Bahía Blanca: entre 40 mil y 62 mil personas están en situación de pobreza

Las principales conclusiones de un estudio sobre pobreza en el aglomerado de Bahia Blanca-Cerri, utilizando datos de la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) del INDEC, incluyen estimaciones de pobreza por ingresos para los años 2004, 2009, 2014, 2016, 2017 y 2018, cubriendo tanto el ciclo político anterior como el actual. Se ofrecen además estimaciones de pobreza multidimensional para los años 2004, 2009, 2014 y 2017, sostiene el  Proyecto de Unidad Ejecutora (PUE) del CONICET sobre Vulnerabilidad y Exclusión Social en Bahía Blanca.

Si bien los detalles metodológicos se pueden consultar en el estudio completo, se realizan aquí tres aclaraciones importantes. En primer lugar, la muestra de la EPH para el aglomerado de Bahía Blanca es pequeña (entre 380 y 550 hogares por trimestre, lo cual lleva a muestras de entre 1500 y 2100 hogares al año). Esto redunda en un error de muestreo significativo. Debido a esto se utiliza una técnica estadística de re-muestreo llamada bootstrap para construir intervalos de confianza (al 95%) de las estimaciones puntuales obtenidas y poder realizar afirmaciones más certeras sobre la magnitud y evolución de la pobreza tanto por ingresos como multidimensional. En segundo lugar, además del error de muestreo, la EPH parece tener un error de cobertura en su diseño muestral.

De acuerdo con la encuesta, la proporción de población que habita en villa miseria es inferior al 1%, algo que es claramente una subestimación muy importante. El relevamiento de TECHO (2016) indica que hay 16 asentamientos, villas o barrios precarios en Bahía Blanca. Aún con estas limitaciones, la EPH ofrece la información más completa que pueda disponerse al momento.

En tercer lugar, para poder realizar afirmaciones respecto de la evolución de la pobreza en el tiempo se utiliza para el año 2004 la valorización de la Canasta Básica Alimentaria (CBA) y de la Canasta Básica total (CBT) de INDEC, y para el 2009 al 2017, la de FIEL la cual, en ausencia de valorizaciones oficiales confiables entre 2007 y 2015, es bastante comparable con la de INDEC de 2004. Para realizar estimaciones recientes más precisas se utiliza para los años 2016 a 2018 la valorización de la CBA y de la CBT oficial del INDEC. Esta valorización incorporó mejoras metodológicas que hacen que la medición sea más exigente. Utilizando la valorización de la oficial lógicamente se reproducen las estimaciones oficiales del INDEC (con la diferencia que para el 2016 y 2017 se reporta estadística a nivel anual en vez de semestral), pero además se ofrecen intervalos de confianza para cada estimación puntual. Se observa que tanto la pobreza monetaria como la indigencia registraron una disminución sustantiva en el periodo post-crisis, entre 2004 y 2009 (ver Gráficos 1 y 3). A partir de 2009 y hasta el momento, los datos de la EPH, no permiten afirmar de manera inambigua una reducción de la pobreza monetaria puesto que las bandas de estimación son muy amplias dado el tamaño de muestra pequeño.

Para el primer semestre de 2018 se estima que entre un 13% y un 20% de la población del aglomerado tenía un ingreso por debajo de la línea de pobreza, con una estimación puntual de 17%, similar a la del agregado anual de 2017 (18%) . Esto implica que entre 40 mil y 62 mil personas estaban en situación de pobreza (con una estimación puntual de 55.000 personas). Dentro de ese grupo de personas, entre 6 mil y 21 mil (entre 2% y 7%) se encuentran en situación de indigencia (con una estimación puntual de 4%: 12 mil personas). Por otra parte se encuentra que, al igual que ocurre a nivel global y a nivel nacional, la incidencia de la pobreza es mayor entre los niños. Las estimaciones para el 2017 indican que entre un 25% y un 36% (con una estimación puntual del 31%) de los menores de 16 años del aglomerado de Bahía Blanca-Cerri habitaba en hogares bajo la línea de pobreza; al primer semestre de 2018 el intervalo estaba entre 21% y 34%. Tomando la cota inferior del 21%, esto representa aproximadamente 14.600 chicos en hogares pobres en la ciudad.

Si bien las estimaciones de pobreza monetaria son indudablemente importantes e informativas, revelan poco de lo que experimentan las personas en situación de pobreza en el día-a-día. En este sentido, las medidas de pobreza multidimensional ofrecen una visión complementaria permitiendo tener una representación más acabada del problema. La medición multidimensional aquí implementada corresponde al Índice de Pobreza Multidimensional propuesto por Santos y otros (2015) para América Latina (IPM de ahora en más), el cual utiliza la metodología de Alkire y Foster (2011). El IPM implementado se compone de 12 indicadores agrupados en 5 dimensiones: Vivienda (precariedad de los materiales de la vivienda, hacinamiento y tenencia insegura de la vivienda), Servicios básicos (carencia de fuentes de agua mejoradas, carencia de fuentes de saneamiento mejoradas, carencias de energía limpia), Estándar de vida (ingreso del hogar), Educación (inasistencia de niños a la escuela, rezago escolar, logro educativo insuficiente de los adultos) y Empleo (desocupación) y Protección social (seguridad social y acceso a cobertura de salud). La Figura 1 esquematiza el IPM con sus dimensiones, indicadores y ponderaciones. Para calcular el IPM primero se determina si cada hogar está privado en cada indicador o no. Luego se suman las privaciones ponderadas de cada hogar. Este “puntaje de privaciones” se compara con un umbral determinado, llamado k. Cuando el puntaje de privaciones del hogar es igual o mayor al umbral determinado, se identifica al hogar como multidimensionalmente pobre.

