajustes producidos por la dolarización, elcarácter de los patrones de consumo y las diferencias de estos patrones entre los pobres y losno pobres. A continuación abordamos estos tres aspectos.

Dolarización formal e informal

El proceso de dolarización produjo cambios dramáticos en las políticas económicas y en lagestión fiscal. Sin embargo, su impacto en los consumidores pudo haber sido menos significa-tivo porque, de facto, para finales de 1999, la economía ya se expresaba en dólares, conformelos ecuatorianos buscaban una unidad de cuenta estable para la riqueza y para las relacionescontractuales en respuesta a la inestabilidad del poder adquisitivo del sucre (Beckerman ySolimano, 2002).

Si bien, en un comienzo, los avances de la dolarización fueron lentos, a mediados de losnoventa ya eran omnipresentes, en particular después de que las depreciaciones de la tasa decambio aumentaron mecánicamente el equivalente en sucres de los saldos en dólares deEstados Unidos. La proporción dominada por el dólar de la oferta monetaria (incluyendocuasidinero) aumentó de 7,4% en 1990 a 36,9% en 1997 y a 47,4% en 1999. De manerasimilar y desde 1995, 19% de todos los depósitos en el país y 28% de todos los empréstitos seexpresaban en dólares de Estados Unidos; para 1999, estas cifras habían aumentado a 54 y66%, respectivamente (cuadro 1.7).

Es más, estas medidas subestiman el alcance de la dolarización, ya que el dólar de EstadosUnidos se utilizaba cada vez más para transacciones internas y para depósitos en el extranjero,no incluidos en las cifras de la oferta monetaria (Beckerman, 2001). Además, el acceso a ladivisa extranjera era cada vez mayor a medida que las remesas se triplicaban de cerca de 0,5 milmillones de dólares en 1990 a 1,5 mil millones de dólares en 2001.

(Porcentaje del total expresado en dólares)

Dinero y cuasidinero Depósitos Cartera de préstamos

1990 7,4 13,3 1,51995 24,3 19,2 28,31997 36,9 23,6 45,11999 47,4 53,7 66,5

Cuadro 1.7LA DOLARIZACIÓN DE FACTO ERA ELEVADA A FINALES DE 1999

Fuente: Beckerman (2003).

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Teniendo en cuenta todo lo anterior, es muy posible que la dolarización formal no hayaalterado de manera radical los patrones de consumo –observación que utilizamos a continua-ción cuando analizamos el impacto de la dolarización en el consumo15.

El impacto de la dolarización en el consumo y en la pobreza

Hemos debatido que el proceso de dolarización produjo cambios drásticos en los niveles deprecios y en los precios relativos. En la presente sección documentamos los cambios en losprecios relativos y exploramos el grado al cual los hogares reaccionaron a esos cambios y sevieron afectados por ellos. Por una parte, los cambios en los precios relativos pueden provocarcambios en los patrones de consumo16 haciendo que determinados artículos de consumo seanmás costosos que otros. Por otra parte, estos cambios pueden aumentar o disminuir el costo deun determinado paquete de bienes de consumo, aún en ausencia de cambios en los patones deconsumo. Dado que los patrones de consumo son diferentes de un hogar pobre a otro y de unhogar no pobre a otro, ambos desarrollos pueden tener un efecto en la pobreza.

Nuestra investigación sobre el grado de dolarización informal, antes de la adopción deldólar, nos llevó a concluir que, lo más probable, fue que los patrones de consumo no cambiarondemasiado después de que se produjo la dolarización. Suponemos que, en efecto, esto fue lo quesucedió17, así que más bien centraremos nuestro interés en el efecto de los cambios de preciosrelativos sobre el costo de las diferentes canastas familiares.

Con base en la Encuesta de Condiciones de Vida de 1999, calculamos la participación delgasto total de las diferentes categorías de bienes para la familia ecuatoriana promedio (cuadro1.8)18. Alimentos, vivienda y servicios explican la fracción más grande del gasto para la fami-lia promedio, con fracciones más pequeñas dedicadas a bienes de consumo duraderos (comorefrigeradores, televisores y estufas), ropa y abarrotes diferentes a alimentos (que van desdejabón hasta velas). Estas participaciones están de acuerdo con las informadas para paísescomparables (Gallego y Soto, 2001)19.

Algunos bienes, sin embargo, no se consumen en su totalidad en el momento de la compra,sino más bien durante un período de tiempo prolongado. Tal es el caso del consumo de bienesduraderos, como carros o electrodomésticos. Cuando una familia compra un refrigerador, lohace con la expectativa de que funcionará por muchos años de modo que, aunque el dinerogastado en el refrigerador se cuenta como parte de los gastos de la familia de este año, el ‘consu-mo’ de los servicios prestados por el electrodoméstico se distribuirá a lo largo de añosvenideros.

15 Sin embargo, lo anterior no implica que la dolarización no afectó el nivel de consumo. Por ejemplo, las decisiones de ahorro-consumo pueden ser,entre otras cosas, una función del grado de estabilidad económica.

16 Por patrones de consumo referimos la proporción del gasto dedicada a cada producto o grupo de productos.17 Un análisis formal de los cambios en los patrones de consumo requeriría datos sobre estos patrones antes y después de la dolarización, pero en la

actualidad no existen. El INEC está recabando información sobre ingreso y gasto con el fin de actualizar la estructura del IPC. Una vez tengamosacceso a estos datos, será posible efectuar este análisis y comprobar la validez de nuestra hipótesis.

18 La ECV de 1999 cubre a 5.824 hogares durante el período septiembre 1998-septiembre 1999. La encuesta contiene información sobre el gasto en 151productos diferentes, entre ellos, 83 artículos alimenticios, 43 tipos de abarrotes no alimenticios, 23 productos duraderos e información indirectapara determinar el gasto en vivienda. Con el fin de construir proporciones promedio del gasto, seguimos la metodología descrita en el Anexo 3 ycorregimos datos extremos o faltantes para precios, cantidades y frecuencias, utilizando valores promedio al nivel del universo de muestra.

19 En los años ochenta y noventa, la familia promedio de Argentina, México, Colombia y Chile gastó cerca de 5% en bienes de consumo duraderos.En los países desarrollados, la cifra equivalente es más elevada: cerca del 12%, ya que niveles superiores de ingreso permiten el consumo masivoy tasas superiores de reemplazo de estos bienes. Para las economías en desarrollo, como Argentina, México, Colombia y Chile, las participacionescalculadas de compras de bienes duraderos fluctuaron alrededor de 5% del gasto total en los años ochenta y noventa.

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Para poder tener una mejor apreciación de la diferencia entre ambos, examinamos lospatrones de consumo y los comparamos con los patrones de gasto. Para hacerlo, debemosplantear algunas hipótesis acerca de la fracción de bienes duraderos que se consume en reali-dad en cada período, así como acerca de la tasa de depreciación debido al desgaste natural.Con este fin, seguimos la metodología que proponen Gallego y Soto (véase recuadro 1.5) yencontramos que los patrones de consumo difieren de los patrones de gastos de maneras inte-resantes. En especial, la participación de bienes duraderos en el consumo es mucho más alta(42%) que su participación en el gasto (5%). La magnitud de esta diferencia refleja el hechode que el tamaño de las existencias de bienes duraderos es grande comparado con el tamañode flujos de bienes adquiridos en cada período. Puesto en términos simples: la compra debienes duraderos tiende a ocurrir de manera esporádica, en tanto los servicios que prestanestos bienes, se consumen de manera regular.

Cuadro 1.8LOS PATRONES DE COMPOSICIÓN VARÍAN CON LOS NIVELES DE INGRESO

Fuente: Cálculos del autor a partir de datos de la ECV de 1999.G: Gasto. C: Consumo.


E C E C E C

Alimentos 35,1 20,2 30,6 16,4 43,1 34,5Transporte/Comunicaciones 6,7 3,8 8,0 4,3 4,9 3,9Abarrotes no comestibles 5,7 3,3 6,3 3,4 5,5 4,4Ropa 5,1 3,0 6,7 3,6 2,7 2,2Bienes duraderos (compras) 8,2 4,7 11,4 6,1 2,2 1,7Agua, gas, electricidad 15,7 9,0 13,0 7,0 24,7 19,8Vivienda 23,5 13,5 24,0 12,9 16,8 13,4Bienes duraderos (consumo) 42,5 46,3 20,0Total 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0

Recuadro 1.5Estimación de flujos de consumo de bienes duraderos a partir de datos sobre el gasto

Cuando se compran bienes de consumo duraderos (como automóviles, electrodomésticos, etc.), los consumidores tienen en cuenta(i) el flujo de servicios que se derivan del artículo; (ii) la duración esperada para cada artículo (es decir, el período de tiempo duranteel cual el artículo será funcional), y (iii) el costo indirecto derivado del uso alternativo de los recursos invertidos en el bien duradero.Según este principio, el consumo del bien duradero Bd se puede modelar como sigue:

Cdt = (rt + δ) Kdt

donde Kd son las existencias del bien duradero, r es la tasa de interés y δ es la depreciación de las existencias debido al uso y aldesgaste normal.Dado que en este caso no se dispone de datos sobre las existencias del bien duradero, se utiliza la siguiente simplificación:

Cdt = NBt * VRt /VPt

donde NB es el número de bienes de cada tipo en cada uno de los hogares, VR es el valor de reemplazo y VP es la vida promedio delbien. Esta aproximación elimina el efecto “financiero” que surge de cambios en la tasa de interés y hace caso omiso de diferencialesde calidad que puedan surgir en el tiempo que no se reflejan en los precios para 1998-99. Los datos sobre vida promedio de losdistintos bienes se obtuvieron en Gallego y Soto (2001).

Fuente: Gallego y Soto (2001).

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Sin embargo, el comportamiento del hogar promedio oculta diferencias importantes entrehogares pobres y no pobres20. Los hogares no pobres gastan relativamente menos en alimentosy servicios y relativamente más en bienes de consumo duradero y en vivienda que sus contra-partes pobres. De manera análoga, su consumo de bienes duraderos es el doble del de loshogares pobres.

Teniendo en cuenta estas diferencias en los patrones de gasto y consumo entre hogarespobres y no pobres, es probable que los cambios en los precios relativos asociados con ladolarización los hayan afectado de manera diferente. Volvemos a este tema a continuacióndocumentando cambios en el costo de la canasta familiar promedio entre finales de 1999 y2004, así como cambios en el costo de grupos particulares de bienes y analizando el impactopotencial de estos cambios en el bienestar de los hogares pobres y no pobres (para una des-cripción integral de la metodología utilizada, véase recuadro 1.6)21.

20 Los hogares se clasifican como pobres y no pobres según el umbral de la pobreza elaborado en el capítulo 2 y utilizado a lo largo del presenteinforme.

21 Los precios corresponden a zonas urbanas únicamente. Sin embargo, es razonable esperar diferencias de precios entre zonas urbanas y rurales. Ennuestro análisis no explicamos estas diferencias y sólo podemos especular respecto a qué efectos pudieron haber tenido en los resultados queregistramos en el presente informe. Por ejemplo, el gasto en vivienda y servicios es menor en las zonas rurales, de modo que los efectos negativosde los aumentos de precio tanto del gasto como del consumo serían menores en las zonas rurales.

Recuadro 1.6Cambios en los precios relativos y su impacto en el consumo

Con el propósito de rastrear la evolución de los precios (relativos), utilizamos datos sobre precios promedio del Índice de Precios alConsumidor (IPC). Los datos son el promedio ponderado de los precios observados en las principales zonas urbanas del país, demanera que resulta adecuado para la mayoría de los hogares urbanos, pero tal vez no es así para los rurales.Además, la agrupación por producto en el IPC difiere de la utilizada en la ECv de 1999. El IPC proporciona precios mensuales para 197(grupos de) productos, mientras la ECv de 1999 considera 185 solamente, de los cuales únicamente 118 se definen de maneracomparable en ambos sondeos. Por fortuna, estos 188 productos representan más de 90% del gasto total, de manera que podemosestar confiados en que los resultados analizados en el presente informe son sólidos respecto de diferencias metodológicas entreestos dos sondeos.El impacto de los cambios de precio en el consumo, Ct se pueden estudiar por medio de la siguiente expresión:

i

ii

it

i

iii

iii

it

i

iii

iit

tt

itt Sh

P

P

QP

QPP

P

QP

QP

C

CQPC 1999

199919991999

199919991999

19991999

1999

01999

∑∑∑

∑∑

∑ ====⇒= λ

donde Ct es la suma de los valores de todos los bienes consumidos (comprados e imputados) durante el período, ∑ it

it QP es la

participación del bien i en el consumo en 1999, y λ es el valor relativo de la canasta familiar de 1999 evaluada a precios t en el tiempo.

El costo relativo de la canasta familiar del hogar ecuatoriano promedio ha disminuido demanera significativa (16%) a partir de 2000. No deja de ser interesante que la mayor propor-ción de esta disminución haya ocurrido durante los meses inmediatamente siguientes a ladolarización (gráfico 1.4).

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Aunque la evolución del costo de la canasta familiar es una medida integral del bienestar,oculta cambios importantes en el precio relativo de los diferentes componentes el consumo.En la medida en que los hogares consuman cantidades diferentes de estos componentes yobtengan una utilidad diferente de ellos, estos cambios relativos pueden tener un impactodiferencial en el bienestar. Por ejemplo, el costo de los alimentos y de los abarrotes ha dismi-nuido respectivamente de 15 a 20% desde 200022, beneficiando potencialmente a las familiaspobres que asignan a los alimentos una proporción mayor de sus ingresos (gráfico 1.5).

En comparación, el costo del transporte, telecomunicaciones y servicios ha aumentado enmás de 30% durante el mismo período, debido a aumentos de precios del transporte público23,servicios telefónicos, agua y electricidad.

El costo de la ropa ha permanecido uniforme, mientras el costo de la vivienda (precios decompra y arriendo) ha aumentado, después de una pequeña baja inicial, reflejando el caráctermás cíclico del mercado de la vivienda.

Por último, desde 2000, el costo de los bienes de consumo duraderos se ha reducido a lamitad, produciendo importantes ganancias de bienestar para los consumidores. Esta disminu-ción se debe principalmente a la apreciación de la TRC, ya que una fracción importante de estosbienes se importa. De hecho, la evolución del precio relativo de los bienes duraderos a bienesno duraderos imita de cerca la del precio relativo de bienes comercializables a bienes nocomercializables (gráfico 1.6).

Para evaluar el impacto diferencias que hayan podido tener los cambios de precio en loshogares pobres y no pobres, calculamos los cambios en el gasto y en el costo de la canastafamiliar para ambos tipos de hogares suponiendo que las participaciones del gasto y del con-

Gráfico 1.4EL COSTO RELATIVO DE LA CANASTA FAMILIAR PROMEDIO DISMINUYÓ DESPUÉS

DE LA DOLARIZACIÓN (diciembre 1999 = 100)

Fuente: Cálculos de los autores a partir de datos del IPC y de la ECV de 1999 (INEC).

22 Los cifras se han ajustado estacionalmente para evitar las molestias de efectos estacionales.23 La forma de serrucho de la curva de transporte refleja la baja frecuencia de los ajustes de las tarifas del transporte público y la subsiguiente erosión

de su valor real, debido a la inflación.

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Gráfico 1.5EL PRECIO (RELATIVO) DE BIENES DIFERENTES HA VARIADO SIGNIFICATIVAMENTE EN EL TIEMPO

Fuente: Cálculos de los autores a partir de datos del IPC y ECV de 1999 (INEC).

sumo de diferentes grupos de bienes permanecen constantes en el tiempo. Los gastos totaleshan registrado un aumento lineal cercano a 10%, debido principalmente a aumentos en elcosto de la vivienda y de los servicios.

En comparación, el costo de la canasta familiar promedio ha disminuido en 16%, aunquelos cambios en el costo de esta canasta difieren según el nivel de ingreso del hogar (cuadro1.9). Los hogares no pobres han observado una disminución de cerca de 20% en el costo de sucanasta familiar, en comparación con 2% para los hogares pobres. Esta disminución se puedeatribuir casi en su totalidad a cambios en el costo de bienes duraderos, de los cuales los hoga-res no pobres consumen una gran cantidad.

Son tres las razones que explican el impacto diferencial que tienen en los hogares pobres yno pobres los cambios en el precio de los bienes duraderos. Primera, los hogares no pobresgastan relativamente más en compras de bienes duraderos y, por tanto, se benefician relativa-mente más de bajas en los precios. Segunda, y mucho más importante en términos cuantitati-vos, las familias de ingreso más alto poseen existencias mayores de bienes de consumo duraderos

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(en particular automóviles y electrodomésticos). Por ende, obtienen más servicios de estosbienes. Tercera, el costo del crédito disminuyó y aumentó su disponibilidad como resultadode la dolarización. Dado que el crédito de consumo se asigna principalmente a hogares nopobres, estos cambios sirvieron para expandir su capacidad para comprar y consumir bienesduraderos.

Gráfico 1.6LA BAJA DEL COSTO DE BIENES DURADEROS SE ASOCIA CON LA BAJA

DEL COSTO DE LOS BIENES COMERCIALIZABLES

Fuente: Cálculos de los autores a partir de datos del IPC y la ECV de 1999 (INEC).


Porcentaje de cambios E C E C E C

Alimentos -4,44 -2,55 -3,87 -2,08 -5,46 -4,37Transporte/Comunicaciones 2,31 1,33 2,77 1,49 1,70 1,36Abarrotes no comestibles -1,04 -0,60 -1,16 -0,62 -1,02 -0,81Ropa -0,04 -0,02 -0,05 -0,03 -0,02 -0,02Bienes duraderos (compras) -2,62 -1,51 -3,62 -1,94 -0,69 -0,55Agua, gas, electricidad 4,97 2,86 4,13 2,22 7,84 6,28Vivienda 10,94 6,29 11,15 5,99 7,82 6,26Bienes duraderos (consumo) - -22,31 - -24,34 - -10,50Total 10,08 -16,51 9,36 -19,32 10,18 -2,35

Cuadro 1.9LOS CAMBIOS DE PRECIOS DEBIDO A LA DOLARIZACIÓN HAN BENEFICIADO

PRINCIPALMENTE A LOS HOGARES NO POBRES

Fuente: Cálculos de los autores a partir de datos de la EVC de 1999.G: Gasto. C: Consumo.

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Por último, en la medida en que la dolarización representa un fenómeno reciente, no pode-mos juzgar como definitivo su impacto en el consumo (según se describió). Todavía faltan porentregarse diversos resultados positivos. Por ejemplo, lo más probable es que la dolarizaciónllevará a la expansión de la gama de servicios que ofrece el sector financiero. De manerasimilar, es probable que las empresas que sobrevivieron a la crisis de 1999 y que se hanajustado a la dolarización ahora se encuentren en condiciones mucho mejores para emprenderproyectos eficientes de inversión, aumentando los niveles de productividad, los niveles deempleo y los salarios reales.

CONCLUSIONES

En el presente capítulo hemos planteado que el crecimiento ineficiente y la inestabilidad eco-nómica han paralizado la capacidad de Ecuador para reducir la pobreza. Asimismo, hemosdebatido que el comportamiento del crecimiento se relaciona íntimamente con el comporta-miento de la PTF –es decir, el crecimiento económico depende en alto grado del crecimiento dela productividad, el cual, a su vez, depende de la calidad de los insumos, instituciones ypolíticas.

En los últimos años, esta conexión entre productividad y crecimiento económico se hahecho todavía más pertinente, después de que Ecuador decidiera adoptar la divisa de EstadosUnidos como su moneda nacional, renunciando, por ende, a la opción de utilizar las políticascambiarias para generar aumentos temporales de competitividad y crecimiento. Si bien ladecisión de adoptar el dólar como patrón de la economía mejoró sin duda alguna el clima deinversión, tranquilizó a los inversionistas potenciales y, por tanto, aumentó potencialmente lacapacidad de la economía para generar empleo y reducir la pobreza; se necesitarán aumentossostenidos de la productividad para mantener tasas positivas de crecimiento.

A lo largo del capítulo también hemos hecho hincapié en el impacto negativo que ha tenidola volatilidad de las políticas internas en el crecimiento de la economía y de la productividad.

Por consiguiente, las políticas dirigidas a preservar la estabilidad con disciplina fiscal y, enparticular, a aumentar la productividad económica y la competitividad, dan esperanzas defomentar un crecimiento positivo sostenido. En las páginas iniciales del presente capítulo seanalizó el uso de medidas fiscales para alcanzar estas metas, mientras que a lo largo de lo queresta del presente informe se examinarán otros tipos de políticas.

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Comprender cómo se distribuye la pobreza, tanto en términos geográficos como de un hogara otro de características diferentes y cómo esto ha cambiado (si es que lo ha hecho) en eltiempo, constituye el primer paso para un análisis de la relación entre pobreza y políticaspúblicas. En el presente capítulo, con base en datos de hogares y dos mapas de la pobrezatrazados para este fin, describimos los factores determinantes de la pobreza y examinamos loscambios en la pobreza durante el período señalado.

El uso de mapas de pobreza nos permite poner bajo el microscopio las cifras de la pobreza,en el sentido de que esas cifras proporcionan una imagen muy detallada de la distribución dela pobreza en el espacio y de los cambios de ésta en el tiempo. Esta imagen revela un gradosignificativo de heterogeneidad que aprovechamos para identificar correlatos locales del cre-cimiento y de la pobreza.

El análisis de los cambios en la pobreza nos permite identificar ‘puntos calientes’, o áreasdonde la pobreza ha crecido de manera significativa a lo largo de la década, además de analizarlos principales desafíos que plantean estos cambios en esas áreas. Además, el análisis de correlatosde crecimiento y disminución de la pobreza nos permite identificar políticas que puedan ayudara que estas áreas reversen tendencias negativas de pobreza.

Las principales conclusiones del capítulo son:

• Los pobres tienden a vivir en hogares más grandes, a ser menos educados, a sufrir demayor desempleo y a tener menos acceso a los servicios básicos que sus contrapartes nopobres.

• En 2001, la tasa de pobreza nacional basada en el consumo ascendía a 45% en compara-ción con 40% en 1990, aunque si podemos considerar a éste como un aumento estadísti-camente significativo, depende de la prueba estadística escogida.

• Sin embargo y sin ambigüedad alguna, algunas zonas sí experimentaron aumentos signifi-cativos de la pobreza. En especial, las tasas de pobreza de las zonas urbanas de la Costa yde la Sierra fueron más de 80% más altas en 2001 que en 1990.

• La urbanización de la pobreza fue el resultado de: (i) flujos migratorios de las zonas ruralesa las urbanas y de zonas urbanas a otras zonas urbanas atraídos por mejores condiciones devida y oportunidades económicas, y (ii) el carácter particular de la crisis de 1999, la cualafectó en particular a los hogares urbanos de clase media.

• Virajes en el empleo del sector agrícola al sector no agrícola parecen estar correlacionadoscon disminuciones de la pobreza.

El resto del capítulo se organiza de la siguiente manera: La primera sección presenta lascifras de pobreza y desigualdad, así como el perfil de la pobreza para 2001. Con base en losmapas de la pobreza, la segunda sección presenta estimaciones consistentes de la pobreza para1990 y 2001 y examina los cambios en la pobreza y su distribución para el período. La tercerasección explora los factores determinantes locales de la pobreza y los cambios de la pobreza.La cuarta sección presenta las conclusiones.

Capítulo 2CARÁCTER, DISTRIBUCIÓN Y EVOLUCIÓN

DE LA POBREZA EN 1990-2001

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REVISIÓN Y PERFIL DE LA POBREZA

¿Cuáles son los niveles de pobreza y desigualdad en Ecuador? ¿Cómo se distribuyen la pobre-za y la desigualdad a lo largo y ancho del país? ¿Cuáles son las características de los pobres?Y, ¿difieren estas características de una región a otra? En la presente sección ofrecemos unavisión general de las condiciones de pobreza y desigualdad en Ecuador en 2001 –el año parael cual se dispone de datos más recientes en el ámbito nacional. Presentamos cifras actuali-zadas de la pobreza y la desigualdad y examinamos los principales factores determinantesde la pobreza en el entorno del hogar, posponiendo para la sección siguiente el análisis de loscambios en la pobreza en el tiempo.

Pobreza y desigualdad en Ecuador en 2001

Construimos medidas de la pobreza y la desigualdad para 2001, utilizando la Encuesta deCondiciones de Vida de 1999 y el Censo de Población de 2001, siguiendo la metodología quese describe bajo el subtítulo “Cartografía de la pobreza en Ecuador”. Antes que en el ingreso,medimos la pobreza y la desigualdad con base en el consumo y lo hacemos por diversasrazones, siendo la más importante de ellas el hecho de que el consumo fluctúa mucho menosque el ingreso durante el transcurso de un mes o año en particular, y que la gente tiende ainformar sobre los gastos con mayor exactitud de que lo hace con el ingreso.

Las medidas de la pobreza son una función del umbral de la pobreza, entre otras cosas.Fijamos el valor del umbral de la pobreza para 2001 de modo que sea comparable con el de1990 y nos permita producir cifras comparables de pobreza para la década1. Debido a que estevalor del umbral de la pobreza puede diferir del valor utilizado en otros informes, las cifrasque presentamos pueden no ser estrictamente comparables con las cifras presentadas en esosinformes (en especial, no son comparables con las presentadas en Banco Mundial, 2002).

El conteo de la pobreza nacional para 2001 fue de 45%2. Sin embargo, los pobres no sedistribuyeron de manera uniforme de una zona a otra y de una región a otra. La pobreza fuemás frecuente en las zonas rurales, en la Sierra en particular, que en las zonas urbanas, y la

1 El umbral de la pobreza se fija como un nivel de consumo de 15.807 sucres (o 1,3 dólares) per cápita por día.2 Esta cifra no incluye a Oriente. Infortunadamente no podemos calcular las cifras de la pobreza para esta región porque no fue incluida en la ECV de

1999.

Incidencia Brecha RigorP0 P1 P2

Nacional (sin Oriente) 0,45 0,18 0,10Quito 0,18 0,05 0,02Guayaquil 0,34 0,11 0,05Costa urbana 0,46 0,17 0,09Sierra urbana 0,46 0,19 0,01Costa rural 0,58 0,21 0,10Sierra rural 0,66 0,33 0,20

Cuadro 2.1EN 2001, CASI LA MITAD DE LA POBLACIÓN DE LA SIERRA Y LA COSTA ERA POBRE

Fuente: Cálculos de los autores a partir de datos de la ECV de 1999 y Censo de Población de 2001.Cálculos basados en el agregado total del consumo, según se describe en “Cartografía de la pobreza en Ecuador”.Las medidas de la Sierra y la Costa urbanas excluyen a Quito y Guayaquil.

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27CARÁCTER, DISTRIBUCIÓN Y EVOLUCIÓN DE LA POBREZA EN 1990-2001

pobreza rural fue más pronunciada (brecha de pobreza) y más grave que la pobreza urbana3.Las diferencias regionales fueron muy marcadas en las zonas rurales, pero insignificantes enlas zonas urbanas (excluyendo a Quito y Guayaquil). Por último, la incidencia más baja de lapobreza se registró en las dos ciudades más grandes del país, si bien los niveles de pobreza deGuayaquil duplicaron los de Quito.

El consumo estaba distribuido de manera más desigual en la Sierra que en la Costa y,dentro de las regiones, las zonas urbanas eran más desiguales que las rurales (cuadro 2.2)4.Estos patrones son consistentes con los registrados en anteriores Evaluaciones de la pobreza(Banco Mundial, 1996 y 2000c).

3 Las zonas urbanas se definen según la división administrativa de Ecuador (División Político-Administrativa). En consecuencia, si bien los cantonesurbanos así definidos tienden a tener poblaciones más grandes y densidades de población superiores, no seguimos un corte de tamaño de poblaciónespecífico como se acostumbra.

4 Una comparación de medidas de desigualdad en 1990 y 2001 sugiere que la desigualdad ha aumentado a lo largo de la década. Sin embargo, esnecesario que interpretemos estos resultados con cautela, ya que las medidas para ambos años se basan en agregados de consumo algo diferentes y,por tanto, tal vez no sean estrictamente comparables. Para un análisis detallado del aspecto de la comparación, véase Lanjouw y Lanjouw (1997).

5 Nótese, sin embargo, que la relación entre pobreza y tamaño del hogar es sensible a suposiciones acerca de las economías de escala del consumo.

Condiciones de vida y las características de los pobres

Aunque los pobres de todos los lugares viven en circunstancias marginales respecto de condi-ciones de vivienda y acceso al empleo y a los servicios básicos, las condiciones de vida varíanmucho a lo largo y ancho del país. Analizamos brevemente algunas de las diferencias y atribu-tos comunes existentes entre los pobres y los no pobres y de una región a otra región. Nuestroenfoque se centra en las características demográficas y resultados del mercado laboral, ya queéstos son los que mejor encajan con el alcance del informe, mientras en el Apéndice de losdatos (cuadro AD.1) presentamos una descripción detallada de los factores determinantespotenciales de la pobreza.

Composición del gasto: Como lo planteamos en el capítulo 1, los hogares pobres tienden agastar relativamente más que sus contrapartes no pobres en alimentos y servicios y relativa-mente menos en bienes duraderos.

Características del hogar: En términos de su tamaño y composición, existen diferencias mar-cadas entre los hogares pobres y no pobres. Los hogares pobres son significativamente másgrandes que los no pobres y, por consiguiente, tienden a tener mayores relaciones de depen-dencia (es decir, número de dependientes por cada preceptor de ingresos)5. Sin tener en cuenta

Cuadro 2.2LA DESIGUALDAD EN EL CONSUMO ES MAYOR EN LA SIERRA Y EN LAS ZONAS URBANAS

GE0 GE1

Quito 0,35 0,39Guayaquil 0,31 0,34Costa urbana 0,31 0,35Sierra urbana 0,41 0,46Costa rural 0,26 0,33Sierra rural 0,39 0,47

Fuente: Cálculos de los autores a partir de datos de la ECV de 1999 y Censo de Población de 2001.Cálculos basados en el agregado total del consumo, según se describió en “Cartografía de la pobreza en Ecuador”.Las medidas de la Sierra y la Costa urbanas excluyen a Quito y Guayaquil.

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el tamaño del hogar, los hogares con ciertos tipos de personas también tienen mayores proba-bilidades de ser pobres. Sin embargo, en el caso de Ecuador, no se trata de hogares con unamujer o personas de más edad como cabeza de familia, como lo habríamos podido suponer,sino de hogares con más niños (cuadro 2.3).

Etnia: Resulta tarea difícil definir quién es y quién no es indígena en Ecuador, ya que noparece existir un criterio único que distinga a las poblaciones indígenas y no indígenas. Paralos fines del presente trabajo, vamos a clasificar a la gente como indígena si habla una o máslenguas indígenas. Sin embargo, dado que esta definición tal vez no sea satisfactoria paratodos, también presentamos en el recuadro 2.1 un análisis breve sobre el tema de la identifica-ción étnica.

Existen mayores probabilidades de que los hogares en los cuales uno o más miembroshablan una lengua indígena sean pobres y tengan acceso limitado a los servicios básicos. Loanterior es particularmente cierto para la Sierra rural, donde se concentra la mayoría de lapoblación indígena.


Urbana Rural

No pobre Pobre No pobre Pobre

Demografía de los hogares

Tamaño del hogarCosta 4,80 6,67 4,79 7,23Sierra 4,49 5,85 4,44 6,30

Mujer cabeza de hogarCosta 0,20 0,20 0,17 0,09Sierra 0,18 0,16 0,13 0,13

Edad del jefe del hogarCosta 45,45 45,84 46,48 47,48Sierra 44,99 43,04 44,67 46,82

Etnia

Porcentaje de personas mayores de seisaños que sólo hablan quechua

Costa 0,00 0,00 0,00 0,00Sierra 0,00 0,02 0,00 0,03

Porcentaje de personas mayores de seisaños que hablan castellano y quechua

Costa 0,00 0,01 0,00 0,00Sierra 0,01 0,12 0,05 0,23

Educación

Jefe cabeza de hogar analfabetaCosta 0,04 0,22 0,11 0,20Sierra 0,03 0,13 0,04 0,28

Cursos terminados por el jefe cabeza de hogarCosta 9,76 5,47 6,53 4,22Sierra 10,05 5,68 7,65 3,48

Cuadro 2.3LAS CARACTERÍSTICAS DEMOGRÁFICAS DE LOS HOGARES POBRES Y NO POBRES VARÍAN DE UNA REGIÓN

A OTRA Y DE LAS ZONAS URBANAS A LAS RURALES

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Recuadro 2.1Conteo de la población indígena y afroecuatoriana

Según el Censo de Población de 2001, 7% de la población ecuatoriana es indígena y 5% es de ascendencia africana (etnia recono-cida por los encuestados). Sin embargo, estos grupos no se distribuyen de manera uniforme en el territorio ecuatoriano. La poblaciónindígena se concentra en las zonas rurales y en la región de la Sierra. La población negra, en comparación, se concentra principal-mente en las zonas urbanas de la región de la Costa, sobre todo en la provincia de Esmeraldas (León 2003).Sin embargo, resulta difícil evaluar hasta qué punto el tamaño y la localización de estos grupos se han modificado en el tiempodebido a la falta de un criterio coherente e integral para definir la etnia. Tradicionalmente, las encuestas han clasificado exclusivamen-te a las personas en diferentes grupos étnicos con base en la lengua, y no fue sino hasta 2001 cuando en el Censo de Población y enotros sondeos se incluyó una pregunta sobre etnia reconocida por los mismos encuestados.Los resultados obtenidos según ambas ‘definiciones’ son muy variados (cuadro R.2.1.1), llegando a ser insuficientes respecto de lascifras suministradas por las organizaciones indígenas. Según estos grupos, ni la lengua ni los criterios de etnia reconocidos por losmismos encuestados logran identificar con precisión a la verdadera población indígena, argumentando que, de acuerdo con suspropios cálculos, la tercera parte de la población pertenece a este grupo étnico.

Las anteriores discrepancias dificultan muchísimo obtener información estadística de aceptación general. Este hecho es particular-mente infortunado teniendo en cuenta la importancia social y política que el movimiento indígena ha adquirido en los últimos años. Esnecesario, entonces, convertir en hábito incluir en los distintos sondeos que realizan el INEC y otras instituciones preguntas deidentificación étnica que sean comparables y, en la medida de lo posible, satisfactorias para todas las partes involucradas.

Cuadro R 2.1.1El carácter multidimensional de la etnia

Informa Habla lengua nativa Ambos

Indígena 6,1 4,6 6,6 Ecuatorianos de ascendencia africana 5,0 n.a n.a Negros 2,3 n.a n.a Mestizos 2,7 n.a n.a

Fuente: León (2003). Los datos para adultos mayores de 15 años se han recabado del Censo de Población de 2001.

Educación: El nivel de educación del jefe del hogar tiene una relación muy fuerte con elestado de pobreza del hogar. El jefe cabeza de hogar pobre promedio, tanto en las zonasurbanas como en las rurales, no ha terminado sus estudios de primaria (seis años) y, mientraslas tasas de alfabetismo se acercan a 90% del país, cerca de 20% de los hogares pobres tienecomo cabeza de familia a una persona analfabeta. La situación es muy preocupante en laszonas rurales en especial y entre los hogares indígenas.

Empleo: El empleo es la principal fuente de ingreso para la gran mayoría de hogares y, portanto, uno de los factores determinantes principales de la pobreza. Si bien no existen diferen-cias significativas en las tasas de empleo del jefe del hogar entre hogares pobres y no pobres,el porcentaje de miembros del hogar empleados es mayor entre estos últimos.

El tipo y el sector de empleo también tienen impacto en la pobreza. El sector informalofrece empleo a una proporción más alta de los pobres que de los no pobres, sobre todo en laSierra. El empleo agrícola se correlaciona positivamente con la pobreza, en tanto que el em-pleo en el sector no agrícola (en particular el sector no agrícola de alta productividad) secorrelaciona negativamente con la pobreza.

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Correlatos de la pobreza

En la presente sección, con el fin de examinar más detenidamente la relación entre pobreza yalgunas de las variables que analizamos antes, utilizamos modelos de probabilidad condicio-nada, en los cuales el estado de pobreza del hogar se modela como función de variables‘exógenas’. Una vez se tiene en cuenta el efecto de otros factores, este enfoque nos permiteidentificar variables directamente correlacionadas con la pobreza. Calculamos estos modelospor región y zona por separado, para poder explicar la variación de las condiciones de vida delos hogares pobres y de los no pobres.

En la presente sección analizamos brevemente los resultados de estas estimaciones, y enlos capítulos 3 y 4 hacemos un examen más detallado de los correlatos de la pobreza urbana yrural. En especial, identificamos correlatos comunes de las zonas urbanas a las zonas ruralesde diferentes regiones. Los resultados tienden a confirmar los correlatos que hemos presenta-do antes, relacionados con los factores determinantes de la pobreza.

Factores urbanos comunes: Tanto en la Costa como en la Sierra, la pobreza urbana pareceestar relacionada con (i) tamaños más grandes de hogares, (ii) bajos niveles de educación deljefe del hogar, y (iii) desempleo del jefe del hogar y/o de otros miembros del mismo. Otrosfactores pertinentes son el acceso inadecuado a los servicios básicos y el hecho de no serpropietarios de la vivienda.

Urbano Rural


Empleo (para miembros mayores de diez años de edad)

Jefe de hogar empleadoCosta 0,89 0,84 0,88 0,89Sierra 0,89 0,88 0,95 0,95

Porcentaje de miembros del hogar empleadosCosta 0,51 0,42 0,52 0,45Sierra 0,53 0,47 0,60 0,58

Porcentaje de miembros informalesCosta 0,35 0,35 0,44 0,41Sierra 0,34 0,41 0,45 0,54

Porcentaje de miembros en el sector agrícolaCosta 0,03 0,09 0,19 0,25Sierra 0,03 0,14 0,25 0,40

Porcentaje de miembros en el sector no agrícolaaltamente productivo

Costa 0,35 0,19 0,21 0,10Sierra 0,35 0,17 0,24 0,08

Porcentaje de miembros en el sector no agrícolapoco productivo

Costa 0,12 0,13 0,10 0,09Sierra 0,13 0,15 0,10 0,08

Cuadro 2.4EL EMPLEO REDUCE LA POBREZA DE MANERA EFECTIVA

Fuente: Cálculos de los autores a partir de datos de la ECV de 1999.

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Factores rurales comunes: Tanto en la Costa como en la Sierra, la pobreza urbana parece estarrelacionada con (i) tamaños grandes de los hogares y niveles elevados de hacinamiento, (ii)identificación como indígena del jefe del hogar, (iii) bajos niveles de educación, (iv) desem-pleo del jefe del hogar y (v) empleo del jefe del hogar como trabajador agrícola. Otros factorespertinentes son el acceso inadecuado a los servicios básicos, a la tierra y a los mercados.

ESTIMACIONES CONSISTENTES DE LA POBREZA, 1990-2001

¿Cómo cambió la pobreza a lo largo de la década, si lo hizo? Y, si lo hizo, ¿se distribuyeron loscambios de manera uniforme de una región a otra y de una zona a otra? Respondemos a estosinterrogantes utilizando los mapas de pobreza para 1990 y 2001. Analizamos tendencias de lapobreza en el plano de región y de cantón, así como cambios en las zonas urbanas y rurales,dando algunas explicaciones tentativas para el patrón que observamos.

Cartografía de la pobreza en Ecuador: breve introducción

Los años noventa fueron un período de intensa actividad de recaudación de datos en Ecuador–iniciativa de la cual se beneficiaron significativamente los autores en la preparación del in-forme. En especial, tener acceso a dos Censos de Población para 1990 y 2001 y a diversasEncuestas de Condiciones de Vida para 1994, 1995, 1998 y 1999, nos permitió trazar mapascomparables de la pobreza para 1990 y 2001 y, a partir de estos mapas, analizar los cambiosen la pobreza durante la década. Estos dos mapas representan la primera de estas secciones y,en consecuencia, el trabajo que se analiza en el presente informe debe ser considerado comoun trabajo novedoso e innovador.

A diferencia de trabajar con una muestra limitada de la población, hacerlo con mapas de lapobreza basados en datos del censo mejora de dos maneras importantes nuestra comprensión dela evolución y distribución de la pobreza. Primera, nos permite estudiar la pobreza a un nivelmuy desagregado –en el caso de Ecuador, el nivel de cantón y de parroquia. Segunda, posibilitala construcción de errores estándar para nuestras cifras de la pobreza de modo que se puedaevaluar el nivel de exactitud con el cual medimos la pobreza y los cambios en la pobreza.

Recuadro 2.2La necesidad de una nueva ECV de Ecuador

Las estimaciones de consumo y pobreza para 2001 se hicieron con base en la Encuesta de Condiciones de Vida de 1999 y el Censode Población de 2001. Son dos las condiciones requeridas para que estos cálculos reflejen con exactitud el nivel y distribución de lapobreza en 2001. En primer lugar, la mayor parte de la heterogeneidad de la pobreza tiene que originarse en los datos de 2001. Enel presente texto aducimos que en realidad así es. En segundo lugar, el modelo estructural utilizado para proyectar el consumo debeser estable –es decir, los rendimientos, en términos de consumo, para las características y activos del hogar y del vecindario, debenpermanecer constantes entre 1999 y 2001.Teniendo en cuenta el carácter particular del período que separa ambas bases de datos, no podemos sentirnos absolutamenteseguros de que se mantenga la segunda condición. Por esta razón es absolutamente necesario validar nuestros resultados utilizan-do datos de consumo más actualizados. La disponibilidad de estos datos depende de la elaboración de una nueva ECV para Ecuadoro, por lo menos, de la recaudación de datos de ingreso y gasto íntegramente comparables con los de la ECV de 1999. Estos datosdeben comprender todas las tres regiones: la Costa, la Sierra y el Oriente.En el Anexo 4 se analizan con mayor detenimiento los requerimientos de datos para la medición y control de indicadores de pobrezay sociales.

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Los mapas para 1990 y 2001 se trazaron según la metodología propuesta en Elbers, Lanjouwy Lanjouw (2003). En el Anexo 3 se hace una descripción pormenorizada de esta metodologíay de su adaptación para elaborar el panel del mapa. En pocas palabras, cada mapa es la com-binación de una ECV y de un Censo de Población –en el caso que nos ocupa, la ECV de 1994 yel Censo de Población de 1990 para el mapa de 1990, y la ECV de 1999 y el Censo de Pobla-ción de 2001 para el mapa de 2001. A partir de los datos de la ECV, diseñamos un modeloeconométrico para el consumo de los hogares y, a continuación, los coeficientes de este mode-

Recuadro 2.3El mapa de necesidades básicas insatisfechas

Ecuador cuenta con dos mapas de necesidades básicas insatisfechas (mapa NBI, de ahora en adelante), trazados a partir de datosde los Censos de Población de 1990 y 2001. Estos mapas se suelen utilizar en la formulación de políticas sociales. En el presenterecuadro se compara el índice de necesidades básicas insatisfechas, en el cual se basan estos mapas, con la medida de pobreza(monetaria) desarrollada a lo largo del presente capítulo, la cual sirve de base para el mapa de la pobreza.El índice de NBI es la sumatoria ponderada de cinco tipos de variables e indicadores en el ámbito del hogar; (i) características de lavivienda; (ii) grado de acceso a servicios básicos; (iii) tasa de dependencia del hogar; (iv) presencia de niños en edad escolar que noestán yendo a la escuela, y (v) número de personas por habitación (hacinamiento).Debido al carácter limitado de las variables que sustentan el índice de NBI y a la metodología utilizada para su elaboración, es posibleque este índice no suministre información completa sobre pobreza monetaria. En primer lugar, como medida de la depravaciónestructural de la pobreza, el índice de NBI se correlaciona sólo parcialmente con la pobreza de consumo, la cual muestra, por logeneral, un comportamiento cíclico más variable (gráfico R 2.3.1). Segundo, según esta metodología, los hogares se consideranpobres si tienen una o más necesidades básicas insatisfechas, aun cuando no sea necesariamente idéntico el impacto de necesida-des diferentes en el bienestar del hogar.Considerando que ambas medidas reflejan aspectos diferentes de la pobreza, entonces es posible que la evaluación del índice deNBI difiera del de la pobreza monetaria en 1990-2001, como es en realidad el caso. La pobreza estructural, medida por el índice deNBI, disminuyó durante este período, mientras aumentó la pobreza monetaria, como lo planteamos a continuación.

Fuente: Sistema Integrado de Indicadores Sociales del Ecuador (Siise, 2002d) y Mapa de la Pobreza 2001, elaborado para el presente informe.

Gráfico R 2.3.1El índice de NBI no refleja plenamente la pobreza monetaria,

si bien se correlaciona positivamente con ella

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lo se aplican a los datos del Censo de Población con el propósito de predecir el consumo paratodos los hogares de la población y, utilizando este pronóstico, calcular la pobreza. Comoquiera que la pobreza calculada de esta manera es en realidad el producto de informaciónrecabada en dos períodos diferentes, vale la pena evaluar si la variación observada en lascifras es causada por una determinada fuente de datos. En nuestro caso, antes que en las ECV

de 1994 y 1999, la mayor parte de la heterogeneidad que respalda las cifras de la pobreza seorigina en los Censos de Población de 1990 y 2001, de manera que tenemos plena confianzaen considerarlos como medidas exactas de la pobreza en 1990 y 2001.

Sin embargo, garantizar la capacidad de comparación de un mapa a otro resultó algo com-plicado y demandó mayor esfuerzo del que puede haber sugerido el párrafo anterior. En espe-cial, los módulos de gastos utilizados en las ECV de 1994 y 1999 no eran idénticos, de modoque fue necesario producir agregados de consumo comparables y umbrales de pobreza com-parables para poder producir cifras comparables de pobreza. En los totales comparables deconsumo se incluyen 60% de consumo total en 1990 y 55% de consumo total en 2001. Con-siderando que estas participaciones pueden parecer pequeñas, comprobamos la solidez denuestros resultados encontrando que las cifras de la pobreza no tenían en cuenta la exclusiónde aquellos artículos de consumo no incluidos en el total comparable (cuadro 2.6).

Por último, es importante mencionar que, para 2001, no logramos producir cifras de po-breza para el Oriente, ya que la ECV de 1999 no entrevistó a ninguna de las familias que vivíanen esta región. Se trata de una advertencia importante en nuestro análisis y debemos aprenderde ella: ningún método econométrico o aproximación es un sustituto lo suficientemente bue-no para datos básicos.

La evolución y distribución de la pobreza en 1990-2001: tendencias principalesy cambios en el ámbito de cantón6

Una comparación no refinada de las cifras de la pobreza nacional para 1990 y 2001 indica undeterioro de bienestar a lo largo de la década, acompañado de un aumento de la tasa de pobre-za nacional de 40 a 45% y de un incremento en el número de pobres de 3,5 millones a 5,2millones durante el período (cuadro 2.5). Sin embargo, con todo lo alarmante que puedaparecer esta información en un principio, es necesario interpretarla con cautela. Estas cifrasson imprecisas en razón de la metodología indirecta aplicada en los cálculos de la pobreza (esdecir, antes que observarlo, imputar el consumo). En consecuencia, de la precisión con la cualse calcularon las tasas de pobreza de 1990 y 2001 dependerá si el aumento observado en lapobreza es en realidad estadísticamente significativo– es decir, dependerá de cuán grandes opequeños sean los errores estándar relacionados con cada una de esas tasas.

Utilizamos dos conjuntos diferentes para dilucidar si es real el aumento de la pobreza en elámbito nacional– una prueba bilateral (a dos extremos) (menos rigurosa y, por ende, conmayor probabilidad de aceptar que el aumento es real). Lamentablemente, los resultados deambas pruebas son contradictores: según la primera prueba, rechazamos la hipótesis de que lapobreza sí aumentó, mientras aceptamos que sí aumentó de acuerdo con la segunda prueba.

¿Los anteriores resultados implican que no podemos sacar conclusiones respecto de cam-bios en la pobreza a lo largo de la década? En realidad no. Primero, aún si no podemos llegar aconcluir con certeza que la tasa de pobreza nacional aumentó durante 1990 y 2001, definitiva-

6 De la familia FGT, las relaciones de recuento son las únicas estadísticas de la pobreza que se pueden comparar en el tiempo, teniendo en cuenta lametodología utilizada para trazar los mapas de la pobreza de 1990 y 2001 (Lanjouw, Olson y Lanjouw, 1997).

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mente podemos concluir que no disminuyó. En otras palabras, todos los avances logrados entérminos de reducción de la pobreza, a comienzos de la década, desaparecen con la crisis de1999. En segundo lugar, como lo analizamos a continuación, sí observamos aumentos de lapobreza estadísticamente significativos en algunas zonas del país. En conjunto, estos hechosindican que es muy probable que la pobreza sí haya aumentado en Ecuador, y así lo suponemosen lo que resta del presente informe.

Dado que generalmente las tendencias nacionales ocultan una cantidad importante de va-riaciones regionales, ahora centramos nuestra atención en los cambios en la pobreza de unazona a otra y de una región a otra. Las zonas urbanas, tanto en la Sierra como en la Costa,registraron aumentos significativos de 100 y 80%, respectivamente, en la relación de conteo7.En comparación, las tasas de pobreza en las zonas rurales, las cuales fueron las más altas tantoen 1990 como en 2001, parecieron estables a lo largo de la década8.

De la misma manera que las tasas de pobreza varían a través del espacio y del tiempo,parece que los pobres se concentran en ciertas zonas y regiones y que se desplazan a lo largoy ancho del país en el tiempo (cuadro 2.6). En 1990, la Sierra rural albergaba la mayor propor-ción de personas pobres (37%), seguida por la Costa rural (28%). Sin embargo, en 2001, lospobres se encontraban más concentrados en las zonas urbanas (20 y 26% en la Sierra y en laCosta, respectivamente). En consecuencia, durante el período, el número absoluto de pobresaumentó en 300% en la Costa urbana y en 500% en la Sierra urbana, mientras disminuyó en36% en la Costa rural y 13% en la Sierra rural. Guayaquil y Quito, en particular, registraronaumentos en el número absoluto de pobres, si bien estos cambios fueron de menor importan-cia que los observados en otras zonas urbanas.

7 Independientemente de la prueba utilizada, los aumentos de la pobreza urbana son significativos. Este resultado contradice la evidencia presentadaen León (2002), donde, utilizando la Encuesta de Empleo, Desempleo y Subempleo (INEC), el autor demuestra que en 1990-2001 declinó la pobrezaurbana. Se trata de un sondeo de fuerza laboral y, como tal, incluye información sobre ingreso (laboral) exclusivamente. Teniendo en cuenta que lasmedidas de pobreza con base en el consumo generalmente se consideran más confiables y estables en el tiempo que las basadas en el ingreso,confiamos en que las medidas que presentamos en el presente informe constituyan una descripción más exacta de la evolución de la pobreza urbanadurante este período.

8 Al igual que con las cifras de pobreza nacional, rechazamos la hipótesis de aumentos de la pobreza en la Sierra rural entre 1990 y 2001, según laprueba bilateral y la aceptamos según la prueba unilateral.

Cuadro 2.5AUMENTOS DE LA POBREZA GENERAL Y, EN PARTICULAR, DE LA POBREZA URBANA

1990 2001 2001Gasto total Gasto comparable Gasto total

HC Error estándar HC Error estándar HC Error estándar

Nacional 0,410 0,020(sin Oriente) 0,403 0,019 0,452 0,023 0,451 0,024

Quito 0,222 0,021 0,243 0,016 0,185 0,012Guayaquil 0,382 0,018 0,386 0,028 0,337 0,024Costa urbana 0,258 0,015 0,464 0,013 0,464 0,031Sierra urbana 0,213 0,017 0,467 0,029 0,459 0,020Costa rural 0,505 0,025 0,504 0,017 0,587 0,026Sierra rural 0,528 0,019 0,617 0,034 0,663 0,028Oriente urbano 0,192 0,020Oriente rural 0,598 0,026

Fuente: Cálculos de los autores a partir de datos de la ECV de 1999 y del Censo de Población de 2001. Las islas Galápagos se clasifican como parte de laCosta rural.

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Además, el crecimiento del número de pobres de las zonas urbanas superó con creces el dela población total, lo cual explica los aumentos significativos de las tasas de pobreza en laszonas que aparecen en el cuadro 2.7, a continuación:

Porcentaje de la población nacional

1990 2001 Crecimiento 1990-2001

Nacional 37,0Quito 8,0 12,0 106,0Guayaquil 15,0 16,0 52,0Costa urbana 15,0 24,0 119,0Sierra urbana 9,0 18,0 174,0Costa rural 22,0 10,0 -37,0Sierra rural 28,0 15,0 -26,0Oriente urbano 0,0 2,0 985,0Oriente rural 4,0 2,0 -24,0


Cuadro 2.7...CRECIENDO MÁS RÁPIDAMENTE QUE LA POBLACIÓN URBANA

A lo largo de la década, la urbanización de la pobreza ha estado acompañada de un procesode urbanización de mayor envergadura. A su vez, el crecimiento de la población en las zonasurbanas es el resultado de tres procesos diferentes: el crecimiento natural de la poblaciónurbana, la emigración rural-urbana y la reclasificación de las parroquias rurales como urbanasdebido a la creación de nuevos cantones10. En el recuadro 2.4 se analiza el primer proceso apartir del Censo de Población de 2001.

9 El total excluye a Oriente teniendo en cuenta la comparación con 2001.10 Según datos suministrados por el INEC, entre 1990 y 2001 se crearon 49 cantones (de un total de 220 cantones en 2001). Detrás de la creación de

nuevos cantones existen complejos factores administrativos y políticos. Mientras la creación de nuevos cantones sí responde al crecimiento de lapoblación de ciertas parroquias rurales, lo cual exige un cambio en la organización administrativa local, la política también está involucrada, debido

Cuadro 2.6EN LAS ZONAS URBANAS EL NÚMERO DE POBRES AUMENTÓ CONSIDERABLEMENTE...

1990 2001 Cambio 1990-2001 (%)

Total de pobres % del total9 Total de pobres % del total Pobres

Nacional 3.620.934(sin Oriente) 3.418.306 100,0 5.223.115 100,0 52,8

Quito 150.208 4,4 339.115 6,5 125,8Guayaquil 496,337 14,5 764.177 14,6 54,0Costa urbana 347.541 10,2 1.370.293 26,2 294,3Sierra urbana 171.504 5,0 1.032.990 19,8 502,3Costa rural 963.164 28,2 610.664 11,7 -36,6Sierra rural 1.289.553 37,7 1.112.195 21,3 -13,8Oriente urbano 4.900Oriente rural 197.728


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Ahora descendemos del ámbito regional al de cantón. La imagen del cantón que aparece enel mapa de 2001 confirma lo que hemos debatido hasta ahora, permitiendo al mismo tiempoun análisis más matizado de la heterogeneidad dentro de la región (gráfico 2.1)11. La inciden-cia de la pobreza es la más elevada (por encima de 60%) en los cantones de la Sierra y tambiénen las provincias de Esmeraldas, Manabí y, en menor grado, Guayas y Los Ríos. Si bien estaszonas cubren gran parte del territorio del país, debemos tener en cuenta que la incidencia de lapobreza es menor en los cantones más poblados (Quito, Guayaquil, Ibarra, Manta, Ambato,Baños, Riobamba, Cuenca, Machala y Loja), de manera que las cifras de pobreza ponderadascon la población son menores que las cifras de pobreza ponderadas con la zona.

Si a continuación comparamos los mapas de 1990 y 2001, encontramos que la pobrezaaumentó de manera significativa a lo largo de la década en 44 de un total de 220 cantones(gráfico 2.2)12. Los mayores aumentos (15 a 25 puntos porcentuales) se registraron en canto-nes localizados en las provincias de Azuay, Bolívar, Cotopaxi, Guayas, Loja, Manabí y Pi-chincha13.

Surge entonces la pregunta sobre cuáles son las causas de la pobreza y, especialmente, losaumentos significativos de la pobreza en algunos cantones (urbanos). En la siguiente secciónanalizamos este aspecto con detenimiento.

Recuadro 2.4Migración interna en Ecuador

En este recuadro se describen la magnitud y los patrones de la migración interna en Ecuador, a partir de los datos del Censo dePoblación de 2001. El análisis se basa en respuestas individuales a preguntas sobre (i) lugar de nacimiento; (ii) residencia actual, y(iii) lugar de residencia hace cinco años, de manera que excluye a emigrantes estacionales. Sólo se tienen en cuenta personasnacidas en Ecuador. Sucintamente, las principales conclusiones son:

• La mayor parte de los movimientos migratorios (más de 60%) son de una zona urbana a otra zona urbana, antes que de una zonarural a una zona urbana, si bien existen algunas diferencias de una región a otro (es decir, los flujos de zona rural a zona urbanason más comunes en la Sierra y en el Oriente que en la Costa). Lo anterior no debe sorprendernos teniendo en cuenta que 73%de la población vive en las zonas urbanas.

• Sólo Quito y Guayaquil son el destino de 29% de todos los emigrantes internos (13 y 16%, respectivamente).• Respectivamente, cerca de 80, 70 y 67% de la población vive en la provincia, en el cantón y en la parroquia donde nacieron. Estas

cifras sugieren que cerca de un tercio de toda la emigración interna ocurre dentro de las provincias, mientras dos tercios ocurrenentre provincias.

En la Sierra y en la Costa es muy poca la emigración entre regiones, comparadas con el Oriente, el cual parece ser el destino netode los emigrantes del resto del país.

a que el Congreso debe aprobar la creación de nuevos cantones. Cuando se crea un cantón, lo que antes era una parroquia rural se convierte en unacabecera cantonal y algunas de las parroquias rurales aledañas (del mismo cantón o de otros) quedan anexadas al nuevo cantón.

11 En el Anexo 5 aparecen las cifras de la pobreza en el ámbito de provincia y de cantón.12 Los aumentos en la pobreza en estos cantones son significativos, independientemente de sí utilizamos una prueba bilateral o unilateral.13 Del total de 220 cantones, sólo hay cuatro para los cuales encontramos disminuciones significativas de la pobreza, según la prueba unilateral. Estos

son: Girón, en la provincia de Azuay, donde la emigración ha sido la más alta del país; Samborondón, en la provincia de Guayas, donde en losúltimos años se han hecho grandes inversiones en infraestructura; Atacames, en las provincias de Esmeraldas y San Cristóbal en la provincia deGalápagos, donde la fuente principal de ingreso es el turismo; y Valencia en Los Ríos y Las Lajas en El Oro.

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Gráfico 2.1LA POBREZA ES MÁS ELEVADA EN LOS CANTONES RURALES DE LA SIERRA

Y EN LA ZONA NORTE DE LA COSTA

Fuente: Cálculos de los autores a partir de datos de la ECV de 1990 y Censo de Población de 2001.

Gráfico 2.2AUMENTOS SIGNIFICATIVOS DE LA POBREZA EN 44 DE 220 CANTONES

Fuente: Cálculos de los autores con base en datos de la ECV de 1999 y el Censo de Población de 2001

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Recuadro 2.5Heterogeneidad urbana y pobreza

Las grandes ciudades suelen albergar a los más pobres y a los más ricos de un país. Por ende, las cifras de la pobreza en el entornode una ciudad pueden ocultar importantes diferencias de bienestar de un grupo de población a otro o de un vecindario a otro. Conayuda del Instituto de Estadística de Ecuador (INEC), elaboramos estimaciones de la pobreza en el ámbito de vecindario para Quito,Guayaquil, Cuenca y Loja. Si bien algunos de estos ‘vecindarios’ albergan hasta 300.000 personas, esta desagregación nos permitecaptar un alto grado de heterogeneidad.

Son significativas las diferencias entre vecindarios en la misma ciudad. Por ejemplo, la pobreza es seis veces mayor en Turubamba(29%) que en Iñaquito (5%), respectivamente el vecindario más pobre y más rico de Quito (cuadro R 2.5.1). Además, en las grandesciudades la dispersión de las tasas de pobreza parece ser mayor (gráfico R 2.5.1).

Nota: En el Apéndice de Datos (cuadro AD.4) aparecen las tasas de pobreza de vecindario para todas las cuatro ciudades.

Gráfico R 2.5.1Heterogeneidad de la pobreza de un vecindario a otro en cuatro ciudades de Ecuador

Cuadro R 2.5.1Las tasas de pobreza varían significativamente dentro de las ciudades

Vecindario más rico Vecindario más pobre

Nombre de la ciudad Pobreza Nombre Pobreza Nombre Pobreza

Quito 0,19 Iñaquito 0,05 Turubamba 0,29Guayaquil 0,34 Febres Cordero 0,10 Ayacucho 0,48Cuenca 0,28 Huaynacápac 0,18 Hermano Miguel 0,38Loja 0,37 El Sagrario 0,23 Sucre 0,35

Fuente: Cálculos de los autores a partir de la ECV de 1999 y Censo de Población de 2001 (INEC).

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DETERMINANTES LOCALES DEL CRECIMIENTO Y DE LA REDUCCIÓN DE LA POBREZA

En las secciones anteriores planteamos la existencia de diferencias importantes entre regio-nes, zonas y cantones. En la presente sección utilizamos estas diferencias para identificaraquellos factores que parecen estar correlacionados con cambios en la pobreza. Con este fin,centramos nuestra atención en los cantones: la unidad geográfica más pequeña para la cualdisponemos de cifras comparables de pobreza, con el propósito de aprovechar la heterogenei-dad relacionada con niveles mayores de desagregación.

Abordamos esta cuestión de dos maneras. Primera, analizamos los factores determinantesde los cambios en la pobreza correlacionando los cambios en las tasas de pobreza en el ámbitode cantón con diversas características iniciales en el ámbito de cantón (es decir, medidas en1990). Luego, examinamos el papel que juega la dinámica del mercado laboral, correlacionandolos cambios en la pobreza con los cambios del empleo y de la composición del empleo en elámbito de cantón.

Condiciones iniciales y cambios en la pobreza

En tanto que la mayor parte de los cantones registraron aumentos positivos de la incidencia dela pobreza entre 1990 y 2001, sólo en 44 de ellos fueron significativos estos incrementos. Ana-lizamos de qué maneras estos cantones se diferencian del resto, si es que lo hacen, y encontra-mos que la mayor parte registró en 1990 niveles de pobreza inferiores al promedio –en otraspalabras, durante 1990-2001, la incidencia de la pobreza registró el mayor aumento en aque-llos cantones con las menores tasas de pobreza en 1999 (gráfico 2.3).

Gráfico 2.3LA POBREZA REGISTRÓ EL MAYOR AUMENTO EN LOS CANTONES CON LAS TASAS

MÁS BAJAS DE POBREZA EN 1990...

Fuente: Cálculos de los autores a partir de datos de la ECV de 1999 y el Censo de Población de 2001.

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En 1990, los cantones también poseían mejores dotaciones que las del cantón promedio(cuadro 2.8). En especial, contaban con (i) niveles superiores de educación entre la poblaciónadulta; (ii) mayor proporción de la fuerza laboral empleada en actividades no agrícolas, y (iii)tasas de acceso a servicios básicos superiores a las del resto del país.

Cuadro 2.8... Y LAS MEJORES DOTACIONES EN TÉRMINOS DE EDUCACIÓN, EMPLEO Y SERVICIOS BÁSICOS

La pobrezaNingún cambio aumentó Diferencia

Observaciones 131 44

Población urbana 0,506 0,541Adultos entre 31 y 40 años de edad 0,099 0,102

Con alguna educación primaria 0,526 0,479 ***Con alguna educación secundaria 0,127 0,149 **Con alguna educación postsecundaria 0,025 0,037 ***Años de educación de jefe del hogar 4,461 4,793Años de educación de cónyuge jefe de hogar 3,894 4,207

Fuerza laboral en agricultura 0,182 0,140 ***Fuerza laboral en sector no agrícola de baja productividad 0,049 0,060 *Fuerza laboral en sector no agrícola de alta productividad 0,086 0,113 ***

Familias con agua en la vivienda 0,460 0,480Familias con agua fuera de la vivienda y porción – lote – tipo 0,284 0,227 *Familias con conexión a alcantarillado 0,190 0,242 *Familias sin conexión a alcantarillado 0,476 0,378 ***Familias con electricidad 0,620 0,638Familias con teléfono 0,054 0,082 ***Familias que eliminan la basura dejándola en un lote o río cercanos 0,469 0,390 *Familias que cocinan con gas 0,491 0,525Familias que cocinan con leña 0,466 0,432Familias que comparten un servicio sanitario con otras familias 0,053 0,074 **Familias con servicio sanitario 0,366 0,474 ***Familias con ducha 0,288 0,349 **Familias que comparten la ducha con otras familias 0,047 0,066 ***Familias que arriendan la vivienda 0,115 0,145 **Familias que viven en viviendas a cambio de servicios 0,045 0,036

Fuente: Cálculos de los autores a partir de datos de la ECV de 1999 y el Censo de la Población de 2001.La diferencia es significativamente diferente de cero a: ***99%, **95%, *90%.

En un principio, los anteriores resultados pueden contradecir la intuición, porque uno espera-ría que dotaciones “mejores” llevarían a una disminución antes que a un aumento de la pobreza.Sin embargo, este hecho pasa por alto dos sucesos importantes registrados en la pasada década;a saber, el carácter particular de la crisis de 1999 y la existencia de grandes flujos migratorios,tanto externos como internos (véase recuadro 2.4 sobre migración interna y recuadro 3.3 sobremigración externa). A continuación hacemos un análisis breve de estos dos aspectos.

Como se planteó en el capítulo 1, el derrumbe de los sistemas financiero y bancario causa-dos por la crisis de 1999, tuvieron un impacto especialmente negativo en las zonas urbanas y,dentro de éstas, en las familias de clase media. Lamentablemente, la carencia de una encuestade hogares posterior a la crisis nos impide comprobar formalmente esta hipótesis a partir dedatos individuales. Sin embargo, lo anterior no implica que esta hipótesis carezca de sustento.Halac y Schmukler (2003) estudian los efectos de las crisis financieras en Argentina, Chile,Ecuador, México y Paraguay utilizando datos del sector financiero de estos países, encontran-

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14 El Censo de Población de 2001 contiene información sobre (i) lugar de nacimiento, (ii) residencia actual y (iii) lugar de residencia hace cinco años paratodas las personas mayores de cinco años. A partir de estas tres variables, diseñamos dos indicadores: migración neta, definida como el porcentaje de lapoblación que vive en un cantón pero no nació allí (es decir, Población que vive en un cantón – Población nacida en un cantón) / Población que vive enun cantón * 100) y migración neta reciente, definida como el porcentaje de la población que vive en un cantón y que hace cinco años no vivía allí (esdecir, Población que vive en un cantón – Población que vivía allí hace cinco años) / Población que vive en un cantón * 100).

15 Consideramos emigrantes recientes a todas las personas que migraron hacia una zona en particular durante los tres años anteriores al sondeo.

do que estas crisis tienen impactos distributivos importantes, tanto en los participantes comoen los no participantes en el sector financiero. Respecto de Ecuador, los autores plantean que,en tanto los grandes inversionistas y prestamistas estaban protegidos contra los efectos nega-tivos de la crisis, los medianos y pequeños (es decir, la clase media urbana) sufrieron muchí-simo. Teniendo en cuenta que sólo dos años separan de la crisis al año 2001, es muy posibleque nuestras cifras para ese año todavía estén algo contaminadas por sus consecuencias, sobretodo en el caso de las zonas urbanas. Como en 1990, las zonas urbanas estaban en mejorsituación económica que las rurales; lo anterior puede explicar en parte por qué la pobrezaaumentó más en aquellos cantones donde, en un comienzo, registraba las tasas más bajas.

Con el objeto de analizar la segunda explicación que ofrecemos antes, elaboramos sustitu-tos para los flujos de migración netos totales y recientes en el ámbito de cantón utilizando elCenso de Población14 de 2001 y los correlacionamos con las tasas de pobreza registradas en1990 en el ámbito de cantón. En un mundo donde las personas buscan oportunidades econó-micas mejores, esperaríamos observar flujos netos de migración en cantones con condicionesde vida relativamente mejores en un comienzo (es decir, tasas menores de pobreza). De hecho,existe una correlación negativa y significativa entre cambios en ambas medidas de migracióny niveles de pobreza para 1990 (–0,43 y –0,40 para migración neta y migración neta reciente,respectivamente). Lo anterior implica que, en la medida en que el inmigrante promedio posea“peores” características de dotación que el residente promedio en la zona de destino, los au-mentos de la pobreza en los cantones con las tasas bajas de pobreza de 1990 se debieron, enparte, a la inmigración de personas relativamente más pobres. En efecto, es más probable quelos inmigrantes15 recientes en las zonas urbanas sean más pobres que el resto de la población(véase capítulo 3).

El rápido crecimiento de la población y de la pobreza plantea retos significativos para estaszonas, en términos tanto de empleo y de generación de ingreso como de prestación de servi-cios básicos. El análisis que hacemos en el capítulo 3 arroja luces sobre el primer aspecto, entanto que el segundo será abordado en el documento de próxima aparición Regional Study onUrban Poverty, en el cual se incluyen datos para Ecuador y en el documento Urban PovertyReduction Project.

Cambios en el empleo y cambios en la pobreza

En las páginas anteriores planteamos que el empleo, tanto del jefe del hogar como de otrosmiembros de la familia, era uno de los principales factores determinantes de la situación de lapobreza del hogar. Retomamos este tema a partir de una perspectiva diferente. Investigamos silos cambios en los niveles de empleo y la composición del empleo se correlacionan con cam-bios en la pobreza en el ámbito de cantón. Con este fin, en vez de utilizar diferencias en lastendencias, las cuales son comunes a casi todos los cantones, utilizamos la variación del tama-ño de estos cambios diferentes.

Según el tamaño de la población, clasificamos los cantones en dos grupos (por encima ypor debajo del tamaño promedio), teniendo en cuenta que el carácter del empleo se relacionapor lo general con la densidad y la aglomeración de la población y, con base en Elbers y

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Lanjouw (1997), dividimos el empleo en tres categorías amplias (empleo agrícola, empleo noagrícola de baja productividad y empleo agrícola de alta productividad). A continuacióncorrelacionamos por separado los cambios en el nivel de cada tipo de empleo y los cambios enla pobreza para cada grupo de cantones.

Encontramos que los cambios positivos en la proporción del empleo agrícola se correlacionancon los aumentos de la pobreza. Dado que el empleo agrícola disminuyó en 170 de los 175cantones para los cuales se dispone de datos y que la pobreza aumentó en casi todos loscantones, lo anterior implica que los cantones con las disminuciones mayores registraron losmenores aumentos de la pobreza. En comparación, los cambios positivos de la proporción delempleo no agrícola de baja y alta productividad se correlacionan con disminuciones (o incre-mentos más pequeños) de la pobreza, aunque en el caso de estos últimos, esta relación sólo semantiene para cantones más grandes con mayor grado de aglomeración (gráfico 2.4).

Si bien las anteriores correlaciones son apenas un primer intento por relacionar los cam-bios estructurales en los mercados laborales y en la distribución del empleo locales con cam-bios en la pobreza, ellas sugieren el papel importante que juegan para determinar los nivelesde la pobreza y su dinámica. En los capítulos 3 y 5 estudiaremos con detenimiento este temarespecto de las zonas urbanas y rurales, respectivamente.

CONCLUSIONES

En el presente capítulo hemos señalado que, durante 1990-2001, la pobreza aumentó en laszonas urbanas de la Costa y de la Sierra, en tanto permaneció relativamente constante en laszonas rurales. Estos incrementos de la pobreza urbana fueron el resultado del carácter especialde la crisis de 1999, la cual afectó gravemente a la clase media urbana, y de los grandes flujosde inmigrantes a lo largo de toda la década, atraídos por mejores condiciones económicas ysociales que les ofrecían estas zonas. Los incrementos en el número de pobres urbanos, com-binados con los aumentos del tamaño de la población urbana, produjeron a lo largo de ladécada la urbanización de la pobreza. También hemos planteado que los cambios en el nivel ycomposición del empleo explican en gran medida los cambios de la pobreza. Sobre todo, losincrementos en la proporción del empleo no gráfico se correlacionan con las disminuciones dela pobreza. Considerando los anteriores resultados, nos preguntamos ¿qué retos aguardan a lasdiferentes regiones y zonas del país?

¿Cuáles son los retos para las zonas urbanas? Estas zonas tendrán que ofrecer ingresos yservicios a un número de personas cada vez mayor, gran parte de las cuales son pobres. Loanterior sólo podrá hacerse por medio de la generación de empleo y de mejoras en la prestaciónde servicios básicos e infraestructura. En el capítulo 3 analizamos la relación entre pobrezaurbana y mercados laborales, así como las restricciones a la generación de empleo.

¿Cuáles son los retos para las zonas rurales? En tanto los diferenciales de ingreso y pobrezaentre la zona urbana y la rural continúen siendo tan altos como lo son hoy día, la gente conti-nuará gravitando hacia las zonas urbanas, abandonando las rurales. A su vez, lo anterior au-mentará la presión de la ya tensa economía de las zonas urbanas. Un elevado número depobres rurales continúa dependiendo del sector agrícola para su supervivencia y la mayoría deellos no tienen acceso a la tierra, o trabajan en tierras de baja productividad. En el capítulo 4examinaremos los factores determinantes de la productividad agrícola y analizaremos las po-líticas para aumentar el acceso de los sin tierra a la tierra.

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Gráfico 2.4DISMINUCIONES EN LA POBREZA SE RELACIONARON CON DISMINUCIONES DEL EMPLEO AGRÍCOLA

Y AUMENTOS DEL EMPLEO NO AGRÍCOLA

Fuente: Cálculos de los autores a partir de datos de la ECV de 1999 y Censo de Población de 2001.

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Capítulo 3POBREZA URBANA, DINÁMICA DEL MERCADO LABORAL

Y GENERACIÓN DE EMPLEO FORMAL

Incrementos significativos se han registrado en los últimos años en el número de personasque habitan en zonas urbanas, así como en el número de pobres urbanos. En consecuencia y apesar de las enormes implicaciones y gravedad que significa que la pobreza sea mayor en laszonas rurales que las urbanas, más pobres viven en las zonas urbanas. Por tanto, en Ecua-dor, la pobreza es cada vez más urbana y continuará siéndolo a ritmo acelerado.

Para la mayoría de las familias que habitan en zonas urbanas, el empleo constituye laprincipal y, a menudo, la única fuente de empleo, con tanta mayor frecuencia que su ausencialleva a la pobreza. El ingreso laboral representa más de 90 (80)% del gasto total y más de 75(80)% del ingreso total entre los hogares pobres (no pobres) de las zonas urbanas. Comoresultado, el enfoque del presente capítulo se hará en los mercados laborales y en la capacidadde la economía urbana para generar empleo e ingreso (salarios) y, por consiguiente, reducir lapobreza.

En el presente capítulo indagaremos en la relación entre mercados laborales y pobrezadesde dos ángulos diferentes aunque complementarios. En la primera parte haremos un balan-ce poniendo el enfoque en la relación entre resultados del mercado laboral y pobreza, y lamedida en la cual el impacto de desarrollos macroeconómicos recientes en el primero haafectado el segundo. En la segunda parte el enfoque será por el contrario más progresista,identificando posibles restricciones a la generación de empleo y examinando la capacidad delos hogares pobres para tener acceso a empleo (de calidad).

Las principales conclusiones del presente capítulo se pueden resumir como sigue:

• Los mercados laborales urbanos se vieron profundamente afectados por la crisis de 1999 yla dolarización del 2000. Los niveles de empleo y el ingreso laboral real cayeron en picadacomo consecuencia de la crisis, y sólo hasta 2002 recuperaron sus niveles anteriores a lacrisis. La pobreza urbana avanzó a la par del ingreso laboral y el empleo reales, aumentan-do entre 1997 y 1999, para luego disminuir entre 2000 y 2002.

• Era más probable que una persona sin trabajo o con un empleo informal fuera la cabeza delos hogares pobres, mientras las tasas de desempleo eran más bajas y las tasas de informa-lidad más altas entre miembros de hogares pobres que entre sus contrapartes no pobres.

• Durante 1997-2002 aumentó la demanda relativa de trabajadores más educados, aunqueexistían diferencias entre sectores. En especial, en el sector formal aumentó la demandarelativa de trabajadores con educación terciaria, mientras en el sector informal aumentabala demanda de trabajadores con educación secundaria, reflejando diferencias transversalesen los niveles de productividad laboral.

• Los costos de despido y los costos laborales no salariales, parece, han sido las principalesrazones de la baja generación de empleo (permanente), en tanto, en términos más generales,la infraestructura insuficiente, el crédito escaso y costoso y la incertidumbre sobre el climaeconómico e institucional, parece, son las principales restricciones a la expansión comercial.

• La generación de empleo se relaciona de manera positiva con la productividad laboral, y laproductividad laboral se correlaciona positivamente con los niveles de formación de los tra-bajadores, el acceso a tecnología extranjera y exposición a la competencia internacional.

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El presente capítulo se estructura en cinco secciones. En la primera se hace una descripcióndetallada de los avances del mercado laboral urbano durante 1997-2002, relacionándolos conacontecimientos macroeconómicos. En la segunda, se estudia la relación entre pobreza urbanay mercados laborales, así como las respuestas de los hogares a la dinámica del mercado labo-ral. En la tercera se describe la evolución de la demanda y la rentabilidad de la educación, y seexplora el impacto que éstas pueden haber tenido en la pobreza. En la cuarta sección se inves-tiga desde la perspectiva de las empresas el tema de las restricciones a la generación de em-pleo formal en las zonas urbanas, con énfasis particular en el clima de inversión y la funciónde las competencias. En la quinta sección se enumeran las conclusiones.

El trabajo que presentamos en las tres primeras secciones se basa en la Encuesta de Em-pleo, Desempleo y Subempleo 1997-2002, realizada por el Instituto de Estadística y Censosde Ecuador (INEC), mientras que el que aparece en la cuarta sección tiene como base el compo-nente Ecuador de la Encuesta de Clima de Inversión, realizada por el Departamento de Inves-tigaciones, del Banco Mundial. En el recuadro 3.1 aparece una descripción más detallada deestos dos sondeos.

1 En 2000 y 2002 también se recabó información sobre zonas rurales.

Recuadro 3.1Fuentes de los datos

La evidencia empírica que aparece y se analiza en el presente capítulo se basa en dos fuentes diferentes de datos: la Encuesta deEmpleo, Desempleo y Subempleo (EEDS), un sondeo sobre el empleo realizado por el Instituto de Estadísticas y Censos (INEC), y elcomponente Ecuador de la Encuesta de Clima de Inversión (ECI), un sondeo de empresas realizado por el Departamento de Investi-gaciones, del Banco Mundial.La EEDS se realiza todos los años en las zonas urbanas y contiene información sobre la situación del mercado laboral, característicasdel empleo y del ingreso de todas las personas mayores de diez años1. Durante el período 1997-2000, esta encuesta tuvo varioscambios que es necesario tener en cuenta en el análisis de los datos, siendo los más importantes (i) la adopción en 2002 de un nuevoesquema de muestreo con base en el Censo de Población de 2001, y (ii) la inclusión a partir de 2000 de autoconsumo y pagos enespecie como componentes del ingreso laboral.El primer cambio imposibilita la elaboración de series temporales en valores absolutos, ya que los esquemas de muestreo basadosen los censos de 1990 y 2001 no son compatibles. En términos prácticos, lo anterior implica que podemos producir, digamos, unaserie temporal para la participación anual del sector manufacturero en el empleo total, pero no podemos producir una seria temporalpara el nivel de empleo en el sector manufacturero durante 1997-2002.En el recuadro 3.2 que aparece más adelante, se hace un análisis más detenido de las implicaciones del segundo cambio, así comode otros aspectos metodológicos relacionados con las medidas de ingreso y pobreza utilizadas en el presente capítulo.La ECI-Ecuador se realizó en 2002-03 y contiene información sobre diferentes aspectos del proceso de producción para 450 empre-sas del sector manufacturero urbano. En este sondeo participaron empresas de todos los tamaños, además de empresas quefuncionan en los sectores formal e informal localizados en zonas urbanas en las provincias de Azuay, Guayas, Manabí, Pichincha yTungurahua.

DESARROLLO PRINCIPAL DEL MERCADO LABORAL EN LAS ZONAS URBANAS, 1997-2002

Los sucesos macroeconómicos de los últimos años han tenido gran impacto en los mercadoslaborales urbanos. Los niveles y composición del empleo, así como los niveles de ingresoslaborales reales, en particular, fueron los más afectados por la crisis de 1999 y por los cambiosestructurales producto de la dolarización. En la presente sección se examinan las principalestendencias de los mercados laborales para 1997-2002, prestando atención particular a los cam-bios en los salarios entre sectores y tipos de empleo.

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47POBREZA URBANA, DINÁMICA DEL MERCADO LABORAL Y GENERACIÓN DE EMPLEO FORMAL

Participación de la fuerza laboral, empleo y desempleo

Las tasas de participación, empleo y desempleo siguieron un patrón cíclico muy marcado. En1998/99, las tasas de participación registraron un ligero incremento en respuesta a la coyuntu-ra económica, y posteriormente continuaron fluctuando en torno a este nivel. Estos cambiosafectaron a hombres y mujeres por igual. Las tasas de empleo y desempleo también siguieronun patrón cíclico. Como consecuencia de la crisis, las tasas de empleo disminuyeron mientraslas de desempleo se incrementaron, retornando hacia 2002 a los niveles previos a la crisis. Lastasas de empleo fueron más altas y las de desempleo más bajas para hombres que para mujeresa lo largo del período, aunque registraron patrones cíclicos similares para ambos grupos (cua-dro 3.1).

1997 1998 1999 2000 2001 2002

Participación de la fuerza laboral 56,8 58,5 60,2 57,5 63,6 58,5Hombres 71,1 71,8 73,2 70,4 74,5 70,3Mujeres 43,3 46,2 48,0 45,2 53,0 46,9

Tasa de empleo 90,8 88,5 85,6 91,0 89,1 90,8Hombres 93,3 92,1 89,7 94,0 93,2 94,7Mujeres 87,6 84,4 80,7 87,2 84,1 87,0

Tasa de desempleo 9,2 11,5 14,4 9,0 10,9 9,2Hombres 6,6 7,8 10,2 5,9 6,7 5,2Mujeres 12,4 15,5 19,2 12,7 15,8 12,9

Empleo en el sector de bienes comercializables (exportables) 23,1 22,8 23,5 24,0 24,9 22,8Hombres 26,9 27,5 28,0 28,0 28,8 26,7Mujeres 16,6 15,5 17,6 19,2 16,5 17,0

Empleo en el sector no comercializable 76,9 77,1 76,4 75,9 75,0 77,2Hombres 73,1 72,4 72,0 72,0 71,2 73,3Mujeres 83,3 84,5 83,6 82,4 80,8 83,4

Tasa de empleo informal 53,2 56,7 56,4 59,4 57,6 56,2Hombres 49,7 52,6 52,4 57,3 54,7 52,5Mujeres 58,8 63,2 62,8 62,8 62,1 62,1

Tasa de subempleo 9,6 11,5 15,7 14,2 16,4 14,5Hombres 7,2 9,1 12,2 10,9 12,4 11,3Mujeres 13,5 15,4 21,3 19,5 22,3 19,6

Ingreso laboral por horas (dólares de 2000) 1,06 0,72 0,48 0,55 0,70 0,83Hombres 1,08 0,74 0,52 0,59 0,77 0,95Mujeres 1,03 0,68 0,44 0,48 0,60 0,64

Salario mínimo por hora (dólares de 2000)a 0,50 0,46 0,41 0,40 0,44 0,45

Fuente: Encuesta de Empleo, Desempleo y Subempleo (INEC), 1997-2002.Notas: El salario mínimo por hora se calcula según la suposición de que las personas trabajan cuarenta horas a la semana, 4,2 semanas al mes.Incluye empleadas domésticas y trabajadores en el sector agrícola (esta categoría sólo existe para 2001 y 2003).

Cuadro 3.1LAS TENDENCIAS DEL MERCADO LABORAL REGISTRARON LOS EFECTOS DE LA CRISIS

DE 1999 Y LA DOLARIZACIÓN DE 2000

Si bien las anteriores tendencias pueden sugerir que el efecto de la crisis y de la dolarizaciónfue sólo temporal, durante el período ocurrieron otros cambios que ponen en duda esta apre-ciación tan optimista. Primero, muchos trabajadores económicamente activos emigraron de

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Ecuador, aligerando la presión sobre el mercado laborar (véase recuadro 3.3). El hecho de queel subempleo sea menor que el promedio urbano nacional, en Cuenca y otras ciudades que hanregistrado una emigración masiva, es solamente un reflejo de este fenómeno2.

En segundo lugar, la informalidad3 y el subempleo4 aumentaron de manera significativacomo resultado de la crisis y de la dolarización, y este incremento no se reversó totalmente –lastasas de informalidad y de subempleo fueron más altas en 5 y 50%, respectivamente, en 2002que en 1997. Mientras los aumentos de la informalidad fueron similares para hombres y mu-jeres, la tasa de subempleo de los hombres aumentó significativamente más que la de lasmujeres durante el período (55% en comparación con 45%).

En general, los anteriores cambios sugieren que la recuperación de la tasa de empleo des-crita antes fue precaria. De hecho, si bien el empleo total aumentó en 17% entre 1998 y 2001,el empleo formal sólo aumentó 11% en tanto que el empleo informal se incrementó en 24%.

Ingreso laboral y salario5

La remuneración del trabajo, bajo la forma tanto de ingreso laboral como de salarios, tambiénse vio profundamente afectada por los sucesos macroeconómicos6. El ingreso laboral se redu-jo a la mitad en 1997 y 1999 como consecuencia de la crisis, recuperándose luego en cerca de40% durante 2000-2002, debido a la estabilización de precios relacionada con la dolarizaciónde 2000. Sin embargo, esta recuperación no fue suficiente para que el ingreso laboral realregresara a los niveles de 1997, sobre todo entre las mujeres (recuadro 3.1).

El salario mínimo legal también disminuyó entre 1997 y 1999, aunque menos que el ingre-so laboral real (20% vs. 50%), para luego recuperarse parcialmente, alcanzando en 2002 losniveles de 1998. Es decir, el salario mínimo real siguió una tendencia similar a la del ingresolaboral real, pero fluctuó menos durante el ciclo comercial, lo que pudo haber protegido a lostrabajadores (formales) en la base de la distribución salarial contra un mayor deterioro delingreso laboral durante la crisis7.

Sin embargo, los cambios en el ingreso laboral real ocultan diferencias importantes entresectores y tipos de trabajo. Si bien los trabajadores con el nivel superior (inferior) de ingresolaboral en 1997 continuaron siéndolo en 2002, los desarrollos del período involucraron algu-nos cambios relativos que es importante tener en cuenta. A consecuencia de la crisis, aunqueel ingreso laboral real de los trabajadores informales disminuyó significativamente más que elde los trabajadores formales, debido seguramente a la baja observancia del salario mínimo y a

2 Aproximadamente 200.000 personas salieron de Ecuador en 1998-2001, duplicando el número de ecuatorianos que viven y trabajan en el extranje-ro. Los cálculos que presenta el Siise (2002b) indican que la tasa de desempleo podría ser entre 0,5 y dos puntos porcentuales mayor de lo que es hoydía si estos emigrantes hubieran permanecido en el país.

3 El sector informal incluye trabajadores asalariados en empresas con menos de diez empleados, y a personas independientes (con excepción deaquellas en ocupaciones profesionales o técnicas).

4 Las personas subempleadas son aquellas que quieren trabajar cuarenta horas a la semana o más, pero no pueden hacerlo debido a la falta deoportunidades en el mercado laboral.

5 El análisis que se hace en el presente capítulo se basa en ingreso laboral antes que en salarios (es decir, el ingreso laboral para quienes sontrabajadores asalariados). Si bien somos conscientes de que, por lo general, la información sobre ingreso laboral es menos precisa que la informa-ción sobre salarios, nuestra opción se basa en la premisa de que los trabajadores asalariados representan apenas el 50% de todas las personasempleadas y solamente 40% de los pobres empleados. Por ende, al trabajar con el ingreso laboral, nos aseguramos de que nuestros resultados seanuna representación más exacta de la experiencia de la mayoría de ecuatorianos que viven en las zonas urbanas, a la vez que conservamos la opciónde presentar información desagregada por situación de empleo, haciendo una distinción entre personas asalariadas y no asalariadas, cuando seanecesario.

6 Véase recuadro 3.2, para una descripción detallada de la metodología utilizada para elaborar las variables de ingreso (laboral) usadas en el presentecapítulo.

7 Cunningham (2003) aduce que los salarios mínimos son obligatorios en el sector formal de Ecuador.

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otra legislación laboral en el sector, también evidenció una recuperación más rápida en losaños siguientes. Evidencia anecdótica sugiere que esta recuperación estuvo relacionada conun redondeo alcista de los precios, el cual parece haber sido mayor y más común en el sectorinformal que en el sector formal inmediatamente después de la dolarización (cuadro 3.2).

El ingreso laboral real promedio en el sector comercializable fue inferior al del sector nocomercializable y esta diferencia permaneció más o menos constante a lo largo del período.La anterior evidencia contradice la creencia común de que los cambios en el precio relativo delos bienes comercializables y no comercializables se deben principalmente a diferencias cre-cientes en el costo de la fuerza laboral entre ambos sectores.

De manera similar, la evolución del ingreso laboral real varió significativamente con lasituación de empleo. Los trabajadores del sector público, los independientes y, sobre todo, losempleados domésticos y los de las empresas familiares, sufrieron pérdidas reales del ingresolaboral equivalentes a 50% o más entre 1997 y 1999, en tanto que los trabajadores asalariadosy los empleadores del sector privado sufrieron disminuciones más moderados de 30 y 40%,respectivamente (cuadro 3.3). La velocidad de la recuperación, medida por la relación entreingreso laboral real en 2000 y 1999, también fue diferente para grupos diferentes, mientras alos trabajadores domésticos y los trabajadores de las empresas familiares y los empleados delsector público les fue mejor, seguidos por los empleadores, trabajadores del sector privado ylos independientes.

Cuadro 3.2LA EVOLUCIÓN DEL INGRESO LABORAL REAL VARIÓ DE UN SECTOR A OTRO...

Fuente: Encuesta de Empleo, Desempleo y Subempleo (INEC), 1997-2002.Notas: Ingreso laboral real por horas expresado en dólares de Estados Unidos.El sector comercializable incluye agricultura, minería y manufactura. El sector no comercializable incluye construcción, comercio, transporte y comunicacio-nes. SF&I y sector público.

Formal Informal Relación informal a formal

1997 1,32 0,82 0,621998 0,99 0,50 0,511999 0,69 0,32 0,462000 0,77 0,39 0,502001 0,94 0,52 0,552002 1,04 0,55 0,53

1999/1997 0,52 0,392002/1999 1,51 1,752002/1997 0,78 0,68

Sector no comercializable Sector comercializable Relación comercializablea no comercializable

1997 1,11 0,96 0,861998 0,72 0,75 1,041999 0,51 0,45 0,882000 0,56 0,52 0,922001 0,73 0,66 0,902002 0,80 0,73 0,91

1999/1997 0,45 0,472002/1999 1,56 1,622002/1997 0,72 0,76

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Una comparación del ingreso laboral real promedio en 2002 y 1997 para estos gruposdiferentes de trabajadores indica los incrementos más altos entre trabajadores públicos yempleadores y los ingresos más bajos entre trabajadores asalariados en el sector privado.Además, la volatilidad del ingreso laboral (definida como la relación de la varianza a la me-diana para el período) fue más alta para los empleados del sector público, seguidos por losempleadores y los trabajadores del sector informal, en tanto que fue más baja para los trabaja-dores asalariados y para los trabajadores independientes en el sector formal.

Estas diferencias reflejan la flexibilidad (o falta de flexibilidad) que caracteriza a cada unode estos sectores, así como los diversos ordenamientos institucionales que los regulan y laincidencia del empleo informal. Ellas también son el reflejo de diferencias demográficas en-tre trabajadores de cada grupo y el hecho de que este tipo de características (por ejemplo,

Fuente: Encuesta de Empleo, Desempleo y Subempleo (INEC), 1997-2002.A Ingreso laboral real por horas expresado en dólares de Estados Unidos.B Incluye trabajadores domésticos y trabajadores en el sector agrícola (esta categoría sólo existe para 2001 y 2002).

Cuadro 3.3...Y TAMBIÉN VARÍA DE UN TIPO DE EMPLEO A OTROA

Todos los empleados

Públicos Privados Independientes Empleadores OtrosB

1997 1,31 0,99 0,96 1,82 0,511998 0,98 0,67 0,61 1,37 0,251999 0,65 0,44 0,41 1,04 0,142000 0,71 0,51 0,51 1,49 0,362001 0,81 0,67 0,69 1,47 0,482002 0,98 0,72 0,68 1,79 0,431999/1997 0,49 0,44 0,42 0,57 0,272002/1997 0,74 0,72 0,70 0,98 0,842002/1999 1,50 1,63 1,65 1,72 3,07

Formales

Públicos Privados Independientes Empleadores

1997 1,31 1,13 1,78 1,821998 0,98 0,83 1,36 1,371999 0,65 0,58 1,03 1,042000 0,71 0,68 1,28 1,492001 0,81 0,84 1,25 1,472002 0,98 0,91 1,23 1,791999/1997 0,49 0,50 0,57 0,572002/1997 0,74 0,81 0,93 0,982002/1999 1,50 1,56 1,19 1,72

Informales

Públicos Privados Independientes Empleadores Otros B

1997 0,78 0,90 0,511998 0,48 0,57 0,251999 0,28 0,38 0,142000 0,33 0,45 0,362001 0,48 0,65 0,482002 0,49 0,64 0,431999/1997 0,36 0,42 0,272002/1997 0,67 0,79 0,842002/1999 1,75 1,68 3,07

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8 Las rentabilidades implícitas son, respectivamente, 3, 8 y 20% por año adicional de educación primaria, secundaria y terciaria, comparadas con untrabajador sin estudio. Estas cifras son aproximadas a las de los países de América Latina.

9 Los resultados son para los ecuatorianos de origen africano, con base en los mismos modelos calculados con datos para 2001 y 2002 únicamente, loscuales no aparecen en el presente informe. El coeficiente según la variable ficticia equivalente de la etnia indígena fue positiva aunque insignificante.

educación y experiencia) pueden alcanzar rentabilidades diferentes en el mercado laboral.Recurrimos al análisis de regresión para esclarecer el efecto de algunas de estas variables.Hacemos la regresión del logaritmo del ingreso laboral real por hora según un conjunto decaracterísticas individuales y de trabajo (cuadro 3.4).

Los trabajadores más educados ganan un ingreso laboral real más elevado, como lo hacentrabajadores más experimentados8. Sin embargo, las mujeres y los ecuatorianos de origenafricano9 ganan cerca de 20% menos que sus contrapartes en forma de ingreso laboral real,aún después de tener en cuenta las diferencias demográficas y el tipo de empleo. Por último, yaun cuando no se ha informado, el ingreso laboral real parece ser 7% más alto en la Sierra queen otras regiones, aún después de tener en cuenta la presencia del Gobierno en Quito.

Además, los modelos de las dos primeras columnas confirman las diferencias en los nive-les del ingreso laboral entre situaciones de empleo, así como el hecho de que los trabajadoresen los sectores informales tienen en 1997-2002 un ingreso laboral inferior independientemen-te de su condición de empleo. Después de considerar las diferencias demográficas (columna1), los trabajadores informales ganan 30% menos que sus contrapartes en el sector formal y30% menos después de tener en cuenta la composición del empleo del sector (columna 2). Demanera análoga, el ingreso laboral real es más alto entre empleadores y trabajadores del sectorpúblico y más bajo entre los independientes y los asalariados informales (columna 2).

En la tercera columna se examinan las diferencias en el tiempo entre trabajadores formalese informales, comparando los niveles de ingreso laboral en 1997 y 2002 para diferentes tiposde trabajadores. Los resultados indican que los trabajadores informales en efecto pudieronrecuperarse más rápidamente que los trabajadores formales (obteniendo una ganancia relativade 7%) y, en consecuencia, estuvieron en mejor situación en 2002 que en 1997. Su ingreso, sinembargo, continuó siendo más bajo que en el sector formal, ya que la diferencia inicial estuvomuy por encima de 7% entre ambos grupos.

POBREZA URBANA Y MERCADOS LABORALES

¿De qué forma los cambios en el empleo y en el ingreso laboral real afectan la pobreza gene-ral? ¿Tienen los pobres mayor probabilidad de estar empleados en ciertos sectores o tipos detrabajo que en otros? Y si es así, ¿cuáles son las consecuencias? En la presente sección seresuelven estos interrogantes mediante una combinación de un enfoque dinámico y uno está-tico. En primer lugar, examinamos el comportamiento en el tiempo del empleo, el ingresolaboral real, el ingreso familiar y la pobreza, y hasta qué punto parecen estar correlacionados.En segundo lugar, analizamos el papel que cumplen los resultados del mercado laboral indivi-dual y familiar como factores determinados de la pobreza, prestando atención especial a ladistribución de los pobres entre sectores y tipos de empleo y el posible impacto que puedantener en los pobres los cambios en el ingreso laboral real relativo.

Ingreso familiar y tendencias de la pobreza urbana

Los cambios en el ingreso laboral familiar, debido a cambios en el empleo individual y elingreso laboral real, explican casi toda la variación en el ingreso per cápita familiar totaldurante el período y, por ende, casi toda la variación en la pobreza (gráfico 3.1).

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Fuente: Cálculos de los autores a partir de la EEDS, 1997-2002 (INEC).** (*) Significativamente diferente de cero al nivel de 5 (10)%.Se calculó un cuarto modelo que incluye interacciones triples entre variables ficticias del sector privado, trabajador independiente y otros sectores, lavariable ficticia del sector informal y la variable ficticia del año 2000. No incluimos los resultados en el presente informe porque son muy imprecisos debidoal bajo número de observaciones en algunos de los subgrupos.

Cuadro 3.4EL INGRESO LABORAL REAL VARÍA CON SECTOR Y TIPO DE EMPLEO

Variable dependiente: (log) ingreso real por horas

Modelo (1) Modelo (2) Modelo (3)1997-2002 1997-2002 1997 y 2002

Mujer -0,186** -0,187** -0,173**(0,007) (0,007) (0,014)

Primaria 0,184** 0,184** 0,178**(0,020) (0,020) (0,041)

Secundaria 0,489** 0,489** 0,459**(0,021) (0,021) (0,043)

Terciaria 0,940** 0,939** 0,888**(0,022) (0,022) (0,045)

Experiencia 0,027** 0,027** 0,028**(0,001) (0,001) (0,001)

Experiencia al cuadrado -0,001** -0,001** -0,001**(0,000) (0,000) (0,000)

Privado -0,114** -0,096** -0,054**(0,012) (0,012) (0,031)

Independiente 0,047** 0,011** 0,148**(0,014) (0,025) (0,040)

Empleador 0,268** 0,280** 0,356**(0,016) (0,016) (0,045)

Otros -0,208** -0,203** -0,587**(0,017) (0,027) (0,231)

Privado* informal -0,264**(0,052)

Independiente* informal -0,197**(0,056)

Informal -0,301** -0,51 -0,297**(0,009) (0,051) (0,028)

Privado 2002 -0,059**(0,040)

Independiente 2002 -0,155**(0,051)

Empleador 2002 -0,123**(0,057)

Otros 2002 0,449*(0,234)

Informal 2002 0,073**(0,034)

Variables ficticias industria Sí Sí SíVariables ficticias ocupación Sí Sí SíVariables ficticias año Sí Sí SíVariables ficticias región Sí Sí Sí

Número de observaciones 71.881 71.881 17.435

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Durante el período 1997-2002, las tendencias de la pobreza en las zonas urbanas imitaronlas tendencias de la pobreza nacional. Como consecuencia de la crisis de 1998/99, la pobrezaregistró un incremento significativo en Ecuador y las zonas urbanas no fueron la excepción(gráfico 3.2). Sin embargo, la recuperación económica de 2000-2002 le dio la vuelta a esteincremento. Las medidas de la profundidad y gravedad de la pobreza siguieron un patróncíclico similar10.

Además, las tendencias de la pobreza fueron similares entre las tres regiones de Ecuador,de manera que, durante el período, las diferencias en los niveles de pobreza ni aumentaron nidisminuyeron (gráfico 3.1). La pobreza continuó siendo más alta en la Costa y más baja en laSierra, principalmente como resultado de las tasas más altas en Guayaquil que en Quito, comolo vimos en el capítulo 2.

10 Véase León y Vos (200), para un análisis detallado de la pobreza urbana en 1990-98.

Gráfico 3.1LOS CAMBIOS EN EL EMPLEO Y EN EL INGRESO LABORAL IMPULSAN LOS CAMBIOS

EN EL INGRESO PER CÁPITA FAMILIAR

Fuente: Cálculos de los autores con base en EEDS 1997-2002 (INEC).

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¿Quiénes son los pobres urbanos? El papel de los resultados del mercado laboral

Examinamos las características de los pobres urbanos y de los factores determinantes de lapobreza urbana, prestando atención especial al grado de apego al mercado laboral por parte dela familia en conjunto y, en particular, del jefe del hogar (cuadro 3.5).

Gráfico 3.2LA POBREZA SIGUIÓ UN PATRÓN CÍCLICO EN 1997-2002

Fuente: Cálculos de los autores con base en EEDS 1997-2002 (INEC).

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Recuadro 3.2Elaboración de las medidas del ingreso (laboral) y de la pobreza urbanos

En este recuadro se hace una descripción breve de la metodología utilizada a lo largo del presente capítulo, para elaborar medidasde ingreso real y de pobreza consistentes en el tiempo con base en datos de la Encuesta de Empleo, Desempleo y Subempleo.

Ingreso (laboral) real en las zonas urbanas, 1997-2002

La Encuesta de Empleo, Desempleo y Subempleo (EEDS) contiene información sobre ingreso laboral y no laboral para todas laspersonas mayores de diez años. Sin embargo, la forma cómo se recabó esta información cambió durante 1997-2002 –sobre todo, apartir de 2002, en la encuesta se incluyeron preguntas más detalladas sobre componentes no salariales del ingreso laboral y sobrevarios componentes del ingreso no laboral (cuadro R 3.2.1).

Debido a que, en el tiempo dispondremos de nueva información más detallada, cuando se elabora una medida de ingreso existe unaconcesión entre consistencia y complexión del tiempo. Es más, parece que la exactitud de los datos es mayor para los rubros deingreso laboral que para los de ingreso no laboral (con base en comparaciones con la Encuesta de Condiciones de Vida de 1999).Teniendo en cuenta las advertencias anteriores, y después de realizar distintas pruebas de fortaleza y sensibilidad, decidimos utilizarel ingreso laboral, tanto monetario como en especie, como nuestra medida de ingresos para el período. Esta medida capta aproxima-damente 8% del ingreso total informado, de modo que los resultados no son cualitativamente sensibles a esta opción, y tieneestrecha correlación con la medida de ingreso utilizada oficialmente por el Instituto Nacional de Estadística de Ecuador (INEC).

Pobreza en las zonas urbanas, 1997-2002

En ausencia de una tasa oficial de pobreza para Ecuador y con el propósito de garantizar la consistencia interna entre los distintoscapítulos que conforman el presente informe, el umbral de la pobreza para las zonas urbanas se escogió de tal manera que seobtengan tasas de pobreza idénticas a las calculadas con la Encuesta de Condiciones de Vida (capítulo 2). A continuación, las tasasde pobreza para el resto del período se calculan expresando el ingreso en términos de dólares de Estados Unidos y comparándolocon el umbral de la pobreza.

Cuadro R 3.2.1Información sobre empleo en la Encuesta de Empleo, Desempleo y Subempleo

1997 1998 1999 2000 2001 2002

Ingreso laboralIngreso salarial primario A, B X X X X X XConsumo de producción propia A X X XPagos en especie B X X XIngreso salarial secundario A, B X X XIngreso no salarial secundario A, B X X X

Deducciones tributarias y otros aportes X X X

Ingreso no laboralIngreso de capital X X X X X XPensiones X X X X X XRemesas X X XBono solidario X X XOtro ingreso no laboral A X X X

A Empleadores y trabajadores independientesB Trabajadores asalariados y empleados del servicio doméstico

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Características de los pobres urbanos. El número de miembros de los hogares pobres essignificativamente mayor al de los hogares no pobres y, en promedio, quienes devengan elingreso en los primeros tienen que proveer por un número mayor de miembros del hogar quesus iguales en los segundos. El número de personas dependientes, a quienes se define comopersonas menores de diez años y mayores de 65 fuera de la fuerza laboral, es 50% más alto en

Fuente: Cálculos de los autores con base en datos de la EEDS, 1997-2000 (INEC).Las tasas de participación en la fuerza laboral, empleo y desempleo se calculan para los mayores de diez años de edad, según INEC.A todas las personas asalariadas que trabajan con empresas con menos de diez empleados y todos los trabajadores independientes se consideran informales.Con excepción de “indígena”, todas las diferencias en las medianas entre pobres y no pobres son significativas en el nivel de 5%.