En términos de pobreza multidimensional, se observa que entre 2004 y 2009 hubo una reducción inambigua y sustancial de la misma. Los intervalos de confianza de cada año no muestran solapamiento hasta un valor de k de 40% inclusive. Esta notable reducción de la pobreza estuvo asociada al periodo de recuperación post-crisis. Entre 2009 y 2014, así como también entre 2014 y 2017 no puede afirmarse que haya habido una reducción inambigua de la pobreza, ya que los intervalos de confianza de las estimaciones se solapan, pero sí se observa una reducción entre 2009 y 2017. Esto significa que si bien entre 2009 y 2017 no puede afirmarse que hubo una reducción de la pobreza monetaria, los indicadores no-monetarios del IPM registraron reducción en los niveles de privación. Se encuentra además que la reducción de la pobreza multidimensional que hubo desde 2004 estuvo fundamentalmente dada por una reducción en la incidencia (en la tasa de pobreza multidimensional), no tanto en la intensidad, implicando que no se alcanzó a mejorar la situación de los más pobres entre los pobres.

Al año 2017 (y utilizando la valorización de la CBT del INDEC) se estima que casi el 24% de la población del aglomerado (con un intervalo de confianza de entre 20% y 27%) está en situación de pobreza multidimensional, con diferentes niveles de intensidad. Las estimaciones son muy similares para el primer semestre de 2018. Entre ellas se pueden distinguir tres grupos. Un grupo, de aproximadamente el 8.6% de la población (26 mil personas) presenta una intensidad de pobreza moderada, intensidad entendida como cantidad de privaciones. Son aquellos que están privados en ingresos solamente, o bien en alguno de los indicadores de vivienda, servicios básicos o educación, más protección social. Un 11.3% de la población (34 mil personas aproximadamente) se encuentra en pobreza multidimensional intensa. Son aquellos privados en ingresos y algo más, o bien en cuatro indicadores de las dimensiones de vivienda, servicios básicos o educación, o desempleo. Finalmente, existe también un núcleo de casi 4% personas (12 mil personas aproximadamente) en pobreza multidimensional severa. Estas personas experimentan una pobreza muy intensa. Están privadas en dos o más dimensiones completas. Por ejemplo, pueden estar privadas en ingresos y los tres indicadores de vivienda, o servicios básicos o educación, o en ingresos, desempleo y protección social y otros dos indicadores de las demás dimensiones. Entre las privaciones no-monetarias sobresalen las vinculadas al mercado laboral: privación en protección social (entendida como estar aportando al sistema jubilatorio, percibiendo una jubilación, o tener cobertura médica contributiva), privación en empleo, así como también en el nivel educativo de los adultos del hogar. Cabe destacar que también sobresalen algunas privaciones no asociadas al mercado laboral: carencia de instalación sanitaria adecuada, hacinamiento y precariedad en la tenencia de la vivienda.

La amplitud de los intervalos de confianza de las estimaciones de pobreza para el aglomerado de alguna manera resta potencia a las afirmaciones, pero lo que es claro es que el tamaño de los grupos poblacionales identificados (aún cuando correspondan a la cota inferior de las estimaciones), evidencian un problema de una magnitud lo suficientemente serio como para demandar políticas activas. Se evidencia también un estancamiento preocupante, especialmente entre los mas pobres entre los pobres, desde hace casi una década, que traspasa los signos políticos y demanda esfuerzos creativos y renovados orientados a una superación efectiva de la pobreza en sus múltiples dimensiones. En este contexto se requiere la intensificación de políticas de alivio a la pobreza en el corto plazo, especialmente teniendo en cuenta que los niños se ven más afectados que los adultos, pero también -y especialmente teniendo en cuenta la infancia- medidas con una proyección a mediano plazo, que busquen modificar rasgos estructurales de la dinámica económica y social del aglomerado Bahiense. El mercado laboral es sin duda un punto neurálgico. Se evidencia la necesidad y el desafío de políticas que promuevan la creación de puestos de trabajo. A su vez, resulta esencial avanzar en políticas educativas que busquen garantizar los estándares de inserción social mínimos, intentando dinamizar y efectivizar uno de los canales más promisorios para la superación de la pobreza. Por último, se observa la necesidad de complementar dichas políticas con acciones orientadas a abordar las carencias habitacionales de la ciudad.

El estudio completo puede encontrarse en: Documento de Trabajo No 8 del IIESS https://www.iiessconicet.gob.ar/images/DDT/Informe_pobreza-_en_BB_2018_DDT_IIESS.pdf

Fuente. Este trabajo ha sido realizado en el marco del proyecto de CONICET PIP No 11220150100659CO y del Proyecto de Unidad Ejecutora (PUE) del CONICET sobre Vulnerabilidad y Exclusión Social en Bahía Blanca.

Por: Maria Emma Santos es Investigador Adjunto del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) en el Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur (IIESS), Profesor Adjunto del Depto. de Economía de la Universidad Nacional del Sur (UNS), e Investigador Asociado al Oxford Poverty and Human Development Initiative (OPHI), Universidad de Oxford