Cuadro 3.5EXISTEN DIFERENCIAS IMPORTANTES ENTRE LOS POBRES Y LOS NO POBRES URBANOS EN TÉRMINOS

DEL APEGO AL MERCADO LABORAL Y DE LOS RESULTADOS DEL MERCADO LABORAL

Pobres No pobres

Pobres No pobres 1997 1999 2002 1997 1999 2002

Características del hogarTamaño de la familia 4,5 4,2 4,5 4,8 4,1 4,5 4,2 4,1Relación de dependencia 32,4 19,5 33,5 30,6 36,3 20,0 19,0 19,7Tasa de participación del hogar en la fuerza laboral (PFL) 48,5 67,2 38,6 52,3 42,7 63,9 69,2 66,7Tasa de participación de la mujer del hogar en la PFL 37,3 53,3 29,1 39,2 34,1 47,9 56,1 52,8Tasa de empleo de la familia 82,3 94,4 81,2 79,4 80,8 94,8 93,0 95,4Tasa de desempleo de la familia 17,6 5,5 18,7 20,5 19,2 5,1 6,9 4,5Tasa de informalidad de la familia 72,0 52,1 70,0 75,5 71,2 50,8 50,2 53,7Tasa de subempleo de la familia 17,9 10,5 14,8 18,7 19,8 7,4 11,6 11,7Costa 60,6 52,8 60,6 57,5 57,6 57,8 51,7 52,2Sierra 37,8 45,3 37,7 40,6 40,1 40,7 46,5 45,5Amazonia 1,5 1,7 1,5 1,7 2,1 1,4 1,7 2,1

Características del (la) jefe del hogarTasa de PFL 71,8 92,5 62,1 77,0 64,9 92,1 93,5 92,1Empleado(a) 89,0 98,4 90,1 86,2 85,5 98,3 97,6 98,4Subempleado(a) 10,9 1,6 9,8 13,7 14,4 1,7 2,3 1,5Sector público 4,5 14,9 3,3 4,0 5,4 17,0 16,3 13,4Sector privado 35,6 37,4 32,2 42,3 37,7 35,1 38,7 37,9Empleador(a) 5,5 11,3 4,7 8,9 5,3 13,2 15,6 14,0Trabajador independiente 42,2 30,1 52,4 41,4 43,4 32,4 27,6 30,8Informal 70,8 46,6 73,9 67,5 72,7 45,5 41,8 49,1Subempleado(a) 18,3 7,9 16,0 17,4 24,5 5,2 8,2 10,0Trabajos múltiples 2,5 4,4 2,4 2,4 1,6 4,6 4,9 3,2Horas semanales trabajadas 41,8 46,2 41,7 42,8 38,3 46,7 46,8 44,8

Sin estudio 7,8 3,4 7,7 7,1 8,1 3,4 3,3 3,3Primaria 50,6 35,9 54,8 51,7 48,6 37,2 34,1 35,5Secundaria 30,9 34,8 29,2 31,2 31,2 35,2 34,8 35,7Terciaria 10,4 26,6 8,2 9,7 12,0 23,9 27,6 25,4Años de estudio 7,4 9,7 7,0 7,4 7,3 9,6 10,0 9,5

Género (femenino = 1) 28,8 16,9 32,6 25,7 33,9 15,6 16,5 18,2

Indígena 5,5 5,3Ascendencia africana 4,3 3,0Inmigrante 46,6 49,7 54,9 52,8 40,6 51,9 52,7 45,7Inmigrante reciente a la zona (< 3 años) 3,9 4,1 5,1 4,7 3,5 3,6 5,1 4,5

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11 El hecho de que sea más probable que los hogares con una mujer como cabeza de familia sean pobres contradice las conclusiones del capítulo 2. Sontres los posibles factores que podrían explicar esta diferencia: (i) el uso de conjuntos de datos diferentes; (ii) el uso de medidas diferentes de pobreza(basado en el ingreso, en el presente capítulo, basado en el consumo, en el capítulo 2; (iii) las diferencias en el período cubierto (1997-2002 en elpresente capítulo y únicamente 1999 en el capítulo 2).

12 Solamente en 2001 y 2002 se recabó información sobre etnia. Los indicadores para indígenas y ecuatorianos de ascendencia africana se elaboraroncon base en la(s) lengua(s) habladas por la persona. Sin embargo, es posible que estos porcentajes no reflejen la verdadera proporción de los gruposindígenas y de ascendencia africana de Ecuador.

13 Que inmigraron a la zona hace menos de tres años.

los hogares pobres. Así mismo, estos hogares registran tasas inferiores de participación en lafuerza laboral, en particular entre las mujeres. En comparación con 63% en los hogares nopobres, menos de 50% de las personas económicamente activas en potencia lo son en realidaden los hogares pobres (67 y 73% y 37 y 53% son las cifras equivalentes de hombres y mujerespobres y no pobres. De manera análoga, las tasas de empleo son inferiores y las tasas dedesempleo son superiores entre miembros económicamente activos de hogares pobres queentre el resto de la población activa: respectivamente 80 y 20% en hogares pobres, en compa-ración con 92 y 8% en hogares no pobres.

Además, en los hogares pobres son más altas las tasas de informalidad y de subempleo.60% de quienes son pobres y tienen empleo, lo tienen en el sector informal, en tanto que, paralos no pobres, este número es apenas de 47. Igualmente, las tasas de subempleo, definidascomo la fracción de trabajadores a quienes les gustaría trabajar 40 horas o más a la semanapero no pueden hacerlo, son respectivamente de 17 y 10% entre trabajadores pobres y nopobres.

Es posible hacer las mismas observaciones respecto de los jefes de hogares pobres y nopobres a quienes por lo general se les considera como los principales proveedores de ingresodel hogar. Los jefes cabeza de hogares pobres tienen menos probabilidades de estar económi-camente activos, o empleados y, condicionado a tener un empleo, tienen más probabilidadesde trabajar en el sector informal y a estar subempleados. Como reflexión de este último hecho,trabajan en promedio menos horas que sus contrapartes en hogares no pobres y retienen me-nos empleos.

Es más, las personas cabeza de hogares pobres tienen más probabilidades que las personascabeza de hogares no pobres de ser trabajadores independientes y menos probabilidades deser trabajadores o empleados públicos asalariados. En especial, 40% de los jefes de hogarespobres son trabajadores independientes, en comparación con 30% de hogares no pobres. Demanera similar, sólo 4,5% de jefes de hogares pobres ocupan cargos asalariados en el sectorpúblico y 5,5% son empleadores, en tanto que estas cifras equivalen a 15 y a 11% respectiva-mente para sus contrapartes en hogares no pobres.

El ingreso laboral promedio difiere entre sectores de empleo y, en gran medida, estasdiferencias, combinadas con tasas inferiores de empleo entre miembros de hogares pobres,sirven para explicar quién es pobre y quién no lo es. Por ejemplo, en 2002, un trabajador delsector público ganaba 40% más que un trabajador asalariado del sector privado y 60% másque un trabajador independiente, en tanto que el empleador promedio ganaba más del dobledel salario de un trabajador del sector público. De manera similar, el ingreso laboral promediode los trabajadores en el sector formal era el doble del ingreso del sector informal.

Como se planteó en el capítulo 2, los jefes cabeza de familia de hogares pobres tienden aser menos educados y un poco mayores que los de hogares no pobres. Es igualmente másprobable que sean mujeres11, indígenas12 o de ascendencia africana que los jefes cabeza dehogares no pobres. Tal vez sea algo sorprendente que la fracción de hogares pobres con uninmigrante o un inmigrante reciente como jefe cabeza del hogar13 sea algo menor que la frac-ción correspondiente para hogares no pobres.

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Recuadro 3.3Búsqueda de nuevas oportunidades económicas: población indígena y de ascendencia africana en zonas urbanas

Las zonas urbanas han recibido un flujo continuo, durante las dos últimas décadas, de inmigrantes rurales indígenas y de ascenden-cia africana en búsqueda de las oportunidades económicas y la movilidad social que ofrecen las ciudades. El acceso limitado a latierra y los bajos niveles de ingreso parecen ser las razones que sustentan la decisión de emigrar, bien sea por temporadas o demanera permanente (véase capítulo 4). Los mayores flujos de emigrantes se registran en las provincias donde hay mayor poblaciónindígena y de ascendencia africana, mientras que las provincias de Guayas y Pichincha son los destinos más apetecidos, producien-do elevadas concentraciones de poblaciones de indígenas y de ascendencia africana en Guayaquil y Quito.

He venido a la ciudad debido a la situación que hay en el campo... Los terratenientes y los intermediarios no nos dejanprosperar en el campo. La mayoría de nosotros hemos emigrado porque el trabajo en el sector agrícola no tiene porvenir.

Citado en León et al. (2003)

Empleo. Una vez arriban a la ciudad, no parece que estos grupos se disgreguen hacia sectores o industrias particulares. De hecho,la distribución de los trabajadores indígenas y de ascendencia africana entre las industrias de las zonas urbanas no es muy diferentede la del resto de la población, como tampoco lo es su situación de empleo (cuadros R 3.3.1 y R 3.3.2). Sin embargo, los bajos nivelesde educación entre estos grupos limitan seriamente su capacidad de acceso a empleo calificado, de manera que la mayoría de loshombres se emplean en ocupaciones no calificadas y la mayoría de las mujeres trabajan en el servicio doméstico.Además, la incidencia de informalidad y de empleo temporal es mayor entre trabajadores indígenas que entre el resto de la población.Lo anterior sucede sobre todo en el sector del comercio, donde casi un tercio de todos los trabajadores indígenas se encuentraempleado –de manera anecdótica, a actividades como ventas callejeras o ventas en pequeños mercados en Quito y Guayaquilcomúnmente se las conoce como “trabajo de indios”. Sin embargo, los salarios más bajos y el empleo precario no parecen represen-tar obstáculos lo suficientemente poderosos para disuadir la inmigración hacia zonas urbanas.

Indígenas Ascendencia africana Otros

Agricultura y minería 7,9 10,6 7,5Manufactura 16,3 13,9 16,2Construcción 11,2 8,4 7,7Comercio 28,5 22,2 29,4Transporte 5,8 4,7 6,7SF&I 4,1 3,7 5,2Otros 26,0 36,4 27,2

Cuadro R 3.3.1La industria del empleo no varía mucho con la etnia...

Fuente: Cálculos de los autores con base en datos de la EEDS 1997-2002.

Cuadro R 3.3.2Situación de empleo e incidencia de la informalidad por causa de la etnia

Indígenas Ascendencia africana Otros

Asalariado – sector público 8,8 10,3 10,6Asalariado – sector privado 38,7 42,0 40,2Trabajador independiente 27,4 22,7 27,5Empleador 5,3 3,2 5,8Otros 19,7 21,7 15,7

Informal 62,1 57,3 56,0

Fuente: Cálculos de los autores con base en datos de la EEDS 1997-2002.

(Continúa en la página siguiente)

Emigración y estrategias de manejo de situación: Con frecuencia, cuando llegan a la ciudad, los grupos indígenas y de ascenden-cia africana se ven confrontados con la discriminación racial y social, situación que al comienzo les dificulta encontrar alojamiento y/o trabajo y conservarlos. Por las anteriores razones, las redes sociales y familiares y los contactos son de extrema importanciadurante las etapas iniciales del proceso migratorio. Estas redes proporcionan a los inmigrantes recientes alimentos, vivienda y, si dealguna manera es posible, empleo.

Dejé mi trabajo como empleada doméstica porque el salario era demasiado bajo y mi prima me dijoque donde ella trabajaba había trabajo para mí.

Citado en León et al. (2003).

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(Continuación recuadro 3.3)

Como las personas y las familias se quedan más tiempo en las zonas urbanas, hasta cierto punto se “asimilan” a la cultura dominan-te y este hecho mitiga el efecto de la discriminación. De hecho, a los inmigrantes indígenas de segunda y tercera generaciones lesva significativamente mejor que a los indígenas de la primera generación.

Al comienzo, usaba los trajes tradicionales, pero la ciudad exige otra ropa... uno tiene que hablar de maneraque la gente entienda. La gente se burla si uno usa la chalina... y, a decir verdad, es demasiado calurosa para este tipo de ropa

que se usa aquí... uno cambia un poquito, luego otro poquito, hasta que al final ya nada es lo mismo”.Citado en León et al. (2003).

Factores determinantes de la pobreza. Hasta ahora, el análisis se ha centrado en una caracte-rística única del hogar o del jefe cabeza de hogar a la vez, poniendo el énfasis en el grado alcual existen diferencias entre hogares pobres y no pobres y las personas. Una forma másrigurosa para realizar un ejercicio similar, teniendo en cuenta todas estas características a lavez, consiste en estudiar los factores determinantes de la probabilidad de que un determinadohogar sea pobre utilizando el análisis de regresión. En el cuadro 3.6 aparecen los resultados dediversos modelos de probabilidad calculados en este sentido. Como sólo existe informaciónsobre etnicidad para 2001 y 2001, presentamos los resultados generales en las columnas (1) y(2) y resultados separados para estos dos años en las columnas (3) y (4).

En las regresiones se tienen en cuenta tanto las características del hogar como las del jefecabeza de hogar como dispositivos de predicción potenciales de la pobreza, y de nuevo elenfoque se pone en los resultados relacionados con el mercado laboral. Ofrecemos dos mode-los: el primero, en las columnas (1) y (2), sólo considera si el jefe del hogar tiene un empleo ono lo tiene, mientras el segundo, en las columnas (3) y (4), explora el efecto de diferentescaracterísticas del empleo en la pobreza. Ambos modelos confirman en gran medida lo quehemos señalado hasta ahora, a saber, que el empleo se correlaciona negativamente con lapobreza y que, entre los empleados, los trabajadores de empresas familiares y del serviciodoméstico son quienes mayor probabilidad tienen de ser pobres. Céteris paribus, el empleodel jefe del hogar disminuye en trece puntos porcentuales la probabilidad de que la familia seapobre. Sin embargo, este efecto varía según el tipo de trabajo que tenga el jefe del hogar –esdecir, comparado con los trabajadores de empresas familiares y del servicio doméstico, elhecho de trabajar en el sector público disminuye en catorce puntos porcentuales la probabili-dad de ser pobre, mientras ser trabajador independiente sólo disminuye en cinco puntos por-centuales esa probabilidad.

Mayor informalidad y el subempleo tienen una correlación positiva con la pobreza en elplano del hogar. Sin embargo, no sucede así con los jefes del hogar –una vez se tiene encuenta la tasa de informalidad del hogar, el empleo informal del jefe del hogar tiene de hechouna correlación negativa con la pobreza. Lo anterior se debe al hecho de que, en tanto lamayoría de trabajadores informales secundarios son trabajadores asalariados en el sector pri-vado, la mayoría de jefes de hogar en el sector informal son trabajadores independientes, yeste grupo gana en promedio cerca de 50% más que los trabajadores informales asalariados.Si bien el anterior resultado puede parecer en un comienzo algo contrario a la intuición, es unreflejo del carácter tan variado de los empleos en el sector informal y, por tanto, del nivel deingreso laboral asociado.

Por último, el efecto de las características demográficas en la pobreza también es parecidoal descrito antes. Es más probable que sean pobres los hogares donde el jefe es una personamenos educada, inmigrantes recientes en la zona o mujeres. El efecto de la etnia es menosclaro –los hogares con un jefe indígena o de ascendencia africana tienen mayor probabilidad

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Recuadro 3.4Estrategias de manejo de situación de los pobres urbanos

Si bien tal vez resulte apropiado suponer que características demográficas, como la educación, no cambian mucho durante unperíodo de cinco años, no sucede así con los resultados del mercado labor y con el apego al mercado laboral de miembros diferentesdel hogar. Ecuador sufrió tanto una crisis aguda como un crecimiento fuerte durante 1997-2002, junto con otras transformacionesestructurales importantes. Como consecuencia, durante el período también cambió el número de empleos y su carácter, obligando alos hogares a enfrentar las conmociones relacionadas con esos cambios.Tanto los hogares pobres como los no pobres sufrieron las consecuencias de la crisis de 1998/99 –aumentaron el subempleo y eldesempleo, trayendo consigo la disminución de los salarios y obligando a los hogares a reaccionar de diversas maneras con el fin decontrarrestar esta disminución. Dado que el trabajo representa el activo principal de la mayoría de los hogares urbanos, no resultasorprende que, frente a una crisis, los hogares apelen a cambios en la participación de la fuerza laboral como mecanismos demanejo para minimizar la pérdida de ingreso. En efecto, la participación de la fuerza laboral y, sobre todo, la participación de la fuerzalaboral femenina, aumentó entre 1997 y 1999, para luego disminuir entre 1999 y 2002. Resulta interesante que estos cambios seanmás importantes entre los hogares pobres que entre los no pobres, y dentro de cada tipo de hogar son mayores entre mujeres queentre hombres, y entre las personas menores de 25 años y mayores de 45 años, que entre los de edades entre 25 y 45 años (cuadroR 3.4.1). Es decir, los cambios son mayores entre personas cuyo grado de apego al mercado laboral es más débil.

Dado que el carácter de empleos disponibles varía con los ciclos comerciales, y generalmente se deteriora durante épocas de crisis,es probable que quienes ingresaron por primera vez al mercado laboral en 1998/99 hayan encontrado empleos “peores” que losempleos promedio existentes, socavando por ende el incremento registrado en la tasa de informalidad entre 1997 y 1999 entre loshogares pobres, cuyas tasas de participación de la fuerza laboral fueron las que más aumentaron, y su subsiguiente decrecimientohasta alcanzar en 2002 los niveles de 1997.Más aún, considerando el pésimo desempeño de los mercados laborales urbanos durante la crisis en términos de creación deempleo, era bastante escasa la probabilidad de que quienes ingresaban por primera vez al mercado laboral en efecto encontraran unempleo, así fuera de mala calidad y mal pagado. Las principales razones que sustentaron el incremento significativo de la emigraciónque ha ocurrido durante y después de 1998/99 fueron el ingreso laboral en descenso y las escasas oportunidades de empleo en elpaís, ya que tratar de encontrar un empleo en el exterior se convirtió en una estrategia de manejo de situación tanto para los hogarespobres como para los no pobres (véase recuadro 3.5).Lamentablemente, las encuestas de empleo disponible no recaban datos sobre emigración, y la información sobre si los hogaresreciben remesas (internas e internacionales) sólo existe para 2001 y 2001. Según esta información limitada, en 2001, 14% dehogares pobres recibieron remesas, en comparación con 7% de hogares no pobres y, en 2002, estas cifras ascendieron a 26 y 8%,respectivamente. Dado que las remesas ya representaban en 1998 cerca de 10% del ingreso total de los hogares pobres, quedaclaro que estos recursos han cumplido una función cada vez más importante para impedir aumentos posteriores de la pobreza.

Cuadro R 3.4.1Mayor participación de la fuerza laboral se emplea como estrategia de manejo de situación

Relaciones de la tasa de participación de la fuerza laboral por género y edad

Hombre Mujer

Pobre No pobre Pobre No pobre

1999/1997 1,28 1,04 1,34 1,162002/1999 0,82 0,95 0,86 0,94

Grupo de edad Pobre No pobre Pobre No pobre

1999/1997 < 25 1,59 1,10 1,40 1,232002/1999 0,72 0,90 0,69 0,861999/1997 25-45 1,01 1,00 1,21 1,112002/1999 0,96 0,99 1,01 0,961999/1997 >45 1,50 1,01 1,49 1,162002/1999 0,74 0,98 0,84 1,02

Fuente: Cálculos de los autores con base en la EEDS, 1997-2002 (INEC).

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de ser pobres, aunque el efecto no es significativo en el caso de los primeros. Tal vez, no dejede ser sorprendente que, en términos de la probabilidad de ser pobres, después de tener encuenta las características demográficas y de empleo, no existan diferencias de una región aotra, no obstante el hecho de que el ingreso laboral real parezca ser un poco más alto en laSierra (cuadro 3.6).

Cuando combinamos las lecciones de la presente sección y de la anterior, encontramosrazones de optimismo y desesperanza. Los pobres tienden a emplearse en el sector informal y,en consecuencia, tienen mayores probabilidades de que sus contrapartes no pobres tenganniveles menores de ingreso laboral, empleos más precarios y menor grado de apego al merca-do labor. Por otra parte, el carácter más dinámico y flexible del sector informal llevó a que,durante 1997-2002, este sector fuera el único generador de empleo en la economía, así comoa una recuperación más rápida del ingreso laboral real entre los trabajadores informales des-pués de la crisis. Dos hechos que pudieron haber ayudado potencialmente tanto a impedir quelas tasas de pobreza aumentaran a niveles todavía más altos durante la crisis, y a reducir conmayor rapidez las tasas de pobreza después de la crisis.

Sin embargo, el margen de aumentos sostenidos del ingreso laboral en el sector informal,de los cuales dependerían disminuciones adicionales de la pobreza impulsadas por el creci-miento del sector informal, es limitado ya que el sector se ha caracterizado tradicionalmentepor bajos niveles de productividad laboral e inversiones de capital. Como consecuencia, debe-mos centrar nuestra atención en aumentos de productividad, generación de empleo (formal einformal) y en la capacidad de los pobres para beneficiarse de ambos como los principalesfactores determinantes de futuras reducciones de la pobreza.

En las dos últimas secciones del presente capítulo nos ocuparemos de estos temas. En lasección siguiente, consideramos el hecho de que, por lo general, los pobres son menos educa-dos que los no pobres, y examinamos si los cambios en la demanda de trabajadores calificadospueden tener un efecto en su capacidad para conseguir empleos mejores. En la última sección,a partir de datos de empresa, analizamos las restricciones a la generación de empleo en elsector manufacturero, y estudiamos el grado al cual la generación de empleo se correlacionacon la productividad laboral. Al hacerlo, prestamos atención especial a las diferencias entrenegocios pequeños (informales tal vez) y negocios grandes.

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(3) (4)(1) (2) Probit Probit

Probit Probit 2001/02 2001/02

Tamaño del hogar 0,012 0,018 0,005 0,005(0,001) (0,001) (0,002) (0,002)

Relación de dependencia 0,374 0,374 0,291 0,293(0,010) (0,010) (0,017) (0,017)

Tasa de empleo -0,659 -0,664 -0,590 -0,603(0,010) (0,010) (0,017) (0,017)

Tasa de subempleo 0,162 0,137 0,156 0,129(0,007) (0,011) (0,012) (0,018)

Tasa de informalidad 0,189 0,201 0,127 0,148(0,005) (0,008) (0,010) (0,014)

Empleado -0,130 -0,123(0,008) (0,014)

Público -0,144 -0,105(0,006) (0,011)

Privado -0,088 -0,099(0,006) (0,009)

Trabajador independiente -0,063 -0,057(0,006) (0,010)

Empleador -0,106 -0,082(0,007) (0,013)

Informal -0,051 -0,050(0,007) (0,012)

Subempleado 0,027 0,022(0,010)

(0,018)Primaria -0,053 -0,048 -0,067 -0,060

(0,009) (0,008) (0,016) (0,016)Secundaria -0,117 -0,107 -0,119 -0,106

(0,008) (0,008) (0,015) (0,016)Terciaria -0,162 -0,151 -0,138 -0,128

(0,007) (0,007) (0,014) (0,014)Mujer 0,061 0,056 0,054 0,051

(0,005) (0,005) (0,009) (0,009)Inmigrante -0,043 -0,043 -0,072 -0,074

(0,004) (0,004) (0,007) (0,007)Inmigrante reciente 0,036 0,034 0,016 0,014

(0,012) (0,011) (0,020) (0,020)Indígena 0,026 0,029

(0,016) (0,016)Ascendencia africana 0,054 0,052

(0,022) (0,021)Variable ficticia año Sí Sí Sí SíVariable ficticia región Sí Sí Sí Sí

Número de observaciones 49.524 49.524 14.562 14.562

Fuente: Cálculos de los autores con base en la EEDS, 1997-2002 (INEC). **(*) Significativamente diferente de cero al nivel de 5 (10)%. El hogar de referenciatiene las características siguientes: hogar localizado en la región de Oriente, con un jefe de hogar hombre sin estudios, menor de 25 años, no inmigrante ysin empleo. Nota: Los coeficientes expresados representan el efecto marginal de cada variable en la probabilidad de ser pobre.* Probit: Unidad de medida de probabilidad estadística basada en las desviaciones de la media de una distribución normal.

Cuadro 3.6MERCADO LABORAL Y FACTORES DEMOGRÁFICOS DETERMINANTES DE LA POBREZA

EN LAS ZONAS URBANAS

Variable dependienteHogar pobre (=1)

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Recuadro 3.5Emigración internacional

Durante la crisis de 1999, los flujos migratorios hacia el exterior aumentaron de manera significativa, conforme muchas personasbuscaban en el extranjero mejores oportunidades, y esos flujos han seguido siendo altos desde entonces (gráfico R 3.5.1). Segúndatos recabados en la Aduana, aproximadamente 200.000 personas abandonaron el país entre 1999 y 2001, en comparación con lamitad de esa cifra entre 1992 y 1998, y, aunque algunos regresaron al país, la diferencia entre salidas e ingresos registradosaumentó de manera significativa durante 1999-2001. La emigración al extranjero fue más predominante en algunas zonas y entreciertos grupos de población, y sus principales destinos fueron España, Italia y Estados Unidos. Casi la mitad de quienes abandona-ron el país a partir de 1990 eran residentes de la provincia de Azuay, en comparación con 6% de Cañar y Pichincha, los otros dosorígenes principales. Así mismo, la mayoría de emigrantes eran adultos jóvenes, mujeres y hombres por igual, con niveles medianosde educación y competencias.

Con los flujos de emigrantes aumentó el monto de dinero enviado a Ecuador en forma de remesas. Hoy día, después de las exporta-ciones de petróleo, las remesas del extranjero constituyen el segundo rubro de rentas más importante de la balanza de pagos. Estosrecursos se invierten principalmente en vivienda y en la compra de bienes duraderos, como automóviles y electrodomésticos (BancoCentral del Ecuador, 2002d).No es sorprendente que la distribución de estos recursos de una provincia tenga gran semejanza con la de emigrantes, de maneraque su impacto no ha sido uniforme en todo el territorio nacional. Aunque esta cuestión todavía no se ha analizado con detenimiento(debido a la carencia de datos apropiados en el nivel micro), la sola magnitud de estas transferencias indica que ellas deben tener unefecto positivo en el nivel de ingreso de los hogares y zonas receptoras y, por ende, en la pobreza. Por ejemplo, el mayor flujo de esasremesas ha sido hacia las zonas rurales, lo cual tal vez explique por qué durante la crisis de 1999 las tasas de pobreza no aumenta-ron tanto como las tasas de pobreza urbanas. En segundo lugar, sin duda alguna, la salida de muchos participantes potencialesdisminuyó la presión sobre los mercados laborales locales en una época en que la generación de empleo era baja y el desempleo eraalto. En efecto, en comparación con el resto del país, los niveles de consumo y de precios son altos y los niveles de desempleo sonbajos en aquellas zonas que registraron los mayores flujos de emigrantes.Por último, considerando que la emigración al extranjero estuvo concentrada en adultos jóvenes, que probablemente dejaron atrás aniños pequeños y adolescentes, es posible que este fenómeno tenga efectos sociales duraderos en el futuro que resulta difícil medirhoy día. Por ejemplo, ha aumentado en el tiempo el número de hogares donde la generación inmediata (los padres) está ausente, demanera que los abuelos están encargados de la crianza de un número cada vez mayor de niños y adolescentes. Continúa siendo unapregunta sin respuesta si lo anterior tendrá algún efecto en la escolaridad y en otros resultados. Además, existe evidencia anecdóticade un aumento del número de embarazos de adolescentes y del incremento de la violencia pandillera.

Gráfico R 3.5.1Después de 1999, aumentaron los flujos migratorios al exterior y las remesas del extranjero

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EL INGRESO LABORAL Y LA DEMANDA DE MANO DE OBRA CALIFICADA14

Por lo general, a los trabajadores más educados se les considera más productivos que suscontrapartes no educadas y, por ende, reciben mayores salarios en promedio. Sin embargo, lasdiferencias salariales entre trabajadores con diferentes niveles de educación varían en el tiem-po y de un sector a otro, y estos cambios tienen el potencial para afectar tanto el nivel como lacomposición de la pobreza. En la presente sección examinamos los cambios en la demanda yen la oferta de personas con niveles diferentes de educación en las zonas urbanas y su efectoen los salarios relativos por sector y por grupo de educación, y luego intentamos relacionar laevolución de los primeros con cambios en la pobreza.

Durante la crisis de 1998/99, las personas muy educadas registraron una disminución rela-tivamente menor de su ingreso laboral real que la de otros y, para 2002, sus salarios casihabían recuperado los niveles de 1997 (cuadro 3.7, panel A). Si bien la literatura suele hacerhincapié en esta ventaja relativa de trabajadores más educados durante coyunturas económi-cas, está en desacuerdo con evidencia existente durante los años noventa para otros países dela región de América Latina (Banco Mundial, 2003c).

Tanto el ingreso laboral real para todos los grupos de educación como la rentabilidad de laeducación, medidos por los coeficientes de variables ficticias de educación en una regresiónde ingresos, son menores en el sector informal que en el formal15. En comparación, una vez setienen en cuenta las diferencias en la incidencia de la informalidad, en los sectores de bienescomercializables y no comercializables es imposible encontrar patrones equivalentes (cuadro3.7, panel B)16. Teniendo en cuenta lo anterior y el hecho de que las tasas de pobreza para losempleados son mucho más elevadas entre trabajadores informales que entre trabajadores for-males, independientemente de si trabajan en el sector comercializable o en el sector nocomercializable, en lo que queda de la presente sección centraremos nuestra atención exclusi-vamente en las diferencias entre el sector formal y el informal (cuadro 3.8).

Teniendo en cuenta que las personas con niveles diferentes de educación no se encuentrandistribuidas de igual forma de un sector a otro (cuadro 3.9, panel B), esta variación podríadeberse a diversos factores transversales al sector que van desde diferencias en ordenamientosinstitucionales hasta diferencias en la productividad (relativa) de personas más o menos edu-cadas, y hasta diferencias en la disponibilidad de diferentes tipos de trabajadores. En otraspalabras, diferencias temporales y sectoriales en la rentabilidad de la educación con el resulta-do de la interacción entre factores de demanda y oferta –es decir, trabajadores más educadospueden llegar a ser más productivos en el tiempo debido al cambio tecnológico y, a su vez,este hecho puede aumentar la demanda de las empresas de este tipo de trabajadores; la inver-sión pública en la educación puede traducirse en incrementos significativos del número detrabajadores con educación secundaria, digamos, haciéndolos relativamente más abundantes.

14 Si bien a las personas se las divide en cuatro categorías de educación (sin estudio, primaria, secundaria y terciaria), en la presente sección el análisisno incluye resultados para quienes no tienen estudios, ya que su número es muy pequeño –cerca de 3% de todas las personas mayores de diez añosde edad (5% entre los pobres).

15 Sobre todo, el ingreso laboral real para trabajadores con educación secundaria (terciaria) en el sector informal es 5 (30)% menos que el ingreso desus contrapartes en el sector formal.

16 Después de tener en cuenta la incidencia de la informalidad, los coeficientes de las interacciones entre variables ficticias de educación secundaria yterciaria y un indicador del sector comercializable en una regresión de ingresos son insignificantes.

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En 2002, el grupo de personas empleadas parecía ser un poco más educado que en 1997(cuadro 3.9, panel A), reflejando tanto aumentos generales en el nivel de educación de lapoblación como cambios en la probabilidad de ser empleado condicionado a la educación. Dehecho, era mucho mayor la probabilidad de que, en 2002, las personas con educación secun-daria y terciaria participaran en la fuerza laboral que en 1997 y, condicionadas a la participa-ción, a estar empleadas en comparación con las personas con educación primaria17.

Cuadro 3.7TRABAJADORES MÁS EDUCADOS TIENEN MAYOR INGRESO LABORAL DE UN SECTOR A OTRO

A. En el tiempo

Primaria Secundaria Terciaria

1997 0,77 0,94 1,731998 0,45 0,69 1,231999 0,29 0,42 0,972000 0,35 0,47 1,052001 0,48 0,59 1,242002 0,49 0,68 1,34

1999/1997 0,38 0,44 0,562002/1999 1,69 1,62 1,382002/1997 0,64 0,72 0,77

B. De un sector a otro

Comercializable No comercializable

Formal Informal Formal Informal

Primaria 0,51 0,45 0,62 0,42Secundaria 0,65 0,51 0,80 0,54Terciaria 1,51 0,87 1,32 0,95

Fuente: Cálculos de los autores a partir de datos de la EEDS, 1997-2002.Nota: Ingreso laboral real por hora expresados en dólares de 2000.

Cuadro 3.8LAS TASAS DE POBREZA SON MÁS ALTAS EN EL SECTOR INFORMAL Y EN EL SECTOR

DE BIENES COMERCIALIZABLES

Formal Informal

Comercializables 14,5 27,5No comercializables 9,98 24,0

Fuente: Cálculos de los autores a partir de datos de la EEDS, 1997-2002.Nota: Ingreso laboral real por horas expresado en dólares de 2000.

17 Los coeficientes de las interacciones entre variables ficticias de educación secundaria y terciaria, y una variable ficticia de año para 2002, sonpositivos y significativos cuando se calculan modelos de probabilidad para la posibilidad de participación y empleo de la fuerza laboral en 1997 y2002, condicionados a la participación.

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Cuadro 3.9LA DISTRIBUCIÓN DE LA EDUCACIÓN VARÍA EN EL TIEMPO Y DE UN SECTOR A OTRO

A. En el tiempo (porcentaje de todos los empleados cada año)


1997 33,7 40,0 23,31998 35,3 39,0 22,71999 35,0 39,0 22,52000 34,5 38,8 22,62001 32,1 40,8 24,32002 32,9 38,5 25,4

B. De un sector a otro (porcentaje de todos los empleados en cada sector)

Comercializables No comercializables

Formal Informal Formal Informal

Primaria 32,4 44,7 14,8 44,2Secundaria 41,9 42,1 34,7 40,9Terciaria 23,4 8,4 49,6 9,9


18 Los cálculos se basan en una elasticidad de sustitución de 2 –un valor con el rango que registra la literatura empírica. La volatilidad de la serie dedemanda se debe al tamaño pequeño de la muestra.

19 Posiblemente, los cambios más grandes se presentaron durante 1990-1997, en el momento de la apertura comercial.

Si bien no existe información equivalente y disponible sobre la evolución de la demandade personas más o menos educadas, de acuerdo con la metodología propuesta por Katz yMurphy (1992), podemos inferirlo a partir de los datos sobre ingreso laboral y número detrabajadores en cada grupo de educación. Para los lectores interesados, en el recuadro 3.6 sehace una descripción breve de esta metodología. Por lo demás, es suficiente saber que elejercicio consiste aproximadamente en restar cambios en la oferta relativa de diferentes tiposde trabajadores de cambios en su ingreso laboral relativo, haciendo algunas suposiciones acercadel grado de capacidad de sustitución de uno a otro de estos grupos. El residuo de esta opera-ción se considera entonces igual a cambios en la demanda relativa.

Durante 1997-2002, aumentó la demanda relativa de trabajadores con educación terciaria,con excepción de una sola disminución en 2000. La demanda relativa de trabajadores coneducación secundaria siguió un patrón similar, si bien en este caso en torno a una tendencianegativa (gráfico 3.3)18. El período que comprenden los datos es demasiado corto para hacerinferencias significativas sobre procesos a largo plazo. Sin embargo, es importante anotar quelos patrones observados concuerdan con los encontrados en los años ochenta y noventa enotros países de América Latina y en Estados Unidos (Sánchez y Schady, 2003; Katz y Murphy,1992), sobre todo en lo que respecta a trabajadores con educación terciaria. Estos países regis-traron incrementos agudos de la demanda relativa de trabajadores terciarios, que estuvieroncorrelacionados significativamente con la apertura comercial y, en el caso de América Latina,con acceso a tecnologías extranjeras. Aunque la evidencia es más variada (por ejemplo, aumen-tos importantes en México, pero escasa evidencia de cambios positivos en Brasil), algunos deestos países también registraron aumentos de la demanda relativa de trabajadores secundarios.Igualmente importante es el hecho de que, en general, los cambios observados en el caso deEcuador son bastante pequeños en comparación con los registrados en otros países19.

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Recuadro 3.6Cambios en la demanda relativa: Qué se debe suponer y por qué

Los cambios en los salarios relativos de trabajadores con niveles diferentes de educación son una función de cambios en la deman-da relativa y en la oferta relativa de estos trabajadores, así como de la elasticidad de sustitución entre trabajadores con niveles deeducación diferentes. Esta elasticidad es una medida de la facilidad con la cual es factible reemplazar en la producción a un tipo detrabajador por otro. Por ejemplo, si es alta la elasticidad de sustitución entre ingenieros y técnicos, un pequeño incremento en elsalario relativo de los ingenieros llevaría a una alta sustitución de ingenieros de ingenieros por técnicos, en tanto que si la elasticidades baja, los cambios en los salarios de los ingenieros llevarían a sustituciones pequeñas entre ambos tipos de trabajadores. Expre-sado en términos más formales, si σ es igual a x1% de incremento en el salario relativo de los ingenieros se asocia con un decreci-miento de x% en la cantidad requerida de ingenieros en relación con técnicos. Las anteriores ideas se pueden modelar simplementecomo se expresa a continuación. De acuerdo con la suposición de una elasticidad de sustitución común (ESC), los salarios relativostienen que cumplir la condición:

(1) Log[w1(t)/w2(t)] = (1/σ)[D(t) – log [x1(t)/x2(t)]

donde w1(t)/w2(t) es la relación de salarios relativos, x1(t)/x2(t) es la relación de ofertas relativas, σ es la elasticidad de sustitución entre

trabajadores en los dos niveles de educación, y D(t) es la serie temporal de cambios en la demanda relativa (Katz y Murphy, 1992).Teniendo en cuenta que tanto D(T) como σ son parámetros desconocidos, se hacen necesarias otras suposiciones acerca delcomportamiento de D(t) o del valor de σ, con el fin de construir una serie temporal de cambios en la demanda relativa utilizando a (1).En la literatura se han propuesto dos enfoques diferentes para este fin. Primero, se puede calcular un valor de explotación de σ si sesupone que los cambios en la demanda relativa siguen una tendencia lineal ejecutando una regresión de los salarios relativos (log)en las ofertas relativas (log) y en dicha tendencia, como sigue:

(2) Log[w1(t)/w2(t)] = α + (1/σ) time trend– (1/σ) log[x1(t)/x2(t)]

Entonces es posible recuperar el valor de σ del coeficiente de oferta relativa y conectarlo en (1) después de reordenar los términospara obtener:

(3) D(t)= σ log[w1(t)/w2(t)] + log[x1(t)/x2(t)]

donde ahora están “dados” todos los parámetros al lado derecho. Lamentablemente, debido a que están aumentando (o disminuyen-do) casi monotónicamente todas las series para los países de la muestra, los cálculos de σ condicionales a una tendencia temporalson muy imprecisos (con estadísticas t de uno o menos) y a veces desorbitadamente improbables, invalidando este primer enfoque.El segundo enfoque depende de suposiciones acerca de σ antes que de suposiciones acerca del comportamiento de D(t), por tanto,evita el cálculo. D(t) se calcula a continuación directamente de (3) según valores de σ más creíbles. En el presente capítulo, sesupone que σ es igual a 2, el cual es el rango de estimaciones internacionales resumidas en Katz y Autor (1999).Otra preocupación más respecto de estimaciones simples de σ y D(t) obtenidas de las ecuaciones (2) y (3) es la composicióncambiante de la fuerza laboral. Los cinco países de la muestra han logrado avances relativos en sus transiciones demográficas. Lafracción de trabajadores de más edad es, en consecuencia, mayor en los últimos años que en los primeros. Por lo general, lostrabajadores de más edad ganan más que los trabajadores más jóvenes, y un modelo de ciclo de vida de determinación del ingresoindica que la brecha salarial entre trabajadores más o menos educados también debería aumentar con la edad (Mincer, 1974;Heckman, Lochner y Todd, 2001). El incremento observado en el salario relativo de los trabajadores capacitados podría, por consi-guiente, ser producto no de la cambiante oferta o de la demanda de trabajadores educados sino, más bien, del cambiante perfil deedad. Muchos países de América Latina están registrando igualmente cambios importantes en la participación de la mujer en lafuerza laboral. Si la diferencia de salarios para las mujeres es mayor (o menor) debido a la educación que para los hombres, estehecho igualmente podría distorsionar las estimaciones no corregidas de D(t). Una vez más y de acuerdo con Katz y Murphy, loscambios compositivos de la fuerza laboral se tienen en cuenta manteniendo constantes en el tiempo las distribuciones de género yedad en cada país. En particular, para cualquier grupo de educación, la participación promedio del empleo total se calculó paracatorce células de género-edad durante la totalidad del período y estas ponderaciones se utilizaron luego para construir salariospromedio para un grupo de educación en cualquier año dado.

Fuente: Katz y Murphy (1992).

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Gráfico 3.3INCREMENTOS EN LA DEMANDA RELATIVA DE TRABAJADORES CON EDUCACIÓN TERCIARIAEN EL SECTOR FORMAL Y TRABAJADORES CON EDUCACIÓN SECUNDARIA EN EL SECTOR

INFORMAL

Fuente: Cálculos de los autores a partir de la EEDS, 1997-2002 (INEC).Las curvas de la demanda relativa se han calculado suponiendo que la elasticidad de sustitución entre los grupos de educación esigual a 2.

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Sin embargo, los cambios promedio pueden ocultar diferencias importantes entre sectores,sobre todo considerando que en los niveles y en la rentabilidad de la educación existe unavariación sectorial significativa. Si a continuación repetimos el ejercicio para el sector formaly el informal, encontramos que el sector formal se parece mucho a la economía urbana engeneral, en tanto que los patrones opuestos parecen sostenerse en el sector informal –a saber,entre 1997 y 2002, disminuyó la demanda relativa de trabajadores terciarios en este sector yaumentó la demanda relativa de trabajadores secundarios.

Existe una multiplicidad de factores que podrían explicar a qué se debe que la demanda deaptitudes sea menor en el sector informal. Primero, por lo general, en el sector informal lasrelaciones fuerza laboral-capital son más bajas, y así también lo es el uso de tecnología. Ensegundo lugar, y en relación con el punto anterior, la productividad laboral y el crecimiento dela productividad laboral tienden a ser más bajos en el sector informal que en el formal.

Los cambios en la demanda relativa de personas con niveles de educación diferentes, juntocon cambios en el número relativo de estas personas, determinaron en gran medida la evolu-ción de los ingresos por grupo de educación de un sector a otro. En especial, teniendo encuenta que el mejoramiento de la educación fue lineal, la evolución de los salarios (relativos)tuvo estrecha relación con la evolución de la demanda relativa en cada sector. Por ende, entanto que en el sector formal a las personas con educación terciaria les fue muchísimo mejorque a otros, en términos de la recuperación del ingreso laboral real, en el sector informal a laspersonas con educación secundaria fue a quienes les fue relativamente mejor (cuadro 3.10).

Surge, entonces, el interrogante respecto a los efectos que estos cambios, si es que lostuvieron, pudieron haber tenido en la pobreza. Como lo expresamos anteriormente, aún te-niendo en cuenta el empleo, los pobres son menos educados que los no pobres. Por consiguien-te, incrementos generales en la demanda de trabajadores muy calificados sólo dificultarían mása los menos educados el acceso a los empleos sin conseguir más educación o aceptar salariosrelativamente inferiores lo que, en principio, tendría un efecto negativo en la pobreza. Los ante-riores cambios no se limitan al sector formal, donde los incrementos de la demanda relativa detrabajadores más educados pueden hacer más difícil a los pobres no educados el acceso aempleos en el sector formal en el futuro, pero también afectan el sector informal, donde estánempleados la mayoría de los pobres menos educados.

Cuadro 3.10EL INGRESO LABORAL REAL SE INCREMENTÓ MÁS ENTRE TRABAJADORES TERCIARIOS EN EL SECTOR

FORMAL Y ENTRE TRABAJADORES SECUNDARIOS EN EL SECTOR INFORMAL


Formal Informal

Primaria Secundaria Terciaria Primaria Secundaria Terciaria

1997 0,91 1,07 1,80 0,71 0,81 1,411998 0,56 0,85 1,31 0,42 0,56 0,861999 0,38 0,51 1,05 0,25 0,34 0,662000 0,48 0,57 1,09 0,31 0,40 0,862001 0,50 0,69 1,35 0,47 0,52 0,892002 0,61 0,80 1,75 0,44 0,59 0,96

1999/1997 0,42 0,47 0,58 0,35 0,42 0,472002/1999 1,60 1,57 1,66 1,76 1,73 1,452002/1997 0,67 0,75 0,97 0,63 0,73 0,68

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Entonces, ¿en qué se basan estos cambios en la demanda de aptitudes? En las páginasanteriores planteamos que al parecer este tipo de cambios se correlacionan con los de otrospaíses con mayor acceso a tecnologías foráneas más avanzadas, que exigen una fuerza laboralmás calificada para manejarlas y hacen más productivos a los trabajadores más educados. Enla sección siguiente analizaremos las restricciones a la generación de empleo, así como losfactores determinantes de la generación real de empleo y la productividad real de la fuerzalaboral, y demostraremos que, en Ecuador, los niveles de educación de los trabajadores cum-plen una función importante.

RESTRICCIONES A LA GENERACIÓN DE EMPLEO: UN ANÁLISIS DEL SECTOR

MANUFACTURERO EN LAS ZONAS URBANAS

¿Por qué la generación de empleo ha sido tan baja en los últimos años? ¿Cuáles son las restric-ciones que confrontan las empresas cuando piensan en crecer y en contratar nuevos trabajado-res? ¿Existen diferencias entre empresas pequeñas y grandes? En la presente sección trataremosde dilucidar estos interrogantes a partir de información sobre empleo en el sector manufactu-rero. Si bien este sector sólo representa 20% del empleo urbano total, consideramos que sepodrían obtener percepciones importantes respecto del funcionamiento global de la economíaurbana. Las empresas que trabajan en los sectores aledaños de la manufactura y la prestaciónde servicios funcionan en entornos económicos muy similares, están sujetas a las mismasconmociones macroeconómicas y confrontan el mismo conjunto de reglas y normatividadlaboral y comercial. Por consiguiente, en la medida en que la decisión de crecer o ser formal oinformal dependa del entorno económico, antes que en el sector donde funciona la empresa,las informaciones sobre el comportamiento de las empresas manufactureras serán fuente deinformación sobre el comportamiento potencial de las empresas del sector de servicios.

El análisis se basa en datos de empresas recabados en Ecuador para el Proyecto de Encues-ta sobre Clima de Inversión (Grupo de Investigaciones para el Desarrollo, Banco Mundial,2003). La muestra contiene información sobre 450 empresas manufactureras establecidas enzonas urbanas de las provincias de Azuay, Guayas, Manabí, Pichincha y Tungurahua. Lasempresas se dividieron para los fines del presente análisis en tres grupos, según su tamaño:pequeñas, con menos de diez empleados y (por lo general) no sujetas a inspecciones laborales;medianas, con menos de cien empleados; y grandes, con más de cien empleados. Es más proba-ble que las empresas grandes, más que las medianas o las pequeñas, tengan más de una instala-ción, cuenten con participación pública o extranjera y participen en actividades de exportación(cuadro 3.11).

Rotación del empleo y generación de empleo: Qué hacen las empresasversus qué quieren las empresas

A todas las empresas se les preguntó sobre el número de trabajadores contratados y despedi-dos durante el año inmediatamente anterior a la encuesta, así como sobre el número de traba-jadores que habían renunciado de manera voluntaria a sus empleos durante el mismo período.También se les preguntó si, en el caso de no tener restricciones, aumentarían, disminuirían omantendrían el número real de trabajadores permanentes empleados en la empresa y cuántosserían, si optaran por aumentar o disminuir su número. Con base en esta información elabora-mos estimaciones de generación y destrucción bruta de empleo, rotación de empleo y genera-ción neta de empleo y luego las comparamos con las preferencias no restringidas de las empresas.

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Tanto la tasa de generación de empleo como la de destrucción de empleo fueron superioresa 25%, empujando hasta 50% la tasa de rotación de empleo –es decir, más de la mitad de lostrabajadores empleados en algún momento durante el año de encuesta entraron o salieron de laempresa durante el período (cuadro 3.12). Sin embargo, debido a que el número de ingresosnuevos estuvo muy cerca del número de salidas, la alta rotación de trabajadores no estuvoacompañada por la generación de nuevos empleos. Para la muestra, esta cifra es cercana acero, reflejando el mal desempeño en este aspecto de las empresas pequeñas y, en particular,de las medianas, con tasas netas de generación de empleo de 0,8 y –1,3%, respectivamente.

Fuente: Cálculos de los autores a partir de datos de la Encuesta sobre Clima de Inversión –Ecuador, Banco Mundial (2003).

Cuadro 3.11LAS CARACTERÍSTICAS DE LAS EMPRESAS DIFIEREN SEGÚN EL TAMAÑO DE LA EMPRESA

Pequeñas Medianas GrandesTodas (menos de 10) (hasta 100) (más de 100)

Número de empresas 450 74 288 84Tamaño promedio 83,8 7,51 37,4 310,1Número de instalaciones 1,3 1,0 1,2 1,6Participación pública 1,0 0,0 0,0 4,7Participación foránea 12,3 4,0 10,0 27,3Exportaciones 29,7 8,1 23,6 67,8Participación de producción en exportación 10,1 0,8 8,4 22,6Ingreso total 2000 (en US $) 7.271,2 482,2 3.246,1 26.601,9

Productos del petróleo 11,3 1,3 13,8 10,7Alimentos y bebidas 25,1 28,4 21,8 30,9Prendas de vestir y textiles 21,1 20,2 21,2 22,6Madera 7,3 8,1 7,3 7,1Químicos 17,6 25,7 17,0 13,1Productos metálicos 17,6 16,2 18,7 15,5

Fuente: Cálculos de los autores con base en la Encuesta sobre Clima de Inversión –Ecuador, Banco Mundial (2003).Generación de empleo: número de trabajadores contratados durante el año inmediatamente anterior a la encuesta dividido por el número total de trabajado-res empleados en la empresa.Destrucción de empleo: número de trabajadores separados de la empresa (i. e., despidos y renuncias) durante el año inmediatamente anterior a la encuestadividido por el número total de trabajadores empleados en la empresa.Rotación de empleo: generación de empleo + destrucción de empleo.Generación neta de empleo: generación de empleo – destrucción de empleo.

Cuadro 3.12LA ROTACIÓN DE TRABAJADORES ES ALTA, PERO LA GENERACIÓN NETA DE EMPLEO ES BAJA

Porcentaje de la fuerza laboral

Pequeña Mediana GrandeTodos (de 0 a 10) (de 11 a 99) (más de 100)

Generación de empleo 26,8 35,8 26,3 20,9Destrucción de empleo 26,3 35,0 27,6 13,2Rotación de empleo 53,1 70,8 53,9 34,1Generación neta de empleo 0,5 0,8 -1,3 7,7

A las empresas también se les pidió informar sobre el número de trabajadores permanentesempleados en 2000, 2001 y 2002. La generación de empleo calculada a partir de estos datosproduce cifras muy cercanas a las que aparecen antes. Lo anterior implica que, en tanto que las

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empresas utilizan mucho los contratos temporales (de ahí el gran flujo de trabajadores), ape-nas si están convirtiendo cualquiera de estas uniones temporales en uniones permanentes.

En comparación, cuando se les preguntó acerca de sus preferencias no restringidas, más de30% de todas las firmas encuestadas declararon que les gustaría aumentar el número de traba-jadores permanentes que empleaban, en comparación con menos de 10% que lo disminuiríany 60% que mantendrían este número en su nivel actual. Considerando que a las empresastambién se les pide informar sobre la magnitud del cambio deseado, pudimos calcular una tasa“no restringida” neta de generación de empleo, la cual asciende a 8% (gráfico 3.4).

En la medida en que las diferencias entre las tasas netas reales y deseadas de generación deempleo sean un reflejo de restricciones existentes, parece que las empresas pequeñas y media-nas confrontan obstáculos mayores que las empresas más grandes a la expansión del empleo.Esas empresas informan con mayor (menor) frecuencia que les gustaría aumentar (disminuir)el número de trabajadores permanentes que emplean y, condicionado al deseo de crecer, tam-bién informan aumentos ‘ideales’ mayores (42 y 30% para empresas pequeñas y medianas encomparación con 25% para empresas grandes).

Restricciones a la generación de empleo y a la expansión de los negocios

Las razones que se aducen para explicar la diferencia entre comportamiento real y deseado dedespido y contratación [de trabajadores] muestran algunas variaciones según el tamaño de laempresa y no parecen ser simétricas respecto del camino a seguir. Lo anterior no resulta sor-prendente, considerando que es menos probable que, a diferencia de las empresas más gran-des, en las empresas pequeñas existan sindicatos y cumplan con las normas laborales, en tantocontinúen siendo pequeñas (cuadro 3.13). Por ejemplo, al parecer, los costos de despido son

Gráfico 3.4LA MAYOR PARTE DE LAS EMPRESAS ESTARÍAN DISPUESTAS A CONTRATAR MÁS

TRABAJADORES PERMANENTES SI NO TUVIERAN RESTRICCIONES


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Cuadro 3.13LOS COSTOS DE DESPIDO Y LOS COSTOS NO SALARIALES SON LAS RAZONES PRINCIPALES PARA NO

CONTRATAR Y DESPEDIR TRABAJADORES PERMANENTES COMO LAS EMPRESAS QUISIERAN

Porcentaje de empresas en el grupo

Pequeñas Medianas GrandesTodas (menos de diez) (menos de cien) (más de cien)

No aumentanCostos de despido 38,7 47,1 39,5 25Costos no salariales 17,8 17,6 13,5 43,7Procedimientos del MT 0,8 0,0 1,0 0,0Sindicatos 1,5 0,0 1,0 6,2Proyecciones de ventas 41,1 35,3 44,7 25

No disminuyenCostos de despido 56,7 ND 70,0 42,8Costos no salariales 16,2 ND 10,0 14,3Procedimientos del MT 0,0 ND 0,0 0,0Sindicatos 0,0 ND 0,0 0,0Proyecciones de ventas 27,0 ND 20,0 42,8

Fuente: Cálculos de los autores a partir de la Encuesta sobre Clima de Inversión –Ecuador, Banco Mundial (2003).MT: Ministerio de Trabajo.ND: No disponible debido al número pequeño de empresas que informan sobre disminuciones deseadas (tres observaciones).

una restricción mayor para las empresas pequeñas cuando piensan expandirse que cuandopiensan en contratar, en tanto que lo contrario es correcto para las empresas medianas o gran-des. Si bien, en un principio, lo anterior parece ser una contracción, simplemente refleja elhecho de que en la medida en que una empresa pequeña crece, los costos de despido serán másvinculantes en el caso de una contracción futura. De manera similar, los costos no salariales,como los aportes al Seguro Social, plantean una restricción mayor a la expansión de las em-presas grandes, las cuales tienen mayor probabilidad que las pequeñas de cumplir hoy día.

La incertidumbre sobre las ventas futuras también juega un papel importante en la configu-ración de las decisiones de contratación y despido, comparable al de los costos laborales dedespido y no salariales. Por último, los sindicatos y los trámites burocráticos ante el Ministe-rio del Trabajo no parecen imponer un peso demasiado pesado ni en la contratación ni en eldespido.

En términos más generales, cuando se les preguntó sobre las restricciones a la expansiónde los negocios, 30% de la totalidad de las empresas y 35% de las pequeñas continuaronidentificando la legislación laboral como un obstáculo significativo a su crecimiento. Sinembargo, este factor no parece constituir la barrera más importante a la expansión, ni tampocola restricción más importante relacionada con la fuerza laboral, ya que para gran parte de lasempresas los bajos niveles de capacitación constituyen un problema más serio. Casi 50% detodas las empresas declaran haber tenido problemas para encontrar trabajadores con las sufi-cientes aptitudes. Este hecho es importante ya que, como lo analizamos más adelante, pareceque las aptitudes y la productividad laboral están positivamente correlacionadas y, como loanalizaremos en la sección siguiente, la demanda de aptitudes ha estado en alza en Ecuador,sobre todo en el sector formal (gráfico 3.5).

Por lo general, a los recursos financieros escasos y costosos, pagos y procesamiento deimpuestos, infraestructura de mala calidad (telecomunicaciones y electricidad, en especial) yla incertidumbre sobre el entorno económico en el que funcionan los negocios se les considerarestricciones tanto para las operaciones actuales como para la expansión futura. Por ejemplo,respectivamente 65, 5 y 60% de todas las empresas declaran que el costo del crédito, el valorde los impuestos y el acceso y la oferta de electricidad son un problema (gráfico 1.5).

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Gráfico 3.5LAS EMPRESAS PERCIBEN NUMEROSAS RESTRICCIONES A LA OPERACIÓN DIARIA DE SUS NEGOCIOS

Y SU EXPANSIÓN FUTURA(Porcentaje de las empresas que perciben cada factor como una restricción)

Fuente: Cálculos de los autores a partir de datos de la Encuesta sobre Clima de Inversión –Ecuador, Banco Mundial (2003).

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Resulta interesante anotar que al parecer algunas de estas restricciones son más vinculantespara ciertos tipos de empresas que para otras. Las empresas pequeñas informan tener másrestricciones en términos de legislación laboral, acceso a la tierra, disponibilidad y accesoal crédito, e incertidumbre política y de normatividad que las empresas medianas y grandes.

De igual manera, las empresas medianas tienen mayores restricciones que las grandes enen cuanto a la falta de trabajadores calificados, infraestructura de telecomunicaciones demala calidad y escasa disponibilidad de crédito.

Por último, las empresas grandes tienen mayores restricciones en lo relativo a problemasaduaneros e ineficiencias en la Aduana, lo cual no debería sorprendernos ya que precisamen-te estas empresas son las que tienen mayores probabilidades de exportar toda o parte de suproducción (cuadro 3.14).

Cuadro 3.14EMPRESAS DE TAMAÑOS DIFERENTES ENFRENTAN RESTRICCIONES DIFERENTES

AL CRECIMIENTO Y A LA EXPANSIÓN

Pequeña Diferencia Mediana Diferencia Grande(P) P y M (M) M y G (G)

Fuerza laboralLegislación laboral 0,36 * 0,28 0,28Nivel de capacitación de la fuerza laboral 0,46 0,50 ** 0,35

InfraestructuraTelecomunicaciones 0,46 0,48 * 0,39Electricidad 0,63 0,59 0,61Transporte 0,28 0,31 0,33Acceso a la tierra 0,25 ** 0,15 0,12

Recursos financierosDisponibilidad 0,70 * 0,63 * 0,53Costo 0,69 0,68 0,64Acceso 0,63 * 0,54 0,55

Entorno económicoIncertidumbre política y de normatividad 0,86 * 0,80 0,76Inestabilidad macroeconómica 0,81 0,75 0,71Incertidumbre legal 0,69 0,63 0,63Corrupción 0,46 0,44 0,47

Impuestos, aduanas y permisosValor de los impuestos 0,58 0,56 0,50Procedimientos tributarios 0,47 0,48 0,50Aduanas 0,24 ** 0,41 ** 0,53Licencias y permisos 0,34 ** 0,23 0,25

Fuente: Cálculos de los autores a partir de la Encuesta sobre Clima de Inversión –Ecuador, Banco Mundial (2003).** (*) La diferencia entre ambos valores es significativamente diferente de cero al nivel de 5 (10)%.

Creación real de empleo y productividad laboral

A continuación centramos nuestra atención en el análisis de los factores determinantes de lageneración neta de empleo. En el capítulo 1 aducimos que el crecimiento del PIB y del empleo,parecía, se originaba en cambios en la productividad, medido por la PTF, en el nivelmacroeconómico. Dicho en otros términos, parecía que respondía a mejoras en la calidad delos insumos y en el entorno institucional. El análisis que hicimos antes de las restricciones a lageneración de empleo plantea que estos factores también son importantes en el plano de la

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empresa. Complementamos los anteriores resultados con un estudio más formal de la relaciónentre productividad laboral y generación real de empleo, así como la relación entre producti-vidad laboral, aptitudes y tecnología (i. e., calidad de los insumos).

La productividad laboral, medida como el valor en dólares de la producción por trabajador,se correlaciona positivamente con el tamaño de la empresa –según la encuesta, los trabajado-res de las empresas grandes son el doble de productivos de sus contrapartes en las empresaspequeñas. Tales diferencias son el resultado de diversos factores. Es más probable que, antesque las pequeñas, las empresas grandes utilicen el capital y tengan acceso a mejores tecnolo-gías –por ejemplo, en comparación con solamente 12% de las empresas pequeñas, 35% de lasempresas grandes utilizan tecnología extranjera. Asimismo, es más probable que esas empre-sas dediquen parte de su producción a las exportaciones y, por ende, estén sometidas a presio-nes competitivas internacionales (gráfico 3.6).

Es más, independientemente del tamaño de la empresa, la productividad laboral ha aumen-tado en el tiempo. La mayor parte de estos incrementos ocurrieron entre 2000 y 2001, sobretodo para empresas grandes y pequeñas que registraron aumentos de la productividad laboralpor trabajador de 2 y 6 dólares (o 16%), respectivamente.

Potencialmente, los menores niveles de productividad laboral entre las empresas pequeñaspodrían ser responsables del mal desempeño de las mismas en cuanto a generación de empleodurante el período, en particular teniendo en cuenta que precisamente estas empresas son lasque al parecer tienen mayores restricciones en lo relacionado con costos laborales y de legis-lación laboral. Más adelante exploraremos los factores determinantes de la productividad la-boral y la relación entre esta variable y la generación de empleo.

Gráfico 3.6LA PRODUCTIVIDAD LABORAL AUMENTA CON EL TAMAÑO DE LA EMPRESA Y EN EL TIEMPO

Fuente: Cálculos de los autores con base en datos de la Encuesta sobre Clima de Inversión –Ecuador, Banco Mundial (2003).

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El acceso a mejores tecnologías, medido por el acceso a la tecnología extranjera, y laexposición a la competencia internacional, medida por medio de una variable ficticia deexportador, se correlacionan positivamente con la productividad laboral. Eso mismo lo haceel nivel de aptitudes de la fuerza laboral empleada por la empresa, cuando se considerancalificados los trabajadores con estudios secundarios completos o niveles mayores de educa-ción (cuadro 3.15). En especial, las empresas exportadoras y las empresas con acceso a latecnología extranjera son 30% más productivas que sus contrapartes. De manera similar, unaumento de diez puntos porcentuales de la participación de trabajadores educadores produceun aumento de 5% en la productividad laboral.

A su vez, y al igual que el mayor acceso a tecnología extranjera, la mayor productividadlaboral se asocia con la generación positiva neta de empleo. Sobre todo, una ganancia de 10%de la productividad laboral (10% de trabajador/30 dólares en 2001) causaría un incremento de1% en la generación de empleo. Sin embargo, una vez se tiene en cuenta la productividadlaboral, el efecto directo de las aptitudes y de la competencia internacional en la generacióndel empleo es débil (es decir, esos factores afectan principalmente la generación de empleopor medio del efecto que tienen en la productividad laboral).

Un hecho que tal vez sea sorprendente es que, a pesar de que las empresas lo han identifi-cado como una restricción importante a la expansión de sus negocios, el acceso al crédito nose correlaciona de manera significativa con la generación neta de empleo (véase en las pági-nas precedentes).

Políticas para aumentar la productividad laboral y la generación de empleo

Las anteriores reflexiones nos ayudaron a identificar los factores que directa o indirectamenteafectan la generación de empleo. Niveles superiores de aptitudes y acceso a tecnologías másavanzadas se correlacionan con niveles superiores de productividad laboral y, en consecuen-cia, en niveles superiores de empleo. Sin embargo, las empresas confrontan varias restriccio-

Cuadro 3.15LA GENERACIÓN DE EMPLEO SE CORRELACIONA POSITIVAMENTE CON LA PRODUCTIVIDAD LABORAL

Variable dependiente

Productividad laboral(Trabajador / dólares) Generación neta de empleo

(1) (2)

Productividad laboral 0,17** (0,08)

Participación de la fuera laboral con 0,16 ** 0,06educación secundaria o superior (0,07) (0,08)

Acceso a tecnología extranjera 9,19 * 12,59 **(4,87) (6,34)

Exportaciones 8,99 * 9,62(4,74) (6,16)

Acceso a crédito 0,95(1,30)

Variables ficticias de tamaño de la empresa Sí SíNúmero de observaciones 250 245

Fuente: Cálculos de los autores a partir de la Encuesta sobre Clima de Inversión –Ecuador, Banco Mundial (2003).**(*) Significativamente diferente de cero al nivel de 5 (19)%.

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nes, institucionales especialmente, que reducen sus intenciones y su capacidad de aumentar laproductividad laboral y el empleo. Entre las medidas dirigidas a aumentar la productividadlaboral y, en consecuencia, la generación de empleo, se deberían incluir, entre otras:

• La ratificación de Tratados de Libre Comercio y la racionalización y reducción de barrerasarancelarias y no arancelarias. Estas medidas deberían servir para eliminar el actual sesgocontra las exportaciones asociado con años de políticas de sustitución de importaciones.

• La simplificación de acuerdos de concesión de licencias y el fomento de la IED. Ecuadorpodría beneficiarse significativamente de las tecnologías existentes creando los incentivosapropiados para el otorgamiento de licencias extranjeras e IED, combinados con derechosde propiedad eficaces y protección de patentes.

• Inversiones en educación y capacitación. En Ecuador, los niveles de educación y las tasasde matrícula son bajos para el nivel de desarrollo del país. Ecuador carece de una baseamplia de trabajadores con educación secundaria, necesarios para adoptar y adaptar coneficacia las tecnologías existentes, y este déficit no disminuirá en el futuro, a menos que sedediquen más recursos a la escuela secundaria. Además, el Secap, el instituto de formaciónpúblico de Ecuador, necesita una reforma radical. El plan de estudios que ofrece en laactualidad es obsoleto y, en consecuencia, los recursos de éste están subutilizados. Lamayor competencia en la oferta de capacitación podría generar los incentivos necesariospara el cambio, ampliando a la vez las opciones de las empresas en términos de opcionesde capacitación.

Además, los pobres son menos educados que los no pobres y tienden a emplearse en em-presas pequeñas e informales, con bajo acceso a la tecnología. En consecuencia, si las políti-cas que se describen antes van a lograr reducir la pobreza, deben estar acompañadas de medidasexplícitamente favorables a los pobres, como las siguientes:

• Fomento de vínculos entre empresas grandes y pequeñas. Es más probable que, en unprincipio, las empresas grandes se beneficien más que las pequeñas de un mayor acceso alos mercados y a las tecnologías extranjeras, pero asimismo es más probable que tenganmenos flexibilidad para responder prontamente a los cambios de las condiciones del mer-cado. Fomentar vínculos productivos entre empresas grandes y pequeñas podría entoncesservir para distribuir las ganancias relacionadas con estos avances y transferir tecnología aempresas pequeñas, ofreciendo al mismo tiempo mayores grados de flexibilidad a las em-presas grandes.

• Creación de centros de servicio para las empresas pequeñas. La adopción y adaptación detecnología suelen ser un proceso costoso. Los centros de servicio, o incubadoras de empre-sas pequeñas, permiten a los negocios pequeños compartir el costo de una tecnología oservicio determinado que de otra manera resultaría inaccesible, aumentando por tanto suproductividad.

• Incentivos para capacitación de trabajadores informales. Todas las empresas de Ecuadordeben aportar 0,5% de su nómina para financiar al Secap. Sin embargo, por lo general lasempresas pequeñas e informales no lo hacen y, en consecuencia, no tienen acceso a losservicios que presta el Instituto. Deben fomentarse programas de capacitación especialespara estas empresas y así mismo explorar la posibilidad de lograr el patrocinio de la red deCámaras de Comercio o de otras asociaciones de empleadores.

Por último, las empresas enfrentan numerosas restricciones institucionales e incertidum-bre económica. Entre las medidas encaminadas a mitigar algunas de estas restricciones debe-rían incluirse:

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• Una reforma laboral para reducir los costos relacionados con la contratación permanen-te. En los últimos años, los relativamente elevados costos laborales asociados con la con-tratación permanente han producido un uso abrumador de contratos temporales por partede los empleadores ecuatorianos y, en consecuencia, un creciente grado de segmentacióndel mercado laboral. Es necesario modificar la legislación laboral existente con el fin deacercar a estas dos figuras contractuales. Además, dado que hacer más estricta lanormatividad que regula los contratos temporales puede perjudicar de manera despro-porcionada a ciertos grupos vulnerables de difícil contratación, podría considerarse la crea-ción de formas contractuales especiales, como los contratos de aprendizaje o reingreso.

• Aumentar el acceso al crédito para las empresas pequeñas y medianas. En Ecuador, ladisponibilidad de crédito para las empresas medianas y, en especial para las pequeñas, esbajo, reflejando la debilidad actual del sistema bancario del país, así como su limitadacapacidad de ahorro. Se podría lograr un mayor acceso al crédito a través de la creación desindicatos de crédito patrocinados por los gremios o por las Cámaras de Comercio, asícomo el fomento de empresas en participación y vínculos entre empresas grandes y peque-ñas.

Algunas de estas reformas y políticas ya se encuentran en proceso, en algunos casos conapoyo financiero y técnico del Banco Mundial (por ejemplo, fuerza laboral, educación, com-petitividad y clima de los negocios). No obstante, el Gobierno de Ecuador tendrá que empren-der con empeño otras en el futuro cercano, si es que el país no quiere perder la oportunidadque ha surgido del clima de inversión más favorable creado por la dolarización.

CONCLUSIONES

En el presente capítulo hemos planteado que la pobreza se está convirtiendo cada vez más enun fenómeno urbano y que el destino de los pobres urbanos está estrechamente unido al com-portamiento de los mercados laborales urbanos y, en especial, a su capacidad para generarempleo productivo. Asimismo hemos examinado los factores determinantes y las restriccio-nes a la generación de empleo entre las empresas pequeñas y grandes, llegando a concluir quela calidad de los insumos y de las instituciones o la falta de los mismos son los principalesdinamizadores de la voluntad y capacidad de las empresas para aumentar el empleo perma-nente.

Los pobres tienden a ser menos educados que los no pobres y tienden a operar empresasmás pequeñas e informales, las cuales tienen bajos niveles de productividad laboral y pareceque confrontan las mayores restricciones a la generación de empleo y a la expansión. Laspolíticas de formación y las políticas encaminadas al fomento de empresas micro y pequeñaspueden tal vez ser muy útiles para ayudar a los pobres urbanos.

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Capítulo 4POBREZA RURAL, PRODUCTIVIDAD AGRÍCOLA Y DISTRIBUCIÓN DE LA TIERRA

Cuarenta por ciento de la población de Ecuador vive en las zonas rurales. Dos tercios de esapoblación son pobres y una elevada proporción de éstos son extremadamente pobres. En elpresente capítulo nos concentraremos en el análisis de la pobreza rural de Ecuador, con unenfoque en las oportunidades que tienen los hogares del sector rural de devengar un ingreso.Como en todas partes, en Ecuador los ingresos bajos de los hogares pobres de las zonasrurales suelen estar atados a los en extremo bajos niveles de producción de los agricultores yal hecho de que los hogares más pobres no tengan acceso a la tierra. Con frecuencia, las causasraizales de los bajos ingresos en las zonas rurales son la baja productividad y la distribucióndesigual de la tierra.

Los puntos principales del presente capítulo son cinco, a saber:

• En Ecuador existen grandes diferencias en la productividad agrícola de un cantón a otro yde una finca a otra dentro de los cantones. Los agricultores independientes con mayorproductividad tienen significativamente menos probabilidades de ser pobres.

• El acceso al crédito es la intervención más importante de las políticas para aumentar laproductividad entre los agricultores pobres a pequeña escala. También son importantes laeducación agrícola y el acceso a insumos, como fertilizantes y plaguicidas, aunque éstospodrían tener consecuencias ambientales negativas que es necesario tener en cuenta.

• En Ecuador, la distribución de la tierra es muy desigual y, en esencia, no ha registradocambios en los últimos 25 años. Los jornaleros agrícolas se cuentan entre los hogares máspobres del Ecuador rural. Ellos son quienes se beneficiarían de políticas encaminadas aaumentar la productividad, algunas de las cuales se traducen en aumentos salariales, y depolíticas que faciliten el acceso a la tierra.

• Las políticas que mejoren la seguridad de tenencia y aquellas que faciliten las transaccionesen tierras, como el arrendamiento o la venta, podrían servir como mecanismo para reducir lapobreza entre los jornaleros agrícolas.

• En Ecuador, la pobreza en el sector rural de explotación no agrícola es significativamentemenor que la del sector rural de explotación agrícola. Existe evidencia de que un sectorrural de explotación agrícola productivo va acompañado de un pujante sector rural deexplotación no agrícola, sobre todo en actividades como servicios agrícolas y procesa-miento de alimentos.

El resto del capítulo se desarrolla como sigue: En la primera sección exploramos breve-mente el perfil de la pobreza rural que presentamos en el capítulo 2, prestando atención parti-cular al efecto del sector en el empleo (explotación agrícola y explotación no agrícola) y tipode empleo agrícola (trabajador independiente o jornalero) en la probabilidad de ser pobre. Enla segunda sección se incluyen estimaciones de la distribución de la productividad agrícola ymedidas de la concentración de la tierra de un cantón a otro. En la tercera sección, demostra-mos que la baja productividad del sector de explotación agrícola tiene relación estrecha conuna elevada probabilidad de ser pobres para los hogares que explotan su propia tierra, asícomo para los jornaleros agrícolas. En la cuarta parte del capítulo, se debaten las políticas para

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aumentar el acceso de los sin tierra a la tierra. En la sexta sección se considera la importanciadel sector de explotación no agrícola en las zonas rurales de Ecuador, y en la séptima secciónse presentan las conclusiones.

¿QUIÉNES SON LOS POBRES RURALES?

Comenzamos el capítulo con una descripción muy breve de la distribución de la pobreza enlas zonas rurales de Ecuador, poniendo el énfasis en los patrones de empleo de los hogarespobres y no pobres. (En el capítulo 2 se presentan otras características de los pobres, entreellos los pobres rurales). En el cuadro 4.1 se desglosa la muestra en las zonas rurales de laCosta y de la Sierra y se presentan estimaciones de la probabilidad de ser pobre calculadas apartir de la ECV de 1999. El cuadro indica que la incidencia de la pobreza rural es mayor en laSierra que en la Costa. En ambas regiones, es significativamente más probable que los hogaresrurales que trabajan en la agricultura sean más pobres que los hogares de otros sectores. Entrelos hogares del sector agrícola, las tasas de pobreza son mayores entre los jornaleros agrícolasque entre los agricultores independientes. Cuando la muestra se limita a hogares que devenganun salario, excluyendo a los jornaleros agrícolas, la incidencia de la pobreza es significati-vamente mayor entre los hogares empleados en el sector agrícola de explotación no agrícola

Fuente: Cálculos de los autores a partir de datos de la ECV de 1999.*** Diferencia significativa al nivel de 1%, ** al nivel de 5%, * al nivel de 10%.(1) Muestra limitada a quienes trabajan en la agricultura.A Únicamente para quienes trabajan en el sector de explotación agrícola.B Únicamente para quienes trabajan en el sector de explotación no agrícola.

Cuadro 4.1EL PERFIL DE LA POBREZA RURAL EN ECUADOR

Costa rural

Índice Índice de conteo Diferencia de conteo

Cabeza de hogar en la agricultura 0,61 *** 0,44 Cabeza de hogar no en la agriculturaCabeza de hogar como agricultor Cabeza de hogar como

independiente 0,62 0,67 jornalero agrícola (peón)Cabeza de hogar propietaria de más Cabeza de hogar propietario de menos

de una hectárea de tierra (1) 0,55 0,57 de una hectárea de tierra (1)Cabeza de hogar en el sector Cabeza de hogar en el sector agrícola

agrícola de explotación no agrícola 0,62 0,42 de explotación no agrícolaCabeza de hogar indígena 0,52 Cabeza de hogar no indígenaCabeza de hogar hombre 0,53 * 0,42 Cabeza de hogar mujer

Sierra rural

Índice Índicede conteo Diferencia de conteo

Cabeza de hogar en la agricultura 0,79 *** 0,57 Cabeza de hogar no en la agriculturaCabeza de hogar como agricultor Cabeza de hogar como jornalero

independiente 0,80 0,76 agrícola (peón)Cabeza de hogar propietaria de más Cabeza de hogar propietario de menos

de una hectárea de tierra (1) 0,68 0,76 de una hectárea de tierra (1)Cabeza de hogar en el sector agrícola Cabeza de hogar en el sector no agrícola

de explotación no agrícola 0,87 *** 0,54 de explotación no agrícolaCabeza de hogar indígena 0,87 *** 0,64 Cabeza de hogar no indígenaCabeza de hogar hombre 0,69 0,73 Cabeza de hogar mujer

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83POBREZA RURAL, PRODUCTIVIDAD AGRÍCOLA Y DISTRIBUCIÓN DE LA TIERRA

(por ejemplo, servicios agrícolas) que entre aquellos empleados en el sector no agrícola deexplotación no agrícola (por ejemplo, manufactura a pequeña escala). También en la Sierra,las tasas de pobreza son significativamente superiores entre los indígenas que entre los noindígenas. (No podemos hacer comparaciones similares para la Costa porque la muestra de laECV no incluye suficientes hogares indígenas). Por último, el cuadro 4.1 muestra que no exis-ten diferencias claras en la probabilidad de ser pobre entre los hogares con un hombre o unamujer cabeza de familia. Lo anterior podría ser el resultado de la ausencia de discriminacióncontra las mujeres en el mercado laboral y en otros mercados, o el reflejo de que únicamentelas mujeres más capaces pueden tener sus propios hogares independientes. De cualquier ma-nera, limita la efectividad de la focalización de la pobreza con base en el género de la cabezade familia.

Las elevadas tasas de pobreza son el resultado directo del ingreso bajo y del consumo bajoasociado. En el cuadro 4.1 queda claro que una estrategia de reducción de la pobreza para laszonas rurales de Ecuador debe abordar las limitadas oportunidades de generación de ingresoque tienen tanto los agricultores independientes como los jornaleros agrícolas –aumentando laproductividad agrícola y facilitando el acceso a la tierra. Además y teniendo en cuenta que lastasas de pobreza en el sector de explotación no agrícola son inferiores a las del sector deexplotación agrícola, estimular el sector de explotación no agrícola tal vez pueda permitiralgún grado de diversificación de las oportunidades de generación de ingreso por fuera delsector de explotación agrícola.

CONSTRUCCIÓN DE MEDIDAS DE PRODUTIVIDAD AGRÍCOLA Y DISTRIBUCIÓN

DE LA TIERRA PARA ECUADOR

Producción por hectárea y por trabajador/hora: una primera aproximación

Con el Tercer Censo Agrícola de 2000, comenzamos nuestro análisis de la productividad y dela distribución de la tierra de un cantón a otro. Este Censo, pese a que no es un “censo” en elsentido exacto del término en cuanto no se visitaron todos los agricultores, recabó informa-ción en cerca de 150.000 fincas en todo el país. El diseño de la muestra y su tamaño significanque en el plano del cantón es posible obtener promedios significativos. El Censo incluía infor-mación detallada sobre la cantidad de cultivos sembrados y cosechados, así como sobre elárea sembrada y el número de trabajadores que trabajan en la finca. Es, por tanto, relativamen-te simple calcular medidas de rendimiento por hectárea y rendimiento por trabajador.

En los gráficos 4.1 a 4.5 aparecen mapas del rendimiento promedio por hectárea para cincocultivos: arroz, papa, banano, cacao y café. Junto con las flores, el banano, el cacao y el caféson los principales cultivos de exportación (para un análisis de la industria de la floricultura,véase recuadro 4.1) y representan aproximadamente 40% del valor total de la producciónagrícola del país. El arroz y la papa son los principales cultivos de la Costa y de la Sierra paraconsumo doméstico y representan 9 y 2%, respectivamente, del valor total de la producciónagrícola.

Utilizamos la papa como ejemplo para ilustrar la forma de interpretar la información queaparece en los mapas1. La región de la Sierra es la principal productora del tubérculo. Sinembargo, los rendimientos por hectárea varían de manera significativa de un cantón a otro,fluctuando desde bajo (en gris claro) hasta alto (en negro).

1 Los cantones se clasifican en quintiles en los gráficos 4.1 a 4.5, y cada quintil representa 20% de los rendimientos totales.

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Gráfico 4.1EL ARROZ SE CULTIVA PRINCIPALMENTE AL SUR DE LA COSTA

Gráfico 4.2LA PAPA SE CULTIVA PRINCIPALMENTE EN LA SIERRA

Fuente: Cálculos de los autores a partir de datos del Tercer Censo Agrícola de 2001.

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Gráfico 4.3EL BANANO SE CULTIVA PRINCIPALMENTE AL SUR DE LA COSTA

Gráfico 4.4EL CACAO SE CULTIVA PRINCIPALMENTE EN LA COSTA


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Gráfico 4.5EL CAFÉ SE CULTIVA PRINCIPALMENTE AL NORTE DE ORIENTE


Recuadro 4.1Las mujeres y la industria de las flores en Ecuador

Los cambios más impresionantes del sector agrícola de Ecuador han ocurrido tal vez en el contexto del crecimiento de la industria delas flores. Entre 1985 y 1997, el valor real de las exportaciones de flores de Ecuador aumentó de 0,5 millones de dólares a 120millones de dólares al año, y Ecuador se convirtió en el tercer exportador de flores del mundo (después de Holanda y Colombia). Laindustria de las flores también generó muchos empleos: 36.000 para 1998. Aproximadamente dos tercios de estos empleos estabanen manos de mujeres.En estrecha colaboración con el Consejo Nacional de Mujeres de Ecuador (Conamu), el Banco Mundial emprendió un estudio de losimpactos económicos y sociales del crecimiento del sector de las flores en Ecuador –un estudio particularmente innovador en sucombinación de métodos cuantitativos y cualitativos. Entre las conclusiones de ese estudio se incluyen las siguientes:

• El sector de las flores ha dado gran impulso al empleo y a los salarios –sobre todo para las mujeres. En las dos zonas donde serealizó el estudio, que no estaban bajo la influencia de la industria de las flores –Cotacachi y Pesillo– el salario por hora de lasmujeres apenas alcanzaba a la tercera parte del de los hombres. En comparación, en las dos zonas donde se realizó el estudiodonde se cultivan las flores –Cayambe y Tabacundo– existía una disparidad similar de salarios entre hombres y mujeres que notrabajaban en la industria de las flores, pero no existían diferencias en los salarios de hombres y mujeres que trabajaban en laindustria de las flores.

• El empleo en el sector de las flores permitía a las mujeres verse a sí mismas y a sus relaciones con los hombres desde unaperspectiva diferente. Tener un empleo pagado comenzó gradualmente a ser considerado algo “normal”: “Ahora es normal. Antescuando estaba comenzando, no se veía bien –¡cómo va a trabajar en una plantación!– ahora es normal, comenta una mujer deCayambe; y otra mujer de Cayambe comentaba: “Yo trabajo sólo con hombres en el invernadero, soy su supervisora... les guste ono, me tienen que escuchar... yo los respeto y ellos me respetan”. En comparación, refiriéndose a sus parientes hombres, unamujer de Cotacachi comenta: “Él no quiere que yo salga... discutía por eso... si ese fue el problema, su familia no quería hablarme.–¿Por qué tiene que salir cuando puede trabajar en casa?”. Las mujeres que trabajan en la industria de las flores también teníanmás control de los gastos de la casa y ahorraban gran parte de sus salarios.

• La exposición repetitiva a los químicos presentes en los plaguicidas se consideraba el aspecto obvio más negativo del empleo enla industria de las flores –como lo informaban hombres y mujeres en las entrevistas. En Ecuador no existen estudios científicossobre los perjuicios a la salud asociados con la exposición a los químicos, pero en el futuro debería dársele alta prioridad a unanálisis cuidadoso de los costos de la salud para los trabajadores, así como cualesquiera costos ambientales más elevados.

Fuente: Newman, Larreamendy y Maldonado (2002).

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Aunque Nabón, por ejemplo, un cantón de la provincia de Azuay, y Ambato, un cantón dela provincia de Tungurahua, son productores importantes de papa, el rendimiento por hectáreaen Ambato es cuatro veces el rendimiento comparable por hectárea en Nabón (1,7 toneladaspor hectárea, comparado con 7,0 toneladas por hectárea).

Convertir los rendimientos en dólares

Si bien los cálculos de los rendimientos por hectárea son un primer paso útil, comportanlimitaciones importantes. Por ejemplo, no se pueden hacer comparaciones de un cultivo aotro, o de un cantón a otro que producen cultivos diferentes. Es decir, los mapas que aparecenen los gráficos 4.1 a 4.5 no informan sobre si el valor del arroz o del banano es mayor en uncantón dado de la Costa, o si el valor global de la producción de la finca es mayor o menor enNabón o en Ambato. Para poder hacer comparaciones como las anteriores, tenemos que trans-formar la producción en toneladas en una medida que sea comparable de un cantón a otro –unamedida como el valor total en dólares de la producción por hectárea o por trabajador/hora.

Hacemos estas comparaciones a partir de datos recabados por el INEC para el Índice dePrecios al Productor (IPP) (véase recuadro 4.2). Los resultados de estos cálculos se resumen enlos gráficos 4.6 (dólares promedio por hectárea –‘productividad de la tierra’) y 4.7 (dólarespromedio por trabajador –‘productividad de la mano de obra’)2. Si bien estas dos medidascaptan nociones diferentes de la productividad agrícola (por ejemplo, la productividad de la

Gráfico 4.6LA PRODUCTIVIDAD DE LA TIERRA ES ALTA EN CANTONES ALREDEDOR DE QUITO

Y GUAYAQUIL...

Fuente: Cálculo de los autores a partir del Tercer Censo Agrícola de 2001.

2 En los gráficos 4.6, 4.7 y 4.8, los cantones se clasifican en quintiles, y cada quintil representa 20% de la producción total.

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Gráfico 4.7... MIENTRAS LA PRODUCTIVIDAD LABORAL ES ALTA EN EL INTERIOR DE LA REGIÓN

DE LA COSTA

Fuente: Cálculo de los autores a partir del Tercer Censo Agrícola de 2001.

Recuadro 4.2Convertir toneladas en dólares en el Censo Agrícola

El Tercer Censo Agrícola de 2000 recabó información detallada sobre la cantidad de cultivos producidos, pero, con excepción de laproducción de flores, no sucedió lo mismo con los precios de esos cultivos. ¿Cómo podemos entonces convertir los datos sobrerendimientos en datos sobre el valor de la producción en dólares? Para hacerlo, utilizamos la información que recabó INEC para el IPP.No obstante su utilidad, los datos del IPP tienen dos desventajas importantes para hacer la conversión de toneladas en dólares.Primero, el IPP sólo recaba información sobre el precio de 43 cultivos, mientras el Censo Agrícola lo hace sobre la cantidad producidade más de 180 cultivos. Por fortuna, los 43 cultivos sobre los cuales el INEC recaba datos corresponden a más de 90% de la superficietotal cultivada para fincas de mediana y gran escala, y más de 80% de la superficie correspondiente a las fincas a pequeña escala. Elsegundo problema con los datos del IPP es que sólo se recogen en unos cuantos cantones, los cuales representan una gran propor-ción de la producción de un cultivo determinado.Sin embargo, parece que de un cantón a otro existen diferencias regionales importantes en los precios de un cultivo determinado, demanera que no hay claridad sobre qué precio aplicar para aquellos cantones para los cuales no existen datos de precios para uncultivo determinado. Para resolver el primero de estos dos problemas, calculamos un escenario de referencia en el cual a los cultivospara los cuales no se tienen datos de precios se les asigna el valor promedio de cantón por hectárea de aquellos cultivos para loscuales sí existe información. Para resolver el segundo problema, cuando en un cantón determinado no se recaban datos sobre uncultivo determinado, nuestro escenario de referencia asigna el precio de ese cultivo en el cantón más cercano. Luego contrastamoseste escenario con otros tres: (i) a los cultivos faltantes se les asigna un valor equivalente a ese cultivo en un cantón que tiene elprecio en dólares más alto por hectárea; (ii) a los cultivos faltantes se les asigna un valor equivalente a ese cultivo con el valor endólares más bajo por hectárea en un cantón; (iii) a los cultivos faltantes se les asigna el valor promedio por hectárea de cantón deaquellos cultivos para los cuales existen datos, pero a todos los cantones se les asigna el promedio nacional del precio por toneladade un cultivo determinado, para el cual sí se dispone de información. A continuación calculamos el coeficiente Spearman de correla-ción para comprobar el grado al cual el orden de clasificación de los cantones es el mismo de un escenario diferente a otro. Estoscoeficientes de correlación entre el escenario de referencia y los alternativos son 0,79 para el escenario alternativo en (i), 0,99 parael escenario alternativo en (ii) y 0,99 para el escenario alternativo en (iii). De los anteriores cálculos, concluimos que nuestrosresultados del valor en dólares de la producción de un cantón a otro son fuertes para formas alternativas de manejar los datosfaltantes sobre cultivos y los datos espaciales.

Fuente: León y Schady (2003).

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tierra es mayor en Ambato que en Nabón, aunque lo contrario es verdad acerca de la produc-tividad de la mano de obra), se correlacionan positivamente3 y esta correlación genera algunospatrones comunes de un gráfico a otro. En especial, parece que en el país existen dos grandes“cinturones de productividad”. El primero se concentra en cantones al sur de la Costa cerca deGuayaquil, y el segundo en cantones alrededor de Quito. En comparación, el valor en dólaresde la producción es bajo en las regiones al sur de la Sierra y al norte de la Costa (sobre todo enlas provincias de Manabí y Esmeraldas), y en la mayor parte de la región de Oriente.

Estimación de la productividad agrícola

Comprensiblemente, el valor en dólares de la producción por hectárea en Ambato podría sermás alto que en Nabón, debido a que los agricultores de Ambato utilizan más mano de obra ymás capital por hectárea. De igual manera, el valor en dólares de la producción por trabajador enAmbato podría ser más alto que en Nabón, porque el agricultor promedio de Ambato tiene a sudisposición más tierra y más capital. Analizamos al grado al cual éste podría ser el siguiente caso.

Primero comparamos los niveles de productividad de una finca a otra que utilizan cantidadessimilares de insumos y producen los mismos productos y encontramos que existen diferenciasimportantes aún dentro de estos grupos definidos tan cuidadosamente. Por ejemplo, cuandolimitamos el análisis a agricultores con predios de menos de una hectárea, quienes no utilizantractores ni contratan obreros que no sean familiares, el rendimiento de la papa por hectárea enNabón es de 3,0, mientras el de Ambato es de 7,8 –lo que sugiere que los rendimientos de la papaen Ambato son mayores que los de Nabón, aun entre este grupo más cuidadosamente definido deagricultores.

Una alternativa a este tipo de comparación entre grupos consiste en modelar de maneraformal cómo fincas diferentes utilizan insumos y luego utilizar los resultados de este modelopara factorizar las diferencias de productividad asociadas con la variación en la cantidad y usode insumos. Expresado en términos simples: ¿Qué fracción de las diferencias de producciónde una finca a otra no se puede explicar por medio de las diferencias en la cantidad de mano deobra, capital o tierra? Las diferencias residuales de producción resultantes de este tipo deejercicios serían entonces una medida de productividad ‘más pura’ o ‘más limpia’, más cerca-na al significado estándar del término. Es más, si suponemos que las fincas con los residuospositivos más grandes –es decir, la productividad más grande una vez se tienen en cuenta losinsumos– son aquellas que funcionan de la manera más eficiente posible, podemos interpretarestas diferencias como una medida de la distancia a la que está una finca determinada de laFrontera de Posibilidad de Producción –una indicación de la “eficiencia técnica” o “producti-vidad” de una finca determinada.

Calculamos una función Cobb-Douglas de producción en la cual las diferencias de la pro-ducción total de la finca se explican por medio de las diferencias en la cantidad de mano deobra, capital y tierra que usa una finca (recuadro 4.3). Como los procesos de producciónpueden variar según el tamaño de la finca, presentamos resultados por separado para las fincaspequeñas (menos de una hectárea), medianas (hasta cinco hectáreas) y grandes (más de cincohectáreas)4. En el cuadro 4.2 se resumen los resultados de estas estimaciones, presentados en

3 El coeficiente Spearman de correlación, una medida del grado al cual el orden de clasificación de los cantones es el mismo de un mapa a otro, es 0,48significativo al nivel de 1%.

4 El tamaño del predio promedio varía significativamente de una zona y región diferentes a otra, de modo que a este desglose en particular no lomotiva un intento de reflejar de manera exacta la distribución nacional de los tamaños de los predios. Más bien, responde a nuestro deseo de prestaratención particular a los agricultores y a los trabajadores de predios pequeños, quienes tienen mucha mayor probabilidad de ser pobres que suscontrapartes en predios más grandes.

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términos de elasticidades. Dado que los valores que se presentan son elasticidades, correspon-den al cambio porcentual de la producción proyectado para un cambio de 1% en el insumoreferido: por ejemplo, para las fincas a pequeña escala, un incremento de 100% se asocia con(sólo) un incremento de 5,4% en la producción.

Los resultados del cuadro 4.2 se pueden resumir como sigue:

• Para los productores a pequeña escala son muy pequeños los rendimientos sobre los au-mentos de mano de obra (una elasticidad de 0,05), pero para los productores a gran escalalos rendimientos son mucho más grandes (una elasticidad de 0,45).

• Los rendimientos sobre los aumentos del capital que utilizan los agricultores de todos lostamaños también son relativamente pequeños (elasticidades entre 0,07 y 0,08). En parte, loanterior se puede explicar por medio de la medida inadecuada del acervo de capital que sepuede crear a parte del Censo Agrícola.

• El grueso de las diferencias en producción entre productores a pequeña escala se puedeexplicar en términos de la cantidad de tierra de que disponen, y la fracción de esa tierra queutiliza insumos como fertilizantes y plaguicidas. Un incremento de 1% en la cantidad de

Cuadro 4.2ESTIMACIONES DE LA FUNCIÓN COBB-DOUGLAS DE PRODUCCIÓN DE LA RENTABILIDAD RELATIVA

DE LA TIERRA, EL CAPITAL Y LA MANO DE OBRA

Fuente: Cálculos de los autores a partir del Tercer Censo Agrícola de 2001.


Mano de obra 0,05 0,17 0,45Capital 0,08 0,07 0,08Tierras sin irrigación 0,14 0,04 0,08Tierras con irrigación 0,14 0,00 0,08Uso de insumos en tierras sin irrigación 0,72 0,77 0,37Uso de insumos en tierras con irrigación 0,40 0,70 0,39Escala (tierras con irrigación) 0,99 1,04 0,99Escala (tierras sin irrigación) 0,67 0,94 1,01

Recuadro 4.3Estimación de una función Cobb-Douglas de producción con base en el Censo Agrícola

La función Cobb-Douglas de producción es la función de producción más calculada en la literatura económica. Su fórmula algebraicaes la siguiente:

Q = A * Lα*Kβ*Hχ

Donde Q es producción, α, β y χ son constantes, L es mano de obra, K es capital y H es tierra. Se dice que la función es homogéneade grado α + β + χ, ya que la multiplicación de L, K y H por alguna constante aumentará la producción en una proporción Kα + β + x. Sila suma de los tres exponentes es igual a la unidad, se dice que la función Cobb-Douglas es homogénea de grado uno, mostrandorendimientos constantes a escala.Empleamos datos del Censo Agrícola para calcular una función Cobb-Douglas de producción como ésta. Como no recabó informa-ción sobre la cantidad de muchos de los insumos empleados en la producción, ni sobre sus precios, el Censo Agrícola no esadecuado para hacer esta estimación. Medimos la mano de obra como el número de trabajadores de la finca, tanto calificados comono calificados, e incluimos a los miembros de la familia que trabajan en la finca; el capital por el número de máquinas de la finca,tractores en su mayoría, que existen en la finca; por último, la tierra se desglosa en cuatro categorías, correspondientes a tierra conirrigación y sin irrigación, con y sin el uso de insumos como fertilizantes y plaguicidas.

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tierra sin irrigación produce un incremento de 0,14% en la producción si en esta tierra no seutilizan insumos, y produce un incremento enorme de 0,86% en la producción si esta tierrase trabaja con insumos5. Las elasticidades correspondientes para tierra con irrigación sonde 0,14% cuando no se emplean insumos, y de 0,54% cuando se emplean insumos en laproducción.

A continuación sumamos nuestra medida de eficiencia técnica (o productividad residual)para fincas individuales en promedios de cantón. Estos promedios se ponderan por la superfi-cie total cultivada en una finca –de manera que las fincas más grandes, en efecto, tienen unaponderación más alta. En el gráfico 4.8 aparece ésta, nuestra estimación más completa de ladistribución de la productividad de un cantón a otro en Ecuador. El gráfico indica que muchosde los mismos cantones con la productividad por hectárea más alta y (en particular) la produc-ción más alta por trabajador, también son los mismos en los cuales los agricultores producencon mayor eficiencia. Por ejemplo, la producción por trabajador y la eficiencia técnica sonrespectivamente 100 y 40% más altos en Ambato que en Nabón.

En términos más formales, el coeficiente Spearman de correlación entre la medida de pro-ducción por hectárea y la medida de eficiencia técnica de un cantón a otro es de 0,46, mientrasel coeficiente correspondiente entre producción por trabajador y eficiencia técnica es de 0,77–los cuales son significativos al nivel de 1%.

5 Esto corresponde a la suma de la elasticidad de la producción con respecto a la tierra sin irrigación (0,14) más la elasticidad de la producción conrespecto al uso de insumos en tierras sin irrigación (0,72).

Gráfico 4.8LA EFICIENCIA TÉCNICA ES ALTA EN EL INTERIOR DE LA REGIÓN DE LA COSTA


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Las fincas a pequeña, mediana y gran escala son todas más productivasen zonas de gran productividad

¿Se mantienen las diferencias en productividad de un cantón a otro para fincas de tamañosdiferentes? Se trata de una cuestión importante de políticas. Sí, por lo general, algunos canto-nes son más productivos que otros en todos los tamaños de finca y hay mayor expectativa deque las intervenciones impulsarán la productividad en los cantones atrasados –precisamentelas políticas que consideramos en la cuarta sección del presente capítulo– tengan el potencialpara beneficiar a todos los agricultores. Para resolver estos interrogantes, calculamos los pro-medios de eficiencia técnica en el ámbito de cantón para las fincas a pequeña, mediana y granescala. Todos los coeficientes Spearman de correlación entre estas tres medidas son positivosy significativos al nivel de 1%. (Estas correlaciones son de 0,63 cuando comparamos produc-tores a pequeña y mediana escala, de 0,70 cuando comparamos productores a mediana y granescala, y de 0,38 cuando comparamos productores a pequeña y gran escala). Claro está que esprobable que algunas de las diferencias en eficiencia que observamos sean una función dediferencias de un cantón a otro en sus “dotaciones naturales” –aspectos como la calidad delsuelo o los patrones de pluviosidad. Sin embargo, como lo demostraremos más adelante eneste mismo capítulo, las diferencias en la eficiencia persisten aun después de tener en cuentaestas diferencias en las dotaciones naturales.

En Ecuador, la distribución de la tierra es supremamente desigual

El valor promedio en dólares de la producción es una aproximación al tamaño de la produc-ción agrícola en un cantón dado. Quién se beneficia de las diferencias en la productividad o deincrementos futuros de la productividad lo determina el dueño de la tierra, del capital y de lamano de obra, los cuales constituyen los insumos principales en la producción. En Ecuador, ladistribución de la tierra es supremamente desigual. El coeficiente Gini de propiedad de latierra fue de 0,81 en 2000, permaneciendo casi igual a su valor de 0,85 para 19746. Se trata deuna cifra muy elevada según estándares internacionales pero, como lo indica el cuadro 4.3, esmás o menos el promedio para América Latina, una región reconocida por la distribuciónsesgada de la tierra (con excepción de México, el único país de la región donde la reformaagraria cambió de manera significativa la distribución fundamental de la tierra).

Como lo señala el gráfico 4.9 a continuación, el coeficiente Gini de tierra en Ecuadortiende a ser el más elevado de muchas de las zonas más productivas7 –a saber, las zonas de laCosta alrededor de Guayaquil y las zonas al norte de la Sierra alrededor de Quito, así como enlugares al sur de la Sierra. La correlación entre la medida de eficiencia técnica y el coeficienteGini es pequeña, pero positiva (0,14) y significativamente ambigua. Lo anterior no debe sig-nificar, sin embargo, que la productividad de estos cantones sea mayor debido a una mayorconcentración de la tierra. En Ecuador, la asociación positiva entre una distribución desigualde la tierra y una productividad elevada probablemente tiene más que decir acerca de la capa-cidad de terratenientes acaudalados para adquirir las tierras de mayor calidad, y garantizar queel gobierno preste servicios que incrementen todavía más la productividad de esa tierra, quesobre cualquier relación subyacente causal entre desigualdad y productividad.

6 El coeficiente Gini se calcula empleando datos sobre el tamaño del predio. De ahí que un valor de Gini alto indica que una gran proporción de latierra está concentrada en una pocas manos. La calidad de la tierra y su valor, sin embargo, no se correlacionan necesariamente con el tamaño, demanera que este índice no informa sobre la concentración de la riqueza arraigada en la tierra.

7 Los cantones que aparecen en el gráfico 4.9 se clasifican en quintiles, y cada quintil representa 20% de la superficie total cultivada.

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En resumen, existen grandes diferencias de un cantón a otro en términos del valor total endólares de la producción y de la productividad –con algunos cantones donde todos los agricul-tores a pequeña, mediana y gran escala tienen rendimientos superiores. También existen gran-des diferencias en la distribución de la tierra de un cantón a otro. A continuación dirigimosnuestra atención a un análisis de la relación entre productividad y propiedad de la tierra, poruna parte, e indicadores de consumo, ingreso y pobreza, por la otra.

Fuente: Deininger y Olinto 2000.

América Latina Coeficiente Gini de tierra

Argentina 85,6Bolivia 76,8Brasil 84,1Colombia 82,9Costa Rica 80,6Ecuador 80,9Guatemala 85,3Honduras 76,5Jamaica 80,3México 60,7Panamá 80,4Perú 92,3Paraguay 85,7Uruguay 81,3Venezuela 91,7Otros países en desarrolloEgipto 54,9Indonesia 55,5India 61,4Jordania 67,7Kenia 75Rep. de Corea 33,9Malasia 64Paquistán 55,6Filipinas 56Senegal 49,3Tailandia 42,6Túnez 64,6Uganda 54,9Países industrializadosAustralia 85,3Canadá 55,2España 84,5Finlandia 49,4Francia 54,4Japón 43,2Noruega 39,1Estados Unidos 73,1

Cuadro 4.3EN ECUADOR, LA DISTRIBUCIÓN DE LA TIERRA ES SUPREMAMENTE DESIGUAL

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Recuadro 4.4Acceso a la tierra entre la población indígena y de ascendencia africana

En 1994, aproximadamente 50% de la población indígena rural no tenía acceso a tierras agrícolas y quienes lo tenían cultivabantierras de mala calidad –por ejemplo, apenas 13% de todas las tierras con irrigación se encontraba en manos de agricultores indíge-nas (Comunidec, 1996). Aunque no se dispone de cifras equivalentes para la población rural de ascendencia africana en la provinciade Esmeraldas, lo más probable es que una elevada inseguridad de tenencia y políticas inadecuadas de titulación de tierras produ-jeran resultados similares para este grupo.Es más, una gran proporción de la tierra utilizada por la población indígena es de propiedad comunitaria y, por ende, está potencial-mente expuesta a sobreexplotación e inversiones insuficientes.En un intento por reconocer el carácter crucial de este problema, en 1998 se enmendó la Constitución de Ecuador con el fin dereconocer el derecho ‘ancestral’ a la tierra que habitan las poblaciones indígena y de ascendencia africana. Sin embargo, resultadifícil evaluar si esta medida representó algún aporte al acceso a la tierra agrícola entre estos grupos. Otras instituciones, como lasONG y el Banco Mundial, también han tratado de aumentar el acceso a la tierra entre las poblaciones indígena y de ascendenciaafricana por medio de planes de titulación y otras estrategias.En el presente capítulo planteamos que los trabajadores agrícolas sin tierra se encuentran en la base de la pirámide de la distribuciónde ingresos en las zonas rurales. Es posible entonces que el bajo acceso a la tierra entre la población indígena y la población deascendencia africana explique en buena parte las altas tasas de pobreza entre estos grupos, mientras las políticas dirigidas a aumentarel acceso tal vez sean prometedoras como herramientas eficaces para reducir las tasas de pobreza (véase el análisis a continuación).

Gráfico 4.9LA DISTRIBUCIÓN DE LA TIERRA ES MÁS DESIGUAL EN LA SIERRA Y ALREDEDOR

DE GUAYAQUIL


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PRODUCTIVIDAD AGRÍCOLA, INGRESOS FAMILIARES Y POBREZA: ¿QUIÉN SE BENEFICIA

DE LAS POLÍTICAS PARA AUMENTAR LA PRODUCTIVIDAD Y EL ACCESO A LA TIERRA?

Cuando se analiza el grado al cual los posibles incrementos de la productividad se materiali-zan en incrementos en el ingreso de los hogares y en reducciones de la pobreza, ocurre unadistinción crucial entre agricultores independientes, quienes cultivan su propia tierra y losjornaleros agrícolas. En el caso de los jornaleros agrícolas, es igualmente importante distin-guir entre empleados “permanentes” –trabajadores con contratos estables, cuyos salarios sefijan en parte por medio de la negociación colectiva (por lo menos en las fincas grandes)– ylos empleados “temporales” carentes de este tipo de estabilidad.

Agricultores independientes

Cerca de 47% de los pobres empleados en las zonas rurales son trabajadores independientesen el sector agrícola de explotación agrícola. Para los agricultores independientes, los incre-mentos de la productividad agrícola deberían traducirse en incrementos del ingreso del hogardirectamente. Así sucede casi por definición –a no ser que existan grandes cambios conductualescompensatorios (como una reducción de la oferta de mano de obra) o efectos de equilibriogeneral (como una baja del precio que pueda alcanzar la producción de la finca). Cálculosrealizados con base en la ECV de 1999 indican que, en promedio, un incremento de 1% en elvalor de la producción total de la explotación agrícola se asocia con un aumento entre 0,16 y0,32% del consumo per cápita para hogares en el sector de explotación agrícola8.

Es importante recordar dos cosas para poner estos valores en contexto. Primero, comoestamos utilizando como nuestra medida de bienestar el consumo per cápita antes que el con-sumo del hogar, únicamente observaremos un incremento de uno a uno (es decir, un coeficien-te igual a 1) para los hogares de un solo miembro. El tamaño promedio de lo hogares deEcuador rural es de cerca de cinco a seis personas, de manera que un incremento de un dólarpor un dólar nos daría un coeficiente de 0,16 – 0,20 según el supuesto de ningún rendimientode escala del consumo. Segundo, es probable que incrementos en la producción sean el resul-tado de incrementos en los insumos que es necesario pagar, de manera que las utilidades netasson apenas una fracción del incremento total de la producción. Teniendo en cuenta todo loanterior, los incrementos registrados antes parecen bastante grandes. Además, los hogares queexplotan fincas que son más eficientes también tienen un consumo per cápita significativamentemayor9.

Jornaleros agrícolas

A continuación analizamos la conexión entre productividad e ingreso del hogar para los jorna-leros agrícolas, quienes representan el 20% de los pobres empleados en las zonas rurales.Recordemos que los resultados que aparecen en el cuadro 4.2 indican que, en las fincas apequeña escala, el producto marginal de la mano de obra es bajo, mientras en las fincas a gran

8 En una regresión ponderada del log del gasto per cápita sobre el log de la producción total de la finca, con las ponderaciones dadas por los factoresde expansión en la encuesta, el coeficiente es de 0,164, con un error estándar de 0,024. La producción de la explotación agrícola puede quedarsupremamente mal medida y el coeficiente sobre una regresión del gasto sobre la producción entonces estaría sesgada hacia cero. Cuando laproducción se organiza con variables para si el agricultor recibiera asistencia técnica y utilizara semillas mejoradas, fertilizantes y plaguicidas, elcoeficiente sobre la regresión se duplica aproximadamente a 0,315, con un error estándar de 0,037.

9 Empleamos la ECV de 1999 para calcular las funciones Cobb-Douglas de producción y calculamos el parámetro de eficiencia técnica como lohicimos antes. La correlación entre esta medida de eficiencia técnica y el gasto log per cápita es positiva (0,158), y significativa al nivel de 1%.

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escala es alto. Si los mercados son competitivos y a los trabajadores se les paga su productomarginal, esperaríamos que los salarios agrícolas fueran más altos en las fincas a gran escalaque en las fincas a mediana o pequeña escala (hipótesis 1). Es más, en la medida en que laproductividad promedio de la mano de obra (medida como producción por trabajador) secorrelacione con el producto marginal de la mano de obra, también deberíamos observar que lasfincas en donde la producción por trabajador es mayor pagan salarios más altos (hipótesis 2).

Con el objeto de comprobar la primera hipótesis, en el cuadro 4.4 resumimos por tamañode la finca los salarios promedio semanales de trabajadores permanentes y temporales, califi-cados y no calificados. Los resultados ofrecen evidencia en apoyo de la hipótesis en el sentidode que las fincas grandes pagan salarios más altos. A los trabajadores temporales se les pagacasi el doble en las fincas a mediana y a pequeña escala, y el doble en las fincas a grande ymediana escala. Aunque no son tan grandes, estas diferencias también ocurren para los traba-jadores permanentes, sobre todo entre las fincas a mediana y gran escala. Sin embargo, esposible que estas fincas puedan ofrecer una remuneración adicional no salarial, como atenciónen salud o educación subsidiadas, de manera que, en términos globales, la remuneración queofrecen es mayor que la de las fincas pequeñas.

Para comprobar la segunda hipótesis, una vez más regresamos a los datos del Censo Agrí-cola10. El censo recabó información sobre el número de empleados permanentes o temporales,calificados y no calificados, contratados por una finca, así como sobre el salario promediopagado a esos trabajadores, por mes para quienes son permanentes y por semana para quienesson temporales. En principio, podemos emplear estos datos para relacionar el salario prome-dio con la producción promedio por persona en la finca11.

10 No podemos utilizar las ECV para este fin, ya que esas encuestas recaban información de los hogares, pero no de las fincas en las cuales trabajan losmiembros de esos hogares (a no ser que sean trabajadores independientes).

11 Los datos no nos permiten calcular la producción (o el salario) de ningún trabajador en una finca, y no podemos estimar adecuadamente los aportesde la mano de obra familiar a la producción.

Fuente: Cálculos de los autores a partir del Tercer Censo Agrícola de 2001.Nota: Ponderado significa con las ponderaciones dadas por el número de trabajadores en cada finca. Los salarios mensuales para trabajadores permanen-tes se han transformado en salarios semanales dividiéndolos por 4,3.

Cuadro 4.4LAS FINCAS GRANDES PAGAN SALARIOS MÁS ALTOS QUE LAS FINCAS PEQUEÑAS


Empleados permanentes no calificadosNúmero de fincas 413 1.704 15.885Salario promedio semanal (en dólares) 14,5 19,5 21,5

Empleados temporales no calificados Número de fincas 1.522 5.511 21.216

Salario promedio semanal (en dólares) 7,9 12,6 23,6Empleados permanentes calificados Número de fincas 70 441 8.478

Salario promedio semanal (en dólares) 31,2 42,0 41,6Empleados temporales calificados

Número de fincas 60 165 803Salario promedio semanal (en dólares) 24,2 41,5 64,9

En el cuadro 4.5 aparecen los resultados de regresiones de salarios agrícolas promediosobre la producción promedio por trabajador, así como otros controles. En el cuadro se indicaque un incremento de 1% en la producción se asocia con un incremento en los salarios de entre

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0,10 u 0,32% (véanse las notas en la parte inferior del cuadro, para una explicación detalladasobre las diferentes especificaciones del modelo). Por tanto, a semejanza de los agricultoresindependientes, los jornaleros agrícolas se deben beneficiar de incrementos en la productivi-dad de las fincas que los emplean.

Cuadro 4.5LAS FINCAS CON MAYOR PRODUCCIÓN POR TRABAJADOR PAGAN SALARIOS MÁS ALTOS

1 2 3 4 5 6 7

Trabajadores permanentes no calificadosCoeficiente – MCO 0,10*** 0,10*** 0,04 0,14*** 0,06 0,04* -0,01Coeficiente – IV 0,32*** 0,28*** -0,14 0,05 0,15 0,06 0,04Número de fincas 12.587 2.910 142 556 473 309 881

Trabajadores temporales no calificadosCoeficiente – MCO 0,08*** -0,00 0,06* 0,09** 0,03 0,05* 0,01Coeficiente – IV 0,24*** 0,24*** 0,04 0,22** 0,03 -0,01 0,24***Número de fincas 24.294 13.670 606 2.499 1.353 1.448 2.416

Fuente: Cálculos de los autores a partir de datos del Tercer Censo Agrícola de 2001.Regresiones ponderadas, con las ponderaciones dadas por el número total de hectáreas cultivadas en una finca. La variable dependiente es el log delsalario promedio por hora pagado en una finca dada a trabajadores contratados de una categoría especial de empleo calificado. Los coeficientes registradosson aquellos para el log de la producción promedio por trabajo. La especificación 1 no incluye controles; la especificación 2 incluye efectos fijos en el nivel decantón, variables de indicador para el tamaño de la finca (pequeña, mediana, grande) y una variable para el número de miembros del hogar que trabajan enla finca. En la especificación 2, la muestra se limita a fincas que contratan mano de obra no calificada, y únicamente un tipo de mano de obra no calificada(permanente o temporal) para reducir el error de medición. Las especificaciones de la 3 a la 7 no incluyen controles, pero la muestra se limita a fincas quecontratan mano de obra no calificada, contratan únicamente un tipo de mano de obra no calificada (permanente o temporal) y producen el mismo cultivoprincipal: papa (especificación 3), arroz (4), banano (5), café (6) y cacao (7). En la regresión de variables instrumentales, los salarios se representan convariables ficticias para si un agricultor utiliza irrigación, semillas mejoradas, fertilizantes y plaguicidas.Los errores estándar se han corregido para heteroscedasticidad.*** Significativo al nivel de 1%; ** significativo al nivel de 5%; * significativo al nivel de 10%.

Sin embargo, la relación entre producción en el ámbito de firma y salarios entre jornaleroses más débil que la relación entre producción en el ámbito de finca y consumo per cápita entrelos trabajadores independientes. Existen varias explicaciones posibles para esta conclusión.Es posible que, antes que en el ámbito de la finca, los salarios de los jornaleros agrícolas sefijen de manera más o menos uniforme en el ámbito de poblado, parroquia o cantón –o bienporque existe un sistema basado en normas según el cual a los trabajadores se les paga lo quese considera un salario “justo” o “aceptable” en una comunidad, sin importar cuál sea suproductividad, o porque al empleador le es difícil determinar la producción por trabajador. Sieste fuera el caso, esperaríamos ver que los salarios son similares dentro de los cantones,parroquias o poblados y, posiblemente, bastante diferentes de uno a otro.

Una descomposición de la varianza de salarios para empleados permanentes no calificadosen componentes dentro y entre cantones (el nivel más bajo de desagregación posible con estosdatos) indica que más de cuatro quintas partes (83,5%) de la varianza en salarios se puedenexplicar por las diferencias dentro de los cantones. Lo anterior sugiere que los salarios no sefijan al nivel de cantón, si bien no podemos descartar la posibilidad de que se fijen a un nivelinferior. Para tener una mejor comprensión de los mecanismos de fijación de salarios para losjornaleros agrícolas, necesitaríamos un estudio detenido de los mercados laborales agrícolas,algo que trasciende el alcance del presente capítulo. Sin embargo, este tema es de gran impor-tancia y debería abordarse en el contexto del informe Ecuador Rural Development Strategy depróxima aparición.

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Tal vez una explicación más convincente de los patrones que observamos involucre el papeldel error de medición en la medida de la producción, el cual mostraría una tendencia a sesgar acero los coeficientes de regresión. Lo anterior parece probable, ya que los coeficientes de aque-llas regresiones en las cuales la producción se realiza con variables ficticias para si la finca utilizairrigación, semillas mejoradas, fertilizantes y plaguicidas, son por lo general significativamentemás grandes que los coeficientes MCO comparables12.

La relación entre productividad agrícola y pobreza de un cantón a otro

Damos por concluida esta sección del capítulo analizando la relación entre productividadagrícola y pobreza en el ámbito de cantón. Si una mayor productividad lleva a un mayoringreso y consumo del hogar y, por consiguiente, a menor pobreza, esperaríamos encontraruna correlación positiva entre las medidas en el ámbito de cantón de producción, productivi-dad y consumo promedio. Más aún, podríamos esperar que la relación entre mayor producti-vidad agrícola y menor probabilidad de estar en la pobreza sería más fuerte para los hogaresdirectamente involucrados en la agricultura.

En el cuadro 4.6 presentamos resultados sugerentes. En particular, registramos las correla-ciones de un cantón a otro entre producción por trabajador y productividad, por una parte, ypor otra las tasas de conteo para todo el cantón, para los hogares en las zonas rurales delcantón únicamente y (por separado) para los hogares en los cuales la cabeza de familia es unagricultor independiente, un jornalero agrícola o está empleado en servicios agrícolas. Comolo esperaríamos, el cuadro 4.6 muestra que el coeficiente de correlación entre producción oproductividad y la probabilidad de ser pobre es más grande para la población rural que para lade un cantón en general, y más grande para los hogares directamente involucrados en la agri-cultura que para otros. Debemos ser cuidadosos de no atribuir con demasiada premura causalidada estas asociaciones, ya que es probable que exista una gran cantidad de variables que afectentanto las tasas de pobreza como la productividad de un cantón, y las cuales no se capten en estascorrelaciones simples. No obstante, las correlaciones sí ofrecen alguna evidencia de que canto-nes con mayor productividad también tienen menos pobreza, sobre todo en las zonas rurales y,en particular, para aquellos hogares cuya subsistencia depende directamente de la agricultura.

12 Parece que estos son instrumentos posibles: todos ellos están muy correlacionados con la producción por trabajador, pero posiblemente nocorrelacionados con los salarios, a no ser que sea a través de su efecto en la producción.

Cuadro 4.6MAYOR PRODUCTIVIDAD AGRÍCOLA SE ASOCIA CON MENOR POBREZA RURAL EN EL ÁMBITO DE CANTÓN

Correlaciones con índice de conteo

Población Población Agricultores Jornaleros Serviciostotal rural independientes agrícolas agrícolas

Log -0,18 -0,25* -0,54* -0,63* -0,30*(valor en dólares de la producción por trabajador)Eficiencia técnica promedio -0,24* -0,40* -0,61* -0,63* -0,33*

Fuente: Cálculos del personal a partir de datos del Censo de Población de 2000 y del Tercer Censo Agrícola de 2001.Nota: * Significativo al nivel de 1% o mejor.Correlaciones ponderadas, con las ponderaciones dadas por la población de un cantón en la categoría pertinente.

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En resumen, encontramos que existe una relación clara entre la productividad agrícola ylos indicadores de bienestar, como ingreso y consumo para los trabajadores independientes,así como para los jornaleros agrícolas. En las siguientes secciones analizaremos, por separa-do, las políticas que probablemente puedan tener el mayor impacto en la productividad, y laspolíticas que deberían mejorar el acceso a la tierra y el funcionamiento de los mercados detierras rurales en Ecuador.

POLÍTICAS PARA AUMENTAR LA PRODUCTIVIDAD AGRÍCOLA

Cerrar la brecha: Cómo pasar la frontera de la posibilidad de producción

En páginas anteriores planteamos que las diferencias en el uso de insumos no podían explicarplenamente las diferencias de la productividad agrícola (o producción), y elaboramos unamedida de eficiencia técnica con base en la productividad total. En la presente sección inten-taremos explicar las diferencias de eficiencia técnica de una finca a otra en términos de “varia-bles de las políticas” y de “dotaciones naturales”.

Como variables de las políticas consideramos si a la finca la maneja su propietario, lafracción de tierra con título formal, si la finca recibe asistencia técnica o usa créditos, medidasdel grado al cual la finca se integra en la economía normal (según lo determinan tres variables,si un agricultor vende la producción, vende a compradores intermediarios y si la finca está amás de 90 minutos de un mercado de productos agrícolas), y medidas del capital humano deloperador de la finca (según lo determinan los años que tenga de educación formal, de educa-ción agrícola y si habla una lengua indígena). De manera similar, consideramos el coeficientede variación de la pluviosidad en el cantón, si el clima es árido, húmedo o seco, y la propor-ción del cantón sujeta a erosión del suelo, como medida de “dotaciones naturales”. En lasestimaciones también se incluyen variables para la proporción de la tierra de la finca dedicadaa usos diferentes a cultivos, y la proporción de cultivos perdidos a causa del mal tiempo, lasenfermedades o las plagas. En el cuadro 4.7 aparecen los resultados y en el cuadro 4.8, losvalores promedio de cada variable para tipos de fincas diferentes. Por conveniencia, estosresultados se presentan en términos de distancia desde la frontera, de manera que las variablescon coeficientes negativos tendrán, por consiguiente, una relación positiva con la producción.(Lo anterior puede dar lugar a confusión, ya que la interpretación que en términos generalesdaríamos a los coeficientes de una regresión estándar sería que un coeficiente negativo indicauna relación negativa con la producción).

Podemos resumir los resultados del cuadro 4.7 como sigue:

• Los propietarios que manejan su finca no son más eficientes que otros.• La tierra titulada se asocia con mayor productividad para las fincas a mediana y gran esca-

la, pero no para las fincas a pequeña escala. Sin embargo, como lo analizamos a continua-ción, la titulación de tierra puede ser importante para este grupo porque aumenta la seguridadde tenencia y, por tanto, fomenta las inversiones. Igualmente aumenta el acceso de los sintierra a la tierra.

• La asistencia técnica se asocia con mayor productividad para fincas de todos los tamaños.• La disponibilidad de crédito se asocia con mayor productividad para fincas de todos los

tamaños, y en particular para las fincas pequeñas13. Lamentablemente, no disponemos deinformación sobre el uso que se le da a los recursos adicionales que ofrece el crédito.

13 En este punto es necesario tener precaución porque la variable empleada en el análisis es “usa crédito” en vez de “tiene acceso potencial al crédito”.El uso actual del crédito se puede correlacionar con características no observadas de la finca, que resultan en mayor productividad y no se tienen en

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Fuente: Cálculos de los autores a partir de datos del Tercer Censo Agrícola de 2001.Nota: Todos los coeficientes son significativos al nivel del 5% o a un nivel mejor con excepción de los coeficientes sombreados en el cuadro.

Cuadro 4.7EL IMPACTO DE DIFERENTES “VARIABLES DE POLÍTICAS” EN LA EFICIENCIA TÉCNICA

VARÍA CON EL TAMAÑO DE LA FINCA

Coeficientes (distancia desde la frontera)

Fincas pequeñas Fincas medianas Fincas grandes

Manejada por el propietario -0,017 0,307Porción de tierra titulada 0,038 -0,074 -0,064

Asistencia técnica recibida -0,312 -0,137 -0,253

Créditos obtenidos -0,938 -0,559 -0,254

Lejanía de los mercados (a más de 90 minutos) -0,087 0,005 -0,201Vende a compradores intermediarios -0,375 -0,051 0,331Vende la producción -0,582 -0,651 -0,860

Años de educación formal 0.003 -0,024 -0,050Años de educación agrícola -0,189 -0,069 -0,051Habla lengua indígena -0,342 0,088 -0,082

Coeficiente de variación de la pluviosidad 1,661 0,764 0,387Clima árido o seco 0,367 0,202 -0,098Clima húmedo 0,191 0,202 -0,067Clima lluvioso 0,349 -0,154 -0,147Proporción del área del cantón sometida a erosión 1,015 0,508 0,354

Proporción del área de la finca dedicada a usos diferentes a cultivos 3,338 2,249 1,966Proporción de área de cultivos perdida por causa del mal tiempo,

las enfermedades o las plagas 2,693 1,835 1,816

Constante 0,290 1,465 5,108

Pequeña Mediana Grande Todas

Manejada por el propietario 0,91 0,92 0,69 0,71Porción de tierra titulada 0,66 0,68 0,82 0,81

Recibe asistencia técnica 0,07 0,08 0,34 0,32

Créditos obtenidos 0,09 0,15 0,23 0,22

Distancia de los mercados (en minutos) 20,79 36,44 79,83 76,49Vende la producción directamente a los mercados 0,12 0,07 0,02 0,03Vende la producción a intermediarios 0,61 0,80 0,56 0,58

Años de educación formal 4,25 4,36 9,62 9,22Años de educación agrícola 0,03 0,04 0,91 0,84Habla lengua indígena 0,15 0,10 0,04 0,05

Cuadro 4.8EL VALOR PROMEDIO DE “LAS VARIABLES DE LAS POLÍTICAS” VARÍA CON EL TAMAÑO DE LA FINCA


cuenta en el análisis. Lamentablemente, los datos disponibles no nos permiten corregir el problema de endogeneidad que plantea, de manera que elefecto calculado del crédito en la productividad puede estar sesgado hacia arriba.

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• Controlando otras variables, la “lejanía” (más de 90 minutos de distancia del mercado) notiene un efecto en la productividad para las fincas a pequeña y mediana escala, pero aumen-ta la productividad entre las fincas a gran escala.

• Las fincas que venden parte de su producción son más productivas; entre las fincas a pe-queña escala, vender a compradores intermediarios se asocia con mayor productividad, entanto que el efecto es el contrario para los productores a gran escala.

• Los años de educación agrícola siempre impulsan la productividad, y el mayor efecto se daen las fincas a pequeña escala. La educación formal del operador de la finca es importantepara las fincas a mediana y gran escala, pero no lo es para los productores a pequeña escala.

• Hablar una lengua indígena tiene un impacto positivo en la productividad entre los agricul-tores a pequeña escala. Una posible explicación para este resultado consiste en que, des-pués de tener en cuenta otras diferencias entre agricultores indígenas y no indígenas, hablaruna lengua indígena es una señal del capital social disponible a los productores en pequeñaescala. Para los productores a mediana escala, el resultado es lo contrario, aunque cuantita-tivamente muy pequeño.

• Las fincas a pequeña escala al parecer tienen menos capacidad para manejar la pluviosidadvariable, aún después de hacer un ajuste para la irrigación; también son más sensibles a lasdotaciones climáticas y a posibles problemas de erosión. Lo anterior podría sugerir la necesi-dad de contratar seguros de riesgos catastróficos.

• Las pérdidas debidas a causas naturales perjudican a fincas de todos los tamaños, y a losagricultores pequeños en particular.

El impacto de la reformas de las políticas en la producción: resultadosde una simulación

Los resultados que aparecen en el cuadro 4.7 ofrecen una indicación clara de aquellas políticasque se correlacionan o no de manera significativa con una mayor productividad agrícola. Sinembargo, dado que las unidades en las cuales se miden las variables de las políticas no sonconstantes, resulta difícil comparar la magnitud de los efectos. Con el fin de posibilitar compa-raciones de estos tipos, llevamos a cabo algunas simulaciones. Específicamente, para cadaprovincia, primero calculamos la producción promedio por hectárea para todas las fincas deun tamaño determinado, cuando todos los insumos (tierra, capital, mano de obra), las variablesde las políticas y las dotaciones naturales se fijan al valor promedio para esa provincia. De loanterior resulta el escenario de referencia para las simulaciones. A continuación simulamoslos efectos de varias intervenciones posibles de las políticas, introduciendo, a la vez las inter-venciones de las políticas. Las intervenciones de las políticas o escenarios que consideramosson los siguientes: (i) insumos: aplicación de fertilizantes y plaguicidas a toda la tierra queactualmente no los emplea; (ii) servicios de extensión: todas las fincas van a recibir asistenciatécnica; (iii) acceso al mercado: se estimula a todas las fincas a pequeña y mediana escala paravender la producción a intermediarios, en tanto que todas las fincas a gran escala evitan vendera los intermediarios; además, todas las fincas venden la producción y a las fincas pequeñasdistantes se les ofrece acceso mejorado a los mercados; (iv) crédito: todas las fincas usan elcrédito; (v) educación formal: todos los operadores de finca tienen por lo menos cinco años deeducación formal; y (vi) educación agrícola: todos los operadores de finca tienen por lo menostres años de educación agrícola.

En el cuadro 4.9 (paneles A, B y C) se presentan los resultados de los anteriores seis esce-narios diferentes, calculados por separado según el tamaño de la finca. La mejor manera deresumir los resultados es como sigue:

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B. Fincas medianas

Porcentaje Escenario Plaguicidas EducaciónProvincia de fincas de referencia y fertilizantes Extensión Mercados Crédito agrícola

(Incremento asociado con cada reforma de las políticas, en dólares/hectárea)

Azuay 38,9 238,3 33,3 12,5 17,3 56,8 21,1Bolívar 43,8 139,8 20,7 6,9 3,1 29,0 11,3Cañar 42,2 275,6 29,3 13,2 9,6 69,4 24,8Carchi 42,6 432,8 15,3 18,5 4,7 82,1 33,5Chimborazo 47,7 208,0 26,2 9,5 4,8 46,6 17,8Cotopaxi 44,1 195,5 12,1 10,3 5,1 45,8 17,4El Oro 34,0 313,0 28,1 9,9 3,1 43,9 17,0Esmeraldas 11,7 130,9 34,2 5,8 2,9 25,0 9,3Guayas 41,6 348,8 17,5 13,8 2,7 37,3 22,8Imbabura 29,8 180,7 20,1 8,2 6,4 37,6 14,5Loja 38,6 194,0 41,8 9,3 7,0 41,6 15,5Los Ríos 38,1 221,8 14,8 9,4 1,4 33,5 14,6Manabí 32,6 151,9 19,9 7,1 2,3 28,8 11,9Morona Santiago 9,5 233,9 66,3 10,6 7,6 45,8 17,0Napo-Orellana 8,3 157,0 30,1 5,9 3,4 36,5 13,0Pastaza 10,7 190,1 22,2 4,7 5,8 46,2 17,2Pichincha 27,0 288,2 50,4 11,2 12,8 49,7 20,4Sucumbíos 8,8 128,3 19,1 6,3 2,1 29,0 10,3Tungurahua 28,2 557,3 14,6 23,5 2,3 96,2 44,7Zamora Chinchipe 11,1 146,6 26,5 7,1 5,0 31,6 11,4Áreas sin delimitar 210,3 28,9 7,7 1,3 31,2 12,0

(Continúa en la página siguiente)

Cuadro 4.9EL ACCESO AL CRÉDITO Y EDUCACIÓN AGRÍCOLA TIENE EL IMPACTO MÁS GRANDE EN LA PRODUCTIVIDAD

A. Fincas pequeñas



Azuay 43,0 314,4 16,2 13,7 21,5 44,8 28,2Bolívar 15,1 170,0 12,8 7,2 8,6 24,6 15,4Cañar 37,3 292,5 21,2 13,2 16,4 41,6 26,3Carchi 15,4 469,2 10,7 18,0 11,9 49,3 37,3Chimborazo 37,0 423,4 24,6 13,6 9,8 47,1 28,3Cotopaxi 37,2 278,0 7,9 12,9 11,5 42,6 26,3El Oro 13,6 427,7 22,2 16,1 11,5 52,2 31,2Esmeraldas 2,3 140,9 11,6 6,7 6,3 22,1 13,3Guayas 13,4 386,7 10,9 13,1 9,2 32,5 24,5Imbabura 49,0 218,0 15,1 9,6 14,4 30,1 18,9Loja 15,3 264,2 25,6 10,6 10,6 34,2 21,4Los Ríos 10,6 231,1 13,4 8,6 3,7 25,4 16,3Manabí 16,8 204,2 10,4 9,5 9,8 29,2 17,9Morona Santiago 4,4 297,7 28,9 11,8 13,9 35,4 21,8Napo-Orellana 4,0 735,0 6,0 19,9 45,1 94,5 49,7Pastaza 9,0 149,8 13,9 7,9 11,8 23,6 14,2Pichincha 39,4 313,9 19,0 14,6 24,3 46,7 29,0Sucumbíos 1,0 228,1 9,6 13,4 27,8 42,4 24,9Tungurahua 66,0 661,8 10,5 22,2 7,2 69,5 46,2Zamora Chinchipe 2,5 215,1 15,9 8,6 12,2 30,6 18,2Áreas sin delimitar 421,8 20,3 19,1 15,9 60,7 36,4

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• La rentabilidad de cualquier cambio de las políticas tiende a ser significativamente mayorentre fincas a pequeña y mediana escala que entre fincas a gran escala. En parte, lo anteriores un reflejo de las diferencias actuales del “acceso” a las intervenciones de las políticasque simulamos: muchas más fincas a gran escala ya tienen créditos, de manera que hacerque el crédito esté a disposición de todos los agricultores a gran escala tiende a tener unefecto relativamente pequeño en la producción de fincas de este tamaño.

• De lejos, el acceso al crédito es la única intervención de las políticas que tendrá el impactomás grande en la producción de las fincas a pequeña y mediana escala. El crédito aumenta-ría en 15% o más la producción promedio por hectárea en cinco provincias (Cotopaxi,Esmeraldas, Pastaza, Pichincha y Sucumbíos) entre las fincas a pequeña escala, y en 20%más entre agricultores a mediana escala en más de la mitad de las provincias del país.

• La educación agrícola del operador de la finca tiene un impacto razonablemente grande,entre 7 y 9%, sobre la producción de las fincas a pequeña y mediana escala y un impactomás pequeño, entre tres y 4%, en las fincas a gran escala. El impacto de la escolaridadgeneral, que no se incluye en los cuadros, tiende a ser muy pequeño. Debemos notar, sinembargo, que aumentar la escolaridad de trabajadores diferentes al operador de la fincaposiblemente podría tener un gran impacto en la producción; lamentablemente no dispone-mos de información al respecto.

• El acceso a plaguicidas y fertilizantes tiene un efecto particularmente grande en la produc-ción de las fincas a mediana escala, aunque este impacto tiende a variar por provincia demanera significativa. En las provincias de Esmeraldas, Loja y Morona Santiago, la produc-ción promedio por hectárea aumentaría en más de 20% si todos los productores a medianaescala utilizaran en la producción plaguicidas y fertilizantes.

(Continuación cuadro 4.9)

Fuente: Cálculos de los autores a partir del Tercer Censo Agrícola, 2001.

C. Fincas grandes



Azuay 18,1 580,6 42,3 17,1 28,4 27,7 16,1Bolívar 41,1 190,8 9,6 10,5 13,3 10,7 6,9Cañar 20,5 678,2 35,7 22,8 33,9 28,8 21,6Carchi 42,0 707,1 8,2 30,3 52,0 29,4 23,0Chimborazo 15,3 249,5 9,6 9,7 17,1 11,0 7,5Cotopaxi 18,8 1.440,8 109,9 35,8 80,2 53,5 31,6El Oro 52,4 784,6 9,9 26,0 22,5 39,0 26,0Esmeraldas 86,1 140,9 7,4 6,4 8,0 7,8 4,8Guayas 45,0 444,9 6,4 18,2 18,8 16,9 14,5Imbabura 21,2 506,0 31,9 16,6 22,8 21,0 9,3Loja 46,1 234,9 14,4 13,1 19,0 13,4 8,6Los Ríos 51,2 428,6 3,9 13,5 16,6 17,8 12,1Manabí 50,5 154,1 6,0 7,8 11,9 8,3 5,4Morona Santiago 86,0 281,8 19,2 15,8 21,6 16,5 10,1Napo-Orellana 87,6 141,0 6,1 6,9 8,2 8,3 5,0Pastaza 80,3 69,2 3,4 3,8 5,5 4,0 2,3Pichincha 33,6 2.682,4 226,9 57,8 82,3 70,9 52,8Sucumbíos 90,1 83,3 5,0 4,5 6,8 4,9 3,0Tungurahua 5,8 843,5 13,4 32,4 58,6 34,6 29,6Zamora Chinchipe 86,4 186,8 10,8 9,9 14,7 10,6 6,8Áreas sin delimitar 303,1 6,5 12,8 12,6 16,4 9,8

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• Los más favorecidos con un mayor acceso al mercado serían las fincas a gran escala.• Por lo general, el impacto del acceso a los servicios de extensión es pequeño (entre 3 y 5%)

y aproximadamente igual de una provincia a otra y según el tamaño de la finca.

Luego, las medidas dirigidas a aumentar la productividad agrícola, las dos políticas máseficaces, deberían incluir:

• Mayor acceso al crédito rural. El crédito rural está restringido debido a las dificultadesque tienen muchos productores, en particular los de las fincas pequeñas, para cumplir conlos requisitos administrativos y de garantías que exigen las instituciones financieras. Comoresultado, la mayor parte del crédito existente en la actualidad es informal, o lo ofrecencooperativas de ahorros y de crédito pequeñas. Es necesario fortalecer a estas cooperati-vas, así como a otras instituciones con objetivos similares, como los grupos de crédito paramujeres (cajas solidarias). Asimismo, es necesario modificar la normatividad del créditocon el fin de permitir el uso de activos familiares, como tierras y ganados, como garantíacolateral.

• Mayor acceso a la asistencia técnica y a la educación agrícola. La tecnología agrícolasólo existe en áreas específicas, para cultivos específicos destinados a la exportación, mien-tras que, por lo general, se carece de formación agrícola y de asistencia técnica, sobre todoen las pequeñas propiedades agrícolas. Se deben emprender acciones para resolver estasituación apoyando al Instituto Nacional de Capacitación de Trabajadores Agrícolas Rura-les (capacitación campesina), que maneja el Ministerio de Agricultura de manera bastantedescentralizada, así como a la investigación agrícola y a las iniciativas de desarrollo.

Como paso siguiente, podemos combinar los cambios en la producción que implican losresultados de la anterior simulación con el impacto de cambios en la producción sobre el gastoper cápita de los hogares de la ECV de 1999. Recordemos que un incremento de 1% en laproducción agrícola se asoció con un incremento entre 0,16 y 0,34% del gasto per cápita delos agricultores independientes. Un cálculo simple sugiere que una intervención que aumenta-ra en 20% la producción de todas las fincas –al límite superior de las intervenciones quehemos analizado– aumentaría entre 3,2 y 6,9% el gasto per cápita de los agricultores indepen-dientes. A su vez, lo anterior se traduce en una reducción de la pobreza de entre 1,2 y 3,4puntos porcentuales para los agricultores independientes. Asimismo, esta intervención tendríaun efecto en la pobreza entre los jornaleros agrícolas, ya que una fracción de los incrementosen la productividad se transfiere a ellos como salarios más altos. Por último, como lo plantea-mos a continuación, probablemente aumentar la productividad en el sector agrícola de explo-tación agrícola tenga efectos secundarios positivos en el sector agrícola de explotación noagrícola. Pero en Ecuador la pobreza es generalizada y severa, y estos cálculos simples ofre-cen un recordatorio aleccionador en el sentido de que se requerirán muchos esfuerzos enmuchos frentes, y muchísimo tiempo, para sacar de la pobreza a una gran proporción de hoga-res de las zonas rurales de Ecuador.

Por último, damos por concluida la presente sección con dos palabras de precaución. Pri-mera, es posible que ofrecer a algunas zonas todo un paquete de intervenciones –crédito,asistencia técnica, insumos agrícolas– pueda ser más eficiente y producir mejor rentabilidadque ofrecer todas las intervenciones por separado14. Segunda, deberíamos notar que las esti-maciones del cuadro 4.9 ofrecen pautas sobre los beneficios relativos de intervenciones di-

14 Los cálculos que aparecen más arriba no arrojan luz alguna sobre esta cuestión. Las estimaciones de los resultados de la Frontera de Posibilidad deProducción con interacciones entre diferentes intervenciones tendían a ser muy frágiles y, por consiguiente, no las incluimos.

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ferentes en términos de su impacto marginal en la producción, más no de los costos relativos–directos o indirectos. Por ejemplo, no es claro cuánto más o menos costoso resultaría ofrecera todos los agricultores a pequeña escala acceso al crédito o un año adicional de educaciónagrícola. Más aún, se tendrían que calcular los costos para otros –por ejemplo, los costosambientales asociados con un uso mayor de fertilizantes y plaguicidas– y tenerlos en cuenta.No obstante, en el cuadro 4.8 queda claro cuáles intervenciones de las políticas ofrecen elpotencial para aumentar más la producción. Entre éstas se destaca particularmente el acceso alcrédito rural. El próximo informe del Banco Mundial Ecuador Rural Development Strategypodría ofrecer recomendaciones sobre la mejor manera de calcular los costos de algunas de lasintervenciones propuestas y sobre cómo diseñar programas y proyectos concretos para llevar-las a cabo.

POLÍTICAS PARA AUMENTAR EL ACCESO A LA TIERRA

Como en todas partes en América Latina, la distribución de la tierra en Ecuador es muy des-igual. La mala distribución de la tierra refleja un legado histórico e institucional –gran partedel cual se remonta a la época colonial. Además de este legado histórico, existen barreraslegales y económicas a un mejor funcionamiento de los mercados de la tierra. Un recienteestudio de la legislación agraria en América Latina (FAO, 2002) señala que Ecuador cuenta conuno de los mercados de la tierra más rígidos en la región: es uno de los dos únicos países deAmérica Latina (el otro es Honduras) en donde existe una prohibición total contra la aparceríay uno de un puñado de países con legislaciones vigentes que permiten la expropiación detierras –por ejemplo, si la tierra no cumple su “función social”. La rígida legislación agraria,como los derechos de propiedad inciertos, deprime tanto el arriendo de tierras como los mer-cados de venta de tierras.

Los mercados de tierras que funcionan con ineficacia tienen costos serios –tanto en térmi-nos de eficiencia como en cuanto a los terratenientes acaudalados que son en la actualidad lospropietarios de la mayor parte de las tierras, en términos de igualdad. Por consiguiente, soncruciales las políticas para mejorar el funcionamiento de los mercados de tierras en el Ecuadorrural. A continuación analizamos estas políticas, separándolas entre aquellas con el potencialpara mejorar la seguridad de tenencia y aquellas que ayudarían a aumentar a un nivel máseficiente el número de transacciones en los mercados de tierras. Claro está que no se puedesegmentar las políticas de manera tan ingeniosa –en verdad, las incertidumbres sobre la titula-ción de tierras son unas de las razones principales para el subdesarrollo de los mercados dearriendo de tierras. Aún así, creemos que la diferenciación de las políticas es útil. Lo mismoque con las intervenciones dirigidas a aumentar la productividad agrícola, dejamos el costo ydiseño de políticas específicas como tema de debate del informe del Banco Mundial, EcuadorRural Development Strategy.

Fomentar la seguridad de tenencia

Cuando los derechos de propiedad son inciertos, los propietarios de tierras se mostrarán rea-cios a arrendar sus tierras por temor a no poder recuperarlas. Y si es que arriendan sus tierras,favorecerán a parientes cercanos y no a extraños, y preferirán contratos a corto que a largoplazo. Los títulos inciertos también comportan otros costos importantes: es posible que losterratenientes hagan inversiones escasas en su propia tierra si existe la posibilidad de que susreclamos legales puedan ser objeto de impugnación, y tal vez no sean capaces de utilizar sutierra como garantía colateral para un crédito. Entre tanto, los compradores potenciales detierras no estarán dispuestos a comprar tierras sobre las cuales no les entreguen títulos legales,

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mientras que los arrendatarios de tierras con contratos a corto plazo no harán muchas inversio-nes en la tierra. Por tanto, la seguridad inadecuada de tenencia reduce la inversión en la tierra,deprime su valor y hace más probable que los grandes terratenientes dejen grandes extensionesde tierra en barbecho, mientras un gran número de jornaleros agrícolas quedan sin tierra –unresultado que es no sólo ineficiente sino regresivo. Entre las políticas que mejorarían la segu-ridad de tenencia, se incluyen:

• Eliminar las barreras legales y otras barreras a la titulación de tierras.• Actualizar los registros de tierras.• Promulgar leyes consistentes y eliminar la incertidumbre sobre la amenaza de la expropia-

ción de tierras.• Establecer un sistema eficaz de resolución de conflictos agrarios.

Fomentar las transacciones de tierras

Un documento reciente del Banco Mundial plantea de manera convincente el caso para merca-dos flexibles de tierras: “Las transacciones de tierras pueden jugar un papel muy importantepermitiendo el acceso a la tierra por parte de personas productivas, pero que no poseen tierraso tienen poca tierra. Los mercados de tierras asimismo facilitan el intercambio de tierras amedida que se desarrolla la economía de la explotación no agrícola y, donde existan las condi-ciones para hacerlo, ofrecer las bases para el uso de la tierra como garantía colateral en losmercados crediticios”15. En efecto, en Ecuador como en gran parte de América Latina, elcarácter rígido de los mercados de tierras constituye una razón fundamental de la falta deacceso de los pobres a la tierra. Entre las políticas que harían más flexibles los mercados detierras en Ecuador, se incluyen:

• Eliminar la restricción total contra la aparcería y otras restricciones al arriendo. Los gobier-nos de muchos países han tratado de limitar la aparcería, debido tanto a preocupacionessobre ineficiencias como al aparente carácter “explotador” de la relación de aparcería. Sinembargo, en la práctica, las limitaciones legales a la aparcería y los topes legales a losvalores del arriendo de tierras han reducido tanto el acceso como la igualdad –contrario alos objetivos propuestos. En Kenia, por ejemplo, se calcula que una prohibición a la apar-cería ha producido una pérdida de eficiencia de por lo menos 10%16.

• Redactar contratos estándar para arriendos de tierra con el fin de reducir los costos detransacción.

• Eliminar las restricciones a la posibilidad de transferencia, de manera que sea posible trans-ferir legalmente las propiedades –por ejemplo, dentro de una familia– o se puedan vender.

• Evaluar la posibilidad de aplicar un impuesto a la tierra. Los impuestos a la tierra puedenhacer que las tenencias de tierras en barbecho, no explotadas, sean mucho más costosas y,por consiguiente, pueden ofrecer un incentivo para la venta o el arriendo de tierras. Si lospequeños productores son más eficientes que los grandes productores, los impuestos a latierra también pueden tener un impacto positivo en la productividad.

Ecuador tiene una de las distribuciones de tierra más desiguales del mundo y uno de loscódigos más rígidos para reglamentar la venta de tierras y los mercados de arriendo de tierras.Además, existe gran incertidumbre sobre la propiedad y la titulación de la tierra. Claros impe-

15 Banco Mundial, Land Policies for Growth and Poverty Reduction (mayo 2003, p. xxix). (Existe versión en castellano)16 Collier (1989), citado en Banco Mundial 2001, p. 119.

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rativos de las política son reducir la incertidumbre de la tenencia y mejorar el funcionamientode los mercados de tierras.

EL SECTOR RURAL DE EXPLOTACIÓN NO AGRÍCOLA EN ECUADOR

Para concluir, haremos un breve análisis de las oportunidades y restricciones en el sector ruralde explotación no agrícola de Ecuador, con un enfoque en el grado al cual se dispone deevidencia sobre vínculos entre los sectores agrícolas de explotación agrícola y de explotaciónno agrícola17. Como en todas partes, en Ecuador el sector agrícola de explotación no agrícolajuega un papel importante como mecanismo de diversificación del ingreso para los hogaresrurales. Se trata de un asunto crucial en razón de la variación estacional de los ingresos agríco-las, así como debido al alto grado de exposición del sector agrícola a conmociones covariantes,tales como las causadas por el mal tiempo (inundaciones, sequías) y, para los cultivos deexportación, a los precios internacionales de los productos primarios. Además, ha menudo seha sugerido que existe un círculo virtuoso entre la intensificación agrícola y el sector agrícolade explotación no agrícola. En esta literatura se aduce que la agricultura puede estimular elsector agrícola de explotación no agrícola por medio de enlaces en sentido inverso –por ejem-plo, cuando los agricultores necesitan servicios como producción de arado (no tiene sentido),reparación de maquinaria– y enlaces en sentido progresivo –por ejemplo, cuando es necesarioprocesar, moler o envasar los productos agrícolas. También podrían existir enlaces de consu-mo, a medida que el aumento de los ingresos agrícolas estimula la demanda de bienes y servi-cios producidos en pueblos cercanos. Por último, aumentar la productividad agrícola podría,entonces, producir una mayor intensificación agrícola mediante menores costos de insumos,reinversión de utilidades en la agricultura y cambio tecnológico.

¿Cuál es la evidencia de estos enlaces entre los sectores agrícolas de explotación y no explota-ción agrícolas? Resultados empíricos sugieren que existen diferencias considerables de un país aotro a medida que en realidad se materializa un círculo virtuoso. En particular, algunos investiga-dores han planteado que los enlaces en sentido inverso y progresivo han sido mucho más fuertes enpaíses de Asia Oriental que de América Latina18. Presentamos evidencias, si bien tentativas, deque la mayor productividad agrícola de Ecuador se asocia realmente con más empleo y unamenor incidencia de la pobreza para los hogares del sector de no explotación agrícola.

En los gráficos 4.10 a 4.12 se hace una representación gráfica de las correlaciones entreeficiencia técnica y participaciones del empleo (paneles superiores) y de los niveles de efi-ciencia técnica y pobreza (paneles inferiores) para los hogares empleados en servicios agríco-las (gráfico 4.10), procesamiento de alimentos (gráfico 4.11) y otras actividades en el sectorrural agrícola de explotación no agrícola (gráfico 4.12). El tamaño de los círculos está dadopor la fracción de la producción agrícola total del país que se produce en un cantón. En losgráficos 4.10 y 4.11 queda claro que un sector agrícola más productivo se asocia con másempleo y menos pobreza, tanto en servicios agrícolas como en procesamiento de alimentos.En el gráfico 4.12 se indica que no existe relación significativa entre eficiencia técnica yparticipaciones del empleo en el sector no agrícola de explotación no agrícola, aunque loscantones con mayor productividad agrícola también tienen tasas menores de pobreza en elsector no agrícola de explotación no agrícola19.

17 Este análisis se sustenta en alto grado en investigaciones anteriores, en especial en un trabajo de Lanjouw (1999) sobre Ecuador y en un análisis deLanjouw y Lanjouw (2001) de conceptos y hallazgos empíricos del mundo entero.

18 Véase de Janvry y Sadoulet (1993).19 Con excepción de la correlación entre eficiencia técnica y participaciones del empleo en el sector no agrícola de explotación no agrícola, todas las

correlaciones son significativas al nivel de 1% o más, tanto ponderado como no ponderado.

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Gráfico 4.10PRODUCTIVIDAD AGRÍCOLA Y SERVICIOS AGRÍCOLAS

Fuente: Cálculos del personal con base en datos del Tercer Censo Agrícola de 2001 y del Censo de Población de 2001.Nota: Los hogares se asignan a categorías de empleo según el empleo de la cabeza de hogar. El tamaño de los círculos esproporcional a la producción total del sector agrícola de explotación agrícola en un cantón.

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Gráfico 4.11PRODUCTIVIDAD AGRÍCOLA Y PROCESAMIENTO DE ALIMENTOS


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Gráfico 4.12PRODUCTIVIDAD AGRÍCOLA Y EL SECTOR NO AGRÍCOLA DE EXPLOTACIÓN NO AGRÍCOLA


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En conjunto, en los gráficos 4.10 y 4.11 se ofrece evidencia de que “todas las cosas buenasvienen juntas”: los cantones en los que el sector agrícola de explotación agrícola es más efi-ciente y también aquellos en los que el sector agrícola de explotación no agrícola es pujante.Sin embargo, es necesario interpretar estos resultados con cautela –sobre todo debido a que noes obvio el grado al cual (antes que en la dirección contraria) la causalidad fluye de una mayorproductividad agrícola al desarrollo del sector agrícola de explotación no agrícola. Asimismo,también es probable que exista un número elevado de efectos de cantón omitidos que causanal menos parte del incremento de eficiencia técnica, así como las tasas más bajas de pobreza.Con todo, los resultados que aparecen en los gráficos 4.10 a 4.12 sí sugieren algunos efectossecundarios del sector de explotación agrícola al sector de explotación no agrícola. Lo ante-rior tiene algunas connotaciones de políticas. Primero, productividad agrícola creciente a tra-vés de los niveles que hemos analizado antes –crédito, uso de insumos en la producción– bienpuede ser el mejor sistema para estimular el sector de explotación no agrícola en las zonasrurales. Segundo, puede haber espacio para algunas intervenciones en el sector de explotaciónno agrícola –por ejemplo, aumentar los niveles generales de educación, poniendo el crédito olos mercados al alcance de los negocios a pequeña escala– los cuales, a su vez, tienen efectossecundarios positivos para el sector de explotación agrícola.

Por último, en el capítulo 2 demostramos que los movimientos del empleo del sector deexplotación agrícola al sector de explotación no agrícola llevaron a la reducción de la pobreza.

¿Entonces cómo se relacionaron esos resultados con el debate que presentamos en el capí-tulo que nos ocupa?

De manera muy breve: en la medida en que los incrementos de la productividad agrícolaliberen la mano de obra del sector agrícola de explotación agrícola y, de manera simultánea,estimulen la demanda de servicios agrícolas de explotación no agrícola, estos incrementosocasionan un cambio del sector de explotación agrícola al sector de explotación no agrícola(como se indica en los gráficos 4.10 a 4.12).

El proceso anterior producirá entonces reducciones de la pobreza por dos razones:

Primera, demostramos antes que los incrementos de la productividad agrícola producenuna menor pobreza.

Segunda, el ingreso promedio es más alto en el sector agrícola de explotación no agrícolaque en el sector de explotación agrícola, de manera que un cambio en la composición delempleo que sea favorable a este último se traducirá en una disminución de la pobreza20. Lue-go, esta disminución de la pobreza se correlaciona con un cambio en el empleo del sector deexplotación agrícola al sector de explotación no agrícola.

CONCLUSIONES

En Ecuador, la pobreza es generalizada y severa. Los bajos niveles de ingreso y de consumovan asidos de la mano con otras formas de privación: bajos niveles de educación, mala situa-ción de la salud, marginación de los procesos económicos y políticos. Muchos de los proble-mas que observamos hoy día son el resultado de siglos de explotación y abandono de las zonasrurales de Ecuador –desde la época de la Colonia hasta ahora. Sería poco razonable pretenderque todas estas condiciones se puedan cambiar de la noche a la mañana. Y, aún así, existen almenos algunas razones para confiar –por ejemplo, de la creciente participación de los indíge-

20 Por favor, notar que no deberíamos esperar que las disminuciones de los salarios del sector agrícola de explotación no agrícola compensen el efectopositivo asociado con más empleo, porque este incremento es inducido por la demanda.

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nas en la política nacional y de algunos focos de eficiencia y alta productividad agrícola (comoentre los productores de flores o de hortalizas). El aspecto crucial consiste en identificar aque-llas políticas que ofrezcan la probabilidad de tener el mayor impacto posible en la pobreza.

A lo largo del presente capítulo hemos planteado que aumentar la productividad y mejorarel funcionamiento del mercado de tierras y de otros mercados, en las zonas rurales, constitu-yen áreas cruciales de las políticas. Todas las intervenciones específicas en estas áreas –ofre-cer crédito e insumos a la producción agrícola, fomentar la seguridad de tenencia, facilitar elarrendamiento y la venta de tierras– tienen el potencial para hacer mella en la pobreza, tantoen el sector de explotación agrícola como en el de explotación no agrícola del Ecuador rural.

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Capítulo 5SERVICIOS SOCIALES Y LOS POBRES

La situación de la educación y de la salud de una población constituye una dimensión delbienestar por derecho propio. Además, mejor educación y mejor salud constituyen predictoresimportantes de ingresos superiores y, por consiguiente, son cruciales para definir la pobreza apartir del consumo o del ingreso.

En los últimos años, la economía ecuatoriana ha experimentado grandes transformaciones,y los sectores sociales no han sido ajenos a estos procesos. La inestabilidad económica y fiscalha producido cambios significativos en las asignaciones presupuestarias de estos sectores, entanto que los cambios en los precios relativos han modificado los costos privados directos y deoportunidad de la inversión en salud y educación.

En el presente capítulo se describe el desempeño de Ecuador en cuanto a los resultadosseleccionados en salud y educación, así como la relación entre estos resultados y la pobreza.Además y debido a que los resultados sociales son el producto de factores de demanda yoferta, en el capítulo se examinan tanto las tasas de uso como la financiación de distintosprogramas y servicios, prestando atención especial a su distribución en el tiempo y entrehogares y en el espacio.

Las principales conclusiones son las siguientes:

• Según estándares internacionales, y aun después de tener en cuenta las diferencias en gra-dos de desarrollo, Ecuador tiene un desempeño bajo en términos de resultados en salud yeducación.

• Sin embargo, existe una variación significativa en los resultados en salud y educación deuna provincia a otra, lo cual se correlaciona con las diferencias en la pobreza, aunque nopueda ser plenamente explicado por esas diferencias. Cuando se piensa en cómo y dóndeinvertir recursos (adicionales) de los sectores sociales, esta variación tiene importantesimplicaciones en las políticas.

• El gasto social ha disminuido de manera significativa en el tiempo, en especial el gasto eneducación y salud. Asimismo, este gasto tiende a ser procíclico, de manera que los recursosdisponibles están más escasos cuando más se necesitan.

• Aunque el gasto social global es progresivo (es decir, tiende a beneficiar a los pobresrelativamente más que a los ricos), existe una variación significativa entre diferentes pro-gramas y servicios.

• Iniciativas recientes para fijar mejor el objetivo de los dos programas con mayores recur-sos (el Bono Solidario –ahora llamado Bono de Desarrollo Humano– y el subsidio al gas)ofrecen la posibilidad de incrementar significativamente el nivel de progresividad de am-bos programas, generando al mismo tiempo ahorros fiscales importantes –sobre todo en elcaso del subsidio al gas.

El resto del capítulo se organiza como sigue: En la primera sección y según estándaresinternacionales, se referencia el desempeño de Ecuador en salud y educación y se examina elgrado al cual diferentes provincias se desvían del desempeño promedio del país. En la segun-da sección se describe la evolución, ciclicalidad e incidencia del gasto social, analizando las

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implicaciones de las políticas relacionadas con estos patrones. En la tercera se evalúan dosiniciativas recientes tendientes a fijar nuevos objetivos al Bono Solidario y al subsidio al gas.Por último, en la cuarta sección se examinan algunas recomendaciones de las políticas deriva-das del análisis y se plantean las conclusiones.

El capítulo se nutre de trabajos anteriores de Vos et al. (2003) y del Banco Mundial (2000cy Fretes et al., 2003).

RESULTADOS SOCIALES EN ECUADOR: UNA PERSPECTIVA COMPARATIVA

En comparación con otros países, ¿cuál es el desempeño de Ecuador en lo relativo a resultadosen salud y educación? ¿Son estos resultados similares de una región a otra y de una provinciaa otra en el país? Estas preguntas se resolverán en la presente sección.

Comparaciones internacionales de resultados en salud y educación

Una vez tenemos en cuenta las diferencias en niveles de desarrollo, comenzamos con unejercicio de referencia que compara a Ecuador con otros países. Para hacerlo, nos basamos enBanco Mundial (2003c). Asimismo hacemos regresiones de MCO de indicadores selecciona-dos de resultados en salud y educación sobre el PIB (log) per cápita1 y comparamos los valoresprevistos y reales para cada uno de estos indicadores diferentes, con el fin de determinar siEcuador tiene un desempeño bajo (es decir, diferencia negativa) o un desempeño superior (esdecir, diferencia positiva).

Teniendo en cuenta la disponibilidad de datos, consideramos cuatro indicadores: (i) morta-lidad infantil, (ii) desnutrición crónica (emaciación y raquitismo), (iii) tasas (netas) de matrí-cula en la escuela primaria y (iv) tasas de matrícula en la secundaria. Los datos sobre (i) y (ii)son de la Organización Panamericana de la Salud (OPS), y los datos sobre (iii) y (iv) son de lasbases de datos del Banco Mundial. Todos los países para los cuales se dispone de informaciónse incluyen en la muestra.

Como lo esperábamos, encontramos que niveles de ingreso más alto se correlacionan conmejores resultados en salud y educación (gráficos 5.1 a 5.4). Existe, sin embargo, una varia-ción significativa de un país a otro imposible de explicar en términos de niveles de desarrollo–es decir, parece que algunos países tienen un desempeño superior y otros un desempeñoinferior.

Respecto a la salud, Ecuador parece tener un desempeño inferior sistemático, mostrandoresultados más diversos en términos de educación. Las tasas de matrícula en la escuela prima-ria, en especial, son casi diez puntos porcentuales más altas, a 90%, de lo que se habría previs-to considerando el nivel de desarrollo de Ecuador, en tanto que las tasas de educación secundariacasi coinciden con el nivel de predicción a ellas asignado.

Sin embargo, es necesario calificar estos resultados y, en el caso de la educación, se debenabordar con cautela. Por ejemplo, aunque todavía sigue siendo preocupante, la incidencia dela desnutrición entre los menores de cinco años es significativamente inferior hoy día a lo queera hace quince años (26%, comparado con 37% en 1986) –una mejoría que no se puedeexplicar sólo por los aumentos del PIB per cápita.

1 El PIB per cápita se expresa en términos de PA para tener en cuenta la volatilidad de la tasa de cambio.

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115SERVICIOS SOCIALES Y LOS POBRES

Gráfico 5.2...COMO LO SON LA EMACIACIÓN Y EL RAQUITISMO

Fuente: Cálculos de los autores a partir de datos de la OPS (2003).El modelo se calcula utilizando ponderaciones de población.

A: tasas de emaciación entre menores de cinco años B: tasas de raquitismo entre menores de cinco años

Gráfico 5.1LA MORTALIDAD INFANTIL ES ALTA PARA EL NIVEL DE DESARROLLO DE ECUADOR...

Fuente: Cálculos de los autores a partir de datos de la OPS (2003).

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Gráfico 5.4...Y TIENE EL DESEMPEÑO PREVISTO EN MATRÍCULA (NETA) EN SECUNDARIA

Fuente: Cálculos de los autores a partir de datos del Banco Mundial (2003).El modelo se calcula utilizando ponderaciones de población.

Gráfico 5.3ECUADOR TIENE UN DESEMPEÑO SUPERIOR EN LA MATRÍCULA (NETA) PRIMARIA...

Fuente: Cálculos de los autores a partir de datos del Banco Mundial (2003).El modelo se calcula utilizando ponderaciones de población.

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Respecto de la educación, debemos tener en cuenta que, pese a la matrícula elevada, lastasas de terminación de la escuela primaria y, sobre todo, la calidad de la educación sonsupremamente bajas2 debido a una multiplicidad de factores, que van desde la mala formaciónde los docentes hasta el ausentismo de los mismos, hasta los bajos niveles de inversión y definanciación (véase recuadro 5.1, para un análisis del ausentismo de los docentes). De igualmanera, aun cuando las tasas de matrícula en la secundaria no son demasiado bajas ni dema-siado altas, la cobertura es muy desigual de una región a otra y, sobre todo, entre gruposindígenas y no indígenas3 (véase recuadro 5.2, para un análisis de los resultados sociales conbase en la etnia).

Variación de resultados en salud y educación dentro del país

Ahora avanzamos de las comparaciones de un país a otro a comparaciones dentro del país, conel propósito de examinar el grado al cual los resultados en salud y educación de una provinciaa otra se diferencian del promedio nacional y, si se diferencian, determinar por qué lo hacen.Aplicamos el mismo principio analítico que utilizamos antes, a saber, los resultados socialesse correlacionan positivamente con los niveles de desarrollo, pero, antes que al ingreso, esco-gemos la pobreza como la principal variable explicativa4.

2 Las pruebas estandarizadas de matemáticas y lenguaje del Ministerio de Educación que hicieron los estudiantes de segundo, sexto y noveno gradosde las escuelas públicas y privadas, en 1996, 1997, 1998 y 2000, mostraron grandes deficiencias en ambas materias, en particular en las zonasrurales y entre los estudiantes de las instituciones públicas.

3 Las tasas de matrícula en la secundaria son de 22% entre niños indígenas, en comparación con 54% entre niños blancos (León, 2003).4 Cuando comparamos a los países de América Latina no pudimos hacer esto, porque no existe información disponible sobre cifras comparables de

pobreza para todos los países.

Recuadro 5.1Ausentismo de los docentes de las escuelas primarias

Entre 2002-2003, un total de 102 escuelas de primaria, con 720 docentes, participaron en un estudio del Banco Mundial sobreausentismo de docentes (López-Calix et al., 2003). En diciembre de 2002 y enero de 2003 se hicieron las visitas a las escuelas paramedir la asistencia de los docentes.En promedio, los docentes se encontraban en el aula 75% del tiempo, si bien en 25% de estas ocasiones, no estaban enseñando.Las tasas de ausentismo de los docentes, medidas como la fracción de ausencias no explicadas o no contabilizadas de docentes,ascendían a cerca de 16%.

Fuente: López-Calix et al. (2003).

Cuadro R 5.1.1Los docentes están ausentes 16% del tiempo

Diciembre Enero-febreroPorcentaje de tiempo que se encontró al docente… 2002 2003

Enseñando en el aula 56,8 61,2No enseñando en el aula 14,8 14,3En descanso programado fuera del aula 0,0 0,0Fuera del aula pero dentro del establecimiento escolar 6,2 5,8Realizando trabajo administrativo 1,6 2,2No se puede encontrar / ausente 18,5 15,1Acompañando al inspector 1,9 1,2

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En general, encontramos que, en términos de salud y de educación, a las provincias máspobres les va más mal que a las ricas. Sin embargo y al igual que con las comparaciones en elplano de país, existe una gran variación entre una provincia y otra que no la explica la pobreza(ni el ingreso). Por ejemplo, las tasas de mortalidad infantil varían de 30% en Los Ríos, a 60%en Carchi, aun cuando ambas provincias tienen tasas de pobreza similares. De manera similar,pese a no existir diferencias significativas en los niveles de pobreza entre ambas provincias,las tasas netas de matrícula en la primaria son diez puntos porcentuales superiores enTungurahua, a 93%, que en Esmeraldas, a 83%.

No deja de ser interesante que, aunque sin correlación alguna con la pobreza, esta varia-ción no parece enteramente aleatoria. De hecho, un análisis más detenido de los gráficos 5.5 y5.6 revela que, en comparación con las provincias de la Costa, las provincias de la Sierratienden a tener un desempeño inferior en términos de mortalidad y desnutrición infantil, entanto, comparadas con las provincias de la Sierra, las provincias de la Costa (en el Norte sobretodo) tienden a tener un desempeño inferior en lo relacionado con educación, en especialeducación primaria.

Si pretendemos diseñar y ejecutar políticas eficaces, resulta en extremo pertinente aceptarque existen diferencias sistemáticas en los resultados en salud y educación de una región aotra y comprender a qué se debe. Por ejemplo, el hecho de que provincias igualmente pobresde la Sierra y de la Costa registren tasas significativamente diferentes de desnutrición, implicaque tal vez no sean adecuados los planes de fijación de objetivos de los programas de nutri-ción exclusivamente basados en indicadores de pobreza monetaria5. En su lugar, un criteriomás integral, que explique las diferencias en el consumo de alimentos per cápita y, en espe-cial, las diferencias en los hábitos alimenticios de una región a otra (por ejemplo, comparadacon la de la Costa, la dieta tradicional de la Sierra es alta en calorías, pero baja en proteínas),así como diferencias en el ingreso, tiene el potencial de aumentar de manera significativa elimpacto de este tipo de programas (para un análisis de las diferencias regionales en el consu-mo de alimentos per cápita, véase recuadro 5.2).

Se debe realizar un ejercicio similar entre la Sierra y la Costa, dirigido a mejorar nuestracomprensión de los factores fundamentales de las diferencias observadas en las tasas de matrí-cula en la escuela primaria, y es necesario tener en cuenta estas diferencias en la fijación delobjetivo del gasto en educación (primaria) (para un análisis de la fijación del objetivo delgasto en educación, véase recuadro 5.3).

5 En términos conceptuales, es posible que los resultados de desnutrición estén más correlacionados con indicadores de pobreza estructural, como elÍndice de Necesidades Básicas Insatisfechas (INBI) –analizado en el capítulo 2– o el índice del SelBen –que se analizará más adelante en el presentecapítulo– que con indicadores de pobreza monetaria. En Ecuador, sin embargo, lo anterior continúa siendo una cuestión empírica.

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Gráfico 5.5LAS PROVINCIAS DE LA SIERRA TIENEN UN DESEMPEÑO INFERIOR EN SALUD, EN TANTO...

Fuente: Cálculos de los autores a partir de datos del Siise y del Censo de Población de 2001.

Fuente: Cálculos de los autores a partir de datos del Siise y del Censo de Población de 2001.

Gráfico 5.6 ...LAS PROVINCIAS DE LA COSTA TIENEN UN DESEMPEÑO INFERIOR EN EDUCACIÓN

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6 La canasta básica de referencia utilizada en el análisis corresponde a la diseñada por el Banco Mundial (1996), con el objeto de definir un umbralde pobreza extrema, una vez se han actualizados sus costos con base en precios de 1999.

7 En la actualidad se está trabajando en la elaboración de un mapa de desnutrición crónica a partir de estos datos.

Recuadro 5.2Análisis de diferencias regionales en el consumo de alimentos per cápita

A partir de datos de la Encuesta de Condiciones de Vida, de 1998 y el Censo de Población de 2001 y aplicando una metodologíasimilar a la descrita en el capítulo 2 para el mapa de pobreza, investigadores ecuatorianos que colaboran con el equipo a cargo delpresente Informe, prepararon, en 2001, un mapa de consumo per cápita de alimentos para Ecuador. El mapa se puede utilizar paraevaluar si el valor del consumo de alimentos en distintas regiones del país está por debajo o por encima de una canasta básica dealimentos definida de antemano6. Si bien se trata de un enfoque bastante aproximado al tema de la desnutrición, en el sentido de queno mide directamente el consumo de nutrientes y calorías, permite una primera aproximación, ya que esperaríamos que exista unarelación entre el consumo insuficiente de alimentos y la desnutrición7.Resumimos brevemente los principales resultados de este trabajo y remitimos al lector interesado a Larrea (2003). Es importantenotar que, aunque presentamos los resultados en el plano regional, a partir del ejercicio del mapa se dispone de cifras similares enel ámbito de cantón:

• Los niveles de consumo de alimentos son inferiores a la canasta de referencia para 60% de la población.• Los niveles de consumo de alimentos más bajos están en el Oriente y los más altos en la Costa.• Los niveles de consumo de alimento son menores en las zonas rurales que en las urbanas y son particularmente bajos en la

Sierra rural (las zonas rurales de Chimborazo, Cotopaxi, Imbabura, Loja, Bolívar, Tungurahua y Cañar son las más afectadas, eneste orden).

• Cuando se comparan los niveles de 2001 con los de 1990, es posible observar un aumento moderado en el tiempo.

Cuadro R 5.2.1Consumo de alimentos por región y por zona

Fuente: Larrea (2003).

Consumo por debajo de la canastade alimentos básica (%) Brecha Severidad

Nacional 61,0 22,9 11,5Rural 78,1 32,9 17,4Urbano 50,6 16,8 8,0

Costa 57,2 19,7 9,4Rural 74,8 27,2 12,6Guayaquil 44,2 13,8 6,3Urbano 54,4 18,7 9,4

Sierra 64,2 25,5 13,3Rural 81,7 37,4 20,9Quito 44,0 11,6 4,5Urbano 57,2 20,9 10,3

Oriente 71,3 32,4 18,4Rural 73,7 34,0 19,3Urbano 65,3 28,0 16,0Galápagos 37,7 10,2 4,1

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NIVEL, COMPOSICIÓN, CICLICALIDAD E INCIDENCIA DEL GASTO SOCIAL

¿Cómo ha cambiado en el tiempo el nivel y composición del gasto social en Ecuador? ¿Es elgasto social mayor cuando más se necesita? ¿Quién se beneficia del gasto social? En la pre-sente sección intentaremos ofrecer algunas percepciones sobre estos interrogantes analizandolos cambios en el tiempo del monto, la composición y la ciclicalidad del gasto social, así comosu incidencia de un hogar a otro y de una provincia a otra. Es más, y dado que el gasto esapenas uno de muchos factores subyacentes a los resultados en salud y educación, en lo posi-ble complementamos esta información con datos sobre las tasas de utilización de distintosservicios8.

Como lo mencionamos en la introducción al presente capítulo, el análisis que hacemos senutre en alto grado de trabajos anteriores realizados por Vos et al. (2003) y Fretes et al.(2003). Alentamos a los lectores interesados a consultar estas fuentes, ya que sólo ofrecemosuna visión somera de sus conclusiones.

Sin embargo, la presente sección no se limita al contenido de los estudios mencionados. Lasección complementa el debate sobre incidencia del gasto social de un hogar a otro, presenta-do en Vos et al. (2003), con nuevos resultados sobre la incidencia de una provincia a otra,utilizando el mapa de pobreza trazado para el presente informe, según se describe en el capí-tulo 2. Teniendo en cuenta lo anterior, como ya lo observamos en la sección anterior, existendiferencias geográficas importantes en los resultados sociales, y dado que gran parte del gastosocial, sobre todo el gasto en educación, se distribuye según criterios geográficos (siguiendotendencias históricas, más comúnmente), el presente análisis es de gran pertinencia para pro-pósitos de las políticas.

Recuadro 5.3Fijación del objetivo del gasto en educación

Tradicionalmente, los presupuestos regionales y provinciales de educación se han asignado según tendencias y valores históricos.Como parte del programa de reforma del sector social, apoyado por el Empréstito de Reforma Programática de Desarrollo Humano(Banco Mundial, 2003), el Gobierno de Ecuador considera actualmente el uso de una fórmula alternativa para asignar el gasto eneducación entre zonas diferentes del país. Esta fórmula, desarrollada en el contexto de planes de capitación del gasto, incluyeinformación sobre: (i) tamaño de la población en edad escolar; (ii) tasas actuales de matrícula, así como mejoras (futuras) de lamatrícula, y (iii) niveles de pobreza. Las simulaciones de las asignaciones presupuestarias indican que este plan dará origen a unaredistribución significativa de los recursos de una provincia a otra.

8 La suposición consiste en que el gasto social captará factores de oferta, en tanto los datos sobre utilización captarán datos de demanda. Claro estáque lo anterior no es enteramente exacto, ya que las tasas de utilización suelen ser bajas porque el servicio no se presta (por ejemplo, las tasas dematrícula en la secundaria son bajas en las zonas donde no hay escuelas de secundaria) y la disponibilidad es en sí misma una función del gasto. Sinembargo, esperamos que la hipótesis ofrezca una primera aproximación.

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Tendencias del gasto social: nivel, composición y ciclicalidad

Como consecuencia de disminuciones continuas durante las dos últimas décadas, en Ecuador,los niveles del gasto social son pequeños, tanto en términos del PIB como de la base per cápita.En los años noventa, Ecuador gastó cerca de 6% del PIB (o 60 dólares per cápita) en el sectorsocial, en comparación con el promedio de América Latina de 12% (o 550 dólares per cápita)9.Cuando se tiene en cuenta el Seguro Social, la cifra per cápita registra una ligera mejoría, aaproximadamente diez dólares. Sin embargo, lo anterior es engañoso ya que las pensiones

9 Las cifras se dan en dólares de 1997. Cepal (2002) y Vos et al. (2003) para Ecuador. Gasto del gobierno central únicamente. El gasto no incluye elSeguro Social.

Recuadro 5.4Educación y salud entre la población indígena y la población negra

Al igual que con las provincias, encontramos una variación significativa entre grupos étnicos diferentes en los resultados sociales yen el acceso a los servicios sociales. En el presente recuadro examinamos brevemente algunas de estas diferentes. Entre la pobla-ción negra y, en particular, la indígena, los resultados en educación son peores y las tasas de matrícula son menores que entre losblancos. Según el Censo de Población de 2001, la tasa de analfabetismo está en 26 y 13%, respectivamente, para los adultosindígenas y negros, en comparación con 10% para los blancos. De igual manera, el adulto indígena promedio tiene 3,7 años deeducación y el adulto negro promedio tiene 5,6 años de educación, mientras, para los blancos, la cifra es de 6,6 años. Por último,las tasas más bajas de matrículas a todos los niveles son para los niños indígenas y las más altas son para los niños blancos(cuadro R 5.4.1).Entre la población negra, los resultados finales de educación más altos que los esperados, su nivel de ingreso, se deben principal-mente a la concentración de este grupo en las zonas urbanas, en tanto que, y hasta cierto punto, los malos resultados en educacióny las bajas tasas de acceso entre la población indígena son el resultado de la concentración de este grupo en las zonas rurales y labaja calidad y cobertura de la educación bilingüe.

Lamentablemente, no contamos con datos equivalentes (es decir, desglosados por etnia) para los resultados en salud o el acceso alos servicios de salud. Sin embargo, a partir de nuestro análisis de los resultados en salud de una provincia a otra, sabemos que lastasas de mortalidad infantil y de desnutrición son especialmente altas en la Sierra rural, donde se concentra la población indígena.Además, no es razonable suponer que, como con la educación, lo más probable sea que el acceso a los servicios de salud sea elmás bajo entre la población indígena, sobre todo la de las zonas rurales, y sea algo más alto entre la población negra de las zonasurbanas.El Seguro Social Campesino, un plan de seguro de salud para los pobres de las zonas rurales, es un programa para los pobres(véase a continuación el análisis de incidencia) que, sin duda alguna, ha servido para aumentar el acceso a los servicios básicos desalud entre los indígenas pobres que viven en las zonas rurales. Sin embargo, la cobertura de este programa es pequeña, limitandoel alcance de su impacto. Por último, la falta de capacidad del sistema actual para dar cabida a las diferencias culturales pudo haberjugado un papel importante en mantener a la población indígena alejada de los centros de salud.

Cuadro R 5.4.1Las tasas de matrícula más bajas están entre la población indígena

y las más altas se dan entre los blancos


Tasas de matrícula (porcentaje)

Indígenas 85 22 3Negros 83 31 6Blancos 92 54 19Total 89 44 14

Fuente: León (2003).

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sólo se pagan a los que se jubilan del empleo formal y no es probable que lleguen a losnecesitados. Además, el gasto social ha disminuido de manera significativa en el tiempo y, sibien existe evidencia de una pequeña recuperación en épocas recientes, continúa por debajode los niveles de los años ochenta (cuadro 5.1).

Cuadro 5.1EL GASTO SOCIAL (COMO PORCENTAJE DEL PIB) HA DISMINUIDO MUCHÍSIMO EN EL TIEMPO

Fuente: Vos et al. (2003).Las cifras del gasto social y del PIB se dan en términos reales.

1973 1979 1981 1984 1988 1992 1996 1998 2000 2002

Total 3,8 4,6 6,3 4,9 4,7 5,2 3,8 3,4 3,6 4,5Educación 3,2 3,5 4,8 3,7 3,2 3,8 2,5 2,4 1,7 2,4Salud 0,5 1,0 1,3 1,1 1,3 1,1 0,8 0,7 0,6 1,2Asistencia social 0,1 0,1 0,2 0,1 0,2 0,3 0,5 0,2 1,3 1,0Bono Solidario 0,0 0,8 0,4Otros 0,1 0,1 0,2 0,1 0,2 0,3 0,5 0,2 0,5 0,6

Las reducciones generales del gasto social no se distribuyen de manera equitativa entresectores diferentes, produciendo una transferencia efectiva de los sectores de salud y educa-ción a la asistencia social –sobre todo después de la inclusión del programa de Bono Solidarioen la cartera del Ministerio de Bienestar Social para 2000. El gasto en salud y educacióndisminuyó de 1,3 y 4,8% del PIB en 1981, a 0,6 y 1,7%, respectivamente, en 2000, en tantoque la financiación de la asistencia social aumentó de 0,2 a 1,3% del PIB durante el mismoperíodo. Si bien en 2002 estas tendencias se invirtieron, el gasto social en educación y saludcontinúa cayendo por debajo de niveles históricos.

Como lo analizamos en el capítulo 1, dado que responde a ciclos económicos, fiscales ypolíticos, parece que el gasto social es bastante volátil en el tiempo. Es un hecho preocupante,ya que el gasto social procíclico, inyectando relativamente más recursos en los sectores socia-les en épocas en que las personas son más capaces de velar por sí mismas, y privando derecursos a estos mismos sectores en épocas en que las personas pueden estar recortando susgastos en salud y educación, corre el riesgo de ser ineficaz y de dejar desprotegidos a los másnecesitados. Además, el gasto volátil compromete la continuidad de los programas sociales yperjudica la eficacia de las inversiones sociales a largo plazo.

Con el fin de aumentar su eficacia, es necesario recuperar los niveles del gasto social por lomenos a sus niveles históricos, y reducir la volatilidad del presupuesto de los sectores socialespara garantizar la continuidad y eficacia de los programas sociales. Con este propósito se po-drían utilizar algunos mecanismos:

• Mejorar el proceso de gestión presupuestaria. Los recursos que con frecuencia se asignana programas sociales y funciones básicas no son solamente insuficientes sino que, cuandose desembolsan de manera irregular durante el ciclo presupuestario debido a problemas deflujo de caja de la Tesorería, comprometen gravemente la eficacia del programa. Es nece-sario introducir instrumentos fiscales alternativos, como los contratos fiduciarios pareci-dos a los que funcionan actualmente para el Bono de Desarrollo Humano, con el fin depaliar este problema y garantizar que los fondos para (un conjunto seleccionado de) pro-gramas sociales estén disponibles cuando se requieran.

• Mejorar la función que cumple el fondo de estabilización petrolera, como lo analizamosantes.

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Incidencia del gasto social: ¿Beneficia el gasto social a los pobres?

En esta sección utilizamos el análisis de la incidencia para determinar la proporción del gastosocial que se acumula a los distintos hogares (incidencia del hogar) y provincias (incidenciageográfica). Como los hogares y las provincias varían en términos de sus niveles de ingreso ypobreza, relacionamos las proporciones del gasto social con estas variables y examinamoshasta qué punto el gasto social es progresivo (es decir, mejora los niveles de consumo de lospobres relativamente más que los de los ricos y, por tanto, reduce la desigualdad en el consu-mo), o regresivo (es decir, mejora los niveles de consumo de los ricos relativamente más quelos de los pobres y, por tanto, aumenta la desigualdad del consumo).

Sin importar cuán simple parezca, en ocasiones no son tan sencillos el análisis de inciden-cia ni la interpretación que damos a los resultados, especialmente. Por ejemplo, el nivel deprogresividad de un programa en particular o de un rubro del gasto determinado es una fun-ción de muchísimos factores. Primero, no todos los programas se diseñan exclusivamentepara hogares o para zonas pobres. El número y distribución de los pobres, el rango de cober-tura de un programa (es decir, dirigido o universal) y la diferencia de las tasas de recepción delprograma entre individuos pobres y no pobres pueden afectar el nivel de progresividad delprograma. Segundo, aún si un programa está dirigido a los pobres, su nivel de progresividadva a depender de cuán efectivo sean el mecanismo de fijación del objetivo y su ejecución. Porconsiguiente, cuanto mayores sean las fugas, tanto mayor la pérdida de progresividad. Porúltimo, el costo de prestar un servicio determinado puede variar de un grupo a otro y de unazona a otra. Si la prestación a hogares o zonas no pobres es más costosa que la prestación ahogares o zonas pobres, se gastará más dinero en grupos o provincias que no son necesaria-mente pobres, haciendo el gasto menos progresivo (ver recuadro 5.5).

Además, el análisis de incidencia promedio (el tipo de análisis que se realiza usualmente)presenta algunas desventajas importantes. Primero, es posible que cambien en el tiempo lascaracterísticas de la población servida por un programa determinado a medida que el progra-ma se expanda o se contraiga o a medida que la misma población total cambie, de manera quelas características del beneficiario marginal del programa son diferentes de aquellas del bene-ficiario promedio. El análisis de incidencia practicado en un punto determinado en el tiempono nos permite distinguir entre el beneficiario marginal y el beneficiario promedio. Segundo,la incidencia nos informa sobre el monto de recursos gastados antes que sobre el impacto realque tienen esos recursos. Por último, el análisis de incidencia no nos ofrece un hecho contrariocon el cual podamos comparar la situación real.

Mientras incluimos en nuestro debate sobre la incidencia las ideas que planteamos antesacerca de la progresividad, no tenemos acceso a los datos necesarios para llevar a cabo un análi-sis de incidencia marginal, de modo que nuestros resultados son objeto de la crítica anterior.

Nivel de incidencia del gasto social en el plano del hogar. Aunque no se pueda considerar quesea en beneficio de los pobres, dado que un monto significativo de recursos se acumula a loshogares en el tope de la distribución del ingreso, el gasto social total es progresivo. Con baseen la ECV de 1999, Vos et al. (2003) demuestran que el gasto social mejoró la distribución delconsumo, disminuyendo el coeficiente Gini en tres puntos porcentuales. Sin embargo, entérminos absolutos, en comparación con 27% para el quintil más rico, el quintil más pobrerecibió 12% del gasto social.

Cuando cada programa se analiza por separado, encontramos una variación significativaen términos de cuán progresivos o a favor de los pobres sean programas diferentes. A conti-nuación se pueden resumir los principales resultados que obtuvieron Vos et al. (2003):

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• Gasto en educación: La educación primaria es tanto progresiva como favorable a los po-bres, en tanto que la educación secundaria es progresiva y la educación terciaria es regresi-va. El carácter favorable a los pobres de la educación primaria es el resultado de la coberturacasi universal, aunada al hecho de que los hogares pobres tienden a tener más niños de

Recuadro 5.5Gasto progresivo y regresivo a favor de los pobres

En el gráfico que aparece a continuación se ilustran las diferencias, en términos de la incidencia del gasto, entre un programa a favorde los pobres progresivo y uno regresivo. Consideremos la siguiente distribución hipotética del consumo y los programas que sedescriben en el cuadro R 5.5.1 (o, para una representación gráfica, en el gráfico R 5.5.1).

Quintiles Consumo Programa 1 Programa 2 Programa 3 Igualdad

1 5 10 50 1 202 9 20 20 6 203 13 20 10 13 204 30 20 10 15 205 43 30 10 65 20

Cuadro R 5.5.1Distribución del consumo y de los beneficios del programa por quintiles (porcentaje del total)

El programa 1 es progresivo, pero no es a favor de los pobres. Los beneficios que paga el programa se distribuyen más equitativa-mente que el consumo y, por ende, mejorarán la distribución (progresiva) del consumo. Sin embargo, el quintil superior recibe 30%del presupuesto del programa, comparado con apenas 10% para los quintiles inferiores (no a favor de los pobres). En comparación,el programa 2 no solamente mejora la distribución del consumo (progresiva), sino que también entrega la mayor parte de los recur-sos (50%) al quintil inferior (a favor de los pobres). Por último, la distribución de los beneficios según el programa 3 es muy desigualy favorece al quintil más rico. La ejecución de este programa aumentaría la desigualdad (regresivo).

Gráfico R 5.5.1Distribución del consumo y de los beneficios del programa por quintil (porcentaje del total –acumulado)

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edad escolar primaria, en tanto que el carácter regresivo de la educación terciaria se puedeexplicar en términos de las tasas más altas de matrícula entre estudiantes más pudientes,combinada con elevados costos unitarios.

• Gasto en salud: Los servicios de salud que presta el Seguro Social Campesino (plan deseguros para los pobres del sector rural) son tanto progresivos como favorables a los po-bres, mientras que los servicios que presta el Ministerio de Salud son progresivos y los quepresta el IESS (seguro para los empleados formales) son regresivos. En cuanto a instalacio-nes, los servicios que prestan los centros ambulatorios locales favorecen a los pobres y sonprogresivos, en tanto que los servicios que prestan los centros de salud y los hospitales sonprogresivos (no aparecen).

Fuente: Vos et al. (2003).Las cifras representan la proporción del decil del consumo total o del gasto del programa.

Cuadro 5.2LA MAYOR PARTE DE LOS PROGRAMAS SOCIALES SON PROGRESIVOS, Y ALGUNOS TAMBIÉN FAVORECEN

A LOS POBRES –LA EDUCACIÓN SUPERIOR Y EL SUBSIDIO AL GAS SON LAS EXCEPCIONES

Deciles Consumo per cápita Primaria Secundaria Terciaria


Seguro Social Servicios delDeciles Consumo per cápita Campesino MSP IESS


Deciles Consumo per cápita Bono Solidario Subsidio al gas

10% más pobre 2 12 32 3 14 53 4 16 74 5 13 85 6 13 96 7 12 107 9 8 128 11 8 139 16 3 1610% más rico 37 1 17

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• Programas en dinero: El Bono Solidario (un programa creado para compensar a los pobrespor la eliminación de los subsidios de energía (véase recuadro 5.6, para una descripción másdetallada del programa), el cual representa 65% del gasto en asistencia social, es progresivoy favorece a los pobres, en tanto que el subsidio al gas es algo progresivo. Sin embargo, loanterior es engañoso, dado que una elevada proporción de pobres no utiliza el gas para coci-nar y, por consiguiente, no se beneficia del programa. Es más, el subsidio se distribuye conbase en el contenedor y no con base en el hogar, de modo que beneficia a quienes relativa-mente consumen más gas (es decir, a los hogares más ricos).

Recuadro 5.6El Bono Solidario –breve historia

Creado en 1998, el Bono Solidario se concibió como una transferencia en efectivo no condicionada a las madres de familias pobres,a los ancianos y a los incapacitados, como compensación por la terminación del subsidio al gas. Aun cuando, al final de cuentas, elsubsidio al gas nunca se suspendió, la eliminación del Bono no resultaba factible una vez que comenzó a funcionar, de manera que,hasta ahora, el programa ha sobrevivido.La selección de los beneficiarios se hizo por medio de la inscripción voluntaria. En ese entonces, la verificación de los criterios deidoneidad por parte de los administradores del programa dejaba mucho que desear, lo que produjo fugas de fondos a hogares nopobres (en 1999, aproximadamente 30% de todos los beneficiarios del programa pertenecían a 40% más rico de la población). Elprograma creció con rapidez y en enero de 1999 ya contaba con 1,6 millones de beneficiarios. Las preocupaciones por su equivoca-da fijación del objetivo llevaron a una serie de depuraciones de la base de datos de beneficiarios, lo que redujo el número total a 1,2millones para 2002.El Bono Solidario se financia con rentas generales y su administración centralizada está a cargo de una oficina del Ministerio deBienestar Social. Su presupuesto fue de 150 millones de dólares para 2002, o cerca de 0,75% del PIB, lo que lo convierte en elsegundo programa de asistencia social más importante.Como parte del programa de reforma del sector social, apoyado por el Empréstito de Reforma Programática de Desarrollo Humano(para mayores detalles, véase Banco Mundial 2003), en la actualidad el Bono Solidario es sometido a una transformación radical.Los dos elementos más importantes de esta transformación son: (i) nueva fijación del objetivo con base en el SelBen (la pruebasustitutiva de comparación de medios de vida diseñada en Ecuador para dirigir los programas sociales), y (ii) condicionar las trans-ferencias al comportamiento de escolaridad y de salud del hogar. En el presente capítulo se evalúan los efectos de la primeramedida, mientras actualmente, con apoyo del Banco Mundial, se lleva a cabo una evaluación de impacto de la condicionalidad de lasalud y la educación.

Incidencia geográfica del gasto social. A continuación analizamos la distribución geográficadel gasto social, y correlacionamos esta distribución con la pobreza, así como con los resulta-dos en salud y educación. Por dos razones importantes, el presente ejercicio complementa elejercicio de la incidencia en el hogar.

Primera, los pobres no se distribuyen uniformemente en todo el país, de manera que es posi-ble que un programa esté bien dirigido en el plano de los hogares (es decir, sin filtraciones) y noen el regional (es decir, déficit de cobertura de hogares pobres en zonas pobres). En seguidaveremos que esto es lo que sucede con el Bono Solidario.

Segunda, los resultados sociales varían muchísimo de una provincia a otra y parece que secorrelacionan con la pobreza (primera sección). Además, los presupuestos del sector social seasignan en el plano provincial. Luego, el análisis de incidencia puede informar sobre si losrecursos se están canalizando hacia las zonas que más los necesitan y si tienen un impacto enesas zonas.

Medimos los gastos en el ámbito de provincia utilizando información del PresupuestoFiscal de 20001, en tanto que los datos sobre pobreza y resultados sociales corresponden a losque analizamos en la primera sección. Presentamos los resultados en forma de curvas deconcentración, donde el eje horizontal mide la proporción acumulativa de la población de

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cada provincia, ordenada desde los más pobres hasta los más ricos, y el eje vertical indica laproporción acumulativa del gasto per cápita en educación, salud y asistencia social. Los resul-tados se pueden resumir como sigue:

• Gasto en educación: El gasto social en primaria y secundaria se concentra en las provin-cias pobres, de modo que el gasto per cápita en educación es más alto en las provincias contasas bajas de matrícula (gráfico 5.7).

• Gasto en salud: La distribución del gasto en salud es casi idéntica a la línea de igualdad, demodo que, contrario a lo que observamos en educación, el gasto per cápita en salud essimilar de una provincia a otra y no se ajusta a un patrón a favor de las provincias pobres(gráfico 5.8).

Resultados y gasto: reunir los resultados. Entonces, ¿qué hemos aprendido de los dos ejerci-cios anteriores? ¿Cómo se relacionan los resultados y el gasto? Antes de avanzar a la siguientesección, hacemos un breve análisis de los resultados y sacamos algunas conclusiones porsector.

• El gasto en educación primaria y secundaria parece ser progresivo en el plano de los hoga-res y a favor de los pobres en el ámbito de provincia. Sin embargo, las tasas de matrícula delos hogares y de las provincias pobres son significativamente inferiores al promedio nacio-nal. Proponemos tres explicaciones posibles (y no mutuamente excluyentes) para esta con-tradicción aparente. Primera, los hogares pobres son más grandes que los hogares no pobresy tienen más niños de edad escolar. Segunda, según Vos et al. (2003)10, los costos unitarios

10 Vos et al. (2003) calculan que los costos unitarios de la oferta en el plano de la provincia varían entre 78 y 153,5 dólares para la educación primariay entre 170 y 723 para la educación secundaria.

Gráfico 5.7EL GASTO PER CÁPITA EN EDUCACIÓN ES MÁS ALTO EN LAS PROVINCIAS POBRES,

MIENTRAS...

Fuente: Cálculos de los autores a partir de datos del Presupuesto Fiscal de 2001, de la ECV de 1999 y del Censo de Población de 2001.

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Gráfico 5.8...EL GASTO PER CÁPITA EN SALUD ES SIMILAR DE UNA PROVINCIA A OTRA

Fuente: Cálculos de los autores a partir de datos del Presupuesto Fiscal de 2001, de la ECV de 1999 y del Censo de Población de2001.

Gráfico 5.9ANTES QUE LLEGAR A LOS POBRES DE ZONAS POBRES, EL BONO SOLIDARIO

TIENDE A LLEGAR A LOS POBRES DE ZONAS NO POBRES

Fuente: Cálculos de los autores a partir de datos del Presupuesto Fiscal de 2001, de la ECV de 1999 y del Censo de Población de2001.

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de la oferta de educación primaria y secundaria son mayores en las zonas más pobres. Lasanteriores diferencias reflejan (i) variación en el nivel de urbanización (es decir, resultamás costoso ofrecer educación en las zonas rurales) y (ii) variación en los salarios de losdocentes (es decir, docentes más experimentados y docentes rurales reciben salarios másaltos) de una provincia a otra. Tercera, la eficiencia y eficacia del gasto podría ser menor enzonas más pobres. Por ejemplo, la calidad de los docentes en zonas rurales (lejanas) sepercibe por lo general como inferior a la de los docentes en las zonas urbanas. Sin embargoy dado que la remuneración no se relaciona con el desempeño, las diferencias de calidad nose traducen en diferencias en salarios. Sea que vivamos en un mundo de costos unitariosaltos o en un mundo de eficiencia baja, tiene implicaciones importantes para la formula-ción de las políticas. Cuando los costos unitarios son altos, se podrían ensayar mejoras en laoferta y sistemas de educación alternativos (por ejemplo, el aprendizaje a distancia, hora-rios alternativos, etc.); cuando la calidad es baja, podrían resultar útiles aumentos en losinsumos y capacitación y remuneración de los profesores con base en el desempeño.

• La distribución del gasto en salud en el ámbito del hogar depende de la fuente de financia-ción y del prestador del servicio, en tanto que parece existir poca variación en el gasto percápita de una provincia a otra. En otras palabras, existe una significativa clasificación deusuarios entre los distintos subsistemas de salud, mientras que la financiación para cadasistema no es una función de factores geográficos. Lo anterior implica que los esfuerzospara mejorar los resultados de la salud entre los pobres deberían tener en cuenta la organi-zación del sector y basarse en subsistemas. Asimismo, deberían fomentar la integración delsubsistema con el objeto de maximizar la cobertura y eliminar las desigualdades en lacalidad del servicio.

• El gasto en el bono favorece a pobres en el plano del hogar (cuadro 5.2), pero es neutral enel ámbito de provincia (transferencias similares per cápita de una región a otra), lo cualimplica que el programa ha sido relativamente más exitoso para llegar a los hogares pobresen las zonas no pobres (es decir, las zonas urbanas) que en las zonas pobres (es decir, laszonas rurales). Sin embargo, lo anterior cambiará como resultado de la iniciativa en marchade un nuevo fijación del objetivo del Bono Solidario, como veremos a continuación.

FIJACIÓN DE NUEVOS OBJETIVOS DE LOS PROGRAMAS SOCIALES: EVALUACIÓN

DE HERRAMIENTAS Y PROYECTOS

Aunque gasta un monto significativo del presupuesto de los sectores sociales en programas deasistencia social, Ecuador no se beneficia de esta inversión tanto como debería. Cerca de 1,5%del PIB se dedica a programas cuyos principales objetivos son, en principio, mitigar la pobrezay ayudar a personas y a familias a manejar los efectos negativos de conmociones negativas delingreso. Sin embargo, a la red de seguridad social la afligen muchos problemas que a menudola convierten en un mecanismo ineficaz para cumplir sus metas.

Entre los más significativos de estos problemas están la inadecuada fijación del objetivo y,en consecuencia, la elevada fuga de recursos a los hogares no pobres y parece que el Gobiernode Ecuador está decidido a corregirlos. En especial, en este momento el Gobierno está dedica-do a fijar nuevos objetivos o planificando un nuevo rumbo para varios programas sociales, quevan desde programas de alimentación y nutrición, hasta el Bono Solidario y el polémico sub-sidio al gas. Con este fin, se dispone de dos instrumentos de fijación del objetivo diferentes: elmapa de pobreza trazado para el presente Informe y el SelBen, un índice de bienestar (véaserecuadro 5.7).

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En la presente sección evaluamos las propuestas de una nueva fijación del objetivo para elBono Solidario (ahora conocido como el Bono de Desarrollo Humano) y el subsidio al gas,analizando el impacto que van a tener en la redistribución del gasto y, en el caso del subsidio algas, en las rentas fiscales. Estos dos son los programas de dinero en efectivo más grandes; juntosrepresentan 3-3,5% del PIB, y ambos dependerán del SelBen como su instrumento de fijaciónde objetivo.

Uso del SelBen para fijar nuevos objetivos del subsidio al gas –simulación

Durante largo tiempo, el subsidio al gas de cocina, el cual representa cerca de 3% del PIB, hasido una historia conflictiva. Considerando que es un programa costoso, diferentes gobiernosde los últimos años han tratado de eliminarlo (la última vez, en 1998, lo que llevó a la creacióndel Bono Solidario) sin lograrlo, debido al descontento y las intensas protestas sociales queprovocó.

11 SelBen significa Sistema de Identificación y Selección de Beneficiarios de Programas Sociales.

Recuadro 5.7El SelBen –evaluación

Ecuador ha escogido al SelBen11, un índice de bienestar que califica a los hogares según sus características demográficas y estruc-turales como el principal instrumento de fijación del objetivo de programas sociales –es decir, los programas sociales darán prioridada hogares en el primero y segundo quintiles del SelBen.Considerando la función clave que prevé para el SelBen, el Gobierno de Ecuador encargó hace poco una evaluación independientedel índice. La evaluación cubrió varios temas, entre ellos: (i) metodología; (ii) cobertura de población objetivo potencial (es decir, lospobres y los vulnerables), y (iii) correlación entre el SelBen y los indicadores de pobreza (monetaria). La evaluación se basó en laconstrucción de una población no real a partir de una encuesta realizada entre una muestra representativa de hogares residentes enlas zonas que cubre el SelBen. Además, todos los hogares de la encuesta que habían sido entrevistados para el SelBen se equipa-raron con los resultados originales del SelBen con el fin de verificar la exactitud de los cuestionarios originales (dados por los mismosentrevistados). Los principales resultados de la evaluación se pueden resumir como sigue:

• Ya se ha entrevistado a aproximadamente 83% de la población objetivo (hogares pobres) y se le ha asignado un puntaje. Sinembargo, en términos de cobertura, existen algunas diferencias regionales. Mientras para la Sierra urbana, la cobertura es decasi 85%, para el Oriente es apenas de 45%.

• Dentro de las zonas ya cubiertas, SelBen logró identificar a los pobres (en el objetivo) y casi exclusivamente a los pobres(eficiencia de costos).

• El grado de acuerdo entre la información sobre las características del hogar, dada por los mismos entrevistados a SelBen ymediante observación directa en la encuesta de evaluación, fluctúa de muy alta (97% de todos los casos) a alta (55% de todos loscasos), dependiendo de la característica.

• Cuando se compara a SelBen con los indicadores de bienestar con base en el consumo, 13% de quienes, según SelBen seríanconsiderados pobres (es decir, primero y segundo quintiles), no lo serían según el umbral seleccionado de la pobreza (error deinclusión). De igual manera, 23% de aquellos considerados pobres según el umbral de la pobreza, no lo eran según el SelBen(error de exclusión). Las anteriores diferencias reflejan el hecho de que la pobreza estructural y la pobreza monetaria no sonconceptos idénticos. Si bien los anteriores porcentajes no son altos en extremo, cuando se utilice el SelBen para fijar el objetivode diferentes programas (para un ejemplo, pertinente, véase el debate sobre el subsidio al gas en la tercera sección), es impor-tante tener en cuenta las implicaciones relacionadas con ambos tipos de error.

• Por último, desde que se llevó a cabo la evaluación, casi un año después de terminada la primera ronda del SelBen y casi tresaños después de la iniciación de la ronda actual, se han examinado los cambios en el tiempo de las características del hogar. Lamayor parte de los hogares no experimentó cambios significativos de sus activos, y los que sí lo hicieron, no pertenecían alprimero y segundo quintiles del SelBen. Lo anterior implica que es probable que no se requieran las costosas y recurrentesactualizaciones del SelBen, y confirma que el horizonte actual de actualizaciones quinquenales parece ser apropiado.

Fuente: Cely (2002).

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El valor actual del subsidio es de 3,4 dólares por litro de gas líquido –la diferencia entre elprecio que pagan los consumidores: 1,6 dólares, y el precio actual de mercado: cinco dólares.El subsidio se paga cada vez que se compra gas, sin tener en cuenta las características delhogar (es decir, la cobertura del subsidio es universal). Como el uso del gas es bajo entre lospobres y, en especial, entre los indígenas pobres, el subsidio es supremamente regresivo y nofavorece a las minorías étnicas (véanse cuadros 5.2 y 5.3).

Etnia (informada porlos mismos entrevistados) Número de personas Porcentaje del total Porcentaje que usa gas

Indígenas 824.189 6,8 42,9Negros 267.196 2,2 89,5Blancos 1.257.466 10,45 92,9

Cuadro 5.3EL USO DEL GAS ES BAJO ENTRE LA POBLACIÓN INDÍGENA

Fuente: Cálculos de los autores a partir del Censo de Población de 2001.

Es necesario notar, sin embargo, que aún si es pequeña, la porción del subsidio que seacumula a los pobres continúa siendo significativa cuando se la compara con los niveles deconsumo de los pobres (4% del consumo privado neto de subsidios de los hogares pobres), demodo que, si no va acompañada de otras medidas compensatorias, la eliminación total delsubsidio produciría una disminución importante del bienestar.

En la actualidad, el Gobierno de Ecuador estudia la posibilidad de volver a fijar el objetivodel subsidio al gas por medio del SelBen. Con base en la ECV de 1999, evaluamos este planpara volver a fijar el objetivo del subsidio comparándolo con el statu quo y la eliminacióntotal del subsidio, evaluando su impacto en la incidencia y en las rentas fiscales. Siguiendo lametodología del SelBen, calculamos el índice SelBen para los hogares de la muestra y utiliza-mos información sobre consumo de gas y de todos los demás bienes con el fin de averiguar elimpacto de los cambios al subsidio. Con el objeto de simplificar las simulaciones, planteamoslas dos suposiciones siguientes:

i. En el consumo de gas no existen respuestas conductuales a cambios en el subsidio. Por elcontrario, los hogares ajustan su consumo de todos los demás bienes para ajustarse a ladisminución del gasto global asociada con la eliminación del subsidio. En otras palabras,un hogar que acostumbraba recibir diez dólares bajo la forma del subsidio y gastaba mildólares en todos los bienes distintos al gas, va a gastar 990 dólares después de la elimina-ción del subsidio12.

ii. El umbral de la pobreza continúa al mismo nivel para todos los escenarios.

Fijar de nuevo el objetivo del subsidio apoyándose en el SelBen es una propuesta a favorde los pobres, lo cual mejora sustancialmente respecto del statu quo (gráfico 5.6). Según esteplan, la mayor parte del gasto se dirigiría a los hogares en la base de la distribución del ingreso–es decir, los hogares pobres. En especial, los quintiles más pobres recibirían 44% de losrecursos del programa, en comparación con 15% según el statu quo. Además, una nueva

12 Cuesta et al. (2002) permite respuestas conductuales en la simulación de la nueva fijación del objetivo del subsidio al gas, utilizando la base de datosde beneficiarios del Bono Solidario como herramienta de fijación del objetivo, encontrando efectos negativos en la oferta de mano de obra asocia-dos con el subsidio.

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fijación del objetivo generaría ahorros significativos de hasta 76% del subsidio actual total (oaproximadamente 275 millones de dólares): el equivalente a 60% del presupuesto del sectorsalud para 2003, o el cuádruplo del presupuesto de inversiones del sector de educación.

Sin embargo, es necesario hacer dos advertencias. Primera, como la correlación entre elíndice del SelBen y la pobreza monetaria no es perfecta (véase recuadro 5.6), todavía habráalgunos hogares pobres que no van a recibir el subsidio y algunos hogares pobres que lo vana recibir (sobre todo, hogares en la parte superior de la distribución del consumo, van a recibircerca de 10% de la suma total del subsidio)13. Segunda, dado que una gran proporción de loshogares pobres y de los indígenas no utiliza el gas, esta medida no afectaría su bienestar.

13 Nótese que, en este caso, pobreza se refiere a pobreza monetaria, según se mide en el capítulo 2.

Gráfico 5.10LA NUEVA FIJACIÓN DEL OBJETIVO DEL SUBSIDIO AL GAS UTILIZANDO EL SELBEN

FAVORECE A LOS POBRES Y ES PROGRESIVA


En comparación, si no va acompañada de medidas compensatorias, la eliminación total delsubsidio tendría un impacto negativo en aquellos hogares pobres que consumen gas en laactualidad. Asimismo, teniendo en cuenta su carácter regresivo, produciría una mejora algocontraria a la intuición en la distribución del consumo, igualando a la baja el consumo de loshogares. Por último, generaría los ahorros fiscales más altos posible (100% del subsidio total).

Dejando a un lado consideraciones de economía política es importante recordar, sin em-bargo, que en la medida en que sea un subsidio de precio, el subsidio al gas crea distorsiones.Por ende, un escenario alternativo en donde se eliminara el subsidio al gas y el ahorro que estoprodujera se dirigiera en los pobres de una forma que no provocara una distorsión sería prefe-rible tanto a una nueva fijación del objetivo como a la eliminación únicamente. Se trata de unaopción de las políticas que el Gobierno podría considerar.

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Por último, los resultados que aparecen en el presente Informe deben entenderse como unaprimera aproximación, mientras que una evaluación más integral de la propuesta de nuevafijación del objetivo permitiría cambios en el consumo del gas en respuesta a cambios en laestructura del subsidio. Además, estos resultados suponen que la ejecución del plan de fija-ción del objetivo es perfecta (es decir, todos los hogares en el primero y segundo quintiles delSelBen que consumen gas, reciben el subsidio y ningún hogar por fuera de estos quintiles lorecibe), algo que no se debería dar por hecho y que dependerá en gran medida de la estrategiade ejecución particular que escoja el gobierno.

Uso del SelBen para fijar nuevos objetivos al Bono de Desarrollo Humano (BDH)

En páginas anteriores planteamos que, si bien el Bono Solidario favorecía a los pobres en elplano del hogar en términos generales, no sucedía lo mismo en el ámbito geográfico. Esdecir, era más probable que el Bono Solidario llegara a los hogares pobres en zonas nopobres que a hogares pobres en zonas pobres. Es más, el programa tenía dos grandes fugas(véase recuadro 5.5).

Casi por definición, una nueva fijación del objetivo del programa, con base en un índice debienestar como el del SelBen, reducirá fugas generales hacia hogares no pobres. Con base enel Censo de Población de 2001, evaluamos si esto también va a mejorar la capacidad delprograma para llegar a los pobres, en el plano geográfico, en comparación con el statu quo, yencontramos que, en efecto, esto es lo que sucede (gráfico 5.11).

Gráfico 5.11EL BDH SERÁ MÁS PROGRESIVO EN EL PLANO GEOGRÁFICO UNA VEZ SE HAGA

UNA NUEVA FIJACIÓN DEL OBJETIVO A PARTIR DEL SELBEN

Fuente: Cálculo de los autores con base en datos del SelBen y del Censo de Población de 2001.

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CONCLUSIONES

Por lo general, y teniendo en cuenta el nivel de desarrollo del país, los resultados sociales deEcuador son peores de lo que podríamos predecir. En el presente capítulo hemos planteadoque lo más probable es que el mal desempeño sea el resultado de niveles de gasto social bajoy en extremo volátil, así como, en algunos casos, de gastos mal dirigidos.

Para poder garantizar la continuidad y eficacia de los programas sociales, es necesario quelos niveles del gasto social recuperen sus niveles históricos, por lo menos, y se debe reducir lavolatilidad del presupuesto de los sectores sociales. Son varios los mecanismos que se podríanutilizar para este fin, entre ellos la creación de un fondo de estabilización que reciba recursoscuando las rentas fiscales sean altas y ofrezca recursos cuando sean bajas. Para que este tipode herramienta sea eficaz, debe recibir recursos suficientes en los buenos tiempos (es decir, lanorma que impulse el desvío de recursos al fondo, debe ser realista) y debe ser protegido deque se le den otros usos.

Además, los dineros sociales se deben emplear con eficacia. Diferencias importantes enlos resultados de salud y educación de una región a otra indican que existe un potencial demejoría. Sin embargo, lo anterior no debe entenderse como que depende exclusivamente del

Recuadro 5.8Ecuador y las Metas de Desarrollo del Milenio

Evaluamos la posibilidad de que Ecuador lograra alcanzar las Metas de Desarrollo del Milenio (MDM)en términos de pobreza, educa-ción y salud. Esas metas son:

• Erradicar la pobreza extrema y el hambre: Reducir a la mitad el número de personas que viven con menos de un dólar al día.• Lograr la educación primaria universal: Garantizar que todos los niños y niñas terminen la educación primaria.• Reducir la mortalidad infantil: Reducir en dos tercios la mortalidad de niños menores de cinco años.• Mejorar la salud materna: Reducir en tres cuartos la tasa de mortalidad maternal.

Utilizamos en especial el programa SimSip, diseñado por el Banco Mundial, para predecir el valor de estos resultados en 2015,según dos escenarios de crecimiento diferentes: (i) el país continúa creciendo a una tasa anual de 2,5%, el promedio de los últimosdiez años, o (ii) el país crece a una tasa anual de 4%. Para cada meta, presentamos a continuación los resultados de la simulación,una estimación aproximada de los hitos intermedios que garantizarían el éxito para lograrlo. Estos hitos se crean por medio de unainterpolación lineal, con base en el valor real del resultado y el valor que corresponde a la MDM. Encontramos que si bien una tasa decrecimiento más elevada acercará a Ecuador al cumplimiento de las MDM, es improbable que el país pueda hacerlo, aun con una tasade crecimiento del PIB que casi duplique su promedio histórico. Lo anterior implica que depender del crecimiento solamente no serásuficiente y, para lograr estas metas, se necesitarán intervenciones específicas en los sectores sociales.

Pobreza Niveles de las Matrícula neta Nivel de las Mortalidad de menores Nivel de lasAño extrema MDM en la primaria MDM de cinco años MDM

Crecimiento anual del PIB de 2,5%

2005 26,6 23,25 90,8 93,3 31,6 27,82010 25,1 18,6 91,3 96,6 28,2 19,82015 23,3 13,95 91,9 100,0 25,1 11,8

Crecimiento anual del PIB de 4,0%

2005 23,3 22,4 91,0 93,3 30,2 27,12010 20,0 17,9 91,7 96,6 26,6 19,32015 16,9 13,45 92,4 100,0 22,4 11,6

Cuadro R 5.8.1Es improbable que Ecuador cumpla las Metas de Desarrollo del Milenio en términos de pobreza, educación y salud

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nivel de recursos en cada sector. Por el contrario, es necesario considerar seriamente políticasdirigidas a aumentar la eficiencia del gasto. En el caso de la educación, lo anterior involucramejoras significativas en la oferta y calidad, sobre todo en las zonas rurales. En el caso de lasalud, lo anterior exige la ampliación de la cobertura y un mayor grado de integración entrediferentes subsistemas y prestadores de servicios de salud.

Respecto de los programas de asistencia social, es necesario establecer claramente losobjetivos y la población objetivo de programas diferentes, así como los recursos asignados, enconsecuencia. La fijación de objetivos de la mayoría de programas sociales ha sido deficienteen el pasado y la fuga de recursos ha sido elevada. Las iniciativas actuales para reorganizar yfijar de nuevo el objetivo de varios programas sociales son pasos en la dirección correcta.

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ANEXO 1. ECUADOR EN EL CONTEXTO ANDINO

Hicimos una breve comparación de indicadores económicos y sociales seleccionados para Ecuador ysus vecinos de la Región Andina.

Crecimiento, inflación y empleo

En comparación con sus vecinos de la Región Andina, durante los años noventa Ecuador tuvo undesempeño deficiente en términos del crecimiento del PIB real (gráfico A 1.1). Mientras, entre 1990 y1999, la región creció a una tasa promedio anual de 2,7%, Ecuador quedó rezagado con un 1,6% másmodesto (estas cifras se convierten respectivamente en 3,0% y 2,6% cuando se excluye a 1999 de loscálculos, año de crisis en Ecuador). El bajo crecimiento real del PIB, combinado con un aumento cons-tante de la población durante la década, se tradujo en ganancias pequeñas del PIB real per cápita, el cualaumentó en 5,7% hasta 1998, en comparación con 10,6% para la Región Andina durante el mismoperíodo, para luego disminuir en 9% como consecuencia de la crisis de 1999.

Por fortuna, durante 2001 y 2002 Ecuador se recuperó de los efectos de la crisis, cuando la tasa decrecimiento real del PIB del país sistemáticamente superó la de sus vecinos. Para finales de 2001, el PIB

real había regresado a los niveles previos a la crisis y el PIB real per cápita era 5% más alto que en 1999,con mejoras posteriores durante 2002.

Hasta 1997, la inflación real en Ecuador estuvo al mismo nivel que la de otros países de la RegiónAndina, aunque después de esa fecha aumentaría de manera significativa. La tasa de inflación enespecial ascendió, de 36% en 1997, a 36, luego a 52 y luego a 96% en 1998, 1999 y 2000, respectiva-mente, para no disminuir a los niveles regionales sino hasta 2002 (gráfico A 1.1).

En comparación con otros países de la Región Andina en 1999, Ecuador registró bajas tasas departicipación de la fuerza laboral, mujeres en particular y en 2001 la situación no había registradocambios significativos (cuadro A 1.1). Es decir, el país está lejos de utilizar a plenitud sus recursos defuerza laboral lo cual, a su vez, pudo haber tenido un impacto negativo en el crecimiento.

La distribución del empleo general de un sector a otro parece estar más cerca a la de Venezuela quea la de cualquier otro país de la región, debido al peso relativo del sector petrolero (incluido bajo elrubro de Agricultura y Minería). Sin embargo, la distribución del empleo por género es similar entodos los países, mientras los hombres tienen mayor presencia relativa en la manufactura, la agricultu-ra y la minería, las mujeres tienden a emplearse en el sector de servicios (cuadro A 1.2).

Anexos

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Agricultura Manufactura Servicios

Todos Hombres Mujeres Todos Hombres Mujeres Todos Hombres Mujeres

Bolivia 1990 1,2 1,9 0,2 25,1 34,6 11,5 72,8 62,8 87,31996 2,1 2,2 2,0 28,8 39,8 15,8 69,0 58,0 82,1

Colombia 1990 1,4 1,9 0,6 30,9 34,7 25,0 67,7 74,3 63,42000 1,1 1,6 0,5 25,5 30,2 19,9 73,3 79,5 68,1

Ecuador 1990 6,9 10,3 2,5 26,8 30,0 16,5 66,3 59,7 81,01998 7,3 10,5 2,3 21,4 26,4 13,6 71,2 63,0 84,0

Perú 1991 0,9 1,2 0,4 24,5 30,1 15,6 74,6 68,7 84,01999 5,8 7,9 3,3 18,7 24,8 11,1 75,5 67,3 85,6

Venezuela 1990 13,4 18,5 2,2 25,3 29,6 15,5 61,2 51,7 82,21997 10,8 15,6 1,5 23,8 29,2 13,4 65,1 54,9 84,9

Cuadro A 1.2EMPLEO POR SECTOR

Fuente: Indicadores del Desarrollo Mundial, Banco Mundial (2003).

Cuadro A 1.1PARTICIPACIÓN DE LA FUERZA LABORAL

Fuente: Cálculos de los autores con base en datos del Banco Mundial (2003).

Tasa de participación de la fuerza laboral Tasa de participación de la fuerza laboral

Todos Mujeres

1990 2001 1990 2001

Bolivia 72,1 72,5 36,9 37,9Colombia 67,1 70,1 35,9 38,9Ecuador 61,8 64,0 24,8 28,3Perú 58,7 61,6 27,5 31,6Venezuela 64,1 66,5 31,3 35,1

Gráfico A 1.1PIB REAL E INFLACIÓN EN LA REGIÓN ANDINA

Fuente: Cálculos de los autores con base en datos del Banco Mundial.PIB real en dólares de 1995. Las tasas de crecimiento del PIB y la tasa de inflación se ponderan con base en el PIB.

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139ANEXOS

Pobreza e indicadores sociales

En el cuadro A 1.3 aparecen cifras de la pobreza, recabadas de varias fuentes, para todos los cincopaíses y para la región de América Latina en general. Sin embargo, la ausencia de una metodologíacomún para medir la pobreza, dificulta en extremo la comparación de los niveles de pobreza. Por elcontrario, hasta cierto punto es posible comparar las tendencias. Entonces se puede observar que, parala Región Andina, la segunda mitad de los años noventa no fue una época buena. La pobreza aumentóen todos los cinco países debido a la crisis económica que afectó la zona a finales de los años noventa,siendo este incremento de la pobreza de particular severidad para Ecuador. En comparación, los nive-les de pobreza de toda la región disminuyeron en cerca de dos puntos porcentuales (o 5%) durante elmismo período.

Cuadro A 1.3NIVEL DE POBREZA DE LA REGIÓN ANDINA

1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 Cambio (%)A

Bolivia 63,2 a 62,7 a -0,8Colombia 48,0 b 55,0 b 14,6Ecuador 35,0 c 34,0 c 46,0 c 56,0 c 82,8Perú 53,5a 49,0 a 54,8 d 2,4Venezuela 36,4 e 44,6 e 47,0 e 48,5 e 33,2América Latina y el Caribe 36,7 f 34,4 f 34,9 f -4,9

Fuente: a) Indicadores de desarrollo mundial, en internet, b) Evaluación de la pobreza – Colombia 2002, c) Evaluación de la pobreza – Ecuador 2003, d)Documento de estrategia de asistencia de país – Perú, e) Documento provisional de asistencia de país – Venezuela, f) Wodon (2003). Todos los indicadoresson conteo de pobreza.A Entre los primeros y últimos puntos de los datos en el cuadro.

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ANEXO 2. CRECIMIENTO ECONÓMICO Y VOLATILIDAD ECONÓMICA –ASPECTOS

METODOLÓGICOS

En el presente anexo se analizan aspectos metodológicos y técnicos importantes relativos a los resulta-dos que se presentan en el capítulo 1. Principalmente se explora (i) el uso de la contabilidad del creci-miento para identificar las fuentes del crecimiento económico, y (ii)) la elaboración de un modeloeconométrico para una demanda de fuerza laboral a largo plazo.

Identificación de fuentes de crecimiento a partir de la contabilidad del crecimiento

De acuerdo con Bergoering et al. (2002), empleamos la función agregada Cobb-Douglas de produc-ción:

αα −= 1 tttt LKAY

donde Yt es la producción (valor agregado) Kt es el capital, Lt es la fuerza laboral y At es la productividadtotal de los factores (PTF).

αα −=1 tt

tt

LK

YA

Para poder calcular At, teniendo en cuenta a Yt y Lt, debemos escoger un valor para Kt y producirseries para Kt. Estimaciones de 1 – α, la participación de la remuneración laboral en el PIB valorado aprecios factoriales (PIB a precios de mercado menos impuestos indirectos), con base en datos de lasCuentas Nacionales son pequeños de manera inverosímil (0,39) en comparación con los disponibles alos países industrializados (cerca de 0,6-0,7), debido al hecho de que la remuneración laboral medidade los países en desarrollo no tiene en cuenta el ingreso de la mayoría de los trabajadores independien-tes y de los trabajadores de negocios familiares, quienes representan una fracción importante de lafuerza laboral (Gollin, 2002). Teniendo en cuenta lo anterior y la observación que un valor de 0,35 para1 – α implicaría tasas de rentabilidad del capital muy poco realistas, para los fines del presente análisisdecidimos que 1 – α fuera igual a 0,6.

A continuación diseñamos una serie de acervo de capital que acumula inversión, It en el tiempo,como sigue:

11 )1( ++ +−= ttt IKK δ

donde δ, la tasa de depreciación, es igual a 5% y K0 es igual a 3 (se supone que 1950 es igual a t=0). Estaúltima suposición es intrascendental dado que el valor inicial se ha depreciado casi en su totalidad para1970: el punto de partida de nuestro análisis.

Entonces, a partir de α y Kt podemos calcular la PTF (At) para cada período. En el gráfico A.2.1 setrazan los componentes cíclicos de la PTF después de eliminar la tendencia a largo plazo utilizando elfiltro Hodrick y Prescott.

Ahora disponemos de todos los elementos que necesitamos para calcular el aporte que hacen alcrecimiento económico el trabajo, el capital y la PTF. Para poder hacerlo, primero tomamos logaritmosnaturales de la función Cobb-Douglas de producción que aparece antes y reordenamos los términospara obtener:

+

+=

t

t

t

tt

t

t

N

L

Y

KA

N

Y log log

– 1 , log

– 1

1 log

αα

α

cap6.p65 12/05/05, 09:08 p.m.140

141ANEXOS

Donde Nt es el número de horas disponibles para el trabajo de las personas económicamente acti-vas. Con un poco más de manipulación descomponemos los cambios en el PIB per cápita real durante elperíodo t a t + s en:

s

N

L

N

L

s

Y

K

Y

K

s

AA

s

N

Y

N

Y

t

t

st

st

t

t

st

st

tstt

t

st

st

−

+

−

++−=

−

+

+

+

+

++

+ log log log log

1

log log

– 1

1

log log

αα

α

Según la anterior expresión, el crecimiento del PIB per cápita es una función de (i) cambios en laPTF; (ii) cambios en la relación capital-producción, y (iii) cambios en las horas trabajadas por cadapersona económicamente activa1.

En una ruta equilibrada de crecimiento, la producción por trabajador y capital por trabajador crecena la misma tasa, y la relación capital-producción y las horas trabajadas por una persona económica-mente activa son constantes. En este tipo de ruta, la contabilidad del crecimiento atribuiría la totalidaddel crecimiento a cambios en la PTF. El ejercicio de la contabilidad del crecimiento que presentamos enel capítulo 1 mide los aportes de fuerza laboral y capital hasta el grado en que se desvían de un compor-tamiento de crecimiento equilibrado (es decir, mide el aporte de cambios en la tasa de inversión ycambios en el trabajo realizado). En el cuadro 1.1 se muestran los resultados.

Un modelo econométrico de demanda de fuerza de trabajo a largo plazo

Según los principios del modelo neoclásico estándar (es decir, la empresa representativa maximiza lasutilidades –o minimiza los costos– optando por una combinación adecuada de mano de obra y capital)estimamos un modelo econométrico para la demanda de fuerza de trabajo a largo plazo, como sigue:

ttttt LogCKLogWLogGDPLogN εββββ ++++= 3210

Gráfico A 2.1EL COMPONENTE CÍCLICO DE LA PTF

1 Como no conocemos el total de horas trabajadas, utilizamos como aproximación el empleo efectivo (1 – µ) Lt, donde µ es la tasa de desempleo.

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Donde W es el salario real y CK es el costo real del capital. Además de la serie de capital queelaboramos antes, la estimación de este modelo requiere una serie para el costo del capital. SegúnMartínez et al. (2001), utilizamos una aproximación de la forma:

−−+= +

t

tttt PK

PKPKrCK 1δ

Donde rt es la tasa real de interés, δ es la tasa de depreciación y (PKt+1 – PKt)/PKt es el beneficioesperado de la posesión de una unidad de capital (incremento de capital). A continuación aparecen losresultados de la estimación.

En el modelo 2, la elasticidad de la demanda de fuerza laboral respecto del valor agregado es deaproximadamente 0,7, lo cual es consistente con estimaciones para otras economías (Martínez et al.,2001). De igual manera, la elasticidad del salario cercana a –0,15 y la elasticidad de la relación decapital de 0,18 están acordes con estimaciones existentes para Chile. Realizamos pruebas de estabili-dad –como Cusum y Cusum-q– y encontramos que estas relaciones son estables y no presentan inte-rrupciones estructurales (gráfico A 2.2.).

Fuente: Cálculos de los autores con base en datos del Banco Mundial y del Ministerio de Hacienda de Ecuador.

Gráfico A 2.2PRUEBAS DE ESTABILIDAD PARA INTERRUPCIONES ESTRUCTURALES EN LA DEMANDA

A LARGO PLAZO DE FUERZA LABORAL

Cuadro A 2.1ESTIMACIÓN DE LA DEMANDA DE FUERZA DE TRABAJO A LARGO PLAZO (1980-2002)

Constante PIB Salario real Costo de capital Capital/PIB R ADF

12,79 0,33 -0,15 0,01 0,88 -4,27Modelo 1 (0,43) (0,02) (0,03) (0,02)

8,87 0,68 -0,15 0,18 0,97 -4,31Modelo 2 (0,67) (0,06) (0,03) (0,03)

Fuente: Cálculos de los autores con base en datos del Banco Mundial y del Ministerio de Hacienda de Ecuador.Nota: El valor crítico para la prueba ADF es –3,45.

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143ANEXOS

Para que la anterior sea una representación razonable del comportamiento de la demanda a largoplazo de fuerza laboral, la teoría econométrica exige que las diversas variables del modelo sean inte-grados de orden 1 y cointegrados. Las pruebas de raíz unitaria y de cointegración que aparecen acontinuación confirman que lo anterior es lo que sucede (cuadros A 2.2. y A 2.3).

Cuadro A 2.2PRUEBAS DE RAÍZ UNITARIA

Fuerza laboral PIB Salario real Costo de capital Capital / PIB Consumo

Primera raíz unitaria 0,17 -2,31 1,02 -2,45 -1,21 -0,74Segunda raíz unitaria -5,04 -5,28 -3,52 -3,30 -5,06 -5,09

Fuente: Cálculos de los autores con base en datos del Banco Mundial y del Ministerio de Hacienda de Ecuador.El valor crítico es de –3,00 al nivel de 10%.

Estadística Valor crítico Valor Valor críticoValor Eigen de rastreo de 5% Eigen máximo de 5%

Ninguno 0,73 32,18* 29,68 27,18* 20,97Uno cuando mucho 0,18 4,99 15,41 4,23 14,63

Cuadro A 2.3PRUEBAS DE COINTEGRACIÓN

Fuente: Cálculos de los autores con base en datos del Banco Mundial y del Ministerio de Hacienda de Ecuador.Suposición de la tendencia: tendencia lineal deterministaSerie: LOG(Conpriv) LOG (PIB)RINTSerie exógena: Log(Población) D92Intervalos de desfase (en primeras diferencias): 1 a 1Nota: * Indica rechazo de la hipótesis al nivel de 5%

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ANEXO 3. ESTIMACIONES COMPARABLES DE LA POBREZA EN UNA ZONA

PEQUEÑA: NOTA TÉCNICA

En el presente anexo se examina la metodología utilizada para establecer la capacidad de comparaciónentre los mapas de la pobreza de 1990 y 2001 que presentamos en el capítulo 2.

Agregados comparables de consumo de las Encuestas de Calidad de Vidade 1994 y 1993

Nos valemos de las ECV de 1994 y 1999 y de los Censos de Población de 1990 y 2001 para trazar losmapas de la pobreza de 1990 y 2001. Para que estos dos mapas sean comparables, los indicadores depobreza de 1990 y 2001 deben basarse en agregados comparables de consumo. Sin embargo, los mó-dulos de consumo y gasto de las ECV de 1994 y 1999, en los cuales se basan los modelos de consumo,son diferentes (es decir, períodos diferentes de extracción y nivel de desagregación para ciertos bieneso grupos de bienes). Para poder resolver este problema, desglosamos los gastos totales de 1994 y de1999 como sigue:

Gastos totales = gastos comparables + gastos no comparables

Donde gastos comparables (GC) se refieren a aquellos bienes en el agregado del consumo que sedefinieron exactamente igual en las encuestas de 1994 y de 1999. Gastos no comparables (GNC) es ladiferencia entre gastos totales (GI) y gastos comparables.

En el cuadro A 3.1 a continuación se describen los elementos en cada uno de estos componentes.Los gastos en vivienda y agua se consideran GNC. Lo anterior se debe a que en la encuesta no sepreguntaron los valores de los gastos en vivienda y agua para todos los hogares y se imputaron.Específicamente, como un elevado número de hogares no informa el valor del arriendo de sus casas,predecimos el gasto de esos hogares en vivienda utilizando los parámetros a partir de una regresiónsobre las características de la vivienda y otros indicadores de riqueza de quienes sí informaron sobresus gastos en vivienda. De manera similar, el gasto en agua de quienes tenían conexión a la red deacueducto se imputaron a partir de una regresión sobre las características del hogar de quienes com-pran agua a vendedores callejeros.

Cuadro A 3.1GASTOS COMPARABLES Y NO COMPARABLES

Comparables No comparables

Consumo per cápita Artículos alimenticios (84%)* Artículos alimenticios (16%)*en 1994 + Bienes de consumo (46%)* + Bienes de consumo (54%)*

+ Educación y energía (26%)* + Educación y energía (74%)*+ No perecederos + Agua**

+ Otros servicios básicos + Vivienda**

= Total gastos comparables = Total gastos no comparables(63% del gasto total) (37% del gasto total)

Consumo per cápita en 1999, Artículos alimenticios (68%)* Artículos alimenticios (32%)*ajustado al IPC + Bienes de consumo (41%)* + Bienes de consumo (59%)*

+ Educación y energía (45%)* + Educación y energía (55%)*+ No perecederos (91%) + Durables (9%)*+ Otros servicios básicos + Agua**

+ Vivienda**

= Total gastos comparables = Total gastos no comparables(55% de gasto total) (45% del gasto total)

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145ANEXOS

Según Lanjouw y Lanjouw (1997), cuando se mantienen las siguientes suposiciones, la relación deconteo no cambia conforme cambia la definición de consumo de GC A GT:

1. GC y GNC aumentan en GT.2. La proporción del presupuesto del GC disminuye a medida que aumenta el GT.En los gráficos A 3.1 y A 3.2, averiguamos si las anteriores suposiciones se mantienen para 1994 y

1999, respectivamente.La forma de la distribución de los puntos en ambos gráficos muestra que el GC y el GNC están

aumentando en GT (suposición 1). Además, la distancia entre las dos líneas aumenta a medida que sevan alejando del origen (suposición 2).

Gráfico A 3.1RELACIÓN ENTRE GASTO COMPARABLE Y GASTO TOTAL – 1994

Gráfico A 3.2RELACIÓN ENTRE GASTO COMPARABLE Y GASTO TOTAL – 1999

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Medidas comparables de la pobreza en 1994 y 1999

Con el fin de diseñar medidas comparables de la pobreza para 1994 y 1999, partimos de las cifras depobreza que aparecen en el Informe del Banco Mundial sobre Ecuador, 1996, es decir, un conteo de0,35 para 1994. A continuación, seguimos los pasos siguientes:

1. Encontrar el valor de GT94 que correspondería a una relación de conteo de 0,35 en 1994. Deno-minarlo ZGT, 94 o umbral de pobreza GT.

2. Encontrar el promedio de GC94 en 1994 en el vecindario del hogar, donde GT94 = ZGT, 94.Denominarlo ZGT, 94 o umbral de pobreza GC 1994 (44.715 sucres de 1994).

3. Utilizando el índice de precios al consumidor, deflactar ZGT, 94 a su valor en 1999. DenominarloZGT, 99.

4. Encontrar el promedio del valor de GC99 en 1999 en el vecindario del hogar donde GT99 = ZGT, 99.Denominarlo ZGT, 99 o umbral de pobreza GC 1999 (221.304 sucres de 1999).

Cuadro A 3.2GASTOS COMPARABLES Y TOTALES EN 1994 Y 1990

Incidencia de la Error Número de Incidencia de la Error Número depobreza estándar pobres pobreza estándar pobres

Gastos comparables

Nacional 0,35 0,02 3.791.308Sin Oriente 0,34 0,03 3.585.494 0,51 0,03 5.425.333

Costa 0,32 0,03 1.693.159 0,48 0,03 2.682.207Sierra 0,36 0,03 1.892.335 0,54 0,03 2.743.126Oriente 0,58 0,05 205.814Quito 0,34 0,04 404.493 0,27 0,02 338.808Guayaquil 0,31 0,03 536.375 0,39 0,03 719.434Costa urbana 0,22 0,03 374.544 0,51 0,03 1.194.705Sierra urbana 0,20 0,02 263.113 0,51 0,03 909.722Costa rural 0,43 0,05 782.240 0,55 0,04 768.068Sierra rural 0,46 0,03 1.224.729 0,73 0,02 1.494.596Oriente urbano 0,22 0,05 12.462Oriente rural 0,65 0,05 193.352

Gastos totales

Nacional 0,36 0,04 3.942.495Sin Oriente 0,36 0,04 3.725.125 0,52 0,03 5.558.597

Costa 0,35 0,04 1.830.409 0,51 0,03 2.821.880Sierra 0,36 0,03 1.894.716 0,54 0,03 2.736.717Oriente 0,61 0,05 217.370Quito 0,28 0,03 338.434 0,23 0,03 293.946Guayaquil 0,27 0,03 467.810 0,36 0,03 665.258Costa urbana 0,26 0,03 447.914 0,54 0,03 1.260.590Sierra urbana 0,19 0,02 256.539 0,50 0,04 884.472Costa rural 0,50 0,05 914.685 0,64 0,03 896.031Sierra rural 0,48 0,04 1.299.743 0,76 0,03 1.558.299Oriente urbano 0,22 0,05 12.280Oriente rural 0,69 0,05 205.090Obs 4391 5824Estrato 8 11PSU 463 640Población 10.845.991 10.664.678

Fuente: Cálculos de los autores a partir de datos de la ECV de 1994 y 1999.

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147ANEXOS

Las primeras tres columnas del cuadro indican la incidencia de la pobreza, su error estándar y elnúmero de pobres según la ECV de 1994. Por su parte, las últimas tres columnas muestran las cifras de laECV de 1999. Dado que en la ECV de 1999 no se recabaron datos para Oriente, para 1995 presentamoscifras nacionales incluyendo Oriente y sin incluirlo. Es más, con el fin de comprobar la validez de lassuposiciones hechas respecto del GT y del GC, comparamos las cifras de la pobreza que se generan enambos y encontramos que son estadísticamente indistinguibles.

Otras limitaciones de los datos

Período de recolección de datos para la ECV de 1999: Teniendo en cuenta que la ECV de 1999 se realizódurante un período de once meses y de elevada inflación, y dado que disponemos de informaciónacerca del mes en que se realizó la entrevista del hogar, las cifras que aparecen en el cuadro A.3.2 seelaboraron con un agregado deflactado de consumo para 1999, así que todas aparecen en unidades deseptiembre de 1999.

Posibilidad de comparación geográfica de las fuentes de los datos: Como se indicaba antes, la evolu-ción de la pobreza parece presentar diferencias importantes entre zonas urbanas y rurales. Sin embar-go, también existe un proceso de urbanización subyacente a estas diferencias que reordenó la distribuciónde la población en el territorio. Todavía queda un aspecto problemático cuando comparamos las ECV de1994 y 1999. Además de los problemas de comparación debido a diferencias en la definición delconsumo, también existe un problema similar que surge de cambios en la definición del término “ru-ral” que se utiliza en el diseño de la encuesta2. Si bien las dos Encuestas de Calidad de Vida de 1994 y1999 se diseñaron con base en el Censo de Población de 1990, al expandir las muestras encontramosque, según la muestra de 1994, 56% de la población es urbana, mientras que, según la muestra de 1999,68% de la población es urbana. Estas cifras corresponden a nuestra definición de lo urbano y lo rural,la cual se basa en la organización administrativa de Ecuador en cantones y parroquias (es decir, ladivisión política administrativa elaborada por el INEC) y no en ningún criterio mínimo predeterminadobasado en la población, según el cual la diferencia entre lo urbano y lo rural se basa en un tamañoparticular del pueblo en términos de población.

Mapas de pobreza

Los dos mapas de pobreza de Ecuador se trazaron según la metodología propuesta por Elberts, Lanjouwy Lanjouw3, la cual ha venido utilizando el Banco Mundial en varios países desde los años noventa. Dehecho, Elberts, Lanjouw y Lanjouw trazaron el mapa de pobreza del primer período utilizado en elpresente estudio.

En la primera etapa, la metodología que desarrollan estos autores propone calcular, en la encuestade hogares, ecuaciones del gasto per cápita del hogar en el nivel de estrato. Las variables explicativasde esta ecuación se deben definir exactamente de la misma manera en la encuesta de hogares y en uncenso de población lo más cercano posible a la encuesta en términos de tiempo. El término de pertur-bación en la ecuación del gasto per cápita del hogar consiste en un término específico a conglomerado,así como en un término específico a hogar y se modela para tener en cuenta la autocorrelación espacialentre localizaciones de vecindario así como la heteroscedasticidad en su componente de hogar. En susegunda etapa, la metodología recurre a los parámetros a partir de la estimación basada en los datos dela encuesta para imputar los indicadores de bienestar a la población del censo (en nuestro caso, loscensos de población de 1990 y 2001). Este ejercicio se realiza al nivel de los diferentes estratos para loscuales se ha determinado que la encuesta sea representativa. El ejercicio permite producir medidas

2 La definición de rural en LSMS de 1994 sólo incluyó pueblos rurales pequeños mas no asentamientos rurales dispersos. Estos sólo se incluyen enla muestra a partir de 1995.

3 Chris Elbers, Jean O. Lanjouw y Peter Lanjouw, “Micro-Level Estimation of Poverty and Inequality”, Econométrica, 71: 1, pp. 355-364, enero2003.

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diferentes de pobreza y desigualdad, así como sus errores estándar a niveles muy pequeños dedesagregación. Para el caso de Ecuador, la parroquia será este nivel. Más aún, para cuatro de lasciudades más grandes del país, para las cuales el INEC logró reconstruir el vecindario a partir de lascomarcas censales (Quito, Guayaquil, Cuenca y Loja), podemos bajar un nivel y presentar estimacio-nes de pobreza y desigualdad en el nivel de vecindario4.

Como la metodología del mapa de pobreza implica obtener relaciones estructurales entre activos ybienestar del hogar y del vecindario, en términos óptimos lo deseable sería que el censo de hogares y laencuesta de población (¿no será al contrario: encuesta de hogares y censo de población?) correspon-dieran al mismo período de tiempo. Por lo menos, lo deseable sería que correspondieran a un períododurante el cual ocurrieron pocos cambios estructurales. Lamentablemente, este no es el caso de Ecua-dor para ser exactos. Los mejores datos disponibles para el primer período del mapa de pobreza corres-ponden al censo de población de 1990 y la ECV de 1994, mientras que, para el segundo período, utilizamosel censo de población de 2001 y la ECV de 1999.

El uso de censos y encuestas de hogares de años diferentes para trazar el mapa de pobreza implicaque suponemos que la rentabilidad de los activos cambió poco durante el período. Siempre resultaproblemático hacer suposiciones como ésta en un país que ha confrontado tantas conmociones dediferentes tipos como lo ha hecho Ecuador en los años noventa. Para expresar lo anterior, el gráfico A3.3 representa la evolución del PIB per cápita durante la década. Los puntos grandes marcan los perío-dos cuando se realizaron los censos y las encuestas de hogar. En tanto que el cambio en el PIB per cápitaes mayor entre 1990 y 1994 que entre 1999 y 2001 (es decir, 6,6% versus 3,5%), 1999 fue el año delderrumbe de la economía y la época durante la cual la crisis estuvo en su peor momento.

Gráfico A 3.3PIB REAL PER CÁPITA 1990-2002

4 Es importante tener en cuenta que estos vecindarios no corresponden exactamente a las parroquias urbanas.

Teniendo en cuenta que el gobierno de Ecuador no ha realizado una encuesta de hogares másactualizada después de la ECV de 1999, no existían otras fuentes de datos que pudiéramos haber utiliza-do en el mapa de pobreza. Lo anterior significa asimismo que aun si la crisis modificó de manerasignificativa la rentabilidad de los activos del hogar, no existen instrumentos a nuestro alcance paraevaluar la magnitud del cambio. Sin embargo, dado que la mayor parte de la variación en la imputaciónde los cálculos de la pobreza se origina en las variables del Censo, esperamos que estos cálculos esténmás cerca de las cifras “reales” de la pobreza que correspondería al año del Censo, que a las cifras delaño de la encuesta.

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149ANEXOS

En el cuadro A 3.3. se hace una comparación de los cálculos de la pobreza originados en las ECV

con las imputaciones originadas en los mapas de pobreza. Una vez más, como la ECV de 1999 noincluyó la región de Oriente, fue imposible aplicar la metodología del mapa de pobreza y obtenerestimaciones de la pobreza para esta región en 1999 y 2001.

Cuadro A 3.3TASAS DE POBREZA

Fuente: Cálculos de los autores con base en datos de las ECV de 1994 y 1999.Nota: En los mapas de pobreza, las Galápagos se clasifican como parte de la Costa rural.*** Si las cifras de la ECV y del censo son significativamente diferentes al 95%.

Período 1 Período 2

ECV 1994 Censo 1990 ECV 1999 Censo 2001

Error Diferencia Error Error Diferencia ErrorConteo estándar conteo estándar Dif. Conteo estándar conteo estándar Dif.

Nacional 0,363 0,03 0,410 0,020Sin Oriente 0,355 0,03 0,403 0,019 0,521 0,028 0,451 0,024

Quito 0,283 0,034 0,222 0,021 0,234 0,029 0,185 0,020Guayaquil 0,272 0,026 0,382 0,018 *** 0,363 0,026 0,337 0,027Costa urbana 0,257 0,034 0,258 0,015 0,537 0,029 0,464 0,021Sierra urbana 0,194 0,024 0,213 0,017 0,495 0,035 0,459 0,022Costa rural 0,502 0,053 0,505 0,025 0,637 0,026 0,587 0,026Sierra rural 0,484 0,036 0,528 0,019 0,765 0,025 0,663 0,028

En tanto que las anteriores cifras son las “mejores” estimaciones “posibles” de la pobreza porque sehan elaborado mediante la definición más completa de los agregados de consumo para cada año, ellascorresponden a agregados diferentes de consumo y, por tanto, por las mismas razones que analizamosantes, no sirven para hacer declaraciones sobre cambios de la pobreza durante la década. Para podertrazar mapas de pobreza que pudieran compararse en el tiempo, seguimos la misma lógica descritaantes y volvimos a calcular las ecuaciones de consumo utilizando –como variables independientes– elgasto comparable (GC) en el ámbito de estrato para cada una de dos encuestas de hogares. Con losparámetros que resultan de este cálculo, imputamos el consumo utilizando los datos del censo y traza-mos mapas de pobreza comparables con los censos de población de 1990 y 2001.

Dado que las variables explicativas que hacen parte de las ecuaciones de consumo utilizadas paraimputar los gastos del hogar fueron las mismas en ambos cálculos, donde el gasto total (GT) y el gastocomparable (GC) fueron las variables dependientes, no es ninguna sorpresa que, en términos de pobre-za, hayan resultado en puntajes similares de las parroquias. Con base en datos del período dos (es decir,la ECV de 1999 y el Censo de Población de 2001), en el gráfico A 3.4 aparecen las diferencias en laincidencia de la pobreza en el ámbito de parroquia imputada a partir de modelos que utilizan GC y GT.Como podemos observar, están muy cerca uno del otro aunque –sobre todo para parroquias donde esmayor la pobreza– el conteo imputado utilizando GT como variable dependiente parece ser siste-máticamente más grande que el conteo imputado utilizando el GC como variable dependiente. Sinembargo, podemos hacer un ejercicio similar con datos del período uno (es decir, la ECV de 1994 y elCenso de Población de 1999), encontramos que los conteos imputados en el ámbito de parroquiautilizando las dos tecnologías son algo menos que dos desviaciones estándar alejadas una de la otra.

En el cuadro A 3.4 aparecen cifras comparables de la pobreza para los dos mapas de pobreza.Debido al hecho de que las diferencias encontradas en los conteos de 1990 fueron insignificantes,cuando se utilizaron el GT y el GC como variables dependientes, nos quedamos con el mapa basado enel gasto total, o la mejor definición posible del gasto. Sin embargo, como esto no fue lo que sucedió conla imputación a partir del Censo de 2001, para este período presentamos relaciones de conteo con base

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tanto en el GT como en el GC5. Y, por consiguiente, son la primera y la tercera columnas del cuadro 2.5las que incluyen cifras comparables de pobreza a partir de los dos mapas de pobreza.

Como lo mencionamos antes y probablemente por razones de costos, la muestra de hogares en laECV de 1999 no incluyó ninguna observación de la región del Oriente. Aunque la región del Oriente noestá densamente poblada y sea pequeña en términos relativos de población (según el Censo de Pobla-ción de 2001, comprende cerca de 4,4% de la población nacional), es una región con característicaseconómicas, sociales e institucionales claramente distintivas. Lamentablemente, la carencia de datos

5 Si bien, en el ámbito de parroquia, las diferencias que aparecen en el mapa de pobreza de 2001 imputadas del GT y la diferencia imputada del GCfueron estadísticamente significativas para varios casos, vale la pena notar sin embargo que las cifras en el ámbito de estrato que aparecen en elcuadro 5 están menos de dos desviaciones estándar la una de la otra.

Gráfico A 3.4INCIDENCIA DE LA POBREZA IMPUTADA CON EL CENSO DE POBLACIÓN DE 2001 UTILIZANDO

GASTOS COMPARABLES Y TOTALES EN EL ÁMBITO DE PARROQUIA

Cuadro A 3.4TASAS COMPARABLES DE POBREZA 1990-1991

Nota: En los mapas de pobreza, las Galápagos se clasifican como parte de la Costa rural.

Censo de 1990 Censo de 2001

Gasto total Gasto total Gasto comparable

Conteo Error estándar Conteo Error estándar Conteo Error estándar

Nacional 0,410 0,020sin Oriente 0,403 0,019 0,451 0,024 0,452 0,023

Quito 0,222 0,021 0,185 0,020 0,243 0,016Guayaquil 0,382 0,018 0,337 0,027 0,386 0,028Costa urbana 0,258 0,015 0,464 0,021 0,464 0,013Sierra urbana 0,213 0,017 0,459 0,022 0,467 0,029Costa rural 0,505 0,025 0,587 0,026 0,504 0,017Sierra rural 0,528 0,019 0,663 0,028 0,617 0,034Oriente urbano 0,192 0,020

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151ANEXOS

no nos permite calcular relaciones estructurales por separado entre bienestar y características del hogarpara la región del Oriente para el mapa de pobreza de 2001.

Tratando de resolver este problema, la primera opción que exploramos fue aplicar uno de los mo-delos calculados para los otros estratos de la encuesta (por ejemplo, Costa rural o Sierra rural) a losdatos del censo del Oriente con el fin de recuperar las cifras de pobreza. Dado que sí disponemos dedatos de la encuesta y del censo de 1990 para el Oriente, comprobamos la exactitud de esta alternativa,pero los resultados no fueron satisfactorios. La clasificación de las parroquias en términos pobrezabasada en otros modelos de estrato fue significativamente diferente a la clasificación originada en unmodelo calculado con base en datos del Oriente.

La segunda opción para calcular las cifras de pobreza para la región del Oriente consistió en prede-cir la pobreza, no a partir de atributos en el ámbito de hogar, sino de atributos a partir de parroquia quepudieran construirse a partir del censo. Utilizando las estimaciones de la pobreza en el ámbito deparroquia para los estratos para los cuales disponíamos de datos de la encuesta y del censo, calculamosla relación estructural entre el gasto promedio per cápita en el ámbito de parroquia (y la relación deconteo) y las variables en el ámbito de parroquia. Como variables explicativas utilizamos cosas comola distribución del empleo de un sector a otro, la distribución por grupos de edad de la población, ladisponibilidad de servicios básicos y de infraestructura y el porcentaje de población en el ámbito deparroquia que se identificaba a sí misma como indígena. De nuevo, fue posible validar el ejercicioutilizando datos del período uno para el cual contábamos tanto con información del censo (1990) comode la encuesta (1994) y los resultados de la validación no fueron satisfactorios. Los datos de 1990indicaban que la Sierra rural era el mejor estrato para predecir la pobreza del Oriente rural. De hecho,la correlación entre las cifras “reales” de conteo de Oriente rural y las cifras proyectadas (con base enel modelo de la Sierra rural) fue de 0,77 y la correlación entre las clasificaciones de parroquias basadasen cifras “reales” y proyectadas fue de 0,71. Obtuvimos resultados similares de la proyección del gastopromedio per cápita. Como resultado de la carencia de datos, no pudimos obtener cifras de pobrezapara la región del Oriente en 2001. La lección que nos deja este ejercicio es concluyente: en la estima-ción de cifras de pobreza no existe sustituto posible para los datos de la encuesta de hogares.

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ANEXO 4. MEDICIÓN Y CONTROL DE LA POBREZA, RESULTADOS SOCIALES

Y PROGRAMAS

En el presente anexo hacemos un análisis breve del mecanismo existente para medir y controlar tantola pobreza como los resultados sociales en Ecuador, así como iniciativas en marcha para mejorar laeficacia y responsabilidad de los programas sociales.

Medición y control de la pobreza

La Encuesta de Condiciones de Vida (ECV) –la versión ecuatoriana de la Encuesta de Medición de Con-diciones de Vida– es la principal herramienta al alcance de los encargados de formular las políticas y delos investigadores interesados en medir la pobreza de Ecuador. Durante la última década se han realizadocuatro de estas encuestas: en 1994, 1995, 1998 y 1999. Sin embargo, como lo indica la proximidad de lasfechas de las encuestas, su realización ha respondido con frecuencia a la disponibilidad de fondos antesque a una estrategia más estructurada para medir la pobreza, lo cual explica por qué todavía no se harealizado una nueva encuesta posterior a la crisis y a la dolarización. Como se analiza en el recuadro 2.2,la ausencia de una encuesta reciente imposibilita tanto validar el ejercicio del mapa de pobreza que apare-ce en el presente informe como producir cifras más actualizadas de la pobreza.

Recientemente, el Instituto de Estadísticas de Ecuador (INEC) presentó una estrategia nueva la cualincluye un plan de reorganización para todas las encuestas de hogar que realiza el Instituto. El planpropone unificar las actuales encuestas de acuerdo con una herramienta única con un cuestionariobásico según la Encuesta de Empleo, Desempleo y Subempleo (encuesta de fuerza laboral) y variosmódulos rotativos. Uno de estos módulos sería entonces un módulo de ingreso y gasto que, potencial-mente, permitiría la elaboración regular de cifras comparables de la pobreza.

Sin embargo, se planten dos problemas importantes con esta propuesta. Primero, el módulo deingreso y consumo que se está considerando en la actualidad se basa en la Encuesta de Ingresos yGastos (una encuesta utilizada para ajustar la composición del IPC urbano) antes que en la ECV. Como loanalizamos en el Anexo 2, los indicadores de la pobreza son sensibles al agregado de consumo utiliza-do en su elaboración, de manera que los indicadores que se basan en agregados diferentes no soncomparables. Llevar a cabo la propuesta del INEC implicaría entonces que las nuevas cifras de pobrezano podrían compararse con las producidas anteriormente utilizando la ECV.

Segundo, los planes del INEC de realizar cada trimestre esta encuesta, cubriendo solamente la Sierray la Costa y, dentro de ellas, solamente las zonas urbanas en tres de los cuatro trimestres del años. Loanterior implica que, para que las cifras de pobreza sean representativas tanto de las zonas urbanascomo de las rurales de la Sierra y la Costa, el módulo de ingresos y gastos tendría que ser ejecutadodurante el trimestre en que ambas zonas quedan comprendidas en la encuesta. Es más, como el Orienteno quedará incluido, las cifras de pobreza no serán representativas en el plano nacional. Ya en elcapítulo 2 habíamos analizado el vacío de conocimiento que produciría una decisión de este tipo.

Entonces, alentamos al INEC a reconsiderar su actual estrategia (i) para utilizar el módulo de la ECV

de ingreso y gasto para medir el consumo y, por ende, la pobreza, y (ii) incluir al Oriente por lo menosen una de las encuestas trimestrales que se hacen anualmente. Solamente así las cifras de pobreza seránconsistentes en el tiempo y representativas en el plano nacional.

Control de resultados sociales y programas

Tradicionalmente, los resultados sociales, como las tasas de matrícula o la mortalidad infantil, se hanmedido utilizando la ECV o el Censo de Población, de los cuales en los últimos quince años se hanrealizado dos: 1990 y 2001. El plan que propone el INEC plantea utilizar varios módulos cuyo objetivoes ofrecer un conjunto más amplio de medidas a intervalos más regulares. Se trata de una iniciativaexcelente, sobre todo en la medida en que esta información se puede vincular con variables de laspolíticas y con información sobre incidencia de los programas sociales, de manera que permita laevaluación de su impacto.

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153ANEXOS

Poder correlacionar los resultados con las políticas y programas es fundamental, ya que la mayorparte de los programas sociales del país están mal dirigidos y nunca han sido objeto de una evaluaciónformal. Sin embargo, esto está cambiando desde cuando el Gobierno de Ecuador inició un ambiciosoplan de reforma de los programas sociales, cuyos pilares esenciales son mejorar su direccionamiento yla evaluación de su impacto. Los principales programas que se están transformando actualmente son elBono de Desarrollo Humano (antes Bono Solidario) y los programas de alimentación y nutrición, yexisten planes para redireccionar los subsidios de energía en un futuro cercano.

El SelBen es el mecanismo que se está utilizando para este propósito (para mayores detalles, véaserecuadro 5.6), un índice de bienestar de hogares, y la población objetivo (error en el original) son elprimero y segundo quintiles de la población de hogares. A la vez, con el apoyo técnico y financiero delBanco Mundial, se están llevando a cabo evaluaciones de impacto de estos programas.

En resumen, estamos presenciando avances importantes sobre la disponibilidad de informaciónsobre resultados sociales y la adopción de políticas para aumentar la eficacia y responsabilidad de losprogramas sociales.

La Secretaría Técnica del sector social

Por último, los ministerios del sector social reciben apoyo técnico para sus operaciones rutinarias de laSecretaría Técnica del Frente Social (o Secretaría Técnica, STFS), del Sistema Integrado de IndicadoresSociales del Ecuador (la unidad técnica dentro de la STFS).

La STFS y el Siise han sido nombrados oficialmente como las instituciones responsables de procesarla información y de producir con regularidad indicadores de resultados sociales y de programas socia-les, así como de realizar las diversas evaluaciones de impacto de los programes sociales. Por ende, sufunción será vital para garantizar el éxito de las reformas actuales.

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ANEXO 5. SIN QUERER REINVENTAR LA RUEDA: LA EVALUACIÓN DE LA POBREZA

DE ECUADOR Y OTRAS INVESTIGACIONES RECIENTES SOBRE ECUADOR

El presente informe ha sacado mucho provecho de investigaciones existentes sobre aspectosmacroeconómicos, sociales, laborales y la pobreza en Ecuador, preparados por autores e institucioneslocales e internacionales. A continuación analizamos brevemente algunos de estos estudios, prestandoatención particular a las diferencias y complementariedades entre estos documentos y el trabajo quepresentamos en el informe. Con el fin de relacionarlo mejor con la estructura del presente informe, eldebate se organiza en torno a cinco temas (desarrollos macroeconómicos, pobreza, economía rural yurbana y gasto social).

Desarrollos macroeconómicos: Las últimas publicaciones del FMI (2003a y 2003b) ofrecen un análisisadecuado del entorno macroeconómico global y de los cambios registrados en los últimos años, con unenfoque en el crecimiento y en las políticas fiscales, la evolución de la inversión, el sistema bancario yel papel de la industria petrolera –todo ello en el contexto de una economía expresada en dólares.

En términos de temas particulares, parece que el papel del sector petrolero y la dolarización son losdos aspectos que han atraído mayor atención de la literatura reciente. El primero ha sido objeto deestudios detenidos por parte de Roy (2000) y Boye (2001), quienes analizan las ventajas y desventajasde que el sector petrolero cumpla una función tan básica como motor de la economía del país.

Respecto del tema de la dolarización, el Banco Mundial (2002) ofrece un análisis integral de lasoportunidades inherentes y de los riesgos asociados con el proceso y su impacto potencial en losresultados sociales, con base en la experiencia ecuatoriana y otras experiencias internacionales perti-nentes. Respecto de temas de intercambio comercial en particular, el texto editado por Marconi (2001)estudia los efectos de la dolarización en la capacidad del país de competir y las iniciativas andinas deintegración comercial, mientras que el trabajo de Vos y León (2003) examina el impacto de ladolarización en las industrias exportadoras y en la igualdad.

El trabajo que comprende el presente informe pone el énfasis en la relación entre dolarización ypobreza, prestando atención particular a su conexión a través de mercados laborales y cambios en losprecios.

Medición de la pobreza: Los informes más recientes del Banco Mundial sobre pobreza en Ecuadordatan de 1996 y 2000 (Banco Mundial 1996 y ¿2000?). Además, Vos y León (2000) y Larrea y Sánchez(2002) han trabajado intensamente el tema de la evolución y los determinantes de la pobreza (urbana).

El Sistema Integrado de Indicadores Sociales de Ecuador (Siise), la unidad técnica del Ministeriode Bienestar Social, ha recabado y difundido con regularidad varios indicadores sociales y de pobreza,y funciona como grupo de investigación, habiendo publicado numerosos informes y estudios en añosrecientes con base en esta información. Muchos de esos estudios se han citado a lo largo del presenteinforme.

El trabajo que analizamos en el capítulo 1 hace un aporte a este trabajo en cuanto ofrece un análisisdinámico de la pobreza rural y urbana y de sus determinantes para el período 1990-2001 en el ámbitode cantón.

Mercados laborales urbanos y la pobreza: El impacto de la protección social, de la flexibilidad delmercado laboral y de los mecanismos de determinación de la remuneración salarial en los resultadosdel mercado laboral, como el empleo y los salarios, han sido el tema de estudios realizados por la OIT

(2001a y 2001b) y el FMI (2000), MacIsaac y Rama (1997) y Heckman y Pagés (2000). Poniendo elcaso de Ecuador en contexto, el IDB (2004) también ofrece una perspectiva adecuada de los mercadoslaborales de la región.

En el capítulo 3 se hace un análisis detenido de la relación entre resultados del mercado laboral ypobreza, así como de las restricciones actuales a la generación de empleo formal.

Sector agrícola y sector de explotación no agrícola y pobreza rural: Elbers y Lanjouw (2001) explo-ran la relación entre el sector agrícola y el sector agrícola de explotación no agrícola y su capacidadpara generar empleo y riqueza, mientras Hentschel y Waters (2002) y Kyle (2000) analizan las diferen-

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155ANEXOS

tes estrategias que utilizan los hogares rurales para manejar las conmociones y la pobreza, encontrandoque esas estrategias incluyen la emigración temporal, mayor participación de las mujeres y los niños enel mercado laboral y menos consumo.

En el capítulo 4 se hace hincapié en los factores determinantes de la productividad agrícola (local)y su relación con la pobreza, tomando aportes de estudios existentes sobre el sector de explotación noagrícola.

Gasto social: Se trata de un tema que ha sido objeto de gran atención en Ecuador en años recientes.Estudios de Younger (1999); Unicef (2000) y Siise (2003) en particular, han puesto el énfasis en lostemas de continuidad, eficiencia, focalización e impacto del gasto social, así como en la relación entrelas políticas sociales y la economía política del país.

El capítulo 5 del presente informe depende en alto grado de todos estos trabajos y hace un aporte aldebate por medio de una evaluación detallada de los nexos entre gasto social y pobreza, a partir denueva información geográfica desagregada que permite la evaluación de las relaciones entre mecanis-mos de focalización y resultados sociales.

Otros trabajos: Por último, una publicación reciente del Banco Mundial (¿2003?) trata una ampliagama de temas que van desde el intercambio comercial hasta la reforma legal, el desarrollo urbano y lasalud.

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APÉNDICE DE DATOS

Cuadro AD.1CARACTERÍSTICAS DE 1999, POR SITUACIÓN DE POBREZA

Errores promedio y estándar

Urbano Rural


Observaciones (número de hogares)

Costa 1.317 689 40 398Sierra 1.085 488 439 1.006

Tamaño de la población (ampliada al nivel de persona)

Costa 2.251.554 1.925.848 510.973 896.031Sierra 1.864.545 1.178.418 479.009 1,558.299

Composición del gasto (proporciones)

AlimentosCosta 0,444 0,579 0,574 0,632Sierra 0,371 0,518 0,456 0,591

Bienes de consumo Costa 0,291 0,192 0,261 0,193 Sierra 0,341 0,222 0,331 0,217Vivienda Costa 0,115 0,125 0,074 0,086 Sierra 0,119 0,133 0,077 0,091Energía y educación Costa 0,113 0,086 0,062 0,071 Sierra 0,125 0,104 0,090 0,080Bienes no perecederos Costa 0,035 0,016 0,025 0,011 Sierra 0,044 0,019 0,044 0,015Otros

Costa 0,001 0,002 0,003 0,007Sierra 0,001 0,003 0,001 0,006

Características de la vivienda

Número de habitaciones per cápitaCosta 0,798 0,421 0,781 0,433Sierra 0,961 0,462 0,949 0,476

Número de dormitorios per cápitaCosta 0,490 0,220 0,458 0,259Sierra 0,575 0,282 0,506 0,285

Número de cuartos de baño per cápitaCosta 0,345 0,185 0,293 0,163Sierra 0,398 0,212 0,358 0,188

Tipo de vivienda (proporciones)

CasaCosta 0,601 0,489 0,653 0,575Sierra 0,470 0,349 0,673 0,548

ApartamentoCosta 0,238 0,063 0,042 0,009Sierra 0,344 0,144 0,099 0,010

HabitaciónCosta 0,024 0,050 0,011 0,006Sierra 0,113 0,143 0,057 0,024

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157APÉNDICE DE DATOS

Urbano Rural


“Mediagua”Costa 0,120 0,283 0,149 0,154Sierra 0,067 0,311 0,157 0,337

Rancho o casuchaCosta 0,017 0,114 0,145 0,256Sierra 0,006 0,054 0,014 0,081

Material del techo

CementoCosta 0,222 0,036 0,057 0,010Sierra 0,482 0,210 0,217 0,063

AsbestoCosta 0,194 0,043 0,113 0,113Sierra 0,256 0,196 0,195 0,085

ZincCosta 0,549 0,869 0,762 0,737Sierra 0,085 0,244 0,162 0,339

TejaCosta 0,006 0,002 0,019 0,056Sierra 0,174 0,307 0,415 0,444

PajaCosta 0,002 0,030 0,036 0,074Sierra 0,001 0,041 0,011 0,065

Material de los muros


AdobeCosta 0,004 0,002 0,004 0,021Sierra 0,110 0,262 0,172 0,347

MaderaCosta 0,024 0,043 0,107 0,164Sierra 0,014 0,040 0,059 0,136

CañaCosta 0,081 0,333 0,203 0,320Sierra 0,000 0,001 0,006 0,009

Material del piso

MaderaCosta 0,011 0,000 0,003 0,000Sierra 0,439 0,120 0,189 0,032

BaldosaCosta 0,289 0,031 0,051 0,004Sierra 0,092 0,017 0,070 0,003


TierraCosta 0,020 0,069 0,045 0,072Sierra 0,036 0,290 0,088 0,451

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Urbano Rural


Servicios públicos pobres

Agua por tubería dentro de la viviendaCosta 0,651 0,235 0,245 0,180Sierra 0,771 0,280 0,506 0,073

Agua por tubería fuera de la vivienda, dentro del loteCosta 0,294 0,599 0,500 0,513Sierra 0,202 0,584 0,418 0,771

Agua por tubería fuera de la vivienda y del loteCosta 0,055 0,166 0,255 0,307Sierra 0,027 0,135 0,076 0,156

Fuente del agua: red públicaCosta 0,861 0,656 0,492 0,450Sierra 0,977 0,864 0,855 0,803

Fuente del agua: pozoCosta 0,035 0,124 0,318 0,252Sierra 0,005 0,031 0,056 0,061

Conectada a red de alcantarilladoCosta 0,536 0,209 0,058 0,008Sierra 0,883 0,535 0,506 0,123

Conectada a red de electricidadCosta 0,985 0,955 0,863 0,745Sierra 0,991 0,942 0,952 0,842

Tiene teléfonoCosta 0,452 0,091 0,090 0,029Sierra 0,564 0,098 0,334 0,054

Saneamiento

Tiene sanitarioCosta 0,928 0,752 0,689 0,450Sierra 0,975 0,738 0,821 0,541

Tiene letrinaCosta 0,046 0,124 0,171 0,294Sierra 0,005 0,055 0,060 0,109

Tiene duchaCosta 0,585 0,146 0,213 0,067Sierra 0,815 0,312 0,592 0,157

Cocina y combustible

Cuenta con habitación exclusiva para la cocinaCosta 0,753 0,566 0,648 0,678Sierra 0,896 0,752 0,858 0,758

Cocina con gasCosta 0,947 0,877 0,867 0,743Sierra 0,950 0,711 0,780 0,361

Cocina con leñaCosta 0,019 0,108 0,112 0,248Sierra 0,032 0,268 0,202 0,615

Propiedad del hogar

PropietarioCosta 0,647 0,681 0,727 0,748Sierra 0,564 0,500 0,730 0,798

ArrendatarioCosta 0,172 0,100 0,088 0,028Sierra 0,315 0,322 0,135 0,037

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Urbano Rural


Demografía del hogar

Mujer cabeza de hogarCosta 0,202 0,197 0,167 0,092Sierra 0,178 0,160 0,133 0,131

Edad de cabeza de hogarCosta 45.453 45.836 46.484 47.480Sierra 44.992 43.040 44.666 46.824

Tamaño de la familiaCosta 4.802 6.673 4.794 7.230Sierra 4.486 5.852 4.436 6.302

Cabeza de hogar es soltero/viudo/separado/divorciadoCosta 0,224 0,207 0,224 0,115Sierra 0,226 0,165 0,176 0,137

Cabeza de hogar es casado/tiene parejaCosta 0,776 0,793 0,776 0,885Sierra 0,774 0,835 0,824 0,862

Porcentaje de miembros hombresCosta 0,486 0,504 0,500 0,528Sierra 0,502 0,502 0,490 0,488

Porcentaje de miembros hombres hasta 10 años de edadCosta 0,114 0,157 0,108 0,168Sierra 0,111 0,176 0,102 0,162

Porcentaje de miembros hombres entre 11 y 20 años de edadCosta 0,104 0,121 0,100 0,122Sierra 0,104 0,114 0,104 0,114




Porcentaje de miembros hombres mayores de 51 añosCosta 0,058 0,044 0,076 0,060Sierra 0,072 0,050 0,078 0,068

Porcentaje de miembros mujeresCosta 0,514 0,496 0,500 0,472Sierra 0,498 0,498 0,510 0,512

Porcentaje de miembros mujeres hasta 10 años de edadCosta 0,104 0,150 0,133 0,167Sierra 0,087 0,159 0,123 0,164

Porcentaje de miembros mujeres entre 11 y 20 años de edadCosta 0,109 0,117 0,096 0,096Sierra 0,099 0,100 0,101 0,113




0,004 0,003 0,006 0,003Porcentaje de miembros mujeres mayores de 50 años

Costa 0,067 0,048 0,087 0,052Sierra 0,079 0,060 0,091 0,082

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Urbano Rural


Etnia

Porcentaje de mayores de 6 años de edad que sólo hablan castellanoCosta 0,960 0,991 0,996 0,982Sierra 0,906 0,852 0,916 0,739

Porcentaje de mayores de 6 años de edad que sólo hablan quechua o shuarCosta 0,000 0,000 0,000 0,000Sierra 0,001 0,025 0,001 0,028

Hogares donde un miembro habla español y quechuaCosta 0,002 0,006 0,000 0,000Sierra 0,015 0,116 0,051 0,232

Hogares donde un miembro habla quechua o shuarCosta 0,003 0,009 0,000 0,001Sierra 0,030 0,172 0,093 0,317

Educación

Cabeza de hogar es analfabetaCosta 0,044 0,217 0,108 0,201Sierra 0,032 0,132 0,044 0,283

Años de estudio de cabeza de hogarCosta 9.761 5.474 6.528 4.217Sierra 10.050 5.683 7.647 3.479

Cónyuge de cabeza de hogar es analfabetaCosta 0,032 0,130 0,059 0,190Sierra 0,026 0,157 0,071 0,342

Años de estudio de cónyugeCosta 7.424 4.437 5.616 3.734Sierra 7.257 4.174 5.476 2.423

Porcentaje de miembros mayores de 6 años sin estudio Costa 0,023 0,059 0,047 0,066

Sierra 0,028 0,079 0,045 0,152Porcentaje de miembros mayores de 6 años con algunos años de educación primaria

Costa 0,310 0,467 0,506 0,586Sierra 0,309 0,484 0,461 0,567

Porcentaje de miembros mayores de 6 años con algunos años de educación secundariaCosta 0,360 0,264 0,274 0,144Sierra 0,335 0,213 0,258 0,093

Porcentaje de miembros mayores de 6 años con algunos años de educación postsecundariaCosta 0,200 0,033 0,049 0,015Sierra 0,226 0,030 0,113 0,008

Porcentaje de miembros mayores de 6 años con un grado universitarioCosta 0,060 0,006 0,006 0,002Sierra 0,079 0,005 0,031 0,001

Fertilidad (entre mujeres de edades entre 15 y 49 años)

Número de nacimientos vivosCosta 2.421 4.079 2.673 4.709Sierra 2.030 3.695 2.276 4.030

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Urbano Rural


Empleo (para miembros mayores de 10 años)

Cabeza de hogar tiene empleoCosta 0,889 0,845 0,881 0,895Sierra 0,888 0,884 0,946 0,945

Cónyuge cabeza de familia tiene empleoCosta 0,439 0,383 0,399 0,418Sierra 0,501 0,551 0,623 0,690

Porcentaje de miembros económicamente inactivos que realizan oficios en el hogarCosta 0,077 0,097 0,106 0,104Sierra 0,054 0,042 0,036 0,036

Porcentaje de miembros económicamente inactivos que son estudiantesCosta 0,129 0,103 0,074 0,072Sierra 0,138 0,090 0,093 0,038

Porcentaje de miembros que tienen empleoCosta 0,512 0,420 0,524 0,453Sierra 0,534 0,468 0,600 0,577

Porcentaje de miembros con una ocupación: jefe o directorCosta 0,043 0,018 0,045 0,014Sierra 0,047 0,014 0,074 0,018

Porcentaje de miembros con una ocupación: trabajador independienteCosta 0,121 0,117 0,133 0,107Sierra 0,105 0,137 0,116 0,140

Porcentaje de miembros con una ocupación: empleado públicoCosta 0,051 0,008 0,027 0,006Sierra 0,065 0,014 0,048 0,006

Porcentaje de miembros con una ocupación: empleado privado (incluye jornaleros agrícolas)Costa 0,222 0,201 0,185 0,177Sierra 0,237 0,169 0,215 0,154

Porcentaje de miembros con una ocupación: trabajador domésticoCosta 0,065 0,067 0,121 0,140Sierra 0,071 0,122 0,132 0,248

Porcentaje de miembros en el sector formalCosta 0,155 0,063 0,078 0,037Sierra 0,193 0,054 0,143 0,031

Porcentaje de miembros en el sector informalCosta 0,356 0,357 0,445 0,415Sierra 0,341 0,414 0,457 0,546

Porcentaje de miembros en el sector agrícolaCosta 0,035 0,091 0,198 0,259Sierra 0,039 0,142 0,250 0,407

Porcentaje de miembros en el sector no agrícola de alta productividadCosta 0,352 0,191 0,218 0,101Sierra 0,357 0,173 0,248 0,085

Porcentaje de miembros en el sector no agrícola de baja productividadCosta 0,125 0,138 0,107 0,093Sierra 0,138 0,152 0,103 0,085

Cabezas de hogar en el sector agrícolaCosta 0,087 0,228 0,388 0,592Sierra 0,075 0,256 0,411 0,650

Cabezas de hogar en el sector no agrícola de baja productividadCosta 0,246 0,322 0,213 0,213Sierra 0,262 0,330 0,209 0,193

Cabezas de hogar en el sector no agrícola de alta productividadCosta 0,667 0,450 0,399 0,195Sierra 0,663 0,414 0,380 0,157

Cabezas de hogar en el sector formalCosta 0,364 0,191 0,165 0,087Sierra 0,431 0,166 0,312 0,075

Cabezas de hogar en el sector informalCosta 0,636 0,809 0,835 0,913Sierra 0,569 0,834 0,688 0,925

Fuente: Cálculos de los autores a partir de datos de la ECV de 1999.

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OR: E

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Fuente: Cálculos de los autores a partir de datos de la ECV de 1999 y del Censo de Población de 2001.

Mapa de pobreza 1990 Mapa de pobreza 2001 Mapa de pobreza 2001

Agregado comparable de consumo Agregado total de consumo

Número de Número de Número depersonas FGT 0 SE (FGT 0) personas FGT 0 SE (FGT 0) personas FGT 0 SE (FGT 0)

1 Azuay 499.773 0,397 0,028 588.339 0,469 0,032 588.339 0,483 0,0252 Bolívar 153.958 0,513 0,033 167.288 0,661 0,028 167.288 0,681 0,0223 Cañar 187.369 0,500 0,031 204.139 0,568 0,034 204.139 0,592 0,0264 Carchi 139.457 0,474 0,033 149.178 0,547 0,041 149.178 0,555 0,0335 Cotopaxi 272.814 0,532 0,032 346.402 0,644 0,027 346.402 0,667 0,0216 Chimborazo 361.453 0,510 0,032 399.045 0,601 0,029 399.045 0,620 0,0217 El Oro 406.504 0,303 0,034 508.319 0,395 0,017 508.319 0,396 0,0268 Esmeraldas 302.772 0,396 0,038 379.857 0,455 0,020 379.857 0,503 0,0289 Guayas 2.274.967 0,394 0,024 3.225.489 0,422 0,024 3.225.489 0,404 0,02710 Imbabura 262.077 0,453 0,030 339.938 0,562 0,034 339.938 0,569 0,02711 Loja 377.413 0,485 0,034 397.268 0,598 0,034 397.268 0,606 0,02712 Los Ríos 540.171 0,461 0,029 645.471 0,490 0,017 645.471 0,521 0,02413 Manabí 1.025.565 0,405 0,034 1.164.323 0,496 0,017 1.164.323 0,518 0,02214 Morona Santiago 81.098 0,556 0,035 112.810 n/d n/d 112.810 n/d n/d15 Napo 48.208 0,589 0,030 76.742 n/d n/d 76.742 n/d n/d16 Pastaza 38.124 0,506 0,030 59.455 n/d n/d 59.455 n/d n/d17 Pichincha 1.313.863 0,304 0,025 2.357.549 0,329 0,026 2.357.549 0,303 0,02518 Tungurahua 358.803 0,402 0,028 434.986 0,507 0,032 434.986 0,520 0,02519 Zamora Chinchipe 64.303 0,583 0,039 75.434 n/d n/d 75.434 n/d n/d20 Galápagos 8.347 0,214 0,049 16.640 0,165 0,024 16.640 0,194 0,03721 Sucumbíos 72.801 0,540 0,059 121.463 n/d n/d 121.463 n/d n/d22 Orellana 51.705 0,641 0,035 81.700 n/d n/d 81.700 n/d n/d90 Zonas no delimitadas n/d n/d n/d 72.092 0,451 0,019 72.092 0,536 0,026

Cuadro AD.2INDICADORES DE POBREZA EN LAS PROVINCIAS

Nota metodológica importante: Con base en agregado de consumo total.

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Número de Número de Número deProvincia Cantón personas FGT 0 SE (FGT 0) personas FGT 0 SE (FGT 0) personas FGT 0 SE (FGT 0)

1 Azuay 1 Cuenca 326,729 0,312 0,024 408.778 0,396 0,030 408.778 0,402 0,0221 Azuay 2 Girón 13.110 0,615 0,031 12.495 0,542 0,038 12.495 0,570 0,0301 Azuay 3 Gualaceo 35.477 0,510 0,037 38.220 0,639 0,033 38.220 0,666 0,0251 Azuay 4 Nabón 14.606 0,660 0,039 15,019 0,745 0,032 15.019 0,774 0,0271 Azuay 5 Paute 21.575 0,590 0,036 22.748 0,601 0,039 22.748 0,635 0,0311 Azuay 6 Pucará 15.336 0,604 0,034 19.454 0,637 0,042 19.454 0,673 0,0351 Azuay 7 San Fernando 4.298 0,560 0,044 3.927 0,542 0,070 3.927 0,592 0,0591 Azuay 8 Santa Isabel 17.008 0,598 0,034 17.896 0,638 0,032 17.896 0,676 0,0251 Azuay 9 Sigsig 25.043 0,524 0,038 24.566 0,679 0,036 24.566 0,714 0,0291 Azuay 10 Oña 3.232 0,575 0,043 3.214 0,662 0,047 3.214 0,682 0,0391 Azuay 11 Chordeleg 9.630 0,394 0,038 10.751 0,616 0,047 10.751 0,649 0,0391 Azuay 12 El Pan 5.848 0,499 0,039 3.068 0,609 0,059 3.068 0,646 0,0471 Azuay 13 Sevilla de Oro 4.198 0,527 0,044 5.086 0,596 0,049 5.086 0,620 0,0431 Azuay 14 Guachapala 3.683 0,569 0,034 3.117 0,580 0,039 3.117 0,607 0,0372 Bolívar 1 Guaranda 65.678 0,528 0,029 80.842 0,703 0,023 80.842 0,722 0,0192 Bolívar 2 Chillanes 20.361 0,584 0,035 18.518 0,679 0,028 18.518 0,706 0,0222 Bolívar 3 Chimbo 15.554 0,499 0,040 14.833 0,647 0,034 14.833 0,670 0,0262 Bolívar 4 Echeandía 9.805 0,462 0,030 10.853 0,576 0,030 10.853 0,585 0,0252 Bolívar 5 San Miguel 27.704 0,477 0,036 26.234 0,632 0,034 26.234 0,662 0,0252 Bolívar 6 Caluma 9.804 0,443 0,032 10.815 0,525 0,028 10.815 0,532 0,0242 Bolívar 7 Las Naves 5.052 0,487 0,042 5.193 0,570 0,035 5.193 0,576 0,0333 Cañar 1 Azogues 56.101 0,376 0,029 63.817 0,506 0,032 63.817 0,524 0,0243 Cañar 2 Biblián 22.195 0,521 0,032 20.521 0,533 0,036 20.521 0,561 0,0273 Cañar 3 Cañar 50.877 0,612 0,032 57.375 0,664 0,031 57.375 0,705 0,0233 Cañar 4 La Troncal 32.211 0,448 0,030 43.782 0,517 0,040 43.782 0,528 0,0313 Cañar 5 El Tambo 9.690 0,615 0,031 8.081 0,634 0,037 8.081 0,652 0,0333 Cañar 6 Deleg 11.552 0,539 0,033 6.188 0,593 0,037 6.188 0,624 0,0303 Cañar 7 Suscal 4.743 0,687 0,030 4.375 0,724 0,047 4.375 0,753 0,0364 Carchi 1 Tulcán 63.002 0,392 0,029 75.050 0,509 0,037 75.050 0,510 0,0284 Carchi 2 Bolívar (de Carchi) 15.079 0,562 0,040 13.595 0,627 0,061 13.595 0,652 0,053

Cuadro AD.3INDICADORES DE POBREZA EN CANTONES

cap7.p6512/05/05, 09:09 p.m

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164E

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OR: E

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4 Carchi 4 Mira 13.946 0,603 0,038 12.740 0,649 0,044 12.740 0,664 0,0354 Carchi 5 Montúfar 27.912 0,491 0,034 27.905 0,559 0,040 27.905 0,569 0,0334 Carchi 6 San Pedro de Huaca 6.400 0,529 0,030 6.696 0,543 0,047 6.696 0,557 0,0415 Cotopaxi 1 Latacunga 110.354 0,466 0,026 142.135 0,554 0,027 142.135 0,571 0,0225 Cotopaxi 2 La Mana 20.537 0,469 0,055 31.843 0,584 0,036 31.843 0,590 0,0275 Cotopaxi 3 Pangua 16.102 0,504 0,040 19.747 0,752 0,028 19.747 0,801 0,0215 Cotopaxi 4 Pujilí 40.673 0,584 0,029 60.435 0,764 0,021 60.435 0,792 0,0165 Cotopaxi 5 Salcedo 45.161 0,579 0,032 50.997 0,644 0,030 50.997 0,672 0,0245 Cotopaxi 6 Saquisilí 12.781 0,566 0,035 20.692 0,726 0,027 20.692 0,749 0,0215 Cotopaxi 7 Sigchos 27.206 0,694 0,039 20.553 0,827 0,022 20.553 0,863 0,0176 Chimborazo 1 Riobamba 161.302 0,357 0,023 190.546 0,458 0,030 190.546 0,461 0,0226 Chimborazo 2 Alausí 39.668 0,655 0,035 42.197 0,772 0,024 42.197 0,815 0,0176 Chimborazo 3 Colta 47.528 0,679 0,050 44.589 0,771 0,024 44.589 0,810 0,0186 Chimborazo 4 Chambo 9.451 0,551 0,025 10.447 0,573 0,027 10.447 0,578 0,0246 Chimborazo 5 Chunchi 13.433 0,576 0,035 12.371 0,682 0,040 12.371 0,712 0,0326 Chimborazo 6 Guamote 28.006 0,744 0,035 34.969 0,841 0,022 34.969 0,881 0,0166 Chimborazo 7 Guano 38.411 0,560 0,039 37.665 0,666 0,030 37.665 0,704 0,0246 Chimborazo 8 Pallatanga 9.469 0,622 0,032 10.617 0,709 0,024 10.617 0,719 0,0226 Chimborazo 9 Penipe 5.684 0,529 0,046 6.293 0,613 0,066 6.293 0,662 0,0566 Chimborazo 10 Cumandá 8.501 0,487 0,029 9.351 0,547 0,036 9.351 0,548 0,0277 El Oro 1 Machala 155.416 0,216 0,025 210.906 0,357 0,013 210.906 0,344 0,0227 El Oro 2 Arenillas 17.780 0,370 0,034 21.295 0,451 0,019 21.295 0,465 0,0297 El Oro 3 Atahualpa 4.779 0,461 0,062 5.251 0,449 0,038 5.251 0,431 0,0577 El Oro 4 Balsas 4.047 0,415 0,050 5.181 0,476 0,028 5.181 0,486 0,0407 El Oro 5 Chilla 2.767 0,483 0,051 2.545 0,615 0,025 2.545 0,549 0,0337 El Oro 6 El Guabo 27.470 0,449 0,040 39.649 0,449 0,019 39.649 0,488 0,0287 El Oro 7 Huaquillas 27.614 0,281 0,026 38.839 0,391 0,018 38.839 0,396 0,0287 El Oro 8 Marcabelí 4.879 0,389 0,049 4.764 0,494 0,025 4.764 0,493 0,0357 El Oro 9 Pasaje 50.687 0,283 0,029 60.937 0,383 0,015 60.937 0,394 0,0257 El Oro 10 Piñas 21.758 0,392 0,047 22.639 0,433 0,027 22.639 0,420 0,0337 El Oro 11 Portovelo 10.226 0,334 0,038 10.767 0,451 0,027 10.767 0,444 0,0337 El Oro 12 Santa Rosa 50.684 0,359 0,045 58.222 0,409 0,015 58.222 0,415 0,0287 El Oro 13 Zaruma 23.531 0,353 0,051 22.672 0,445 0,025 22.672 0,460 0,0317 El Oro 14 Las Lajas 4.866 0,596 0,050 4.652 0,514 0,027 4.652 0,545 0,046

cap7.p6512/05/05, 09:09 p.m

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165A

PÉN

DIC

E DE D

AT

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8 Esmeraldas 1 Esmeraldas 132.999 0,272 0,028 155.618 0,379 0,017 155.618 0,402 0,0258 Esmeraldas 2 Eloy Alfaro 25.185 0,467 0,060 33.014 0,549 0,023 33.014 0,641 0,0328 Esmeraldas 3 Muisne 22.361 0,530 0,047 24.825 0,568 0,020 24.825 0,639 0,0288 Esmeraldas 4 Quinindé 62.353 0,523 0,032 87.363 0,495 0,018 87.363 0,546 0,0258 Esmeraldas 5 San Lorenzo 22.319 0,358 0,071 27.390 0,467 0,033 27.390 0,511 0,0428 Esmeraldas 6 Atacames 17.352 0,494 0,038 29.717 0,436 0,020 29.717 0,507 0,0278 Esmeraldas 7 Rioverde 20.203 0,546 0,045 21.930 0,570 0,020 21.930 0,662 0,0309 Guayas 1 Guayaquil 1.333.678 0,383 0,019 1.982.714 0,386 0,028 1.982.714 0,340 0,0279 Guayas 2 Alfredo Baquerizo

Moreno 16.210 0,494 0,033 19.862 0,571 0,020 19.862 0,576 0,0269 Guayas 3 Balao 11.809 0,525 0,040 16.683 0,498 0,022 16.683 0,519 0,0319 Guayas 4 Balzar 23.306 0,559 0,027 47.773 0,605 0,016 47.773 0,616 0,0219 Guayas 5 Colimes 19.204 0,600 0,025 20.822 0,659 0,019 20.822 0,639 0,0239 Guayas 6 Daule 64.977 0,471 0,032 83.294 0,519 0,019 83.294 0,569 0,0269 Guayas 7 Durán 84.882 0,214 0,022 175.830 0,373 0,015 175.830 0,364 0,0239 Guayas 8 El Empalme 61.280 0,443 0,029 64.043 0,524 0,016 64.043 0,577 0,0239 Guayas 9 El Triunfo 18.627 0,423 0,033 33.635 0,479 0,017 33.635 0,501 0,0249 Guayas 10 Milagro 115.978 0,281 0,021 137.803 0,426 0,014 137.803 0,425 0,0229 Guayas 11 Naranjal 38.782 0,487 0,034 52.058 0,479 0,019 52.058 0,532 0,0279 Guayas 12 Naranjito 23.462 0,349 0,027 31.147 0,487 0,016 31.147 0,495 0,0249 Guayas 13 Palestina 11.167 0,461 0,036 13.979 0,578 0,020 13.979 0,594 0,0269 Guayas 14 Pedro Carbo 31.605 0,448 0,034 36.264 0,563 0,020 36.264 0,602 0,0289 Guayas 15 Salinas 31.570 0,389 0,050 47.173 0,438 0,022 47.173 0,480 0,0319 Guayas 16 Samborondón 33.740 0,498 0,044 44.388 0,386 0,017 44.388 0,438 0,0209 Guayas 17 Santa Elena 82.595 0,485 0,041 108.090 0,478 0,023 108.090 0,538 0,0359 Guayas 18 Santa Lucía 27.239 0,521 0,031 33.414 0,607 0,022 33.414 0,619 0,0269 Guayas 19 Urbina Jado 43.695 0,540 0,034 49.767 0,568 0,023 49.767 0,635 0,0269 Guayas 20 San Jacinto de Yaguachi 38.541 0,509 0,035 46.741 0,482 0,019 46.741 0,541 0,0269 Guayas 21 Playas 42.824 0,364 0,038 28.662 0,454 0,018 28.662 0,466 0,0269 Guayas 22 Simón Bolívar 19.081 0,485 0,034 20.167 0,490 0,020 20.167 0,529 0,0289 Guayas 23 Coronel Marcelino

Maridueña 14.464 0,254 0,030 10.875 0,468 0,018 10.875 0,444 0,0259 Guayas 24 Lomas de Sargentillo 10.643 0,487 0,047 13.887 0,551 0,020 13.887 0,586 0,0299 Guayas 25 Nobol (Piedrahíta) 10.020 0,429 0,037 14.380 0,569 0,018 14.380 0,589 0,0239 Guayas 26 La Libertad 52.826 0,302 0,027 75.506 0,466 0,019 75.506 0,474 0,0269 Guayas 27 General Antonio Elizalde

(Bucay) 6.965 0,380 0,039 8.486 0,445 0,015 8.486 0,438 0,025

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9 Guayas 28 Isidro Ayora 5.797 0,363 0,042 8.046 0,556 0,023 8.046 0,584 0,03110 Imbabura 1 Ibarra 117.052 0,355 0,024 151.221 0,472 0,034 151.221 0,464 0,02610 Imbabura 2 Antonio Ante 27.331 0,422 0,035 35.708 0,526 0,040 35.708 0,543 0,03210 Imbabura 3 Cotacachi 32.996 0,614 0,037 36.793 0,700 0,029 36.793 0,724 0,02310 Imbabura 4 Otavalo 55.858 0,498 0,031 88.965 0,645 0,031 88.965 0,663 0,02410 Imbabura 5 Pimampiro 15.193 0,605 0,035 12.914 0,676 0,041 12.914 0,695 0,03110 Imbabura 6 San Miguel de Urcuquí 13.647 0,620 0,039 14.337 0,633 0,053 14.337 0,656 0,04511 Loja 1 Loja 140.912 0,322 0,025 171.601 0,457 0,031 171.601 0,444 0,02311 Loja 2 Calvas 28.619 0,533 0,031 27.178 0,683 0,034 27.178 0,699 0,02711 Loja 3 Catamayo 22.107 0,503 0,039 26.501 0,613 0,039 26.501 0,618 0,03011 Loja 4 Celica 13.704 0,561 0,036 12.891 0,725 0,040 12.891 0,752 0,03311 Loja 5 Chaguarpamba 9.801 0,586 0,039 7.873 0,701 0,044 7.873 0,741 0,03711 Loja 6 Espíndola 17.979 0,653 0,044 15.642 0,794 0,040 15.642 0,823 0,03111 Loja 7 Gonzanamá 17.122 0,594 0,039 14.798 0,750 0,037 14.798 0,785 0,02911 Loja 8 Macará 17.625 0,514 0,046 17.914 0,588 0,036 17.914 0,598 0,03011 Loja 9 Paltas 26.960 0,586 0,044 24.463 0,710 0,036 24.463 0,737 0,03011 Loja 10 Puyango 16.547 0,586 0,039 15.190 0,702 0,039 15.190 0,739 0,03111 Loja 11 Saraguro 26.883 0,643 0,038 27.607 0,752 0,035 27.607 0,785 0,02911 Loja 12 Sozoranga 9.638 0,635 0,039 7.905 0,758 0,037 7.905 0,790 0,03111 Loja 13 Zapotillo 10.121 0,588 0,048 10.267 0,749 0,036 10.267 0,782 0,02911 Loja 14 Pindal 7.325 0,612 0,043 7.230 0,712 0,036 7.230 0,736 0,02811 Loja 15 Quilanga 5.507 0,615 0,043 4.560 0,758 0,047 4.560 0,786 0,03611 Loja 16 Olmedo 6.563 0,608 0,043 5.648 0,749 0,034 5.648 0,786 0,02912 Los Ríos 1 Babahoyo 104.460 0,424 0,030 131.594 0,426 0,016 131.594 0,455 0,02212 Los Ríos 2 Baba 29.295 0,571 0,032 35.107 0,563 0,020 35.107 0,633 0,02512 Los Ríos 3 Montalvo 18.936 0,492 0,029 19.955 0,513 0,017 19.955 0,497 0,02312 Los Ríos 4 Puebloviejo 22.594 0,476 0,036 29.344 0,504 0,022 29.344 0,576 0,02812 Los Ríos 5 Quevedo 95.975 0,311 0,023 138.581 0,430 0,014 138.581 0,443 0,02312 Los Ríos 6 Urdaneta 23.358 0,460 0,031 25.698 0,481 0,019 25.698 0,558 0,02612 Los Ríos 7 Ventanas 58.174 0,496 0,028 70.793 0,496 0,017 70.793 0,547 0,02412 Los Ríos 8 Vinces 54.016 0,515 0,032 61.302 0,563 0,017 61.302 0,588 0,02112 Los Ríos 9 Palenque 18.200 0,517 0,032 20.617 0,644 0,023 20.617 0,644 0,02412 Los Ríos 10 Buena Fe 50.183 0,527 0,027 46.994 0,500 0,018 46.994 0,543 0,025

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12 Los Ríos 12 Mocache 38.031 0,490 0,028 33.346 0,592 0,022 33.346 0,603 0,02413 Manabí 1 Portoviejo 218.477 0,344 0,028 233.329 0,420 0,013 233.329 0,434 0,02013 Manabí 2 Bolívar (de Manabí) 37.417 0,465 0,038 35.106 0,601 0,018 35.106 0,608 0,02413 Manabí 3 Chone 107.768 0,445 0,029 115.745 0,535 0,017 115.745 0,563 0,02113 Manabí 4 El Carmen 53.805 0,455 0,029 69.055 0,508 0,016 69.055 0,534 0,02313 Manabí 5 Flavio Alfaro 23.574 0,500 0,035 25.139 0,594 0,024 25.139 0,591 0,03013 Manabí 6 Jipijapa 68.924 0,449 0,044 64.685 0,560 0,017 64.685 0,577 0,02213 Manabí 7 Junín n/d n/d n/d 18.386 0,646 0,018 18.386 0,620 0,02313 Manabí 8 Manta 131.846 0,244 0,020 186.981 0,390 0,014 186.981 0,395 0,02113 Manabí 9 Montecristi 19.881 0,418 0,041 42.381 0,517 0,017 42.381 0,540 0,02713 Manabí 10 Paján 37.314 0,437 0,051 35.670 0,612 0,018 35.670 0,678 0,02113 Manabí 11 Pichincha 28.695 0,504 0,038 29.627 0,641 0,022 29.627 0,671 0,02513 Manabí 12 Rocafuerte 25.942 0,476 0,033 28.880 0,568 0,021 28.880 0,572 0,02513 Manabí 13 Santa Ana 41.542 0,469 0,045 44.726 0,601 0,019 44.726 0,645 0,02413 Manabí 14 Sucre 46.245 0,379 0,034 51.448 0,461 0,016 51.448 0,510 0,02313 Manabí 15 Tosagua 31.624 0,552 0,032 33.396 0,595 0,018 33.396 0,609 0,02513 Manabí 16 24 de Mayo 33.958 0,407 0,058 27.985 0,631 0,023 27.985 0,666 0,02613 Manabí 17 Pedernales 36.498 0,536 0,042 46.325 0,575 0,018 46.325 0,636 0,02313 Manabí 18 Olmedo 22.702 0,448 0,051 9.178 0,658 0,023 9.178 0,627 0,02813 Manabí 19 Puerto López 13.422 0,422 0,049 16.397 0,501 0,022 16.397 0,561 0,03713 Manabí 20 Jama 9.978 0,558 0,033 20.081 0,649 0,019 20.081 0,648 0,02313 Manabí 21 Jaramijo 17.548 0,391 0,043 10.923 0,580 0,023 10.923 0,616 0,02913 Manabí 22 San Vicente 18.405 0,435 0,031 18.880 0,506 0,019 18.880 0,541 0,02514 Morona Santiago 1 Morona 17.888 0,458 0,032 30.659 n/d n/d 30.659 n/d n/d14 Morona Santiago 2 Gualaquiza 11.848 0,562 0,036 14.732 n/d n/d 14.732 n/d n/d14 Morona Santiago 3 Limón Indanza 7.889 0,514 0,040 10.122 n/d n/d 10.122 n/d n/d14 Morona Santiago 4 Palora 5.441 0,504 0,042 6.300 n/d n/d 6.300 n/d n/d14 Morona Santiago 5 Santiago 6.644 0,527 0,041 9.321 n/d n/d 9.321 n/d n/d14 Morona Santiago 6 Sucua 8.537 0,402 0,033 14.240 n/d n/d 14.240 n/d n/d14 Morona Santiago 7 Huamboya 1.676 0,579 0,033 5.851 n/d n/d 5.851 n/d n/d14 Morona Santiago 8 San Juan Bosco 4.043 0,680 0,042 3.079 n/d n/d 3.079 n/d n/d14 Morona Santiago 9 Taisha 8.012 0,826 0,028 12.743 n/d n/d 12.743 n/d n/d14 Morona Santiago 10 Logroño 6.957 0,645 0,035 4.579 n/d n/d 4.579 n/d n/d14 Morona Santiago 11 Pablo VI 2.163 0,764 0,027 1.184 n/d n/d 1.184 n/d n/d

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15 Napo 1 Tena 20.401 0,539 0,026 44.885 n/d n/d 44.885 n/d n/d15 Napo 3 Archidona 11.657 0,692 0,024 18.212 n/d n/d 18.212 n/d n/d15 Napo 4 El Chaco 4.262 0,558 0,048 5.936 n/d n/d 5.936 n/d n/d15 Napo 7 Quijos 3.590 0,413 0,050 4.965 n/d n/d 4.965 n/d n/d15 Napo 9 Carlos Julio Arosemena Tola 8.298 0,658 0,032 2.744 n/d n/d 2.744 n/d n/d16 Pastaza 1 Pastaza 28.203 0,476 0,030 44.185 n/d n/d 44.185 n/d n/d16 Pastaza 2 Mera 4.052 0,340 0,029 7.337 n/d n/d 7.337 n/d n/d16 Pastaza 3 Santa Clara 2.465 0,634 0,034 2.953 n/d n/d 2.953 n/d n/d16 Pastaza 4 Arajuno 3.404 0,857 0,026 4.980 n/d n/d 4.980 n/d n/d17 Pichincha 1 Quito 933.547 0,262 0,023 1.816.865 0,272 0,023 1,816.865 0,238 0,02417 Pichincha 2 Cayambe 46.409 0,566 0,031 68.766 0,557 0,035 68.766 0,566 0,02717 Pichincha 3 Mejía 45.656 0,410 0,030 60.995 0,448 0,041 60.995 0,474 0,03417 Pichincha 4 Pedro Moncayo 15.522 0,610 0,034 25.261 0,561 0,045 25.261 0,572 0,03717 Pichincha 5 Rumiñahui 45.759 0,207 0,021 64.976 0,326 0,033 64.976 0,305 0,02417 Pichincha 6 Santo Domingo 189.327 0,374 0,029 283.748 0,559 0,035 283.748 0,558 0,02617 Pichincha 7 San Miguel de los Bancos 16.391 0,514 0,039 10.217 0,531 0,039 10.217 0,545 0,03417 Pichincha 8 Pedro Vicente Maldonado 7.633 0,521 0,041 9.794 0,566 0,036 9.794 0,567 0,02917 Pichincha 9 Puerto Quito 13.619 0,522 0,039 16.927 0,591 0,028 16.927 0,601 0,02418 Tungurahua 1 Ambato 225.279 0,332 0,023 282.484 0,461 0,031 282.484 0,468 0,02318 Tungurahua 2 Baños de Agua Santa 15.135 0,322 0,031 15.797 0,442 0,045 15.797 0,452 0,03518 Tungurahua 3 Cevallos 5.964 0,485 0,037 6.817 0,520 0,035 6.817 0,516 0,03218 Tungurahua 4 Mocha 6.346 0,578 0,042 6.261 0,584 0,039 6.261 0,601 0,03618 Tungurahua 5 Patate 10.236 0,540 0,036 11.604 0,615 0,039 11.604 0,637 0,03118 Tungurahua 6 Quero 15.954 0,576 0,037 18.053 0,653 0,031 18.053 0,676 0,02618 Tungurahua 7 San Pedro de Pelileo 37.494 0,514 0,037 48.694 0,610 0,032 48.694 0,640 0,02518 Tungurahua 8 Santiago de Pillaro 33.257 0,563 0,036 34.825 0,610 0,034 34.825 0,640 0,02818 Tungurahua 9 Tisaleo 9.138 0,593 0,039 10.451 0,580 0,034 10.451 0,607 0,03019 Zamora Chinchipe 1 Zamora 25.583 0,495 0,035 21.262 n/d n/d 21.262 n/d n/d19 Zamora Chinchipe 2 Chinchipe 6.801 0,641 0,046 8.271 n/d n/d 8.271 n/d n/d19 Zamora Chinchipe 3 Nangaritza 4.107 0,625 0,032 4.687 n/d n/d 4.687 n/d n/d19 Zamora Chinchipe 4 Yacuambi 3.420 0,739 0,042 5.181 n/d n/d 5.181 n/d n/d19 Zamora Chinchipe 5 Yantzaza 9.045 0,521 0,041 14.472 n/d n/d 14.472 n/d n/d19 Zamora Chinchipe 6 El Pangui 8.517 0,675 0,039 7.346 n/d n/d 7.346 n/d n/d19 Zamora Chinchipe 7 Centinela del Cóndor 1.437 0,717 0,042 7.193 n/d n/d 7.193 n/d n/d

cap7.p6512/05/05, 09:09 p.m

.168

169A

PÉN

DIC

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AT

OS




19 Zamora Chinchipe 8 Palanda 5.393 0,719 0,043 7.022 n/d n/d 7.022 n/d n/d20 Galápagos 1 San Cristóbal 3.177 0,256 0,060 5.243 0,172 0,023 5.243 0,201 0,03720 Galápagos 2 Isabela 800 0,214 0,058 1.565 0,260 0,030 1.565 0,287 0,04520 Galápagos 3 Santa Cruz 4.370 0,184 0,039 9.832 0,147 0,023 9.832 0,175 0,03521 Sucumbíos 1 Lago Agrio 35.805 0,498 0,055 64.777 n/d n/d 64.777 n/d n/d21 Sucumbíos 2 Gonzalo Pizarro 4.341 0,560 0,049 6.650 n/d n/d 6.650 n/d n/d21 Sucumbíos 3 Putumayo 4.091 0,709 0,040 5.885 n/d n/d 5.885 n/d n/d21 Sucumbíos 4 Shushufindi 17.962 0,536 0,072 29.107 n/d n/d 29.107 n/d n/d21 Sucumbíos 5 Sucumbíos 2.316 0,643 0,061 2.714 n/d n/d 2.714 n/d n/d21 Sucumbíos 6 Cascales 4.917 0,612 0,051 7.222 n/d n/d 7.222 n/d n/d21 Sucumbíos 7 Cuyabeno 3.369 0,595 0,082 5.108 n/d n/d 5.108 n/d n/d22 Orellana 1 Orellana 18.737 0,529 0,030 39.222 n/d n/d 39.222 n/d n/d22 Orellana 2 Aguarico 2.218 0,750 0,038 3.782 n/d n/d 3.782 n/d n/d22 Orellana 3 La Joya de los Sachas 15.934 0,589 0,051 25.414 n/d n/d 25.414 n/d n/d22 Orellana 4 Loreto 14.816 0,820 0,024 13.282 n/d n/d 13.282 n/d n/d90 Zonas no delimita. 1 Las Golondrinas n/d n/d n/d 4.040 0,494 0,024 4.040 0,606 0,03590 Zonas no delimita. 2 La Concordia n/d n/d n/d 44.981 0,411 0,017 44.981 0,491 0,02690 Zonas no delimita. 3 Manga del Cura n/d n/d n/d 17.528 0,539 0,018 17.528 0,629 0,02090 Zonas no delimita. 4 El Piedrero n/d n/d n/d 5.543 0,466 0,026 5.543 0,552 0,034


Nota metodológica importante: Con base en agregado de consumo total.

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.169

170E

CU

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Gu

ayaqu

il1.936.731

0,340,03

0,110,01

0,050,01

0,430,01

Ayacucho

40.0540,48

0,040,17

0,020,08

0,010,38

0,01B

olívar791.700

0,310,03

0,10,01

0,050,01

0,440,01

Carbo

25.2810,26

0,030,08

0,010,04

00,39

0,01Febres C

ordero4.990

0,10,02

0,030,01

0,010

0,420,02

García M

oreno7.223

0,170,02

0,050,01

0,020

0,420,01

Letamendi

8.5430,13

0,020,04

0,010,02

00,42

0,01N

ueve de Octubre

7.1700,2

0,020,07

0,010,03

0,010,43

0,02O

lmedo

14.6340,24

0,030,08

0,010,04

0,010,4

0,01R

oca9.000

0,240,02

0,080,01

0,040,01

0,410,01

Rocafuerte

9.4460,2

0,020,06

0,010,03

00,42

0,02S

ucre332.571

0,380,03

0,130,01

0,060,01

0,380,01

Tarqui98.876

0,340,03

0,110,01

0,050,01

0,380,01

Urdaneta

54.3270,25

0,030,08

0,010,03

00,38

0,01X

imena

11.6950,18

0,020,05

0,010,02

00,39

0,01C

hongón9.499

0,440,04

0,160,02

0,080,01

0,440,01

Pascuales

503.1420,37

0,030,13

0,010,06

0,010,41

0,01O

tros8.580

0,690,03

0,330,03

0,20,02

0,450,03

Qu

ito1.386.414

0,190,02

0,050,01

0,020

0,450,01

El C

ondado54.665

0,260,03

0,070,01

0,030

0,430,01

Carcelén

38.6890,15

0,020,04

0,010,02

00,42

0,01C

omité del P

ueblo38.215

0,240,03

0,070,01

0,030

0,40,01

Poncean

51.4630,14

0,020,04

0,010,02

00,42

0,01C

otocollao31.770

0,130,01

0,040

0,010

0,420,01

Cochapam

ba44.042

0,230,02

0,070,01

0,030

0,440,01

Concepción

36.4590,07

0,010,02

00,01

00,42

0,01K

eneddy69.833

0,110,01

0,030

0,010

0,430,01

San Isidro del Inca

29.7180,23

0,020,06

0,010,03

00,44

0,01Jipijapa

34.7050,1

0,010,03

00,01

00,45

0,01Iñaquito

43.0240,05

0,010,01

00

00,47

0,01R

umipam

ba30.794

0,050,01

0,010

0,010

0,470,01

Belisario Q

uevedo45.311

0,130,02

0,040,01

0,020

0,450,01

Mariscal S

ucre14.536

0,060,01

0,010

0,010

0,470,01

San Juan

58.5340,2

0,020,06

0,010,02

00,43

0,01Itchim

bía34.372

0,150,02

0,040,01

0,020

0,430,01

Puengasí

48.0420,18

0,020,05

0,010,02

00,41

0,01C

entro Histórico

47.7800,24

0,020,07

0,010,03

00,43

0,01La Libertad

28.9430,25

0,030,07

0,010,03

00,4

0,01C

hilibulo46.123

0,220,02

0,060,01

0,030

0,40,01

San B

artolo59.649

0,170,02

0,040,01

0,020

0,380,01

La Magdalena

31.8550,14

0,020,04

0,010,02

00,41

0,01C

hiimbacalle

44.1730,17

0,020,05

0,010,02

00,41

0,01La F

erroviaria64.275

0,250,03

0,070,01

0,030

0,40,01

La Argelia

45.9070,26

0,030,07

0,010,03

00,39

0,01S

olanda76.888

0,160,02

0,040,01

0,020

0,380,01

La Mena

35.8770,19

0,020,05

0,010,02

00,39

0,01C

hillogallo41.093

0,240,03

0,070,01

0,030

0,390,01

La Ecuatoriana

41.1070,25

0,030,07

0,010,03

00,38

0,01Q

uitumbe

38.8630,23

0,030,07

0,010,03

00,39

0,01Turubam

ba31.260

0,290,03

0,080,01

0,040,01

0,380,01

Otros

48.4490,31

0,030,09

0,010,04

0,010,39

0,01

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.170


Incidencia de Brecha Severidadla pobreza de pobreza de la pobreza Índice Gini

Vecindario Número de Coeficien. Error Coeficien. Error Coeficien. Error Coeficien. Errorpersonas estándar estándar estándar estándar

Cuenca 271.280 0,28 0,02 0,1 0,01 0,05 0 0,47 0,02San Sebastián 28.424 0,31 0,02 0,11 0,01 0,05 0,01 0,48 0,02Bellavista 24.699 0,29 0,02 0,1 0,01 0,05 0,01 0,46 0,02Batán 18.953 0,31 0,03 0,11 0,01 0,05 0,01 0,48 0,05Yanuncay 33.965 0,34 0,02 0,12 0,01 0,06 0,01 0,46 0,02Sucre 17.251 0,19 0,02 0,06 0,01 0,03 0 0,45 0,02Huaynacápac 14.831 0,18 0,02 0,06 0,01 0,03 0 0,45 0,03Gil Ramírez Dávalos 8.307 0,24 0,02 0,08 0,01 0,04 0,01 0,49 0,05El Sagrario 8.390 0,23 0,02 0,07 0,01 0,03 0,01 0,47 0,02San Blas 10.772 0,18 0,02 0,06 0,01 0,03 0 0,44 0,02El Vecino 27.918 0,32 0,02 0,11 0,01 0,05 0,01 0,45 0,02Cañaribamba 11.648 0,18 0,02 0,06 0,01 0,03 0 0,44 0,02Totoracocha 23.241 0,24 0,02 0,08 0,01 0,04 0 0,44 0,02Monay 15.610 0,27 0,02 0,09 0,01 0,04 0,01 0,43 0,02Machángara 12.530 0,35 0,03 0,12 0,01 0,06 0,01 0,47 0,03Hermano Miguel 13.132 0,38 0,03 0,13 0,01 0,07 0,01 0,45 0,02Otros 1.609 0,58 0,04 0,24 0,03 0,13 0,02 0,44 0,03Loja 139.298 0,37 0,02 0,14 0,01 0,07 0,01 0,47 0,02El Valle 20.614 0,38 0,03 0,14 0,01 0,07 0,01 0,47 0,02Sucre 42.287 0,35 0,02 0,13 0,01 0,06 0,01 0,46 0,02El Sagrario 15.477 0,23 0,02 0,08 0,01 0,04 0 0,47 0,03San Sebastián 37.670 0,29 0,02 0,1 0,01 0,05 0,01 0,45 0,02Otros 23.250 0,63 0,02 0,27 0,01 0,15 0,01 0,43 0,01


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